这感觉应该进行一些重要的统计分析。
计算从下载到磁盘副本has always been a problem的任何内容的eta,因为该过程通常会在整个过程中获得随机(随机的)数据传输速率。使用简单的计算time taken * (data remaining / data transferred)
会产生令人惊讶的可变结果。
是否有比上述计算更好的算法来产生稳定且“现实”的预计到达时间?
这感觉应该进行一些重要的统计分析。
计算从下载到磁盘副本has always been a problem的任何内容的eta,因为该过程通常会在整个过程中获得随机(随机的)数据传输速率。使用简单的计算time taken * (data remaining / data transferred)
会产生令人惊讶的可变结果。
是否有比上述计算更好的算法来产生稳定且“现实”的预计到达时间?
最简单的解决方案是使用moving average来估计一段时间内的平均传输速率,而不是使用传输速率的最新瞬时估算值。您将必须选择合适的窗口长度。
您可能更喜欢weighted moving average,它是移动均线,窗口内的瞬时测量值未全部均等地加权。通常,您将比最近的测量结果加权更高的最新测量值。
这些参数(窗口长度和权重)是一个判断问题。 但是,如果您想认真对待它,则可以从真实数据传输中收集测量值,并使用机器学习算法训练模型参数。