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全链路拓扑 拓扑是对应用间调用关系和依赖关系的可视化展示。全链路拓扑图中，每个圆圈代表一个服务，圆圈上每个分区代表一个实例，每个箭头代表一个调用关系。APM支持跨应用调用，即拓扑图可展示不同应用的服务间调用关系，可在圆圈上单击右键，再单击“查看应用”跳转到关联的应用拓扑界面。 圆
堡”、“拉美-墨西哥城二”区域。 操作步骤 进入云专线网络拓扑图列表页。 在页面左上角单击，选择区域和项目。 在网络拓扑图列表中，查看已开通的专线连通状态和资源信息。 当专线正在进行工勘、施工、变更规格等操作时，网络拓扑中将显示专线处于非正常状态，详细请在对应的物理连接页面确认。
应用拓扑 调用链可以展示单次调用的拓扑关系，同时APM系统可以通过采集的指标数据，形成各个服务之间调用的总体拓扑关系。应用拓扑主要分两种： 单组件拓扑：是单个组件下的单个环境的拓扑，同时可以展开直接或间接上下游的组件的拓扑关系。 全局应用拓扑：可以查看这个应用下面全部或者部分组件的全局拓扑关系。
summary”区域，单击指定的拓扑名称。 通过“Topology actions”管理Storm拓扑。 激活拓扑 单击“Activate”，转化当前拓扑为激活状态。 去激活拓扑 单击“Deactivate”，转化当前拓扑为去激活状态。 重部署拓扑 单击“Rebalance”，将当前拓扑重新部署执行
在左侧导航栏，单击“监控中心>应用拓扑”，进入应用拓扑详情页，本页显示了整个网格内所有服务的应用拓扑。 应用拓扑图中的连线颜色代表了当前连接的健康状况，连接展示什么颜色由错误率的值决定。当错误率小于1%时连线呈绿色；当错误率在[1%~10%]范围内连接呈黄色；当错误率大于10%连接呈红色。 单击拓扑中的服务
内容。 查看拓扑 登录管理控制台。 单击左侧，选择“管理与监管> 应用性能管理 APM”，进入APM服务页面。 在左侧导航栏选择“应用监控 > 指标”。 在界面左侧树单击待查看拓扑环境后的。 单击“拓扑”，切换至拓扑页签，页面展示所选实例的调用趋势图。 图1 查看拓扑 单击“只显示组件之间调用”后的按钮。
仅OpenTelemetry支持拓扑图、“查看调用链”以及“查看指标”功能。 查看拓扑 登录管理控制台。 单击左侧，选择“管理与监管 > 应用性能管理 APM”，进入APM服务页面。 在左侧导航栏选择“链路追踪 > 指标”。 在界面左侧树单击待查看拓扑环境后的。 单击“拓扑”，切换至拓扑页签，页面展示所选实例的调用趋势图。
进入虚拟私有云列表页面。 在虚拟私有云列表中，单击需要查看拓扑图的VPC名称。 进入虚拟私有云详情页。 选择“拓扑图”页签，查看VPC拓扑图。 拓扑图直观的为您展示当前VPC内的子网，以及子网内的ECS。 您还可以通过拓扑图提供的功能，对子网和ECS执行部分常见操作，具体说明如下： 修改子网、删除子网。
在左侧导航栏，单击“监控中心>应用拓扑”，进入应用拓扑详情页，本页显示了整个网格内所有服务的应用拓扑。 应用拓扑图中的连线颜色代表了当前连接的健康状况，连接展示什么颜色由错误率的值决定。当错误率小于1%时连线呈绿色；当错误率在[1%~10%]范围内连接呈黄色；当错误率大于10%连接呈红色。 单击拓扑中的服务节
应用拓扑 操作场景 应用拓扑以图形的形式呈现，其中节点表示应用层次结构和资源，连线表示之间的关系。为您更加直观地展示应用层次结构和资源之间的相互关系，便于资源的使用、监控和管理。 注意事项 修改拓扑仅支持修改组件之间的连线关系。 修改拓扑不影响应用和组件的层级和功能。 查看和修改拓扑
拓扑管理 查询拓扑节点信息 查询LACP LAG信息 查询LLDP信息 父主题： 基础服务
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
拓扑重编排 典型场景 VPN北向API。 接口功能 拓扑重编排，重编排当前租户的拓扑失败的站点，失败的站点从数据库存取， 租户id从Headers信息中获取。 接口约束 该接口支持msp视图、租户视图或msp代维视图下，角色为“Open Api Operator”的用户访问，必须在用户会话建立后使用。
提交Storm拓扑失败排查思路 问题背景与现象 使用MRS流式集群，主要安装ZooKeeper、Storm、Kafka。 使用客户端命令，提交Topology失败。 可能原因 Storm服务异常。 客户端用户没有进行安全认证或者认证过期。 提交拓扑中包含storm.yaml文件和服务端冲突。
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
查询拓扑节点信息 典型场景 根据组织/站点/ID查询拓扑节点信息。 接口功能 查询拓扑节点信息。 接口约束 1、该接口仅支持租户视图或msp代维视图下，角色为“Open Api Operator”的用户访问，必须在用户会话建立后使用。 调用方法 GET URI /controll
els[i]]) plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
打开该文件后会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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