Belvedere dolomites flower hotel 3* отель, италия/моэна

Oracle Grid Infrastructure

Для работы Oracle RAC требуется Oracle Clusterware (или стороннее ПО) для объединения серверов в кластер. Для более гибкого управления ресурсами узлы такого кластера могут быть организованы в пулы (с версии 11g R2 поддерживается два варианта управления — на основании политик для пулов или, в случае их отсутствия, администратором).

Во втором релизе 11g Oracle Clusterware был объединен с ASM под общим названием Oracle Grid Infrastructure, хотя оба компонента и продолжают устанавливаться по различным путям.

Automatic Storage Management (ASM) — менеджер томов и файловая система, которые могут работать как в кластере, так и с singleinstance базой данных. ASM разбивает файлы на ASM Allocation Unit.

Размер Allocation Unit определяется параметром AU_SIZE, который задается на уровне дисковой группы и составляет 1, 2, 4, 8, 16, 32 или 64 MB. Далее Allocation Units распределяются по ASM-дискам для балансировки нагрузки или зеркалирования. Избыточность может быть реализована, как средствами ASM, так и аппаратно.

ASM-диски могут быть объединены в Failure Group (то есть группу дисков, которые могут выйти из строя одновременно — например, диски, подсоединенные к одному контролеру), при этом зеркалирование осуществляется на диски, принадлежащие разным Failure Group. При добавлении или удалении дисков ASM автоматически осуществляет разбалансировку, скорость которой задается администратором.

На ASM могут помещаться только файлы, относящиеся к базе данных Oracle, такие как управляющие и журнальные файлы, файлы данных или резервные копии RMAN. Экземпляр базы данных не может взаимодействовать напрямую с файлами, которые размещены на ASM. Для обеспечения доступа к данным дисковая группа должна быть предварительно смонтирована локальным ASM-экземпляром.

Oracle рекомендует использовать ASM в качестве решения для управления хранением данных вместо традиционных менеджеров томов, файловых систем или RAW-устройств.

Контакты

Страна Испания
Регион Коста-Дорада
Курорт Салоу

Спереди:
Villa Romana (сзади)

Слева:
California Garden

Услуги отеля и инфраструктура

Пляж
  • Охрана (бесплатно)
  • Шезлонги (платно)

Пирс, понтон: Нет.

Территория пляжа: Городской песчаный пляж.

Вход в море: Песок.

Ширина: 50 м

Развлечения

Вечерние программы: Развлекательные мероприятия.

Питание
  • Детское меню (бесплатно)
  • Диетическое меню (бесплатно)
  • Вегетарианское питание (бесплатно)

Бар: Бар у бассейна; Кафетерий.

Расписание работы основного ресторана: Часы работы: завтрак с 8:00-10:00, обед с 13:00-15:00, ужин 19:00-21:30. Шведский стол.

Система питания: BB, HB, FB, RO

Комментарии: Детское меню предлагается только за обедом и ужином. Для гостей, проживающих по системе питания HB, возможность поменять ужин на обед не предоставляется.

Инфраструктура
  • Прачечная (платно)
  • TV room
  • Магазины
  • Аренда автомобиля (платно)

Комментарии: Открытый бассейн, часы работы: с 09:00-19:00. Интернет-уголок, примерная стоимость 1 евро/10 минут, Wi-Fi на ресепшн и в баре.

Услуги для детей
  • Детские стульчики в ресторане
  • Игровая площадка
  • Бассейн

Комментарии: Открытый бассейн. В ресторане всего 15 детских стульчиков.

Конференц зал

Количество залов: 1

Комментарии к залам: Максимальная вместимость 150 человек.

Бассейн
SPA
  • Джакузи (платно)
  • Сауна (платно)
  • Массаж (платно)
Спорт
  • Бильярд (платно)
  • Настольный теннис (платно)

Комментарии: Джакузи в помещении. Массаж, примерная стоимость 50 евро. 1 стол для настольного тенниса. 4 стола для бильярда.

Описание алгоритма

В Deductor Studio подобный класс задач реализуется посредством алгоритма k-means и его разновидности g-means.

К наиболее простым и эффективным алгоритмам кластеризации относится k-means. Он состоит из четырех шагов.

  1. Задается число кластеров k, которое должно быть сформировано из объектов исходной выборки.
  2. Случайным образом выбирается k записей, которые будут служить начальными центрами кластеров. Начальные точки, из которых потом вырастает кластер, часто называют «семенами». Каждая такая запись представляет собой своего рода «эмбрион» кластера, состоящий только из одного элемента.
  3. Для каждой записи исходной выборки определяется ближайший к ней центр кластера.
  4. Производится вычисление центроидов — центров тяжести кластеров. Это делается путем определения среднего для значения каждого признака всех записей в кластере. Затем старые центры кластеров смещаются в его центроид. Таким образом, центроиды становятся новыми центрами кластеров для следующей итерации алгоритма.

Остановка алгоритма производится, когда границы кластеров и расположение центроидов перестает изменяться, то есть на каждой итерации в каждом кластере остается один и тот же набор записей. Алгоритм k-means обычно находит набор стабильных кластеров за несколько десятков итераций.

Одним из недостатков k-means является отсутствие ясного критерия для выбора оптимального числа кластеров. Чтобы решить данную проблему, было разработано большое количество алгоритмов, в том числе алгоритм g-means, позволяющий производить автоматический выбор оптимального числа кластеров на основании гауссовского (нормального) закона распределения, откуда и название алгоритма.

Подробную информацию о методах кластеризации можно получить в статье «Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining».

Евгений Тутлаев

Очень нравится писать о путешествиях и туризме! Открыт и буду рад сотрудничеству с турфирмами, гидами, организаторами путешествий, авиаперевозчиками! Пишите!

Оцените автора