选择属性 选择属性 在模型导航栏的“选择资产”区域，选择您关注的资产后，单击该资产出现属性弹框，查看并勾选需要做时序分析的属性，点击“确定”完成。 图1 选择属性 父主题： 资产时序探索

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link-service01" } 状态码： 500 Internal Server Error { "error_code" : "ROMA.00110002", "error_msg" : "The instance does not exist. project_id:

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管理属性 操作场景 本文指导您在应用运行态管理分类节点的属性，如添加属性、编辑属性、移除属性。 前提条件 已登录应用运行态。 添加属性 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 分类”，进入“分类”页面。 单击需要操作的分类节点。 在展开的页面，选择“属性”页签，单击“编辑”。 图1

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迁移作业原理 数据迁移模型 CDM 数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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性，可以高效准确放行正常的业务报文，阻断攻击报文。 图2 水印解决方案 客户端和AntiDDoS设备需要使用相同的信息结构和计算规则，其中计算规则是指计算水印值的哈希因子和哈希算法，在本方案中，哈希因子使用了目的IP、目的端口、用户标识和水印关键字，哈希算法使用CRC32。 父主题：

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下载备份文件 下载全量备份文件 包含使用OBS Browser+下载、直接浏览器下载、按地址下载三种方式。 下载增量备份文件 支持下载单个Binlog文件，或者合并下载Binlog文件。 合并下载Binlog文件包含使用OBS Browser+下载、直接浏览器下载、按地址下载三种方式。 备份费用

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会一直保存，不会随着RDS实例的删除而释放，直到用户手动删除。 增量备份 增量备份即事务日志备份，云数据库 RDS for SQL Server默认自动开启，系统自动每5分钟对上一次自动备份，或增量备份后更新的数据进行备份。 跨区域备份 跨区域备份 支持将备份文件存放到另一个区域

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 进阶实践

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备份原理及方案 DDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 备份原理 集群实例 集群实例由dds mongos（路由）、Config（配置）和Shard（分片）组件构成。其中，Confi

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迁移作业原理 数据迁移模型 CDM数据迁移时，简化的迁移模型如图1所示。 图1 CDM数据迁移模型 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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背景和原理（对象） AstroZero提供的数据对象（Object）定义功能，对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表，用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据，可理解为数据库中的数据表（逻辑表，系统实际存储

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Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO，全称是Cost Based Optimization，即基于代价的优化器。 其优化目标是： 在编译阶段，根据查询语句中涉及到的表和查询条件，计算出产生中间结果少的高效join顺序，从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下：

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备份原理及方案 RDS实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。 压缩比

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8及以上。 Cluster Autoscaler工作原理 Cluster Autoscaler主要流程包括两部分： 扩容流程： Autoscaler会每隔10s检查一次所有未调度的Pod，根据用户设置的策略，选择出一个符合要求的节点池进行扩容。 Autoscaler检测未调度Pod进

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示。 计算类型：当前支持数值和日期计算。 计算方式：在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时，支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式，再选择参与计算的字段，即可自动计算出结果。 当“计算类型”选

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的资源限制，提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1，实现流程如下： HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiserver收到查询请求，会路由到之前通过 API服务 注册的

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} } } } } 这个名为“light”的设备定义一个名为“powerstatus”的孪生属性，期望值（expected）是ON，而实际值（actual）是OFF。 下面看下这个终端设备与边缘节点和IEF通信的过程。 终端设备上报实际状态到云端

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} } } } } 这个名为“light”的设备定义一个名为“powerstatus”的孪生属性，期望值（expected）是ON，而实际值（actual）是OFF。 下面看下这个终端设备与边缘节点和IEF通信的过程。 终端设备上报实际状态到云端

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选中泳道或者某个图元，可以在右侧属性配置区域进行各种配置操作。 4 整个BPM、泳道或者图元属性设置区域。 当选择BPM中图元时，右侧配置区域为该图元的属性设置区域。 当选择BPM中空白区域时，右侧配置区域为该BPM的设置区域。 当选择泳道左侧标签时，右侧配置区域为该泳道的属性设置区域。 BPM能力

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 数据迁移进阶实践

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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