UCZENIE MASYNOWE W PLANOWANIU OBCIĄŻEN ZWAŻONYCH NA ŚCIEK |…

UCZENIE MASZYNOWE W PLANOWANIU OBCIĄŻEN ZWAŻONYCH NA ŚCIEK

Przenoś comuterne do bardziej ekologicznych sieci, chłodniejszych regionów i okresów ofiarypni, podczas gdy przestrzegasz ograniczeń dotyczącego opóźnień, dostępności i kosztów.

Planowanie zważone na ściek wykorzystuje prognozy intensywności ścieku, temperatury oraz cen do wyboru regionów, czasu i typów zasobów dla zadań. UCZENIE MASZYNOWE może współminimalizować emisje, koszty i SLA przewidując wymagania, modelując carbon z sieci elektrycznej i harmonogramizowaniu kolejek między chmurami/regionami.

Samoprzyszeranie z uwzględnieniem świadomości klimatycznej

Przenoszenie obciążenia do regionów z czystszym profilem energii.

Umieszczenie termicznie-optymalne, aby zmniejszyć zużycie chłodzenia.

demo na żywo · powiązana symulacja● LIVE

Zasoby carbon/ cena / temperatura; dostępność w regionach

Opis obciążenia (priorytet, rozkład czasu wykonywania, cel SLO).

Telemetria dotyczące wykorzystania, głębokości kolejki, naruszeń SLA.

Często zadawane pytania

Jaki jest szablon drogi implementacyjnej do wdrożenia zaktualizowanego planera świadomego wobec emisji CO2?

Szablon drogi implementacyjnej

Jak mogę instrumentować obciążenia z odpowiednimi opisami?

Instrumentuj obciążenia opisami; ściągnij prognozy emisji/cosztów.

Jaka powinna być początkowa konfiguracja planera bazowej, biorąc pod uwagę emisje, koszty i opóźnienia?

Bazowy planer z wagami emisji/kosztów/opóźnień; zacznij od zadań typu batch.

Jak mogę włączyć punktowanie i przerywania, aby symulować różne scenariusze?

Dodaj punktowanie/przerywania; symuluj scenariusze; dostosuj wagi.

▶ Wypróbuj na żywo

Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Hash Function Avalanche Visualizer i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.

▶ Otwórz symulację Hash Function Avalanche Visualizer