同步增加。 topology.transfer.buffer.size 32 每个worker进程Distuptor消息队列大小，建议在4到32之间，增大消息队列可以提升吞吐量，但延时可能会增加。 RES_CPUSET_PERCENTAGE 80 设置各个节点上的Supervis

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生产者：是用来构建并传输数据到服务端的逻辑概念，负责把数据放入消息队列。 订阅器：用于订阅安全云脑管道消息，一个管道可由多个订阅器进行订阅，安全云脑通过订阅器进行消息分发。 消费者：是用来接收并处理数据的运行实体，负责通过订阅器把安全云脑管道中的消息进行消费并处理。 消息队列：是数据存储和传输的实际容器。 查看监控指标

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适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项 针对不同框架的镜像，可能还需要做额外的适配工作，具体差异请见对应框架的操作步骤。 TFServing框架迁移操作步骤 Triton框架迁移操作步骤 TFServing框架迁移操作步骤 增加用户ma-user。 基于原生"tensorflow/serving:2

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单击"添加"进入"添加转发目标"页面，设置转发目标为"MQTT推送消息队列"，单击“预置服务接入凭证”预置接入凭证密钥（access_code）和接入凭证键值（access_key）。 图4 新建转发目标-转发至MQTT推送消息队列预置凭证 如果您之前预置过接入凭证，重新预置之后，之前的接入凭证密钥将不能再使用。

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SD1.5&SDXL Koyha框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 训练场景和方案介绍 准备镜像环境 Finetune训练 LoRA训练 父主题： AIGC模型训练推理

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Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。 它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展

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题，可以增加只读实例应急。 不用作消息队列 发布订阅场景下，不建议作为消息队列使用。 强制 如没有非常特殊的需求，不建议将 Redis 当作消息队列使用。 Redis 当作消息队列使用，会有容量、网络、效率、功能方面的多种问题。 如需要消息队列，可使用高吞吐的Kafka或者高可靠的RocketMQ。

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是用来构建并传输数据到服务端的逻辑概念，负责把数据放入消息队列。 订阅器 用于订阅安全云脑管道消息，一个管道可由多个订阅器进行订阅，安全云脑通过订阅器进行消息分发。 消费者 是用来接收并处理数据的运行实体，负责通过订阅器把安全云脑管道中的消息进行消费并处理。 消息队列 是数据存储和传输的实际容器。 威胁检测模型

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如何进行性能建模？ 选择合适类型的计算云服务 选择合适规格的虚拟机和容器节点 使用弹性伸缩 选择合适类型的网络云服务 选择合适类型的存储云服务 选择合适的消息队列 选择合适规格的Kafka 选择合适规格的RocketMQ 选择合适规格的RabbitMQ 选择合适的关系型数据库 选择合适的非关系型数据库

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和类型、分区数量等信息 实施迁移：创建Smart Connect任务 查看迁移进度：查看自建Kafka集群迁移到云消息队列 Kafka 版的进度。 数据校验 消息队列的特点是，数据一旦被消费，则已经完成使命。本小节属于单资源迁移：如果您只需要迁移Topic、Group或消息数据 迁移前准备工作主要有以下几个方面

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Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展

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使用Java语言进行微服务开发。 ServiceComb引擎微服务开发框架版本要求 微服务开发框架推荐版本如下表所示。 如果已经使用低版本的微服务开发框架构建应用，建议升级到推荐版本，以获取最稳定和丰富的功能体验。 如果已使用Spring Cloud微服务开发框架开发了应用，推荐使用Spring Cloud

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以独立地进行修改和扩展，而不影响其他组件；系统更加灵活，易于维护和升级，并且稳定性和可靠性也更强。 风险等级 中 关键策略 组件之间通过消息队列、消息缓存、负载均衡器等交互（即松耦合关系），可一定程度上屏蔽组件的状态变化，防止对其他组件造成影响 相关云服务和工具 弹性负载均衡服务

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使用Java语言进行微服务开发。 微服务开发框架版本要求 微服务开发框架推荐版本如下表所示。 如果已经使用低版本的微服务开发框架构建应用，建议升级到推荐版本，以获取最稳定和丰富的功能体验。 如果已使用Spring Cloud微服务开发框架开发了应用，推荐使用Spring Cloud

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订阅动态脱敏策略 通过动态脱敏订阅，数据安全可以实现同步第三方平台的动态脱敏策略。 第三方平台的动态脱敏策略发布到Kafka消息队列后，数据安全进行订阅和消费。消息格式满足要求时，待消息消费成功后，数据安全会生成动态脱敏策略（策略名为Kafka消息中的策略名）并同步到 MRS Ranger组件中生效。

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产品优势 分布式消息服务RocketMQ版具有如下产品优势，旨在打造一个即开即用、全托管、低延迟、弹性高可靠、动态扩展、便捷管理和多样功能的消息队列。 即开即用：简单几步即可在云上构建自己专属的消息服务，RocketMQ实例创建完成后，使用实例提供的访问地址即可快速接入。兼容开源Ro

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List<String> consume(String topic, long timeout, long maxItems) 消费消息 输入参数 topic：消息队列 timeout：读取超时时间，最大值为30000毫秒，建议timeout设置值小于前端API的“后端超时”时间值 maxItems：读取消息的最大数量

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用 域名 对接多个只读数据库实例，一旦出现问题，可以增加只读实例应急。 不用作消息队列 发布订阅场景下，不建议作为消息队列使用。 如没有非常特殊的需求，不建议将 Redis 当作消息队列使用。 Redis 当作消息队列使用，会有容量、网络、效率、功能方面的多种问题。 如需要消息队列，可使用高吞吐的Kafka或者高可靠的RocketMQ。

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SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite

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RabbitMQ RabbitMQ是一个开源的消息队列系统，它实现了高效的消息传递机制，可以在分布式系统中进行消息的异步传递和处理。RabbitMQ基于AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议，支持多种编程语言，包括Java、Python、Ruby、

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RabbitMQ RabbitMQ是一个开源的消息队列系统，它实现了高效的消息传递机制，可以在分布式系统中进行消息的异步传递和处理。RabbitMQ基于AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议，支持多种编程语言，包括Java、Python、Ruby、

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