Русоведы Казахстана .Все в одном месте КТП,КСП и многое другое

1.      Авторы классификации методов обучения по характеру познавательной деятельности учащихся: И.Я. Лернер, М.Н. Скатки

2.      В основе воспевающей ситуации лежит – противоречие

3.      В работе начинающего учителя основной опорой является  Развернутый конспект.

4.      В рамках исследования урока члены группы – вовлечены в процесс в равной степени

5.      В результате социального взаимодействия с более знающими людьми ребенок приобретает внутренний ресурс для собственного: мышления

6.      В формировании у обучающихся специфической мотивации, которая проявляется в решении мыслительных задач, рекомендуется исходить из того, что знания могут быть усвоены только в результате выполнения – определенных действий

7.      Ведущим видом учебной литературы, содержащим систематическое изложение учебного материала, является – учебник

8.

      Вид памяти посредством которой мы вносим информацию в сознании таким образом мы можем работать с ней- Кратковременная

9.      Вид памяти, состоящий из трех компонентов: процедурная, эпизодическая и семантическая – долгосрочная

10.  Возможность в процессе сотрудничества вести поиск ответов на вопросы «почему мы действовали именно так», «что происходит в группе или классе» позволяет – рефлексия в действии

11.  Вопрос «Вы не могли бы предложить нам пример?» — иллюстрирует технику постановки вопросов – апробирование

12.  Вопросы на выяснение дополнительной информации – уточняющие

13.  Вопросы низкого порядка направлены на развитие навыка

Запоминания

14.  Вопросы ответы на которые расцениваются как  «правильные», «неправильные»: буквальные

15.  Все виды оценивания имеет общие характеристика и предполагают процесс – наблюдение

16.  Все виды оценивания начинаются с – наблюдения практики

17.   Выделите закономерность, отражающую внутренние связи педагогического процесса – активность школьников есть следствие организованной учителем деятельности

18.  Выражается в соответствии содержания изучаемых дисциплин государственному образовательному стандарту –

контекстный подход

19.  Высказывание  «Душа ребенка требует развития» принадлежит: К.Д. Ушинскому

20.  Высший уровень в иерархии потребностей Маслоу – самовыражение

21.  Главный инструмент для формирования коллективного опыта: речь

22.  Главным показателем эффективности правового воспитания является Уровень сформированности правового сознания

23.  Движущей силой «обучение обучению»  является: метапознание

24.  Действие , направленное на оценку различных вариантов проведения будщего урока и выбор из них оптимального по принятому критерию Проектирование.

25.  Действие, направленное на оценку различных вариантов проведения будущего урока и выбор из них оптимального по принятому критерию –

прогнозирование

26.   Демократический стиль предполагает внимание и учет учителем мнений учащихся, он стремится понять их, убедить а не приказывать, ведет диалогическое общение на Равных

27.  Дидактический принцип обучения, предписывающий обеспечить связь нового материал с пройденным – последовательность

28.  Для компетентного учителя характерна тесная взаимосвязь- Теоретических и практических знаний

29.  Для определения этапа, на котором находятся обучающиеся, и направлений их дальнейшего развития используется

Формативное оценивание

30.  Для развития адекватной самооценки у ребенка раннего возврата взрослым необходимо его – оправданно хвалить

31.  Игра, в которой ребенок воспроизводит события сказки или рассказа – сюжетная

32.  Имея сформированные навыки критического мышления, ученик и учитель должны быть настроены на  Их практическое использование

33.  Инновационный потенциал педагога определяется как Способность учителя к самоорганизации изменений в педагогической деятельности

34.    Инновация означает – нововведение

35.  Интенсивное упражнение с целью быстрой выработки привычки, навыка –

приучение

36.  Интерпретация результатов наблюдения с целью оценивания предполагает Определение значения полученных данных

37.  Исключите лишнее в перечне ключевых факторов эффективности учебного процесса – как решить задания повышенной сложности

38.  «Исследуемые» ученики при планировании подхода Исследовании урока относятся к категориям высокий, средний, низкий уровень – успеваемость

39.  Использование инструментов в программирования является примером Моделирования процесса

40.  Использование новых знаний, методов и правил в различных вариантах относится к уровню учебных целей – применение

41.  Исследование урока предназначено для повышения – успеваемости учащихся

42.  К ключевым факторам, определяющим эффективности учебного процесса в классе, относится – понимание учителем того, чему обучать

43.   К педагогическим инновациям можно отнести изменения в — содержание образования

44.  К технике постановке вопросов «перенаправления» относится вопрос – кто может предложить решение проблемы

45.  К цели оценивания «Прогнозирование и отбор» относится : тест в средней школе для выявления пробелов в знаниях

46.  К цели оценивания «Прогнозирование и отбор» относится – контрольная работа с последующей самопроверкой

47.  Классификация методов обучения по источнику знаний – словесные, наглядные, практические

48.  Когнитивное развитие у учеников младшего возраста происходит в процессе- Социального взаимодействия

49.  Коллектив — это группа, объединённая целями совместной деятельности которую называют – общественно – полезной

50.  Коллективным, способствующим взаимообучению и поддерживающим является – диалогическое обучение

51.  Краткосрочная память также известна как – рабочая

52.

  Критерий определения одаренных и талантливых учеников, предполагающий умение учеников самостоятельно регулировать свое обучение – самообразование

53.  Л.Кольберг разработал концепцию – нравственного развития

54.  Метапознавательные способности позволяют учащимся самостоятельно определить степень усвоения материала. Примером является размышление учащегося  Хорошо ли я понял это

55.  Метод «усложнение заданий» при работе с талантливыми и одаренными детьми основывается на – стратегии вмешательства

56.  Метод воспитания – это – способ воздействия на сознание, волю, чувства, поведения воспитанника с целью выработки у него заданных с целью воспитания качеств

57.   Метод обучения – способ взаимосвязанной деятельности педагога и учащихся, при помощи которого достигается усвоение знаний, умений и навыков, развитие познавательных процессов, личных качеств учащихся

58.  Метод обучения Совокупность приемов, при помощи которых преподаватель формирует у учащихся умения и навыки.

59.  Метод педагогического воздействия, который должен предупреждать нежелательные поступки, вызывать чувство вины перед собой и другими – наказание

60.  Метод являющийся наименее продуктивным из перечисленных в контексте запоминания полученной информации учениками:

чтение

61.  Методика Е.А. Климова, направленная для определения профессиональной направленности человека, называется – «Дифференциально – диагностической опросник»

62.  Методы организации целостного педагогического процесса должны отражать – организационное, системное и результативное единство системы

63.  Методы организации целостного педагогического процесса должны отражать Организационное, функциональное и информационное единство системы

64.  Методы стимулирования – поощрение

65.  Методы убеждений Внушение, повествование, инструктаж

66.  Методы формирования сознания – диспут

67.  Мотивация деятельности педагога при заслуженном поощрении результатов его деятельности: повышается

68.   Мотивация деятельности педагога при значительном завышении конечной цели его деятельности – снижается

69.  На выбор метода воспитания влияет Уровень профессиональной компетентности воспитателя

70.  Наиболее оптимальный путь развития критического мышления – стимулирование учеников к доказательствам на основе – собственного опыта

71.  Необходимый навык ученика в 21 веке для личностного становления 

Готовность быть критиком

72.  Нововведения в педагогической системе, улучшающие течения и результаты образовательного процесса, называются – инновациями

73.  Новый взгляд на личность ребенка, демократизация и гуманизация отношений присуще – педагогике сотрудничества

74.  Обеспечение единства национального, интернационального, межнационального, межнационального начал в воспитании и образовании это принцип Культуросообраности

75.  Один из надежных критериев выявления успешных учеников, определяющий умение говорить, читать и писать с раннего возврата – ранняя символическая деятельность

76.   Одна из основных характеристик коллаборативного обучения – обучение совершенствуется в условиях социальной среды

77.  Одним из компонентов метапознания является – познание себя в качестве ученика

78.  Одной из ключевых характеристик подхода «Исследование урока» является – креативность

79.  Одной из характерных особенностей Исследование урока является – рефлексия

80.  Определение, принцип воспитания основные положения и правила, основанные на закономерностях воспитания

81.  Определите содержание образование – значит, решить вопрос – чему учить

82.  Определите содержание типа диалога «механическое запоминание» — заучивание фактов, идей и повседневных действий посредством постоянного повторения

83.  Определите содержание типа диалога «обсуждение» — обмен идеями в целях распределения информации решения проблем

84.  Определить содержание образования- значит, решить вопрос Чему учить

85.   Определяется как познания о познании и представляет собой специфичную форму осознание собственных мыслительных способностей- Метапознание

86.  Оптимальным способом развития критического мышления младших школьников является: стимулирование их к реагированию

87.  Основные дидактические положения, определяющие содержание организационные формы и методы учебного процесса в соответствии целями и закономерностями Принципы обучения

88.  Осознание субъектом того, как его воспринимают, оценивают, относятся к нему другие собеседники – это рефлексия – коммуникативная

89.  Ответной реакцией подростка на авторитарное отношение со стороны взрослых будет – протест

90.  Очевидным назначением оценивания обучения является – представление отчётности, отбор и мониторинг

91.  Память, являющаяся «хранилищем» развивающихся знаний, касающихся выполнения, определенных ДЕЙСТВИЯ – процедурная

92.  Педагогическая диагностика – система методов и средств изучения профессионального уровня учителя

93.   Педагогический процесс относится к системе – человек – человек

94.  Первоначальным шагом процесса критического мышления учеников является – ознакомление с информацией

95.  Первоначальным шагом процесса критического мышления учеников является: ознакомление с информацией

96.   Первым этапом в реализации подхода Lesson Study является – совместное детальное планирование

97.  Планирование преподавание и рефлексия по серии последовательных уроков направлены на: актуализацию рефлексии и влияние на практику

98.  Планирование серии последовательных уроков, осуществляемой группой учителей на основе учебной программы – среднесрочное

99.  Планирование, разрабатываемое на период 10-20 лет – перспективное

100.                     Подход к обучению, заключающийся в исследовании процесса сознания как действие или процесс получения знаний – когнитивный

101.                     После цикла «Исследование урока» группа: согласует изменения в подходах обучения и учебных программ

102.                      Последовательное отношение педагога к воспитаннику как к личности, как к самостоятельному сознательному субъекту воспитательного взаимодействия – личностный подход в воспитании

103.                     Посредством wiki ученики могут – редактировать страницы друг друга

104.                     Посредством wiki ученики могут Создавать видео записи интервью

105.                     Постоянно поддерживать учителя в процессе апробирования вновь приобретенных навыков для достижения им успеха позволяет процесс – наставничества

106.                     Потребности общества в образованных людях – это один из: факторов отбора содержания образования

107.                     Правило «Помните, что по-настоящему знает не тот, кто пересказывает, а тот, кто на практике применяет» относится к принципу – сознательности активности

108.                     Правило принципа доступности обучения – согласование обучения с возможностями и способностями учащихся

109.                      Правило принципа доступности обучения – учитель, должен проанализировать степень трудности объёма учебного материала

110.                     Правило принципа доступности обучения Нужно опираться на ранее усвоенные знания

111.                     При использовании Интернета наиболее важная задача учителя – научить учеников – сохранять в секрете личную информацию

112.                     При исследовательской беседе: идеи проходят тщательную проверку

113.                     При организации тестовых испытаний полезен  Видео метод

114.                     При подготовке к уроку, учитель руководствуется – принципами дидактики

115.                     При решении задач этого воспитания используются такие организационные формы как малые олимпийские игры, туристические походы, эстафеты – физическое воспитание

116.                     Пример использования аспекта преподавания «моделирование» при применении ИКТ – предоставление ученикам моделей реальных жизненных событий

117.                      Пример использования аспекта преподавания демонстрация при применении ИКТ: обмен учеников работами в целях изучениях и обсуждения

118.                     Принцип обращённый к созданию необходимых отношений между воспитанниками и воспитателем – принцип уважение к личности ребенка в сочетании с разумной требовательности к нему

119.                     Принцип обучения при котором система научных знаний создается в той последовательности которая определятся внутренней логикой учебного материала и познавательными возможностями учащихся: принцип последовательности и систематичности

120.                     Принцип учебной работы, предполагающий использование самых разнообразных форм организации обучения и внеурочной работы Принцип рационального сочетания коллективных и индивидуальных форм и способов

121.                     Принцип, требующий, чтобы процесс обучения стимулировал учеников использовать полученные знания в решении практических задач – принцип связи обучения с жизнью

122.                      Принцип, обращенный к созданию необходимых отношений между воспитанником и воспитателем Принцип гуманизации воспитания

123.                     Проведение контрольной работы администрацией школы соответствует цели оценивания – контроль и исполнение стандартов

124.                     Профессиональная ориентация в школе нацелена на  Помощь в профессиональных самоопределении

125.                     Процесс обдумывания самостоятельного обучения и сознательного применения его результатов – метапознание

126.                     Процесс перехода внешних действий во внутренний план, называется – интериоризация

127.                     Процесс, предполагающий наблюдение, интерпретацию и заключение – оценивание

128.                     Разбивка учебного материала по урокам, их логическая взаимосвязь сроки проведения отражается в Календарно – тематическом плане

129.                     Развитие доброты, сочувствия, уважения к людям и предупреждение жадности, жестокости у детей раннего возраста является основной для развития – нравственность

130.                       Рассмотрение собственных когнитивных процессов и стратегий. Уникальная способность к саморефлексии – метасознание

131.                     Рефлексия – это: осознанный самоанализ человека

132.                     Система научных знаний, практических умений, позволяющая усвоить основные положения определенной дисциплины: учебный предмет

133.                     Система научных знаний, практических умений, позволяющая учащимся усвоить основные положения определенной дисциплины Учебный метод

134.                     Система научных знаний, умений, навыков, способов деятельности, которыми учащиеся должны овладеть в процессе обучения – содержание образования

135.                     Совет профессионалов, работающих в одном педагогическом коллективе, он призван решать вопросы, связанные непосредственно с организацией учебно – воспитательного процесса, определением путей его совершенствования – педагогический совет

136.                      Совместная беседа учеников в классе приносит большую пользу, так как позволяет им – выражать свое понимание темы

137.                     Содержание мировоззрения ребенка образует его – картину мира

138.                     Создание открытого для общественного контроля и влияния педагогического процесса относится к принципу – демократизация

139.                     Соответствие между аспектами преподавания «оценка и анализ» посредством информационно-коммуникационных технологий и примеров практики Сравнение разных работ

140.                     Способность определить местонахождение, организовать информацию используя цифровые технологии Цифровая грамотность

141.                     Средство воспитания – совокупность приемов воспитания

142.                     Стиль поведения учителя, предполагающий взаимодействие в поиске решения противоречия – сотрудничество

143.                      Суммативное оценивание – это оценивание которое: служит для составления количественной  отчетности

144.                     Творческий поиск, новизна, соответствие современным достижением педагогики и психологии характерно для – передового педагогического опыта

145.                     Теорию поэтапного формированию умственных действии и понятий разработал —П.Я.Гальперин

146.                     Теорию элементарного образования обосновал – И.Г. Песталоции

147.                     Тип диалога, при котором происходит обмен идеями для решения проблем – обсуждени

148.                     Требует гармоничные связи научных знаний с практикой повседневной жизни, принцип – связи теории с практикой

149.                     Требует от педагога  умения обеспечить уважение к людям труда, создающим материальные и духовные ценности, реализация принципа Связи воспитания с жизнью

150.                      Уборка дома, участие в приготовлении пищи, уход за растениями и животными должны быть для дошкольника, прежде всего работой Посильной

151.                     Умение рассуждать по принципиальным вопросам и размышлять над практическим опытом характеризует мышление – критическое 

152.                     Управленческий процесс создания, оценки, освоения и применения педагогическим сообществом педагогических новшеств называется – инновационным

153.                     Упражнение как метод воспитания – многократное повторение определенных действий и поступков с целью формирования умений, навыков и привычек

154.                     Упражнение, лабораторная работа, практическая работа – практические методы

155.                     Уровни формирования содержания образования – Государственный стандарт – учебный план – учебный предмет

156.                     Усиление пассивности учителя и воспитателя в педагогической деятельности и общении проявляется в таких качествах как, пессимизм, ощущение безнадежности, а также в – цинизме и апатии

157.                      Условное расчленение педагогических явлений на составляющие элементы с целью изучить и определения их свойств – педагогический анализ

158.                     Усталость, бессонница, психосоматические осложнения ,увеличение приема психостимуляторов(табак, кофе, алкоголь, лекарства),уменьшение аппетита или переедание ,все это перечень основных признаков  выгорания учителя. Исполнительского

159.                     Установлению оптимального педагогического общения на занятиях помогает недопущение действий со стороны отдельных учащихся, подавляющих товарищей на занятии, их побуждение активности к – творчеству

160.                     Ученики выдвигают гипотезы, рассуждают, обосновывают свои идей ищут поддержку со стороны участников групп в ходе Исследовательской беседы

161.                     Учитель организует структурированный кумулятивный опрос с целью уменьшения альтернатив, минимизации риска и ошибок в процессе – диалога

162.                      Учитель представляет ученикам подсказки в вопросах для обдумывания ответов в процессе – механического запоминания

163.                     Учителю важно объяснять ученикам, что при работе с Интернет ресурсами Не нужно — легализовать свое имя

164.                     Учителя, осуществляющие «исследование урока» — моделируют преподавание нового подхода

165.                     Формативное оценивание – позволяет определить возможности улучшения обучения

166.                     Формирование научного мировоззрения – задача умственного воспитания

167.                     Формы контроля – текущий, промежуточной, итоговый

168.                     Функция педагогического анализа в ее современном понимании введена  и разработана в теории внутри школьного управления:. Ю.А Конаржевским

169.                     Характеристика «перспективного планирования» — процесс прогнозирования, разрабатываемый на период 10-20 лет

170.                      Характерным признаком любого оценивания является (-ются) – наблюдение

171.                     Целеполагание урока предполагает обязательное изучение Рабочей программы

172.                     Чтобы повысить самооценку учащихся, учитель в своих оценках должен интерпретировать прежде всего – хорошие поступки

173.                     Экстернат – форма работы с талантливыми и одарёнными обучающимися, заключающаяся — в оперативном освоении учебного плана

Это индивид как носитель сознания, обладающий способностью к деятельности – субъе

Структура памяти: Механизмы работы памяти

Механизмы работы памяти, особенно такие, как процессы хранения и извлечения информации — основа всех психических процессов, следовательно, они представляют наибольший интерес для изучения в когнитивной психологии.

Еще И.М. Сеченов указывал на то, что память является «краеугольным камнем психического развития». Главную особенность человеческой памяти Сеченов видел не в фотографичности воспроизведения, не в «зеркальности» запечатления, а в переработке воспринятого, в классификации и сортировке воспринятых образов. Именно эта особенность является условием возможности психического развития. Он писал, что «самые простые наблюдения убеждают нас в том, что знания в умственном складе у взрослого, в самом деле, распределены не зря, а в определенном порядке, как книги в библиотеке».

Структура процесса запоминания и воспроизведения сложна, и те особенности, которые присущи любой форме человеческой деятельности, — опосредованность, целенаправленность, мотивированность — относятся и к памяти (Л.С. Выготский, А.Н. Леонтьев, В.П. Зинченко и др.).

Поскольку, компьютерная метафора, принятая за основу когнитивной психологией, утверждает, что человек по своей архитектуре подобен компьютеру, то значит, у него есть устройство ввода и вывода информации и по длительности удержания следа может быть выделена кратковременная и долговременная память.

Получается, что человек является как бы системой по переработке информации: ее получению, обработке, выдаче, трансляции и хранению, причем человек работает с информацией самыми разными способами.

Теории, описывающие работу памяти

В последнее время появилось великое множество теорий, описывающих работу памяти, в том числе и когнитивных. Большинство теорий поставили во главу угла характер обработки памяти, из чего следует, что информация может удерживаться в памяти различное время, в соответствии с ее обработкой.

Такое положение вещей объясняет теория множественных хранилищ, полагающая существование таких типов памяти как кратковременная и долговременная, а также сенсорное хранилище, связывающее внимание и память. Альтернативная теория работы памяти предполагает один тип хранилища, в котором информация проходит различные уровни обработки.

Чтобы лучше представить такие хранилища давайте, сравним их с овощными базами. В случае множественного хранилища овощи поступают в первое хранилище, где их перебирают и перевозят: менее устойчивые, не подлежащие длительному хранению в одно хранилище, более устойчивые в другое хранилище, а часть овощей идет на переработку, и затем поступают в самое долговременное хранилище.

Но могут быть и такие хранилища, где переработка овощей происходит в одном большом помещении, например, на каком-либо сельскохозяйственном предприятии, где овощи и перебираются и тут же хранятся, перерабатываются и закладываются в длительное хранение.

Под влиянием кибернетического подхода сложилась блоковая модель переработки информации, согласно которой когнитивная сфера представляет собой набор информационных хранилищ (блоков), где осуществляется обработка поступающего материала. След памяти проходит поочередно через все блоки, пока не поступает на постоянное хранение в блок долговременной памяти. По длительности удержания следа выделяют кратковременную и долговременную память.

Активная и динамичная области кратковременной памяти с вниманием и долговременным хранилищем образуют рабочую память.

Представляет интерес подробно рассмотреть хранилища памяти: сенсорное, кратковременное и долговременное.

Сенсорное хранилище

Одно из первых хранилищ, в которое попадает информация, называется сенсорным хранилищем. Туда поступает информация, собранная со всех органов чувств, но, как правило, в основном, это информация, собранная посредством зрения и слуха. Скорее всего, сенсорное хранилище можно представить в виде различных небольших хранилищ, например, зрительное хранилище (иконическое), слуховое хранилище (эхоическое).

Человек может разместить в сенсорном хранилище большое количество зрительной информации, и она короткое время остается там, в необработанном виде. При этом некоторая часть этой информации передается в кратковременную память, она отбирается с помощью избирательного внимания (сосредотачиваясь на существенной информации и отбрасывая несущественную).

«Кодирование» стимулов

Сложный по составу стимул передается в память, при сосредоточивании человека на ряде имеющихся у него аспектов. Происходит как бы «кодирование», поскольку переданный стимул сохраняется в памяти не в том виде, котором был воспринят, он «кодируется» или преобразуется в определенную последовательность характеристик стимула.

При кодировании сложного стимула есть возможность сосредоточиться на его внешних характеристиках, таких, как цвет, форма, размер, вид, расстоянии до него, его названии, и т.п.

Обычно считают, что эхоическое хранение более долговременно, чем иконическое. Каждому из нас знаком такой феномен, который иногда вызывает досаду у человека, задающего вопрос: вопрос задан, а человек переспрашивает, причем, иногда, не дождавшись повторного вопроса, уже отвечает, на поставленный вопрос.

Спрашивающий недоумевает и говорит, но ты же слышал, зачем переспрашиваешь. А дело в том, что отвечающий человек, иногда не сразу воспринимает вопрос, находясь в своих мыслях, либо, что-то делая в этот момент, и автоматически переспросив собеседника, он как бы возвращается назад, понимает вопрос и отвечает на него.

Считается, что в следующее, т.е. кратковременное хранилище, информация поступает, в случае, если ей было уделено определенное внимание. Но, мне кажется, что туда может поступать случайным образом любая информация. Отчего же, иной раз, у человека могут «всплывать» какие-то обрывки информации, какая-то ни с чем не связанная информация, которой, скорее всего, никогда не уделялось внимания. Конечно, преимущественно хранится нужная информация, если ее удалось сохранить.

Кратковременное, промежуточное хранилище

Допустим, вам сообщили какую-то важную информацию. Вы идете, чтобы ее записать, но на пути вам встречается кто-нибудь с разговором, или вы в это время говорите по телефону. Чаще всего, в этом случае, информация теряется и вам придется узнавать ее опять. Это говорит о хрупкости промежуточного хранилища. А что можно сказать об объеме этого хранилища?

Различные исследователи сходятся во мнении, что в кратковременной памяти может удерживаться ограниченное число сенсорных образов от нескольких минут до нескольких часов.

Испытуемому предъявлялся список слов и путем обработки результатов тестирования промежуточного хранилища, выяснилось, что лучше всего запоминаются первые слова и часть последних слов, предъявляемого ряда, а хуже всего воспроизводятся слова в середине ряда. При отвлечении человека, ухудшалось воспроизведение последних слов.

Учеными было сделано предположение, что, первые слова предъявляемого списка поступают в более долговременное хранилище и поэтому дольше сохраняются в памяти, а средние слова вытесняются последними и не дают им возможности попасть в долговременное хранилище, а сами, находясь в кратковременном хранилище, могут быть вытеснены при отвлечении.

Запоминание слов тесно связано с воображением испытуемого, если он обладает хорошим воображением, он может абстракцию слов перевести в образы и таким образом воспроизведение слов улучшится.

Несколько иная ситуация складывается в случае, когда испытуемому предлагается несвязный список цифр. Если испытуемый запоминает цифры так же, как слова — разрознено, то получается та же картина, как и при запоминании слов, но, если он попытается запомнить цифры, группируя их по две, три, четыре, как будет удобнее. И что мы видим, что чем больше цифр в группировке, тем легче их воспроизвести.

Очевидно, что в промежуточном хранилище информация обрабатывается, чтобы увеличить ее объем, новая информация вытесняет не самую первую информацию, а последнюю, поступившую перед новой.

Рабочая или оперативная память

В 1974 году А. Баддели и Дж. Хитч назвали промежуточную память — рабочей памятью, или оперативной, определив ее состав как:

1. Центральный процессор.

2. Артикуляционная петля.

3. Визуально-пространственный блокнот.

4. Первичное акустическое хранение.

Центральный процессор — это самое слабое звено в компьютерной метафоре, он как бы не является процессором вообще и не поддерживает двоичную информацию, хотя, возможно, способен с ней обращаться, но… Он работает другими единицами, где действуют другие законы, и он осуществляет решение задач и проблем, стоящих перед человеком. Но как?

Так что функция центрального процессора в промежуточном хранилище пока не совсем понятна. Возможно, он производит обработку всей информации, поступающей в промежуточное хранилище, и осуществляет контроль над этой информацией, а может быть служит для решения двойственных задач определения процессов и локализации функций.

Артикуляционная петля выполняет функцию внутреннего повторения для лучшего запоминания, образуя следы памяти, которые преобразуются в фонологический код, если запоминается написанный текст.

Визуально-пространственный блокнот обрабатывает визуально-пространственную информацию.

Первичное акустическое хранение — первичное слуховое запоминание (отсюда мы берем первый вопрос собеседника, при этом, попросив повторить вопрос опять).

Объем оперативной памяти

Оперативная или рабочая память является как бы входным буфером кратковременной памяти. Основные показатели оперативной памяти, это ее объем, точность, скорость запоминания, длительность сохранения, подвижность и устойчивость к воздействию помех. Оперативная память имеет ограниченный объем, который обычно составляет 7±2 структурные единицы (любые объекты информации).

Объем оперативной памяти может быть увеличен в случае использования ассоциативных связей, укрупнения структурных единиц, но не за счет увеличения их количества. Информация в оперативной памяти обрабатывается, в результате чего выделяется смысловая составляющая сенсорных стимулов, т.е. происходит семантическое кодирование, что делает возможным долговременное запоминание информации.

Продуктивность этой смысловой обработки информации зависит от стратегии запоминания, правильной последовательности операций и уровня внимания.

Дальнейшее развитие теории рабочей памяти представляет огромный интерес для когнитивной психологии, т.к. для человека она является очень важной, обслуживая актуальные действия и операции.

Если человек решает какие-либо задачи, или выполняет арифметические действия, то он удерживает в памяти промежуточные результаты до тех пор, пока они ему нужны, затем они просто «улетучиваются» из его памяти. Через некоторое время он и не вспомнит об этих промежуточных результатах, они оказываются забытыми. Все эти процессы, связанные оперативной памятью, достаточно сложны и интересны для изучения.

Долговременное хранилище (постоянное)

Долговременная память представляет особый интерес для изучения, т. к. является наиболее сложной и важной в активной жизни человека. В долговременном хранилище находится все, что задержится в нем больше, чем несколько минут и хранятся в отличие от кратковременной памяти не сенсорные образы, а смысловая или событийная составляющая информации.

Назначение долговременного хранилища памяти — стабильно хранить информацию и обеспечивать доступ к хранимым данным. Объем долговременной памяти безграничен, также как и длительность хранения информации. Процесс долговременного запоминания информации называется консолидацией следа в памяти. Консолидация следа — это процесс, который длится от 1 до 24 ч после предъявления стимула.

Теперь давайте рассмотрим это хранилище с позиции нашей овощной базы (коль скоро нам пришло в голову такое сравнение), чтобы немного разобраться, как оно организовано. Очевидно, что долговременное хранилище овощей — это не одно помещение, а несколько.

В одном хранятся овощи, заложенные для длительного хранения, в другом законсервированная продукция, причем, соки, томатные пасты, соуса, банки и баллоны с консервированными овощами, в различных складах. В третьем помещении стоят бочки с засоленными овощами. Причем все стоит на специальных стеллажах и в определенном порядке.

А почему так все организованно? Да, просто так каждый вид продукции длительного хранения более доступен.

Так неужели в нашей долговременной памяти должен царить хаос? Скорее всего, и там существует определенный порядок, согласно которому мы и можем извлекать из нашего долговременного хранилища необходимые сведения. Казалось бы, поиск информации в лабиринтах долговременного хранилища должен протекать очень медленно, но, как правило, необходимые сведения отыскиваются довольно быстро. Почему так происходит?

Долговременное хранилище постоянной памяти можно представить в виде разных складов или файлов, в которых хранится определенный тип памяти: эпизодическая — содержащая информацию автобиографическую, семантическая — знания об окружающем мире и информацию, необходимую для пользования речью, декларативная (эксплицитная) — использующая факты сознательного доступа (факты и события), и процедурная (имплицитная) — включающая навыки и мастерство.

Запись, хранение и организация памяти

В долговременной памяти прослеживается четкая зависимость: извлечение информации напрямую зависит от того, как она была сохранена (записана) и закодирована.

Сравниваем с информацией содержащейся в компьютере: если нужная информация была разложена в нужные файлы, а в файлах в определенные папки, то ее легко найти и быстро извлечь.

Бывают случаи, когда за компьютером сидит неискушенный человек, тогда сохраненную им информацию, придется искать с помощью специального поиска, задав определенные слова и фразы из сохраненной информации, что тоже займет определенное время.

Исследователи семантической памяти выделяют: ассоциативный подход, сосредоточенный на функциональных связях между понятиями, и когнитивный подход, сосредоточенный на мысленных структурах, характеризующих отношения между значением и памятью.

В ассоциативном подходе исследуется семантическая организация памяти. Анализируя особенности свободного воспроизведения (используя ассоциации слов), получаем информацию об организации понятий в основе когнитивной структуры.

В когнитивных моделях систематизируются данные семантических экспериментов, создаются различные теории памяти, которые подразделяются на групповые модели: модель сравнительных семантических признаков, сетевые модели и пропозициональные сети.

Однако, все эти модели, представляющие структуру памяти, достаточно абстрактны и не описывают реальные физические структуры, они являются своеобразными моделями, так же как, например, модель построения мира.

На данный момент они устраивают исследователей, но позже, при дальнейшем развитии человечества, развития наук, они будут дополняться, а, возможно и отбрасываться, будут создаваться новые, отвечающие последним научным изысканиям. Конечно, нам было бы гораздо проще и понятнее, если бы каждая модель описывала конкретную физическую структуру, но, что поделаешь, приходится довольствоваться тем, что имеем.

Исследователем К. Лэшли в 1929 году на основе проведенных экспериментов был сделан вывод, что, когнитивные функции распределены по всему мозгу. А Тюлвингом в 1989 году при сканировании мозга было установлено, что при эпизодической памяти были активны одни участки мозга, а при семантической — другие.

Существует множество предположений по дислокации памяти. Предполагалось также, что информация может храниться в виде электрической активности мозга, в нервных структурах, в форме модификации белков. Любое из предположений может иметь место, до тех пор, пока не будет опровергнуто достоверными фактами.

А суть заключается в том, что главное в когнитивной психологии — это изучение функции памяти (ее работа, организация данных и улучшение), и для нее, пожалуй, не столь важно местоположение памяти.

Эксклюзивный материал сайта «www.effecton.ru — психологические тесты и коррекционные программы». Заимствование текста и/или связанных материалов возможно только при наличии прямой и хорошо различимой ссылки на оригинал. Все права защищены.

Вопросы и ответы по Amazon EC2 – Amazon Web Services

Вопрос. Что такое спотовый инстанс?

Спотовые инстансы – это свободные ресурсы EC2, которые позволяют сэкономить до 90 % средств по сравнению с инстансами по требованию. При этом AWS может прервать работу спотовых инстансов после соответствующего уведомления, отправленного за 2 минуты. Для спотовых инстансов используются те же базовые инстансы EC2, что и для инстансов по требованию и зарезервированных инстансов, при этом спотовые инстансы лучше всего подходят для отказоустойчивых и гибких рабочих нагрузок. Спотовые инстансы – это дополнительный вычислительный ресурс, который можно использовать вместе с инстансами по требованию и зарезервированными инстансами.

Вопрос. Чем отличается спотовый инстанс от инстанса по требованию или зарезервированного инстанса?

Во время работы спотовые инстансы ничем не отличаются от инстансов по требованию или зарезервированных инстансов. Основное отличие состоит в стоимости спотовых инстансов, которые обычно оказываются дешевле инстансов по требованию. Кроме того, в зависимости от потребности в ресурсах Amazon EC2 может прервать работу инстансов после соответствующего уведомления, отправленного за 2 минуты до отключения. При этом спотовые цены постепенно корректируются в соответствии с долгосрочными тенденциями предложения и спроса на свободные ресурсы EC2.

Дополнительную информацию о спотовых инстансах см. здесь.

Вопрос. Как приобрести и запустить спотовый инстанс?

Спотовые инстансы можно запускать с помощью тех же инструментов, которые в настоящее время используются для запуска инстансов, включая Консоль управления AWS, группы Auto Scaling, команду запуска инстансов и спотовые группы. Кроме того, запуск спотовых инстансов поддерживают многие сервисы AWS, например EMR, ECS, Datapipeline, Cloudformation и Batch.

Для запуска спотового инстанса нужно просто выбрать шаблон запуска и указать количество инстансов, которое необходимо запросить.

Дополнительную информацию о запросе спотовых инстансов см.  здесь.

Вопрос. Сколько спотовых инстансов может запросить пользователь?

Количество запрашиваемых спотовых инстансов должно быть в рамках лимита инстансов, установленного для каждого региона. Следует отметить, что для новых клиентов AWS установленное ограничение может иметь меньшее значение. Дополнительную информацию о лимитах для спотовых инстансов см. в Руководстве пользователя Amazon EC2.

При необходимости получения большего количества заполните документ Форма запроса инстанса Amazon EC2 с указанием примера их использования, после чего мы рассмотрим возможность увеличения количества инстансов. Увеличение лимитов распространяется на тот регион, для которого оно было запрошено.

Вопрос. Какая плата будет начисляться за использование спотовых инстансов?

Вы будете производить оплату по спотовой цене, которая действует для работающего инстанса в начале каждого инстанс-часа. Если цена на спотовый инстанс изменится после его запуска, это будет учтено при начислении платы со следующего часа работы инстанса.

Вопрос. Что такое пул спотовых ресурсов?

Пул спотовых ресурсов – это набор неиспользуемых инстансов EC2 с тем же типом инстанса, операционной системой, зоной доступности и сетевой платформой (EC2-Classic или EC2-VPC). Цены разных пулов спотовых ресурсов могут отличаться в зависимости от предложения и спроса.

Вопрос. Какие существуют рекомендации по использованию спотовых инстансов?

Настоятельно рекомендуется использовать несколько пулов спотовых ресурсов для максимального увеличения доступных спотовых ресурсов. EC2 предоставляет встроенные возможности автоматизации, позволяющие найти самые экономичные ресурсы среди множества пулов спотовых ресурсов с помощью спотовой группы, группы EC2 или EC2 Auto Scaling. Дополнительную информацию см. в Рекомендациях по использованию спотовых инстансов.

Вопрос. Как узнать состояние запроса на спотовые инстансы?

Состояние запроса на спотовые инстансы можно узнать с помощью кода состояния запроса на спотовые инстансы и соответствующего сообщения. Доступ к информации о состоянии запроса на спотовые инстансы можно получить на странице спотовых инстансов консоли EC2 в Консоли управления AWS, API и интерфейсе командной строки. Дополнительную информацию см. в Руководстве по Amazon EC2 для разработчиков.

Вопрос. Есть ли возможность заказывать спотовые инстансы любых семейств и размеров в любых регионах?

Спотовые инстансы доступны во всех публичных регионах AWS. Спотовые инстансы доступны практически для всех семейств и размеров инстансов EC2, включая самые новые типы инстансов: оптимизированные для вычислений, инстансы с применением графического ускорения и инстансы FPGA. Полный список типов инстансов, поддерживаемых в каждом регионе, см. здесь.

Вопрос. Какие операционные системы доступны на спотовых инстансах?

В список доступных систем входят Linux/UNIX, Windows Server и Red Hat Enterprise Linux (RHEL). Windows Server с SQL Server в настоящее время недоступна.

Вопрос. Можно ли использовать спотовый инстанс с платным AMI для стороннего программного обеспечения (например, программных пакетов IBM)?

В настоящий момент нет.

Вопрос. Могу ли я остановить запущенные мной спотовые инстансы?

Да, вы можете остановить запущенные спотовые инстансы, когда они не нужны, и сохранить их для последующего использования вместо их завершения или отмены запроса на спотовые инстансы. Остановить можно постоянные запросы на спотовые инстансы.

Вопрос. Как остановить спотовые инстансы?

Можно остановить свои спотовые инстансы, вызвав API StopInstances и предоставив идентификаторы для спотовых инстансов. Эти действия похожи на те, которые предпринимаются для остановки инстансов по требованию. Перевести инстанс в спящий режим можно в Консоли управления AWS, указав нужный инстанс, а затем выбрав «Actions > Instance State > Stop – Hibernate».

Вопрос. Как запустить остановленные спотовые инстансы?

Можно запустить остановленные спотовые инстансы, вызвав API StartInstances и предоставив идентификаторы для спотовых инстансов. Эти действия похожи на те, которые предпринимаются для запуска инстансов по требованию. Можно возобновить работу инстанса в Консоли управления AWS, указав нужный инстанс, а затем выбрав «Actions > Instance State > Start».

Примечание. Спотовые инстансы будут запущены, только если спотовые ресурсы все еще доступны в пределах вашей максимальной цены. Каждый раз, когда вы запускаете остановленный спотовый инстанс, он оценивает доступность ресурсов.

Вопрос. Как узнать, остановил ли я свой спотовый инстанс или его работа была прервана?

Узнать, был спотовый инстанс остановлен или все же его работа была прервана, можно с помощью кода состояния запроса на спотовые инстансы. Информация отображается как состояние запроса на спотовые инстансы на соответствующей странице в Консоли управления AWS или посредством ввода команды DescribeSpotInstanceRequests API в поле «status-code».

Если код состояния запроса на спотовые инстансы – «instance-stopped-by-user», это означает, что вы остановили свой спотовый инстанс.

Вопрос. Как будет начисляться плата, если работа моего спотового инстанса остановлена или прервана?

Если работа спотового инстанса будет прервана или остановлена Amazon EC2 во время первого часа работы инстанса, это время его использования оплачиваться не будет. Однако если вы завершите или остановите работу спотового инстанса самостоятельно, будет начислена плата с округлением до ближайшей секунды. Если работа спотового инстанса будет прервана или остановлена Amazon EC2 в любое время в течение любого последующего часа работы инстанса, будет начислена плата за фактическое время использования с округлением до ближайшей секунды. Если вы используете ОС Windows или Red Hat Enterprise Linux (RHEL) и при этом завершите или остановите работу спотового инстанса самостоятельно, будет начислена плата за полный час.

Вопрос. Когда работа моего спотового инстанса может быть прервана?

За последние 3 месяца 92 % прерываний работы спотовых инстансов происходили на стороне клиентов, которые вручную останавливали работу инстансов после завершения работы приложений.

EC2 может потребоваться отозвать спотовые инстансы, выделенные клиенту, по двум возможным причинам. Основная причина – это потребности в ресурсах Amazon EC2 (например, использование инстансов по требованию или зарезервированных инстансов). Во втором случае, если задан параметр «максимальная спотовая цена», при этом спотовая цена превысила указанную цену, через две минуты после соответствующего уведомления инстанс будет остановлен. Указанный параметр определяет максимальную цену, которую клиент готов заплатить за час работы спотового инстанса, при этом по умолчанию его значение соответствует цене инстанса по требованию. Как и прежде, работа спотовых инстансов будет оплачиваться по рыночной спотовой цене, действующей в момент запуска инстанса, а не по указанной максимальной цене, при этом плата будет начисляться на посекундной основе.

Вопрос. Что произойдет со спотовым инстансом, когда его работа будет прервана?

У клиентов есть возможность выбрать, что произойдет со спотовым инстансом, если его работа будет прервана: завершить работу, остановить или перевести в спящий режим. Остановка и перевод в спящий режим доступны для постоянных заявок на спотовые инстансы и спотовых групп с включенным параметром «maintain». По умолчанию работа инстансов завершается.

Дополнительную информацию об обработке прерываний см. в разделе, посвященном спящему режиму для спотовых инстансов.

Вопрос. В чем разница между остановкой и спящим режимом?

При переходе инстанса в спящий режим данные оперативной памяти сохраняются. В случае остановки инстанс отключается, а данные оперативной памяти удаляются.

В обоих случаях данные из корневого тома EBS и любых подключенных томов данных EBS сохраняются. Неизменным остается как частный IP‑адрес, так и эластичный IP‑адрес (если такой используется). Поведение на сетевом уровне будет аналогично тому, что описано для рабочего процесса EC2, связанного с остановкой‑запуском. Остановка и спящий режим доступны только для инстансов на базе Amazon EBS. Локальное хранилище инстансов не сохраняется.

Вопрос. Что делать, если объем корневого тома EBS недостаточен для сохранения состояния памяти (ОЗУ) для спящего режима?

Для записи данных из памяти на корневом томе EBS должно быть достаточно места. Если места на корневом томе EBS недостаточно, попытка перехода в спящий режим завершится ошибкой, при этом инстанс будет выключен. Убедитесь, что том EBS имеет достаточный объем для сохранения данных памяти, прежде чем выбирать спящий режим.

Вопрос. В чем преимущество перевода инстанса в спящий режим при прерывании его работы?

В спящем режиме работа спотовых инстансов в случае прерывания будет приостановлена и возобновлена, что позволяет продолжить выполнение рабочих нагрузок с момента остановки. Спящий режим можно использовать, если один или несколько инстансов должны сохранять свое состояние между циклами отключения-запуска, т. е. когда работа приложений, запущенных на спотовых инстансах, зависит от контекстных, деловых или сеансовых данных, хранящихся в ОЗУ.

Вопрос. Что нужно сделать, чтобы включить спящий режим для спотовых инстансов?

Дополнительную информацию о включении спящего режима для спотовых инстансов см. в разделе, посвященном спящему режиму для спотовых инстансов.

Вопрос. Будет ли взиматься плата за использование спящего режима для спотовых инстансов?

Дополнительная плата за использование спящего режима для инстанса не взимается. Оплачивается только хранилище EBS и любые другие используемые ресурсы EC2. При переводе инстанса в спящий режим плата за пользование инстансом не взимается.

Вопрос. Можно ли возобновить работу инстанса, находящегося в спящем режиме?

Нет. Нельзя напрямую возобновить работу инстанса, находящегося в спящем режиме. Amazon EC2 управляет циклами перехода в спящий режим, а также выхода из него. Если спотовый инстанс был переведен в спящий режим, он будет восстановлен Amazon EC2, когда ресурсы станут доступны. 

Вопрос. Какие инстансы и операционные системы поддерживают спящий режим?

В настоящее время спящий режим для спотовых инстансов поддерживается для образов Amazon Linux AMI и операционных систем Ubuntu и Microsoft Windows, работающих на любом типе инстансов семейств C3, C4, C5, M4, M5, R3 и R4 с объемом памяти (RAM) до 100 ГиБ.

Перечень поддерживаемых версий ОС см. в разделе, посвященном спящему режиму для спотовых инстансов.

Вопрос. Как начисляется плата, если спотовая цена изменяется во время работы инстанса?

Оплачиваться будет полный час работы каждого инстанса с округлением до ближайшей секунды по ценам, которые устанавливаются в начале каждого инстанс-часа.

Вопрос. Где получить информацию об истории использования спотовых инстансов и платежах?

Консоль управления AWS создает подробный отчет о платежах, в котором указывается время запуска и завершения работы/остановки по каждому инстансу. Используя API, клиенты могут сравнить отчет о платежах с данными истории для проверки соответствия платежей и спотовых цен.

Вопрос. Будет ли прерываться работа блоков спотовых инстансов (спотовых инстансов фиксированной продолжительности)?

Блоки спотовых инстансов настроены на бесперебойную работу и будут работать непрерывно в течение всего заданного срока независимо от рыночной спотовой цены. В редких случаях работа блоков спотовых инстансов может прерываться из-за возросшего потребления ресурсов платформой AWS. В подобных случаях за две минуты до прекращения работы инстанса система выдает предупреждение (предупреждение о прекращении работы), при этом плата за работу затронутых инстансов взиматься не будет.

Вопрос. Что такое спотовая группа?

Спотовая группа позволяет автоматически запрашивать сразу несколько спотовых инстансов и управлять ими, что позволяет обеспечить наименьшую цену за единицу ресурсов для кластера или приложения, например задания пакетной обработки, рабочего процесса Hadoop или высокопроизводительных распределенных вычислений. Можно включать те типы инстансов, которые может использовать приложение. С учетом требований приложения задается необходимый объем ресурсов (можно указать количество инстансов, виртуальных ЦПУ, объем памяти, емкость хранилища или пропускную способность сети) и обновляется необходимый объем ресурсов после запуска группы. Спотовые группы позволяют запускать и поддерживать целевой уровень ресурсов, а также автоматически запрашивать ресурсы для замещения инстансов, работа которых была прервана или прекращена вручную. Подробнее о спотовых группах.

Вопрос. Взимается ли дополнительная плата за запросы на спотовые группы?

Нет, дополнительная плата за запросы на спотовые группы не взимается.

Вопрос. Какие существуют ограничения по запросам на спотовые группы?

Ознакомьтесь с разделом Ограничения для спотовых групп Руководства пользователя Amazon EC2, чтобы узнать о существующих ограничениях по запросам на спотовые группы.

Вопрос. Что происходит, если запрос на спотовую группу пытается запустить спотовые инстансы и при этом превышается ограничение на спотовые запросы для данного региона?

Если запрос на спотовую группу превышает ограничение на запросы спотовых инстансов для данного региона, отдельные запросы спотовых инстансов будут отклонены с состоянием «Превышено ограничение запросов на спотовую группу». В истории запросов на спотовые группы будут отображаться все ошибки, связанные с превышением ограничений на спотовые запросы. Ознакомьтесь с разделом Мониторинг спотовых групп Руководства пользователя Amazon EC2, чтобы узнать, как отобразить историю запросов на спотовые группы.

Вопрос. Есть ли гарантия, что запросы на спотовые группы будут выполнены?

Нет. Запросы на спотовые группы позволяют одновременно размещать запросы на несколько спотовых инстансов, при этом к ним применимы те же самые параметры доступности и цены, что и к запросам на отдельные спотовые инстансы. Например, если нет доступных ресурсов для типов инстансов, указанных в запросе спотовой группы, запрос не может быть выполнен частично или полностью. Рекомендуется включать в спотовую группу все возможные типы инстансов и зоны доступности, которые подходят для рабочих нагрузок.

Вопрос. Можно ли подать запрос на спотовую группу в нескольких зонах доступности?

Да. Ознакомьтесь с разделом Примеры спотовых групп Руководства пользователя Amazon EC2, чтобы узнать, как подать запрос на спотовую группу в нескольких зонах доступности.

Вопрос. Можно ли подать запрос на спотовую группу в нескольких регионах?

Нет, запросы на группы в нескольких регионах не поддерживаются.

Вопрос. Каким образом спотовые группы распределяют ресурсы между различными пулами спотовых инстансов, заданными в параметрах запуска?

API RequestSpotFleet позволяет воспользоваться одной из трех стратегий распределения: capacity‑optimized, lowestPrice и diversified. Стратегия распределения с оптимизацией ресурсов пытается выделить спотовые инстансы из пула с наибольшей доступностью, анализируя метрики ресурсов. Эта стратегия хорошо подходит для рабочих нагрузок с высокой стоимостью прерывания, к которым относятся большие данные и аналитика, рендеринг изображений и мультимедийного контента, машинное обучение и высокопроизводительные вычисления.

Стратегия lowestPrice позволяет распределять ресурсы спотовой группы между пулами инстансов с минимальной стоимостью единицы ресурсов на время передачи запроса. Стратегия diversified позволяет распределять ресурсы спотовой группы между несколькими пулами спотовых инстансов. Эта стратегия позволяет поддерживать целевой уровень ресурсов группы и повысить доступность приложения в процессе колебаний объема спотовых ресурсов.

Запуск ресурсов приложения в неоднородных пулах спотовых инстансов позволяет дополнительно сократить эксплуатационные расходы группы с течением времени. Подробности см. в Руководстве пользователя по Amazon EC2.

Вопрос. Возможно ли с помощью тега отметить запрос на спотовую группу?

Теги можно использовать, чтобы запросить запуск спотовых инстансов с помощью спотовой группы. Назначение тегов для самой группы не поддерживается.

Вопрос. Как посмотреть, к каким спотовым группам принадлежат мои спотовые инстансы?

Чтобы посмотреть, какие спотовые инстансы принадлежат к спотовой группе, укажите запрос на группу. Запросы на группы остаются доступны в течение 48 часов после прекращения работы всех спотовых инстансов. Дополнительную информацию об отображении запроса на спотовую группу см. в Руководстве пользователя Amazon EC2.

Вопрос. Можно ли изменить запрос на спотовую группу?

В настоящее время можно изменять только целевые ресурсы запроса на спотовую группу. Чтобы изменить другие параметры конфигурации запроса, вам может потребоваться отменить текущий запрос и отправить новый.

Вопрос. Можно ли указать различные образы AMI для каждого типа инстанса, который будет использоваться?

Да, для этого достаточно указать нужный образ AMI в каждой конфигурации запуска, которая указывается в запросе на спотовую группу.

Вопрос. Можно ли использовать спотовую группу вместе с сервисами Elastic Load Balancing, Auto Scaling или Elastic MapReduce?

Спотовую группу можно использовать с такими возможностями сервиса Auto Scaling, как отслеживание целевых значений, проверка работоспособности, метрики CloudWatch и т. д. Кроме того, можно подключать инстансы к балансировщикам нагрузки сервиса Elastic Load Balancing (как к Classic Load Balancer, так и к Application Load Balancer). В Elastic MapReduce есть функция под названием «Группы инстансов», которая предоставляет возможности, подобные возможностям спотовой группы.

Вопрос. Может ли запрос на спотовую группу прекратить работу спотовых инстансов, если они больше не выполняются в спотовом пуле с самой низкой ценой или оптимизацией по ресурсам, и затем повторно запустить их?

Нет, запросы на спотовые группы не предусматривают автоматического прекращения работы запущенных спотовых инстансов и повторного их запуска. Тем не менее,если пользователь прекращает работу спотового инстанса, спотовая группа заменит его новым спотовым инстансом из нового пула с самой низкой ценой или оптимизацией по ресурсам в соответствии с выбранной стратегией распределения.

Вопрос. Можно ли использовать со спотовой группой модели поведения, связанные с остановкой или переходом в спящий режим после прерывания работы?

Да. Остановка-запуск и спящий режим-возобновление работы поддерживаются спотовой группой при включенном параметре «maintain» группы. 

Что такое кэширование и как оно работает | AWS

Узнайте о различных отраслях и примерах использования кэширования

Мобильные технологии

Мобильные приложения – это сегмент рынка, который растет с невообразимой скоростью, учитывая быстрое освоение устройств потребителем и спад в использовании традиционного компьютерного оборудования. Практически для каждого сегмента на рынке, будь то игры, коммерческие приложения, медицинские программы и т. д., есть приложения с поддержкой мобильных устройств. С точки зрения разработки создание мобильных приложений очень похоже на создание любых других приложений. Вы сталкиваетесь с теми же вопросами на уровнях представления, бизнеса и данных. Несмотря на разницу в пространстве экрана и инструментах для разработчиков, общей целью является обеспечение качественного взаимодействия с клиентом. Благодаря эффективным стратегиям кэширования ваши мобильные приложения могут обеспечивать такой уровень производительности, которого ожидают ваши пользователи, масштабироваться до любых размеров и сокращать общие затраты.

AWS Mobile Hub – это объединенная консоль для удобного поиска, настройки и использования облачных сервисов AWS, предназначенных для разработки и тестирования мобильных приложений, а также мониторинга их использования.

Интернет вещей (IoT)

Интернет вещей – это концепция сбора информации с устройств и из физического мира с помощью датчиков и ее передачи в Интернет или в приложения, которые принимают эти данные. Ценность IoT заключается в способности понимать собранные данные в режиме, близком к реальному времени, что в конечном счете позволяет системе и приложениям, принимающим эти данные, быстро реагировать на них. Возьмем, к примеру, устройство, которое передает свои GPS-координаты. Ваше приложение IoT может предложить интересные места, которые находятся поблизости от этих координат. Кроме того, если вы сохранили предпочтения пользователя устройства, то можете подобрать наиболее подходящие рекомендации для этого пользователя. В этом отдельном примере скорость ответа приложения на полученные координаты критически важна для достижения качественного взаимодействия с пользователем. Кэширование может сыграть в нем важную роль. Интересные места и их координаты можно хранить в хранилище пар «ключ – значение», например в Redis, чтобы обеспечить их быстрое получение. С точки зрения разработки вы можете запрограммировать свое приложение IoT, чтобы оно реагировало на любое событие, если для этого существуют программные средства. При создании архитектуры IoT необходимо рассмотреть некоторые очень важные вопросы, в том числе время ответа при анализе полученных данных, создание архитектуры решения, масштаб которого охватывает N устройств, и экономичность архитектуры.

AWS IoT – это управляемая облачная платформа, которая позволяет подключенным устройствам просто и безопасно взаимодействовать с облачными приложениями и другими устройствами.

Дополнительные сведения: Managing IoT and Time Series Data with Amazon ElastiCache for Redis

Рекламные технологии

Современные приложения в сфере рекламных технологий особо требовательны к производительности. Примером важной области развития в этой сфере является торг в режиме реального времени (RTB). Это подход к трансляции рекламы на цифровых экранах в режиме реального времени, основанный на принципе аукциона и работающий со впечатлениями на самом подробном уровне. RTB был преобладающим способом проведения транзакций в 2015 году, учитывая то, что 74,0 процента рекламы было куплено программными средствами, что в США соответствует 11 миллиардам долларов (согласно eMarketer Analysis). При создании приложения для торгов в режиме реального времени важно учитывать то, что одна миллисекунда может решать, было ли предложение предоставлено вовремя, или оно уже стало ненужным. Это значит, что нужно крайне быстро получать данные из базы. Кэширование баз данных, при использовании которого можно получать данные о торгах за считанные доли миллисекунды, – это отличное решение для достижения такой высокой производительности.

Игровые технологии

Интерактивность – это краеугольный камень каждой современной игры. Ничто так не раздражает игроков, как медленная игра и долгое ожидание реакции. Такие игры редко становятся успешными. Мобильные многопользовательские игры еще требовательнее к производительности, потому что информацию о действии одного игрока необходимо предоставлять другим игрокам в режиме реального времени. Кэширование игровых данных играет решающую роль в бесперебойной работе игры благодаря тому, что время ответа на запросы к часто используемым данным исчисляется в долях миллисекунды. Также важно решить проблемы востребованных данных, когда множество одинаковых запросов отправляется к одним и тем же данным, например «кто входит в первую десятку игроков по счету?»

Подробнее о разработке игр см. здесь.

Мультимедиа

Мультимедийным компаниям часто требуется передавать клиентам большое количество статического контента при постоянном изменении количества читателей или зрителей. Примером является сервис потоковой передачи видео, например Netflix или Amazon Video, которые передают пользователям большой объем видеоконтента. Это идеальный случай для использования сети доставки контента, в которой данные хранятся на серверах кэширования, расположенных во всем мире. Еще одним аспектом медиаприложений является пикообразная и непредсказуемая нагрузка. Возьмем, к примеру, публикацию в блоге на веб-сайте, о которой некоторая знаменитость только что отправила сообщение в Twitter, или веб-сайт футбольной команды во время Суперкубка. Такой высокий пик спроса на маленькое подмножество контента – вызов для многих баз данных, потому их пропускная способность для отдельных ключей ограничена. Поскольку пропускная способность оперативной памяти гораздо выше, чем у дисков, кэш базы данных помогает решить эту проблему путем перенаправления запросов чтения в кэш в памяти.

Интернет-коммерция

Современные приложения для электронной коммерции становятся все сложнее. При совершении покупок в них учитываются личные предпочтения, например в режиме реального времени даются рекомендации, которые основаны на данных пользователя и истории его покупок. Обычно для этого требуется заглянуть в социальную сеть пользователя и взять за основу для рекомендации то, что понравилось друзьям, или то, что они приобрели. Количество данных, которые нужно обработать, растет, а терпение клиентов – нет. Поэтому обеспечение производительности приложения в режиме реального времени – это не роскошь, а необходимость. Хорошо реализованная стратегия кэширования – это важнейший аспект производительности приложения, от которого зависят успех и неудача, продажа товара и потеря клиента.

Социальные сети

Приложения для социальных сетей взяли мир штурмом. У таких социальных сетей, как Facebook, Twitter, Instagram и Snapchat, очень много пользователей, и объем контента, который они потребляют, все больше растет. Когда пользователи открывают свои ленты новостей, они ожидают, что увидят свежий персонализированный контент в режиме реального времени. Это не статический контент, поскольку у каждого пользователя разные друзья, фотографии, интересы и т. д., за счет чего обостряется необходимость в усложнении платформы, на которой основано приложение. Кроме того, приложения для социальных сетей подвержены пикам использования во время крупных развлекательных мероприятий, спортивных и политических событий. Устойчивость к пиковым нагрузкам и высокая производительность в режиме реального времени возможны благодаря использованию нескольких уровней кэширования, включая сети доставки контента для статического контента, например изображений, кэш сеансов для учета данных текущих сессий пользователей и кэш баз данных для ускорения доступа к часто запрашиваемому контенту, например последним фотографиям и свежим новостям от близких друзей.

Здравоохранение и здоровый образ жизни

В сфере здравоохранения происходит цифровая революция, благодаря которой медицинское обслуживание становится доступным все большему количеству пациентов во всем мире. Некоторые приложения позволяют пациентам общаться с врачами по видеосвязи, а многие крупные клиники предлагают своим клиентам приложения, в которых можно посмотреть результаты анализов и связаться с медицинским персоналом. Для поддержания здорового образа жизни существует множество приложений: от программ для отслеживания показаний датчиков (например, FitBit и Jawbone) до полных курсов тренировок и подборок данных. Поскольку эти приложения по своей сути интерактивные, необходимо, чтобы они были высокопроизводительными и удовлетворяли бизнес-требованиям и требованиям к данным. Вооружившись эффективной стратегией кэширования, вы сможете обеспечить быструю работу приложений, сократить общие затраты на инфраструктуру и масштабировать ее по мере роста востребованности.

Подробнее о создании приложений для сферы здравоохранения на AWS см. здесь.

Финансы и финансовые технологии

За последние годы потребление финансовых сервисов очень изменилось. Существуют приложения для доступа к банковским и страховым услугам, функциям выявления мошенничества, сервисам инвестирования, оптимизации капитальных рынков с использованием алгоритмов, которые работают в режиме реального времени, а также многие другие приложения. Очень сложно предоставлять доступ к финансовым данным клиента и возможность проведения таких транзакций, как перевод средств или совершение платежей, в режиме реального времени. Во-первых, к приложениям для этой сферы применяются те же ограничения, что и к приложениям для других сфер, в которых пользователю требуется взаимодействовать с приложением в режиме, близком к реальному времени. Кроме того, финансовые приложения могут предъявлять дополнительные требования, например относительно повышенной безопасности и выявления мошенничества. Для того чтобы производительность отвечала ожиданиям пользователя, крайне важно создать эффективную архитектуру с использованием стратегии многоуровневого кэширования. В зависимости от требований приложения уровни кэширования могут включать кэш сеансов для хранения данных о сессиях пользователя, сеть доставки контента для передачи статического контента и кэш базы данных для передачи часто запрашиваемых данных, таких как последние 10 покупок клиента.

Подробнее о финансовых приложениях на AWS см. здесь.

Глобальные данные модели путем создания хранилищ данных

Создание хранилища данных

Чтобы использовать Блок памяти Хранилища данных, чтобы задать хранилище данных, перетащите экземпляр блока в модель на самом верхнем уровне, от которого вы хотите, чтобы хранилище данных отобразилось. Результатом является локальное хранилище данных, которое не доступно в моделях, на которые ссылаются.

• Чтобы задать хранилище данных, которое отображается на каждом уровне в данной модели, кроме в блоках Model, перетаскивают Блок памяти Хранилища данных на корневой уровень модели.

• Чтобы задать хранилище данных, которое отображается только в конкретной подсистеме и подсистемах, которые это содержит, но не в блоках Model, перетаскивают Блок памяти Хранилища данных в подсистему.

Если вы добавили Блок памяти Хранилища данных, используйте его параметры, чтобы задать свойства хранилища данных. Свойство Имени хранилища данных задает имя хранилища данных, что Чтение Записи и Хранилища данных Хранилища данных блокирует доступ. См. документацию Data Store Memory для деталей.

Можно указать, что свойства хранилища данных вне определимых параметрами Блока памяти Хранилища данных путем выбора Имени хранилища данных должны решить к опции объекта Сигнала Simulink и использованию объекта сигнала как имя хранилища данных. Смотрите, что Атрибуты Определения используют Объект сигнала для деталей.

Определение атрибутов блока памяти хранилища данных

Блок памяти Хранилища данных может наследовать три атрибута данных от своих соответствующих блоков Записи Чтения и Хранилища данных Хранилища данных. Наследуемые атрибуты:

• Тип данных

• Сложность

• Размер шага

Однако разрешение этих атрибутов быть наследованным может вызвать неожиданные результаты, которые могут затруднить отладку. Чтобы предотвратить такие ошибки, используйте диалоговое окно Блока памяти Хранилища данных или Simulink.Signal объект задать атрибуты явным образом.

Определение атрибутов Используя параметры блоков

Можно использовать диалоговое окно Блока памяти Хранилища данных или вкладку Model Data Editor Data Stores (во вкладке Modeling, нажмите Model Data Editor) задавать тип данных и сложность хранилища данных. На следующем рисунке диалоговое окно блока устанавливает Data type на uint16 и Signal type к real.

Определение атрибутов, использующих объект сигнала

Можно использовать Simulink.Signal объект задать хранилище данных приписывает для Блока памяти Хранилища данных.

Совет

Чтобы установить неявное хранилище данных, как описано в Хранилищах данных с Объектами Сигнала, используют тот же общий подход как тогда, когда вы явным образом сопоставляете объект сигнала с Блоком памяти Хранилища данных.

Следующий рисунок показывает Блок памяти Хранилища данных, который задает разрешение Simulink.Signal объект, названный A. Чтобы использовать объект сигнала для хранилища данных, установите Data store name на имя объекта сигнала. В течение времени компиляции, проверяя, откройте вкладку Signal Attributes и выберите параметр Data store name must resolve to Simulink signal object.

В качестве альтернативы на вкладке Model Data Editor Data Stores (на вкладке Modeling, нажмите Model Data Editor), редактируя имя хранилища данных, кликните по соседней кнопке действий и выберите . В диалоговом окне Create New Data, набор Value к Simulink.Signal.

Объект сигнала задает значения для всех трех атрибутов данных, которые в противном случае наследовало бы хранилище данных. В этом примере, который задает локальное хранилище данных, Simulink.Signal объект A имеет следующие унаследованные свойства: DataType, Complexity, и SampleTime.

A =
 
Simulink.Signal (handle)
         CoderInfo: [1x1 Simulink.CoderInfo]
       Description: ''
          DataType: 'auto'
               Min: []
               Max: []
              Unit: ''
        Dimensions: 1
    DimensionsMode: 'auto'
        Complexity: 'auto'
        SampleTime: -1
      InitialValue: 0

Для получения дополнительной информации об определении атрибутов объектов сигнала для хранилищ локальных и глобальных данных, смотрите Атрибуты объектов Сигнала для Хранилищ данных.

Используйте Model Data Editor, чтобы Сконфигурировать Блоки Data Store Memory в Списке.  Используйте вкладку Data Stores в Model Data Editor, чтобы сконфигурировать параметры блока Data Store Memory. Используйте этот метод, чтобы сконфигурировать хранилище данных, не определяя местоположение его в модели и сконфигурировать хранилище данных вместе с другими интерфейсными элементами, такими как блоки Outport и Inport. Model Data Editor также показывает вам информацию для Data Store Read и блоков Data Store Write в том же списке.

Чтобы открыть Model Data Editor, во вкладке Modeling, нажимают Model Data Editor.

Использование Хранилища очередей Azure из PowerShell — служба хранилища Azure

• 09/27/2021
• Чтение занимает 5 мин

В этой статье

Хранилище очередей Azure — это служба для хранения большого количества сообщений, к которым можно получать доступ по протоколам HTTP или HTTPS практически из любой точки мира. Дополнительные сведения см. в статье «Что такое Хранилище очередей Azure?». В этом практическом руководстве рассматриваются распространенные операции с Хранилищем очередей. Вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

• Создание очереди
• Извлечение очереди
• Добавление сообщения
• Чтение сообщения
• Удаление сообщения
• Удаление очереди

Для работы с этим практическим руководством требуется модуль Azure PowerShell (Az) версии 0.7 или более поздней. Чтобы определить установленную в настоящее время версию, используйте командлет Get-Module -ListAvailable Az. Если вам необходимо выполнить обновление, ознакомьтесь со статьей, посвященной установке модуля Azure PowerShell.

В PowerShell нет командлетов плоскости данных для очередей. Чтобы выполнять операции плоскости данных, такие как добавление, чтение и удаление сообщений, необходимо использовать клиентскую библиотеку хранилища .NET, так как она предоставлена в PowerShell. Создайте объект сообщения и используйте команды, например AddMessage, для выполнения операций с этим сообщением. В этой статье показано, как это сделать.

Примечание

Эта статья была изменена, и теперь в ней содержатся сведения о модуле Az PowerShell для Azure. Модуль Az PowerShell является рекомендуемым модулем PowerShell для взаимодействия с Azure. Чтобы начать работу с модулем Az PowerShell, ознакомьтесь со статьей Установка Azure PowerShell. Дополнительные сведения см. в статье Перенос Azure PowerShell с AzureRM на Az.

Вход в Azure

Войдите в подписку Azure с помощью команды Connect-AzAccount и следуйте инструкциям на экране.

Connect-AzAccount

Получение списка расположений

Если вы не знаете, какое расположение нужно использовать, можно получить список доступных расположений. Получив список, найдите расположение, которое нужно использовать. В этом упражнении будет использоваться расположение eastus. Сохраните его в переменной location для использования в будущем.

Get-AzLocation | Select-Object Location
$location = "eastus"

Создать группу ресурсов

Создайте группу ресурсов с помощью команды New-AzResourceGroup.

Группа ресурсов Azure является логическим контейнером, в котором происходит развертывание ресурсов Azure и управление ими. Сохраните имя группы ресурсов в переменной для будущего использования. В этом примере создается группа ресурсов howtoqueuesrg в регионе eastus.

$resourceGroup = "howtoqueuesrg"
New-AzResourceGroup -ResourceGroupName $resourceGroup -Location $location

Создание учетной записи хранения

Создайте стандартную учетную запись хранения общего назначения с локально избыточным хранилищем (LRS) с помощью команды New-AzStorageAccount. Получите контекст учетной записи хранения, определяющий необходимую учетную запись хранения. Действуя в учетной записи хранения, ссылайтесь на контекст, вместо того чтобы многократно предоставлять учетные данные.

$storageAccountName = "howtoqueuestorage"
$storageAccount = New-AzStorageAccount -ResourceGroupName $resourceGroup `
  -Name $storageAccountName `
  -Location $location `
  -SkuName Standard_LRS

$ctx = $storageAccount.Context

Создание очереди

Сначала в этом примере устанавливается соединение со службой хранилища Azure, используя контекст учетной записи хранения, который включает имя учетной записи хранения и ее ключ доступа. Затем вызывается командлет New-AzStorageQueue, чтобы создать очередь с именем howtoqueue.

$queueName = "howtoqueue"
$queue = New-AzStorageQueue –Name $queueName -Context $ctx

Сведения о соглашениях об именовании, действующих для Хранилища очередей Azure, см. в статье «Именование очередей и метаданных».

Извлечение очереди

Можно запрашивать и получать указанную очередь или список всех очередей в учетной записи хранения. В следующих примерах демонстрируется извлечение всех очередей в учетной записи хранения и определенной очереди. Обе команды используют командлет Get-AzStorageQueue.

# Retrieve a specific queue
$queue = Get-AzStorageQueue –Name $queueName –Context $ctx
# Show the properties of the queue
$queue

# Retrieve all queues and show their names
Get-AzStorageQueue -Context $ctx | Select-Object Name

Добавление сообщения в очередь

Для операций с фактическими сообщениями в очереди используйте клиентскую библиотеку хранилища .NET, предоставленную в PowerShell. Чтобы добавить сообщение в очередь, создайте экземпляр объекта сообщения, т. е. класса Microsoft.Azure.Storage.Queue.CloudQueueMessage. Затем вызовите метод AddMessage. CloudQueueMessage можно создать либо из строки (в формате UTF-8), либо из массива байтов.

В следующем примере демонстрируется добавление сообщений в очередь.

# Create a new message using a constructor of the CloudQueueMessage class
$queueMessage = [Microsoft.Azure.Storage.Queue.CloudQueueMessage]::new("This is message 1")

# Add a new message to the queue
$queue.CloudQueue.AddMessageAsync($QueueMessage)

# Add two more messages to the queue
$queueMessage = [Microsoft.Azure.Storage.Queue.CloudQueueMessage]::new("This is message 2")
$queue.CloudQueue.AddMessageAsync($QueueMessage)

$queueMessage = [Microsoft.Azure.Storage.Queue.CloudQueueMessage]::new("This is message 3")
$queue.CloudQueue.AddMessageAsync($QueueMessage)

Если вы используете Обозреватель службы хранилища Azure, можно подключиться к учетной записи хранения Azure и вывести на экран содержащиеся в ней очереди, а также детализировать одну из них, чтобы просмотреть сообщения в ней.

Считывание сообщения из очереди и его удаление

Сообщения считываются в порядке их поступления. Это не гарантируется. При считывании сообщения из очереди оно становится невидимым для других процессов, просматривающих очередь. Это позволяет удостовериться, что если коду не удастся обработать сообщение из-за сбоя оборудования или программного обеспечения, другой экземпляр кода сможет получить то же сообщение и повторить попытку.

Это время ожидания невидимости определяет, как долго сообщение остается невидимым, прежде чем снова станет доступным для обработки. По умолчанию это 30 секунд.

Ваш код считывает сообщение из очереди в два этапа. Сначала вызывается метод Microsoft.Azure.Storage.Queue.CloudQueue.GetMessage, чтобы получить следующее сообщение в очереди. Сообщение, возвращаемое методом GetMessage, становится невидимым для другого кода, считывающего сообщения из этой очереди. Затем вызывается метод Microsoft.Azure.Storage.Queue.CloudQueue.DeleteMessage, чтобы завершить удаление сообщения из очереди.

В следующем примере можно прочитать три сообщения в очереди, после чего следует время ожидания 10 секунд (время ожидания невидимости). Затем можно снова прочитать эти три сообщения и удалить их после прочтения, вызвав метод DeleteMessage. При попытке чтения из очереди после того, как сообщения будут удалены, в качестве $queueMessage будет возвращено значение $null.

# Set the amount of time you want to entry to be invisible after read from the queue
# If it is not deleted by the end of this time, it will show up in the queue again
$invisibleTimeout = [System.TimeSpan]::FromSeconds(10)

# Read the message from the queue, then show the contents of the message. Read the other two messages, too.
$queueMessage = $queue.CloudQueue.GetMessageAsync($invisibleTimeout,$null,$null)
$queueMessage.Result
$queueMessage = $queue.CloudQueue.GetMessageAsync($invisibleTimeout,$null,$null)
$queueMessage.Result
$queueMessage = $queue.CloudQueue.GetMessageAsync($invisibleTimeout,$null,$null)
$queueMessage.Result

# After 10 seconds, these messages reappear on the queue.
# Read them again, but delete each one after reading it.
# Delete the message.
$queueMessage = $queue.CloudQueue.GetMessageAsync($invisibleTimeout,$null,$null)
$queueMessage.Result
$queue.CloudQueue.DeleteMessageAsync($queueMessage.Result.Id,$queueMessage.Result.popReceipt)
$queueMessage = $queue.CloudQueue.GetMessageAsync($invisibleTimeout,$null,$null)
$queueMessage.Result
$queue.CloudQueue.DeleteMessageAsync($queueMessage.Result.Id,$queueMessage.Result.popReceipt)
$queueMessage = $queue.CloudQueue.GetMessageAsync($invisibleTimeout,$null,$null)
$queueMessage.Result
$queue.CloudQueue.DeleteMessageAsync($queueMessage.Result.Id,$queueMessage.Result.popReceipt)

Удаление очереди

Чтобы удалить очередь и все содержащиеся в ней сообщения, вызовите командлет Remove-AzStorageQueue. В следующем примере показано, как удалить очередь, с которой мы работали в этом упражнении, используя командлет Remove-AzStorageQueue.

# Delete the queue
Remove-AzStorageQueue –Name $queueName –Context $ctx

Очистка ресурсов

Чтобы удалить все ресурсы, созданные в этом упражнении, удалите группу ресурсов. При этом будут также удалены все ресурсы, содержащиеся в группе. В этом случае происходит удаление созданной учетной записи хранения и самой группы ресурсов.

Remove-AzResourceGroup -Name $resourceGroup

Дальнейшие действия

Из этого практического руководства вы узнали, как выполнять основные задачи управления Хранилищем очередей с помощью PowerShell, в том числе:

• Создание очереди
• Извлечение очереди
• Добавление сообщения
• Чтение следующего сообщения
• Удаление сообщения
• Удаление очереди

Командлеты Microsoft Azure PowerShell для службы хранилища

Обозреватель службы хранилища Microsoft Azure

• Обозреватель хранилищ Microsoft Azure — это бесплатное автономное приложение от корпорации Майкрософт, позволяющее визуализировать данные из службы хранилища Azure на платформе Windows, macOS и Linux.

Управление емкостью хранилища в Azure Stack Hub — Azure Stack Hub

• 10/13/2021
• Чтение занимает 11 мин

В этой статье

Эту статью можно использовать в качестве Azure Stackного оператора облака центра, чтобы узнать, как отслеживать и контролировать емкость хранилища для развертывания центра Azure Stack. Вы можете использовать руководство, чтобы понять, какая память доступна для виртуальных машин пользователя. Инфраструктура хранилища Azure Stack Hub выделяет для развертывания Azure Stack Hub часть общей емкости хранилища в качестве служб хранения. Службы хранения сохраняют данные арендатора в общих ресурсах на томах, которые соответствуют узлам развертывания.

Как у оператора облака, у вас есть ограниченный объем хранилища для работы. Объем хранилища определяется реализуемым решением. Решение предоставляется поставщиком изготовителя оборудования при использовании решения с несколькими узлами или обеспечивается оборудованием, на котором устанавливается Пакет средств разработки Azure Stack (ASDK).

Центр Azure Stack поддерживает расширение емкости хранилища только путем добавления дополнительных узлов единиц масштабирования. Дополнительные сведения см. в статье Добавление узлов единиц масштабирования в центре Azure Stack. Добавление физических дисков на узлы не увеличивает емкость хранилища.

Важно отслеживать Доступное хранилище, чтобы обеспечить сохранение эффективных операций. Когда остающаяся свободная емкость тома становится ограниченной, запланируйте управление доступным пространством, чтобы предотвратить нехватку емкости в общих ресурсах.

Ниже перечислены возможные варианты управления емкостью:

• освобождение емкости;
• миграция объектов хранилища.

Если том хранилища объекта используется на 100 %, служба хранения больше не используется для него. Чтобы получить помощь в восстановлении операций для этого тома, обратитесь в службу поддержки Майкрософт.

Общие сведения о дисках, контейнерах и томах

Пользователь клиента создает диски, большие двоичные объекты, таблицы и очереди в службах хранилища Azure Stack Hub. Эти данные клиента помещаются на тома поверх доступного хранилища.

Диски

Хранилище виртуальных машин и обработка данных на виртуальных дисках. Каждая виртуальная машина начинается с диска ОС, созданного из образа Marketplace или частного образа. Виртуальная машина может подключать ноль или более дисков данных. В Azure Stack предлагается два типа дисков:

Управляемые диски упрощают управление дисками виртуальных машин Azure IaaS. Они управляют учетными записями хранения, связанными с этими дисками. Вам нужно только выбрать размер диска, а Azure Stack Hub самостоятельно создаст диск и будет управлять им. Дополнительные сведения см. в статье Обзор управляемых дисков.

Неуправляемые диски — это файлы VHD, которые хранятся в виде страничных BLOB-объектов в контейнерах хранилища Azure Stack учетных записей хранения. Созданные клиентами страничные BLOB-объекты называются дисками виртуальной машины и хранятся в контейнерах в учетных записях хранения. Рекомендуется использовать неуправляемые диски только для виртуальных машин, которые должны быть совместимы со сторонними инструментами, поддерживающими только неуправляемые диски Azure.

Клиенты должны размещать каждый диск в отдельном контейнере для повышения производительности виртуальной машины.

• Каждый контейнер, хранящий диск виртуальной машины (страничный BLOB-объект), считается контейнером, подключенным к виртуальной машине, которой принадлежит диск.
• Контейнер, который не содержит дисков виртуальных машин, считается свободным контейнером.

Варианты освобождения места в подключенном контейнере ограничены. Дополнительные сведения см. в разделе Распределение неуправляемых дисков.

Важно!

Мы рекомендуем использовать в виртуальных машинах только управляемые диски для упрощения управления. Вам не нужно подготавливать учетные записи хранения и контейнеры перед использованием управляемых дисков. Управляемые диски обеспечивают эквивалентную или лучшую функциональность и производительность по сравнению с неуправляемыми дисками. Использование неуправляемых дисков не имеет преимуществ, и они предоставляются только для обеспечения обратной совместимости.

Управляемые диски оптимизированы для лучшего размещения в инфраструктуре хранилища и значительно снижают затраты на управление. Но из-за управляемых дисков тонкая подготовка и окончательное использование непредсказуемо при создании, существуют возможности чрезмерного использования тома, вызванные несбалансированным размещением на диске. Операторы отвечают за мониторинг использования емкости хранилища и избежать такой проблемы.

Для пользователей, использующих шаблоны ARM для подготовки новых виртуальных машин, используйте следующий документ, чтобы понять, как изменить шаблоны для использования управляемых дисков: Использование шаблонов управляемых дисков виртуальной машины.

Диски виртуальной машины хранятся в виде разреженных файлов в инфраструктуре хранилища. Диски имеют подготовленный размер, который пользователь запрашивает во время создания диска. Однако только ненулевые страницы, записанные на диск, занимают место в базовой инфраструктуре хранилища.

Диски часто создаются путем копирования из образов платформы, управляемых образов, моментальных снимков или других дисков. Моментальные снимки берутся с дисков. Чтобы увеличить использование емкости хранилища и сократить время операции копирования, система использует клонирование блоков в ReFS. Клонирование BLOB-объектов — это недорогая операция с метаданными, а не полная копия по байтам между файлами. Исходный файл и целевой файл могут совместно использовать одни и те же экстенты, идентичные данные физически не хранятся несколько раз, что повышает емкость хранилища.

Использование емкости увеличивается только при написании дисков, а идентичные данные уменьшаются. При удалении образа или диска пространство может быть не освобождено немедленно, так как в нем могут содержаться диски или моментальные снимки, созданные по-прежнему, сохраняя идентичные данные и занимают место. Пространство станет доступным, только если удалены все связанные сущности.

Большие двоичные объекты и контейнеры

Пользователи клиента хранят значительные объемы неструктурированных данных с помощью большого двоичного объекта Azure. Концентратор Azure Stack поддерживает три типа больших двоичных объектов: блочные, добавочные и страничные BLOB-объекты. Дополнительные сведения о различных больших двоичных объектах см. в статье Understanding Block Blobs, Append Blobs, and Page Blobs (Основные сведения о блочных, добавочных и страничных BLOB-объектах).

Пользователи клиента создают контейнеры, которые затем используются для хранения данных больших двоичных объектов. Хотя пользователь решает, в каком контейнере размещать большие двоичные объекты, служба хранения использует специальный алгоритм, чтобы определить, в каком томе разместить контейнер. Алгоритм обычно выбирает том с наибольшим количеством свободного места.

Большой двоичный объект после размещения в контейнере может увеличиться и занимать больше места. По мере добавления новых больших двоичных объектов и увеличения имеющихся доступное пространство в томе, который содержит этот контейнер, уменьшается.

Контейнеры не ограничены одним томом. Когда объединенные данные большого двоичного объекта в контейнере растут и используют 80 % свободного места и более, контейнер переходит в режим переполнения. В режиме переполнения все большие двоичные объекты, созданные в этом контейнере, выделяются на другой том, где есть достаточно места. Со временем контейнер в режиме переполнения сможет иметь большие двоичные объекты, распределенные между несколькими томами.

Если используется 90% (а затем 95%) доступного пространства в томе, система создает оповещения на портале администратора центра Azure Stack. Операторам облака необходимо просмотреть доступную емкость хранилища и запланировать перераспределение содержимого. Служба хранения перестает работать, когда диск используется на 100 %. Никакие дополнительные оповещения не поступают.

Тома

Служба хранения разделяет доступное хранилище на отдельные тома, которые выделены для хранения данных клиента и системы. Тома объединяют диски в пул хранения, чтобы обеспечить отказоустойчивость, масштабируемость и производительность локальных дисковых пространств. Дополнительные сведения о томах в Azure Stack Hub см. в статье Управление инфраструктурой хранилища для Azure Stack Hub.

Тома хранилища объектов хранят данные арендатора. К данным клиента относятся страничные BLOB-объекты, блочные BLOB-объекты, добавочные большие двоичные объекты, таблицы, очереди, базы данных и связанные хранилища метаданных. Количество томов хранилища объектов равно количеству узлов в развертывании Azure Stack Hub:

• В развертывании с четырьмя узлами находятся четыре тома хранилища объектов. В развертывании с несколькими узлами количество томов не уменьшается, если узел удален или неисправен.
• При использовании ASDK существует один том с одной общей папкой.

Тома хранилища объектов предназначены для эксклюзивного использования служб хранилища. Не следует изменять, добавлять или удалять файлы напрямую в томах. Только службы хранения должны работать с файлами, хранящимися в этих томах.

Так как объекты хранилища (BLOB-объекты и т. д.) содержатся в одном томе по отдельности, максимальный размер каждого объекта не может превышать размер тома. Максимальный размер новых объектов зависит от емкости, которая остается в томе в качестве неиспользуемого пространства при создании нового объекта.

Если в томе хранилища объектов недостаточно свободного пространства, а вам не удалось освободить место или этот вариант недоступен, оператор облака Azure Stack Hub может перенести объекты хранилища из одного тома в другой.

См. дополнительные сведения о том, как пользователи клиента взаимодействуют с хранилищем BLOB-объектов в Azure Stack Hub.

Мониторинг хранилища

Используйте Azure PowerShell или портал администратора для отслеживания общих ресурсов, чтобы знать, когда свободное пространство ограничено. При использовании портала можно получать оповещения об общих ресурсах, в которых мало места.

Использование PowerShell

Оператор облака может отслеживать емкость хранилища в общем ресурсе с помощью командлета PowerShell Get-AzsStorageShare. Этот командлет возвращает общее, выделенное и свободное место в байтах для каждого общего ресурса.

• Общая емкость. Это общая емкость в байтах, доступная в общем ресурсе. Это пространство используется для данных и метаданных, обрабатываемых службами хранения.
• Используемая емкость. Это объем данных в байтах, используемый всеми экстентами из файлов, в которых хранятся данные клиента и связанные метаданные.

Использование портала администрирования

Облачный оператор может использовать портал администрирования для просмотра емкости всех общих ресурсов.

1. Войдите на портал администрирования: https://adminportal.local.azurestack.external.

2. Выберите Все службы > Хранилище > Общие папки, чтобы открыть список общих папок для просмотра сведений об использовании.

   • Total: Это общая емкость в байтах, доступная в общем ресурсе. Это пространство используется для данных и метаданных, обрабатываемых службами хранения.
   • Используется. Это объем данных в байтах, используемый всеми экстентами из файлов, в которых хранятся данные клиента и связанные метаданные.

используйте Azure PowerShell или портал администрирования для мониторинга подготовленной и используемой емкости и планирования миграции, чтобы обеспечить непрерывную нормальную работу системы.

Существует три средства для мониторинга емкости томов.

• Портал и PowerShell для текущей емкости тома.
• служба хранилища оповещения о пространстве.
• Метрики емкости тома.

В этом разделе мы рассмотрим, как использовать эти средства для наблюдения за емкостью системы.

Использование PowerShell

Как оператор облака вы можете отслеживать емкость хранилища в томе с помощью командлета PowerShell Get-AzsVolume. Этот командлет возвращает объем общего и свободного пространства в гигабайтах (ГБ) для каждого тома.

• Общая емкость: Общее пространство в ГБ, доступное в общей папке. Это пространство используется для данных и метаданных, обрабатываемых службами хранения.
• Оставшаяся емкость: Объем свободного пространства в ГБ, в течение которого можно хранить данные клиента и связанные метаданные.

Использование портала администрирования

Как оператор облака вы можете использовать портал администрирования для просмотра емкости всех томов.

1. Войдите на портал администрирования Azure Stack Hub (https://adminportal.local.azurestack.external).

2. Выберите Все службы > Хранилище > Тома, чтобы открыть список томов, где можно просмотреть сведения об использовании.

   • Total: Общее доступное пространство в томе. Это пространство используется для данных и метаданных, обрабатываемых службами хранения.
   • Используется. Объем данных, используемый всеми экстентами из файлов, в которых хранятся данные арендатора и связанные метаданные.

Оповещения о дисковом пространстве

Если вы используете портал администрирования, вы получаете оповещения о томах, в которых мало свободного пространства.

Важно!

Оператору облака следует предотвращать полное использование емкости общих ресурсов. Если общий ресурс используется полностью, служба хранения больше не функционирует для него. Чтобы освободить пространство и восстановить операции в общем ресурсе, который используется на 100 %, обратитесь в службу поддержки Майкрософт.

• Внимание! если в общей папке используется свыше 90%, вы получаете предупреждение на портале администрирования:

• Критическая: Если используется более 95% общего файлового ресурса, вы получаете критическое оповещение на портале администрирования:

• Просмотр сведений. На портале администрирования можно открыть сведения об оповещении, чтобы просмотреть варианты устранения его причины.

Метрики емкости тома

Метрики емкости тома предоставляют более подробные сведения о подготовленной емкости и используемой емкости для различных типов объектов. Данные метрик сохраняются в течение 30 дней. Служба фонового мониторинга обновляет данные метрик емкости тома каждый час.

Необходимо понимать использование ресурсов тома путем упреждающего проверки отчета о метрике емкости. Оператор облака может проанализировать распределение типов ресурсов при приближении всего тома, чтобы решить соответствующее действие для освобождения места. Оператор также может предотвратить чрезмерное использование тома, если размер подготовленного дискового пространства указывает на слишком большой объем избыточной подготовки тома.

Azure Monitor предоставляет следующие метрики для отображения использования емкости томов:

• Общая емкость тома показывает общую емкость хранилища тома.
• Объем оставшейся емкости тома показывает оставшуюся емкость хранилища тома.
• Объем используемой емкости диска виртуальной машины показывает общее количество пространств, занятых объектами, связанными с диском виртуальной машины (включая страничные BLOB-объекты, управляемые диски, моментальные снимки, управляемые образы и образы платформы). Базовый VHD-файл дисков виртуальной машины может совместно использовать один и тот же экстент (см. диски) с помощью образов, моментальных снимков или других дисков. Это значение может быть меньше суммы используемой емкости всех отдельных объектов, связанных с диском виртуальной машины.
• Объем другой используемой емкости — это общий использованный размер объектов, отличных от дисков, включая блочные, добавочные, дополнительные, таблицы, очереди и метаданные BLOB-объектов.
• Объем подготовленной емкости диска виртуальной машины составляет общий размер страничных BLOB-объектов и управляемых дисков и моментальных снимков. Этот размер является максимальным значением общей емкости диска для всех управляемых дисков, а страничные BLOB-объекты на конкретном томе могут увеличиваться до.

Чтобы просмотреть метрики емкости томов в Azure Monitor:

1. Проверьте, установлена и настроена ли среда Azure PowerShell. Инструкции по настройке среды PowerShell приведены в статье Установка PowerShell для Azure Stack Hub. Сведения о том, как войти в Azure Stack Hub, см. в статье Подключение к Azure Stack с помощью PowerShell.

2. скачайте средства центра Azure Stack из репозитория GitHub. Подробные инструкции см. в статье Загрузка средств центра Azure Stack из GitHub.

3. Создайте панель мониторинга емкости для JSON, запустив Дашбоардженератор в разделе КапаЦитиманажемент.

   .\CapacityManagement\DashboardGenerator\Create-AzSStorageDashboard.ps1 -capacityOnly $true -volumeType object
   

   Файл JSON с именем начинается с дашбоардволумеобжсторе в папке дашбоардженератор.

4. Войдите на портал администрирования Azure Stack Hub (https://adminportal.local.azurestack.external).

5. на странице панель мониторинга щелкните Upload и выберите json-файл, созданный на шаге 3.

6. После передачи JSON вы направляетесь на новую панель мониторинга емкости. На каждом томе есть соответствующая диаграмма на панели мониторинга. Число диаграмм равно числу томов:

7. Щелкнув один из томов, можно проверить пять метрик емкости конкретного тома на подробной диаграмме:

Шаблоны использования томов

Проверив метрики емкости тома, оператор облака понимает, какой объем ресурсов используется, и какой тип ресурса занимает большую часть использования пространства. Шаблон использования пространства можно сгруппировать в следующие типы. оператор должен выполнять различные действия для каждого типа:

В разделе Подготовка запасная емкость: достаточно свободного места на томе, и общая подготовленная емкость всех дисков, расположенных на этом томе, меньше, чем общая доступная емкость. Том доступен для большего числа объектов хранилища, включая диски и другие объекты (блочные и добавочные BLOB, таблицы и очереди). Для функционирования тома не нужно предпринимать никаких действий.

Чрезмерная подготовка, запасная емкость. Оставшаяся емкость тома высока, но объем подготовленной для диска виртуальной машины уже превышает общую емкость тома. Сейчас на этом томе осталось больше объектов хранилища. Однако можно заполнять данные на дисках виртуальной машины, расположенных на этом томе. Вы должны внимательно отслеживать тенденцию использования этого тома. Если он изменяется на » чрезмерный», шаблон низкой емкости, может потребоваться предпринять действия по освобождению пространства.

Чрезмерная подготовка, низкая емкость. Оставшаяся емкость тома мала, и объем используемой емкости диска виртуальной машины и диска виртуальной машины высок.

Низкая Оставшаяся емкость указывает на то, что том приближается к полному использованию. Операторы должны немедленно предпринимать действия для освобождения места, чтобы предотвратить использование тома 100%, что приведет к блокировке службы хранилища. Максимальная используемая емкость диска виртуальной машины показывает большую часть использования тома — диски виртуальной машины. Следует обратиться к инструкции по миграции диска , чтобы переместить диски из полного тома на другие доступные тома, чтобы освободить место.

В подготовности, малой емкости, больших блочных BLOB-объектов. Оставшаяся емкость тома мала, а емкость диска виртуальной машины и ИСПОЛЬЗУЕМая виртуальная машина имеют низкий уровень, но другая используемая емкость высока.

Том имеет риск, что он будет полностью использован, и этот оператор должен немедленно предпринимать действия для освобождения пространства. Высокая другая используемая емкость указывает на большую часть емкости тома за счет блокировки или добавления больших двоичных объектов, таблиц и очередей. Если доступная емкость тома меньше 20%, то переполнение контейнера будет включено, а новый объект большого двоичного объекта не будет помещен на этот почти весь том. Но существующие большие двоичные объекты по-прежнему могут расти. Чтобы предотвратить непрерывное увеличение емкости больших двоичных объектов, можно обратиться в служба поддержки Майкрософт, чтобы запросить контейнеры, занимающие место на конкретном томе, и решить, нужно ли выполнять очистку этих контейнеров клиентами для освобождения места.

Чрезмерная подготовка, низкая емкость, большие блочные BLOB-объекты. Оставшаяся емкость тома мала, и объем используемой дисковой или подготовленной емкости и другая используемая емкость высока. Этот том имеет высокий уровень использования пространства как дисков, так и других объектов хранилища. Необходимо освободить пространство, чтобы избежать полного заполнения тома. Рекомендуется сначала выполнить инструкцию по переносу диска , чтобы переместить диски из полного тома на другие доступные тома. В другом случае можно обратиться в служба поддержки Майкрософт, чтобы запросить контейнеры, занимающие место на конкретном томе, и решить, нужно ли выполнять очистку этих контейнеров клиентами, чтобы освободить место.

Управление доступным местом

Когда необходимо освободить пространство в томе, сначала используйте наименее агрессивные методы. Например, попробуйте освободить пространство, прежде чем переносить управляемый диск.

Освобождение емкости

Можно освободить емкость, используемую учетными записями арендатора, которые были удалены. Эта емкость автоматически освобождается при истечении срока хранения данных (или же вы можете немедленно освободить ее).

Дополнительные сведения см. в подразделе «Освобождение емкости» раздела Управление учетными записями хранения Azure Stack Hub.

Перенос контейнера между томами

Этот параметр применяется только к интегрированным системам Azure Stack Hub.

Из-за шаблонов использования клиентами некоторые клиентские общие ресурсы используют больше места, чем другие. В результате в одних общих ресурсах может заканчиваться свободное пространство, тогда как другие общие ресурсы практически не используются.

Можно попробовать освободить место в общих ресурсах с большой нагрузкой вручную, перенеся некоторые контейнеры больших двоичных объектов в другой общий ресурс. Несколько контейнеров меньшего размера можно перенести в один общий ресурс, где достаточно места, чтобы хранить их все. Используйте миграцию для перемещения свободных контейнеров. Свободные контейнеры — это контейнеры, которые не содержат диски виртуальных машин.

Миграция объединяет все большие двоичные объекты контейнера в новом общем ресурсе.

• Если контейнер вошел в режим переполнения и поместил большие двоичные объекты на другие тома, новый общий ресурс должен иметь достаточную емкость для хранения всех больших двоичных объектов, принадлежащих к переносимому контейнеру, включая большие двоичные объекты, которые были переполнены.

• Командлет PowerShell Get-AzsStorageContainer определяет только пространство, используемое в изначальном томе контейнера. Командлет не определяет пространство, используемое большими двоичными объектами, которые преобразуются в дополнительные тома. Поэтому полный размер контейнера может быть не очевиден. Консолидация контейнера в новом общем ресурсе может вызвать состояние переполнения ресурса, и данные будут помещаться в дополнительные общие ресурсы. В результате может потребоваться повторно перераспределить общие ресурсы.

• Если разрешения на использование определенных групп ресурсов отсутствуют и вы не можете использовать PowerShell, чтобы запросить дополнительные тома для избытка данных, обратитесь к владельцу этих групп ресурсов и контейнеров, чтобы оценить общий объем данных для переноса, прежде чем переносить их.

Важно!

Перенос больших двоичных объектов для контейнера является автономной операцией, требующей использования PowerShell. До завершения переноса все большие двоичные объекты для переносимого контейнера остаются вне сети и не могут использоваться. Также не следует обновлять Azure Stack Hub до завершения всей текущей миграции.

Перенос контейнеров с помощью PowerShell

1. Проверьте, установлена и настроена ли среда Azure PowerShell. Дополнительные сведения см. в разделе Управление ресурсами Azure с помощью Azure PowerShell.

2. Изучите контейнер, чтобы понять, какие данные находятся в общем ресурсе, который планируется перенести. Чтобы определить наиболее подходящие для переноса контейнеры в томе, используйте командлет Get-AzsStorageContainer.

   $farm_name = (Get-AzsStorageFarm)[0].name
   $shares = Get-AzsStorageShare -FarmName $farm_name
   $containers = Get-AzsStorageContainer -ShareName $shares[0].ShareName -FarmName $farm_name
   

   Затем проверьте значение $containers:

   $containers
   

3. Определите наиболее подходящие общие ресурсы назначения для хранения контейнера, который переносится.

   $destinationshare = ($shares | Sort-Object FreeCapacity -Descending)[0]
   

   Затем проверьте значение $destinationshares:

   $destinationshares
   

4. Запустите перенос контейнера. Перенос выполняется асинхронно. Если вы запускаете миграцию другого контейнера до завершения первой миграции, используйте идентификатор задания для наблюдения за состоянием каждого из них.

   $job_id = Start-AzsStorageContainerMigration -StorageAccountName $containers[0].Accountname -ContainerName $containers[0].Containername -ShareName $containers[0].Sharename -DestinationShareUncPath $destinationshares[0].UncPath -FarmName $farm_name
   

   Затем проверьте значение $jobId. В следующем примере замените d62f8f7a-8b46-4f59-a8aa-5db96db4ebb0 идентификатором задания, которое нужно просмотреть:

   $jobId
   d62f8f7a-8b46-4f59-a8aa-5db96db4ebb0
   

5. Используйте идентификатор задания, чтобы проверить состояние задания переноса. По завершении переноса параметру MigrationStatus присваивается значение Complete.

   Get-AzsStorageContainerMigrationStatus -JobId $job_id -FarmName $farm_name
   

6. Вы можете отменить выполняющиеся задания переноса. Отмененные задания переноса обрабатываются асинхронно. Отслеживать отмену можно с помощью $jobid.

   Stop-AzsStorageContainerMigration -JobId $job_id -FarmName $farm_name
   

7. Вы можете выполнить команду из шага 6 еще раз, пока состояние задания переноса не получит значение Canceled (Отменено).

Перемещение дисков виртуальной машины

Этот параметр применяется только к интегрированным системам Azure Stack Hub.

Самый крайний способ управления пространством заключается в перемещении дисков виртуальной машины. Так как перемещение вложенного контейнера (содержащего диск виртуальной машины) является сложной задачей, обратитесь в службу поддержки Майкрософт, чтобы выполнить это действие.

Миграция управляемого диска между томами

Этот параметр применяется только к интегрированным системам Azure Stack Hub.

Из-за шаблонов использования арендаторов некоторые тома арендаторов используют больше пространства, чем другие. В результате может быть том, на котором заканчивается свободное место, прежде чем другие тома, которые относительно ненужны.

Вы можете освободить пространство в томе с большой нагрузкой, вручную перенеся некоторые управляемые диски в другой том. Несколько управляемых дисков можно перенести в один том, где достаточно пространства, чтобы хранить их все. Для перемещения автономных управляемых дисков используйте миграцию. Автономные управляемые диски — это диски, которые не подключены к виртуальной машине.

Важно!

Миграция управляемых дисков — это автономная операция, для выполнения которой нужно использовать PowerShell. Перед запуском задания миграции подходящие для миграции с виртуальной машины владельца диски необходимо отключить (после выполнения задания миграции их можно будет повторно подключить). До завершения миграции все переносимые управляемые диски должны оставаться автономными. Использовать их также нельзя. В противном случае задание миграции будет прервано и все неперенесенные диски останутся на исходных томах. Также не следует обновлять Azure Stack Hub до завершения всей текущей миграции.

Миграция управляемых дисков с помощью PowerShell

1. Проверьте, установлена и настроена ли среда Azure PowerShell. Инструкции по настройке среды PowerShell приведены в статье Установка PowerShell для Azure Stack Hub. Сведения о том, как войти в Azure Stack Hub, см. в статье Подключение к Azure Stack с помощью PowerShell.

2. Проверьте управляемые диски, чтобы понять, какие из них находятся в томе, который вы планируете перенести. Чтобы определить наиболее подходящие для переноса диски в томе, используйте командлет Get-AzsDisk.

   $ScaleUnit = (Get-AzsScaleUnit)[0]
   $StorageSubSystem = (Get-AzsStorageSubSystem -ScaleUnit $ScaleUnit.Name)[0]
   $Volumes = (Get-AzsVolume -ScaleUnit $ScaleUnit.Name -StorageSubSystem $StorageSubSystem.Name | Where-Object {$_.VolumeLabel -Like "ObjStore_*"})
   $SourceVolume  = ($Volumes | Sort-Object RemainingCapacityGB)[0]
   $VolumeName = $SourceVolume.Name.Split("/")[2]
   $VolumeName = $VolumeName.Substring($VolumeName.IndexOf(".")+1)
   $MigrationSource = "\\SU1FileServer."+$VolumeName+"\SU1_"+$SourceVolume.VolumeLabel
   $Disks = Get-AzsDisk -Status All -SharePath $MigrationSource | Select-Object -First 10
   

   Затем проверьте значение $disks.

   $Disks
   

3. Определите наиболее подходящие целевые тома для хранения переносимых дисков.

   $DestinationVolume  = ($Volumes | Sort-Object RemainingCapacityGB -Descending)[0]
   $VolumeName = $DestinationVolume.Name.Split("/")[2]
   $VolumeName = $VolumeName.Substring($VolumeName.IndexOf(".")+1)
   $MigrationTarget = "\\SU1FileServer."+$VolumeName+"\SU1_"+$DestinationVolume.VolumeLabel
   

4. Начните миграцию управляемых дисков. Перенос выполняется асинхронно. Если вы запускаете миграцию других дисков до завершения первой миграции, используйте имя задания для трассировки состояния каждого из них.

   $jobName = "MigratingDisk"
   Start-AzsDiskMigrationJob -Disks $Disks -TargetShare $MigrationTarget -Name $jobName
   

5. Используйте имя задания, чтобы проверить состояние задания миграции. По завершении миграции диска состояние MigrationStatus отобразится как Complete.

   $job = Get-AzsDiskMigrationJob -Name $jobName
   

   Если в одном задании миграции выполняется миграция нескольких управляемых дисков, можно также проверить подзадачи задания.

   $job.Subtasks
   

6. Вы можете отменить выполняющиеся задания переноса. Отмененные задания переноса обрабатываются асинхронно. Вы можете отслеживать отмену по имени задания, пока состояние задания миграции не отобразится как Canceled.

   Stop-AzsDiskMigrationJob -Name $jobName
   

Распределение неуправляемых дисков

Этот параметр применяется только к интегрированным системам Azure Stack Hub.

Самый агрессивный способ управления пространством предусматривает перемещение неуправляемых дисков. Если клиент добавляет количество неуправляемых дисков в один контейнер, Общая используемая емкость контейнера может увеличиться за пределы доступной емкости тома, который его содержит, прежде чем контейнер перейдет в режим переполнения . Чтобы избежать ситуации, когда из-за одного контейнера пространство в томе заканчивается, арендатор может распределить существующие неуправляемые диски из одного контейнера в другие контейнеры. Так как распределение подключенного контейнера (содержащего диск виртуальной машины) является сложной задачей, обратитесь в службу поддержки Майкрософт, чтобы выполнить это действие.

Память, доступная для виртуальных машин

Концентратор Azure Stack построен как кластеры вычислений и хранения с поддержкой технологии Hyper-in. Конвергенция обеспечивает общий доступ к оборудованию, называемый единицей масштабирования. В Azure Stack Hub единицы масштабирования обеспечивают доступность и масштабируемость ресурсов. Единица масштабирования состоит из набора серверов-концентраторов Azure Stack, которые называются узлами или узлами. Программное обеспечение инфраструктуры размещается в наборе виртуальных машин на тех же физических серверах, что и виртуальные машины клиента. затем все виртуальные машины концентратора Azure Stack управляются технологиями кластеризации Windows Server и отдельными экземплярами Hyper-V. Использование единиц масштабирования упрощает получение и администрирование ресурсов Azure Stack Hub. Единица масштабирования также обеспечивает перемещение и масштабируемость всех служб в центре Azure Stack, клиенте и инфраструктуре.

На портале администрирования можно просматривать круговую диаграмму, в которой показана свободная и используемая память в центре Azure Stack, как показано ниже.

Следующие компоненты потребляют память в разделе используемой круговой диаграммы:

• Использование ОС узла или резервирование Это память, используемая операционной системой (ОС) на узле, таблицах страниц виртуальной памяти, процессами, запущенными в ОС узла, и кэшем памяти Direct. Так как это значение зависит от памяти, используемой другими работающими на узле процессами Hyper-V, оно может меняться.
• Службы инфраструктуры Это виртуальные машины инфраструктуры, составляющие концентратор Azure Stack. Это влечет за собой примерно 31 виртуальных машин, которые занимают 242 ГБ + (4 ГБ x количество узлов) памяти. Объем памяти, используемый компонентом служб инфраструктуры, может измениться, так как мы работаем над улучшением масштабируемости и устойчивости служб инфраструктуры.
• Резерв устойчивости Концентратор Azure Stack резервирует часть памяти, чтобы обеспечить доступность клиента во время сбоя одного узла, а также во время исправления и обновления, чтобы обеспечить успешную динамическую миграцию виртуальных машин.
• Виртуальные машины клиента Это виртуальные машины, созданные пользователями центра Azure Stack. Наряду с работающими виртуальными машинами память также потребляют виртуальные машины, которые работают в структуре. Это означает, что виртуальные машины, которые находятся в состоянии Создание или Сбой, либо работа которых завершена из гостевой ОС, также будут потреблять памяти. Однако виртуальные машины, которые были освобождены с помощью параметра «прерывать освобождение» из пользовательского портала Azure Stack центра, PowerShell и Azure CLI не будут потреблять память из центра Azure Stack.
• Поставщики ресурсов надстройки виртуальные машины, развернутые для поставщиков ресурсов надстроек, таких как SQL, MySQL и служба приложений.

Доступная память для размещения виртуальных машин

В качестве оператора облака для центра Azure Stack не существует автоматизированного способа проверки выделенной памяти для каждой виртуальной машины. Вы можете получить доступ к виртуальным машинам пользователей и вычислить выделенную память вручную. Однако выделенная память не будет отражать реальное использование. Это значение может быть меньше, чем выделенное значение.

Для тренировки доступной памяти для виртуальных машин используется следующая формула:

Доступная память для размещения виртуальных машин = Total Host Memory--Resiliency Reserve--Memory used by running tenant VMs - Azure Stack Hub Infrastructure Overhead

Резерв устойчивости = H + R * ((N-1) * H) + V * (N-2)

Где:

H = размер памяти отдельного узла;

N = размер единицы масштабирования (число узлов)

R = резервирование операционной системы/память, используемая ОС узла, которая имеет значение. 15 в этой формуле

V = самая КРУПная виртуальная машина (в памяти) в единице масштабирования

Azure Stack затраты на инфраструктуру концентратора = 242 ГБ + (4 ГБ x число узлов). Для размещения инфраструктуры центра Azure Stack используются учетные записи примерно 31 виртуальной машины.

Память, используемая ОС узла = 15% (0,15) памяти узла. Значение резерва операционной системы является приблизительным и зависит от объема физической памяти узла и общих издержек операционной системы.

Значение V, самая большая виртуальная машина в единице масштабирования, динамически основано на развернутой виртуальной машине клиента. Например, это значение может быть равно 7 ГБ, 112 ГБ или соответствовать другому размеру памяти виртуальной машины, поддерживаемому решением Azure Stack Hub. Мы рекомендуем выбрать размер наибольшей виртуальной машины, чтобы зарезервировать достаточно памяти, чтобы динамическая миграция этой большой виртуальной машины завершилась сбоем. Изменение самой большой виртуальной машины в структуре Azure Stack приведет к увеличению резерва для устойчивости, а также увеличению объема памяти самой виртуальной машины.

Например, с 12-единицей масштабирования узлов:

Сведения о метке	Значения
STS (N)	12
Память на узел (H)	384
Общий объем памяти единицы масштабирования	4608
Резервирование ОС (R)	15 %
Самая крупная виртуальная машина (V)	112
Резерв устойчивости =	H + R * ((N-1) * H) + V * (N-2)
Резерв устойчивости =	2137,6

Таким образом, выполнив приведенные выше сведения, можно вычислить, что Azure Stack с 12 узлами размером 384 ГБ на узел (всего 4 608 ГБ) имеет 2 137 ГБ, зарезервированные для обеспечения устойчивости, если на наибольшей виртуальной машине находится память объемом 112 ГБ.

Когда вы просматриваете колонку емкости для физической памяти, как в приведенной ниже области, используемое значение включает резервирование устойчивости. Граф из четырех узлов Azure Stack экземпляр концентратора.

При планировании емкости для центра Azure Stack необходимо учитывать следующие моменты. Кроме того, можно использовать планировщик ресурсов концентратора Azure Stack.

Дальнейшие действия

Дополнительные сведения о предложениях виртуальных машин для пользователей см. в статье Управление емкостью хранилища для Azure Stack Hub.

Ухудшение краткосрочной памяти — PubMed

Кратковременная память (STM), также называемая кратковременным хранилищем, или первичная или активная память, указывает на различные системы памяти, участвующие в хранении фрагментов информации (фрагментов памяти) в течение относительно короткого времени (обычно до 30 секунд). ). Напротив, долговременная память (LTM) может хранить неопределенное количество информации. Однако разница между двумя воспоминаниями заключается не только в переменной «время», но, прежде всего, в функциональности.Тем не менее, эти две системы тесно связаны. Фактически, STM работает как своего рода «блокнот» для временного вызова ограниченного количества данных (в вербальной области, примерно «магическое» число Джорджа Миллера 7 +/- 2 элемента), которые поступают из сенсорного регистра и уже готовы. быть обработанным вниманием и признанием. С другой стороны, информация, собранная в хранилище LTM, состоит из воспоминаний о выполнении действий или навыков (то есть процедурных воспоминаний, «умение») и воспоминаний о фактах, правилах, концепциях и событиях (т.е., декларативные воспоминания, «зная то»). Декларативная память включает семантическую и эпизодическую память. Первый касается широкого знания фактов, правил, концепций и утверждений («общие знания»), второй связан с личными и пережитыми событиями и контекстами, в которых они произошли («личные воспоминания»).

Хотя STM тесно связан с концепцией «рабочей памяти» (WM), STM и WM представляют собой две разные сущности. STM, действительно, представляет собой набор систем хранения, тогда как WM указывает на когнитивные операции и исполнительные функции, связанные с организацией и манипулированием хранимой информацией.Тем не менее, можно слышать, что термины STM и WM часто используются как синонимы.

Кроме того, нужно отличать СТМ от «сенсорной памяти» (СМ), такой как акустическое эхо и иконические визуальные воспоминания, которые короче (доли секунды), чем СТМ, и отражают исходное ощущение , или восприятие стимул. Другими словами, SM специфична для способа предъявления стимула. Эта «сырая» сенсорная информация подвергается обработке, и когда она становится СТМ, она выражается в формате, отличном от того, который воспринимался изначально.

Знаменитая модель Аткинсона и Шиффрина (или модель с несколькими магазинами), предложенная в конце 1960-х годов, объясняет функциональные корреляции между STM, LTM, SM и WM. Позже значительное количество исследований продемонстрировало анатомические и функциональные различия между процессами памяти, а также нейронные корреляты и функционирование подсистем STM и LTM. В свете этих открытий было предложено несколько моделей памяти. В то время как некоторые авторы предполагали существование единой системы памяти, охватывающей как краткосрочное, так и долгосрочное хранение, спустя 50 лет модель Аткинсона и Шиффрина остается действенным подходом для объяснения динамики памяти.Однако в свете более поздних исследований модель имеет несколько проблем, в основном касающихся характеристик STM, взаимосвязи между STM и WM, а также перехода от STM к LTM.

Кратковременная память: значение и система (ы)

Это система хранения, включающая несколько подсистем с ограниченной емкостью. Это ограничение является не ограничением, а преимуществом для эволюционного выживания, поскольку позволяет обращать внимание на ограниченную, но важную информацию, исключая мешающие факторы.Это классический пример жертвы, которая должна сосредоточиться на враждебной среде, чтобы распознать возможное нападение хищника. Учитывая функциональные особенности СТМ (сбора сенсорной информации), подсистемы тесно связаны с модальностями сенсорной памяти. Как следствие, постулировалось несколько подсистем, связанных с сенсорикой, включая зрительно-пространственную, фонологическую (слухово-вербальную), тактильную и обонятельную области. Эти подсистемы включают различные паттерны и функциональные взаимосвязи с соответствующими корковыми и подкорковыми областями и центрами.

Понятие оперативной памяти

В 1974 году Баддели и Хитч разработали альтернативную модель STM, которую они назвали рабочей памятью. Действительно, модель WM не исключает модальную модель, но обогащает ее содержание. С другой стороны, краткосрочное хранилище можно использовать для характеристики функционирования WM. WM больше относится ко всей теоретической структуре структур и процессов, используемых для хранения и временного управления информацией, из которых STM является только компонентом.Другими словами, STM — это функциональный элемент хранения, а WM — это набор процессов, которые также включают фазы хранения. ВМ. Это память, которую мы постоянно используем, которая всегда «онлайн», когда нам нужно что-то понять, решить проблему или поспорить, когнитивные стратегии для достижения краткосрочных целей. Доказательство важности такого рода «операционной системы» памяти показывает, что дефицит WM связан с несколькими нарушениями развития обучения, включая синдром дефицита внимания с гиперактивностью (СДВГ), дислексию и специфические языковые нарушения (SLI). .

Краткосрочная и долговременная память

Эти типы памяти можно классически разделить на основе емкости и продолжительности хранения. Емкость STM, действительно, имеет ограничения по количеству и продолжительности информации, которую он может поддерживать. Напротив, LTM обладает кажущейся неограниченной емкостью, которой хватит на годы. Функциональные различия между системами хранения памяти и точными механизмами передачи воспоминаний от ST к LTM остаются спорным вопросом.Представляют ли STM и LTM одну или несколько систем с определенными подсистемами? Хотя STM, вероятно, представляет собой подструктуру LTM, которая является своего рода долгосрочным активированным хранилищем, вместо того, чтобы искать «физическое» разделение, кажется целесообразным проверить механизмы перехода из памяти, которая является только переход к прочным воспоминаниям. Хотя классическая мультимодальная модель предполагала, что сохранение ST-воспоминаний происходит автоматически без каких-либо манипуляций, этот вопрос кажется более сложным.Явление касается количественных (количество воспоминаний) и качественных (качество памяти) характеристик.

Что касается количественных данных, хотя количество элементов Миллера 7 +/- 2 определяет количество элементов, включенных в отдельные слоты, группирование битов памяти в более крупные фрагменты (фрагменты) может позволить хранить гораздо больше информации большего размера и продолжать сохраните магическое число. Качественная проблема, или модуляция памяти при обработке, — это захватывающее явление.Кажется, что элементы STM подвергаются обработке, которая обеспечивает своего рода редактирование, которое включает в себя фрагментацию каждого элемента (разбиение на части) и его повторную проработку и переработку. Эта фаза обработки памяти называется , кодирование и может обусловливать последующую обработку, включая хранения, и поиск . Процесс кодирования включает в себя автоматическую (без осознанного осознания) и требующую усилий обработку (посредством внимания, практики и размышлений) и позволяет нам извлекать информацию, которая будет использоваться для принятия решений, ответов на вопросы и т. Д.На этапе кодирования используются три пути: визуальный (информация в виде изображения), акустический (информация в виде звука) и семантическое кодирование (значение информации). Процессы взаимосвязаны друг с другом, поэтому информация разбивается на разные компоненты. Во время выздоровления путь, который произвел кодирование, облегчает восстановление других компонентов посредством единственной цепной реакции. Например, определенный парфюм заставляет нас вспомнить определенный эпизод или образ.Следует отметить, что процесс кодирования влияет на восстановление, но само восстановление претерпевает ряд потенциальных изменений, которые могут изменить исходное содержимое.

В нейрофункциональном отношении разница между СТМ и LTM заключается в возникновении в LTM серии событий, которые должны окончательно зафиксировать инграмму (и). Этот эффект происходит через создание нейронных сетей и выражается в виде нейрофункциональных явлений, включая долгосрочную потенциацию (LTP), которая представляет собой увеличение силы нейронной передачи, происходящей от усиления синаптических связей.Этот процесс требует экспрессии генов и синтеза новых белков и связан с длительными структурными изменениями в синапсах (синаптическая консолидация) вовлеченных областей мозга, таких как гиппокамп, в случае декларативной памяти.

Роль сети гиппокампа

Следует отметить, что нейрогенез гиппокампа регулирует поддержание LTP. Однако сеть гиппокампа, включая парагиппокампальную извилину, гиппокамп и области неокортекса, не является местом, где хранятся воспоминания, но она играет решающую роль в формировании новых воспоминаний и в их последующей реактивации.Кажется, что гиппокамп имеет ограниченные возможности и получает информацию быстро и автоматически, не сохраняя ее надолго. Со временем изначально доступная информация становится постоянной в других структурах мозга (в коре), независимо от активности самого гиппокампа. Решающим механизмом этого переноса является реактивация («воспроизведение») конфигураций нейронной активности. Другими словами, гиппокамп и связанные с ним медиальные височные структуры имеют решающее значение для проведения мероприятия в целом, поскольку он организованно распределяет следы памяти.Это операционная система, которая с помощью различного программного обеспечения может хранить, систематизировать, обрабатывать и восстанавливать файлы оборудования. Эта управляемая гиппокампом реактивация (извлечение) приводит к созданию прямых связей между корковыми следами, а затем к формированию интегрированного представления в неокортексе, включая кору визуальных ассоциаций для зрительной памяти, височную кору для слуховой памяти и левую. боковая височная кора для знания значения слов. Кроме того, у гиппокампа есть и другие специфические задачи, например, в организации пространственной памяти.

Другие области мозга участвуют в процессах памяти; например, обучение моторным навыкам связано с активацией областей мозжечка и ядер ствола мозга. Кроме того, обучение перцептивной деятельности (улучшение обработки перцептивных стимулов, необходимых в повседневной деятельности, например, понимание устной и письменной речи) включает базальные ганглии, сенсорную и ассоциативную корку, тогда как обучение когнитивным навыкам (связанным с решением проблем) задействует медиальные изначально височные доли.

Явная и неявная память

	Явное хранилище памяти Явные воспоминания состоят из воспоминаний о событиях, которые произошли в внешний мир. Информация, хранящаяся в явной памяти, касается конкретное событие, которое произошло в определенное время и в определенном месте. При формировании и сохраняя явные воспоминания, ассоциации выполняются с предыдущими связанные стимулы или переживания.Следовательно, явные воспоминания могут быть вспоминают и вспоминают, и полагаются на предыдущий опыт и знания. Известно, что явные воспоминания связаны с височной долей.
	Неявное хранилище памяти Неявные воспоминания нельзя найти или запомнить, чтобы использовать их для действия и рассуждения. Они состоят из воспоминаний, необходимых для выполнения событиях и задачах, или для получения определенного ответа. Скрытый Память лучше всего проявляется при улучшении производительности задачи.Этот тип памяти проявляется через активацию сенсорной и двигательные системы, необходимые для выполнения определенной задачи. Есть два основных типа неявной памяти; повторное грунтование и обучение навыкам .
	Повторение грунтовки: Прайминг повторения происходит, когда предыдущий опыт работы со стимулами облегчает последующую обработку этих стимулов. Это явление было наблюдается в исследованиях, когда испытуемые произносят набор слов, а затем позже проверял.Более поздние тесты состоят из подготовки испытуемых частями слово и попросить дополнить слово все, что приходит в голову. Результаты этих тестов таковы, что испытуемые с большой вероятностью завершат слово, чтобы оно соответствовало словам, которые они увидели в начало. Этот тип обучения является одним из типов неявной памяти.
	Изучение навыков: Обучение навыкам состоит из выученных автоматических движений или навыков. Доступ к этим воспоминаниям возможен только при их использовании или выполнении.Обучение навыкам основано на связывании определенных стимулов с реакцией. Это делается с помощью стимула-ответа. подсистема подключения. Стимулы или перцепционный вход от внешняя среда связана с двигательными навыками, необходимыми для моторная память. При выполнении конкретной задачи или через активация других рефлекторных и двигательных систем, неявная память доступный.

Перспективная память — обзор

D Перспективные задачи памяти

Перспективная память определяется как способность помнить о выполнении намеченных действий в будущем (Brandimonte, Einstein, & McDaniel, 1996; Kerns, 2000).При изучении перспективной памяти у детей и взрослых различают задачи на перспективную память, основанные на событиях и времени (Einstein & McDaniel, 1990; Kerns, 2000). Задачи, основанные на событиях, требуют, чтобы люди выполняли заранее назначенное действие, когда стимул встречается после формирования намерения или получения указания сделать это (например, не забыть передать кому-то сообщение, когда вы его или ее видите). Задачи, зависящие от времени, требуют, чтобы люди не забыли выполнить действие в определенный момент времени или в течение определенного периода времени.Поскольку перспективная память, основанная на времени, сложнее и, как считается, развивается только в среднем детстве (Kliegel, Ropeter, & Mackinlay, 2006), исследования детей младшего возраста изучали проспективную память, основанную на событиях.

Типичная парадигма для изучения перспективной памяти включает в себя включение предполагаемой цели памяти в текущую задачу (McDaniel & Einstein, 2007). Участникам сначала дается указание выполнить определенное действие, когда они сталкиваются с определенной целью. Затем они выполняют текущую задачу, такую ​​как просмотр изображений, представленных на экране компьютера, и нажатие определенной клавиши, если отображаемые элементы совпадают по цвету или форме.В какой-то момент во время выполнения задачи отображается предполагаемая цель (например, Kliegel, Mackinlay, & Jager, 2008; Smith & Bayen, 2004; Smith, Bayen, & Martin, 2010). Поскольку этот тип задач предъявляет высокие требования к рабочей памяти и управляющей функции, его использовали только с детьми от 7 лет (Kliegel et al., 2008; Smith et al., 2010).

Чтобы создать менее сложную версию этого задания для детей младшего возраста, Ренделл, Велла, Клигель и Терретт (2009) встроили целевой стимул в компьютерную игру вождения.Играя в компьютерную игру, состоящую из вождения автомобиля по разным маршрутам, дети должны были помнить, что нужно нажимать кнопку для заправки автомобиля, когда красный свет мигает три раза и когда дежурный заправщик (отображается на другом экране) не спит. Время между миганием света и пробуждением оператора варьировалось от 0 до 20 с в зависимости от условий. Хотя целевые действия имели смысл в рамках текущей деятельности, это была относительно сложная задача, требующая от детей наблюдения за двумя условиями в течение различных интервалов задержки.Неудивительно, что 8- и 11-летние дети были более успешными, чем 5-летние, которые, тем не менее, продемонстрировали некоторую способность выполнять задание; показатель успеха составил 69% для 5-летних по сравнению с 84% и 96% для 8- и 11-летних, соответственно.

В двух исследованиях использовалась модифицированная версия этого задания, подходящая для детей в возрасте до 5 лет (Kliegel & Jäger, 2007; Kvavilashvili, Messer, & Ebdon, 2001). Текущая задача заключалась в присвоении имен картинкам в стопке карточек. Компонент предполагаемой памяти состоял в том, чтобы просить детей выполнить определенное действие, положить картинку в коробку или корзину, когда они встречают конкретную картинку (изображение яблока, изображение животного).Квавилашвили и др. (2001) исследовали успеваемость детей в возрасте 4, 5 и 7 лет и обнаружили, что дети старшего возраста (7 лет) были более успешными, чем дети младшего возраста, но различия между успеваемостью 4 и 5 лет были минимальными. Другие переменные задачи, например, когда дети столкнулись с целью (например, в середине или в конце текущей задачи), оказали более сильное влияние на успеваемость детей. Kliegel и Jäger (2007) исследовали успеваемость детей от 2 до 6 лет. Они обнаружили, что двух- и трехлетние дети показали одинаковые результаты и были менее успешными, чем четырех-, пяти- и шестилетние дети, которые также показали одинаковый уровень.Когда дети, которые не запомнили предполагаемую инструкцию памяти, были исключены из анализа, а выполнение текущей задачи контролировалось, результаты показали отсутствие доказательств предполагаемой памяти у 2-летних детей, но некоторые способности у 3-летних детей, хотя они были все еще значительно менее успешны, чем дети в возрасте от 4 до 6 лет.

Эта задача намного проще, чем предполагаемые задачи памяти, используемые для детей старшего возраста и взрослых. Тем не менее, включение целевого действия в задачу по набору карточек создает несколько надуманный набор непредвиденных обстоятельств, несмотря на использование прикрытий для оправдания целевого действия, например, Моррис, крот, которому дети называют картинки, боится других животные, поэтому фотографии животных нужно положить в коробку (Квавилашвили и др., 2001). Более натуралистические перспективные задачи памяти обнаружили доказательства лучшей предполагаемой производительности памяти у 2- и 3-летних детей по сравнению с их выполнением в более типичных перспективных задачах памяти. Sommerville, Wellman и Cultice (1983) попросили матерей дать своим 2-, 3- и 4-летним детям задачу напомнить им (матерям) о выполнении определенных задач в ходе повседневной деятельности, например: «Напомни мне купить молоко в магазине». Каждое напоминание было связано с определенным временем, обозначенным терминами, относящимися к знакомым последовательностям событий (например,г., «когда папа вернется домой»). Матери записывали, напоминали ли им дети в назначенное время. Дети в любом возрасте очень успешно напоминали своим матерям, особенно когда напоминание касалось чего-то, что им особенно интересно (например, покупка конфет в магазине), и между инструкциями и напоминанием была небольшая задержка (5 минут или меньше); в этих условиях процент успеха для разных возрастов составил 73%.

Гуахардо и Бест (2000) разработали более контролируемую, но в то же время довольно естественную задачу, в которой детям просто предлагалось не забыть попросить наклейку и закрыть дверь после того, как они выполнили задание на компьютере.Эти запросы были сделаны до того, как дети приступили к компьютерной задаче. Также было включено второе натуралистическое задание с более длительными задержками в 24 и 72 часа, в котором детей просили не забыть вернуть картинку, которую они получили в конце первой сессии, и попросить карандаш, чтобы забрать домой. Хотя 5-летние дети были более успешными в этих задачах (75% не забыли закрыть дверь, 83% не забыли попросить наклейку, 52% не забыли попросить карандаш и 73% вспомнили картинку), около 3- и годовалые дети также добились успеха (показатели успеха 25%, 52%, 29% и 37% для задач с дверью, наклейкой, карандашом и картинкой, соответственно).Дети обоих возрастов были наиболее успешными, когда не забывали попросить наклейку, что, вероятно, было для них наиболее мотивирующим заданием. Эти результаты подтверждают мнение о том, что понимание детьми задач и степень их вовлеченности в выполнение заданий могут сильно повлиять на их успеваемость. В натуралистических задачах, которые были похожи на ситуации, требующие перспективной памяти в контексте реальных слов, дошкольники демонстрировали доказательства перспективной памяти (особенно при наличии привлекательного стимула), которые до сих пор не обнаруживались у детей младше 4 лет. возраст.

Несмотря на то, что эти перспективные задачи памяти можно считать ориентированными на будущее (в отличие от ориентированных на прошлое, ретроспективных задач памяти), не очевидно, что они включают те же виды гипотетического мышления и / или мысленного моделирования, которые задействованы. в эпизодическом предвидении, отсрочке вознаграждения и планировании задач. Успешное выполнение предполагаемых задач памяти во многом зависит от процессов внимания, о чем свидетельствуют данные, свидетельствующие о том, что на производительность детей и взрослых сильно влияют требования к вниманию (Einstein, Smith, McDaniel, & Shaw, 1997; Kvavilashvili et al., 2001). Степень, в которой человек заранее мысленно смоделировал целевое действие, может не повлиять на производительность; скорее, способность замечать целевой стимул, когда он встречается, и вспоминать проинструктированное действие, важна для успеха. Как показали исследования в области эпизодического предвидения и планирования, уменьшение требований к заданиям и использование более естественных и мотивирующих контекстов для извлечения информации улучшают успеваемость детей младшего возраста.

Что происходит с воспоминаниями после того, как они больше не нужны?

Shutterstock На протяжении всей нашей жизни у нас есть множество переживаний, которые определяют то, как мы затем ведем себя в мире.Некоторые из этих уроков усваиваются быстро, например, почему мы не должны класть руку на горячую сковороду на плите.

Другие, более автобиографические переживания могут быть сохранены и воспроизведены явно как наши воспоминания.

Эти воспоминания можно вспомнить и описать, например, то, что мы делали в определенные дни рождения, или события из наших праздников. Мы также можем научиться выполнять определенные действия и поведение, которые являются для нас совершенно новыми, например, научиться ездить на велосипеде и водить машину.Эти действия можно рассматривать как мышечные воспоминания или «недекларативную» память.

Забытые, но не исчезнувшие

Однако, похоже, мы не сохраняем все наши воспоминания и переживания. Бывают моменты в вашей жизни, когда вы задумываетесь о вопросах базовых общих знаний и задаетесь вопросом, откуда возникли эти пробелы в информации. Несмотря на все эти часы учебы в школе, многие из нас не могут вспомнить, как сказать «два пива, пожалуйста» по-испански, когда мы в отпуске, или как разработать определенный угол треугольника, несмотря на то, что мы в совершенстве владеем этими навыками. несколько лет назад.

Почему мы теряем информацию, которую мы узнали? Он все еще там, но недоступен, или он ушел навсегда?

Память можно представить как состоящую из двух компонентов: хранилище — процесс кодирования памяти и извлечение — процесс вызова памяти. Воспоминания хранятся в хранилищах краткосрочной памяти, а затем могут быть перенесены в долговременную память.

Кратковременная память имеет ограниченный объем (около семи элементов) и продолжительность (15-30 секунд).Есть два способа проверки емкости: один — это диапазон, другой — эффект новизны. «Магическое» число 7 Миллера (1956) (плюс-минус два) свидетельствует о способности кратковременной памяти.

Большинство взрослых могут хранить в своей кратковременной памяти от пяти до девяти предметов. По мнению исследователей Аткинсона и Шиффрина (1971), продолжительность кратковременной памяти составляет от 15 до 30 секунд. По истечении этого времени информация затухает и исчезает, если не повторяется устно (репетиция), что сохраняет информацию в кратковременной памяти.Затем информация, которая сохраняется в кратковременной памяти, может перейти в долговременную память.

Таким образом, часть информации можно усвоить на практике, что позволяет легко вспомнить ее в ходе теста через несколько дней. Однако сила памяти в то время вводит в заблуждение, когда дело доходит до предсказания, будем ли мы помнить ее в будущем.

«Каждый раз, когда я узнаю что-то новое, это выталкивает старые вещи из моего мозга». — Гомер Симпсон

«Симпсоны» Это говорит о том, что приобретение новых воспоминаний мешает ранее сохраненной информации и указывает на то, что человеческий мозг имеет ограничение на то, сколько информации может быть сохранено.Мы не знаем емкости мозга или полной емкости нашей памяти.

Теоретически емкость долговременной памяти может быть неограниченной, при этом основным ограничением для отзыва является доступность, а не наличие. Мозг содержит огромное количество клеток, которые, как предполагается, работают вместе как сеть для кодирования воспоминаний и их хранения.

В когнитивной психологии существует теория забывания, которая предполагает, что кодирование новых воспоминаний может мешать воспроизведению ранее закодированных воспоминаний (известное как ретроактивное вмешательство).Это вмешательство предлагается для предотвращения вызова определенного воспоминания путем конкуренции за выражение. Таким образом, новое воспоминание блокирует обращение к старому воспоминанию.

Теория сбоя извлечения

Ошибка извлечения — это когда информация находится в долговременной памяти, но недоступна. Когда мы формируем воспоминания, мы также узнаем о ситуации и окружении. Они могут формировать поисковые подсказки.

Эти реплики вызывают поиск в памяти, и без них информация может быть недоступна.Эти подсказки действуют как подсказка или подсказка, которая может помочь восстановить память.

Забыть лучше всего, когда ситуация, когда необходимо вспомнить информацию, сильно отличается от ситуации, когда информация была закодирована. Это может означать, что информацию, которую мы узнали в школьной среде, не так легко получить в «реальном мире». Итак, если вы выучили испанскую фразу «два пива, пожалуйста» в баре, вы легко сможете вспомнить ее, когда снова окажетесь в той же обстановке.

Эти поисковые сигналы могут быть важны для людей, страдающих нарушениями памяти, вызванными нейродегенеративными заболеваниями, такими как болезнь Альцгеймера.

Отсутствие возможности вспомнить информацию очень расстраивает. Это, в свою очередь, может вызвать изменение внутреннего (эмоционального) состояния человека, что еще больше затрудняет вспоминание. Тем не менее, предоставляя подсказки для поиска, такие как старые фотографии или возвращаясь в дом, в котором прошло детство, можно вызвать поток утерянных воспоминаний.

Эта статья изначально была опубликована на сайте The Conversation. Прочтите оригинальную статью.

Потеря памяти и забывчивость

Сколько раз вы заходили в комнату и забывали, что собирались там делать? Напрасно искали ключи, которые таинственным образом исчезли? Забыли имя человека, которого вы должны знать? Эти моменты забывчивости известны как возрастная потеря памяти (ARML). Они случаются со всеми — даже с молодыми людьми.Они могут заставить вас задуматься, теряете ли вы свое преимущество, и это понятно. Фактически, к 60 годам более половины взрослых так же озабочены своей памятью.

Однако эти незначительные провалы в памяти обычно являются результатом нормальных изменений в структуре и функциях вашего мозга. Исследования памяти показывают, что около трети здоровых пожилых людей испытывают трудности с декларативной памятью (способностью вспоминать факты), но значительное число 80-летних справляются с трудными тестами на память так же хорошо, как люди в возрасте от 30 до 30 лет.

Исследования также показывают, что как только что-то усвоено, оно одинаково хорошо запоминается для всех возрастных групп, даже если пожилым людям требуется немного больше времени, чтобы выучить это. Это означает, что по мере того, как вы становитесь старше, вам, возможно, придется уделять больше внимания новой информации, которую вы хотите запомнить, или использовать разные способы улучшить свой процесс обучения и вызвать воспоминания.

Нормальная потеря памяти в сравнении с деменцией

Существует разница между нормальной потерей памяти и более серьезным заболеванием, например, деменцией.Многие люди с возрастом испытывают незначительную потерю памяти и забывчивость, и это нормальная часть старения. Однако эти провалы в памяти иногда могут быть признаком слабоумия.

Есть одно основное различие между нормальным ARML и деменцией: ARML мало влияет на вашу повседневную производительность, и вы можете жить нормальной и независимой жизнью. С другой стороны, деменция — это стойкое ухудшение вашей памяти, языка, суждений и абстрактного мышления.

Например, если вы забыли, куда положили ключи от машины, это признак нормального ARML.Но забыть, для чего нужны ключи, — это признак слабоумия.

Распространенные проблемы потери памяти и забывчивости

Здоровые люди могут испытывать потерю памяти и забывчивость в любом возрасте.

Вот шесть проблем с памятью, которые считаются нормальными:

• Неверная атрибуция. Неправильная атрибуция происходит, когда вы точно помните только часть чего-то и забываете такую ​​деталь, как время, место или человека.Этот тип потери памяти также может произойти, если вы считаете, что возникшая у вас мысль была оригинальной, хотя на самом деле она возникла из-за того, что вы ранее читали или слышали, но о чем забыли. Это становится более распространенным с возрастом, потому что с возрастом растут и ваши воспоминания.
• Внушаемость. Это похоже на неправильную атрибуцию. Внушаемость возникает, когда ваше воспоминание о чем-то изменено ложной информацией от другого человека или источника. Например, вы могли правильно вспомнить, что ваш любимый игрушечный поезд в детстве был синим.Но ваш брат сказал, что он красный, поэтому — со временем — ваша память изменилась, и теперь вы помните, что поезд был красным.
• Мимолетность. Это тенденция забывать факты или события с течением времени. Память имеет свойство «пользуйся или теряй». Другими словами, вы вряд ли забудете воспоминания, которые вспоминаете и используете чаще всего. Мимолетность может показаться признаком слабости памяти. Однако исследователи мозга считают, что это полезно, потому что оно очищает ваш мозг от неиспользуемых воспоминаний и освобождает место для новых, более полезных.
• Рассеянность. Этот тип забывчивости случается, когда вы не уделяете достаточно внимания. Вы забыли, куда положили ключи, потому что не зацикливались на том, где их кладете. Ваше внимание было куда-то еще. Рассеянность также может означать, что вы забыли что-то сделать в определенное время, например, принять лекарство или записаться на прием.
• Блокировка. Кто-нибудь когда-нибудь задавал вам вопрос, и ответ крутился у вас на языке, но вы просто не могли об этом подумать? Это называется блокировкой.Блокировка — это временная неспособность вспомнить. Во многих случаях барьер — это воспоминание, подобное тому, которое вы ищете. Эта конкурирующая память не дает вам запомнить нужную информацию.
• Смещение. Даже самые яркие воспоминания — не безупречные снимки реальности. Ваш личный опыт, убеждения, знания и настроение влияют на ваши воспоминания и восприятие, когда они закодированы в вашем мозгу. Это означает, что когда вы восстанавливаете воспоминание, ваше настроение и другие предубеждения в этот момент могут влиять на то, какую информацию вы на самом деле вспоминаете.

Причины потери памяти и забывчивости

Вы можете найти утешение, зная, что существует множество излечимых причин незначительной временной потери памяти и забывчивости. Ваше общее состояние здоровья и окружающая среда — это лишь некоторые из них. Когда вы предпримете шаги для оценки и лечения этих причин, вы можете обнаружить, что к вам вернулась память.

Вот несколько общих факторов, которые могут повлиять на вашу память:

• Недосыпание. Недосыпание — главный фактор потери памяти и забывчивости. Вы должны стремиться к шести-восьми часам качественного сна каждую ночь для лучшей функции памяти. Регулярные привычки сна — например, ложиться спать в одно и то же время каждую ночь и просыпаться в одно и то же время каждое утро — также могут сделать вас менее забывчивым.
• Стресс и тревога. Каждый человек испытывает определенный стресс и беспокойство. То, как вы справляетесь с этими чувствами, важно для вашего общего здоровья и благополучия.При отсутствии лечения стресс и беспокойство могут способствовать потере памяти и забывчивости. Но если вы сосредоточитесь на подзарядке батарей, когда жизнь кажется невыносимой, скорее всего, ваша память восстановится.
• Депрессия. Не все, кто борется с депрессией, испытывают ее одинаково. Однако это может повлиять на вашу способность концентрироваться, запоминать детали, оставаться организованным и принимать решения. Обращение за профессиональной помощью и лечение депрессии может положительно повлиять на многие области вашей жизни, включая вашу память.
• Проблемы с щитовидной железой. Ваша щитовидная железа контролирует ваш метаболизм, что также может влиять на вашу память. Если у вас гипотиреоз (недостаточная активность щитовидной железы), процессы в вашем организме замедляются. Это может заставить вас чувствовать себя вялым и забывчивым. Если у вас гипертиреоз (сверхактивная щитовидная железа), процессы в вашем организме ускоряются. Это может сбить вас с толку и дезорганизовать. Простой анализ крови может определить, есть ли у вас проблемы с щитовидной железой.
• Дефицит витамина B12. Достаточное количество витамина B12 может помочь защитить ваш мозг от потери памяти и забывчивости. Хорошие источники витамина B12 включают нежирные молочные продукты, мясо и птицу, яйца и морепродукты. С возрастом усвоение питательных веществ замедляется, что затрудняет получение организмом необходимых витаминов, необходимых для правильного функционирования. Если у вас дефицит витамина B12, вы можете получать ежемесячные инъекции, чтобы оставаться здоровым.
• Злоупотребление алкоголем. Чрезмерное употребление алкоголя может нарушить кратковременную память даже после того, как действие алкоголя прошло.Лучше придерживаться рекомендации не более двух напитков в день для мужчин и не более одного напитка в день для женщин. Один напиток обычно определяется как 1,5 унции крепких спиртных напитков, 5 унций вина или 12 унций пива.
• Лекарства. Многие лекарства, отпускаемые по рецепту и без рецепта, или их комбинации могут повлиять на вашу память, вызывая спутанность сознания или сонливость. Это может затруднить уделение пристального внимания новой информации. Обычные лекарства, влияющие на вашу память и функцию мозга, включают антигистаминные, антидепрессанты, успокаивающие, миорелаксанты, снотворные и обезболивающие.Если вы подозреваете, что лекарства влияют на вашу память, поговорите со своим врачом.

Стратегии предотвращения потери памяти и забывчивости

Те же стратегии, которые способствуют укреплению здоровья и благополучия, также помогают развить сильный ум и память. Принимая меры по предотвращению потери памяти и забывчивости, вы улучшите и другие аспекты своей жизни.

Вот шаги, которые вы можете предпринять, чтобы предотвратить потерю памяти и забывчивость:

• Регулярно занимайтесь спортом. Физическая подготовка и умственная подготовка идут рука об руку. Упражнения полезны для ваших легких, и исследования показывают, что люди с хорошей функцией легких, как правило, обладают более острой памятью и функцией мозга. Регулярные упражнения также помогают снизить риск диабета, высокого уровня холестерина, высокого кровяного давления и инсульта — болезней, которые могут привести к потере памяти. Итак, прогуляйтесь по кварталу, воспользуйтесь лестницей вместо лифта, займитесь физическими упражнениями или изучите новый вид спорта, например, теннис. Все это может помочь защитить от потери памяти и забывчивости.
• Соблюдайте сбалансированную диету. Сбалансированная диета, богатая сложными углеводами (цельнозерновые, бобы, фрукты и овощи) и жирными кислотами омега-3 (лосось, скумбрия, канола и грецкие орехи) важна для вашего общего здоровья, а также для вашего мозга. Старайтесь избегать насыщенных и трансжиров, которые могут закупорить артерии и повысить уровень ЛПНП (плохого холестерина). Вам также следует избегать употребления лишних калорий, чтобы поддерживать здоровый вес. Это может снизить риск таких заболеваний, как диабет и гипертония, которые могут ухудшить вашу память.
• Высыпайтесь. Как упоминалось ранее, сон важен для правильной работы мозга, и вам следует стремиться к тому, чтобы спать по шесть-восемь часов каждую ночь. Качество — это ключ к успеху. Некоторые люди с проблемами дыхания могут спать по 10 часов и не чувствовать себя отдохнувшими. У других возникают трудности с засыпанием и засыпанием из-за бессонницы, которая с возрастом становится все более распространенной. Определенные привычки могут помочь вам добиться качественного сна каждую ночь:
  • Установите и поддерживайте регулярный режим сна
  • Делайте зарядку утром, а не вечером
  • Избегайте кофе и других источников кофеина
  • Не спать днем ​​
  • Выпейте перед сном стакан теплого молока
• Создайте сильную сеть поддержки. Построение и поддержание крепких, здоровых отношений с членами семьи, друзьями, соседями и другими членами сообщества может улучшить вашу умственную работоспособность во многих отношениях. Часто это связано с деятельностью, которая бросает вызов вашему разуму и может помочь предотвратить одиночество, стресс и депрессию. Важно иметь группу поддержки, состоящую из людей, которые будут поддерживать и воспитывать вас. Итак, восстановите отношения со старыми друзьями, вступите в книжный клуб или посетите свой общественный центр.
• Продолжайте учиться. Исследования показывают, что существует сильная взаимосвязь между вашим уровнем образования и умственными способностями, включая память. Другими словами, чем больше образования вы получите, тем сильнее будет ваш разум и лучше ваша память. Независимо от вашего уровня образования, вы можете учиться всю жизнь. Возьмите уроки обучения взрослых, регулярно читайте, будьте в курсе текущих дел, найдите новое хобби или поиграйте в увлекательные игры. Это всего лишь несколько вещей, которые вы можете сделать, чтобы обострить свой ум и предотвратить потерю памяти и забывчивость.

Если у вас все еще есть проблемы с памятью, возможно, пришло время обратиться за профессиональной помощью. Позвоните в справочную службу по вопросам психического здоровья Parkview по телефону (260) 373-7500 или (800) 284-8439 в любое время 24 часа в сутки. Наши специализированные специалисты по оценке готовы помочь вам выбрать соответствующий уровень помощи или ресурсов для вашей ситуации.

Часто задаваемые вопросы об Amazon RDS | Облачная реляционная база данных

Читать реплики

Вопрос: Что означает запуск инстанса БД в качестве реплики для чтения?

Реплики чтения позволяют легко воспользоваться преимуществами встроенных функций репликации поддерживаемых механизмов для эластичного масштабирования за пределы ограничений емкости одного экземпляра БД для рабочих нагрузок базы данных с большим количеством операций чтения.Реплику для чтения можно создать несколькими щелчками мыши в Консоли управления AWS или с помощью API CreateDBInstanceReadReplica. После создания реплики для чтения обновления базы данных в исходном экземпляре БД будут реплицированы с использованием собственной асинхронной репликации поддерживаемого механизма. Вы можете создать несколько реплик чтения для данного исходного инстанса БД и распределить между ними трафик чтения вашего приложения.

Поскольку реплики чтения используют встроенную репликацию поддерживаемых механизмов, они подвержены ее сильным сторонам и ограничениям.В частности, обновления применяются к репликам для чтения после того, как они происходят в исходном экземпляре БД, и задержка репликации может значительно различаться. Реплики чтения могут быть связаны с развертываниями в нескольких зонах доступности, чтобы получить преимущества масштабирования чтения в дополнение к повышенной доступности записи в базу данных и надежности данных, обеспечиваемым развертываниями в нескольких зонах доступности.

Вопрос: В каких случаях следует рассмотреть возможность использования реплики чтения Amazon RDS?

Существует множество сценариев, в которых может иметь смысл развертывание одной или нескольких реплик чтения для данного экземпляра исходной БД.Распространенные причины развертывания реплики чтения:

• Расширение возможностей вычислений или операций ввода-вывода отдельного экземпляра БД для рабочих нагрузок базы данных с большим количеством операций чтения. Этот избыточный трафик чтения может быть направлен на одну или несколько реплик чтения.
• Обслуживает трафик чтения, пока исходный экземпляр БД недоступен. Если ваш исходный инстанс БД не может принимать запросы ввода-вывода (например, из-за приостановки ввода-вывода для резервного копирования или планового обслуживания), вы можете направить трафик чтения на ваши реплики для чтения.В этом случае помните, что данные в реплике для чтения могут быть «устаревшими», поскольку исходный инстанс БД недоступен.
• Сценарии бизнес-отчетности или хранилищ данных; вы можете захотеть, чтобы запросы бизнес-отчетов выполнялись для реплики чтения, а не для вашего основного производственного инстанса БД.
• Вы можете использовать реплику для чтения для аварийного восстановления исходного инстанса БД в том же регионе AWS или в другом регионе.

Q: Нужно ли мне включать автоматическое резервное копирование в моем инстансе БД, прежде чем я смогу создавать реплики для чтения?

Да.Включите автоматическое резервное копирование на исходном инстансе БД перед добавлением реплик для чтения, задав для периода хранения резервных копий значение, отличное от 0. Чтобы реплики для чтения работали, резервное копирование должно оставаться включенным.

Вопрос: Какие версии ядер баз данных поддерживают реплики чтения Amazon RDS?

Amazon Aurora: Все кластеры БД.

Amazon RDS для MySQL: Все инстансы БД поддерживают создание реплик чтения.Автоматическое резервное копирование должно быть и оставаться включенным в исходном экземпляре БД для операций чтения реплик. Автоматическое резервное копирование на реплике поддерживается только для реплик чтения Amazon RDS под управлением MySQL 5.6 и более поздних версий, но не 5.5.

Amazon RDS для PostgreSQL: инстансов БД с PostgreSQL версии 9.3.5 или новее поддерживают создание реплик чтения. Существующие экземпляры PostgreSQL до версии 9.3.5 необходимо обновить до PostgreSQL версии 9.3.5, чтобы использовать реплики чтения Amazon RDS.

Amazon RDS для MariaDB: Все инстансы БД поддерживают создание реплик чтения. Автоматическое резервное копирование должно быть и оставаться включенным в исходном инстансе БД для операций чтения реплик.

Amazon RDS для Oracle: Поддерживается для Oracle версии 12.1.0.2.v12 и выше и для всех версий 12.2 с использованием модели «Принеси свою собственную лицензию» с Oracle Database Enterprise Edition и лицензирован для Active Data Guard Option.

Amazon RDS для SQL Server : реплики чтения поддерживаются в Enterprise Edition в конфигурации с несколькими зонами доступности, когда базовая технология репликации использует группы доступности AlwaysOn для SQL Server версий 2016 и 2017.

Q: Как мне развернуть реплику чтения для данного инстанса БД?

Реплику для чтения можно создать за считанные минуты с помощью стандартного API CreateDBInstanceReadReplica или несколькими щелчками мыши в Консоли управления AWS. При создании реплики для чтения вы можете идентифицировать ее как реплику для чтения, указав SourceDBInstanceIdentifier. SourceDBInstanceIdentifier — это идентификатор инстанса БД «исходного» инстанса БД, из которого вы хотите выполнить репликацию.Как и для стандартного инстанса БД, вы также можете указать зону доступности, класс инстанса БД и предпочтительный период обслуживания. Версия движка (например, PostgreSQL 9.3.5) и распределение хранилища реплики для чтения наследуются от исходного экземпляра БД. Когда вы инициируете создание реплики для чтения, Amazon RDS делает снимок вашего исходного инстанса БД и начинает репликацию. В результате вы испытаете кратковременную приостановку ввода-вывода в исходном экземпляре БД при создании моментального снимка. Приостановка ввода-вывода обычно длится порядка одной минуты, и ее можно избежать, если исходный инстанс БД является развертыванием в нескольких зонах доступности (в случае развертываний в нескольких зонах доступности моментальные снимки берутся из резервного).Amazon RDS в настоящее время также работает над оптимизацией (которая будет выпущена в ближайшее время), так что если вы создадите несколько реплик чтения в течение 30-минутного окна, все они будут использовать один и тот же исходный моментальный снимок, чтобы минимизировать влияние ввода-вывода («наверстывание» репликация для каждой реплики чтения начнется после создания).

Q: Как мне подключиться к моим репликам для чтения?

Вы можете подключиться к реплике для чтения так же, как и к стандартному экземпляру БД, используя API DescribeDBInstance или Консоль управления AWS для получения конечных точек для чтения реплик.Если у вас есть несколько реплик чтения, ваше приложение должно определить, как трафик чтения будет распределяться между ними.

Q: Сколько реплик чтения я могу создать для данного экземпляра исходной БД?

Amazon RDS для MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle и SQL Server позволяет создавать до 5 реплик чтения для данного исходного инстанса БД.

Вопрос: Могу ли я создать реплику для чтения в регионе AWS, отличном от реплики исходного инстанса БД?

Да, Amazon RDS (кроме RDS для SQL Server) поддерживает межрегиональные реплики чтения.Время между записью данных в исходный экземпляр БД и их доступностью в реплике для чтения будет зависеть от задержки в сети между двумя регионами.

Вопрос: Поддерживают ли реплики чтения Amazon RDS синхронную репликацию?

Нет. Реплики чтения в Amazon RDS для MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle и SQL Server реализованы с использованием собственной асинхронной репликации этих механизмов. Amazon Aurora использует другой, но все еще асинхронный механизм репликации.

Q: Могу ли я использовать реплику для чтения, чтобы повысить доступность записи в базе данных или защитить данные в моем исходном экземпляре БД от сценариев сбоя?

Если вы хотите использовать репликацию для увеличения доступности записи в базу данных и защиты последних обновлений базы данных от различных сбоев, мы рекомендуем вам запустить свой инстанс БД как развертывание в нескольких зонах доступности. При использовании реплик чтения Amazon RDS, в которых используется собственная асинхронная репликация поддерживаемых механизмов, записи в базу данных происходят в реплике чтения после того, как они уже произошли в исходном инстансе БД, и эта «задержка» репликации может значительно различаться.Напротив, репликация, используемая при развертывании в нескольких зонах доступности, является синхронной, что означает, что все операции записи в базу данных выполняются одновременно на первичном и резервном серверах. Это защищает ваши последние обновления базы данных, поскольку они должны быть доступны в резервном режиме в случае необходимости переключения при отказе. Кроме того, при развертывании в нескольких зонах доступности осуществляется полное управление репликацией. Amazon RDS автоматически отслеживает условия отказа инстанса БД или отказ зоны доступности и инициирует автоматическое переключение на резервный (или на реплику чтения, в случае Amazon Aurora) в случае сбоя.

Вопрос: Могу ли я создать реплику для чтения с развертыванием инстанса БД в нескольких зонах доступности в качестве источника?

Да. Поскольку инстансы БД в нескольких зонах доступности удовлетворяют другие потребности, чем реплики для чтения, имеет смысл использовать их вместе для производственных развертываний и связать реплику для чтения с развертыванием инстансов БД в нескольких зонах доступности. «Исходный» экземпляр Multi AZ-DB обеспечивает повышенную доступность записи и надежность данных, а соответствующая реплика чтения улучшит масштабируемость трафика чтения.

Вопрос: Могу ли я настроить свои реплики чтения Amazon RDS для нескольких зон доступности?

Да. Amazon RDS для MySQL, MariaDB, PostgreSQL и Oracle позволяет включить конфигурацию в нескольких зонах доступности для реплик чтения для поддержки аварийного восстановления и минимизировать время простоя из-за обновлений ядра.

Q: Если мои реплики для чтения используют в качестве источника развертывание инстанса БД в нескольких зонах доступности, что произойдет, если произойдет переключение в нескольких зонах доступности?

В случае аварийного переключения в нескольких зонах доступности любые связанные и доступные реплики чтения автоматически возобновят репликацию после завершения аварийного переключения (получение обновлений от недавно назначенного основного).

Q: Могу ли я создать реплику для чтения другой реплики для чтения?

Amazon Aurora, Amazon RDS для MySQL и MariaDB: Вы можете создать реплику чтения второго уровня из существующей реплики чтения первого уровня. Создав реплику чтения второго уровня, вы можете перенести часть нагрузки репликации с экземпляра главной базы данных на реплику чтения первого уровня. Обратите внимание, что реплика чтения второго уровня может еще больше отставать от мастера из-за дополнительной задержки репликации, возникающей при репликации транзакций с мастера на реплику первого уровня, а затем на реплику второго уровня.

Amazon RDS для PostgreSQL, Oracle и SQL Server: Реплики чтения реплик чтения в настоящее время не поддерживаются.

В: Могут ли мои реплики чтения принимать только операции чтения из базы данных?

Реплики чтения предназначены для обслуживания трафика чтения. Однако могут быть случаи использования, когда опытные пользователи хотят выполнять операторы SQL языка определения данных (DDL) для реплики чтения. Примеры могут включать добавление индекса базы данных в реплику для чтения, которая используется для бизнес-отчетов, без добавления того же индекса в соответствующий исходный экземпляр БД.

Amazon RDS для MySQL можно настроить так, чтобы разрешить операторы DDL SQL для реплики чтения. Если вы хотите разрешить операции, отличные от операций чтения для данной реплики чтения, измените активную группу параметров БД для реплики чтения, установив для параметра «read_only» значение «0».

Amazon RDS для PostgreSQL в настоящее время не поддерживает выполнение операторов DDL SQL для реплики чтения.

Q: Могу ли я повысить свою реплику для чтения до «автономного» инстанса БД?

Да.Дополнительные сведения см. В Руководстве пользователя Amazon RDS.

Q: Будет ли моя реплика для чтения обновляться вместе с исходным экземпляром БД?

Обновления исходного экземпляра БД будут автоматически реплицированы на все связанные реплики чтения. Однако с технологией асинхронной репликации поддерживаемых движков реплика чтения может отставать от своего исходного экземпляра БД по ряду причин. Типичные причины включают:

• Объем ввода-вывода записи в исходный инстанс БД превышает скорость, с которой изменения могут применяться к реплике чтения (эта проблема особенно вероятна, если вычислительная мощность реплики чтения меньше, чем у исходного инстанса БД)
• Сложные или длительные транзакции в исходном инстансе БД задерживают репликацию в реплику чтения
• Сетевые разделы или задержка между исходным экземпляром БД и репликой чтения

Реплики чтения зависят от сильных и слабых сторон собственной репликации поддерживаемых механизмов.Если вы используете реплики чтения, вы должны знать о возможной задержке между репликой чтения и ее исходным инстансом БД или «несогласованностью».

Вопрос: Как мне увидеть состояние моих активных реплик чтения?

Вы можете использовать стандартный DescribeDBInstances API для возврата списка всех развернутых вами инстансов БД (включая реплики для чтения) или просто щелкнуть вкладку «Экземпляры» в консоли Amazon RDS.

Amazon RDS позволяет увидеть, насколько реплика чтения отстает от исходного инстанса БД.Время в секундах, в течение которого реплика чтения отстает от ведущего, публикуется в виде метрики Amazon CloudWatch («Задержка реплики»), доступной через Консоль управления AWS или API Amazon CloudWatch. Для Amazon RDS для MySQL источник этой информации тот же, что и при вводе стандартной команды MySQL «Показать статус ведомого» для реплики чтения. Для Amazon RDS для PostgreSQL вы можете использовать представление pg_stat_replication в исходном инстансе БД для изучения показателей репликации.

Amazon RDS отслеживает состояние репликации ваших реплик чтения и обновляет поле Replication State в консоли управления AWS на «Ошибка», если репликация останавливается по какой-либо причине (например,g. попытка выполнения запросов DML к вашей реплике, которые конфликтуют с обновлениями, сделанными в экземпляре главной базы данных, может привести к ошибке репликации). Вы можете просмотреть подробные сведения о связанной ошибке, вызванной механизмом MySQL, просмотрев поле «Ошибка репликации» и предпринять соответствующие действия для восстановления после нее. Дополнительные сведения об устранении неполадок репликации см. В разделе «Устранение неполадок с репликой чтения» Руководства пользователя Amazon RDS для MySQL или PostgreSQL.

Если ошибка репликации исправлена, состояние репликации меняется на Репликация.

Q: Я увеличил вычислительную мощность и / или емкость хранилища исходного экземпляра БД. Должен ли я также масштабировать ресурсы для связанных реплик чтения?

Для эффективной работы репликации рекомендуется, чтобы реплики чтения имели столько же или больше вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, сколько их соответствующие исходные экземпляры БД. В противном случае задержка репликации может увеличиться или в вашей реплике чтения может не хватить места для хранения реплицированных обновлений.

В: Как удалить реплику для чтения? Будет ли он удален автоматически при удалении исходного инстанса БД?

Реплику для чтения можно легко удалить несколькими щелчками мыши в Консоли управления AWS или передав ее идентификатор инстанса БД в API DeleteDBInstance.

Реплика Amazon Aurora останется активной и продолжит принимать трафик чтения даже после удаления соответствующего исходного инстанса БД.Одна из реплик в кластере будет автоматически назначена новым мастером и начнет принимать трафик записи.

Реплика чтения Amazon RDS для MySQL или MariaDB останется активной и продолжит принимать трафик чтения даже после удаления соответствующего исходного инстанса БД. Если вы хотите удалить реплику чтения в дополнение к исходному экземпляру БД, вы должны сделать это явно с помощью DeleteDBInstance API или Консоли управления AWS.

Если вы удалите Amazon RDS для инстанса БД PostgreSQL, который имеет реплики чтения, все реплики чтения будут переведены в автономные инстансы БД и смогут принимать трафик как чтения, так и записи.Новые инстансы БД будут работать независимо друг от друга. Если вы хотите удалить эти инстансы БД в дополнение к исходному инстансу БД, вы должны сделать это явно с помощью DeleteDBInstance API или Консоли управления AWS.

Q: Сколько стоят реплики чтения? Когда начинается и когда заканчивается выставление счетов?

Реплика чтения оплачивается как стандартный инстанс БД и по тем же ставкам. Как и в случае со стандартным экземпляром БД, ставка за «час инстанса БД» для реплики чтения определяется классом экземпляра БД реплики для чтения — актуальную информацию о ценах см. На странице цен.Плата за передачу данных при репликации между исходным инстансом БД и репликой чтения в одном регионе AWS не взимается.

Выставление счетов за реплику для чтения начинается, как только реплика будет успешно создана (т. Е. Когда статус указан как «активный»). За реплику чтения будет по-прежнему начисляться счет по стандартным часам работы инстанса БД Amazon RDS, пока вы не дадите команду на ее удаление.

Влияние сна на обучение и память | Институт хронобиологии и сна

Автор: Келли Каппелло, Б.А.

Для многих студентов обычная практика — бодрствовать всю ночь для учебы. По данным Medical News Today, около 20 процентов студентов проводят ночь напролет не реже одного раза в месяц, а около 35 процентов не ложатся спать после трех часов утра один или несколько раз в неделю.

При этом не ложиться спать всю ночь, чтобы учиться — одно из худших вещей, которые ученики могут сделать для своих оценок. В октябре 2019 года два профессора Массачусетского технологического института обнаружили взаимосвязь между сном и результатами тестов: чем меньше студенты спали в течение семестра, тем хуже их результаты.

Итак, почему сон так важен для результатов тестов? Хотя ответ кажется простым: ученики просто успевают лучше, когда они не устают морально или физически, правда может быть гораздо сложнее и интереснее.

За последние 20 лет ученые обнаружили, что сон влияет не только на способность студентов хорошо учиться; это улучшает их способность учиться, запоминать, запоминать, вспоминать и использовать свои новые знания для творческого решения проблем. Все это способствует повышению результатов тестов.

Давайте взглянем на некоторые из наиболее интересных исследований, посвященных влиянию сна на обучение и память.

Как сон улучшает способность учиться?

При изучении фактов и информации большая часть того, что мы узнаем, временно сохраняется в области мозга, называемой гиппокампом. Некоторые ученые предполагают, что, как и большинство центров хранения, гиппокамп имеет ограниченную емкость. Это означает, что если гиппокамп заполнен, и мы попытаемся узнать больше информации, мы не сможем это сделать.

К счастью, многие ученые также предполагают, что сон, особенно сон 2-й и 3-й стадий, играет роль в восстановлении нашей способности к обучению. В одном исследовании группа из 44 участников прошла две строгие учебные сессии, один раз в полдень, а второй — в 18:00. Половине группы было разрешено вздремнуть между занятиями, в то время как другая половина принимала участие в стандартных мероприятиях. Исследователи обнаружили, что группа, которая дремала между учебными занятиями, училась в 18:00 так же легко, как и в полдень.Группа, которая не спала, однако, испытала значительное снижение способности к обучению [1].

Как сон улучшает способность запоминать информацию?

Люди знали о пользе сна для восстановления памяти на протяжении тысяч лет. Фактически, первое упоминание об этом откровении относится к первому веку нашей эры. Ректор Квинтилиан заявил: «Это любопытный факт, причина которого не очевидна, что интервал в одну ночь значительно увеличивает силу памяти.”

В прошлом веке ученые много раз проверяли эту теорию, часто обнаруживая, что сон улучшает сохранение памяти и отзывчивость на 20-40 процентов. Недавние исследования привели ученых к предположению, что стадия 3 (глубокий сон без быстрых движений глаз или медленный сон) может быть особенно важна для улучшения сохранения памяти и припоминания [2].

Как сон улучшает долговременную память?

Ученые предполагают, что сон также играет важную роль в формировании долговременных воспоминаний.По словам Мэтью Уокера, профессора нейробиологии и психологии Калифорнийского университета в Беркли, МРТ показывает, что медленные мозговые волны 3-й стадии сна (глубокий медленный сон) «служат курьерской службой», транспортируя воспоминания из гиппокампа в другие более постоянные места хранения. [3].

Как сон улучшает способность творчески решать проблемы?

Многие тесты предназначены для оценки навыков критического мышления и творческого решения проблем. Недавние исследования привели ученых к предположению, что сон, особенно быстрый сон, играет роль в укреплении этих навыков.В одном исследовании ученые проверили влияние быстрого сна на способность решать головоломки-анаграммы (словесные схватки, такие как «EOUSM» вместо «МЫШЬ»), способность, которая требует сильного творческого мышления и навыков решения проблем.

В ходе исследования участники решили несколько головоломок анаграмм перед сном в лаборатории сна с электродами, размещенными на их головах. Субъекты просыпались четыре раза в течение ночи для решения головоломок анаграмм, дважды во время медленного сна и два раза во время быстрого сна.

Исследователи обнаружили, что, когда участники просыпались во время быстрого сна, они могли решить на 15-35 процентов больше головоломок, чем когда они просыпались во время быстрого сна. Они также работали на 15–35% лучше, чем в середине дня [4]. Кажется, что быстрый сон может сыграть важную роль в улучшении способности решать сложные проблемы.

Итак, в чем суть?

Исследования сна за последние 20 лет показывают, что сон не просто дает студентам энергию, необходимую им для учебы и хороших результатов на тестах.Сон действительно помогает учащимся учиться, запоминать, запоминать, вспоминать и использовать свои новые знания, чтобы находить творческие и новаторские решения.

Неудивительно, что ранее упомянутое исследование Массачусетского технологического института не показало улучшения в оценках тех, кто уделял первоочередное внимание сну только ночью перед большим тестом. Фактически, исследователи Массачусетского технологического института пришли к выводу, что если студенты хотят увидеть улучшение своих результатов тестов, они должны уделять первостепенное внимание своему сну в течение всего учебного процесса. Если поздно ложиться на учебу, то это не окупается.

Хотите узнать больше о влиянии сна на обучение и память? Ознакомьтесь с этим Руководством по сну для студентов.

Биография автора

Келли Каппелло окончила Университет Ист-Страудсбург в Пенсильвании со степенью бакалавра. получила степень по междисциплинарным исследованиям в 2015 году. Сейчас она писатель, специализирующийся на исследовании сложных тем и написании о них на простом английском языке. В настоящее время она пишет для компании Recharge.Energy , которая помогает людям улучшить сон и жизнь.

Список литературы

1. Mander, Bryce A., et al. «Ухудшение состояния бодрствования и восстановление способности человека к обучению во сне». Текущая биология, т. 21, нет. 5, 2011 г., DOI: 10.1016 / j.cub.2011.01.019.
2. Уокер М. П. (2009). Роль медленного сна в обработке памяти. Журнал клинической медицины сна: JCSM: официальное издание Американской академии медицины сна, 5 (2 Suppl), S20 – S26.

   No related posts.