|
Eksponensial taqsimot nima uchun ishlatiladi?
B uning asosiy sababi shundaki, ular navbatdagi deyarli har qanday vazifani bajaradilar, qisqasi, biz bundan keyin ko'rib chiqamiz, matematiklar allaqachon ko'p biladigan Markov zanjirini qo'llash imkoniyati mavjud. Eksponensial taqsimotlar o'z nazariyalari uchun juda ko'p yaxshi xususiyatlarga ega, chunki ular xotiraga ega emas. Men bu mulkning ta'rifini keltirmayman, ishlab chiquvchilar uchun foydaliroq tushuntirish bo'ladimuvaffaqiyatsizlik darajasi. Aytaylik, sizda biron bir qurilma bor va amaliyotdan siz bunday qurilmalarda vaqt taqsimotini bilasiz: ular ko'pincha hayotning boshida tuzilishdan chiqib ketishadi, keyin esa nisbatan kamdan-kam hollarda va kafolat muddati tugagandan so'ng buziladi. Rasmiy ravishda, bu ma'lumot bir marta va taqsimot bilan bog'liq bo'lgan muvaffaqiyatsizlik darajasi funktsiyasida mavjud. Aslida, bu qurilmaning bir nuqtaga qadar saqlanib qolganligi bilan ehtimollikning "tegishli" zichligi. Amaliy nuqtai nazardan, bizni aynan shu narsa qiziqtiradi: ular allaqachon ishlayotgan vaqt funktsiyasi sifatida qurilmaning ishdan chiqishi chastotasi. Masalan, agar buzilish darajasi doimiy bo'lsa, u holda qurilmaning ishlamay qolish chastotasi ish vaqtiga bog'liq emas va buzilishlar tasodifan ma'lum bir chastota bilan sodir bo'ladi, u holda hayot vaqtini taqsimlash eksponent hisoblanadi. Bunday holda, qurilma qancha ishlashini taxmin qilish uchun uning qancha vaqt ishlashini, qancha eskirishini va yana nima ekanligini bilish shart emas. Bu va "xotira etishmasligi" mavjud.
Qisqa va uzun quyruqlar
Muvaffaqiyatsizlik darajasi har qanday taqsimot uchun hisoblanishi mumkin. Ommaviy xizmat nazariyasida - so'rovni bajarish uchun vaqtni taqsimlash uchun. Muvaffaqiyatsizlik darajasi, agar so'rov bajarilsa, undan chiqib ketsa, qanchasi bajarilganligini aytadi. Agar bizda muvaffaqiyatsizlik darajasi oshib borayotgan bo'lsa, so'rov qanchalik ko'p bajarilsa, uning tez orada tugashi ehtimoli shunchalik yuqori bo'ladi. Agar bizda muvaffaqiyatsizlik darajasi bo'lsa, so'rov qanchalik ko'p bajarilsa, uning bajarilishi ehtimoli shunchalik yuqori bo'ladi. Sizningcha, ushbu ikkita variantdan qaysi biri dasturiy ta'minot va apparat bilan bog'liq bo'lgan kompyuter tizimlari, ma'lumotlar bazalari va boshqalar uchun eng xosdir? Boshlash uchun: nima uchun bu umuman muhim? Kundalik hayotdan misol. Siz kassada navbatga turasiz, avvaliga navbat yaxshi harakat qiladi, lekin bir nuqtada u harakatni to'xtatadi. Boshqa navbatga o'tishimiz kerakmi? Agar xizmat eksponensial taqsimotga ega bo'lsa, unda javob farq qilmaydi. Og'ir dumi (o'ldirish muvaffaqiyatsizligi darajasi) bilan taqsimlash taqdirda foydali boshqa navbatga ko'chib mumkin. Bunday vaziyat "vaziyat tahlili"foydalanish mumkinjarayonlarni muvozanatlash yoki ko'chirish uchun.
Ma'lum bo'lishicha, ishlab chiqarishda tarqatish ko'pincha taqsimlanadi yoki eksponentsial yoki nosozlik darajasi ortib borishi bilan, kompyuter tizimlarida esa, aksincha, barcha so'rovlar yoki unix-jarayonlarni bajarish vaqti sodir bo'ladi. Bu juda kutilmagan yangilik va men buni tekshirishga qaror qildim.
RTMR foydalanuvchi qidiruv seanslari natijasida yaratilgan ma'lumotlar bo'yicha juda ko'p turli xil dastur kodlarini bajaradi. Men LWTrace-ni qurollantirdim va ishlab chiqarish klasterimizdan barcha kerakli ma'lumotlarni oldim. Men faqat foydalanuvchi kodining ishi bilan qiziqdim. Oqim jarayoni juda tez, shuning uchun men bir necha soat ichida tasodifiy mashinalarda tasodifiy tanlangan millionga yaqin ishga tushirish haqida ma'lumot to'plash uchun mehnatim yo'q edi. Men quyruqning taqsimlanishiga qiziqqan bo'lsam-da, men tarqatish jadvalini o'rnatdim ikkilik logarifmik o'qlarda. Muvaffaqiyatsizlik darajasining ortib borayotgan yoki kamayishi ushbu taqsimotga ega ekanligini tushunish uchun men uni bir xil o'rtachaga ega bo'lgan ikkita boshqa taqsimot bilan solishtirdim: eksponensial va taqsimot Pareto.
Pareto tarqatishbosqichma-bosqich shaklga ega , va shuning uchun har qanday ko'rgazmaning eng sekinligini sekinlashtiradi - og'ir dumi bor. Ma'lumki, u ko'pincha "yovvoyi tabiatda" topiladi, 80/20 tamoyili: jamiyatda boylikni taqsimlash, Internetdagi fayllar hajmi va boshqalar. n. Ikkilik logarifmik o'qlarda u ko'z bilan taqqoslash uchun juda qulay bo'lgan to'g'ri chiziqqa aylanadi. Ko'rib turganingizdek, RTMRda bizda ko'rgazmadan ko'ra Paretoga o'xshash narsa bor. Variant bu 80/20 tamoyiliga mos keladi: barcha 20% so'rovlar 80% yuk hosil qiladi.
Do'stlaringiz bilan baham: |
