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成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识别为异常成本记录，同时提供异常增长的Top潜在原因。 客户可设置监控提醒，定期获取影响成本高的异常记录提醒，并根据系统提供的潜在原因，结合成本分析和业务情况进行深入分析，进而快速做出反应，维持预期的成本支出。
洞见和决策支持。 任务调度： 大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。任务调度系统（如Azkaban等）用于管理和调度各种数据处理作业，可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等，以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用
组织的资源和能力现状，确保目标是可实现的。通过上述云化成熟度评估，您正好能够掌握组织当前的能力现状和差距，可以有针对性地制定云化目标，避免设置过高或过低的目标。 为了制定可衡量的云化目标，需要针对云化驱动力设计合理的量化指标，方便组织的管理层进行跟踪和评估云化转型的实际效果。我们针对上述各种驱动力设计了以下量化指标。
服务器、自建AD服务器等公共资源 安全运营账号 作为企业安全运营中心，统一管控整个企业内所有账号的安全策略、安全规则和安全资源，为成员账号设置安全配置基线，对整个企业的信息安全负责 安全管理团队 统一部署具备跨账号安全管控的服务，如安全云脑SecMaster、企业主机安全HSS、
原生安全，提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力，可以鸟瞰整个云上安全，精简云安全配置、云防护策略的设置与维护，提前预防风险，同时，可以让威胁检测和响应更智能、更快速，帮助您实现一体化、自动化安全运营管理。关于SecMaster服务的详细功能和详细使用方法，请参考官网帮助文档。
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