周期 时序数据周期值。 提交分析请求。 提交分析任务至分析完成期间，可单击此按钮终止分析任务。 单击“分析”。 分析完成后右侧展示分析结果图，可单击“保存至特征工程”将分析结果图保存到JupyterLab环境编辑区域。 异常检测 时序数据序列中存在模式不一致的异常点（如时序数据超

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对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上

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生NoSQL时序数据库。在 云计算平台 高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，压缩

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上

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据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 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，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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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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方案总览 GeminiDB 时序车联网解决方案，针对车联网行业特有的时序数据特征，通过时序数据专属的Influx接口，实现百万级车辆海量时序数据的实时解析写入、数据自动排序/合并、实时分析，解决车企、车主对智能汽车的实时查询诉求，同时，支持高压缩率、冷热分离，有效控制成本。 方案优势 海量数据实时解析写入，应用开发极简

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在资产监控页面，选中目标资产，在右侧详情面板中点击“刷新”，即可查看资产属性的最新值，如下图2所示。 点击图标可进入时序分析页面查看资产属性的时序值（只有属性类别为测量数据和分析任务的属性才有时序值）。 图2 监控页面 父主题： 资产管理

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Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要直接调用NLP的API或SDK使用服务，您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。

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。 适用于大规模数据处理和分析，如机器学习训练、日志分析、大规模数据挖掘等场景。 管理Jar作业的程序包 DLI 允许用户提交编译为Jar包的Flink或Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用

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支持日常监控、重大操作等应用场景的数据生成，可对话务背景（根据城市规模、地域、时间、业务特征区分）、业务场景、指标类型等进行灵活的选择配置，自动生成标注数据。日常监控场景：支持4G数据业务、4G数据业务+VoLTE 业务两种业务场景，覆盖40+种故障模式。重大操作场景：支持ATS/ CS C升级、USN升级、UGW升级三种业务场景，覆盖10+

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通道中，分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。

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在预览列表区，支持对所选属性做勾选、分析、移除操作，以控制该属性在图表分析区的展示，其中分析操作包含如下内容： 聚合类型：对所选属性的时序数据按采样间隔进行聚合计算，当前支持的聚类操作包括AVG、MIN、MAX、SUM、COUNT共计5种； 时间偏移：对所选属性按时间做偏移，会在预览列表

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IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，来确保数据的一致性。针对时序场景，对存储数据进行预

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IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术门槛较高，而IoT数据分析服务整合

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运营分析 从租户价值、容量和资产三个维度对数据中心的运营情况进行分析，支撑数据中心的运营决策。 租户价值分析 容量视图 资产分析 父主题： 运营管理

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SQL分析 通过图表形式展现数据库、SQL语句的调用次数、响应时间、错误次数等关键指标，用于分析异常SQL语句导致的数据库性能问题，异常SQL语句是指慢SQL语句和调用出错的SQL语句。SQL分析当前仅支持MySQL、Oracle、PostgreSQL关系型数据库。 SQL操作界面说明

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能耗分析 能耗分析主要对机房各设备的电量、电费的统计及分析。 能耗分析图表 右上角可设定时间选择统计分析区间；单击右上角设备类型，可隐藏某一设备类型曲线；鼠标停在曲线中可以查看该时间点的具体电量、电费。拖拽图形下方的时间轴可以聚焦到某一具体时间段，查看变化曲线；鼠标停留在饼状图设

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