指标概述 指标是对资源性能的数据描述或状态描述，指标由指标类别、指标名称、指标说明、数据类型和默认聚合方式组成。 默认聚合方式，LAST：表示采集到的指标中的最后一个指标；SUM：表示采集到的指标的总和；MAX：表示采集到的指标的最大值；AVG：表示采集到的指标的平均值。 父主题：

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指标查询 批量查询指标结果 父主题： API

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在快捷入口选择“运营中心”，进入运营中心。 在左侧导航栏选择“指标模板库”。 从指标模板库查找所需指标模板，单击选中的模板，当前支持的指标模板如表1所示。 如果指标模板库中未找到所需模板，用户可在“指标管理”页面创建符合业务需要的指标。 表1 指标模板 分类 指标模板名称 描述 通用 页面浏览量（PV）计算模板

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基础指标：IoTDA指标 介绍IoTDA服务上报到AOM的监控指标，包括指标的类别、名称、含义等信息。 表1 IoTDA服务监控指标 指标类别 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 设备总数 iotda_device_status_onlineCount 在线设备数 统计租户在当前实例/资源空间下的在线的设备数量

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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单击，设置统计指标。统计指标最少需要选择3个，最多支持选择5个。 IVR指标统计支持同比展示，展示当日截止到当前时间指标数据与前一天截止到同一时段的指标数据的同比结果。 支持当日指标统计的微型趋势图。 单击“呼叫数”、“呼叫率”、“时长”，您可以查看对应的监控指标信息，数据以趋势图的方式展示。

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新建指标 指标概述 创建指标 指标管理 指标分享协作 典型场景示例：使用指标分析某商品的销售数据

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指标概述 分析的数据并不能直接从数据表中获取，而需要基于原始数据进行加工时，可以新建指标。指标是从多个角度分析事务的一种量化统计方式，主要包含以下三种类型： 原子指标：即最小粒度的指标，可用于量化统计事务属性，如总金额等。 衍生指标：基于单个基础指标创建而来，常用于指标在时间维度

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指标总览 简介 基础指标：虚机指标 基础指标：容器指标 基础指标：Modelarts指标 基础指标：IEF指标 基础指标： CS E指标 基础指标：IoTDA指标 基础指标：node-exporter指标 基础指标：Flink指标 指标维度

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报的自定义指标名称。 namespace 是 String 指标命名空间。取值范围：PAAS.CONTAINER：组件指标、实例指标、进程指标和容器指标的命名空间，PAAS.NODE： 主机指标、网络指标、磁盘指标和文件系统指标的命名空间，PAAS.SLA：SLA指标的命名空间，PAAS

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指标总览 简介 网络指标及其维度 磁盘指标及其维度 磁盘分区指标 文件系统指标及其维度 主机指标及其维度 集群指标及其维度 容器组件指标及其维度 虚机组件指标及其维度 实例指标及其维度 服务指标及其维度

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SLA指标 SLA指标项 指标值 物联网流量卡发货 10个工作日 续费订单处理 3个工作日（需在每月20日前进行续费） 电信定向信息配置 5个工作日 联通定向信息配置 7个工作日 移动定向信息配置 6周 移动卡解绑 3个工作日 电信卡超次数解绑 3个工作日 创建前向流量池 5个工作日

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函数指标 获取按指定指标排序的函数列表 租户函数统计信息 获取指定时间段的函数运行指标 查询函数实例使用情况指标 查询函数实例流量指标 父主题： API

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新建指标 管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等，使用目录维护业务指标。 注意，数据质量模块的指标与数据架构模块的业务指标、技术指标当前是相互独立的，不支持交互。 前提条件 已在 DataArts Studio 控制台的“实例 > 进入控制台 > 空间管理 > 数据质量 > 业务指标监控

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指标库 指标管理 系统指标说明 父主题： 效能洞察（CodeArts Board）

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项目指标 查询人均bug 查询需求按时完成率 查询缺陷密度 父主题： API

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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性，在业务平缓期快速缩容以节约资源成本。 多功能：支持基于系统指标变动、自定义指标变动和固定时间周期进行负载伸缩，实现复杂场景下的负载伸缩。 多场景：使用场景广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理。 负载伸缩实现机制 UCS的负载

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