智能监控、高可靠性 数据迁移过程中对任务进行实时监控，包括展示任务总进度、阶段进度、预计完成时间、迁移速度等信息。针对任务过程中出现的问题进行告警处理。 弹性扩展能力 数据迁移工具具有弹性扩展能力，可以根据业务需求对迁移任务进行灵活的扩展和调整。用户可以根据实际情况动态调整迁移节点、存储容量等参数，满足不同规模和复杂度的数据迁移需求。 日志与审计功能 数据迁移工具提供完善的日志与审计功能，记录了每一次迁移任务的操作记录、数据传输情况和异常处理情况，帮助管理员对迁移过程进行全面监控和审计，确保数据迁移的可靠性和安全性。 资源利用率优化 数据迁移工具能够优化资源利用率，通过智能调度和优化算法，有效降低迁移过程中的资源消耗，提高迁移效率。同时，还能够根据业务需求合理分配存储资源，实现资源的最大化利用。

功能 自研向量检索引擎集成了暴力检索、图索引（HNSW）、乘积量化、IVFHNSW等多种向量索引，支持欧式、内积、余弦、汉明等多种相似度计算方式，召回率和检索性能均优于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。 向量检索支持原生Elasticsearch的所有能力，包括分布式、多副本、错误恢复、快照、权限控制等；兼容所有原生Elasticsearch生态，包括集群监测工具cerebro，可视化工具kibana，实时数据采集工具logstash等；提供Python/Java/Go/C++等多种客户端语言支持。 约束限制 仅7.6.2版本的集群支持向量检索。 向量检索插件涉及较高的内存计算，内存要求比普通索引高，建议集群规格配置为内存优化型的计算规格。

本章节主要介绍数据治理中心的约束与限制。 浏览器限制 您需要使用支持的浏览器版本登录DataArts Studio。 表1 浏览器兼容性 浏览器版本 建议版本 建议操作系统 备注 Google Chrome 115，114，113 Windows 10 分辨率最佳可视范围为最小1366768px，最大为19201080px。其中19201080px为最佳显示分辨率，界面自适应为最优显示。 使用限制 使用DataArts Studio前，您需要认真阅读并了解以下使用限制。 表2 DataArts Studio使用限制一览表 组件 约束限制 公共 DataArts Studio基于数据湖底座提供数据一站式集成、开发、治理等能力，本身不具备存储和计算的能力，需要配合数据湖底座使用。 每个企业项目下最多绑定一个DataArts Studio实例。当企业项目下已绑定实例时，再次创建实例会失败。 DataArts Studio各组件对不同数据源的支持程度不一，您需要按照您的业务需求来选择数据湖底座。DataArts Studio平台当前支持的数据湖产品请参见“DataArts Studio用户指南 > 管理中心 > DataArts Studio支持的数据源”。 管理中心 由于管理中心的限制，数据治理各组件（如数据架构、数据质量、数据目录等）暂不支持包含中文和“.”字符的库表名。 建议为管理中心数据连接的Agent和CDM迁移作业规划相互独立的CDM集群，避免双方使用同一集群，导致业务高峰期时资源抢占引起业务不可用。 CDM集群作为管理中心数据连接Agent时，单集群无法连接多个MRS安全集群。建议您按照业务情况规划多个Agent与MRS安全集群一一映射。 CDM集群作为管理中心数据连接Agent时，单集群的并发活动线程最大为200。即当多个数据连接共用同一Agent时，通过这些数据连接提交SQL脚本、Shell脚本、Python脚本等任务的同时运行上限为200，超出的任务将排队等待。建议您按照业务量情况规划多个Agent分担压力。 单工作空间允许创建的数据连接个数最多200个。 管理中心相关开放API并发限制为100qps。 数据集成 CDM作业支持自动备份和恢复，将备份数据存储到OBS中，该功能需要您手动开启。详情请参见用户指南中“数据集成 > 管理作业 > 作业配置管理”章节。 CDM作业本身无配额限制，但建议作业数不超过CDM集群的vCPU核数2，否则作业运行性能可能会受到一定影响。 数据集成CDM集群为单集群部署，集群故障可能会导致业务、数据损失。建议您使用数据开发作业CDM Job节点调用CDM作业，并选择两个CDM集群以提升可靠性。详情请参见用户指南中“数据开发 > 节点参考 > CDM Job”章节。 当所连接的数据源发生变化（如MRS集群扩容等情况）时，您需要重新编辑并保存该连接。 在驱动更新场景下，上传驱动后必须在CDM集群列表中重启集群才能更新生效。 单作业的抽取并发数取值范围为1300，集群的总抽取并发数取值范围为11000。其中集群最大抽取并发数的设置与CDM集群规格有关，并发数上限建议配置为vCPU核数2，作业的抽取并发数建议不超过集群的总抽取并发数，过高的并发数可能导致内存溢出，请谨慎修改。 关于数据集成中的更多约束限制，请参考用户指南中“数据集成> 约束与限制”章节。 数据开发 数据开发脚本、作业等资产支持备份管理，将备份数据存储到OBS中，该功能需要您手动开启。详情请参见用户指南中“数据开发 > 运维调度 > 备份管理”章节。 脚本、作业或节点的历史运行记录依赖于OBS桶，如果未配置测试运行历史OBS桶，则无法查看历史运行的详细信息。 上传资源时，如果资源位置为HDFS，则只支持MRS Spark，MRS Flink Job，MRS MapReduce节点使用该资源。 单工作空间允许创建的脚本个数最多1万个，脚本目录最多5000个，目录层级最多为10层。 单工作空间允许创建的作业个数最多1万个，作业目录最多5000个，目录层级最多为10层。 RDS SQL、DWS SQL、HIVE SQL、SPARK SQL、DLI SQL脚本执行结果页面展示最多1千条，且数据量少于3MB。超过1千条数据可以使用转储功能，转储最多支持1万条。 实例监控、补数据监控只能展示最近6个月的数据。 通知记录只能展示最近30天的数据。 下载中心的下载记录会每7天做老化处理，老化时下载中心记录和已转储的OBS数据会同时被删除。 数据架构 数据架构当前支持关系建模和维度建模（仅支持星形模型）这两种建模方式。 数据架构支持最大导入文件大小为4Mb；支持最大导入指标个数为3000个；支持一次最大导出500张表。 码表和数据标准的根目录下禁止直接创建码表和数据标准。 单工作空间中创建各类对象的配额如下： l主题5000个。 l数据标准目录500条，个数20000个。 l业务指标100000个。 l原子指标、衍生指标、复合指标各5000条。 配置中心中各类对象的自定义项配额如下： l主题自定义项10条。 l表自定义项30条。 l属性自定义项10条。 l业务指标自定义项50条。 数据质量 数据质量作业执行时长依赖数据引擎，如果底层数据引擎资源不足，可能会导致运行速度变慢。 单个数据质量作业最多可以配置50条规则，如有需要可拆分为多个质量作业。 单个数据连接上的质量作业关联SQL的并发数默认为1000，如果超出则等待排队执行。可配置范围101000。 单Region内的质量作业关联SQL的并发数为10000，如果超出则等待排队执行。 业务指标监控模块总览中的实例运行状态和实例告警状态支持按照7天展示，告警趋势、业务看板、指标看板支持按照7天、15天和30天展示。 数据质量监控模块总览中的变化趋势支持按照30天展示，质量告警分类趋势和规则数量趋势支持按照7天展示。 质量报告采用T+1日定时批量生成，质量报告数据保留90天。 导出质量报告至OBS，会将质量报告导出到工作空间中配置的作业日志OBS路径中，导出记录保留3个月。 数据目录 单工作空间中元数据采集任务最多创建100个。 元数据采集任务通过执行引擎相关的DDL SQL获取，不建议单个任务采集超过1000张表。如有需要可拆分为多个采集任务，另外调度时间和频次也需要根据业务需要进行合理设置，避免对引擎造成较大的访问和连接压力，设置建议如下： l若业务对元数据时效性要求为1天，则设置调度周期max(1天，单次采集周期时间)，其他情况同理。 l若业务压力集中在白天，则设置调度时间在夜间，其他情况同理，选择数据源压力最小的时间段。 数据血缘的产生依赖于数据开发中调度运行的作业，测试运行的作业不会产生血缘。 元数据采集模块总览中的数据连接历史统计支持按照7天、15天和30天展示。 数据服务 数据服务共享版仅供开发测试使用，专享版性能优于共享版，推荐使用数据服务专享版。 DataArts Studio实例下最多支持创建5个数据服务专享版集群，且集群需要与某个工作空间绑定，不能多空间共用同一集群。 数据服务专享版集群创建后暂不支持修改规格或升级版本。 DataArts Studio实例下支持创建的专享版API最大数量由数据服务专享版API总分配配额（默认为5000）和当前实例下集群的API规格总和共同决定，取较小的作为限制。例如，某DataArts Studio实例下的数据服务专享版API总分配配额为5000，已分别创建了API规格为500和2000的两个集群，则当前实例下支持创建的专享版API最大数量为2500。 单工作空间下支持创建的专享版API最大数量由数据服务专享版API已分配配额（通过编辑工作空间信息分配）和当前空间下集群的API规格总和共同决定，取较小的作为限制。例如，某工作空间下的数据服务专享版API已分配配额为800，当前工作空间下已创建了API规格为500的两个集群，则当前工作空间下支持创建的专享版API最大数量为800。 单工作空间下支持创建的应用数量为1000。 单工作空间下支持创建的流控策略数量为500。 数据服务支持跟踪并保存事件。对于每个事件，数据服务会报告事件发生日期、说明、时间源（某个集群）等信息，事件保存时长为30天。 数据服务专享版日志信息仅查询集群最近100条访问记录，均分至集群全部所属节点中获取。 总览中的调用趋势、发布趋势、调用比率 top5、调用时间 top5和调用次数 top5支持按照近12小时、近1天、近7天和近30天展示，总调用数为前7天数据总和（不含当天）。

训推服务为您提供优质的服务体验,本文带您了解平台产品优势。 简单易用 开通后无需额外的配置或调试，3步操作实现零代码多机多卡微调，减少安装组件、下载模型和数据的重复操作。 功能全面 集成多种加速及并行技术，满足模型训练推理业务需求。支持断点续训、优雅容错等管理功能。 性能优异 万卡算力集群纳管，训推综合性能提升30%。相对于裸机运行，稳定运行时长提升50%。 生态开放 引入20+生态大模型、闭源模型和电信大模型。专业团队开发模型及算子库，助力客户完成昇腾迁移适配。 全流程开发工具 提供训练数据管理、模型开发（代码式开发工具、预置大模型、预置开发环境）、模型训练、模型精调、模型管理、模型评估、服务部署到模型服务调用的全链路功能。集成分布式训练调度技术、多种训练加速方法和高性能存储，支撑大模型训练，并极大降低训练和应用模型成本、缩短训练时长。 兼顾各类用户需求 面向需要开发复杂模型的用户，提供完整的代码式开发工具、预置大模型、预置开发环境等，满足用户的各种复杂模型开发需求。面向希望能快速、便捷建模的用户，则充分利用大模型微调训练的特点，提供快速微调工具，只需选择数据、配置参数即可完成大模型微调，降低大模型训练的使用门槛。

产品架构 智算一体机产品架构包括算力层、平台层、模型层，内容囊括了硬件+训推工具+预置模型+典型应用。 算力层 采用先进的硬件架构，集成高性能计算服务器，支持多种AI芯片，如NVIDIA、昇腾等主流品牌。裸金属直接部署容器运行环境，无虚拟化开销，释放硬件最大效能。 平台层 内置端到端大模型“训推用”全链路工具平台，涵盖数据管理、模型开发与训练、模型评估、模型管理、服务部署等模块，为用户提供模型训练、推理、应用全套工具。 模型层 预置丰富的基座大模型和数据集，支持国产化算力，提供算子加速与模型加速，极大提升大模型训练推理效率。 产品计费 产品按照不同的规格型号进行收费，订购时长为3年～5年，更多信息请见计费模式。

数据库 可上传本地表格数据构建数据库。用户询问数据表内的问题时，应用能够查询数据并答复。 应用最多可关联1个数据库。 点击数据库右侧加号可以添加已创建的数据库。数据库创建方法详见数据库章节。 工具 点击工具右侧的加号添加工具，不同工具可以拓展智能体能力边界。例如，在您的智能体内添加天气搜索插件，那么您的智能体将拥有搜索天气的能力。部分内置工具导入时需要经过工具方的授权并添加API Key。 如果平台内置的工具不满足需求，你还可以创建并添加自定义工具来集成其他能力。自定义工具创建方法详见工具章节。 高级对话配置 开场白：用户进入智能体应用后自动展示的引导信息，帮助用户理解智能体的能力和用途。在开启开场白后还可以设置预置问题，用户点击后可快速开始智能体对话。 追问：在智能体回复后，大模型会自动根据对话内容提供 3 条用户提问建议，帮助用户继续与智能体进行多轮对话。 会话背景图：用户可添加会话背景图，美化聊天背景，调试过程中会展示在预览调试区，发布后同步展示于应用广场或前端页面。 在预览调试区域，向智能体发送消息，测试智能体效果。同时可以针对回复的内容，进行点赞或点踩。 在该区域板块内，用户可选择对应的模型并进行相关参数配置。

本文带您了解一站式智算服务平台的功能特性。 简化训练和部署的复杂流程 在传统的AI模型研发流程中，科研人员需要经历一系列繁琐的环节，包括数据准备、模型构建、模型训练、模型评估、模型优化以及模型部署等。这些环节不仅涉及数据工程、模型框架、算法开发、模型加速等多个技术领域，还要求科研人员熟练使用数据治理工具、数据标注工具、数据管理工具、数据读取工具等一系列专业工具组件。同时，他们还需处理这些工具与硬件环境、操作系统环境的适配问题，以及管理众多的依赖环境包。这一复杂过程不仅耗时耗力，而且大大提高了模型研发的使用成本和复杂程度。 一站式智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本 大模型场景下训练数据处理和使用的过程尤为复杂。硬件层面，需确保编译环境、框架工具、依赖资源包等与硬件完美适配。软件层面，需保障操作系统、深度学习框架、编译器等软件工具的顺畅运行。针对大模型的训练和调优更是加剧了整个过程的复杂程度，同时伴随着大量的时间和算力资源的消耗。传统训练调优工具往往无法满足要求。 一站式智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和DeepSpeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。

本文带您了解训推服务的功能特性。 简化训练和部署的复杂流程 在传统的AI模型研发流程中，科研人员需要经历一系列繁琐的环节，包括数据准备、模型构建、模型训练、模型评估、模型优化以及模型部署等。这些环节不仅涉及数据工程、模型框架、算法开发、模型加速等多个技术领域，还要求科研人员熟练使用数据治理工具、数据标注工具、数据管理工具、数据读取工具等一系列专业工具组件。同时，他们还需处理这些工具与硬件环境、操作系统环境的适配问题，以及管理众多的依赖环境包。这一复杂过程不仅耗时耗力，而且大大提高了模型研发的使用成本和复杂程度。 训推智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本 大模型场景下训练数据处理和使用的过程尤为复杂。硬件层面，需确保编译环境、框架工具、依赖资源包等与硬件完美适配。软件层面，需保障操作系统、深度学习框架、编译器等软件工具的顺畅运行。针对大模型的训练和调优更是加剧了整个过程的复杂程度，同时伴随着大量的时间和算力资源的消耗。传统训练调优工具往往无法满足要求。 训推智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和DeepSpeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。

资源类型 包月标准价格 按需标准价格 备注 容灾管理中心 6000元/月/个 9元/小时/个 1. 若购买故障演练包，须与容灾管理中心配套采购。 2. 一次故障演练：指用户可通过可视化编排界面构建完整演练流程，支持自定义预案阶段划分，每个阶段可集成脚本任务、系统内置任务、人工任务等多类型操作任务，形成端到端的自动化演练方案。 故障演练包 800元/月/个 1. 若购买故障演练包，须与容灾管理中心配套采购。 2. 一次故障演练：指用户可通过可视化编排界面构建完整演练流程，支持自定义预案阶段划分，每个阶段可集成脚本任务、系统内置任务、人工任务等多类型操作任务，形成端到端的自动化演练方案。 主机高可用 6800元/年/个 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 持续数据保护 6900元/年/个 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 数据定时备份 1700元/年/TB 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 数据库双活 47000元/年/个 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 文件存储数据灾备 14500元/年/个 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 对象存储数据灾备 3700元/年/TB 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 容灾架构设计专家服务 9000元/次 输出定制化的容灾设计方案和演练流程，适用于尚未有明确容灾架构，需要专业咨询和规划。 容灾实施专家服务 9000元/次 将设计方案落地，完成产品部署、策略配置和实战演练，适用于已有容灾方案或已完成设计服务，需要实施交付。

删除记忆 在记忆列表页面，找到目标记忆，点击删除按钮，确认删除操作。 修改记忆 在记忆列表页面，找到目标记忆，点击编辑按钮，修改记忆内容后保存。 可观测性 在记忆库详情页左侧菜单选择可观测性，可查看当前记忆库的使用情况，当前主要是HTTP相关指标，后续会完善记忆操作相关指标。 生态集成 MCP工具集成 记忆库支持通过MCP工具集成到快速创建Agent中使用。当前主要和函数应用中心打通，通过函数应用中心部署MCP函数，然后结合AgentEngine工具管理，通过远程调用MCP导入工具在AgentEngine中使用。后续会逐步优化记忆库MCP的体验。 1. 登录函数计算控制台后，点击左侧菜单进入到应用。 2. 选择AgentEngine Memory MCP部署AgentEngine Memory MCP函数，所需必要信息： 1. 自定义域名：完成MCP函数应用所需域名 2. 记忆库Endpoint 3. 部署完成后即可进入到应用详情，获取MCP函数的访问地址。 4. 进入到AgentEngine控制台 ，左侧菜单选择工具 ，点击添加工具 按钮，选择MCP工具 类型，选择远程访问，输入MCP调用信息，点击保存按钮，即可完成MCP工具的添加。如下是MCP远程调用信息示例： plaintext { "mcpServers": { "agentenginememorymcp": { "transportType": "sse", "url": "${MCP应用HTTP访问地址}/sse" } } } 5. 在AgentEngine控制台左侧菜单选择智能体 ，点击创建智能体 按钮，选择流程编排 类型，创建后进入到低代码Agent编辑页面， 选择工具节点MCP工具中刚才在添加的MCP工具。 6. 加入到流程后，可对MCP节点进行配置，选择对应MCP调用的工具以及调用的必要参数 7. 点击右上方调试运行, 输入必要参数，即可完成MCP工具的调用并查看调用结果。 8. 在记忆库管理也可查看MCP工具的调用结果，例如在步骤6如果是创建记忆，在记忆库详情对应的记忆库可查看到刚才的写入的记忆。

删除记忆 在记忆列表页面，找到目标记忆，点击删除按钮，确认删除操作。 修改记忆 在记忆列表页面，找到目标记忆，点击编辑按钮，修改记忆内容后保存。 可观测性 在记忆库详情页左侧菜单选择可观测性，可查看当前记忆库的使用情况，当前主要是HTTP相关指标，后续会完善记忆操作相关指标。 生态集成 MCP工具集成 记忆库支持通过MCP工具集成到快速创建Agent中使用。当前主要和函数应用中心打通，通过函数应用中心部署MCP函数，然后结合AgentEngine工具管理，通过远程调用MCP导入工具在AgentEngine中使用。后续会逐步优化记忆库MCP的体验。 1. 登录函数计算控制台后，点击左侧菜单进入到应用。 2. 选择AgentEngine Memory MCP部署AgentEngine Memory MCP函数，所需必要信息： 1. 自定义域名：完成MCP函数应用所需域名 2. 记忆库Endpoint 3. 部署完成后即可进入到应用详情，获取MCP函数的访问地址。 4. 进入到AgentEngine控制台 ，左侧菜单选择工具 ，点击添加工具 按钮，选择MCP工具 类型，选择远程访问，输入MCP调用信息，点击保存按钮，即可完成MCP工具的添加。如下是MCP远程调用信息示例： plaintext { "mcpServers": { "agentenginememorymcp": { "transportType": "sse", "url": ${MCP应用HTTP访问地址}/sse" } } } 5. 在AgentEngine控制台左侧菜单选择智能体 ，点击创建智能体 按钮，选择流程编排 类型，创建后进入到低代码Agent编辑页面， 选择工具节点MCP工具中刚才在添加的MCP工具。 6. 加入到流程后，可对MCP节点进行配置，选择对应MCP调用的工具以及调用的必要参数 7. 点击右上方调试运行, 输入必要参数，即可完成MCP工具的调用并查看调用结果。 8. 在记忆库管理也可查看MCP工具的调用结果，例如在步骤6如果是创建记忆，在记忆库详情对应的记忆库可查看到刚才的写入的记忆。

删除记忆 在记忆列表页面，找到目标记忆，点击删除按钮，确认删除操作。 修改记忆 在记忆列表页面，找到目标记忆，点击编辑按钮，修改记忆内容后保存。 可观测性 在记忆库详情页左侧菜单选择可观测性，可查看当前记忆库的使用情况，当前主要是HTTP相关指标，后续会完善记忆操作相关指标。 生态集成 MCP工具集成 记忆库支持通过MCP工具集成到快速创建Agent中使用。当前主要和函数应用中心打通，通过函数应用中心部署MCP函数，然后结合AgentEngine工具管理，通过远程调用MCP导入工具在AgentEngine中使用。后续会逐步优化记忆库MCP的体验。 1. 登录函数计算控制台后，点击左侧菜单进入到应用。 2. 选择AgentEngine Memory MCP部署AgentEngine Memory MCP函数，所需必要信息： 1. 自定义域名：完成MCP函数应用所需域名 2. 记忆库Endpoint 3. 部署完成后即可进入到应用详情，获取MCP函数的访问地址。 4. 进入到AgentEngine控制台 ，左侧菜单选择工具 ，点击添加工具 按钮，选择MCP工具 类型，选择远程访问，输入MCP调用信息，点击保存按钮，即可完成MCP工具的添加。如下是MCP远程调用信息示例： plaintext { "mcpServers": { "agentenginememorymcp": { "transportType": "sse", "url": "${MCP应用HTTP访问地址}/sse" } } } 5. 在AgentEngine控制台左侧菜单选择智能体 ，点击创建智能体 按钮，选择流程编排 类型，创建后进入到低代码Agent编辑页面， 选择工具节点MCP工具中刚才在添加的MCP工具。 6. 加入到流程后，可对MCP节点进行配置，选择对应MCP调用的工具以及调用的必要参数 7. 点击右上方调试运行, 输入必要参数，即可完成MCP工具的调用并查看调用结果。 8. 在记忆库管理也可查看MCP工具的调用结果，例如在步骤6如果是创建记忆，在记忆库详情对应的记忆库可查看到刚才的写入的记忆。

本文主要介绍基于弹性云主机的视频处理应用加速实践。 镜像描述 当前镜像处于公测阶段，您可在华东1资源池试用。如果您希望在其他资源池试用该镜像，可以提交工单申请。 Intel® iVTAL 是一种用于视频处理 加速的软件库，利用英特尔® 处理器中的硬件加速性能，以提供 快速而优化的视频处理解决方案。通过使用 Intel® iVTAL 库， 开发人员可以轻松地在其应用程序中集成视频处理功能。 视频处理专用镜像是一款集成intel视频处理调优工具iVTAL的专用的视频处理镜像，镜像内置视频抽帧工具ivtalDecoder和视频转码工具FFmepg(intel版)，支持常见的音频和视频格式。专用视频处理镜像专为提升视频转码/解码/编码任务的速度和效率而生，告别通用镜像的平庸性能。 配置要求 推荐规格：c7.4xlarge.2或者c8.4xlarge.2 推荐配置：vCPU≥16核，内存≥32G 免责说明 免责声明：本公司发布的视频处理专用镜像，集成的转码和解码工具均来源自第三方或者开源社区，仅供用户参考和使用。本公司不对因不当使用该镜像而导致的任何损害承担法律责任，用户应当确保其使用行为符合相关法律法规，并遵守相应协议。 实践指南 视频转码工具（英特尔版） 视频转码工具介绍 转码是将视频码流转换成另一个视频码流的过程。使用转码功能可以实现将视频转换成流畅、标清、高清以及超清等输出，从而用户可以选择合适的视频播放。视频转码最常用的三个软件工具是FFmpeg，x264，x265。在FFmpeg(version release/4.4)，x264( version 0.164)，x265(version 3.6)这三个工具的基础上，intel采用MVReuse算法策略实施了进一步的优化，能够在几乎不影响视频质量·压缩率的情况下，显著提升转码速度。

本节介绍了通过ISO文件创建Windows系统盘镜像的流程等内容。 创建过程（Windows） ISO是一种光盘映像文件，通过特定的压缩方式，将大量的数据文件统一为一个后缀名为iso的映像文件。ISO文件可以理解为从光盘中复制出来的数据文件，所以ISO文件无法直接使用，需要利用一些工具进行解压后才能使用。例如使用虚拟光驱打开，或者将ISO文件刻录到光盘中后，使用光驱来进行读取。 本章介绍通过ISO文件创建Windows系统盘镜像的操作过程。 说明： 仅适用于管理控制台操作。 创建过程 通过ISO文件创建Windows系统盘镜像的流程如下图所示。 创建过程（Windows系统盘镜像） 步骤说明如下： 1、使用UltraISO工具为原始ISO文件集成VMTools驱动 由于Windows操作系统采用ide磁盘和virtio网卡，因此需要在注册为云平台的镜像前，先在Windows操作系统的ISO文件中集成VMTools驱动，推荐使用UltraISO工具。详情请参考下文“通过UltraISO为ISO文件集成VMTools驱动”。 2、将ISO文件注册为ISO镜像 在管理控制台上将已集成VMTools驱动的ISO文件注册为镜像。该镜像为ISO镜像，不能直接用于发放云主机。详情请参考下文“将ISO文件注册为镜像（Windows）”。 3、使用ISO镜像创建临时云主机 使用注册成功的ISO镜像创建一个临时云主机，该云主机为空云主机，即没有操作系统，也未安装任何驱动。详情请参考下文“使用ISO镜像创建Windows云主机”。 4、为临时云主机安装操作系统和驱动，并完成相关配置 包含如下操作：安装操作系统、安装VMTools驱动、安装PV driver、配置网卡属性等。详情请参考下文“安装Windows操作系统和VMTools驱动和配置云主机并创建Windows系统盘镜像”中的步骤1。 5、将临时云主机创建为系统盘镜像 在管理控制台上将已完成安装和配置的临时云主机创建为系统盘镜像。镜像创建成功后，删除临时云主机避免继续产生费用。详情请参考下文“通过云主机创建Windows系统盘镜像”。

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本文主要从四个方面介绍了花卷慧办产品优势。 多模态AI智能引擎 通过会议、文档、个人助手三大高频场景，提供会议纪要、智能总结、智能体等丰富的 AI 功能，让 AI 从“提效工具”升级为“智能工作伙伴”，实现解放生产力与激发创造力的双重目标。 一体化协同平台 基于零信任网络、终端管控能力，集成会议、云空间、消息、邮件、日程等协作工具，同时支持接入由服务商代开发及企业自建的应用，为用户终结应用切换，打造唯一工作入口。 澎湃算力 基于息壤智算服务底座，支持企业级高性能需求，无论业务规模如何增长，始终享受极致流畅、不卡顿的稳定体验。 安全办公 构建覆盖终端、网络、数据的一站式纵深防御体系，全栈信创自主可控筑牢数字资产壁垒。

本章节主要介绍数据仓库服务的产品定义。 数据仓库服务(Data Warehouse Service) 是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。数据仓库服务兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 产品架构 DWS基于Sharednothing分布式架构，具备MPP (Massively Parallel Processing)大规模并行处理引擎，由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 产品架构 应用层 数据加载工具、ETL（ExtractTransformLoad）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与DWS 集成。DWS兼容PostgreSQL生态，且SQL语法进行了兼容Oracle和Teradata的处理。应用只需做少量改动即可向DWS平滑迁移。 接口 支持应用程序通过标准JDBC 4.0和ODBC 3.5连接DWS 。 DWS （MPP大规模并行处理集群） 一个DWS集群由多个在相同子网中的相同规格的节点组成，共同提供服务。集群的每个DN负责存储数据，其存储介质是磁盘。协调节点（Coordinator）负责接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果，此外，协调节点还负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。

功能 描述 全面日志采集 全面支持Syslog、SNMP、OPSec、XML、FTP及本地文件等协议，可以覆盖主流硬件设备、主机及应用，保障日志信息的全面收集。 实现信息资产（网络设备、安全设备、主机、应用及数据库）的日志获取，并通过预置的解析规则实现日志的解析、过滤及聚合。 同时可将收集的日志通过转发功能转发到其它网管平台。 大规模安全存储 内置TB级别存储设备，可以选配各种RAID级别进行数据冗余和安全保障。系统拥有多项自主知识产权的存储加密机制和查询机制，十分适合等保、密保等行业的应用要求。 智能关联分析 实现全维度、跨设备、细粒度关联分析，内置众多的关联规则，支持网络安全攻防检测、合规性检测，可轻松实现各资产间的关联分析。 脆弱性管理 能够收集和管理来自各种Web漏洞扫描工具、主机漏洞扫描工具、网络漏洞扫描工具产生的扫描结果，并实时和用户资产收到的攻击危险进行风险三维关联分析。 数据挖掘和数据预测 支持对历史日志数据进行数据挖掘分析，发现日志和事件间的潜在关联关系，并对挖掘结果进行可视化展示。系统自带多种数据统计预测算法，可以根据历史数据的规律对未来的数据发生情况进行有效预测。 可视化展示 实现对信息资产的实时监控、信息资产与客户管理、解析规则与关联规则的定义与分发、日志信息的统计与报表、海量日志的存储与快速检索以及平台的管理。 通过各种事件的归化处理，实现高性能的海量事件存储和检索优化功能，提供高速的事件检索能力。 事后的合规性统计分析处理，可对数据进行二次挖掘分析。 分布式部署和管理 平台支持分布式部署，可以在中心平台管理规则、配置策略自动分发、远程自动升级等，极大地降低了分布式部署的难度，提高了可管理性。 灵活的可扩展性 提供多种定制接口，实现强大的二次开发能力以及与第三方平台对接和扩展的能力。

云资源监控 天翼云的云监控服务为用户提供了一站式的云资源监控解决方案，帮助用户全面掌握云资源的运行状态，确保业务的稳定运行。 云主机与云盘监控 ：通过云监控服务，用户可以实时查看云主机实例及云盘的详细性能指标，包括 CPU 使用率、内存使用情况、磁盘 I/O 性能、网络流量等。这些关键指标的实时数据，使用户能够及时了解资源的负载情况，提前进行资源调整，避免因资源不足而导致的业务卡顿或中断。 健康状态监控 ：云监控服务还提供云资源的健康状态监控功能。用户能够实时了解云资源是否存在异常，提前发现潜在的故障风险，以便快速采取措施，确保业务的稳定运行。 基础云监控 ：天翼云的基础云监控服务支持一键开启关键监控项，用户可以快速设置对重要指标的监控。同时，用户还可以自定义监控项报警规则，当指标超过设定阈值时，系统将及时通知用户，以便用户能够迅速响应，处理可能出现的问题。 可视化与数据分析 ：云监控服务提供了丰富的可视化功能，用户可以通过控制台查看实时监控数据的图表和报表，直观地了解资源的运行状态。此外，云监控还提供了数据分析功能，帮助用户对历史数据进行分析，发现潜在问题，优化资源配置。 集成与扩展 ：云监控服务可以与其他云服务和第三方工具集成。用户可以将监控数据导出到日志服务、数据分析平台等，进行进一步的分析和处理。这种集成和扩展能力为用户提供了更全面的监控解决方案，满足复杂业务场景的需求。 详细介绍，请参见++云监控服务++

支持的功能 说明 数据管理 支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 脚本开发 提供在线脚本编辑器，支持多人协作进行SQL、Shell、Python脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量和函数。 作业开发 提供图形化设计器，支持拖拉拽方式快速构建数据处理工作流。 预设数据集成、SQL、Shell等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的file、jar、archive类型的资源。 作业调度 支持单次调度、周期调度和事件驱动调度，周期调度支持分钟、小时、天、周、月多种调度周期。 运维监控 支持对作业进行运行、暂停、恢复、终止等多种操作。 支持查看作业和其内各任务节点的运行详情。 支持配置多种方式报警，作业和任务发生错误时可及时通知相关人，保证业务正常运行。

本文带您了解产品的四大类服务应用场景。 算力服务 智能算力 聚焦人工智能、大模型训练、科研仿真等“高并发、高浮点、高宽带”的需求，提供GPU/TPU/NPU等异构加速资源，助力AI创新从“可用”走向“好用”。 主要面向客户：大模型预训练、AIGC、多模态理解等AI企业与算法公司，高校与科研院所，自动驾驶团队以及医疗影像AI厂商等客户。 通用算力 面向Web服务、ERP、数据库、开发测试、办公协同等常规业务，以“按需付费、秒级开通”模式提供高性价比的基础算力。 主要面向客户：中小企业、初创团队、政府及事业单位（如一网通办、公共数据平台、政务云开发测试环境）等客户。 模型服务 模型推理 提供高性能的模型调用服务，可以通过标准的API接口将平台提供的大模型服务集成到自己的业务系统中，提供模型推理一站式部署服务。 主要面向用户：各种软件开发商，特别是行业软件开发商，以及科研院所、大专院校和教育机构、政府、金融机构、工业企业、科技单位、医院等行业客户。 模型应用 大模型与插件工具的结合能够有效拓展其在复杂任务中的实用性，支持接入私有知识库增强领域应答，集成联网搜索获取实时信息。 主要面向用户：需要组合模型和工具提供智能办公、智能客服、智能运维能力以及业务主要为知识密集型场景和特定内容生成的企业。 AI应用服务 搭建专属的智能体应用：基于应用广场筛选快速定位所需行业应用，一键部署，简化传统应用安装与配置的复杂流程。实现应用部署、运维和治理的全生命周期管理能力。 主要面向客户：需要快速集成AI能力形成垂直SaaS服务的行业服务集成商，电商/新媒体运营团队，初创公司与个人开发者等客户。

数据治理是组织和管理数据资源的过程，旨在确保数据的质量、安全性、可靠性、可访问性和合规性，以支持企业决策和运营需求。TeleDB目前只支持对数据倾斜和冷热数据分级存储两种场景提供有效的数据治理方案，并将之集成到数据库内核中。 数据倾斜方案 数据倾斜‌是指在分布式数据库中，数据分布不均匀的现象。具体是指当大量的相同key被分配到同一个分区或节点进行处理时，就会导致该节点承载过多的数据或计算负载，而其他节点则相对空闲的现象。例如在大商户中每天的数据量和一个小商户的数据量相差较大，大商户一个月的数据可能就会把一个DN的空间塞满，这时无论用户使用hash分布表还是shard表，同一个商户的数据都只会落到一个数据节点，从而导致该系统无法存储更多的数据而停机。 为了有效的应对这个问题，TeleDB团队设计了数据重平衡（RDA算子模块）来解决数据倾斜问题： 首先我们把系统的DN分为group，每个group里面： 包含一个或者多个DN。 每个group有一个shardmap。 在建sharded表时，可以指定存储的group，也就是可以指定存储在group1或group2。 CN可以访问所有的group，而且CN上也存储所有表的访问方式信息。 对于系统中数据量较大用户进行特别的识别，并为他们创建白名单。不同的用户使用不同的数据分布逻辑，具体如下图所示： 普通用户使用默认的数据分布逻辑，即：Shardid Hash(merchantid) %

方案优势 简化训练和部署的复杂流程：一站式智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本：一站式智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和Deepspeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。 平台化全流程管理：一站式智算服务平台，一个集成化的平台化工具，将以上所有角色都汇聚于一个统一的平台之上，提供从数据处理、模型开发、模型训练到最终模型部署应用的全栈服务。管理者能够在平台上实现统一管理和查看，确保各环节的无缝衔接，让各角色参与者能借助平台完美协同工作，实现数据互通、环境互通，确保数据和模型安全，全程不出平台实现训练开发资产的一站式沉淀与管理，能显著提升企业整体工作效率，实现AI生产的流水线化运作。

方案优势 简化训练和部署的复杂流程：训推智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本：训推智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和Deepspeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。 平台化全流程管理：训推智算服务平台，一个集成化的平台化工具，将以上所有角色都汇聚于一个统一的平台之上，提供从数据处理、模型开发、模型训练到最终模型部署应用的全栈服务。管理者能够在平台上实现统一管理和查看，确保各环节的无缝衔接，让各角色参与者能借助平台完美协同工作，实现数据互通、环境互通，确保数据和模型安全，全程不出平台实现训练开发资产的一站式沉淀与管理，能显著提升企业整体工作效率，实现AI生产的流水线化运作。

本最佳实践主要描述通过一站式智算服务平台进行全流程图像分类的AI开发。 概述 本最佳实践主要描述通过一站式智算服务平台进行全流程图像分类的AI开发。数据处理工程师，算法工程师，模型和服务管理人员都可以在平台上完成所需的工作，各角色的工作成果可无缝衔接。平台提供了数据集管理、模型开发与训练管理、模型管理、模型部署等功能模块。如果用户具备工程开发能力，可以通过在线IDE编码工具自行编写代码，使用平台提供的CPU、GPU算力来运行代码、训练模型。在线IDE编码工具支持用户切换各种算法框架和环境，免去用户重新安装的时间。工程师开发完成的代码可以保存到模型仓库进行统一的模型管理。 方案优势 降低建模成本：一站式智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。 多角色功能集成：集成化的平台化工具可以将数据标注员、算法、工程化角色都容纳在平台上，提供从数据处理、模型开发、模型训练到模型部署应用的全栈服务。 平台化全流程管理：管理者统一管理和查看，让各角色参与者完美的串联协同工作，实现数据互通、环境互通，且保障数据和模型安全、不出平台，实现训练开发资产的一站式沉淀与管理，提升企业工作效率，实现流水线式AI生产。

云资源集成系统产品使用手册 一、 产品概述 1.1 产品介绍 云资源集成管理系统CRIMS 是一款数据中心资产监测管理软件，旨在帮助数据中 心管理相关人员或资产所有人解决资产管理混乱、资产状态未知、已有资产使用不明确 等问题。 本系统以功能模块做标准版及增购版的区分，标准版含：首页、监测、数据分析、 发现、告警、系统；增购版另有能耗、资产、机房、报修、专线、存储、自动装机、vKVM、 控制管理模块可组合加购。 1.2 产品核心能力 CRIMS 采用领先的带外与带内结合管理技术实现对业务硬件与软件的全方面监控， 可对数据中心 IT 基础设施进行监测、管理运营，为软硬件设备提供全生命周期管理，实 现设备从采购、安装使用，再到运维、报废的全过程服务。并对监测数据进行分析、管 理，为日常运营提供支持。CRIMS 无需在每台服务器上安装代理软件，减少对操作系 统的影响。可以有效帮助用户减少繁琐、重复、费时的各项运维工作，保障数据中心设 备安全、稳定运行，同时降低数据中心运营成本。 1.3 产品优势 CRIMS 硬件监控方面支持各个品牌各个型号的小型机、刀片服务器、刀箱、塔式& 机柜式服务器的硬件状态和各个厂家的高端存储、中端存储、低端存储、虚拟化存储、 虚拟带库、物理带库等存储资源，硬件监控内容包括：电源、风扇、内置磁盘、CPU、 内存、网卡、HBA 卡、拓展模块等服务器各个部件运行状态，配置信息，电源、风扇、 电池、磁盘柜、硬盘、控制器、Array、机械手、磁带机等； CRIMS 软件监控方面支持监控主流操作系统：Linux，Windows，AIX，AS400， ScoUnix，Solaris，HP Unix，国产 UOS 的服务状态；主流云平台：VMWare，Red Hat， FusionCompute，Amazon，阿里云，Docker 的虚 机状态；主流数据库：DB， MySQL,Oracle,Oracle Rac,Oscar,PostgreSQL,SQLServer,SyBase 的库状态,主流应用 程序：AD，Apache，HACMP，IBM MQ，IIS，Nginx，PowerHA，RHCS，Resin， Exchange，JBoss，JBoss EAP，Kafka，Lotus，Memcached，PolyCom，Redis，Tomcat， Tuxedo，Url Recored，WebLogic，Zookeeper 的进程状态，软件监控内容包括：时间 校验，文件数量，进程数量，IO 性能，网络速率，服务状态，Lun，Cache 统计，控制 器，，FC 端口，PCIe 端口，FCoE 端口，NE 节点，异网 IP，文件系统，线程缓存，缓 冲排序，Query 缓存，访问量(QPS)，数据库引擎，主备复制，表空间信息，数据目录等。 更多产品使用具体方法请下载附件查看。 云资源集成系统产品使用手册part1智能运维标准服务.pdf

本文介绍SQL Server的经典应用场景。 企业级应用 SQL Server广泛应用于各种企业级应用程序，例如企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等。因为企业级应用程序一般对可用性、可靠性和安全性有较高的要求，而且涉及大量数据和复杂数据模型，通常伴随着复杂的数据查询和分析操作，用来支持决策制定和业务智能。 金融行业 金融行业如银行、证券、保险、基金以及新兴的互联网金融领域，通常需要处理大量的敏感数据，并且受到各种法规和监管要求的约束，对安全性、合规性和可用性具有很高的要求。SQL Server的高可用性、多层次的安全机制、内置丰富的商业智能工具等特性，让其成为金融行业数据库服务的首选。 电子商务 电子商务行业通常在处理大量用户请求和交易数据的同时要求能快速响应，并且需要及时根据市场需求，实时分析销售趋势、定制营销策略，不断更新电子商务平台。SQL Server高性能、高可用性、弹性伸缩以及丰富的数据管理和分析能力，可以为电子商务企业提供稳定高效、高性价比的解决方案。 Windows环境 SQL Server是由Microsoft公司开发的数据库管理系统，所以和Windows操作系统紧密集成。在Windows环境中，SQL Server能够发挥操作系统的特性和优势，有利于提高数据库的性能。同时充分利用Microsoft生态系统，获得更好的集成和技术支持，确保业务系统的稳定性和可用性。例如政府和公共服务、教育机构等。

五、 三种测评工具对比 1. 核心功能对比 vLLM Benchmark 专注于LLM推理引擎性能评测，支持OpenAI接口兼容的框架（如Qwen系列模型） 内置TTFT（首Token延迟）、TPOT（后续Token时延）、吞吐量等核心指标 支持长上下文压力测试（如LongAlpaca12k数据集） EvalScope 大模型多维度评估框架，覆盖性能测试（Perf）、效果评测（Accuracy）和合规性检测 提供标准化测试集（如MMLU、CMMLU）和自定义数据集扩展能力，支持多种测评场景 集成生产级压力测试功能，支持并发请求模拟与实时监控（通过Wandb可视化） LLMPerf 开源基准测试工具，专攻API级性能评估（延迟、吞吐量、请求成功率） 支持正确性验证（如数字格式转换准确性测试） 2. 性能指标侧重 工具 核心指标 测试场景差异 vLLM Benchmark 首Token延迟（TTFT）、Token吞吐量、显存占用率 重推理引擎的硬件资源利用率，常用于GPU云主机环境下的引擎选型 EvalScope 综合吞吐量、QPS、端到端延迟、多模态任务准确率 适配生产环境压力测试，支持API服务与本地模型的混合评测 LLMPerf Token间延迟、首Token延迟（TTFT）、请求吞吐量、错误率 强调高并发模拟能力（如10+并发请求），适合API服务的SLA验证 3.

本章节主要介绍DataArts Studio的开发一个Hive SQL作业流程。 本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台，支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 环境准备 已开通MapReduce服务MRS，并创建MRS集群，为Hive SQL提供运行环境。 MRS集群创建时，组件要包含Hive。 已开通数据集成CDM，并创建CDM集群，为数据开发模块提供数据开发模块与MRS通信的代理。 CDM集群创建时，需要注意：虚拟私有云、子网、安全组与MRS集群保持一致，确保网络互通。 建立Hive的数据连接 开发Hive SQL前，我们需要在“管理中心 > 数据连接”模块中建立一个到MRS Hive的连接，数据连接名称为“hive1009”。 关键参数说明： 集群名：已创建的MRS集群。 绑定Agent：已创建的CDM集群。 开发Hive SQL脚本 在“数据开发 > 脚本开发”模块中创建一个Hive SQL脚本，脚本名称为“hivesql”。在编辑器中输入SQL语句，通过SQL语句来实现业务需求。 开发脚本 关键说明： 上图中的脚本开发区为临时调试区，关闭脚本页签后，开发区的内容将丢失。您可以通过“提交”来保存并提交脚本版本。 数据连接：建立Hive的数据连接创建的连接。

为客户提供标准化硬件集成、软件部署的实施过程和相关工具使用的实操培训及技术支持，从而使客户具备交付技能。另外，可结合客户需求，提供个性化的现场、远程交付培训服务。 第1章 服务概述 天翼云集成交付培训服务，为客户提供标准化硬件集成、软件集成方法、过程，及相应工具能力支持，使培训学员具备交付技能。另可结合客户需求，提供个性化的现场、远程交付培训服务。 第2章 应用场景 标准化培训服务：在实训基地环境中对学员开展培训服务，提供理论+实操的培训和指导，帮助学员掌握天翼云集成交付实操能力。 个性化培训服务：天翼云团队支持培训方案输出，满足客户个性化需求，或在专业培训机构组织的实操培训中，将天翼云师资嵌入。 交付质效提升支持服务：支撑客户在使用“善工”过程中遇到问题及故障，掌握使用方法和技巧，定制化开发满足等诉求。 第3章 服务优势 针对性能力提升：结合天翼云产品交付特点，定向开发课程，搭建理论和实操相结合、产品丰富、等级分明的培训体系，实现全方位能力提升。 个性化定制培训：支持结合客户需求和用云场景，提供个性化的现场、远程交付培训服务，实现从学到用的完美契合、高效赋能。

本节包含迁移方案总览相关内容。 云数据库RDS for PostgreSQL提供了多种数据同步方案，可满足从RDS for PostgreSQL、自建PostgreSQL数据库、其他云PostgreSQL、自建Oracle数据库同步到云数据库RDS for PostgreSQL。 常用的数据迁移工具有：DRS、pgdump、DAS。推荐使用DRS，DRS可以快速解决多场景下，数据库之间的数据流通问题，操作便捷、简单，仅需分钟级就能搭建完成迁移任务。通过服务化迁移，免去了传统的DBA人力成本和硬件成本，帮助您降低数据传输的成本。 DRS提供实时同步功能：实时同步是指在不同的系统之间，将数据通过同步技术从一个数据源拷贝到其他数据库，并保持一致，实现关键业务的数据实时流动。实时同步不同于迁移，迁移是以整体数据库搬迁为目的，而实时同步是维持不同业务之间的数据持续性流动。 迁移方案总览 源数据库类型 数据量 一次性或持续 应用程序停机时间 迁移方式 参考文档 RDS for PostgreSQL 小型 一次性 一段时间 使用pgdump工具将数据复制到RDS for PostgreSQL数据库。 使用psql命令迁移RDS for PostgreSQL数据 RDS for PostgreSQL 中 一次性 一段时间 使用DAS导出数据，再导入到RDS for PostgreSQL数据库。 使用DAS的导出和导入功能迁移RDS for PostgreSQL数据 RDS for PostgreSQL 任何 一次性或持续 最低 使用DRS将源库数据同步到RDS for PostgreSQL数据库。 将RDS for PostgreSQL同步到RDS for PostgreSQL 本地自建PostgreSQL数据库 ECS自建PostgreSQL数据库 任何 一次性或持续 最低 使用DRS将自建PostgreSQL同步到RDS for PostgreSQL数据库。 将自建PostgreSQL同步到RDS for PostgreSQL 其他云上PostgreSQL数据库 任何 一次性或持续 最低 使用DRS将其他云上PostgreSQL同步到RDS for PostgreSQL数据库。 其他云PostgreSQL同步到RDS for PostgreSQL 本地自建Oracle数据库 ECS自建Oracle数据库 任何 一次性或持续 最低 使用DRS将自建Oracle数据同步到RDS for PostgreSQL数据库。 将Oracle同步到RDS for PostgreSQL

数据库审计的审计数据可以保存多久？ 数据库审计支持将在线和归档的审计数据至少保存180天的功能。根据实际的磁盘大小，会优先删除存储日期较早的审计数据。 若您需要更多的磁盘空间，可选择买更高级的数据库审计实例规格或者购买磁盘存储容量。 数据库审计发生异常，多长时间用户可以收到告警通知？ 在数据库审计正常运行的情况下，从系统发生异常到收到告警通知最大时延不超过5分钟。 在业务侧使用中间件会影响数据库审计功能吗？ 不会影响使用数据库安全审计。 中间件是介于应用系统和操作系统之间的一类软件，通常在操作系统、网络和数据库之上，应用软件的下层，是为处于上层的应用软件提供运行与开发的环境，帮助用户灵活、高效地开发和集成复杂的应用软件。 数据库安全审计采用旁路模式部署，通过Agent（数据库节点或应用节点安装Agent）获取访问数据库流量、将流量数据上传到审计系统、接收审计系统配置命令和上报数据库状态监控数据，从而实现数据库安全审计功能。 因此，您在业务侧使用中间件不影响数据库安全审计功能，不会导致Agent监听SQL失败或者审计没有数据。 数据库审计能否对第三方工具执行的SQL语句进行捕捉？ 可以。数据库审计审计的数据是Agent接入的全量日志和流量数据，与工具无关。 数据库审计是否支持云下部署？ 不支持。数据库审计需要部署在您所使用的云上的服务器中，您需要将相关的业务迁移至目标云上。