迁移DWS数据至 DLI ，具体请参考迁移DWS数据至DLI。 数据分析 DLI应用于海量的日志数据分析和大数据ETL处理，助力各行业使能数据价值。当前数据分析最佳实践内容如下： 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析，具体请参考使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析。 使用DLI将 CS V数据转换为Pa

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WEBSOCKET/HTTP-FLV等协议构建的云应用提供性能测试的服务，其支持快速模拟大规模并发用户的业务高峰场景，通过自定义报文内容、时序、多事务组合等复杂场景，帮助用户测试验证业务高峰下的服务表现。 父主题： RES11 可靠性测试

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负责ISV第三方业务系统的开发适配。 测试验证 基于业务系统测试用例，协助及配合客户进行全面的业务功能测试，以保证客户业务系统能满足迁移前的服务能力。 华为责任 客户责任 测试方案设计，输出测试方案和测试用例设计。 （可选）负责执行测试验证，输出测试报告。 配合制定业务系统测试用例。

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产品优势 物联网资产模型感知 IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术

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设计总体架构 中试验证中心的核心由5G试制工厂、测试中心、以及体验中心部分组成。 图1 中试验证中心设计总体架构图 5G试制工厂架构 5G试制工厂是中试中心核心基础，由5G全互联工厂网络、装备制造管控系统、数字化生产制造生产线、电子制造柔性管控系统、3C柔性贴装与电子检测装备构成。

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为什么流量包中的流量使用量与数据分析中的流量显示存在差别？ 以下两种情况会导致流量包使用量和数据分析中不一致： 数据分析中展示的流量存在一个小时左右的延时。而账单扣费存在四小时左右的延时，因此，扣费时间晚于数据分析，从而导致数据分析中流量多于当前流量包扣除的流量。 示例：12:00-13:00产生分发流量20M

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nt，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

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数据管道是数据分析的基础功能，对进入数据分析的数据进行格式标准化、清洗等数据预处理。点击图标即可进入数据管道配置界面。 配置存储 数据的存储是数据分析的基础，点击图标即可进入存储配置界面。 资产建模 根据您的业务场景创建相应的数字资产模型，并基于该模型进行后续的数据分析，点击图标即可进入资产建模界面。

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据库稳定运行。 结合报表分析业务的负载调研、日常监控和测试验证，50并发以内的复杂报表SQL不会引起 服务器 资源争抢，不会引起业务系统卡慢，配置报表用户可使用20%的CPU资源。 结合核心交易业务的负载调研、日常监控和测试验证，100并发以内的查询SQL不会对系统造成持续压力，配合交易用户可使用60%的CPU资源。

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1、可能是用户当前帐号无权限访问IoT数据分析服务。 2、可能是用户当前帐号无权限访问IAM服务。 处理建议 方案1：用户改用开通IoT数据分析服务的帐号登录后再访问，或改用主帐号访问IoT数据分析服务。 方案2：用户登录主帐号后，把IoT数据分析服务的FullAccess权限赋予给当前无权限的帐号。

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权限管理 IoT数据分析服务权限 IoT数据分析服务系统权限 IoT数据分析服务操作与资源权限关系 IoT数据分析服务权限配置示例

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数据源配置概述 IoT数据分析服务支持多种数据源类型，用户可选择合适的数据源并进行配置： IoTDA实时数据源：将IoT 设备接入服务 （IoTDA）作为数据源，IoT设备接入服务将转发设备上报的数据到IoT数据分析服务，之后您可以通过IoT数据分析服务分析设备上报数据。 DIS数据

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漏洞修复策略 漏洞修复周期 高危漏洞： Redis社区发现漏洞并发布修复方案后，DCS会同步开源社区修复方案，并针对Redis内核变动做充分测试验证，一般在1~3个月内进行修复，修复策略与社区保持一致。 其他漏洞： 其他漏洞请参见版本发布记录，按照版本正常升级流程解决。 修复声明 为

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从这里开始 开通服务 用户首次进入IoT数据分析服务控制台后，将会自动开通IoT数据分析服务。 图1 总览页面 基础配置 为了能够开始正常使用IoT数据分析服务，需要用户完成如下基础配置： 1. 配置数据源：通过配置数据源，将待分析的数据注入IoT数据分析服务。用户可以根据自己的情况选择不同类型的数据源配置。具体内容可参考

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子用户无操作权限。 可能原因 用户使用了子用户来访问IoT数据分析服务，但该帐号无操作IoT数据分析服务权限，因此报错。 处理建议 有两种处理方法 方法1、用户使用主来访问IoT数据分析服务。 方法2、利用IAM授权功能，通过主帐号把访问IoT数据分析服务权限授予给子用户。 父主题： 公共错误码

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TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x)，选择l(x)/g

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到下一个小时。具体分以下三类消息： 数据源接入消息：通过各种数据源接入到IoT数据分析服务的消息，按请求消息体除以1KB计算。 API消息：调用IoT数据分析服务API产生的消息，包括使用IoT数据分析服务控制台产生的消息和调用开放接口产生的消息，按请求消息体和响应消息体字节数之和除以1KB计算。

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练、展现、协作等全流程数据分析，预测市场走向、优化供应链、支持决策制定，为企业提供了有效的数据分析和决策支持工具，帮助企业更好的了解市场、优化业务、降低风险，更加科学和高效地管理企业，推动企业向更加智能化的方向发展。 方案架构 本方案由华为云底座、数据分析平台和数据应用平台组成，基于华为云能力，构建

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企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、 DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如，全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多，有结构化的遥感影像栅

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网性能、网页连通性和Wi-Fi安全性的相关参数及是否开启。 打点测试。 根据现场在图纸上对应的实际位置，点击图纸开始打点测试，选择，开始测试验收项，建议打点的间距不超过5m。打点完成后，可以实时打开仿真图查看，也可以点击点位查看每个点具体的测试数据。 数据上传后，在WLAN Pl

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网性能、网页连通性和Wi-Fi安全性的相关参数及是否开启。 打点测试。 根据现场在图纸上对应的实际位置，点击图纸开始打点测试，选择，开始测试验收项，建议打点的间距不超过5m。打点完成后，可以实时打开仿真图查看，也可以点击点位查看每个点具体的测试数据。 数据上传后，在WLAN Pl

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