服务使用 设备注册鉴权 订阅推送 数据上报 命令下发 规则引擎 设备监控 更多 高手进阶 通过实战，学习如何在设备管理服务开始您的实际工作 最佳实践 实战演练 数据转发至OBS长期储存 温度过高时自动关闭设备 基于OceanBooster构建应用 服务器 基于小熊派开发智慧路灯 更多 生态合作

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判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU：示例执行结果：

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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EntityTrapFaultID 错误码。 对系统的影响 温度过低可能导致单板工作异常，影响业务。 可能原因 外界温度过低。 处理步骤 测量一下外界环境的实际温度，如果过低则需要使用空调、暖气等调节室温。 如果外界环境温度正常，则可能是低温门限值设置的过高，需要通过命令temperature threshold

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ID。 对系统的影响 表明当前AP温度低于低温阈值。 如果阈值设置的不低，对业务没有影响。 如果阈值设置的较低，说明当前AP温度确实较低，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因 原因1：低温告警阈值设置不合理。 原因2：AP设备所处环境温度过低。 处理步骤 执行命令display

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ID。 对系统的影响 表明当前AP温度低于低温阈值。 如果阈值设置的不低，对业务没有影响。 如果阈值设置的较低，说明当前AP温度确实较低，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因 原因1：低温告警阈值设置不合理。 原因2：AP设备所处环境温度过低。 处理步骤 执行命令display

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TemperaturType 温度类型。 对系统的影响 表明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度低于低温阈值。 如果阈值设置的不低，对业务没有影响。 如果阈值设置的较低，说明当前AP（单板/环境/CPU/NP/中射频）温度确实较低，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因

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ex 产生温度告警的实体的索引。 BaseThresholdEntry_hwBaseThresholdType 检测温度的实体类型（1为温度传感器，S系列交换机都是用这种温度传感器）。 BaseThresholdEntry_hwBaseThresholdIndex 温度传感器的索引（从1开始）。

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Temperature AP光模块的当前温度。 ApEntityPhysicalName 光模块所在AP端口的名称。 仅AD9430DN-24和AD9431DN-24X支持该节点。 APID AP ID。 对系统的影响 无 可能原因 AP光模块的温度低于设置的最低值。 处理步骤 请根据实际需要，增加该AP的相关业务等。

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Temperature AP光模块的当前温度。 ApEntityPhysicalName 光模块所在AP端口的名称。 仅AD9430DN-24和AD9431DN-24X支持该节点。 APID AP ID。 对系统的影响 无 可能原因 AP光模块的温度低于设置的最低值。 处理步骤 请根据实际需要，增加该AP的相关业务等。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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设备联动 设备触发告警并邮件或短信通知（联通用户专用） 温度过高时自动关闭设备（联通用户专用）

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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检查环境温度是否正常，如果环境温度较高，则需要改善通风环境。 检查电源的供电是否正常，如果不正常则需要修复外部供电电路。 如果告警仍然存在，则更换电源。 原因4：电源模块温度过高。 检查电源的风扇是否被防尘网堵住无法散热，如果防尘网被堵住则需要清洗防尘网。 检查环境温度是否正常，如果环境温度较高，则需要改善通风环境。

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在侧边栏滑出的“配置管理”窗口中，修改kubelet组件的CPU管理策略配置（cpu-manager-policy）参数值，选择static。 单击“确定”，完成配置操作。 为Pod设置独占CPU Pod设置独占CPU（即CPU绑核）有如下几点要求： 节点上开启静态（static）CPU管理策略，具体方法请参见为

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Online，单击“创建实例”。 如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow

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