训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 问题现象 训练作业的“状态”为“运行失败”。 原因分析 训练作业的监控内存指标持续升高，导致最后训练作业失败。 处理步骤 查询训练作业的日志和监控信息，是否存在明确的OOM报错信息。 是，训练作业的日志里存在OOM报错，执行2。 否，训

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持续优化 运维治理阶段是一个持续改进的循环，您需要基于Well-Architected Framework（简称WAF）定期审查和评估云环境，根据业务需求和 WAF 的最佳实践进行调整和优化。您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的

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持续交付 ServiceStage怎么管理IDEA上的代码？ 如何添加构建 服务器 地址到GitLab服务器安全组？ 如何添加构建服务器地址到Maven服务器安全组？ 如何解决使用ServiceStage构建失败的问题？ 如何使用 VPC终端节点 在构建镜像时访问依赖的服务？

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持续交付 持续交付概述 查看构建任务 创建源码构建任务 创建软件包构建任务 维护构建任务 管理流水线 管理仓库授权

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持续集成及持续部署 在本方案中，需要在通过 code push 事件中触发 Jenkins 进行编译打包，通过邮件审批之后，将应用部署到 Kubernetes 集群中。 安装Jenkins插件 除了前文安装 Jenkins 时默认安装的插件外，还需要安装 GitLab Plugin，Kubernetes

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Elasticsearch集群最大堆内存持续过高（超过90%） 问题描述 关于Elasticsearch集群的最大堆内存持续超过90%的问题。其中如果节点在90%堆内存上下波动，有增有减，则无异常；持续高内存时，集群存在一定的风险。 原因分析 排查集群的写入和查询队列，查看是否有大量任务堆积。

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自定义镜像 训练作业失败定位思路 使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot

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解决方案： 单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。 对于数据量大的表，建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。

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持续运维 系统正常运行，客户正式使用，完成项目验收，项目移交至持续运维团队。 持续应用使用的支持与答疑； 持续应用迭代升级； 持续运维服务，保障系统正常运行（监控、告警处理、运维巡检等）； 登录明源天际-容器云，可查看相关监控信息，进行告警处理，进行运维巡检等。 图1 持续运维

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结束持续定位 请求参数 无。 返回结果 无。 请求示例 无。 父主题： 位置

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DevOps持续交付 应用场景 当前IT行业发展日益快速，面对海量需求必须具备快速集成的能力。经过快速持续集成，才能保证不间断的补全用户体验，提升服务质量，为业务创新提供源源不断的动力。大量交付实践表明，不仅传统企业，甚至互联网企业都可能在持续集成方面存在研发效率低、工具落后、发

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开启持续定位 开始持续定位后，如果中间需要触发单点定位，需要先停掉持续定位； 单点定位完成后，需要重新开始持续定位，单点定位和持续定位，只能串行使用。 请求参数 参数 类型 必填 说明 type Number 否 0：默认，获取经纬度； 1：获取经纬度和详细到区县级别的逆地理编码数据

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持续交付概述 持续交付用于提供工程构建、发布等功能。 构建任务简介 基于已有业务代码，可以创建构建工程，然后启动构建任务，将业务代码构建打包，归档到部署源，后续部署应用组件时可以直接使用对应的软件包。 构建任务有如下两种类型： 系统构建任务，您在使用容器部署方式基于界面配置创建并

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持续改进模块 模块介绍 图1 持续改进模块菜单 文档中心：按目录分级展示数据，展示其他模块归档数据报告。 图2 文档中心 报表中心：可自由编辑模板，可视化质量数据进行管理决策，检验数据报表生成与预览。 图3 报表中心 问题中心：供应商、内部和客户抱怨的记录和处理，完善8D报告，自

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变更规格 操作场景 当您购买的桌面池规格无法满足业务需要时，可参考本章节变更规格，升级vCPU、内存。 “包年/包月”的桌面池： 同一套餐类型内的规格变更，仅支持升高云桌面规格。例如，当前桌面规格为尊享版8核16G，则只能变更规格为尊享版8核32G。 跨套餐类型间的规格变更，支持

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解决方案： 单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。 对于数据量大的表，建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。

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Memory”。根据右侧Self排序排查，找到分配内存最多的方法。 图10 内存火焰图 查看代码，发现LargeEnum是个枚举类，定义了大量的常量。由于枚举类的方法 values() 底层是通过数组clone实现的，即每次调用values()方法，底层会复制一个枚举数组，所以会导致频繁分配堆内存，频繁GC。 图11

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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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32MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）

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单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下。例如：1U、2U、4U，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。 对于数据量大的表，建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。

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