CPU(Cores)：用户填写容器使用的CPU配额，范围为2~999的正整数。 内存(GIB)：用户填写容器使用的内存配额，范围为4~999的正整数。 计算节点密钥(.p12)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取计算节点密钥(.p12格式) 并导入上传。 CA证书(.jks)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取CA证书(

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Pod规格计算方式 Pod规格的计算步骤如下： Pod 包含的所有 Init 容器上定义的任何特定资源的约束值 (limit) 或 请求值 (request) 的最大值，作为 Pod 有效初始 request/limit。 Pod 对资源的有效 limit/request ，是取如下两项的较大者：

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通用计算型 概述 通用计算型专属计算集群提供了基本水平的硬件性能。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由于不同实例vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波

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计算节点缩容 随着业务数据的减少，为了降低成本，您可对实例节点进行缩容。 使用须知 计算节点缩容期间，服务不中断，不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点缩容操作，对于“按需计费”类型的实例在请求提交后立即执行。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最少保留1个节点。

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基本计算能力验证 验证 TICS 的基础计算能力，以计算各企业在2021年的价值评分，用于评估信贷能力，其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal

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计算资源数量 ERS提供集群可部署Pod的数量计算功能。 计算资源数量 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 弹性资源服务（ERS）”。 选择左侧导航栏的“资源计算工具”，进入“O&M tools”页面。 选择集群名称，输入Pod CPU 规格和Pod

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节点管理”，选择之前创建的边缘节点“test_IoT10”，单击节点进入详情页。 选择“边缘设备”页签，单击添加边缘设备中添加的设备ID“test_IoT10”，跳转至“ 设备接入服务 控制台”查看采集的数据。 上报的数据如下图所示，数据源上报的值为0、1、2...，平台收到的值为10、20、30

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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修改计算资源 修改计算资源节点。 命令结构 health edit compute-resources [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 描述 --force -f 否 是否强制操作。 --labels -l 否 需要添加或删除的标签列表。json数组格式。如：-l

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批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink ClickHouse on CCE部署指南 Spark on CCE with OBS安装使用指南

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EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 前提条件

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计算节点扩容 随着业务数据的增加，为了提高实例业务稳定性，您可对DDM实例节点进行扩容。 使用须知 计算节点扩容期间，服务不中断，不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点扩容操作。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最多支持32个节点。

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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理

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计算资源数量 ERS提供集群可部署Pod的数量计算功能。 计算资源数量 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 弹性资源服务（ERS）”。 选择左侧导航栏的“资源计算工具”，进入“O&M tools”页面。 选择集群名称，输入Pod CPU 规格和Pod

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使用量终止查询。具有较高内存使用量的查询将首先被终止，以便在查询终止次数最少的情况下，释放更多内存。当两个查询的内存使用量都在限制的10%以内，则进度慢（执行的百分比）的查询被终止，同时两个查询在完成百分比方面的差异在5%以内，则内存使用量大的查询被终止。 确定配置完成后是否立即启动实例：

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EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 前提条件

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多方安全计算场景 场景描述 组合架构 可验证代码示例 父主题： 使用场景

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计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的全过程流

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计算节点所在虚机的IP:Port 调用计算节点API时，需要获取TI CS 服务计算节点所在虚机的IP:Port。 获取计算节点所在虚机的IP:Port 用户可在对应页面查看计算节点所在虚机的IP:Port。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”。

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X-Auth-Token 是 String 用户Token。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限， 获取Token 接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 最小长度：1 最大长度：32768 表3 请求Body参数

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