中软国际数据治理专业服务解决方案实践

二、迁移分批 企业上云过程往往是分批进行的，1个分批可以包含1个或多个迁移分组，每个分批都是上云过程的一个里程碑，迁移分批一般参考以下原则： 依据关联性分析结果，强关联的应用要放在一个分批 关联性强的要放在一个批次一起迁移，避免云上云下互访延时对业务的影响 一个分批跨度4~8周最合适

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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为什么云硬盘的I/O使用率已接近100%，但云硬盘的读IOPS没有达到IOPS上限 问题现象： 单块500GiB的超高IO磁盘，磁盘I/O使用率为99.94%时，磁盘的读IOPS只有12000，没有达到磁盘的IOPS上限。 原因说明： 磁盘I/O使用率达到100%，不能代表磁盘的IOPS也达到上限。

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高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束： HBase双读特性基于Repl

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HBase双读使用约束： HBase双读特性基于Replication实现，备集群读取的数据可能和主集群存在差异，因此只能实现最终一致性。 目前HBase双读功能仅用于查询。主集群宕机时，最新数据无法同步，备集群可能查询不到最新数据。 HBase的Scan操作可能分解为多次RPC。

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。发送分批短信时，可以指定多个模板ID。 申请短信模板 访问URI 发送短信：/sms/batchSendSms/v1 发送分批短信：/sms/batchSendDiffSms/v1 从发送短信API/发送分批短信API页面中的“接口类型”介绍部分获取。 发送短信 发送分批短信

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CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析

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异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ 实体管理 √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 √ √ 重量级深度学习 - √ 调用 问答机器人 √ √ 问答诊断 √ √ 运营面板 √ √ 高级设置 基本信息 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

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size 定义测试IO操作的数据量，如果未指定runtime这类参数，fio会将指定大小的数据量全部读/写完成，然后才停止测试。 该参数的值，可以是带单位的数字，比如size=10G，表示读/写的数据量为10GiB；也可是百分数，比如size=20%，表示读/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。

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大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。

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of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspee

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- 设置“分批策略”和“熔断策略”。 分批策略：可选项为“自动分批”、“手动分批”、“不分批”，只可选择其中一项。 自动分批：用户选择的待执行机器，会根据默认规则，自动分成多批次。 手动分批：用户可以根据自身需要，手动创建若干批次，然后手动将机器分配到各批次中。 不分批：用户所有待执行的机器会全部在同一批次。

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景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。

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联网下载归档存储对象所产生的流出流量费用。 深度归档存储公网流出流量：恢复深度归档存储对象后，通过互联网下载深度归档存储对象所产生的流出流量费用。 如果要减少公网流出流量，可以按照以下方法： 检查桶是否开启了公共读 如果桶开启了公共读，那么任何人均可访问桶，下载桶内任意对象，从而产生大量的公网流出流量。

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用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节

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本地读单边写 本地读单边写模式应在配置文件中配置routeStrategy为"local-read-single-write"。在这种路由模式下，读操作在本地进行，不受MAS指示的活跃节点影响。根据配置文件中的AZ信息判断本地属于哪个AZ，读操作时从本地AZ进行读取，写操作仍然根

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高成功率：双并发读机制，保证每一次读请求的成功率。 可用性：单集群故障时，查询业务不中断。短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。 通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。 易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。 HBase双读使用约束： HBase双读特性基于Repl

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邀请云租户作为数据提供方，动态构建 可信计算 空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析，各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数

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