中软国际数据治理专业服务解决方案实践

高于实例当前的大版本，如当前为12，目标版本需要是13或14。 is_change_private_ip Boolean 是 是否将实例内网IP切换到目标大版本实例。 true：升级后切换当前实例的内网IP到目标大版本实例。 false：升级后当前实例的内网IP不变，目标大版本实例使用新的内网IP。

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一站式数据实时可视化大屏展示需求。 图1 Astro大屏应用业务全景 视频介绍 为什么选择Astro大屏应用 多种数据接入能力，在大屏资产中心里，可保存多种卡片，快速进行业务调整，随心所选 、高效复用。 同一租户下可配置组织划分，可以根据群体权限隔离，支持独立空间管理大屏。 预置

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进入目标工作空间管理页面 在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全大屏”，进入安全大屏页面。 图2 进入安全大屏页面 在安全大屏页面中，单击“新增自定义大屏”。 在AstroCanvas中创建自定义大屏，详细操作请参见新增自定义大屏。 父主题： 安全大屏

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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？ 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？ 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？

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DRS五大功能 父主题： 图解数据复制服务

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什么是SAP NetWeaver SAP NetWeaver是基于专业标准的集成化应用平台，能够大幅度降低系统整合的复杂性。其组件包括门户、应用 服务器 、商务智能解决方案以及系统整合和数据整合技术，如图1所示。 SAP NetWeaver能够帮助企业跨越技术和机构组织的界限，实现人员、信息和业务流程的集成。此外，SAP

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切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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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

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身学习和各类校外培训服务。 大数据决策分析平台--报表、决策辅助（数据大屏、报表） 建立大数据采集机制,采用“伴随式收集”方式,对教育及管理过程中产生的教育教学数据、用户访问行为数据、管理数据等统一采集、汇聚到平台中,形成学校教育大数据。 对大数据采集、转换、加载、使用、消亡的全生命周期进行实时质量监控和定期质量审计

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定制。 中屏场景（PC端/智慧屏） 通过业务可视化开发数据中屏，可以为企业提供数据查看、日常业务处理、日常业务分析，基于客户PC端/智慧屏的数据决策系统，为客户提供数据分析和决策的统一门户。 大屏场景（数据大屏） 通过IOC大屏端集成地理信息系统、视频云平台、融合通信平台能力，作

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Cassandra的超强读写、弹性扩展，以及高强度的故障容忍，能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，使其适用于具有产品目录、推荐、个性化引擎、交易流水等功能的大数据量的互联网网站。 优势： 大规模集群部署 单套集群最大支持100个节点部署，适用于写入规模和数据量大的互联网场景。 高可用易扩展 单

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挑战一：传统稳态业务资源利用率不高，基础资源无法有效整合。 挑战二：弹性能力不足，无法满足大量在线用户并发接入，网络时延较高。 挑战三：涉及业务种类繁多，集群部署分散，运维管理困难。 优势 U CS 平台将边缘云、IDC、华为云资源有机整合，实现算力、流量、数据统一管理，加速汽车行业的数字化转型。 算力统一供给

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EIP，用于提供服务器访问公网和被公网访问能力。 创建安全组，通过配置安全组规则，为 弹性云服务器 提供安全防护。 方案优势 赋能大企业 整合 AI、大数据等技术，弥补原有技术短板，贴合中大型组织系统建设要求。 极速体验 微服务架构、前后端分离，采用 SpringCloud+React

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靠。 数据管理成熟度评估将组织内部数据能力划分为数据政策与流程、数据组织、数据标准、数据架构、数据应用、数据质量、主数据、元数据管理、数据安全等9大能力域。每个能力域下面又分为不同的子能力域，共计28个子能力域；每个评估细项按照5个等级模型进行评估，综合平均后计算出整体数据管理成

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点续传，使得网络中断等意外情况发生并恢复后，数据依旧可以完整无误的进行传输。 图7 增量同步 数据整合分发 针对分库分表数据整合场景及数据分发场景，可基于数据源逻辑组，通过多对一、一对多任务来实现批量任务的创建及运行。 图8 数据整合分发 任务运维 任务级监控 任务监控支持查看任

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5亿人，服务国内城市建成区面积超过70%。 行业影响力大：城市运管服平台技术标准主编单位，参与编写数据标准、运行标准、管理标准及建设指南等，对客户项目验收技术解释话语权大。 技术先进性强：拥有对占到经营、无证游商等数十种城管违法问题的智能识别算法；物联网云平台支持十万台终端，可高效处理千万级数据传输；基于游戏引擎的

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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，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI

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大Bitmap初始化 Bitmap，即位图类型，开源Redis直接使⽤STRING类型表达，因此可能会产⽣超⼤的STRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的

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步骤4：评估文本类数据集 本样例场景帮助用户利用数据集评估标准评估和优化数据质量。 步骤5：发布文本类数据集 本样例场景实现将处理好的数据集发布为模型训练可用的数据集。 步骤6：训练NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的训练操作。 步骤7：压缩NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的压

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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意

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