助师生办事的过程。对职能部门而言，所有发布到办事指南平台上的办事指南必须是经过梳理的，尤其是跨部门的办事指南，其所对应的办事流程必须经过办事指南平台的管理部门的协调、优化、整合，以确保平台上的办事指南的合理性，师生按照办事指南能够顺利办成事。 对师生而言，办事指南平台为师生汇总所

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图解智能边缘平台

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蜂云轻量化云监控平台功能 蜂云轻量化云监控平台主要由云视频基座、智慧巡检、算法中心组成并对外提供服务， 具体功能模块详见下方平台首页。 图1 监控平台功能 父主题： 实施步骤

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弹性伸缩策略的管理与执行，以及服务端应用资源的监控，调用华为云AS（弹性伸缩服务）实现资源的弹性伸缩； 创建一台 弹性云服务器 E CS ，并绑定弹性公网IP，用于部署Console运维平台，监控GameFlexMatch的运行状态，以及运维管理GameFlexMatch的fleet、应用包与用户信息等；

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查看主机监控的监控指标 操作场景 本章节指导用户查看主机监控指标，监控指标分为Agent插件采集的细颗粒度的操作系统级别监控指标和ECS自带的监控指标。 操作系统监控指标和基础监控指标请参见云产品监控指标。 前提条件 已完成Agent插件的安装。安装请参考安装配置Agent进行安装。

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个特定的分析对象及其相关的统计指标组成的，向用户提供了以统计粒度为主题的所有统计数据。 数据开发：一站式协同开发平台 DataArts Studio 数据开发是一个一站式敏捷大数据开发平台，提供可视化的图形开发界面、丰富的数据开发类型（脚本开发和作业开发）、全托管的作业调度和运维监

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以智代工：人工智能代替人海战术； 自主学习：案例分析提升决策智能。 图1 功能简介 功能模块简介： 数据采集平台 数据采集平台整合多渠道监测源的空气质量的监测指标等信息，包括AQI及PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3 等，并对所有监测信息进行汇聚，统一各种物联设备采集的空气质量监测信息等并将首要污染物监测信息归口，从而支持AI

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理流程的实现框架，支撑具体 数据治理 实施流程的设计。 业务调研。明确DataArts Studio服务的能力边界，并分析后续的业务负载情况。 流程设计。以实际业务情况结合DataArts Studio服务的业务能力，完成数据治理业务流程设计，后续的数据治理操作均基于所设计的业务流程完成。

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节和时间的浪费。例如，通过智能化的预测和规划，可以提前预测订单需求，避免库存积压或产能不足的问题；通过物流信息的实时跟踪，可以及时处理异常情况，提高物流的可控性和效率。 多方合作共赢：纺织服装供应链平台鼓励上下游企业之间的合作与共赢。通过平台，企业可以寻找合作伙伴，共同开展产品研

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动态授权的作用及操作流程是什么？ 动态授权是授权用户运维操作触发规则集，系统对字符命令或数据库会话操作进行拦截，自动生成授权工单。授权用户若需继续执行操作，需管理员批准工单。 以命令控制策略的动态授权为例。 管理员用户登录云 堡垒机 ，选择“策略 > 命令控制策略”，新建字符（SSH或Telnet）命令集和命令控制策略。

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短信通道号的作用是什么？ “签名管理”页面显示的通道号由华为分配，仅用于接口调用时填写。 父主题： 短信发送相关

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计划调度管理 生产计划管理 功能概述：该模块主要是对生产计划进行管理，包含的功能有新增生产计划、编辑生产计划、终止生产计划、对生产计划执行完工操作，分解生产计划以及对分解的计划进行发布、删除操作。 操作人员：系统管理人员。 路径：计划调度→生产计划 。 图1 生产计划管理 生产订单管理

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ht总和的比例来给队列划分资源；另外也可以为队列设置资源的Capability值，来确定该队列能够使用的资源上限。 例如下图中，通过这两个队列去共享整个集群的资源，一个队列获得40%的资源，另一个队列获得60%的资源，这样可以把两个不同的队列映射到不同的部门或者是不同的项目中。并

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在配置依赖关系时，支持配置同周期的依赖和上一周期的依赖。 同周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之同周期依赖原理。 上一周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之上一周期依赖原理。 当分钟的调度周期不能被小时整除时，周期调度就不是严格按照间隔周期去跑，而是按照cron表达式的规则，每个小时的零点触发去跑，再往后推间隔。

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供完整的边缘计算解决方案。 应用运维管理（Application Operations Management，简称AOM ）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，可以实时监控IoT边缘服务中的边缘节点的各项指标、日志及事件等数据共同分析应用健康状态，提供灵活的告警及丰富的数据可视

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大数据发展至今，技术组件纷繁复杂，而企业缺乏统一的开发和管理工具，导致数据中台的建设存在成本高、周期长、建设运维复杂等痛点。 随着信息化的深入，在传统烟囱式IT建设方式下，企业独立采购或者自建的各种企业信息系统，在内部形成诸多数据孤岛。 通过本方案实现的业务效果： 平台组件统一部署，开发工具开箱即用

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员。 节点数上限 设置自动扩容的节点数上限。 取值范围为0-50。 节点数下限 设置自动扩容的节点数下限。 取值范围为0-50。 CPU执行规则 设置CPU自动扩容的条件。 启用规则：默认开启。 触发条件：设置CPU分配率达到的条件，当满足设置的条件时进行自动扩容。取值范围：1-100。默认值：80。

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Integer 调度计划的执行间隔时间周期。 最小值：1 最大值：59 created_date Integer 调度计划的创建时间。 最小值：1 最大值：99999999999999999 last_modified_date Integer 调度计划最近一次的修改时间。 最小值：1

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当前作业A调度周期的自然起点) 时间区间内检查是否有作业B的实例运行，只有在此期间作业B的实例运行完成才会运行作业A。 调度周期的自然起点定义如下： 调度周期为小时：上一调度周期的自然起点为上一小时的零分零秒，当前调度周期的自然起点为当前小时的零分零秒。 调度周期为天：上一调度周期的自然

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nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量，当Job的最小运行数量得到满足时，为Job下的所有Pod执行调度动作，否则，不执行。 基于容器组概念的Gang调度算法十分适合需要多进程协作的场景。AI场景往往包含复杂的流程，Data

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原生Kubernetes调度器只能基于资源的申请值进行调度，然而Pod的真实资源使用率，往往与其所申请资源的Request/Limit差异很大，这直接导致了集群负载不均的问题： 集群中的部分节点，资源的真实使用率远低于资源申请值的分配率，却没有被调度更多的Pod，这造成了比较大的资源浪费。

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