监控分析 告警监控 用户登录记录 桌面使用记录

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监控分析 应用记录 会话管理 父主题： 管理员操作指南

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智能分析助手 智能分析助手概述 创建智能分析助手 配置智能分析助手 与智能分析助手对话 评测智能分析助手 分享智能分析助手 管理智能分析助手 移动端查看智能分析助手 典型场景示例：使用智能分析助手搭建某商品销售数据的仪表板

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智能分析助手 智能分析助手列表查询接口 自然语言查数接口

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容器智能分析 集群因插件资源残留开启监控失败怎么办？ 集群因策略拦截开启监控失败怎么办？ 如何修改kube-state-metrics组件的采集配置？

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容器智能分析 容器智能分析概述 为集群开启监控 容器洞察 健康诊断 仪表盘 父主题： 可观测性

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态势分析智能 过线统计 人群密度检测 排队长度检测 离岗检测 热区分析 热度图 父主题： 智能配置

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编辑分析对象：在“智能分析”页签中，单击待修改分析对象后的，根据系统提示执行编辑操作。 如果分析对象已被测试任务关联，编辑分析对象参数后，测试任务中关联分析对象的参数也会相应改变。 删除分析对象：在“智能分析”页签中，单击待删除分析对象后的，根据系统提示执行删除操作。 删除分析对象时，如果分析对象已被测试任务使用，则不可删除。

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选择授予的权限： 编辑授权：开启后可赋予成员编辑权限，支持创建、编辑、替换和删除智能分析助手，同时支持基于智能分析助手进行数据分析。 开启智能分析助手的编辑权限，默认关联开启智能分析助手的使用权限。 使用授权：开启后可赋予成员使用权限，仅支持基于智能分析助手进行数据分析。 选择授权的对象：

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监控能力，支持集群、节点、工作负载的资源全景，支持节点的资源占用、工作负载的资源消耗，以及近一小时的CPU/内存指标展示，全面监控集群的健康状态和负荷程度。 健康诊断：对集群健康状态进行周期性检查，可以对集群、节点资源使用情况，工作负载、Pod资源状态进行快速诊断。 仪表盘：仪表

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监控系统 获取监控系统配置 创建监控系统配置 更新监控系统配置 父主题： CAE API

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Insight系统中的通用数据查询结构体。在转换的过程中，语义SQL会被进行后处理，以校验、修正其中的幻觉和错误，提升整个数据查询的准确率。 SQL DQE将会被进一步转换为目标数据源可执行的物理SQL。转换的过程主要包括建立数据集Schema到物理表Schema的映射，目标数据

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通过模型训练让智能分析助手深入理解所关联的数据集。 每次编辑智能助手关联的数据集的语义信息（如字段名、字段描述、同义词等）后，需要重新训练，否则会影响智能问答。 步骤4：智能问答 在智能分析助手问答界面进行提问，智能分析助手将自动返回结果。 步骤1：新建智能分析助手 登录智能数据洞察控制台。 单击管理控制台左上角的，

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行商业智能（BI）分析。 例如，只需在对话框提问“不同区域某产品的销量是多少？”，智能分析助手将自动生成直观的图表，展示各区域的销售数据。此外，如果智能分析助手的初始回答未能完全满足您的预期，您可以对智能分析助手通过配置智能分析助手的操作提升智能分析助手回答的准确率。 智能分析助

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配置智能分析助手 配置智能分析助手概述 配置智能分析助手同义词 配置智能分析助手命名实体 配置智能分析助手关键词 配置智能分析助手推荐问题 配置智能分析助手关联问题 配置智能分析助手模板化见解 父主题： 智能分析助手

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单击“可视化配置”，设置字段名称的含义，便于后续的智能化分析中理解字段含义。 图3 可视化配置 依次单击“数据预览” 和“刷新预览”查看关联后的数据集数据的基本信息。 图4 数据预览 单击“保存”完成数据集的创建。 您可以按需设置字段名称、字段的聚合方式等信息，更多数据集字段设置的方法请参考多表关联建模。

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安装完成后，打开AirPresence Apps，单击右上角的三道杠图标后，修改地址，修改 服务器 地址为“bmeeting.huaweicloud.com”。 扫描配对码或者输入投影码。 点击“共享”，选择需要共享的文件。 使用AirPresence PC客户端共享会议材料 登录终端Web页面，单击“下载A

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行为分析智能 配置全局参数 配置区域进入检测 配置人员在特定区域徘徊、滞留检测 配置人员越线检测 配置停车侦测 父主题： 智能配置

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通过关键词、推荐问题等配置，智能分析助手不仅能够提升处理问题的效率，还能确保回答的准确性和专业性。 表2 配置项说明 配置项 说明 关键词 配置问答问题中某些词语和句子的实际搜索内容，例如将“1-3月苹果的产量”的关键词“1-3月”的实际搜索内容配置为“大于等于1月且小于等于3月”，智能分析助手将能识别和理解用户提问中的不同表达方式。

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与智能分析助手对话 智能问数 智能洞察 智能搭建 父主题： 智能分析助手

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Insight系统中的通用数据查询结构体。在转换的过程中，语义SQL会被进行后处理，以校验、修正其中的幻觉和错误，提升整个数据查询的准确率。 SQL DQE将会被进一步转换为目标数据源可执行的物理SQL。转换的过程主要包括建立数据集Schema到物理表Schema的映射，目标数据

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