从工具箱中拖入框架、服务、数据库、组件等等技术元素对象到技术模型图中，从工程树上引用逻辑模型中定义的涉及关键技术的逻辑对象“功能服务APIGW”，建立如下图所示技术部件和技术栈逻辑对象关联的模型结构： 如果当技术模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中的分层结构，创建多个技术模型，分解来画各功能和特性之间的结构关系。

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为项目开发阶段提供技术支持，如算法公式设计、方案评估、技术指导和算法调优等；提供应用开发疑难问题的现场/远程解决 适用于有工业软件几何、仿真、系统MBSE和工业大模型等场景的内核、算法开发需求的客户 3 工业软件应用开发支持服务 面向工业软件服务商或工业企业，开展指定的开发支持服务，工作范围包含以下内容：

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城市智能体 的子服务实景三维建模服务，将采集的无人机照片快速还原成高精度的3D实景模型，为智慧城市、工地、矿山、应急、安防等领域提供真实可靠的3D模型服务。 产品介绍 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转实景三维建模 01 了解 了解城市智能体的子服务实景三维建模服务的

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CIM数据汇聚管理软件部署 spark提交服务 脚本执行服务 查询服务 日志服务 质检服务 算子服务 网关服务 Web端二三维地图支撑软件集群 CIM数据汇聚管理软件 父主题： 实施步骤

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规范设计 配置中心 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模 业务指标 技术指标 维度建模 父主题： 实施步骤

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安全设计 有标签和安全标识。 部件安全设计满足欧盟和中国等国家和地区的准入要求。 父主题： 安全性和可靠性

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API设计 创建API设计 API设计配置 管理API设计

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事前规划，做好成本模型，预算规划和成本预测 理解每个组织，项目的成本并非易事，尤其是很多云资源是事实上的跨组织和项目的公共资源，故而，在一开始的时候，就需要建立一个基础的，得到管理团队认可的成本模型，用于在以后的成本优化执行过程中确保整体的成本可追溯性。 在确定成本模型之后，则需要设

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佳秩序”，简化运维交付工作，降低技能依赖，提高运维效率，降低运作成本。 通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更 在软件开发过程中，应该尽量使需求分析，设计，开发，测试，部署的开发周期较小，使用频繁的小型迭代进行。一个典型的实践是使用微服务和CI/CD实践，微服务架构是一种更

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务，降低客户运维成本；也可以提供本地云管平台，满足客户本地运维要求。 知识中心设计思路 知识中心是 工业互联网 的“操作系统”，核心围绕数据、知识、软件的工业知识价值化开发逻辑，聚焦中小企业在数字化研发设计和数字化生产制造两方面的典型产业数字化业务场景进行建设。 数据汇聚。通过网络采

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联网体系，补齐发展短板，提升工业数据资源共享与共用、生产要素互联互通、工业应用软件自主可控的能力。 坚持分层解耦 采用“1+N”分层解耦方式进行建设&设计，“1”指的是共性支撑系统，统筹规划、统一设计，研究和编制相关标准规范，指导行业工业互联网体系建设，科学配置软硬件资源。包括基

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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表设计 GaussDB 是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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API设计 项目概况 API设计 接口审核 编辑模式与API规范检查 公共模型 Markdown设计 API调试 脚本能力

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Markdown设计 新建Markdown，可通过以下三种方式完成。 方法一：单击目录树搜索框右侧的，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 方法二：在目录树中选择一个目录，单击右侧图标，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 进入“新建标签页”，在该标签页可

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API支持的最常见授权方案如下： API key HTTP Oauth2.0 OpenID Connect 安全方案引入需要在公共模型中建立安全模型，详见•安全模型。 API文档 API设计完成后，单击“保存”，会自动跳转到API文档页面。如果单击左侧导航栏中的API，默认进入API文档页面。 AP

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表设计 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 【

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表设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 【关注】将表

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 【关注】尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择存储方案 【建议】

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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