检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
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L6服务名称 交付件 AI场景需求调研分析 《AI使能服务优化与提升服务-AI场景需求调研分析》 AI算法设计与优化 《AI使能服务优化与提升服务-AI算法设计与优化》 AI算法原型开发 AI模型相关代码与使用说明 自动驾驶技术支持与优化服务包 《自动驾驶算法迁移适配服务测试报告》 责任矩阵
优化顾问 操作场景 您可以在云运维中心总览页快速查看资源风险项，该功能使用优化顾问OA服务，提供大量检查项能力和优化建议，例如ECS实例规格检查，资源实例或集群是否开启自动备份等。 优化顾问 登录云运维中心。 进入COC“总览”后，可以查看优化顾问信息。 单击“查看风险项”可查看TOP10风险项清单。
Hub1、Hub2、Site1、Site2 - - 表2 Overlay网络拓扑信息 参数 数据 创建后，是否可以修改 备注 VN BIZ OA IM - - 模式 简单模式 简单模式 简单模式 是 不建议修改，会触发全网路由重新编排，业务中断。 拓扑模式 Full-Mesh Full-Mesh Full-Mesh
优化顾问在哪些区域可用？ 目前在中国站和国际站点已经上线，当您开通后是对您租户下所有的资源进行巡检。
/proc/irq/28/smp_affinity_list 场景二：获取的带宽(Gbps)或者吞吐量（Mpps)最高 场景二仅提供优化方案，需要具备相关网络知识，且根据云服务器实际情况和业务场景综合考虑具体操作。 建议首先尝试使用最优效率配置，即场景一：单位CPU获取的带宽（Gbps）或者吞吐量（
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
成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES
计费模式优化 按需转包年包月建议 资源包购买建议 父主题： 成本优化
持续优化 运维治理阶段是一个持续改进的循环，您需要基于Well-Architected Framework（简称WAF）定期审查和评估云环境，根据业务需求和 WAF 的最佳实践进行调整和优化。您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的
成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。
成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。
支持的区域范围 当前ECS资源优化建议仅在部分区域支持，包括如下： 华南-广州 华北-北京一 华东-上海一 华东-上海二 西南-贵阳一 华北-北京四 EIP、ELB、EVS的资源优化建议没有区域限制。 父主题： 资源优化
物联网优化与提升服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升
云存储优化与提升服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升
大数据优化与提升服务 结合华为自身理论经验，帮助企业规划构建大数据体系和治理平台。 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 优化与提升
成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议？
“查看调用链”或者“查看指标”，支持查看调用链或组件性能指标，详情请参见查看调用链和查看组件性能指标。 可通过鼠标左键选中调用对象的图标，移动位置，来改变拓扑图布局。 单击“重新布局”按钮，将修改后的拓扑图恢复至默认的布局。 单击刷新时间选择按钮，选择刷新拓扑图数据的方式和自动刷新的时间。当前支持“手动刷新”、“1分钟
优化顾问如何帮助您节省成本？ 优化顾问通过巡检识别您使用率低或闲置的云资源，并提供优化方案，以此来帮助您节省成本。
优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口
数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。
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