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已发布区域：北京四、北京二 组建空间 计算节点管理 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（联邦分析和联邦机器学习），需要部署计算节点，接入己方数据，作为可信计算服务的输入，通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云租户部署和边缘节点部署，
个委办局数据的融合分析，得到数据碰撞结果，提升政府业务的治理效能。 优势： 政府多委办局之间密文数据融合计算，实现多方数据的融合分析。 基于隐私集合求交实现多方安全SQL JOIN分析， 原始数据保存在各个用户本地，统计分析算子下推到本地数据域执行。 多方分析JOIN算子进行数据
作业是指用户创建的分析、学习任务。 作业实例（Job instance） 作业每次运行都将产生一个作业实例，以区分、记录作业历次运行的状况。 作业实例任务（Job instance Task） 作业实例拆解出的更细粒度任务。 多方安全计算 允许多合作方参与的结构化数据SQL分析作业。 可信联邦学习
TICS计算节点需独享ief纳管节点。 考虑docker\ief边缘服务对资源的占用，建议策略分配参考表1。 表1 策略分配 纳管节点规格 CPU（分析+学习） 内存（分析+学习） 32U64G <=26 <=50G 64U128G <=50 <=100G
空间API 统计信息管理 空间管理 数据集管理 联邦分析作业管理 联邦学习作业管理 作业实例管理 审计日志管理 可信节点管理
执行联邦作业时，出现“ERROR UNAVAILABLE:Network closed for unknown reason”报错信息。 问题分析 该报错大概率是资源配额不足导致作业执行失败。 解决方案 如果是纵向联邦学习作业，您可以在该纵向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额，然后重新执行作业。
将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据，通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业，可以得到最终交集数据并保存下来，用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。 父主题： 隐私求交
数据集（Data set） 数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息，以及附加其上的隐私策略。 作业（Job） 作业是指用户创建的分析、学习任务。 父主题： 服务介绍
用于查询租户下统计信息。 空间管理 用于获取空间列表。 可信节点管理 用于获取计算节点列表。 数据集管理 用于查询空间已注册数据集列表。 联邦分析作业管理 用于查询多方安全计算作业列表。 联邦学习作业管理 用于查询联邦学习作业列表。 作业实例管理 用于查询作业的历史实例列表。 审计日志管理
Intelligent Computing Service ）在面向政企行业中， 打破跨行业的数据孤岛， 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TICS 01 了解 了解可信智能计算服务（TICS）的产品架构、功能和
则会影响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
部署、删除、升级回滚操作都会被详细记录。 在详情中，操作进程以可视化的方式展示，清晰展示空间的部署、升级、回滚、删除步骤，在出现问题时便于分析排查。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“空间管理”，进入空间管理页面。 单击页面右上角的“操作记录”按钮，查看操作记录。
String 字段数据处理类型:NONE.不处理（默认）,ANONYMIZE.脱敏 sql_col_privacy_type String 联机分析处理的字段类型:UNIQUE_ID,SENSITIVE,NON_SENSITIVE fl_label_type String 字段标签分类:UNIQUE_ID
获取用户的token，因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 获取空间列表 获取调用后续接口参数信息，例如可信节点id。 准备数据 在调用API之前(分析类型)，您需要准备如下数据。 表1 准备数据 数据项 名称 说明 样例 云账户信息 项目名 TICS所属的项目名。 Project Name
作业id，最大长度32 job_name String 作业名称，最大长度128 job_type String 作业类型。作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 creatorName String 创建人名称，最大值128 create_time
则会影响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
限，否则会影响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
限，否则会影响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
则会影响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
作业id，最大长度32 job_name String 作业名称，最大长度128 job_type String 作业类型。作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 creatorName String 创建人名称，最大值128 create_time
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