开发设计建议 开发设计建议概述 数据库对象命名 数据库对象设计 工具对接 SQL编写

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机器人客服功能 机器人客服咨询操作（PC端） 在PC端集成入口进入eGPT对话界面。 通过直接对话或者使用预制的默认问题对机器人进行咨询。 如果机器人客服的回复有对应原文支持，则可以直接在右侧的拓展阅读窗口中查看对应的知识原文。 图1 机器人客服咨询操作-PC端 机器人客服咨询操作（移动端）

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使用安全建议 数据源连接 使用DataArts Insight服务连接数据源时，建议您为账号仅赋予数据源的只读权限，避免触发对数据源的误操作丢失数据。 数据导出 DataArts Insight提供的离线数据导出能力，将数据导出至您个人的OBS桶内。DataArts Insigh

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通用使用建议 在使用DRS前，您需要了解： DRS支持从数据库同版本或低版本到高版本的同步，不支持从高版本同步到低版本。 数据库同步与环境多样性和人为操作均有密切关系，为了确保同步的平顺，建议您在进行正式的数据库同步之前进行一次演练，可以帮助您提前发现问题并解决问题。 如果您使用

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开发设计建议 开发设计建议概述 数据库对象命名 数据库对象设计 工具对接 SQL编写

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如果企业企业对接续条的样式以及出现的位置有要求，可通过RESTful接口的方式调用云客服的音视频呼叫处理接口自行开发接续条功能，实现呼叫中心呼叫控制能力。 如果企业使用云客服提供的座席工作台，希望客服人员与用户通话过程中查看到用户相关数据，可使用内嵌第三方系统的页面的方式，集成第三方页面，展示用户信息。

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通用使用建议 在使用DRS前，您需要了解： DRS支持从数据库同版本或低版本到高版本的迁移，不支持从高版本迁移到低版本。 数据库迁移与环境多样性和人为操作均有密切关系，为了确保迁移的平顺，建议您在进行正式的数据库迁移之前进行一次演练，可以帮助您提前发现问题并解决问题。 如果您使用

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Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select

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Impala开发建议 Impala SQL编写之不支持隐式类型转换 查询语句使用字段的值做过滤时，不支持使用Hive类似的隐式类型转换来编写Impala SQL： Impala示例： select * from default.tbl_src where id = 10001; select

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告警处置建议 目前安全云脑在数据集成时，可以设置将接入的云服务日志自动转告警。针对转入的告警提供以下处理建议，请根据实际情况进行排查处理。 系统行为异常/高危命令执行 数据来源 主机安全告警日志 告警呈现 【dangercmd】【HSS】主机:{{ipList}}执行dangercmd，{{__time}}

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附录 关于客服系统的背景信息 什么样的客户需要客服系统，为什么需要客服系统 无论客户是卖产品还是卖服务，无论是软件还是硬件，还是传统的销售品，只要有售前营销和售后的服务，那么就需要一套客服系统的工具来进行管理，这会给客户带来降本增效，提升客户满意度的效果； 因为智齿科技做的客服系统是

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当今社会有着多种多样的沟通方式，呼叫中心之所以进化为联络中心也正是因为平台开放和全媒体统一路由技术。云联络中心支持市场上绝大部分主流的接入方式，并提供智能且自由的路由技术，助力企业轻松打造多渠道联络中心。 多渠道接入 云联络中心支持电话、微信、WEB端等多种接入方式，客户可以随时随地获得联络中心的服务；客

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API版本选择建议 NAT网关支持v2.0和v2两个版本的API接口。v2版本接口为较新的版本，产品将持续对v2版本的接口进行优化和功能加强，推荐您使用v2版本API接口。 父主题： 使用前必读

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API版本选择建议 DSC仅提供了V1版本的API，供您使用。 父主题： 使用前必读

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Spark应用开发建议 RDD多次使用时，建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE，即既不存磁盘也不放在内存中，如果某个RDD需要多次使用，可以考虑将该RDD持久化，方法如下： 调用spark.RDD中的cache()、persist(

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Impala用开发建议 Coordinator和Executor分离部署，Coordinator根据集群规模部署2-5个 Coordinator承担缓存元数据，解析SQL执行计划，和响应客户端请求的功能主要使用jvm内存，而Executor承担数据读写，算子计算等功能，主要使用o

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设置“参考数据”，查看购买建议的详细信息。 参考数据：成本中心可以根据用户选择的周期，把该周期内的用量和成本作为资源包购买建议的参考数据。 购买建议资源包前：根据参考数据生成的月度按需成本。 购买建议资源包后：购买建议的资源包后，产生的月度摊销成本。 每月可节省成本=购买建议资源包前-购买建议资源包后，根据四舍五入保留两位小数。

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