。 Windows的版本越高越好吗？ Windows2012、Windows2016、Windows2019操作系统网络优化和系统兼容性比较好，建议选择最高版本Windows2019。 Linux操作系统的版本怎么选？ Linux提供了多种操作系统和版本，不同操作系统之间没有好坏

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过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化， DLI 服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。

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而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，模型随着迭代不断地改进，从而获得比较好的预测效果。 梯度提升树回归的损失函数为均方差损失函数，如下所示： 其中，N 表示样本数量，xi 表示样本i 的特征，yi 表示样本i 的标签，F(xi)

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一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。 增、删、改操作较多的场景。 列存 统计分析类查询 (关联、分组操作较多的场景)。

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个Pod，且保证只有一个Pod，非常适合一些系统层面的应用，例如日志收集、资源监控等，这类应用需要每个节点都运行，且不需要太多实例，一个比较好的例子就是Kubernetes的kube-proxy。 DaemonSet跟节点相关，如果节点异常，也不会在其他节点重新创建。 图1 DaemonSet

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配置自定义告警参数，参数说明如表2所示，配置完成后，单击“确定”。 表2 自定义告警参数说明 参数名称 参数说明 指标来源 目前只有云眼监控，后续可能对接aiops，华为云等。 告警定义名称 告警定义名称。 级别 统计的告警级别。 告警类型 选择告警类型。 持续时间 指标持续异常的时间，以持续时间5

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发布服务 如果当前特征工程操作流处理效果比较好，可以得到比较优质的训练数据，可以将当前的特征工程发布成服务。复用此特征工程服务对其他数据进行相同的特征操作。 发布特征工程服务 在特征工程首页的“特征工程”页签，单击特征工程对应“操作”列的，在展开的下拉框中单击图标。 弹出“发布服务”对话框。配置对话框参数：

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配置自定义告警参数，参数说明如表2所示，配置完成后，单击“确定”。 表2 自定义告警参数说明 参数名称 参数说明 指标来源 目前只有云眼监控，后续可能对接aiops，华为云等。 告警定义名称 告警定义名称。 级别 统计的告警级别。 告警类型 选择告警类型。 持续时间 指标持续异常的时间，以持续时间5

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oring插件时需要新增键值，具体值可根据实际需要设置，其余插件使用默认值。 aiopslogdaemonset： filebeat.aiops_log_dir={业务的hostPath} #filebeat采集的业务日志路径 cluster-monitoring： alertmanager

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uawei-governance</artifactId> </dependency> Spring Cloud是基于REST的框架，能比较好的符合流量特征治理的匹配语义，apiPath和headers分别对应HTTP协议的概念： servicecomb: matchGroup:

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uawei-governance</artifactId> </dependency> Spring Cloud是基于REST的框架，能比较好的符合流量特征治理的匹配语义，apiPath和headers分别对应HTTP协议的概念： servicecomb: matchGroup:

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而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，模型随着迭代不断地改进，从而获得比较好的预测效果。 梯度提升树分类的损失函数为对数似然损失函数，如下所示： 式中，N 表示样本数量，xi 表示样本i 的特征，yi 表示样本i 的标签，F(xi)

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Workflow 平台更多关注控制流程的编排，忽视了工作流中数据流的编排和高效传输，上述场景创建函数流触发器中，由于数据流相对简单，所以各大平台支持都比较好，但是对于文件转码等存在超大数据流的场景，当前各大平台没有给出很好的解决方案。华为云FunctionGraph 函数工作流 针对该场景，提出了

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oring插件时需要新增键值，具体值可根据实际需要设置，其余插件使用默认值。 aiopslogdaemonset： filebeat.aiops_log_dir={业务的hostPath} #filebeat采集的业务日志路径 cluster-monitoring： alertmanager

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自动顶替。购买高可用只读实例时，注意表库名的大小写敏感要与主实例保持一致。 推荐用法： 主实例下包含2个及以下只读实例时，高可用只读作用比较好。 主实例下包含2个以上只读实例时，建议开启数据库代理，获得更好的性价比。 当只读实例与主数据库之间复制异常后，单机版和高可用版只读都需要较长时间重建和恢复（取决于数据量）。

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因为如下原因： 需要创建的索引会非常多。 count (distinct)的性能比较差。 这种场景下使用roaringbitmap就会有比较好的效果。 新建一张Roaringbitmap表： 1 2 3 4 5 6 7 8 CREATE TABLE userinfoset ( age

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因为如下原因： 需要创建的索引会非常多。 count (distinct)的性能比较差。 这种场景下使用roaringbitmap就会有比较好的效果。 新建一张Roaringbitmap表： 1 2 3 4 5 6 7 8 CREATE TABLE userinfoset ( age

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创建一个非常好用，但是搭建起来非常复杂的环境，不再有那么大的吸引力了，你会追求开发上云的境界。 下面给大家介绍几个在云化工具链转化过程中比较好的实践： 第一个实践，DevOps讲究的就是快速迭代、快速交付。它的主要收益不是为了快速的交付价值，而是为了帮助组织不断的纠正错误。产品经

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开发中心用户数 开发人员增量包 开发中心用户数扩展 开发中心用户数 运维中心专业版 视界监控服务 纪实日志服务 追踪者调用链服务 先知告警服务 智维AIOps 蓝军故障演练服务 说明： 运维中心不依赖于运行时引擎，可以只订购运维中心，不订购运行时引擎。 应用实例数 运维中心实例增量包 运维中心应用实例数扩展

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当只读实例所在物理机故障后，备用只读实例自动顶替。 购买只读实例时，注意表库名的大小写敏感要与主实例保持一致。 推荐用法： 主实例下包含2个及以下只读实例时，高可用只读作用比较好。 2个以上只读实例，建议开启数据库代理，获得更好的性价比。 当只读实例与主数据库之间复制异常后，单机版和高可用版只读都需要较长时间重建和恢复（取决于数据量）。

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bf91-560aad1377a3/ai-ops 响应示例 状态码： 200 请求成功。 { "topicsName" : [ "aiops-test" ] } SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 1 2 3 4 5 6 7

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