设置可维护时间段 接口说明 修改用户允许启动某项对数据库实例运行有影响的任务的时间范围，例如操作系统升级和数据库软件版本升级的时间窗。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 PUT https://{Endpoint}/v3/{project_

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态势感知的数据来源是什么？ 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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方式二：通过开始时间和结束时间，自定义时间范围，您最长可设置为1天。 查看调用链详情，详情请参见调用链。 查询调用链，可以通过选择实例、URL等查询条件查询，也可在界面下方新增自定义查询条件。调用链查询条件详细说明请参见表1 调用链查询条件。 父主题： 组件列表

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漏洞评分越高，风险越高，客户需要优先修复。 边界漏洞免疫，缓解漏洞风险 利用天关/防火墙的IPS能力，实现漏洞免疫，在不安装实际补丁的情况下，也可降低漏洞被利用风险。 父主题： 产品介绍

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查询指定可保护资源 功能介绍 根据ID查询可保护性资源 URI GET /v3/{project_id}/protectables/{protectable_type}/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 chain_id String 链ID consensus ConsensusType object 区块链共识类型：raft sign_algorithm String 区块链签名算法：ECDSA（ecdsa_with_sha256）、国密（sm2_with_sm3）

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下方新增自定义查询条件。 表1 调用链查询条件 查询条件 具体含义 必填/选填 应用 调用链所在应用。 必填 区域 调用链所在区域。 必填 组件 调用链所在组件。 选填 环境 调用链所在环境。 选填 实例 调用链所在实例。 选填 URL 调用链的URL，分为Rest URL和Real

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安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务（Host Security

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，从访问控制方面隔离受感染机器，隔离网络传播风险。 消除事件。 评估受影响机器是否需要加固恢复。如果已经沦陷，需要通过溯源结果加固恢复机器。如安全凭证泄露造成的攻击，则删除任何未经授权的IAM用户、角色和策略，并吊销凭据等操作进行主机加固。 对受感染机器可以进行风险排查，排查是否

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据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署四个环节，可全面支持企业用户的机器学习、深度学习完整使用过程。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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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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概述 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。 父主题： 产品介绍

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监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块链对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署

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会使用这条流水线在持续产生的数据中持续迭代训练，确保这条流水线生产出来的模型始终维持在一个较好的状态。 图1 MLOps MLOps的整条链路需要有一个工具去承载，MLOps打通了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同，以往的开发与交付过程是分离的，算法工程师开发完的模

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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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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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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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业务监控界面。 该界面通过图形化呈现业务进展和下一步流程走向，并且通过状态标识，可直观的查看当前业务是否完成。 接口服务。 目前支持业务应用通过项目生成的JAVA SDK调用智能合约，后续为了方便用户快速接入区块链系统，将提供快速构建Restful API的方式接入，用户可以在SDK和 Restful

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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登录 应用性能管理 。 在左侧导航栏中选择“全链路拓扑”。 在拓扑界面的右上角设置问题发生的时间段。 查看拓扑图中执行时间较大即标红的实例。 （可选）对于多个实例的服务，可右键单击服务，选择“展开”查看实例级别的调用关系，初步确认问题实例。 选择“调用链搜索”，跳转到调用链页面，通过参数、返回值、耗时等进一步定位问题。

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