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固定阈值算法就是简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值算法会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值
Need to modify /etc/hosts,but no permission. 问题现象 SLB部署失败，日志详细信息提示如下： "will new install" "Need to modify /etc/hosts,but no permission." 问题分析
t，并根据日志采集配置设置，通过filebeat采集虚拟机上的业务日志。 容器日志接入：安装daemonset插件，通过daemonset实现容器日志接入。 日志接入场景 表1 日志接入场景说明 场景 说明 日志接入方式 虚拟机日志 日志存储在虚拟机下的文件路径中。 虚拟机日志接入
录入AppStage系统中，信息录入且发布成功后，AppStage将同步产品信息至开发中心、运维中心等各个中心。 创建服务 创建服务服务是实现一系列功能的软件模块单元，是产品的组成要素，一个产品一般由一个或多个服务组成。 创建微服务 创建微服务微服务是对服务的进一步细粒度拆分，为
录入AppStage系统中，信息录入且发布成功后，AppStage将同步产品信息至开发中心、运维中心等各个中心。 创建服务 创建服务服务是实现一系列功能的软件模块单元，是产品的组成要素，一个产品一般由一个或多个服务组成。 创建微服务 创建微服务微服务是对服务的进一步细粒度拆分，为
相关信息录入AppStage系统中，信息录入且发布成功后，AppStage将同步产品信息至开发中心、运维中心等各个中心。 服务管理 服务是实现一系列功能的软件模块单元，是产品的组成要素，一个产品一般由一个或多个服务组成。 微服务管理 微服务是对服务的进一步细粒度拆分，为服务开发可
化流程、强大的跨项目协作能力来对大型产品开发进行高质高效的管理，主要包含原始需求、系统特性、研发需求、任务、缺陷等内容，任务和缺陷是在需求实现过程中产生的活动和发现的问题。 IPD系统设备类项目功能介绍 缺陷（Bug） 缺陷的全生命周期共有分析、修复、测试、验收、关闭五个状态，通
模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务
如何保证Agent每次问答都调用知识库? 工作流的返回是json格式，但是大模型会进行总结，如何以json格式直接输出? 如何在工作流中定制逻辑实现特定任务，比如时间格式转换、数组对象的push等 资产中心的工具怎么使用? Code代码节点的输入输出参数如何与其他节点进行交互和传递? Agent问答的时候没有回答
按需计费 千tokens * 每千tokens单价 推理单元 将基础或者预训练后的模型部署为在线服务时使用的算力单元，通过购买推理单元实现服务QPS扩容。 包年/包月 包年/包月：实例数量*实例单价*购买时长 大模型调用 大模型调用次数。 包年/包月：与“应用并发用户数”一起构成套餐包。
S √ 数据库主备动态切换 √ 读节点发生故障，单线程读重试 √ 基于集中式数据源信息管理和动态变更 √ 基于JDBC规范，很容易扩展支持实现JDBC规范的数据源 √ 应用直连数据库，无代理 √ 平滑加减数据库节点 √ 提供hint方式或者是编码式强制某条SQL读取从库或者主库等
管理和容器WebTerminal。 部署服务 基础设施即代码（Infrastructure as Code，简称IaC）是指使用代码方式来实现基础设施自动化配置和管理的方法，通过将传统的手动配置和脚本化配置转变为代码形式，使得基础设施的管理更加一致、可重复、可追踪和可版本控制。部
点把自己的IP和端口注册到Cloud Map，并通过心跳的方式维持注册。调用方（Consumer）实例查询Provider的所有实例列表，实现点对点调用。微服务属于一个服务，一个微服务可能有多个集群。 中间件 中间件对应一个中间件集群，Cloud Map里记录连接这个中间件集群，
用户部署虚拟机时使用的脚本包（playbook文件）。 运维中心发布/使用开发中心推包/上传部署包 使用部署包创建模板，根据模板创建虚拟机部署的变更任务，实现使用部署脚本完成软件的自动化部署。 部署包 镜像包 用户容器部署时使用的Docker的容器镜像包。 使用开发中心推包 在IaC代码中定义需
推理单元常常被用于解决问题、推理、诊断、规划等任务。它可以帮助计算机系统自动推理出一些结论，从而实现智能化的决策和行为。推理单元通常包括知识表示、推理机和推理策略三个部分。知识表示用于将事实和规则以一定的形式表示出来，推理机则用于实现推理过程，推理策略则用于指导推理机的搜索和推理方向。 大语言模型 大语言
加前缀，可以在集群详情中可以查看纳管集群名称。 纳管成功后ERS会自动为该集群安装cluster-agent插件，用于管理集群、同步权限、实现容器EAP等功能。 如果想要监控CCE容器集群状态，需要安装cluster-monitoring监控插件，具体请参见使用插件模板为容器集群
选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大，认为异常。 上限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置上限。
卡片的基本信息，不可修改。 交互 交互方式 无：无交互方式。 联动：一个区域可有多张卡片，可设置切换。 局部事件：当打开局部事件时，仅对选中卡片的选中区域实现交互效果；反之，则是对选中卡片的全局产生效果。 显示目标：选择相应卡片，与主体卡片产生联动交互效果。 隐藏目标：选择相应卡片，隐藏卡片。 弹出：可设置屏幕内卡片的弹出方式。
为AppStage关联组织 用户首次购买AppStage后，其账号需创建并关联使用AppStage的组织（仅可关联一个组织），才能使用AppStage服务及后续购买AppStage相关产品套餐或增量包等。关联组织完成后，该账号会自动成为组织管理员，拥有该组织的所有管理权限。 约束与限制
算子清洗功能介绍 功能说明 Filebeat是一个轻量级的采集器，用于采集和处理，转发日志数据。Filebeat将作为代理安装在您的服务器上，监控您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到kafka，推送到下一个处理点。 processors是filebeat定义了一系
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