Standard/ CCE Turbo Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量，当Job的

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调研管理 引用问卷发布调研任务 入口展示 图1 入口展示 创建调研任务 操作路径：培训-调研-调研管理-新建 图2 创建调研任务1 图3 创建调研任务2 父主题： 培训管理

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防护网站已接入WAF 约束条件 防护网站的部署模式为“云模式-CNAME接入”。 仅专业版和铂金版支持配置负载均衡算法。 支持配置负载均衡算法的区域，请参考功能总览。 修改负载均衡算法 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域或项目。 单击页面左上方的，选择“安全与合规 > Web应用防火墙

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数据调研作业 数据调研作业是通过源端agent数据探源包，通过配置相应的探源规则，对待集成的源端系统数据进行探源，方便用户快速获取到要进行数据实施的源系统数据结构，且支持基于探源结果生成入湖清单。 图1 数据调研作业界面 管理应用系统和数据连接 在数据调研作业界面点击【管理应用系统和数据连接】进入配置页面。

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准备度调研 操作场景 对上云迁移准备度的系统评估，以评估报告的形式从业务目标、上云策略、IT流程和安全合规等维度详细评估，有助于您制定总体迁移规划和项目计划。 操作步骤 登录迁移中心管理控制台。 单击左侧导航栏“调研>上云调研”，进入“上云调研”页面。在页面左上角的当前项目下拉列表中选择迁移项目。

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数据调研 数据架构设计的基础是从业务中明确各类数据信息，保证 数据治理 结果支撑政府业务的开展及应用。调研开始首先要明确调研路径，以各业务处室为单位进行调研，提前对处室业务进行了解包括业务范围、应用系统功能、核心业务流程说明等信息。 编制调研模板 业务调研：基于数据工程的需求，对本部

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数据调研 流程设计 主题设计 逻辑模型 父主题： 数据架构

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驱动力调研 操作场景 对上云迁移驱动力的系统评估，有助于帮助您针对性地制定上云策略和迁移方案。 操作步骤 登录迁移中心管理控制台。 单击左侧导航栏“调研>上云调研”，进入“上云调研”页面。在页面左上角的当前项目下拉列表中选择迁移项目。 单击驱动力调研框中的“开始调研”按钮，进入“驱动力评估”页面。

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对人工智能场景为普通场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法设计与优化-专业版 对人工智能场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。复杂场景工作量预计不超过25人天

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上云调研 上云成本分析（凭证） 驱动力调研 准备度调研

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例。这与负载均衡“轮询调度”算法相吻合。 在“负载均衡”页签中，单击“立即配置”，将负载均衡算法修改为“随机调度”。 图1 修改负载均衡算法 不断访问productpage页面，观察流量分发情况。 可以发现流量分发没有什么固定规律，各个实例的访问次数参差不齐，说明随机算法已经生效。

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服务内容 需求调研服务 对人工智能场景进行需求调研，针对客户提供的脱敏数据分析，结合客户应用场景、业务流程，形成可行性方案分析和使用约束限制报告。 算法设计与优化服务 对人工智能场景进行算法设计，针对算法技术层面的分析，形成技术方案报告；技术方案报告可帮助算法能力较弱的客户技术人员做后续开发。

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请求的流量分发与负载均衡器所绑定的监听器配置的转发策略和后端 服务器 组配置的分配策略类型相关。 流量分配技术介绍 本视频介绍弹性负载均衡服务实现流量分发的 网络地址转换 技术。 分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法。 共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。

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调度 功能介绍 基于运输单，安排车辆和司机进行运输 易流云TMS支持直接派车，排班派车，智能找车三种调度方式 应用场景 场景一：已经确定运输车辆及司机，直接安排运输 派车：对于已经安排好车辆和司机的运输单，单击派车按钮，填写车辆和司机信息后，立即派车即可完成调度。 图1 派车1 图2

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调度 调度概述 CPU调度 GPU调度 NPU调度 Volcano调度 云原生混部

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算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 工业生产优化算法集成实施服务-专业版 按照生产优化规划方案，适用于AI算法模型的数据特征维度21~50的场景，提供优化算法部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 工业生产优化算法集成实施服务-企业版

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数据管理成熟度诊断：完成初步的业务、数据、系统调研，并基于DCMM数据管理成熟度标准的八大维度给出数据管理成熟度诊断与评估，提供技术路线设计与规划。 数据使能技术架构与应用架构设计：基于系统调研，完成数据平台的技术架构与集成方案设计。 数据使能信息架构与业务架构设计：基于数据和业务调研，完成数据平台相关的信息架构与业务架构设计。

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调度 执行作业 执行场景 父主题： API

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研发能力调研与诊断 使用ThoughtWorks特有的敏捷成熟度的体系框架，对客户IT现状进行多维度的评估，并定制转型方案及实施计划。 图1 ThoughtWorks AMM（Agile Maturity Model）敏捷成熟度评估 ThoughtWorks有一套已被行业验证的敏捷成熟度体系（Agile

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、周边系统对接方案、算法选型等。 AI方案的实施工作，如：数据与系统的对接、AI算法设计与开发等。 服务区域 全球。 服务流程 服务阶段 里程碑说明 服务申请 客户申请专业服务 需求调研 对齐客户AI战略目标、项目目标及范围，梳理访谈对象并与客户达成一致；调研AI应用现状、关键业务痛点和需求，输出AI应用现状评估报告

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KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh

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