中软国际数据治理专业服务解决方案实践

业务画像-画像更新 业务画像-画像更新页面，左侧选择对应的目录，右侧展示对应的标签，单击执行更新，更新成功后，可查看详情和历史 图1 画像更新1 更新成功后，标签创建页面，对应标签覆盖数量为中标的数量，单击详情可查看标签的基础信息、标签评估分析和具体明细数据 图2 画像更新2 图3

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率。 单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容，如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标，运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密度分布图。运行结果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明

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查询播放画像信息接口 功能介绍 查询播放画像信息。 最大查询跨度1天，最大查询周期31天。 该接口仅支持查询FLV和RTMP流的在线人数。 接口约束 该接口暂只支持查询部署在新版视频直播服务上的 域名 的相关数据（不包含“华北-北京一”）。此约束条件仅适用于中国站。 调用方法 请参见如何调用API。

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标签应用-画像查询与群体分析 画像查询 单击标签应用-画像查询，上方左侧选择对应的主体，右侧进行搜索，则下方左侧显示该搜索值的基本信息，下方右侧显示中标画像（当搜索值同时中标该主体下的多个标签时，则画像展示为多个） 图1 画像查询 群体分析 单击标签应用-群体分析，在群体分析界面

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d频繁驱逐。 相比于直接利用节点实时CPU内存利用率的算法，基于Pod实例画像的算法能够避免超卖量波动大，对突发资源尖峰覆盖不足的问题，在保障业务性能相对稳定的前提下超卖资源。 工作原理 基于Pod实例画像的资源超卖由Volcano agent和Volcano scheduler配合完成。开启该能力后，Volcano

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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Redis接口完全具备稳定低时延、高性价比、FastLoad离线数据极速导入等核心能力。 方案总览 云数据库 GeminiDB Redis接口在广告RTA场景上，不仅解决了开源自建Redis存储成本高、离线数据导入慢等瓶颈问题，还具备稳定低时延、存储成本低、FastLoad极速导入三大核心能力，拥有丰富的线上广告、推荐类业务的实践案例。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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理问题。 基于行为数据的用户画像更新 基于行为数据的用户画像更新可以对用户画像进行持续更新，更新频率可达秒级。以DIS中的实时行为日志为数据源，从中分析出用户画像更新信息，并实时更新用户画像，使用户画像随着用户行为的发生而不断变化。 通过此任务可以更新的用户画像内容有：用户标签等

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小有关，如果规格大，可以选择“优”或“良”；如果选择的小规格“2核|8G”，则选择“差”。本次规格选择的是“8核|32G”，配置为“良”即可。 单击“预测场景需求”左侧的图标，录入预测所需参数。 单击界面左下方的“数据预处理”，界面新增“数据预处理”内容。 对数据进行自动填充空值

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导入近线数据源 通过导入近线数据源，达到实时计算并更新用户画像、物品画像，实时更新增量数据的目的。 前提条件 按数据规范准备数据并上传至通道。具体上传方法请参见上传实时数据。 导入近线数据源 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据源”，进入“数据源”列表页面。 在数据源列表

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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低模型训练过程中传输时间，提升大模型训练性能。 智能调度通过RESTful API接口可提供的能力包括： 拓扑搜索：根据用户提供的大模型超参、并行度及可用资源列表，提供给用户基于拓扑感知的任务资源最优选择建议。 拓扑感知调度：用户资源选择后，根据大模型超参、并行度、集合通信算法及

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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