AWS re:Invent 2014 | (PFC307) Auto Scaling: A Machine Learning Approach скачать в хорошем качестве
AWS re:Invent 2014 | (PFC307) Auto Scaling: A Machine Learning Approach
10 лет назад
Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Повторяем попытку...
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: AWS re:Invent 2014 | (PFC307) Auto Scaling: A Machine Learning Approach в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно AWS re:Invent 2014 | (PFC307) Auto Scaling: A Machine Learning Approach или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон AWS re:Invent 2014 | (PFC307) Auto Scaling: A Machine Learning Approach в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
AWS re:Invent 2014 | (PFC307) Auto Scaling: A Machine Learning Approach
Auto Scaling groups used in conjunction with auto-scaling policies define when to scale out or scale in instances. These policies define actionable states based on a defined event and time frame (e.g., add instance when CPU utilization is greater than 90% for 5 consecutive minutes). In this session, Electronic Arts (EA) discusses a pro-active approach to scaling. You learn how to analyze past resource usage to help pre-emptively determine when to add or remove instances for a given launch configuration. Past data is retrieved via Amazon CloudWatch APIs, and the application of supervised machine learning models and time series smoothing is discussed.
Comments