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是否查询实时监控指标，取值为true或者false， 默认为false。 false：会查询图实例2分钟内的指标。 true：会查询实时监控指标，请求响应在3-5秒之间。 with_performance_metrics 否 Boolean 是否查询性能指标，会返回图实例性能指标和各个节
是否查询实时监控指标，取值为true或者false， 默认为false。 false：会查询图实例2分钟内的指标。 true：会查询实时监控指标，请求响应在3-5秒之间。 with_performance_metrics 否 Boolean 是否查询性能指标，会返回图实例性能指标和各个节
云监控服务监控指标说明 功能说明 本章节定义了图引擎服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控提供的API接口来检索图引擎服务产生的监控指标。 命名空间 SYS.GES 监控指标 表1 图引擎服务监控指标 指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象
Eye监控集群 本章节定义了图引擎服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控提供的API接口来检索图引擎服务产生的监控指标。 命名空间 SYS.GES 监控指标 表1 图引擎服务监控指标 指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象 ges001_vertex_util
服务支持使用哪些算法对图进行分析？ 为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图挖掘算法和图指标算法。 支持在查询编辑器页面使用算法对图进行分析，当前支持的算法列表如下图所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据
Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） 边中介中心度算法（Edge-betweenness Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 OD中介中心度（OD-betweenness
当前实例实时的资源消耗情况。 图引擎服务(GES)相关监控项指标，具体请参见表 图引擎服务(GES)监控列表。 表1 图引擎服务(GES)监控列表 监控对象 指标名称 含义 取值范围 监控周期（原始指标） 实例概览指标 集群信息 实例的规格、CPU架构。 字符串 - 集群容量 实例的点、边使用量、总量和使用率。
“内存使用率”，“网络I/O值”。单击对应资源指标可显示过去72小时该指标的变化趋势，以及该资源当前时刻的Top5节点使用情况。 图3 实例资源 业务负载 在业务负载模块，您可以查看当前数据库业务负载指标QPS在过去72小时该指标的变化趋势。 图4 业务负载 父主题： 运维监控
使用算法分析图 服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 操作步骤 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在算法分析区，你可以选择算法，并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示，详细算法介绍请参见算法参考。
监控指标 本章节定义了图引擎服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索图引擎服务产生的监控指标。 图引擎服务上报云监控的监控指标命名空间为：SYS.GES 表1 图引擎服务支持的监控指标 指标ID 指标名称
除此外的其他状态图，均无法在云监控中查看其监控指标。 查看监控数据 登录管理控制台。 在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 查看监控数据”，页面会跳转到云监控服务的界面。 在图引擎监控页面，可查看所有监控指标的小图。 图1 查看监控数据 系统提供了监控固定时长和自动刷新两种方式。
功能介绍 GES服务的功能主要有以下5个方面： 丰富的领域算法 支持PageRank，k-core，最短路径，标签传播，三角计数，关联预测等。 可视化的图形分析 提供向导式探索环境，支持图分析和查询结果可视化，允许交互式操作。 查询分析API 提供图查询、图指标统计、Gremlin查
使用HyG算法分析图 GES服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 前提条件 前端创建持久化版图时，选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id
性能监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>性能监控”，进入性能监控页面。在性能监控页面展示以下这些性能指标的趋势，其中包括: CPU使用率（%） 内存使用率（%） 磁盘使用率（%） 磁盘I/O（KB/s） 网络I/O（KB/s） tomcat连接数使用率（%） swap盘使用率（内存版）
功能介绍 根据输入参数，执行边中介中心度算法。 边中介中心度算法（edge_betweenness）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数
Centrality） 概述 边中介中心度算法（Edge-betweenness Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似，可用作关键关系的发掘；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Edge-betweenness
根据输入参数，执行OD中介中心度算法。 OD中介中心度算法（od_betweenness）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数
根据输入参数，执行中介中心度算法。 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数
Centrality） 概述 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明
OD中介中心度算法（OD-betweenness Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模
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