/VPN。 企业路由器支持路由学习，能够自动进行路由信息的更新和同步，当网络拓扑变更时，能够自动收敛，无需手工配置、变更繁琐的路由条目。 多链路联动 企业路由器使用BGP路由协议，实现多个接入链路之间的联动，多链路可以做负载分担或者互为主备，单链路故障秒级切换，打造高可靠网络，保障业务的连续性。

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DC双链路负载混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网总体流程，流程说明如表1所示。 表1 构建DC双链路负载混合云组网流程说明 步骤 说明 步骤一：创建云服务资源 创建1个企业路由器，构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。 创建业务VPC和子网，本示例中创建1个VPC和子网。

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DC双链路负载混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网总体流程，流程说明如表1所示。 表1 构建DC双链路负载混合云组网流程说明(全域接入网关DGW） 步骤 说明 步骤一：创建云服务资源 创建1个企业路由器，构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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云上业务访问线下IDC要求高带宽、高可靠时，通常部署两条或更多的专线链路，专线链路之间相互独立。 专线接入ER后，可以实现专线的动态选路和切换。多个链路之间进行负载分担实现高带宽，同时保证可靠性；多个链路之间互为主备，单链路故障秒级切换，避免了单点故障带来的业务中断。 Region之间的互联

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预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

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查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务，并启动任务。 座席处于空闲态，预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心，输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果，可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

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登录E CS ，执行ping命令，验证DC链路通信情况。 参考1，搭建第二条专线链路并验证网络通信情况。 步骤四：在ER侧和IDC侧分别配置主备路由 在ER路由表中，检查ER通过DGW连接学习的BGP路由是否优选DGW-A连接。 当专线链路差异导致AS_Path长度不一样，从而自动

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及ER等。 网络规划说明 DC双链路负载混合云组网规划如图1所示，将VPC、DC分别接入ER中，组网规划说明如表2所示。 图1 DC双链路负载混合云组网规划(全域接入网关DGW） 两条DC网络链路形成负载均衡，云上VPC和线下IDC通信时，两条链路同时处于工作状态，表1为您详细介绍网络流量路径。

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执行以下步骤，搭建第二条专线链路并验证网络通信情况。 参考1.a~1.d，搭建第二条专线链路。 构造第一条专线链路的故障，确保业务VPC已无法通过该链路和IDC通信。 请您务必在没有业务的情况下，构造专线链路故障，以免对业务造成影响。 参考1.e~1.f，验证第二条专线链路的通信情况。 步骤四：在ER侧和IDC侧分别配置等价路由

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执行以下步骤，搭建第二条专线链路并验证网络通信情况。 参考1.a~1.c，搭建第二条专线链路。 构造第一条专线链路的故障，确保业务VPC已无法通过该链路和IDC通信。 请您务必在没有业务的情况下，构造专线链路故障，以免对业务造成影响。 参考1.d~1.e，验证第二条专线链路的通信情况。 步骤四：在ER侧和IDC侧分别配置等价路由

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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得到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。 当前由于特征筛选算法限制，预测数据列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 表格数据集示例： 以银行存款预测数据集为例：根据预测人的年龄、工作类型、

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在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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entity too large”。请减少预测请求内容后重试。 当使用API调用地址预测时，请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。 使用ModelArts console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，要求请求体的大小不超过8MB。 图2

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