По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
QoS это возможность сети обеспечить специальный уровень обслуживания для конкретных пользователей или приложений без ущерба остальному трафику. Главная цель QoS это обеспечение более предсказуемого поведения сети передачи данных при работе с тем, или иным типом трафика, путем обеспечения необходимой полосы пропускания, контролем над задержкой и джиттером и улучшением характеристик при потере пакетов. Алгоритмы QoS достигают этих целей путем ограничения трафика, более эффективным использованием каналов передачи, и назначением тех или иных политик к трафику. QoS обеспечивает интеллектуальную передачу поверх корпоративной сети, и, при правильной настройке, улучшает показатели производительности.
Политики QoS
Тип трафика
QoS
Безопасность
Когда?
Голос
Задержка меньше 150 мс в одну сторону
Шифрование на уровне передаче голоса
Понедельник - Пятница
Система планирования ресурсов предприятия
Обеспечение доступной полосы пропускания минимум 512 кб/с
Зашифрован
24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году
Трафик, создаваемый программным обеспечением станков и оборудования
Обеспечение доступной полосы пропускания минимум 256 кб/с
В открытом виде
Понедельник - Пятница
Трафик от использования интернет ресурсов HTTP/HTTPS
Негарантированная доставка по принципу Best Effort
HTTP прокси сервер
Понедельник – Пятница, с 8 утра до 9 вечера.
Осуществление QoS в сетях унифицированных коммуникаций
Условно, процесс осуществления QoS в сетях Unified Communications (унифицированных коммуникаций), можно разделить на 3 этапа:
Определение типа трафика в сети и его требований. На данном этапе необходимо научить сеть определять типы трафика чтобы применять к ним те или иные QoS алгоритмы;
Сгруппировать трафик в классы с одинаковыми требованиями QoS. Например, можно определить 4 типа трафика: голос, высоко – приоритетный трафик, низко – приоритетный трафик и трафик от пользования браузером для просмотра WEB страниц;
Назначить политики QoS, применяемые к классам, определенным в п.2.
В современных корпоративных сетях, голосовой трафик всегда требует минимальную задержку. Трафик, который генерируют критически важные для бизнеса приложения требует маленькой задержки (например, информация, относящаяся к банковскому обслуживанию). Другие типы информации могут быть не так чувствительны к задержкам, например, передача файлов или электронная почта. Обычное использование интернета в личных целях на работе может быть так же ограничено или даже запрещено.
Согласно указанным принципам, можно условно выделить три QoS политики:
Без задержки: Присваивается в голосовому трафику;
Лучшее обслуживание: Присваивается к трафику с наивысшим приоритетом;
Остальное: Присваивается к низко – приоритетному и трафику web – браузеров;
Шаг 1: Определение типа трафика
Первым шагом на пути к осуществлению QoS является идентификация типов трафика в сети и определение конкретных требований каждого из типов. Перед осуществлением QoS, настоятельно рекомендуется провести аудит сети, чтобы полностью понимать как и какие приложения работают в корпоративной сети. Если осуществить политики QoS не имея полного понимания корпоративного сегмента сети, то результаты могут быть плачевными.
Далее, необходимо определить проблемы пользователей при работе с теми или иными сетевыми приложениями: например, приложение медленно работает из-за чего имеет плохую производительности работы. Необходимо измерить сетевой трафик в часы наибольшей нагрузки, используя специальные утилиты. Для понимания процессов в сети, необходимым шагом является измерение загрузки процессора каждого из единиц активного сетевого оборудования в период наибольшей загруженности, чтобы четко знать, где потенциально могут возникать проблемы.
После этого, необходимо определить бизнес цели и модели работы и составить список бизнес – требований. По итогам этих действий, каждый из пунктов списка можно сопоставить с тем или иным классом трафика.
В конце, необходимо определить уровни обслуживания которые требуются для различного вида трафика в зависимости от требуемой доступности и быстродействия.
Шаг 2: Сгруппировать трафик в классы
После идентификации сетевого трафика, необходимо использовать список бизнес требований, составленный на первом этапе, чтобы определить классы трафика.
Голосовой трафик всегда определяется отдельным классом. Компания Cisco имеет разработанные механизмы QoS для голосового трафика, например, Low latency queuing (LLQ) , цель которого заключается в контроле за тем, чтобы голос получал преимущество в обслуживании. После того как определены наиболее критичные приложения, необходимо определить классы трафика использую список бизнес требований.
Не каждое приложение имеет свой собственный класс обслуживания. Довольно много приложений с похожими требованиями к QoS группируются вместе в единый класс.
Пример классификации трафика
Типичный корпоративный ландшафт определяет 5 классов трафика:
Голос: Наивысший приоритет для трафика VoIP;
Критически важные: Небольшой набор критически важных для бизнеса приложений;
Транзакции: В данном классе присутствуют сервисы баз данных, интерактивный трафик и привилегированный сетевой трафик ;
Негарантированная доставка: Работает по принципу Best Effort, что дословно переводится как «лучшее усилие». В данный класс можно отнести интернет трафик и e-mail.
Шаг 3: Сгруппировать трафик в классы
Третьим шагом необходимо описать политики QoS для каждого из классов трафика, которые включают следующие действия:
Назначить минимальный размер гарантированной полосы пропускания;
Назначить максимальный размер полосы пропускания;
Назначить приоритеты для каждого из классов;
Использовать QoS технологии, такие как алгоритмы контроля очередей для управления перегрузками.
Рассмотрим на текущем примере определение политик QoS для каждого из классов:
Голос: Доступна полоса пропускания – 1мбит/с. Использовать метку Differentiated Services Code Poin (DSCP) со значением EF [7]. Метка EF (Expedited Forwarding) означает то, что пакеты с таким маркером получают приоритет в очереди согласно принципу наименьшей задержки. Дополнительно используется алгорит LLQ;
Критически важные: Минимальная полоса пропускания – 1мбит/с. Использовать метку Differentiated Services Code Poin (DSCP) со значением AF31 (метка в поле DSCP 011010), что обеспечивает наименьшую вероятность отбрасывания пакета. Параллельное использование алгоритма CBWFQ гарантирует необходимую полосу пропускания для маркированного трафика;
Негарантированная доставка: Максимальная полоса пропускания – 500кбит/с. Использовать метку Differentiated Services Code Poin (DSCP) со значением Default (метка в поле DSCP 000000), что обеспечивает обслуживание по умолчанию. Алгоритм CBWFQ обеспечивает «доставку по возможности», которая ниже по приоритету классов «Голос» и «Критически важные».
Что делать если у вас повредился образ операционной системы Cisco IOS вашего роутера? Из этой неприятной ситуации есть выход, и мы расскажем, что нужно сделать.
Процесс
Вы можете восстановить Cisco IOS, используя TFTP-сервер. Поскольку IOS находится во флэш-памяти маршрутизатора, поэтому сначала необходимо создать резервную копию флэш-файла IOS на TFTP-сервере, а затем восстановить IOS из флэш-файла, который вы сохранили на TFTP-сервере.
Сначала выполните команду show flash, чтобы проверить имя файла флэш-памяти и скопировать имя файла. Затем выполните следующие команды, чтобы создать резервную копию флэш-файла на TFTP-сервере.
Router#copy flash tftp
Address or name of remote host []? < type tftp server IP address >
Source filename []? < paste the flash file name >
Destination filename [c2600-i-mz.122-28.bin]? < press enter to accept the default file name >
Do you want to overwrite? [confirm] < press enter to overwrite the file >
Теперь перезагрузите роутер. Когда роутер будет загружаться, нажмите CTRL + Pause Break, чтобы войти в режим ROMMON. Либо можно стереть flash память командой delete flash: и роутер будет автоматически переведен в режим ROMMON, поскольку флэш-память отсутствует. Как только вы войдете в режим ROMMON, вы увидите приглашение:
rommon>
В режиме ROMMON выполните следующие команды для восстановления Cisco IOS из режима ROMMON, где нужно указать сетевые настройки роутера, адрес TFTP сервера и имя файла, который вы загружаете как образ IOS. В конце выполните команду tftpdnld.
rommon 1> IP_ADDRESS = 192.168.1.1
rommon 2> IP_SUBNET_MASK = 255.255.255.0
rommon 3> DEFAULT_GATEWAY = 192.168.1.100
rommon 4> TFTP_SERVER = 192.168.1.100
rommon 5> TFTP_FILE = c2600-i-mz.122-28.bin
rommon 6> tftpdnld
Далее мы получим предупреждение что все данные будут потеряны, и чтобы продолжить нажимаем Y. Флэш-файл будет загружен на маршрутизатор с TFTP-сервера. После восстановления файла флэш-памяти выполните команду reset, чтобы перезагрузить роутер. Теперь маршрутизатор загрузится с новым образом IOS.
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Эволюция машинного обучения
Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов.
Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы:
Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения.
Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни.
Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил.
Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире.
Почему машинное обучение важно?
Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков.
Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения?
Возможности подготовки данных.
Алгоритмы - базовый и продвинутый.
Автоматизация и итерационные процессы.
Масштабируемость.
Ансамблевое моделирование.
Интересные факты
В машинном обучении, цель называется - «ярлык».
В статистике, цель называется «зависимой переменной».
Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении».
Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении».
Кто использует машинное обучение?
Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами.
Финансовые услуги
Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества.
Правительство
Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных.
Здравоохранение
Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения.
Розничная торговля
Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов.
Нефть и газ
Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти.
Транспорт
Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций.
Каковы популярные методы машинного обучения?
Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов.
Контролируемое обучение
Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск.
Полуконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере.
Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных.
Усиленное обучение
Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику.
Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением?
Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности.
Сбор данных (Data Mining)
Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных.
Машинное обучение
Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон.
Глубокое изучение (Deep learning)
Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем.
Как это работает?
Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами.
Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя:
Нейронные сети
Деревья решений
Случайные леса
Ассоциации и обнаружение последовательности
Градиент повышения и расфасовки
Опорные векторные машины
Отображение ближайшего соседа
K-средства кластеризации
Самоорганизующиеся карты
Методы локальной оптимизации поиска
Максимальное ожидание
Многомерные адаптивные регрессионные сплайны
Байесовские сети
Оценка плотности ядра
Анализ главных компонентов
Сингулярное разложение
Смешанные Гауссовские модели
Последовательное сопроводительное построение правил
Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с:
Комплексным качеством данных и их управлением
GUI для построения моделей и процессов
Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели
Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей
Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей
Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты
Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений