1. 1
Rubylight programming contest 2 results
jug@rubylight.com

2. Задача
Обработать как можно больше запросов
в течении всего времени теста, затратив
минимальное количество денег на
оплату инстанций

3. Изменение нагрузки

4. Имплементация
interface InstanceManager {
void loadNotification(long requestCount, CloudAPI cloudApi);
}
interface CloudAPI {
void startInstances(int n);
void stopInstances(int n);
}
●
Implement InstanceManager
●
InstanceManager.loadNotification будет вызываться
каждый час в симуляторе с количеством запросов,
поступивших за последний час

5. Решения

6. Ключевые моменты
N1
Главное – избегать штрафов!

7. Ключевые моменты
N1
Главное – избегать штрафов!
Не удалось никому :)

8. Ключевые моменты
N2
Цикличность нагрузки
Необходимо учитывать данные за предыдущие
дни и недели

9. Ключевые моменты
N3
Алгоритм предсказывания нагрузки при отсутствии
данных за предыдущие дни

10. Присланные решения
-1500000
-1000000
-500000
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
3000000
3500000
●
4 решения от 3х
авторов
●
Решение Rubylight
●
Вариант без управления
инстанциями

11. Результаты
Implemen
tation
Request
income
Instance
Expenses
Fines Result
1 8151921 4912050 2079218 1160653
2 8159514 5237900 814973 2106641
3 8159187 4829900 634168 2695119
4 8165371 4962850 291859 2910662

12. Сравнение по количеству инстанций
-1500000
-1000000
-500000
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
3000000
3500000
1 2 3 4 5
0
1000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
8000000
9000000
10000000
9004800
4912050 5237900
4829900 4962850

13. Предсказание нагрузки в первый день
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
5000000000
10000000000
15000000000
20000000000
25000000000
30000000000
35000000000
40000000000
45000000000

14. Обзор решений

15. ●
Не использовались данные за предыдущие дни
●
Следующее значение предсказывалось по разнице 2х
предыдущих
Первое решение – 1 160 653

16. ●
Учитывались данные за предыдущую неделю, каждый
день сравнивался с тем же днем на прошлой неделе
●
Следующее значение предсказывалось по разнице 2х
предыдущих
Второе решение – 2 106 641

17. ●
Сложный алгоритм сглаживания “пиков”
●
Учитывались 3 предыдущих значения и те же значения
для предыдущего дня
Третье решение – 2 695 119

18. Алгоритм лучшего решения
●
Использовались данные за предыдущие дни
●
Exponential Moving Average для прогноза
●
Для избежания штрафов к вычисленному значению
добавлялся “запас” или “insurance”

19. Exponential Moving Average
For data series Y, forecasted values S

20. Exponential Moving Average
Пример для N = 3 (alpha = 0.5) и N = 7 (alpha = 0.25)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0
50
100
150
200
250
300

21. Exponential Moving Average
●
http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_smoothing
●
http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average

22. Победители

23. III Deniss Samcuks

24. II Agnis Liukis
III Deniss Samcuks

25. I Aivars Kalvans
II Agnis Liukis
III Deniss Samcuks

26. 2
https://wiki.rubylight.com/display/JUG
jug@rubylight.com