实践案例 本实践以Spring Cloud Demo项目为例，带您体验使用AppStage的开发中心、运维中心及运行时引擎进行工程创建、代码开发、打包发布，部署上线的全过程。具体请参考基于Spring Cloud框架进行应用上云。 父主题： 使用Spring Cloud框架实现应用开发

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案例管理 案例材料为伙伴角色认证和能力差异化认证时提交的案例。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在右上角用户名下拉菜单中选择“伙伴信息 > 案例管理”。 在“案例管理”页面查看认证时提交的案例审核状态。 伙伴可以单击“案例材料”下载并查看案例详情。

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案例概述 本手册基于 函数工作流 服务实践所编写，用于指导您使用函数工作流服务实现处理DIS数据的功能。 场景介绍 使用 数据接入服务 （DIS）采集IOT实时数据流，需要将采集到的数据进行处理（比如格式转换），然后存储到 表格存储服务 （CloudTable Service）中，使用Fun

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用户向其中一个桶上传文件。 触发函数执行，对文件加/解密。 函数将处理后的文件上传到指定桶中。 完成本教程后，您的公有云账户将存在以下资源： 2个OBS桶（上传需要处理的文件和存储处理后的文件） 一个为文件加/解密的函数 一个OBS应用事件源，用来关联函数和OBS桶 父主题： 函数+DEW：加解密文件

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查询案例 功能介绍 查询满足指定条件的案例列表 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/irobot/articles/search 表1 Query参数

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失败案例 案例总览 MongoDB->DDS实时迁移 MySQL->MySQL实时迁移和同步 MySQL-> GaussDB (for MySQL)实时迁移和同步 MySQL-> CSS /ES实时同步 PostgreSQL->PostgreSQL实时同步 Oracle为源实时同步 GaussDB为源实时同步

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案例概述 场景介绍 通过 CTS 云审计服务，完成对公有云账户对各个云服务资源操作和结果的实时记录。 通过在函数工作流服务中创建CTS触发器获取订阅的资源操作信息，经由自定义函数对资源操作的信息进行分析和处理，产生告警日志。 SMN消息通知服务通过短信和邮件推送告警信息，通知业务人员进行处理。处理流程如图1所示。

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案例概述 本手册基于函数工作流服务实践所编写，用于指导您使用函数工作流服务实现图片压缩的功能。（当前“OBS应用事件源”仅支持华北-北京四、华北-乌兰察布一、华东-上海一。） 场景介绍 将图片上传到特定的OBS桶中 将用户上传的每个图像的尺寸进行压缩 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶中

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完成本教程后，您的公有云账户将存在以下资源： 2个OBS桶（上传需要处理的图像和存储处理后的图像） 一个为图片打水印的函数 一个OBS应用事件源，用来关联函数和OBS桶 父主题： 使用函数为图片打水印

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案例概述 场景介绍 通过CTS 云审计 服务，完成对公有云账户对各个云服务资源操作动作和结果的实时记录。 通过在函数工作流服务中创建CTS触发器获取订阅的资源操作信息，经由自定义函数对资源操作的信息进行分析和处理，产生告警日志。 SMN消息通知服务通过短信和邮件推送告警信息，通知业务人员进行处理。处理流程如图1所示。

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案例概述 场景介绍 该案例演示客户如何使用FunctionGraph 与IoTDA 服务组合，处理物联网设备上报以及设备状态变动的相关数据。物联网设备在IoTDA 平台进行管理，设备产生的数据可以从IoTDA直接流转触发FunctionGraph 的函数运行。用户可以根据需要编写函数处理这些数据。

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案例概述 场景介绍 MetaERP业务场景进行微服务Serverless化改造，如图1所示，将低频使用但资源占用大的微服务逻辑，拆分成独立函数，常驻实例缩容到0；剩余微服务逻辑以Spring兼容方式进行函数化，实现函数化后的微服务快速冷启动和弹性，常驻实例减半。 图1 MFA Serverless改造前后架构

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案例概述 您可以通过华为云函数工作流服务的应用中心部署AI绘画Stable-Diffusion应用，且支持自定义模型上传等能力。您可以快速访问Stable-Diffusion WebUI界面绘图，实现文生图、图生图等功能。（目前仅支持华东-上海一） 父主题： 通过应用中心部署AI绘画Stable-Diffusion

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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

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案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：

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案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：

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案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：

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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

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有没有Kafka Stream的案例？ Kafka Stream的案例请参见Kafka Stream的官网。 父主题： 实例问题

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扫描任务的得分是如何计算的？ 扫描任务被创建后，初始得分是一百分，任务扫描完成后，根据扫描出的漏洞级别会扣除相应的分数。 网站扫描： 高危漏洞，一个扣10分，最多扣60分（6个）。 中危漏洞， 一个扣3分，最多扣45分（15个）。 低危漏洞， 一个扣1分，最多扣30分（30个）。

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