Zaman kısıtlı çevrimlerde (real-time) gecikme ve throughput optimizasyonu
Zaman Kısıtlı Çevrimlerde Gecikme ve Throughput Optimizasyonu
Zaman kısıtlı sistemlerde gecikme ve throughput, performansı etkileyen ana unsurlardır. Bu sistemlerde optimizasyon sağlamak için aşağıdaki yöntemler uygulanabilir:- Ağ Altyapısını İyileştirme: Düşük gecikmeli bağlantılar kullanarak iletişim süreçlerini hızlandırın.
- Veri Sıkıştırma: Transfer edilen veri boyutunu azaltarak throughput\'u artırın.
- İşlem Paralelleştirmesi: Çalışmaların paralel olarak yürütülmesi gecikmeyi azaltır.
- Cache Kullanımı: Sık erişilen verilere hızlı erişim sağlamak için cache mekanizmaları kullanın.
- Önceliklendirme: Kritik işlemleri önceliklendirerek gecikmeleri en aza indirin.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için kullanılan farklı doğrulama teknikleri ve avantajları nelerdir
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Eğitim ve öğretimde veri analitiği kullanımı
- Anonimleştirme nedir?
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Öğrenme eğrileri ile veri yeterliliği ve model kapasitesi teşhisi
- Spark nedir?
- Büyük veri işleme: Spark DataFrame ve PySpark temel kavramlar
- Model dağıtımı (deployment) nasıl yapılır?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
- Trend analizi nasıl yapılır?
- Kapsayıcılaştırma: Docker ile model servislemesi adımları
- Veri bilimi nedir ve hangi alanları kapsar?
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
- Eğitim ve öğretimde geniş kapsamlı veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılır?
- Eğitim ve öğretimde veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılabilir?
- Veri bilimi projelerinde öznitelik mühendisliği, model başarısını nasıl etkiler ve hangi yöntemler daha etkilidir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model performansına etkisi nasıl analiz edilir