组合架构 架构说明 图1 架构图例 作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在 TICS 中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TI CS 提供的 服务器 中进行机密计算。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ 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

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全栈专属服务 架构具体说明如下：基础设施：指的是硬件设备及虚拟化平台，包括计算、存储、网络和防火墙等设备。基础设施虚拟化层将物理资源转化为虚拟资源池，从而可以轻松、动态的调度各类资源。云服务系统：指的是IaaS服务、PaaS服务和SaaS服务。我们为您提供Console、API或者SDK等多种使用云服务的方法，同时提供在线帮助中心。使用云服

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集成架构 应用/大屏/移动端接入ISDP+平台时，集成架构如图1所示。 图1 集成架构 父主题： 应用/大屏/移动端接入

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功能架构 基于内控合规整体架构蓝图，建设内控合规的一体化平台，根据不同角色人员建设业务的展示门户以及报表，整体应用包括基础建设、基础与保障、运行机制、考核与评价、文化建设等内容。 内控一体化平台基于COP平台建设，满足角色门户的可视化和自定义，并且通过低代码平台实现业务的个性化配置，满足每个企业的内控合规业务要求。

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基于以上诉求，我们构建了安全参考架构。安全参考架构旨在帮助客户有效地使用华为云服务构建出安全工作负载的指南。它提供了不同层次视角下的架构图、安全云服务分组的方法和云服务集成参考。需要说明的是，安全参考架构是一个参考范式，而不是绝对的标准。客户需要根据其具体情况和需求进行定制和实施。 组织级参考架构 工作负载级参考架构

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架构介绍 数据处理(OT应用) 协议转换(驱动应用) 工业子系统接入(IT应用) 父主题： 插件侧开发

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内部架构 表1 提供的客户端类型 类 说明 AppClient 应用客户端，用于开发设备数据处理应用。 DriverClient 驱动客户端，用于开发驱动接入设备，驱动需实现网关回调接口。 ItClient IT客户端，用于开发IT集成应用。 DcDriver OT数采客户端，用于开发点位数采驱动。

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系统架构 集群架构 副本集架构 单节点架构

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产品架构 AOM是一个以资源数据为中心并关联日志、指标、资源、告警和事件等数据的立体运维服务。AOM从架构上主要分为数据采集接入层、传输存储层和业务计算层。 架构图 图1 AOM架构 采用三层架构 数据采集接入层 ICAgent采集数据 给主机安装ICAgent（插件式的数据采集

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业务架构 创建业务架构 复制业务架构 父主题： 信息架构

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技术架构 创建技术架构 复制技术架构 创建技术适配器 父主题： 信息架构

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设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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架构介绍 ROMA Exchange开通文件架构如下： 开通定义文件架构中，主要包括两部分： 1.页面部分；通过页面部分与ROMA Exchange框架流程进行交互，这部分页面需要遵循开发文件定义规范，以保证与ROMA Exchange框架流程的正确的交互。当前主要包括如下2个页面：

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数据架构 数据架构概述 数据架构使用流程 添加审核人 数据调研 标准设计 模型设计 指标设计 通用操作 使用教程

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参考架构 应用韧性Hub提供了各种参考架构供用户参考。提供部署场景、应用SLO目标、架构图三种配置项，用户可以根据业务需求，配置所需的架构用于参考。 配置参考架构 登录MAS控制台。 单击“应用韧性Hub>参考架构”，进入“参考架构”页面。 图1 参考架构配置 根据部署场景、应用

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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MPC、 区块链 等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 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

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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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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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