自动化运维(aom2.0接口) 创建任务 更新任务 对暂停中的任务进行操作 获取工作流执行中的执行详情 终止任务执行 脚本查询 脚本版本查询 作业管理主页模糊查询 根据作业id查询方案(自定义模板)列表 获取方案信息 查询任务列表 获取任务执行历史 执行工作流 父主题： API

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RES15-03 自动化回滚 在升级或部署过程中出现异常，或检查/测试失败时，支持自动回滚，减少人工干预，避免回滚失败。 风险等级 高 关键策略 检测到异常后，可一键式回滚。 回滚过程自动化完成。 父主题： RES15 升级不中断业务

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TestPlan接口自动化用例使用流程 接口自动化用例提供了丰富的用户界面，支持可视化地编排自动化测试步骤以及丰富的检查点和相应提取配置，可以在简单易用的可视化接口管理页面上，快速生成与接口核心逻辑相匹配的测试用例，实现“零代码”快速生成测试用例。接口自动化用例具备多测试步骤的逻

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创建接口自动化测试用例 CodeArts TestPlan接口自动化用例使用流程 创建CodeArts TestPlan接口自动化测试用例模板 使用自定义URL请求添加CodeArts TestPlan接口脚本 使用Postman快速添加CodeArts TestPlan接口脚本

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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查看HetuEngine物化视图自动化任务 本章节指导用户在HSConsole页面查看HetuEngine自动化任务的任务状态和任务执行结果等信息。用户可定期查看任务执行情况，帮助评估集群运行健康状况。 查看HetuEngine物化视图自动化任务步骤 使用用于访问HetuEngine

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”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化任务列表中，单击对应任务后的，进入自动化任务编辑页面。 图1 单击编辑按钮 单击页面右上角的“跟踪”，进入日志跟踪页面。 查看最近一周内的自动化任务运行记录。 图2 查看自动化任务运行记录 父主题： 创建自动化任务实现智能化操作

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可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的自动化运维自定义策略样例。 自动化运维自定义策略样例 示例：拒绝用户对服务卡片进行上下架操作 拒绝策略需要同时配合其他策略使用，否则没有实际作用。用户被授予的策略中，一个授权项的

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续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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使用部署服务进行自动化变更 在部署服务使用容器部署应用 在部署服务使用虚拟机部署应用 在部署服务变更组件 创建变更时可复用的集群扩容模板 使用部署包部署虚拟机 部署服务环境管理 AppStage软件仓库全局管理 为环境导入存量资源 变更管理 使用Terraform引擎（IaC2.0）实现资源自动化管理

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对流量进行DNS过滤，全面控制 域名 访问。 边界防护与响应服务 表2 边界防护与响应服务功能描述 功能 描述 自动化分析 云端基于分析模型对安全日志进行分析判定，并根据判定结果执行不同的处置。租户可依靠云端的自动化分析能力提升防护响应速度。 自动化分析以后，可以有如下几种处置方式： 事件命中误报模型，则此事件状态变更为误报。

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时，需要配置被叫路由。

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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请单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够，不能完成机器的智能学习，或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”，仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后，单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中，服务器处

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