选择部署来源 选择软件包路径或者根据构建记录，将制品库中对应的软件包下载到目标环境中，信息配置如下所示。 表1 选择源类型为制品仓库的参数说明 参数项 说明 步骤显示名称 步骤添加后在部署步骤编排区显示的名称。 选择源类型 包括“制品仓库”和“构建任务”两种类型。 环境 目标环境。

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选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

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选择分布方式 复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan

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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足上述条件的情况下，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。

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选择表模型 在设计 数据仓库 模型的时候，最常见的有两种：星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。 星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。 所有的事实都必须保持同一个粒度。

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选择调试环境 默认情况下，调试器将使用CodeArts IDE用户界面选择的Python解释器。但是，如果您在 “launch.json” 启动配置中定义了 “python” 属性，则会使用该解释器。如果未定义相关属性，CodeArts IDE将使用项目设置的Python解释器。

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选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

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选择分布方式 复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan

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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表t1相关的部分查询中

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Anti-DDoS如何选择可用区？ Anti-DDoS对可用区没有要求。 父主题： 基本功能类

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如何选择Kafka实例存储容量阈值策略？ 支持以下两种策略： 生产受限策略 该策略场景下一旦磁盘使用达到容量阈值95%，会导致后续生产失败，但保留了当前磁盘中的数据，直至数据自然老化（Kafka原有的老化机制，数据默认保留3天）。该场景适用于对数据不能丢的业务场景，但是会导致生产业务失败。

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语音交互 服务的区域如何选择 不同区域的资源之间内网不互通。为保证网络的连通性，降低网络时延、提高访问速度，请选择靠近您客户的区域，当前语音服务支持北京和上海区域，后续会陆续上线其他区域，当前支持的区域请参见地区与终端节点。 华北-北京四，为推荐的区域，支持 一句话识别 、录音文件识别、 实时语音识别 、 语音合成 和热词等接口。

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如何选择 云服务器 的个数？ 您可以根据您的应用软件所占用的计算资源（CPU、内存等）进行整体汇总，并根据每个云 服务器 可提供的计算资源进行估算，得出需要的云服务器的个数。

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创建VPN连接时如何选择IKE的版本？ 推荐您选择IKEv2进行协商，其原因是IKEv1的版本存在一定的安全风险，且IKEv2在连接的协商建立过程，认证方法支持，DPD超时处理，SA超时处理上都优于IKEv1。 云将大力推进IKEv2的使用，逐步停用IKEv1协商策略。 IKEv1与IKEv2的协议介绍

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Kafka实例的超高IO和高IO如何选择？ 高IO：平均时延1-3ms，最大带宽150MB/s（读+写）。 超高IO：平均时延1ms，最大带宽350MB/s（读+写）。 建议选择超高IO，云硬盘服务端压力大场景，都不能达到最大带宽，但是超高IO可达到的带宽比高IO高很多。 父主题：

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创建DDS实例时，如何选择规格和节点 实例规格越高，性能越好。DDS支持的实例规格请参见数据库实例规格。 相同实例规格下，节点数越多，性能越好。性能相关信息请参见性能白皮书。 建议根据业务实际的测试数据选择规格，并考虑可靠性冗余，和未来业务增长，适当预留一些资源。 对于集群实例，

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为输出。 操作步骤 选择“标签列”。在“数据标注”页面中，预览数据并选择训练目标。在“标签列”下拉框中选择需要设置为标签列的名称。 标签列是预测模型的输出。此处训练目标是鸢尾花的品种（即“attr_5”），该列目标结果是“离散值”。训练目标选择完成后，单击“训练”。 图1 预测分析数据标注界面

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下拉选择框 下拉选择框是文本组件的一种，用于在下拉框中选择某一项内容，由一个输入框和一个下拉弹出框组成。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“下拉选择框”组件至画布空白区域，如图1。 图1 下拉选择框 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理

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机器无法选择？ 请确认机器状态是否正确，资源状态为运行中且UniAgent状态为运行中。 UniAgent安装可参考安装UniAgent。 父主题： 资源运维常见问题

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dump数据，后端执行期异常触发dump数据。 操作步骤 在创建训练作业页面，选择算法为MindSpore引擎，资源类型为Ascend，可以选择训练模式。 图1 选择算法（必须是MindSpore引擎） 图2 选择资源类型（必须是Ascend） 图3 选择训练模式 父主题： 训练进阶

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选择分布方式 复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan

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