配置虚拟网络拓扑 操作步骤 单击“拓扑”页签。 在“VN”中选择已经建立的VN名称。 在“预定义拓扑”页签下，配置拓扑信息，如图1所示。 Hub1站点优先级为“1”，Hub2站点优先级为“2”。 图1 配置Overlay拓扑 配置完成后，单击“确定”。 父主题： 创建Overlay网络

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数据同步拓扑介绍 DRS实时同步功能目前支持多种拓扑类型，用户可根据自己的需求进行规划，详细说明可参考以下内容。 为保证同步数据的一致性，请勿对目标数据库中的同步对象进行修改操作。 一对一实时同步 用户创建一个同步任务来实现一对一的实时同步。 一对多实时同步 用户需要用户创建多个

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失败、RETRYING--重试中、TERMINATING--终止中、TERMINATED--已终止) trigger_type String 触发类型. TIMER--定时触发, EVENT--事件触发 状态码： 400 表8 响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-request-id

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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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配置Overlay拓扑 操作步骤 单击“拓扑”页签。 在“VN”中选择已经建立的VN名称。 在“预定义拓扑”界面，依次选择“模式”、“拓扑模式”。 默认拓扑模式为“Full-Mesh”，单击“Hub-Spoke”进行切换，并设置中心站点和分支站点。 图1 配置Overlay拓扑 打开

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）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，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据采集，无需修改业务代码即可轻松接入APM，数据来源如下： APM Agent：基于自研Agent通过非侵入方式采集业

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查询组件环境拓扑图 功能介绍 查询组件环境级别全局拓扑图信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/apm2/openapi/topology/env-search

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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登录地址FederationProxyUrl，与IAM服务强相关，这里只做了简单的介绍，详细可参考IAM服务的文档“创建自定义身份代理”。在IAM服务侧的操作完成后，您需要执行步骤6-7实现拓扑页面的内嵌。 创建账号DomainA下的IAM用户userB，并授予Security Administrator和Agent

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VN及网络拓扑数据规划 企业内部多个部门业务有隔离要求，需要通过部门（即VN）来构建多个Overlay网络。保证不同的部门转发独立，转发互相不能访问，从而实现不同部门业务在网络转发层面的安全隔离。 表1 Overlay网络VN的基本信息 参数 数据 创建后，是否可以修改 备注 名称

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TopologyBuilder builder = buildTopology(); /* * 任务的提交认为三种方式 * 1、命令行方式提交，这种需要将应用程序jar包复制到客户端机器上执行客户端命令提交

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查询应用全局拓扑图 功能介绍 查询应用级别全局拓扑图信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/apm2/openapi/topology/business-search

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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作负载提供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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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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TopologyBuilder builder = buildTopology(); /* * 任务的提交认为三种方式 * 1、命令行方式提交，这种需要将应用程序jar包复制到客户端机器上执行客户端命令提交

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的开发环境配置。 获取并导入样例工程 Storm提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。 根据场景开发拓扑 通过典型场景，您可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 查看程序运行结果

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debug”和“topology.eventlogger.executors”。 拓扑如何处理数据是拓扑自身行为。样例拓扑随机生成字符并分隔字符串，需要查看处理情况时，请启用采样功能并参见查看Storm拓扑日志。 MRS 3.x及后续版本：执行以下命令，提交拓扑任务。 storm jar topology-jar-path

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如果环内某一单节点故障，所有DN节点在环内都有副本，数据不会丢失。 例如Server1发生故障后，DN1的备节点在Server2上，DN2的备节点在Server3上，DN3的备节点在Server3上，每个Server运行4个主DN，环内的各主机性能仍然保证均衡。 整个集群可以承受的主机故障数量范围为1~安全环的数量。

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