Artwork

コンテンツは SNIA Technical Council によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、SNIA Technical Council またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal
Player FM -ポッドキャストアプリ
Player FMアプリでオフラインにしPlayer FMう!

#113: Latency is more than just a number

51:26
 
シェア
 

Manage episode 245652126 series 1393477
コンテンツは SNIA Technical Council によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、SNIA Technical Council またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal
Over the years, SSD QoS has become more important to a variety of storage market segments. Traditional latency reporting methods do not always accurately depict QoS behaviors. This is problematic when attempting to understand what events lead to a specific QoS level and how to mitigate latency events that lead to levels of QoS. Defining correct statistical techniques for large populations of latencies deepens our understanding of what drives levels of QoS. Advanced statistical techniques, such a machine learning and utilizing AI, allows for deeper understanding of what drives QoS and how to correctly manage large quantities of latencies. New visualization techniques enhance capabilities to understand latency behavior and define critical scenarios that drive latency. Learning Objectives: 1) Identify shortcomings of current QoS reporting; 2) Generate more reliable QoS values; 3) Techniques to broaden understanding of groups of latencies; 4) Identification of critical transitions in latency; 5) Identify inaccuracies that inhibit understanding QoS.
  continue reading

146 つのエピソード

Artwork
iconシェア
 
Manage episode 245652126 series 1393477
コンテンツは SNIA Technical Council によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、SNIA Technical Council またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal
Over the years, SSD QoS has become more important to a variety of storage market segments. Traditional latency reporting methods do not always accurately depict QoS behaviors. This is problematic when attempting to understand what events lead to a specific QoS level and how to mitigate latency events that lead to levels of QoS. Defining correct statistical techniques for large populations of latencies deepens our understanding of what drives levels of QoS. Advanced statistical techniques, such a machine learning and utilizing AI, allows for deeper understanding of what drives QoS and how to correctly manage large quantities of latencies. New visualization techniques enhance capabilities to understand latency behavior and define critical scenarios that drive latency. Learning Objectives: 1) Identify shortcomings of current QoS reporting; 2) Generate more reliable QoS values; 3) Techniques to broaden understanding of groups of latencies; 4) Identification of critical transitions in latency; 5) Identify inaccuracies that inhibit understanding QoS.
  continue reading

146 つのエピソード

すべてのエピソード

×
 
Loading …

プレーヤーFMへようこそ!

Player FMは今からすぐに楽しめるために高品質のポッドキャストをウェブでスキャンしています。 これは最高のポッドキャストアプリで、Android、iPhone、そしてWebで動作します。 全ての端末で購読を同期するためにサインアップしてください。

 

クイックリファレンスガイド