Искусственный интеллект

Poketto — продвинутый переводчик с настройкой тона

Теперь можно не просто переводить, а адаптировать текст под нужный стиль.

Что умеет:

— Обобщает текст на любом языке.

— Переводит контент с учётом смысла и естественного звучания.

— Генерирует идеальные ответы с персонализированными настройками тона.

Ссылка

Источник

Продолжаю играть с DeepSeek.

Как лучше определить инцидент снижения операционной скорости СУБД PostgreSQL - сравнивая угол наклона линии наименьших квадратов по скорости и ожиданиям или по коэффициенту корреляции между скоростью и ожиданиями ?

———————————————

Для определения инцидента снижения операционной скорости PostgreSQL **рекомендуется комбинировать оба метода**, так как они решают разные задачи:

### 1. **Угол наклона линии наименьших квадратов (тренд скорости)**
- **Что показывает**: Направление и скорость изменения производительности СУБД **во времени**. Отрицательный угол указывает на снижение скорости.
- **Когда использовать**:
- Для обнаружения **факта деградации производительности** (например, если скорость запросов падает с течением времени).
- Если нужно оценить **динамику проблемы** (насколько быстро ухудшается ситуация).
- **Преимущества**: Прямо указывает на наличие тренда снижения скорости, даже если причина не связана с ожиданиями.
- **Ограничения**: Не объясняет причину снижения (например, может быть вызвано нехваткой ресурсов, блокировками, плохими индексами и т.д.).

### 2. **Коэффициент корреляции между скоростью и ожиданиями**
- **Что показывает**: Наличие **линейной связи** между снижением скорости и ростом числа ожиданий (например, locks, I/O, latch).
- **Когда использовать**:
- Для проверки гипотезы, что проблема связана **именно с ожиданиями** (например, при подозрении на блокировки или конкуренцию за ресурсы).
- Если нужно понять, **коррелирует ли падение скорости с конкретными метриками** СУБД.
- **Преимущества**: Позволяет выявить зависимость между параметрами.
- **Ограничения**: Корреляция ≠ причинно-следственная связь. Высокая корреляция может быть случайной или опосредованной другими факторами.

---

### **Оптимальный подход**
1. **Сначала анализировать угол наклона**:
- Если тренд скорости отрицательный и статистически значимый — это сигнал о проблеме.
- Пример: Скорость выполнения запросов снижается на 5% в час.

2. **Затем использовать корреляционный анализ**:
- Если коэффициент корреляции между скоростью и ожиданиями значимый (например, отрицательный), это указывает на возможную причину.
- Пример: Рост числа блокировок (locks) коррелирует с падением скорости (r = -0.8).

3. **Дополнить анализ другими метриками**:
- Проверить нагрузку на CPU, память, дисковые операции, параметры конфигурации PostgreSQL.
- Использовать инструменты вроде `pg_stat_activity`, `pg_locks`, `EXPLAIN ANALYZE`.

---

### **Почему важно комбинировать методы?**
- Угол наклона может показать деградацию, даже если она не связана с ожиданиями (например, из-за утечки памяти).
- Корреляция помогает сузить круг причин, но требует контекста. Например, высокая корреляция с ожиданиями I/O может указывать на проблему с диском.

---

### **Пример сценария**
- **Угол наклона**: Скорость запросов упала на 20% за последние 2 часа (p-value < 0.05).
- **Корреляция**: Сильная отрицательная корреляция (r = -0.75) между скоростью и числом блокировок.
- **Вывод**: Инцидент вызван ростом конкуренции за ресурсы (например, из-за транзакционных блокировок).


---

### **Рекомендации**
- Используйте **статистическую значимость** (p-value) для обоих методов, чтобы избежать ложных срабатываний.
- Визуализируйте данные: график тренда скорости + график ожиданий на одной временной шкале.
- Автоматизируйте мониторинг: настройте алерты при выходе угла наклона или корреляции за пороговые значения.

Нуи, что ж , можно опять поздравить разработчиков . Бот в режиме Deep Think (R1) - выдал осмысленный текст , имеющий отношение к реальности. Тема конечно уже проработана и проверена практически:
———————————————————

"Индикатор снижения скорости" как сигнал для начала корреляционного анализа ожиданий СУБД.

Что в общем то подтверждает первоначальные гипотезы и предположения. Значит направление работ - верное . Поскольку основано на глобальных знаниях и общих выводах.

Однако, до прохождения теста Тьюринга еще очень далеко . Любой человек , сначала бы уточнил - о чем вообще вопрос , о какой скорости и ожиданиям идет речь ? Бот, просто выцепил из вопроса ключевые слова и угадал с ответом . Классический анекдот , про студента выучившего к экзамену только про блох :
- Вот рыба, у рыбы чешуя , не было бы чешуи были бы блохи. Блохи относятся к отряду .....

Какая практическая польза?
Когда надо будет подготовить доклад и налить воды в инструкции по использованию инструментария и методики корреляционного анализа - бот мне поможет. Что касается - лить воду и генерить поток более менее осмысленных слов - тут ии вне конкуренции.

Какой способ расчёта операционной скорости СУБД PostgreSQL лучше использовать - среднее арифметическое или медианное значение ?

Выбор между **средним арифметическим** и **медианным** значением для расчёта операционной скорости PostgreSQL зависит от характера данных и цели анализа.

### **1. Среднее арифметическое (avg)**
**Плюсы:**
- Учитывает все значения, что полезно для общего понимания производительности.
- Хорошо подходит для данных с **нормальным распределением** без выбросов.

**Минусы:**
- Сильно искажается при наличии **выбросов** (например, единичные очень долгие запросы).

**Когда использовать:**
- Если данные распределены равномерно и выбросы отсутствуют.
- Если нужно оценить общую нагрузку на СУБД (например, для расчёта пропускной способности).

### **2. Медиана (percentile 50%)**
**Плюсы:**
- Устойчива к выбросам, показывает **типичное** время выполнения.
- Лучше отражает реальную производительность при наличии аномальных задержек.

**Минусы:**
- Игнорирует крайние значения, что может скрывать редкие, но важные проблемы.

**Когда использовать:**
- Если в данных есть **выбросы** (например, некоторые запросы выполняются аномально долго).
- Если нужно понять **типичное** время отклика для пользователей.

### **Рекомендация**
- **Для анализа производительности** лучше использовать **медиану (p50)**, так как она устойчива к выбросам.
- Дополнительно можно смотреть **перцентили p95/p99**, чтобы выявлять "хвосты" производительности.
- **Среднее** полезно для оценки общей нагрузки, но только если данные чистые.

### **Пример запросов для анализа**
```sql
-- Среднее время выполнения
SELECT avg(duration) FROM pg_stat_statements;

-- Медиана (PostgreSQL не имеет встроенной функции median, но можно использовать percentile_cont)
SELECT percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY duration) FROM pg_stat_statements;

-- Перцентили p95/p99 (для выявления "хвостов")
SELECT
percentile_cont(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY duration) as p95,
percentile_cont(0.99) WITHIN GROUP (ORDER BY duration) as p99
FROM pg_stat_statements;
```

### **Вывод**
**Лучше использовать медиану (p50) и перцентили (p95/p99)**, если данные содержат выбросы. **Среднее** — только если распределение нормальное и без аномалий.

В общем , то , тоже самое было установлено уже относительно давно
К вопросу о скользящей средней и скользящей медиане

Но, все равно - молодцы. Хоть с одним вопросом ИИ справился . Наконец-то .

Однако , тест Тьюринга , DeepSeek - не прошёл . Человек бы , сразу спросил - а что такое "операционная скорость?".
Так, что до интеллекта , еще далеко.

— Хотелось протестировать новую модель. Причем, в этот раз тесты осуществлялись в программировании.

— Хотелось протестировать новую модель. Причем, в этот раз тесты осуществлялись в программировании.

— Модель очень крутая для написания кода небольших проектов, где большую часть составляет визуал, а не какие-то сложные серверные технологии.

— Немного про интерфейсы. Это экраны для мини-приложений в Telegram. По сути небольшие сайты, которые внедрены в мессенджер.