Creación de una CDN a gran escala con Apache Traffic Server
ResumenEl aparcamiento de coches tiene una importancia fundamental para la congestión de las carreteras y el proceso de planificación urbana de la optimización de las redes de carreteras, la tarificación de los aparcamientos y la planificación del uso del suelo. La ubicación, el tamaño y la conexión a la red de estaciones de carga para coches eléctricos hace que sea aún más importante conocer la distribución espacio-temporal de las densidades de aparcamiento a escala de ciudades enteras. En este caso, generamos mapas de densidad de aparcamiento utilizando únicamente mediciones del tiempo de viaje. Formulamos un modelo de Markov oculto que contiene relaciones funcionales no lineales entre los tiempos medios de viaje cambiantes entre las zonas de una ciudad y las probabilidades de actividad del tráfico y de dirección del flujo de coches. A continuación, muestreamos el flujo de tráfico de 1.000 coches por zona de la ciudad para cada ciudad a partir de estas distribuciones de probabilidad y normalizamos la distribución espacial de aparcamiento de coches resultante en cada paso de tiempo. Nuestros resultados cubren los años 2015-2018 para 34 ciudades de todo el mundo. Validamos el modelo para Melbourne y alcanzamos cerca del 90% de precisión para las densidades de aparcamiento y más del 93% para los ritmos circadianos de la actividad del tráfico.
[parte 2] transformación de datos sig en modelos funcionales de carreteras
Los móviles representan aproximadamente la mitad del tráfico web en todo el mundo. En el cuarto trimestre de 2021, los dispositivos móviles (excluyendo las tabletas) generaron el 54,4% del tráfico mundial de sitios web, rondando constantemente la marca del 50% desde principios de 2017 antes de superarla sistemáticamente en 2020.Tráfico móvil
Debido a la escasa infraestructura y a las restricciones financieras, muchos mercados digitales emergentes se saltaron por completo la fase de Internet de escritorio y pasaron directamente a Internet móvil a través de dispositivos de teléfonos inteligentes y tabletas. La India es un excelente ejemplo de mercado con una importante población en línea que da prioridad al móvil. Otros países con una cuota significativa de tráfico de Internet móvil son Nigeria, Ghana y Kenia. En la mayoría de los mercados africanos, el móvil representa más de la mitad del tráfico web. En cambio, el móvil sólo representa alrededor del 48% del tráfico en línea en Estados Unidos.Uso del móvil
Las actividades de Internet móvil más populares en todo el mundo son ver películas o vídeos en línea, utilizar el correo electrónico y acceder a las redes sociales. Las aplicaciones son una forma muy popular de ver vídeos sobre la marcha y las aplicaciones de entretenimiento más descargadas en la App Store de Apple son Netflix, Tencent Video y Amazon Prime Video.
AWS re:Invent 2015 | (DVO201) Escalando su web
donde el estadístico \( {G}_i^{\ast } \\) es la puntuación Z; xj el número de PPRTIs para la característica j; wi,j el peso espacial entre la característica i y j; mientras que n es igual al número total de características y
Fig. 1Distribución geográfica de las lesiones pediátricas y peatonales por accidentes de tráfico en la ciudad de Mashhad (Irán) en el periodo 2015-2019Imagen a tamaño completoFig. 2Mapa de densidad de puntos de las lesiones pediátricas y peatonales por accidentes de tráfico en la ciudad de Mashhad (Irán) en el periodo 2015-2019Imagen a tamaño completoLa figura 3 revela los resultados del análisis de conglomerados de las PPRTI a nivel de red geográfica. Muestra claramente un clúster HH en la parte oriental de la ciudad, separado de uno LL en la parte occidental por una banda que atraviesa el centro de la ciudad. Además, había un valor atípico HL en la parte noroeste del área de estudio (Fig. 3). Todos los conglomerados y valores atípicos fueron estadísticamente significativos (P < 0,05).
Fig. 3Traumatismos pediátricos y peatonales agrupados en la ciudad de Mashhad, Irán, en el periodo 2015-2019Imagen a tamaño completoLa figura 4 muestra el resultado del estadístico I de Moran local y de Anselin a nivel de barrio de la ciudad de Mashhad. Como muestra la figura, había conglomerados HH en la parte noreste de la ciudad, algunos conglomerados LL en el centro de la ciudad y dos valores atípicos HL en los barrios de Abobargh y Ameli. Todos los conglomerados y valores atípicos eran estadísticamente significativos (P < 0,05).
Cómo escalan Netflix y reddit para manejar cargas de tráfico masivas
Los traumatismos peatonales causados por el tráfico (PPRTI) constituyen una de las principales causas de muerte prematura en Irán. La identificación de las zonas de alto riesgo sería el paso principal en el diseño de la intervención política para la reducción de PPRTI porque los factores ambientales juegan un papel importante en estos eventos. El presente estudio tiene como objetivo determinar las áreas de alto riesgo para los PPRTI en tres escalas geográficas diferentes, incluyendo la red de cuadrícula, el barrio urbano y los niveles de la calle en Mashhad, Irán durante el período 2015-2019.
Este estudio retrospectivo transversal se basó en todos los accidentes de peatones con vehículos de motor que involucran a niños (menores de 18 años) entre marzo de 2015 y marzo de 2019 en la ciudad de Mashhad, que es la segunda ciudad más poblada de Irán. Se realizó la estadística I de Moran local de Anselin y la Gi* de Getis-Ord para medir la autocorrelación espacial y los puntos calientes de los PPRTI a nivel de red geográfica y de barrio. Además, se utilizó un análisis de amortiguación espacial para clasificar las calles según su tasa de PPRTI.