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性能 数据库诊断服务提供多种性能指标选择，帮助业务在日常巡检、问题定位、压测、大促时，实时确认数据库性能。支持对 GaussDB (for MySQL)、GeminiDB(for Cassandra)及GaussDB类型数据库进行性能诊断。 前提条件 需确保已在监控服务中完成数据初始化，具体请参见监控服务使用说明。

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性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题： DBA智能运维

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分区表对导入操作的性能影响 在GaussDB内核实现中，分区表数据的插入的处理过程相比非分区表增加分区路由部分的开销，因从整体上分区表场景的数据插入开销主要看成：（1）heap-insert基表插入、（2）partition-routing分区路由两个部分，其中heap基表插入解

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分区表对导入操作的性能影响 在GaussDB Kernel内核实现中，分区表数据的插入的处理过程相比非分区表增加分区路由部分的开销，因从整体上分区表场景的数据插入开销主要看成：（1）heap-insert基表插入、（2）partition-routing分区路由两个部分，如图1所

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CPU管控 GS_263200040 错误码： Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案：请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level： WARNING 父主题： WLM

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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Turbo集群支持使用云原生网络2.0。 适用场景 性能要求高，需要使用VPC其他网络能力的场景：由于云原生网络2.0直接使用的VPC网络，性能与VPC网络的性能几乎一致，所以适用于对带宽、时延要求极高的业务场景，比如：线上直播、电商优惠等。 大规模组网：云原生网络2.0当前最大可支持2000个E CS 节点，10万个容器。

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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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PC端 WeLink 开直播，对电脑和网络有什么要求吗？ PC端WeLink开直播，电脑配置和网络需要满足下列要求，否则直播有可能会卡顿： 直播电脑 设备要求：高性能笔记本，CPU性能需要配置高于I5 9300HF（主频2.4GHz 4核8线程以上性能的CPU） , 16G内存，直播前

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CPU流控 背景信息 CPU流控可以基于当前节点的CPU占用率实现流量控制。 CPU流控通过配置节点的最大CPU占用率来避免流量冲击下节点掉线风险，可以基于流量阈值预估CPU占用率最大值。当节点CPU超过配置阈值后，CPU流控会丢弃节点请求，达到保护集群的目的，节点内流量和elasticsearch

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性能 实例性能 单节点多指标 多节点单指标 父主题： DBA智能运维

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性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题： DBA智能运维（旧版）

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鲲鹏通用计算增强型 云服务器 搭载鲲鹏处理器，提供强劲的鲲鹏算力和高性能网络，更好地满足企业对云上业务性价比高、安全可靠等诉求。 表31 鲲鹏通用计算增强型实例特点 规格名称 计算 网络 支持集群类型 鲲鹏通用计算增强型kC1 CPU/内存配比：1:2/1:4 vCPU数量范围：2-60 处理器：鲲鹏920处理器

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器和云硬盘指定时间点的数据。 安全保障 多种安全服务，多维度防护 Web应用防火墙 、漏洞扫描等多种安全服务提供多维度防护。 安全评估 提供对用户云环境的安全评估，帮助用户快速发现安全弱点和威胁，同时提供安全配置检查，并给出安全实践建议，有效减少或避免由于网络中病毒和恶意攻击带来的损失。

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多活架构对业务是有要求的吧？ 是有要求的，在应用层是需要业务做一定改造的，华为侧也会提供容灾规范指导咨询等。 父主题： 多活容灾方案相关问题

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通过人工智能核心算法、物联网、大数据等技术手段，结合“固定+移动”式大气监测模式实现对城市空间进行有效监测覆盖。对大气污染防治中“第一时间发现问题”、“第一时间排查问题”、“第一时间解决问题”的挑战，通过“以算代测”、“人工智能研判”、“闭环学习”三大创新技术实现全域污染无盲点网格化监测，实时定位污染热点

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作。 将视频图片输入至算法模型中，将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法，识别面部区域转化为面部表情，识别手部区域转化为手部骨骼驱动数据，识别身体转化为人体骨骼驱动数据。 对算法输出系数进行平滑处理及异常数据过滤，返回结果。 算法应用场景 数字人视觉驱动算法

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提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策、交易安全保证等，FPGA云服务通过可编程

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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采集数据起，选取“性能数据范围（天）”内的数据，从小到大排序，再根据设定的“CPU性能基准百分位”，从排序后的数据中选取相应的性能数值，最后使用设定的“CPU舒适系数”，对选定的性能数值进行调整。计算方式如下： CPU = 性能基准百分位的数值 x 源端CPU个数 x 舒适系数，向上取整。

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