Новое Распределяем каналы MAX по категориям и территориям. Читать новость
Аналитика MAXканалы, чаты и посты

Аналитика

MAX
Сборщики информацииbrain-pro.ru Маркировка иноагентовagent-mark.ru
Открытый канал ID 70939454420263

PG_EXPECTO

Эксперименты по анализу и оптимизации производительности PostgreSQL.
📝Автор и ведущий: Сунгатуллин Ринат.
📧Email: kznalp@yandex.ru
⛩️Дзен: https://dzen.ru/kznalp
🗳️GitHub: https://github.com/pg-expecto/pg_expecto

IT и программирование
Каналов в рубрике
2 093
Место этого канала
№ 1 483
Открыть рубрику →
Открыть в MAX

Публикации за период

По реакциям

Поиск и вся лента — после бесплатной регистрации. Свои даты — по подписке; владелец канала видит их бесплатно. Сортировка по реакциям — по подписке. Зарегистрироваться

Загрузка…

Применение цепи Маркова для анализа и оптимизации производительности… — фото, канал «PG_EXPECTO»
Применение цепи Маркова для анализа и оптимизации производительности СУБД PostgreSQL: возможные сценарии применения
В статье рассматривается подход к анализу и прогнозированию производительности СУБД PostgreSQL на основе цепей Маркова. Представлена архитектура системы, включающая динамическое определение состояний, механизмы адаптивного забывания и многоуровневую систему сигналов предупреждения. На основе экспериментальных данных (ROC-AUC = 0.9287, Brier score = 0.0638, покрытие инцидентов SICPP = 97.4%) демонстрируется эффективность подхода. Рассматриваются практические сценарии применения: прогнозирование инцидентов, диагностика деградации, оптимизация эталонных профилей и оперативное оповещение. Обсуждаются ограничения и направления дальнейшего развития.
https://dzen.ru/a/at8-DMuoJhnLL9Ht
4
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
17.10.2026 : Markov_chain : Версия 16.9
Применение цепи Маркова для анализа и прогнозирования производительности СУБД PostgreSQL: архитектура, эмпирическая валидация и оценка сигнальной компоненты SICPP
17.10.2026 : Markov_chain : Версия 16.9 | Postgres DBA | Дзен
11
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Применение цепи Маркова и интегрального сигнала SICPP для… — фото, канал «PG_EXPECTO»
Применение цепи Маркова и интегрального сигнала SICPP для прогнозирования и анализа производительности СУБД PostgreSQL
Разработка и оценка гибридной методологии раннего предупреждения на основе марковских переходов, JS-дивергенции профилей нагрузки и взвешенного сигнала SICPP: месячное пилотное исследование с ROC-AUC 0,9593 и покрытием 96,4 % несерийных инцидентов
https://dzen.ru/a/atIOiVdFCSjis_vm
13
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Аналитический отчёт по текущему статусу исследований применения цепи… — фото, канал «PG_EXPECTO»
Аналитический отчёт по текущему статусу исследований применения цепи Маркова для анализа производительности СУБД PostgreSQL
Источник
данных: отчёт
generate_incident_forecast_report_1134.txt
Период анализа: 2026-09-14 11:33 – 2026-10-14 11:33
Дата формирования отчёта: 2026-10-14 11:33
Итоговый вывод
Применение цепи Маркова для анализа производительности СУБД PostgreSQL показывает высокую эффективность: 88.2% инцидентов сопровождаются сигналом, среднее упреждение составляет 45.3 минуты, ROC-AUC равен 0.9593, Brier score — 0.0544. Инциденты практически всегда предваряются статусами CRITICAL или WARNING. Основные ограничения связаны с малым числом наблюдений, отдельными пропусками сигнала и калибровкой в средней зоне риска. Текущий статус исследований можно охарактеризовать как успешный пилот, готовый к расширенной эксплуатации при условии продолжения валидации и точечной настройки порогов.
https://dzen.ru/a/as9K-n5t1Ed_MQYR
9
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Период анализа: 2026-09-12 16:05 – 2026-10-12 16:05
Дата формирования отчета: 2026-10-12
Изменение: js_threshold снижен с 0.2 до 0.15
Цель эксперимента: повысить полноту охвата инцидентов (recall) без существенной потери качества прогнозов. Версия 16.6.1 : Текущий статус (12.10.2026) - Часть 2. | Postgres DBA | Дзен
9
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Период анализа: 2026-09-12 – 2026-10-12
Дата формирования отчета: 2026-10-12
Конфигурация модели:
Окно анализа: 60 минут
JS-порог: 0.2
Порог риска: 0.95
Режим сигнала: WEIGHTED (вес JS = 0.7, вес риска = 0.3)
Минимальная длительность сигнала: 3 минуты
Автоподбор порогов: выключен
Горизонт прогноза: 30 минут (по умолчанию) Версия 16.6.1 : Текущий статус (12.10.2026) - Часть 1. | Postgres DBA | Дзен
9
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Дискретизация состояния через корреляционно-трендовые признаки, эмпирическое выявление критических режимов и статистическое сравнение профилей нагрузки как основа интерпретируемого прогнозирования Применение цепей Маркова для анализа и прогнозирования производительности СУБД PostgreSQL: текущий статус исследований | Postgres DBA | Дзен
8
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
ВКонтакте Телеграм Одноклассники
Избранное в datool.ru

Следите за каналом в личном кабинете

Зарегистрируйтесь в datool.ru, чтобы добавить канал «PG_EXPECTO» в избранное и отслеживать его показатели.

Зарегистрироваться Для владельцев каналов

Подтвердите свой канал

Войдите или зарегистрируйтесь в datool.ru, затем добавьте нашего бота в канал по инструкции в личном кабинете. После проверки владения замок исчезнет и вам станет доступно управление каналом.

Войти или зарегистрироваться

Сообщить о неточности

Опишите, что нужно исправить. Если есть источник, добавьте ссылку.

Вы покидаете datool.ru

Ссылка ведёт на внешний сайт. datool.ru не отвечает за его содержимое — проверьте адрес, прежде чем вводить пароли или платёжные данные.

Переход через 10 с

Перейти