指标 指标概述 创建指标 指标管理 指标分享协作

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边距：组件中图表距离整个组件四边（上、下、左、右，如图2）的距离，默认为0，即铺满整个组件。 上边距：图表到组件边框顶部的距离。 右边距：图表到组件边框右侧的距离。 下边距：图表到组件边框底部的距离。 左边距：图表到组件边框左侧的距离。 配置 在配置中，设置指标组件的对齐方式、数值和前后缀。 图7 配置

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指标 概览 拓扑 接口调用 数据库 异常 基础监控 告警策略 父主题： 链路追踪

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指标 监控信息说明 FunctionGraph服务的监控指标参考 创建告警规则 父主题： 监控

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容器过去10秒内的CPU负载的平均值 container_cpu_usage_seconds_total 容器在所有CPU内核上的累积占用时间 container_file_descriptors 容器打开的文件描述符数量 container_fs_inodes_free 文件系统的可用inode数量

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2（20%），可能有如下情况： 在整个时间间隔内，有20%的SM的Tensor Core以100%的利用率运行。 在整个时间间隔内，有100%的SM的Tensor Core以20%的利用率运行。 在整个时间间隔的1/5时间内，有100%的SM上的Tensor Core以100%利用率运行。 其他组合模式。

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驱逐次数（即使未强制执行） 主机因连续返回5xx导致的驱逐次数（即使未强制执行）。 ≥0 次 envoy_cluster_ejections_detected_consecutive_gateway_failure 检测到的连续网关故障的驱逐次数 检测到的连续网关故障的驱逐次数（即使未强制执行）。 ≥0

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S)的分布式处理架构，输出更高效的业务SQL代码。 对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下，可以参考优化查询性能进行调优。性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，而是依赖于DBA的经验判断。尽管如此，优化查询性能章节还是期望能尽量系统性的对性能

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支持的基础监控指标 功能说明 本节定义了云专线服务上报 云监控服务 的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供的管理控制台检索云专线服务产生的监控指标和告警信息。 目前基础监控指标功能支持标准专线、一站式高级专线及合作伙伴的租户物理专线。 命名空间 SYS

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Kafka支持的监控指标 功能说明 本章节定义了分布式消息服务Kafka版上报云监控服务的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，您可以通过云监控服务的管理控制台或API接口来检索Kafka实例产生的监控指标和告警信息，也可以通过分布式消息服务Kafka版控制台提供的“监控”页面来检索Kafka实例产生的监控指标。

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VPC支持的监控指标 功能说明 本节定义了弹性公网IP和带宽上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控提供的管理控制台或API接口来检索弹性公网IP和带宽产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.VPC 监控指标 表1 弹性公网IP和带宽支持的监控指标

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CDM 支持的监控指标 功能说明 云监控服务（Cloud Eye）可以监控和查看云服务的运行状态、各个指标的使用情况，并对监控项创建告警规则。 当您创建了CDM集群后，云监控服务会自动关联CDM的监控指标，帮助您实时掌握CDM集群的各项性能指标，精确掌握CDM集群的运行情况。 本章

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2022年5月16号及以后购买的实例，支持此监控项。 >=0 RocketMQ实例节点 1分钟 broker_retention_period 消息保留时间 当前时间与节点保存的最早一条消息的时间的差值 单位：Hours 说明： 2022年5月16号及以后购买的实例，支持此监控项。 >=0

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数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 问题描述 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别，需要具体说明一下，便于用户理解。 解决方案 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数

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一站式的服务能力和稳定的数仓服务，让云上数据万无一失；免自建大数据集群、免运维，极大降低企业建设数仓成本。 图2 云上数据平台 基于行业领域知识库快速构建数据中台 通过应用华为在企业业务领域积累的丰富的行业领域模型和算法，帮助企业构建数据中台，快速提升数据运营能力。 优势 多行业支持 覆盖政务/税务/城市/交通/园区等各行业。

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S)的分布式处理架构，输出更高效的业务SQL代码。 对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下，可以参考优化查询性能进行调优。性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，而是依赖于DBA的经验判断。尽管如此，优化查询性能一节还是期望能尽量系统性的对性能

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、 数据仓库 、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和

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是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 物理模型：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或 DLI 。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建

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数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具，您可以配置数据质量检查规则，在线监控数据准确性。 数据质量可以从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析，也支持数据的标准化，能够根据数据标准自动生成标准化的质量规则，支持周期性的监控。 图5

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统计租户在当前实例/资源空间下的在线的设备数量 ≥0 个 iotda_device_status_totalCount 设备总数 统计租户在当前实例/资源空间下的总的设备数量 ≥0 个 iotda_device_status_offlineCount 离线设备数 统计租户在当前实例/资源空间下的离线的设备数量

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megabytes 可用物理内存 该指标用于统计测量对象上的尚未被使用的物理内存。 ≥0 兆字节（MB） aom_cluster_virtual_memory_free_megabytes 可用虚拟内存 该指标用于统计测量对象上的尚未被使用的虚拟内存。 ≥0 兆字节（MB） ao

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