系统架构 架构介绍 云数据库 GeminiDB是一款基于计算存储分离架构的 分布式数据库 ，由多个同构节点组成计算集群。数据存储在分布式共享存储池中。计算和存储资源解耦，支持独立弹性伸缩，扩缩容无数据迁移。 图1 系统架构 更多架构特点请参见系统架构。

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全栈专属服务 架构具体说明如下：基础设施：指的是硬件设备及虚拟化平台，包括计算、存储、网络和防火墙等设备。基础设施虚拟化层将物理资源转化为虚拟资源池，从而可以轻松、动态的调度各类资源。云服务系统：指的是IaaS服务、PaaS服务和SaaS服务。我们为您提供Console、API或者SDK等多种使用云服务的方法，同时提供在线帮助中心。使用云服

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系统架构 集群架构 副本集架构 单节点架构

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总结 本文介绍了在华为云平台上实现SAP的可靠性，可用性，性能和成本效益的最佳实践。在传统基础设施和华为云上部署SAP系统的差异可以忽略不计。在华为云上部署SAP系统时，应该考虑与计算配置，存储，安全，管理和监控相关的一些注意事项，以获得更好的效果。

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项目总结 在团队试点阶段，ThoughtWorks会持续总结改进运作方案（包括需求管理，运作管理，工具的尝试等），帮助客户打造自己合适的敏捷运作方案，便于之后的大规模推广。在项目总结阶段会把所有方案打包整理，并进一步细化其中的内容，ThoughtWorks拥有大量的金融行业定制化的敏捷运作方案的案例。

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项目总结 项目上线 项目转维 项目总结 归档发布资产 父主题： 交付中心

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项目总结 项目结束之后，项目经理可对整个项目进行总结回顾，支持上传关于对项目总结的相关文档。本模块对项目整个过程中的交付效率（交付时长，需求完成情况，资产信息进行统计）进行自动统计。 图1 项目总结入口 图2 项目总结 父主题： 项目总结

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Atlas 500的系统架构如图1所示，处理器为华为自研海思Hi3559A，通过扩展Atlas 200 AI加速模块（可选），最高可提供16T INT8的算力，详情请参考《华为 Atlas 500技术白皮书》。

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大数据量不适用collect操作。 collect操作会将Executor的数据发送到Driver端，因此使用collect前需要确保Driver端内存足够，以免Driver进程发生OutOfMemory异常。当不确定数据量大小时，可使用saveAsTextFile等操作把数据写入HDFS

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大数据量不适用collect操作。 collect操作会将Executor的数据发送到Driver端，因此使用collect前需要确保Driver端内存足够，以免Driver进程发生OutOfMemory异常。当不确定数据量大小时，可使用saveAsTextFile等操作把数据写入HDFS

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上传迭代总结 项目成员可以将每个迭代的项目文档、总结文档、经验文档等上传到云端。 操作步骤 进入项目详情页面，选择“文档”页签。 在“上传文档”页签，单击“上传”将迭代总结文档传到云端。 父主题： 迭代回顾

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安全保障总结 安全报告 分析溯源 父主题： 安全云脑护网/重保最佳实践

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大数据量不适用collect操作。 collect操作会将Executor的数据发送到Driver端，因此使用collect前需要确保Driver端内存足够，以免Driver进程发生OutOfMemory异常。当不确定数据量大小时，可使用saveAsTextFile等操作把数据写入HDFS

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问答机器人 不会的问题，系统会每天整理提醒吗 会。在未解决问题界面，可以看到未回答的问题。 父主题： 智能问答机器人

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合理的规划系统架构 Spring Cloud提供了丰富的组件，帮助搭建具备足够韧性的云原生系统。spring cloud gateway具备通用网关的大部分能力，并且集成了Spring Cloud的服务治理能力，可以实现Spring Cloud多协议转发。一个典型的Spring Cloud云原生架构如下：

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合理的规划系统架构 Java Chassis提供了丰富的组件，帮助搭建具备足够韧性的云原生系统。Edge Service具备通用网关的大部分能力，并且集成了Java Chassis的服务治理能力，可以实现Java Chassis多协议转发。一个典型的Java Chassis云原生架构如下：

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2、通过原型、业务调研、差异分析、功能匹配等方法进行需求分析； 3、对需求已明确的新开发系统展开架构设计。目的是综合运用各种设计方法和手段，依据设计原则及质量安全设计确定产品应用架构、技术架构、数据架构、集成架构、物理部署架构，合理分配被开发系统的内外部需求到各子系统或模块； 4、在方案选择建议的基础上，采用选定的设

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通过需求梳理，便于后期的数据集成方案的设计 7 部门总结报告、总结报表等 提供部门月度、季度、年度等总结报告和报表相关资料 便于业务理解以及业务指标的设计和提炼 系统调研总结 输出调研总结报告，包括业务现状，系统现状，数据现状，整理总结信息与处室确认。 父主题： 数据架构规划设计

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训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时，持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题，并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络参考PyTorch迁移精度调优，排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别，有助于在迁移过程中问题分析与发挥NPU的能

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在总览页面右上角，单击“运营总结”，弹出“运营总结管理”窗口。 在目标月度运营总结模块，单击“查看”，进入月度运营总结页面。 如需下载月度运营总结报告至本地查看，您可以单击“下载”，下载后打开压缩包中的“index.html”文件查看即可。 图1 查看月度运营总结 每月1号，主机安全服

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Flink调优经验总结 数据倾斜 当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。 修改并行度。 调用rebalance操作，使数据分区均匀。

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