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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数据，即使在超级计算机也要花费数月的时间来处理。总体上这类场景总是受到时间，计算硬件和软件的限制。 竞享实例的应用 根据Rock Flow Dynamics统计，一项石油勘探工作采用本地计算集群进行分析，需要2-8年时间来完成。如果采用云化+竞享实例方式，该时间可以缩短至数周。并

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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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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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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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向量距离计算接口 l2_distance 功能说明：计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2

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高性能计算 场景介绍 高性能计算通常指以计算为目的，使用了很多处理器的单个计算机系统或者使用了多台计算机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如应用于工业设

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高性能计算 场景介绍 高性能计算通常指以计算为目的，使用了很多处理器的单个计算机系统或者使用了多台计算机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如应用于工业设

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分钟的窗口中。滑动窗口可以定义在事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）上。 SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。会话时间窗口没有一个固定的持续时间，但是它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定；即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有时

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间隔1分钟，取1分钟内的平均值 间隔1分钟，取1分钟内的最大值 “3天” 间隔5分钟，取5分钟内的平均值 间隔5分钟，取5分钟内的最大值 “7天” 间隔10分钟，取每5分钟内平均值的最大值 间隔10分钟，取10分钟内最大值 “30天” 间隔1小时，取每5分钟内平均值的最大值 间隔1小时，取1小时内最大值

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non-schedule]。add-labels：添加计算节点标签。delete-labels：删除计算节点标签。stop：停止节点。reboot：重启节点。start：启动节点。schedulable：设置节点可被调度。non-schedule：设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit

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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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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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（可选）点位计算 点位计算特性为可选项，支持点位清洗和点位缩放功能。具体描述请参见点位计算。 使用点位计算特性，会造成一定的性能消耗，性能消耗在10%以内。 点位缩放 增加点位缩放配置，在基于IoT边缘实现OT数采章节的配置上，可以选择增强功能“高级配置 > 点位缩放”。 访问I

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部署计算节点 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（多方安全计算和可信联邦学习），需要部署计算节点，将数据上传，作为可信计算服务的输入，通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云容器引擎（CCE，Cloud Container

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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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部署计算节点 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（多方安全计算和可信联邦学习），需要部署计算节点，将数据上传，作为可信计算服务的输入，通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云容器引擎（CCE，Cloud Container

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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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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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Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment

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