<<  Arista Enables SDSC’s Massive Parallel 10G Switched Data Analysis Arista Enables SDSC’s Massive Parallel 10G Switched Data Analysis  >>
Arista Enables SDSC’s Massive Parallel 10G Switched Data Analysis

Arista Enables SDSC’s Massive Parallel 10G Switched Data Analysis Resource. Triton. Trestles 100 TF. Dash. Gordon. 10Gbps. Radical Change Enabled by Arista 7508 10G Switch 384 10G Capable. Existing Commodity Storage 1/3 PB. Phase0: > 8GB/s Sustained Today Phase I: > 50 GB/sec for Lustre (May 2011) :Phase II: >100 GB/s (Feb 2012). Source: Philip Papadopoulos, SDSC/Calit2. 2000 TB > 50 GB/s. UCSD RCI. OptIPuter. Co-Lo. CENIC/NLR. Oasis Procurement (RFP). 5. 8. 2. 32. 4. 8. 32. 2. 12. 40?128. 8. 128.

Картинка 49 из презентации «A Campus-Scale High Performance Cyberinfrastructure is Required for Data-Intensive Research»

Размеры: 150 х 44 пикселей, формат: jpg. Чтобы бесплатно скачать картинку для урока информатики щёлкните по изображению правой кнопкой мышки и нажмите «Сохранить изображение как...». Для показа картинок на уроке Вы также можете бесплатно скачать презентацию «A Campus-Scale High Performance Cyberinfrastructure is Required for Data-Intensive Research.ppt» целиком со всеми картинками в zip-архиве. Размер архива - 10774 КБ.

Похожие презентации

краткое содержание других презентаций на тему картинки

«Data Mining» - Области применения Data mining. Сокращение дерева или отсечение ветвей. Способствующие факторы. Метод "ближайшего соседа" или системы рассуждений на основе аналогичных случаев. Метод ближайшего соседа. Задачи Data Mining. Стадии Data Mining. Метод "ближайшего соседа". Преимущества метода.

«Язык запросов SQL» - Группировка данных: предложение GROUP BY. Разносхемные операции РА. Форматирование результатов. Применение операции соединения. Бинарные операции реляционной алгебры. Использование GROUP BY. Агрегирующие функции. Операция объединения. Примеры использования GROUP BY. Базы данных. Операции реляционной алгебры.

«Работа с базами данных» - Является ли эта модель приемлемой. Как могут быть нарушены ограничения целостности. База данных должна отражать реальный мир. Второй важный момент после выбора модели. Целостность и корректность данных. Протокол сначала заносится в память, а потом уже на диск. Файл протокола (журнал регистрации). Резервная копия БД + протокол.

«Data Mining» - Для линейной регрессии - линия регрессии. Статистические методы. Метод "ближайшего соседа". Перспективы технологии Data Mining. Системы обработки экспертных знаний. Дескриптивный анализ и описание исходных данных. Продолжение. Александра Симонова, Мат-Мех, 5 курс. Недостатки. Деревья решений.

«Проектирование баз данных» - Нормализованная база данных. Создание структуры базы данных и заполнение. Таблица может быть: Хорошо нормализованной Плохо нормализованной. Плохо нормализованная таблица. Проектирование. Этапы создания базы данных. Задание структуры базы данных. Организация информации в табличную форму. Работа с сохраненной базой данных.

«Хранимые процедуры» - Типы триггеров. Хранимые процедуры. Триггеры. Создание, изменение и удаление хранимых процедур. Триггер. Сервер. Реализация триггеров. Примеры использования. Системные хранимые процедуры. Понятие хранимых процедур.

Работа с базами данных

11 презентаций о работе с базами данных
Урок

Информатика

130 тем