中软国际数据治理专业服务解决方案实践

全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、组件和URL跟踪等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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大Bitmap初始化 Bitmap，即位图类型，开源Redis直接使⽤STRING类型表达，因此可能会产⽣超⼤的STRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的

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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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Astro大屏应用计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解AstroCanvas的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 AstroCanvas提供了“Astro大屏应用基础版”、“Astro大屏应用专业版”和“Astro大屏应用企业版”三种实例套餐，以满足不同场景

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参数 参数类型 描述 id String 大屏ID。 最小长度：0 最大长度：128 name String 大屏名称。 最小长度：0 最大长度：32 pages Array of ScreenPageOpenApiVO objects 大屏Page列表。 数组长度：0 - 100

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通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据采集，无需修改业务代码即可轻松接入APM，数据来源如下： APM Agent：基于自研Agent通过非侵入方式采集业务调用数据、服务存量数据、调用的KPI数据等应用指标。

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delete大表数据后，再次查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据（每条记录数据长度在1GB左右），再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢，20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。

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delete大表数据后，再查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据（每条记录数据长度在1GB左右），再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢，20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。 CREATE

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情况。 客户端执行命令的时延变大。 对大Key进行的慢操作会导致后续的命令被阻塞，从而导致一系列慢查询。 导致实例流控。 对大Key高频率的读会使得实例出方向带宽被打满，导致流控，产生大量命令超时或者慢查询，业务受损。 导致主备倒换。 对大Key执行危险的DEL操作可能会导致主节点长时间阻塞，从而导致主备倒换。

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索引位置偏移量，表示从查询到的大Key列表偏移offset条数据后查询对应的大Key信息。 取值大于或等于0。不传该参数时，查询偏移量默认为0，表示从第一条大Key开始查询。 limit 否 Integer 查询个数上限值。取值范围：1~100。不传该参数时，默认查询前100条大Key。 key_types

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二分k均值 概述 二分k-means算法是分层聚类（Hierarchical clustering）的一种，分层聚类是聚类分析中常用的方法。 分层聚类的策略一般有两种： 聚合：这是一种自底向上的方法，每一个观察者初始化本身为一类，然后两两结合。 分裂：这是一种自顶向下的方法，所有

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单击接口左侧，可以将“默认值的组合覆盖详情”下载到本地。 聚类分析 ATGen支持对执行结果进行分层聚类，包括对执行成功的测试链路和失败的链路分布进行聚类，通过状态码、错误接口、直接依赖、错误类型层层递进分类。 选择“聚类分析”页签，页面展示不同执行结果类型的聚类结果。 展开对应的

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查询实例大版本升级历史（PostgreSQL） 功能介绍 查询实例大版本升级历史。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持PostgreSQL引擎。 实例在创建、变更规格、修改端口、冻结、异常等状态下不能执行该操作。

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使用大模型创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入AI应用管理时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要

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查找Redis实例大Key和热Key 大Key和热Key是Redis使用中经常遇到的问题，本章节主要介绍D CS 管理控制台的大Key和热Key分析功能，通过该功能可以分别监控到Redis实例中占用空间最大的Key和存储数据中被访问最多的Key。 大Key可以分为两种情况： Key的

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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 大Key和热Key场景较多，没有非常明确的边界，需要根据实际业务判断。 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value占用存储空间较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合

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如何上传超过5GB的大对象？ 背景信息 通过OBS管理控制台上传的文件有大小和数量限制，每次最多支持100个文件同时上传，总大小不超过5GB。如果只上传1个文件，则这个文件最大为5GB。 上传超过5GB的大对象 5GB < 上传对象 <= 48.8TB 如果需要上传超过5GB的大对象，可以使用OBS

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大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题 场景描述 数据库实例上存在大量并发的select count(0)慢操作，系统CPU耗尽，随时有宕机的风险。 执行Show processlist，显示存在多次并发执行select count(0)进程信息： 原因分析 应用端大并发触发select

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如何提前发现大Key和热Key？ 方法 说明 使用DCS自带的大Key和热Key分析工具进行分析 请参考分析Redis实例大Key和热Key。 通过redis-cli的bigkeys和hotkeys参数查找大Key和热Key Redis-cli提供了bigkeys参数，能够使re

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minor组成。其中，major表示大版本号，minor表示小版本号。大版本升级是指major部分增加，比如：11.x升级到12.x。 RDS for PostgreSQL v10之前的版本号由major.major.minor组成。其中，major.major表示大版本号，minor表示小版本号。大版本升级是指如major

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大屏展示全国人口变化规律 该案例是使用MSSI服务的业务可视化功能，基于其提供的卡片机制，从全国人口数量、性别、增长情况、城镇化分布等各个维度进行业务可视化设计和开发，发现人口变化规律，无需任何代码开发。 开始使用前，请仔细阅读准备工作中的要求，提前完成准备工作。操作流程如图1所示。

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