查找Redis实例大Key和热Key 大Key和热Key问题是Redis使用中的常见问题，本章节主要介绍对Redis实例进行大Key和热Key分析，通过大Key和热Key分析，可以监控到占用空间过大的Key，以及该Redis实例存储数据中被访问最多的Key。 大Key分析使用限制和说明： 所有Redis实例都支持。

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通过LLM大语言模型技术，学习、记忆和反思先前的交互经验，以改进后续的服务质量和效率 基于自然语言交互 通过自然语言与数智员工交互，快速、准确地理解并执行用户任务，提供高效、个性化的服务 多层大语言模型训练 通过多层大语言模型集成和训练，数智员工具备通识教育、职业培训和入职培训所需的能力。

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，并能保障其需要的资源。这也是云原生混部解决方案中的两个核心设计：全域统一调度和资源分级管控。 全域统一调度和资源分级管控 全域统一调度 应用的全域统一调度的核心是全域和统一，比如：分布式云场景中跨云、跨集群的统一调度，以及不同在线应用、离线任务的统一调度。 首先，Volcano

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数据管理页新增操作，算一次 图7 新增 数据管理页的筛选、导入和导出操作，计算规则和表单调用次数（开发态）一致。 子表单调用次数 主表单提交一行数据，算1次调用，其中包含子表单几行数据算几次调用。 例如，员工信息表包含工作经历子表单和家庭成员子表单，提交一行员工信息时，增加了3行工作经历2行家庭成员，则共算6次调用。

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。对于业务发展快速的大企业又容易出现性能瓶颈。因而使用云上托管Prometheus已成为越来越多上云企业的第一选择。 解决方案 AOM全面对接开源Prometheus生态，将容器服务Kubernetes集群接入Prometheus监控，通过Grafana大盘监控主机和Kubernetes集群的众多性能指标。

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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在弹出的页面查看执行结果和作业报告。 图5 查看执行结果、作业报告 在历史作业列表中，查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图6 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开

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在弹出的页面查看执行结果和作业报告。 图5 查看执行结果、作业报告 在历史作业列表中，查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图6 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开

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执行纵向联邦分箱和IV计算作业 功能介绍 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/ivcalculate 表1

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在弹出的页面查看执行结果和作业报告。 图5 查看执行结果、作业报告 在历史作业列表中，查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图6 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开

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缩容 云上挑战2：如何确保云服务、云资源的配置、策略安全 根据国内外调查，云上Top安全威胁中包括不安全的配置。因为云资源具备快速开通的特点，而且大多数云上应用采用DevOps开发，开发周期大量缩短。如果使用不安全的镜像、或云资源默认配置的访问权限过大都将产生严重后果。 云上挑战3：如何让安全能力在多团队共享和共建

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识中心基础设施底座和分布式工厂基础设施。其中，基础设施为中试中心、知识中心和分布式工厂基础设施运行提供基础的ICT环境支撑，知识中心作为中试中心和分布式工厂基础设施运行的后台大脑，完成各类数据处理，汇聚并沉淀行业知识。中试中心为分布式工厂提供新工艺试制、新技术和新标准测试，并为知

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： GeminiDB Cassandra

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： GaussDB

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： MySQL

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华为公有云传输大量数据。解决了海量数据在互联网上传输的难题（高昂网络带宽成本、较长传输时间等）。 虚拟专用网络 （VPN） 是在用户的其他数据中心和公有云之间建立的一条符合行业标准的安全加密通信隧道，可将已有数据中心无缝扩展到公有云上。 云专线（DC） 用于搭建企业自有数据中心到华

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企业自行构建，需要考虑数据冗余存储，备份存储，恢复等能力。 灾备与容灾 业务双活、多数据中心容灾，利用多region和多AZ构筑高可用和灾备能力。 企业自行构建，自建集群通常不具备容灾能力，业务双活、容灾设备投入大，投入和收益通常不成正比。 漏洞修复 建立有一整套漏洞管理体系和专门的安全研

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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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数据在云 Sdk::OpenCloudFile Sdk::Save Sdk::SelectSaveAsPath 父主题： 改造功能模块说明

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