进行容量风险识别 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况，识别出高负载资源时，可以使用该功能进行辅助预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化”。 页签默认为“风险识别”，单击“配置”。 点击“

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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"properties": {} }] } } } } } 请求样例 该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据，预测结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”即可获取检测结果。

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设置在线服务的“名称”，将“是否自动停止”功能启用。 在“选择AI应用及配置”区域中，系统将自动选择上一步中选择的模型及其版本， 在“计算节点规格”右侧下拉框中选择使用“CPU：2核 8GB”资源部署在线服务。 其他参数使用默认值。 图7 部署为在线服务 在“规格确认”页面，确认信息完毕后，单击“提交”。

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设置容量阈值 NetEco系统已预置了机柜的U空间、制冷、承重、网络、配电和空闲机柜判定的参考阈值，用户可根据实际情况自定义阈值。当设备实际运行参数超过容量阈值时，机柜视图会显示为不同的颜色。 前提条件 已具备“容量阈值设置”的操作权限。 操作步骤 选择“运营管理 > 容量管理 >

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了解容量管理 容量报表与统计 统计与分析机房容量使用情况，输出容量报表，为用户全面掌控机房能源使用效率、不断优化PUE（Power Usage Effectiveness，能源使用效率）和提高单位能耗产出提供数据支撑。 容量报表 支持按照指定范围（如：机房、楼层）、指定时间输出容量类报表，包含的容量报表如下：

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设置容量开关 用户可选择是否开启资产自动上架功能、是否显示“容量规划”网格、是否开启区分业务机柜功能、是否开启设计供电功率功能以及是否开启相邻U位不可用功能。 前提条件 已具备“容量开关设置”的操作权限。 操作步骤 选择“运营管理 > 容量管理 > 容量配置”。 在左侧导航栏中，

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，单击“扩容”。 在“磁盘变更”页面，选择空间大小，单击“下一步”。 每次变更最小容量为10GB，实例所选容量大小必须为10的整数倍，最小磁盘容量为40GB，最大磁盘容量为4000GB。 磁盘容量范围跟实例当前磁盘使用量有关，具体以页面显示为准。 规格确认。 重新选择：单击“上一步”，回到上个页面，修改新增空间大小。

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容量变更 操作场景 随着业务数据的增加，原来申请的数据库存储容量不能满足需求，这时，您可以变更实例的磁盘容量。 使用须知 存储容量变更目前既支持扩容，也支持缩容。 为了避免影响业务访问，建议当存储容量使用率超过80%时，及时进行存储扩容。 缩容场景下，待变更到的磁盘容量必须大于已用量的125%，向上取整。

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统计该管理域下已用端口数/总端口数。 容量使用趋势 按月统计机柜、U空间、电力、制冷和网络端口使用率。 说明： 默认展示最近12个月的数据。 容量使用比率 统计机柜、U空间、电力、制冷和网络端口的使用比率。 说明： “容量使用趋势”默认展示最近12个月的数据，“容量使用比率”默认展示当月的数据。 容量使用情况

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仓库容量 仓库用量查询 父主题： API

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性能和容量 表1 性能和容量 项目 指标 呼叫带宽 64kbit/s～8Mbit/s 视频能力（H.264 BP） 以下为最低带宽条件并且无丢包情况下的纯视频能力： 1080p 30fps，最低带宽960kbit/s 720p 60fps，最低带宽768kbit/s 720p 30fps，最低带宽590kbit/s

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存储容量 计费说明 CodeArts存储扩展的计费项为存储容量。 表1 存储容量计费 计费项 计费项说明 适用资源扩展类型 计费公式 知识库存储容量 某一Region内，租户中知识库文件以及工作项（需求管理、测试用例）的附件的总容量。 知识库存储扩展 单价*存储容量*购买时长 制品仓库存储容量

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查询容量统计 功能介绍 查询容量统计 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/{project_id}/storage_usage 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID 表2 Query参数 参数 是否必选

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例的“基本信息”页签。 在左侧导航栏选择“智能DBA助手 > 实时诊断”。 选择“容量预估”页签，可以查看磁盘空间使用情况，容量不足时，及时扩容磁盘。 如果近一周日均增长为0GB，即近一周没有容量的使用，预计可用“无限”天，可用天数将不展示。 表智能诊断 表智能诊断可帮您诊断“单

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创建实时预测作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有的FiBiNet模型才能创建实时预测作业。 实时

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lse代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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GBDT PMML模型预测 概述 读取由scikit-learn等平台生产的GBDT的PMML模型文件，并对新的数据进行预测。当前只支持GBDT的分类模型。预测的结果包含预测的类别及其概率，以及一个包含各个类别，及其概率的详细信息字段。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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单击“确定”，主叫号码选择完成。返回选择主叫号码页面，单击“确定”，主叫号码配置完成。 当您需要查看任务结果时，您可以单击“某个任务”进入外呼任务详情，在外呼任务详情页面点击外呼结果，查看针对每一个客户的外呼结果。 在外呼结果页面，您可以： 单击“详情”可查看您所配置的该客户的全部被叫号码的所有外呼结果 单击“

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lse代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model

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