模型继承。即创建数据实体时，“父模型”可以选择抽象模型的数据实体。 扩展模型 当实体模型的属性不能满足实际业务需求，需要添加新属性但不能修改既有模型结构时，可通过扩展模型来扩展属性。 在运行态创建的数据实体均为扩展模型，且该扩展模型作为“父模型”对应实体模型的子类，与父模型共享存储，只允许添加扩展属性。

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基于AI智能引擎的威胁检测 威胁检测服务在基于威胁情报和规则基线检测的基础之上，融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森

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数据模型接口 判断模型名称是否存在 查询模型详情 根据层级查询模型 查询模型层级 父主题： 数据准备

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数据模型时添加“文件”类型的基础属性/自定义基础属性，具体操作请参见管理数据实体属性/管理关系实体属性。 如果您希望构建的数据模型可以面向多种业务场景，或者不想对已构建的数据模型进行变更，但当前构建的数据模型无法满足您的业务需求时，您可以先在应用设计态构建具有“扩展属性”功能的数

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数据模型管理 数据模型概述 数据实体 关系实体 联合索引管理 接口模型 数据模型图谱 反向建模 XDM应用 父主题： 设计态使用指南

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数据模型管理 数据实体 关系实体 索引管理 数据实例 接口模型 分类 文件夹 属性库 合法值 多语言&工程符号 值集 父主题： 运行态使用指南

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购买DDoS攻击缓解助手 DDoS攻击缓解助手面向有DDoS攻击风险的客户，提供专家建议和DDoS服务规格、配置以及防御策略的参考方案。 购买时，您需要选择服务类型的数量，以及您信息。在成功购买服务后，管理检测与响应团队将根据您IT系统的实际情况提供定级意见、差距分析以及安全加固建议。

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设置DDoS攻击告警通知 操作场景 开启DDoS攻击告警通知，当公网IP受到DDoS攻击时用户会收到提醒消息（接收消息方式由您设置）。 前提条件 已购买消息通知服务。 登录账号已购买公网IP。 约束条件 消息通知服务为付费服务，价格详情请参见SMN价格详情。 在开启告警通知前，建

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DDoS原生基础防护（Anti-DDoS流量清洗）仅对华为云内的公网IP提供DDoS攻击防护。 Anti-DDoS设备部署在机房出口处，网络拓扑架构如图1所示。 图1 网络拓扑架构图 检测中心根据用户配置的安全策略，检测网络访问流量。当发生攻击时，将数据引流到清洗设备进行实时防御，清洗异常流量，转发正常流量。

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包或垃圾数据包，使攻击目标瘫痪并“拒绝服务”，这就是常见的DDoS攻击。此外，随着虚拟货币（如比特币）价值的持续增长，以及挖矿成本的逐渐增高，攻击者也开始利用僵尸主机进行挖矿和牟利。 态势感知支持检测7种子类型的僵尸主机威胁，基础版不支持检测僵尸主机类威胁，标准版支持检测5种子类型威胁，专业版支持检测全部子类型威胁。

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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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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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权行为，识别云服务日志中的潜在威胁，对检测出的威胁告警信息进行统计展示。 威胁检测服务通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大高危场景实现了异常行为的智能检测。可有效对化整为零低频次的分布式暴破攻击行为进行成功捕获。同时可对Linux

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SA：作为安全管理服务，依赖于其他安全服务提供威胁检测数据，进行安全威胁风险分析，呈现全局安全威胁态势，并提供防护建议。 其他安全服务：威胁检测数据可以统一汇聚在SA中，呈现全局安全威胁攻击态势。 区别： SA：仅为可视化威胁检测和分析的平台，不实施具体安全防护动作，需与其他安全服务搭配使用。

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数据损坏检测修复函数 gs_verify_data_file(verify_segment bool) 描述：校验当前实例当前库是否存在文件丢失的情况。校验只包括数据表主文件是否有中间段丢失的情况。默认参数是false，表示不校验段页式表数据文件。参数设置为true时仅校验段页式

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数据损坏检测修复函数 修复主机备机文件页面的约束概述： 文件类型 文件页面级别 主备机 检测修复 普通行存表（Astore，Ustore），段页式表，不包括索引、压缩表 文件&页面 主机 手动检测手动修复。 undo（不包括 undo meta） 页面 主机 手动检测手动修复（不包括analyse

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使用大模型创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入AI应用管理时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要

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制造数据模型管理 从这里开始 工厂模型 产品模型 工艺模型 资源模型 Recipe模型 质检模型 设备模型 仓储模型 建模工具

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模型数据集支持 模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 父主题： 模型评测

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