表格存储服务 CloudTable

表格存储服务(CloudTable)是基于Apache HBase提供的全托管NoSQL服务,集成时序、时空数据存储特性,可提供千万级TPS以及毫秒级随机读写能力。可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。

 
 

    时序数据机器学习 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 查询时序数据

    查询时序数据 功能介绍 该接口用于查询指定时间范围内的监控时序数据,可以通过参数指定需要查询的数据维度,数据周期等。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/samples 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 查询时序数据

    查询时序数据 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时序数据为例。 涉及的基本信息 查询时序数据前,需要确定节点的ID和集群ID的值,节点ID值可以在E CS 的dimensions中查看,集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面,基本信息的dimensions中查看。 因指标格

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  • 时序数据处理

    单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时序数据排序”,界面新增“时序数据排序”内容。 对应参数说明,如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据时间列,系统将根据指定的时间,按时间从早到晚对时序数据进行排序。 ID列 时序数据的标识列,默认为空,如

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  • 时序数据标注

    时序数据标注 时序数据标注介绍 管理任务 管理模板 管理标签组 附录 数据格式要求 父主题: 数据标注

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  • 时序数据标注

    时序数据标注 前提条件 数据标注 父主题: 应用数据

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  • 时序分析

    时序分析 时序分析简介 资产时序探索 设置时间窗 时序洞察 收藏夹 自动刷新

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  • 时序洞察

    时序洞察 预览列表展示 原始数据查看 图表探索分析 父主题: 时序分析

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  • 时序预测

    工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。时序预测也会推荐使用深度学习算法,建议选择大规格“8核|32G”,否则模型训练时长会达到1小时。 实例:从下拉框中选择“新建一个环境”。 单击“创建”,等

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  • 时序路径

    时序路径 从一个点出发搜索到目标节点的时序路径(时序路径满足动态图上信息传播的有序性,路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间),在画布上呈现点、边随时间递增(或非减)的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径,还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下:

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 时序数据标注介绍

    数据查看、单点数据标注、连续时间戳数据标注、保存标注结果等功能。 数据标注对于KPI异常检测非常重要,可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率,在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习:使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新

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  • 资产时序探索

    资产时序探索 选择根资产 选择资产 选择属性 父主题: 时序分析

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  • 时序分析简介

    时序分析简介 概念简介 功能简介 父主题: 时序分析

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  • 时序预测-time

    时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错:ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v

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  • 核心网KPI时序数据

    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/CSC升级、USN升级、UGW升级三种业务场景,覆盖10+

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  • 修订记录

    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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  • 核心网KPI时序数据下载

    在数据生成服务首页任务列表,点击任务右侧图标,进行数据下载操作,如下图所示:数据下载过程大约需5-10分钟,数据集会下载到租户个人中心-已订阅数据集中,通过数据资产管理服务->数据集服务->个人中心->已订阅数据集,查看通过数据生成服务生成的数据集,如下图所示:

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  • 核心网KPI时序数据预览

    在数据生成服务首页任务列表,点击任务右侧按钮,查看任务详情,如下图所示:进入数据生成任务详情界面后,可以查看任务名称、创建人、创建时间、故障场景总数、故障注入总数、应用场景、业务类型、话务背景、指标类型等信息。同时以曲线图的方式展示数据样例,可以查看数据信息和标注信息。如下图所示:单击任务详情界面上“故障详情列表”按钮,可以看到本数据集注

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  • 快速创建时序表

    快速创建时序表 场景介绍 时序表继承普通表的行存和列存语法,降低了用户学习成本,易理解和使用。 时序表具备数据生命周期管理的能力,每天各种维度的数据爆炸式增长,需要定期给表增加新的分区,避免新数据无法存储。而对于很久之前的数据,其价值较低且不经常访问,可以定期删除无用的数据。因此时

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  • 快速创建时序表

    快速创建时序表 场景介绍 时序表继承普通表的行存和列存语法,降低了用户学习成本,易理解和使用。 时序表具备数据生命周期管理的能力,每天各种维度的数据爆炸式增长,需要定期给表增加新的分区,避免新数据无法存储。而对于很久之前的数据,其价值较低且不经常访问,可以定期删除无用的数据。因此时

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