端边云车联网Serverless数据湖解决方案

trash;命令后，容易导致数据不均衡，触发二次数据均衡，再次产生垃圾文件。 回收站时间过短，容易误删、异常原因导致被删除的tablet无法被恢复。建议根据实际业务，观察回收站占用的磁盘空间的平均值，并根据占用磁盘空间和所需的防误删时间窗口，设置合理时间值。 curl -X POST http://{be_ip}

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开发一个示例大屏应用，使用ISDP+开发中心的资产大屏模板（demo）和大屏数据处理应用模板，进行大屏开发。开发完成的大屏应用集成到ISDP+平台，用户可以通过ISDP+平台访问大屏。 图1 示例看板 场景分析 需要使用到资产：【大屏模板（demo）】和【大屏数据处理应用模板】。

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启发式算法等多种优化引擎找到最佳的解决方案，去解决实际问题。 运筹优化算法的主要研究对象是各种有组织的管理问题及其生产经营活动，算法的目的是针对所研究的对象求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到实际需求的最优目标。 运筹优化算法总结为定义

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工业数据处理基础工具链专题设计 数据湖 治理平台设计 工业数据资产库设计 父主题： 行业知识中心方案设计

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大屏Demo 描述 大屏Demo，开箱即用的大屏样例，需要配合应用资产中“大屏数据处理应用模板”一起使用。 开放能力 大屏Demo为模板资产，订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用。 大屏Demo提供了指挥看板页面，如图1所示。 图1 指挥看板页面 如何使用资产

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在个人中心的“资产管理 > 已订阅资产”中查看订购的资产，单击对应资产“操作”列的“管理”，部署订阅的资产。 图9 已订阅资产 部署在线部署类资产（单点登录认证应用、用户，角色同步BO、大屏数据处理应用模板）。 单击“单点登录认证应用”资产对应的“管理”，如图10所示，在弹出的窗口里

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启发式算法等多种优化引擎找到最佳的解决方案，去解决实际问题。 运筹优化算法的主要研究对象是各种有组织的管理问题及其生产经营活动，算法的目的是针对所研究的对象求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到实际需求的最优目标。 运筹优化算法总结为定义

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S集群所支持的所有组件。 版本类型 LTS版 待创建的 MRS 集群版本类型，不同版本所包含的开源组件版本及功能特性可能不同，推荐选择最新版本。 集群版本 MRS 3.2.0-LTS.1 待创建的MRS集群版本。 组件选择 实时分析集群 基于系统预置的集群模板选择要购买的集群组件。 可用区

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集成ModuleSDK进行数据处理 场景说明 代码解析 注册节点 创建产品 修改代码 项目打包 制作镜像包或插件包 创建应用 部署应用 添加边缘设备 设备接入 查看SDK运行日志 父主题： 集成ModuleSDK(C)

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静态数据：获取静态自定义数据展示在页面上。 报表：将系统中已建立的报表数据进行展示。 数据集：要选择在“数据中心”页签配置的数据源时，请选择该项配置，请选择具体的数据集。 “数据流程”选择“桥接器预置” 选择桥接器 调用的桥接器名称，选择系统提供的预置桥接器。 系统预置的桥接器可在App开发界面左侧列表单击，选择“高级页面

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集成ModuleSDK进行数据处理 操作场景 代码解析 注册节点 创建产品 修改代码 项目打包 制作镜像包 创建应用 部署应用 添加边缘设备 设备接入 父主题： 集成ModuleSDK(Java)

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银行，投资，金融，政府，电信，关键企业应用 系统的可用度依赖于系统内各业务单元的可用度。各业务单元之间典型的可靠性模型有两类： 串联模型：组成系统的所有单元中任一单元的故障都会导致整个系统故障的称为串联系统。 可靠性数学模型： 举例：假定系统存在2个串联单元，每个单元的可用度均为99.9%，则系统可用度为

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传统大数据方案计算和存储融合部署，扩容磁盘时必须扩容计算节点，在实际使用时产生浪费。存算分离是一种数据处理技术，它将数据存储和数据处理（计算）分开，使得存储和计算可以独立地进行优化和扩展，这种技术提高数据处理的效率、降低成本并满足大规模数据存储和分析的需求。 如某导购网站 日志分析 业务，存储经常扩容，计算需求没有明显

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功能强，Agent开发“好” Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能，并提供功能强大的插件配置，让Agent能力更强，更专业。 统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理，可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。

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使用IoT边缘服务开发的部分在架构上涉及部分为： 在业务流程中（下图只涉及到已提供API的业务，非全部功能）涉及的部分为： 开发操作 开发说明 应用侧开发 流程图中涉及淡绿色部分（在用户的控制系统、大屏监控系统等应用中调用IoTEdge API，实现如应用的创建修改删除等操作。例如调用创建应用API

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通过数据配比，确保数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求，还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证，避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况，进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配比，帮助用户按特定比例组合多个数据集，确保数据集在不同任务场景下的多样性和

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资产使用场景、提供的功能以及如何使用请参见ISDP+认证管理。 ISDP+权限同步 资产使用场景、提供的功能以及如何使用请参见ISDP+权限同步。 大屏数据处理应用模板 资产使用场景、提供的功能以及如何使用请参见大屏数据处理应用模板。 操作日志 资产使用场景、提供的功能以及如何使用请参见操作日志。

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平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，选择“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，执行场景挖掘。 勾选需要内置场景挖掘的数据包，单击“场景挖掘”。 单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情，单击“场景挖掘”。 挖掘后的场景可在“数据场景”中查看。

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Argis井下地图集成各个厂商的Argis坐标系地图，地图支持打点，绘制轨迹，配置弹框，和大屏其他数据联动等。通过Argis井下地图可以快速开发地图场景的业务应用。 组件资产 资产 说明 大屏Demo 大屏Demo，开箱即用的大屏样例，需要配合应用资产中“大屏数据处理应用模板”一起使用。 移动端签名

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应用场景 本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、 机器翻译 、文本分类、图像生成等任务。

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数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发

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