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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计算节点管理 部署计算节点 管理计算节点 管理实例 管理任务 管理文件 管理数据 审计日志 对接AOM日志服务 管理密钥

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在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图5 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图6 前往计算节点 在左侧导航树上单击“基本信息”，在“基本信息”页面找到“计算节点状态”部分，触发计算节点状态切换操作。

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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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，流程复杂，效率低，易出错，所以自建集群跟不上业务发展。但自从使用了提供专业的高性能计算业务流程管理软件，依托云平台的海量计算资源和存储资源，充分结合云平台和高性能计算特点，大大降低初始投资成本和后期运维成本，极大缩短业务上线时间，提高使用效率，节约运营成本。 配置流程 整理好需要上传的基因测序文件。

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，无法有效反应集群的实际search情况，此特性新增对集群search请求的P99时延监控。 约束限制 P99时延监控目前仅支持7.6.2和7.10.2版本集群。 获取监控信息 登录 云搜索服务 管理控制台。 在“集群管理”页面，选择需要启用索引监控的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。

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VPC个数和VPC边界防护流量峰值如何计算？ 专业版云防火墙默认防护2个VPC，提供200Mbps的VPC边界流量防护，如果您需要防护更大的VPC间流量，可以通过购买VPC数量扩展，每个VPC支持200M的VPC边界流量防护。 例如：业务部署需要防护1Gbps的VPC边界流量，则

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返现为20%-28%，额外任务和连续推广奖励为0%~6%，所以推广最高可获34%奖励。 父主题： 奖励推广规则

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联合计算服务安装 联合计算服务安装全部使用普通用户，执行：su - dce 配置相互解析 vi /etc/hosts ip 主机名 配置免密登录 ssh-keygen ssh-copyid 主机名 所有节点都需要执行 上传dce-union-compute-space-svcs-x

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计算子集群函数 pv_compute_pool_workload() 描述：返回计算子集群当前的负载状态。 返回类型：void 示例： 1 2 3 4 5 6 SELECT * from pv_compute_pool_workload(); nodename | rpinuse

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计算子集群函数 pv_compute_pool_workload() 描述：返回计算子集群当前的负载状态。 返回类型：void 示例： SELECT * from pv_compute_pool_workload(); nodename | rpinuse | maxrp |

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鲲鹏计算移植专家服务 服务概述 服务内容及范围 交付流程 服务周期 交付件清单 责任分工 修订记录 父主题： 计算增值服务

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计算资源扩缩容 创建扩容策略 查询扩容策略列表 获取扩容策略详情 修改扩容策略 删除扩容策略 获取策略关联计算资源列表 获取策略伸缩历史 获取策略事件 启动自动扩容策略 停用自动扩容策略 修改缩容策略 查询缩容策略 父主题： 系统管理

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贷款公积金计算器 公积金贷款计算器用于计算用户在申请公积金贷款时，选择等额本金和等额本息两种不同的还款方式后，每一期需偿还公积金贷款的月供，以及利息总额和还款总。包含“公积金贷款计算”一个执行动作。 连接参数 贷款公积金计算器连接器使用APIkey认证，创建贷款公积金计算器连接时连接参数说明如表1所示。

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基因工程、游戏动画、生物制药的计算和存储系统。 渲染农场、动漫影视基地等公共渲染平台，以及影视等渲染平台。 高性能前端集群、Web 服务器 、高性能科学和工程应用、广告服务、视频编码和分布式分析。 批处理工作负载、高性能计算 (HPC)、SAP应用。 大型多人联机 (MMO) 游戏服务器等其他计算密集型业务。

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DataNode的容量计算出错如何处理 问题 当多个data.dir被配置在一个磁盘分区内，DataNode的容量计算将会出错。 回答 目前容量计算是基于磁盘的，类似于Linux里面的df命令。理想状态下，用户不会在同一个磁盘内配置多个data.dir，否则所有的数据都将写入一个磁盘，在性能上会有很大的影响。

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Boolean 相似度计算是否成功。 similarity Float 配体对之间的相似度。 最小值：0 最大值：1 reason String 相似度计算失败的理由。 最小长度：1 最大长度：512 请求示例 无 响应示例 状态码： 200 查询配体相似性图计算任务成功响应。 {

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计算与缓存服务安装 计算与缓存服务安装全部使用普通用户，执行：su - dpe 配置相互解析 :vi /etc/hosts ip 主机名 配置免密登录 :ssh-keygen ssh-copyid 主机名 所有节点都需要执行 上传dpe-open-space-cache-svcs-x

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本节操作介绍使用SPEC CPU®2017基准测试工具评测Linux操作系统实例计算性能的方法。已使用云平台提供的公共镜像创建 弹性云服务器 。请确保每个CPU核至少保留2GB内存空间，安装测试工具的磁盘空间至少10GB。本例以CentOS 7.4操作系统 云服务器 为例。远程连接弹性云服务器。安装依赖包。yum install -y m4 nu

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特征值：高效求解CAE仿真场景中出现的大型稀疏矩阵的特征值问题。 AI4Solver: 利用人工智能技术加速传统数值计算引擎的求解过程。 云HPC高性能计算：支持云HPC高性能计算及云原生异构并行计算。 父主题： 功能介绍

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