工业APP 注册与登录 首页 今日任务 待生产订单 生产中订单 未生产订单 已完工订单 移交待生产订单 移交生产中订单 明日任务订单 报工管理 工序盘点 消息中心 父主题： 实施步骤

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势管控大屏 x x √ 可用模板 可用模板（单位：个） 3 12 所有模板 可创建的大屏数 可创建大屏数（单位：个） 5 20 50 数据源类型 云数据库MySQL、云数据库 GaussDB 、MySQL、 CS V、静态JSON √ √ √ 云数据库PostgreSQL、云数据库SQL

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查看工业数据模型模板 操作场景 为了方便用户查看工业数据模型模板信息，工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）支持在“工业数据模型模板库”页面查看所有模板的信息。 工业数据模型模板库当前处于试运行阶段，仅支持白名单用户使用。 前提条件 已登录应用设计态。

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查询工业数据模型模板 操作场景 默认情况下，工业数据模型模板库展示的是当前应用下支持的全部工业数据模型模板。当工业数据模型模板较多时，您可以通过工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供的搜索功能，筛选模板名称，缩小模板范围，快速找到所需模板。

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配置云应用可访问互联网 操作场景 管理员发布应用后，云应用默认在VPC子网内，此时云应用无法访问互联网。管理员需要配置NAT网关共享弹性公网IP，使用户接入具有上网功能的应用后，可访问互联网。云应用存在多个业务子网时，需要为每个业务子网开通互联网功能。 云应用与云桌面的网络共用。

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视觉定位导航，高效高精度大场景重建，厘米级定位精度、毫秒级位姿输出。 端边云协同架构 端边云协同架构支持端侧使用到最新最优的云上AI服务，边侧算力充足，支持快速部署充分发挥AI算法优势，缓解低算力终端计算压力。 适配复杂场景 该解决方案考虑了多种复杂的环境，如场站中大量重复结构、

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高性能计算 场景介绍 高性能计算通常指以计算为目的，使用了很多处理器的单个计算机系统或者使用了多台计算机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如应用于工业设计

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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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来数百TB的数据，即使在超级计算机也要花费数月的时间来处理。总体上这类场景总是受到时间，计算硬件和软件的限制。 竞享实例的应用 根据Rock Flow Dynamics统计，一项石油勘探工作采用本地计算集群进行分析，需要2-8年时间来完成。如果采用云化+竞享实例方式，该时间可以缩

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中规格（30个接入点） 每套/年 大规格（50个接入点） 每套/年 集成服务 （一次性） Lite版（5个接入点） 每套/次 工业子系统集成服务与本地存量系统、以及云上新建系统的集成对接，包含交付实施。 小规格（10个接入点） 每套/次 中规格（30个接入点） 每套/次 大规格（50个接入点）

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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云服务管理：将传统桌面工业软件工具快速改造后上云，实现此类软件的管理在云、数据在云、计算在云。 企业管理：快捷方便的一站式管理工业软件云桌面工具软件、SaaS类应用，包含订阅管理、软件许可统一管理、企业数据资产安全、弹性利用云计算资源。 用户业务：可一站式下载/更新/安装/卸载/启动工业软件云桌

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、智能化的制造业务测试需求，建立国内首个覆盖云、网、边、端四层架构的工业互联网测试平台；通过测试用例的导入和简单的设置便可完成针对不同测试场景的自动化测试，并对结果集进行测试分析，保证测试全程可视化、透明化。 在工业互联网体系架构的云、网、边、端四层架构中，建设6组测试工具集合，

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工业数据模型模板库 使用工业数据模型模板 查看工业数据模型模板 查询工业数据模型模板 父主题： 设计态使用指南

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云平台提供了多种实例类型供您选择，不同类型的实例可以提供不同的计算能力和存储能力。同一实例类型下可以根据CPU和内存的配置选择不同的实例规格。本章节以通用计算增强型C6s、通用计算增强型C6、内存优化型M6为例，采用SPECInt（Standard Performance Evaluation Corporation，Integer）基准

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项目云资源规模如何计算？ 详看交付能力提升补丁发文附件1。 父主题： 项目报备

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存储成本，节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中，显著提高查询的性能。 实时写入新数据 时序数据的写入是实时的，采集的数据反应客观信息，数据是随着时间推进不断产生，不存在旧数据更新场景。 数据读取概率高 最近时间的数据具有的价值更高，因此被读取的概率高。例如在

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存储成本，节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中，显著提高查询的性能。 实时写入新数据 时序数据的写入是实时的，采集的数据反应客观信息，数据是随着时间推进不断产生，不存在旧数据更新场景。 数据读取概率高 最近时间的数据具有的价值更高，因此被读取的概率高。例如在

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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