可选择表级、库级或全部迁移维度。 支持同构、异构数据库间的数据同步，维持不同业务之间的数据持续性流动。 聚焦于表和数据，并满足多种灵活性的需求。 可选择表级、库级同步维度。 支持同构数据库间的数据灾备。 实现异地数据库主备倒换的效果。 实例级灾备，不支持表级、库级对象选择。 支持的数据库 详情请参见迁移方案概览。

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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实时监测 实时监测可以对设备组的运行状态和各参数进行实时监测，选定设备组，单击【编辑】可以对设备组的组态进行自定义编辑，【导出图片】可以将该组态以图片形式导出，【最大化】可全屏显示组态。 图1 实时监测 定义2D组态 2D实时监测组态编辑面板主要包含如下5块分区： 组态面板 工具栏

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实时监视 个人收藏 设备数据 模型数据 接入数据 父主题： 实施步骤

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实时入库 Kafka实时入库到 GaussDB (DWS)

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实时诊断 您可以通过实时诊断功能直观地查看数据库性能情况的全貌，快速确认是否存在异常。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。 在左侧的导航栏中单击“DBA智能运维 >

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在这一栏您可浏览查询信息状态的数量，其中包括会话数量、平均会话耗时（所有会话连接的时间除以会话数）、查询数量、平均查询耗时、平均查询等待时间等。 实时会话 在“实时会话”这一栏您可以浏览到正在运行中的所有会话实时信息，可单击列表右上方的设置按钮勾选需要在列表中展示的指标信息。指标包括：

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新建工单”，完成工单提交。 支持的数据库类型 实时迁移支持的数据库、版本和迁移类型可参考支持的数据库。 支持的网络类型 数据复制服务支持通过多种方式的网络进行数据迁移，包括：VPC网络、VPN网络、专线网络和公网网络，在正式迁移之前请参考表1了解网络类型的使用场景及准备工作，并参考表2了解具体的网络类型支持情况进行网络设置。

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实时迁移 如何判断数据迁移任务可以停止 MySQL迁移中Definer强制转化后如何维持原业务用户权限体系 MySQL存储过程迁移上云后遇到调用权限的问题，如何解决 如何确保业务数据库的全部业务已经停止 迁移日志提示can not get agency token Oracle到MySQL迁移时，索引超长如何处理

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实时迁移 其他云MySQL迁移到云数据库 RDS for MySQL 其他云MySQL迁移到TaurusDB 其他云MongoDB迁移到DDS 自建MySQL迁移到RDS for MySQL E CS 自建MySQL迁移到TaurusDB ECS自建MongoDB迁移DDS 本地MySQL迁移到RDS

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同步到GaussDB(DWS)的使用建议 Oracle到GaussDB字符集兼容性说明 字符集不兼容导致数据乱码或者同步失败 DRS增量同步怎样填启动位点 MySQL或MariaDB不同版本之间的语法差异 GaussDB远程连接配置方法 GaussDB为源链路增量同步连接及端口说明 DRS主键或者唯一键不一致导致数据不一致需要怎样处理

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盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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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 在实际应用中，升级、回滚是一个常见的场景， TICS 能

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。

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选择产线资产，比如“SMT产线1”，可以实时查看到当前产线的OEE相关的指标计算结果。 查看某个设备资产的历史数据，比如查看印刷机的历史数据，单击选择印刷机资产，单击属性值右边的图标，即可查看当前设备资产的历史数据时序分析图，比如查看资产属性的平均值曲线。 通过单击右上角的，可查看资产时序历史原始数据。

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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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测中心，选择历史交易数据，对调整后的策略、规则集进行重新跑批决策，可对比回测策略、规则集与历史生产上线的策略、规则集的决策情况，同时需要支持对每笔历史交易回测决策结果的展示对比，在新策略或规则集上线前，可通过回测功能对新策略或规则 集进行上线前的验证，检验是否符合预期。 图12 回测中心

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简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等

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简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等

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