cluster

Kaggle – วิธีการใช้ K-Means บนข้อมูล iris

by

ต่อจาก Kaggle – วิธีการใช้ Logistic Regression บนข้อมูล Iris ซึ่งเป็น Machine Learning แบบ Supervised Learning คราวนี้ ลองมาดูว่า ถ้า เราไม่รู้ว่า ข้อมูลแบบออกเป็นกี่กลุ่ม จะให้ Machine แบ่งกลุ่มได้อย่างไร หนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมคือ K-Means Clustering มีคลิป ที่อยากให้ลองชม เพื่อความเข้าใจ StatQuest: K-Means Clustering เริ่มกันเลย 1. นำเข้าข้อมูล และ Package ที่ต้องการ import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans iris = pd.read_csv(‘../input/mydata2/4-iris.data’) data=iris.values X=data[:,[0,1]] Y = data[:,4] … Read more

How Cyrus Murder (Mail Clustering) work?

by

ต่อจาก Mail Clustering with Cyrus Murder เมื่อ Backend ทำการ Restart หรือมีการเปลี่ยนแปลงเกี่ยวกับ Mailbox เครื่อง backend01 และ backend02 ทำการรายงาน mailbox ทั้งหมดในเครื่องของตนเอง ให้ mupdate ทราบ จากนั้น mupdate ก็จะทราบว่า ทั้ง Cluster มี mailbox อะไรและอยู่ที่ใด โดยเครื่อง backend01 และ backend02 จะ Login ด้วย User ที่สร้างไว้ใน mupdate ก่อน จากนั้นจึงสามารถทำการ Synchronize ข้อมูล mailbox ไปยัง mupdate ได้ เมื่อ Mail client ติดต่อใช้บริการ IMAP/POP มายัง Frontend Server   1. … Read more

Mail Clustering with Cyrus Murder

by

ปัจจุบันมีการใช้งาน e-mail มากขึ้น และมีการเก็บข้อมูลต่างๆใน email ไว้เป็นจำนวนมาก ทำให้ Mail Server ของหน่วยงานเดิม อาจจะมีเนื้อที่ไม่เพียงพอต่อการใช้งาน ทำให้ต้องมีการขยายพื้นที่ Mail Server ให้มากขึ้น วิธีการที่นิยมใช้กันคือ ซื้อระบบใหม่ที่มี Harddisk ใหญ่ขึ้น หรือ ต่อกับระบบ Storage ที่ใหญ่ขึ้น (เช่น SAN หรือ Storage Cluster) วิธีการนี้ เรียกว่า Scale-Up ซึ่งเมื่อมีการใช้งานต่อไป แล้วข้อมูลจัดเก็บมากขึ้น ก็ต้องวางแผนในการซื้อระบบที่ใหญ่ขึ้นไปอีก ข้อดี: 1. เป็นวิธีการที่นิยมทำกัน 2.ได้ระบบใหม่ที่มีศักยภาพสูงขึ้นเรื่อยๆ ข้อเสีย: 1. เมื่อจะย้ายระบบใหม่ จะเกิด Downtime เพราะต้องหยุดการทำงานของระบบเดิมทั้งระบบ 2.  ในการย้ายข้อมูล email ซึ่งมีปริมาณมาก ต้องใช้เวลานาน และเสี่ยงต่อข้อมูลที่ไม่เป็นปัจจุบันที่สุดด้วย (ล่าสุดที่ทำการย้ายข้อมูลขนาด 300 GB ซึ่งลักษณะ email … Read more