原因是：PyCharm的PYTHONPATH会将Notebook中的环境变量中指定的“PYTHONPATH”进行覆盖，因此，还需要将te包所在的路径添加到PyCharm的“PYTHONPATH”中。 te包的路径通过“pip show te”查看，例如te包返回对应的路径为：“/usr

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添加可使用资产的新用户 模型发布成功后，如果模型所有者要新增可使用资产的新用户，则可以在模型详情页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 选择“我的资产 > 模型”，在“我创建的模型”页面找到待修改的“已发布”状态的模型，单击模型页签进入详情页。

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Microsoft SQL Server、Oracle RAC、MySQL、华为云RDS。具体请参见跨云容灾的支持矩阵和使用限制和云上容灾的支持矩阵和使用限制的说明。

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基于公网NAT网关和云专线的混合云Internet加速 操作场景 用户本地数据中心（IDC）通过云专线接入虚拟私有云（VPC），若有大量的 服务器 需要安全、可靠，高速的访问互联网，或者为互联网提供服务，可通过公网NAT网关服务的SNAT功能或DNAT功能来实现。例如各类互联网、游戏、电商、金融等企业的跨云场景。

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成中转VPC中的中转IP（用户IDC信任的私网地址）。 图1 组网图 方案优势 混合云场景中，云上VPC与线下IDC互通时，需要将VPC内云主机实例的私网地址映射为受IDC信任的私网地址，以此来满足安全合规等要求。 约束与限制 IDC网段与中转VPC、业务VPC中的子网网段都不能重叠，否则无法通信。

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创建1个路由策略：路由策略中包含两个策略节点。 为VGW连接的传播绑定路由策略：分别将路由策略绑定至两个VGW连接上，将ER通过VGW连接学习的BGP路由形成等价路由。 登录IDC侧网络设备，配置IDC侧的等价路由。 父主题： 通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网（虚拟网关VGW）

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合云组网。 通过企业路由器，可以实现专线的动态选路和切换，多个专线链路之间形成负载均衡，有效扩展网络带宽，增加吞吐量，提升网络性能的同时保证高可靠性。 接下来，将主要为您介绍如何通过企业路由器和全球接入网关，构建DC双链路负载混合云组网。 方案架构 为了提升混合云组网的网络性能以

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创建1个路由策略：路由策略中包含两个策略节点。 为DGW连接的传播绑定路由策略：分别将路由策略绑定至两个DGW连接上，将ER通过DGW连接学习的BGP路由形成等价路由。 登录IDC侧网络设备，配置IDC侧的等价路由。 父主题： 通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网（全球接入网关DGW）

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合云组网。 通过企业路由器，可以实现专线的动态选路和切换，多个专线链路之间形成负载均衡，有效扩展网络带宽，增加吞吐量，提升网络性能的同时保证高可靠性。 接下来，将主要为您介绍如何通过企业路由器和全球接入网关，构建DC双链路负载混合云组网。 方案架构 为了提升混合云组网的网络性能以

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两个全球接入网关的AS号必须保持一致，本示例为64512。 企业路由器不能和线下IDC的AS号一样，且建议企业路由器和全球接入网关的AS号也不一样，由于64512是全球接入网关的系统预留AS号，因此本示例ER为64513。 线下IDC侧的AS号，不能和云上服务的AS号一样，请根据

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网络规划，根据实际情况谨慎配置。 登录线下IDC侧网络设备，需要根据网络的实际规划，将IDC侧去往云上ER的路由配置成等价路由，形成负载均衡。 父主题： 通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网（全球接入网关DGW）

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支持备份上云，云下或云上恢复，实现灾备上云 传统备份软件，大部分不支持云上恢复为 云服务器 。 云上恢复为云服务器时，发放时间可以缩短至分钟级 从线下数据中心搬迁上云，或者在云内不同Region迁移业务的用户，需要重新发放新云服务器，并手工配置软件、 域名 ，调测系统，周期很长。

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在左侧导航栏中选择“组件配置”。 在“组件配置”页面上方的下拉框中选择需要操作的组件。 图1 选择组件 单击“伸缩策略”模块中的“编辑”。 单击选择“混合策略”，参考表1配置混合弹性伸缩策略。 表1 配置混合伸缩策略 参数 参数说明 最大实例数 扩容时允许达到的最大实例数。 取值范围[1，99]。 说明：

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上以及Prometheus的发展，开发者已经不满足于CPU和Memory，开发者需要应用自身的业务指标，或者是一些接入层的监控信息，例如：Load Balancer的QPS、网站的实时在线人数等。社区经过思考之后，定义了一套标准的Metrics API，通过聚合API对外提供服务。

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的个数和类型都可以不同。此外，每个CF都有独立的生存周期（TTL）。可以只对行上锁，对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库类似，HBase的表中也有列的概念，列用于表示相同类型的数据。 RegionServer数据存储

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L、Derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例的服务进程，提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，图1为Hive的结构概图。 图1 Hive结构

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Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据

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据中心）的快速联合查询，尤其适用于Hadoop集群（ MRS ）的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、 数据仓库 等，此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数

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压缩和重量级压缩的组合压缩算法压缩数据，可以减少60%~80%数据存储空间，很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器 为了解决日益增长的数据量给driver带来的压力与出现的各种问题，现引入单独的索引缓存服务器，将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥

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ebalance的能力，创建任务时指定的task数量会在整个集群中的CDLConnector实例之间做均衡，保证每个实例上运行的task数量大致相同，如果某个CDLConnector实例异常或者节点宕机，该任务会在其它节点重新平衡task的数量。 图1 Task的Rebalance示意图

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