“接口调用”详细信息。 单击“Profiler性能分析”，切换至Profiler性能分析页签。 图1 性能分析 在Profiler页签选择您想要查看的实例、性能分析类型、范围以及聚合维度，可以查看该实例对应的性能分析数据。 表1 性能分析参数说明 选择项 参数 说明 类型 CPU

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诊断分析 大Key诊断 热key诊断 父主题： 用户指南

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API分析 API指标分析

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单击“日志分析”。 单击“配置访问日志”。 在弹窗中将“启动日志记录”修改为即启用日志记录能力。 “日志组”和“日志流”设置完成后，单击“确定”。 查看日志分析可单击“日志字段说明”，根据日志字段说明分析日志。 访问日志的字段采用空格作为分隔符，按照顺序，每个字段的含义如下： 表1 日志字段说明

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负荷分析 负荷分析概述 负荷信息快照 负荷诊断报告 父主题： 数据库监控（DMS）

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性。 被分析机器人流程在查询时间范围内存在通话记录。 操作步骤 您登录客户服务云，进入“IVR分析>指标分析”界面。 您单击输入框，选择接入码、版本名称、日期，按回车键进行查询。 图1 指标分析界面 同比值指上个月同期产生的指标。例如当前查询时间6月1日至6月5日，同比值是指查询5月1日至5月5日产生的指标。

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死锁分析 操作场景 RDS for SQL Server具有强大的死锁检测功能。当多个用户同时访问同一资源时，可能会出现死锁现象，即两个或多个进程互相等待对方释放资源，导致所有进程都无法继续执行。此时，SQL Server将选择其中一个进程终止（Kill），其他进程就可以完成其事务。

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监控分析 告警监控 用户登录记录 桌面使用记录

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ANALYZE 表自动分析 GaussDB 提供了GUC参数autovacuum用于控制数据库自动清理功能的启动。 autovacuum设置为on时，系统定时启动autovacuum线程来进行表自动分析，如果表中数据量发生较大变化达到阈值时，会触发表自动分析，即autoanalyze。

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ANALYZE 表自动分析 GaussDB提供了GUC参数autovacuum用于控制数据库自动清理功能的启动。 autovacuum设置为on时，系统定时启动autovacuum线程来进行表自动分析，如果表中数据量发生较大变化达到阈值时，会触发表自动分析，即autoanalyze。

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表2 策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径。

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文件管理 文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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Service，IMS）， 云审计 服务（Cloud Trace Service， CTS ）等。 OBS可以作为其他云服务的数据分析学习的数据源，例如MapReduce服务 （MapReduce Service， MRS ），机器学习服务 （Machine Learning Service，MLS）等。

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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，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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约束条件 约束条件如下： TICS 计算节点需独享ief纳管节点。 考虑docker\ief边缘服务对资源的占用，建议策略分配参考表1。 表1 策略分配 纳管节点规格 CPU（分析+学习） 内存（分析+学习） 32U64G <=26 <=50G 64U128G <=50 <=100G

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维护人员技能, 编制学习方案，制定积分方案 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 编排能力, 调度算法, 指标卡片编排, 学习推送 项目执行管理人员 管理任务进展，管理问题进展，任务审批，许可审批，制定作业计划/人员排班，分析作业报告，分析问题/任务趋势

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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业务实现：APM支持全链路拓扑、调用链追踪、事务分析功能。 业务拓展： AOM（应用运维管理）实时监控应用运维指标，APM通过拓扑、调用链等快速诊断应用性能异常。 通过APM找到性能瓶颈后，CPTS（云性能测试服务）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正

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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，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高

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