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申请开通Cloud Map 对于首次接入应用平台的服务，需要申请开通Cloud Map。Cloud Map给不同的部门、产品创建了不同的集群，主要用来控制数据隔离和保障可靠性，不同的服务开通时会分配到不同的集群里。 开通Cloud Map代表生成订阅关系，放通了权限，业务的中间件、
通过调整模型参数对异常告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，导致预测的数据不够准确，出现误告警，可以通过调整模型参数，对生成的异常告警进行调优。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 调优配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置
新增异常检测任务 根据业务需要分步骤创建异常检测任务，配置数据及模型等内容。当异常检测配置完成后可以生成相应告警，也可以在业务报表开发“告警总览页面”类型的报表时使用告警大盘。 操作流程 步骤一：新增任务：新增空的异常检测任务。 步骤二：配置数据来源：定义异常检测数据来源。 步骤三
创建提示语 平台在资产中心预置了提示语模板，同时也支持用户根据需求自定义创建提示语。在模型调测时引用创建的提示语模板，可以快速推进引导对话的发展，或者增加故事的复杂性和深度。大模型会基于提示语所提供的信息，生成对应的文本或者图片。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限
CES指标接入 云监控服务CES可以收集云服务内置监控指标的数据，可以通过监控这些指标来跟踪对应云服务状态。AppStage运维中心支持将CES收集的监控指标数据采集到运维中心监控服务中进行管理，可以参考支持监控的服务列表查看CES当前已支持的监控指标。 选择服务后首次使用监控服务
对创建的提示语进行优化 提示语优化是针对提示语进行结构、排版、内容等维度进行优化和改进，将大模型的输入限定在了一个特定的范围之中，进而更好地控制模型的输出。通过提供清晰和具体的指令，引导模型输出并生成高相关、高准确且高质量的文本对答内容，属于自然语言处理领域突破的重要技术，可以提升用户的使用体验和效率
LLM LLM（Large Language Model，大语言模型）即大模型，是工作流的基础节点之一，仅包含“chat”一个执行动作。 在工作流中添加LLM节点，可以使用大语言模型推理服务实现智能问答，在输入参数中引入前置节点的输出或自定义文本作为输入问题，大语言模型根据问题生成回答
接入CES指标 云监控服务CES可以收集云服务内置监控指标的数据，可以通过监控这些指标来跟踪对应云服务状态。AppStage运维中心支持将CES收集的监控指标数据采集到运维中心监控服务中进行管理，可以参考支持监控的服务列表查看CES当前已支持的监控指标。 选择服务后首次使用监控服务
在ACMS中录入敏感配置 本文介绍如何在ACMS管理台录入敏感配置，支持手动逐条录入和批量导入两种方式。 前提条件 需要具备AppStage服务运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见申请权限。 录入敏感配置 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择
在运营中心创建数据模型 运营中心提供数据建模能力，运营人员可以新建数据模型，也可以通过逆向数据库生成数据模型。通过提供多表关联建模整合表能力，一个数据模型可以映射多个数据表数据。 前提条件 需要具备AppStage指标开发者或运营管理员权限，权限申请的操作请参见权限管理。 已完成接入运营数据
配置告警通知 告警的通知在所有的告警处理的链路结束以后才会发生。告警处理模块会根据上报告警的上下文获取告警的值班配置，值班配置由业务预置。配置对应的责任人，当告警生成时，通过WeLink、短信或电话形式，快速通知责任人。 新建语音值班配置前需要先新增模板。模板是产品级共享，模板列表展示所选服务所属产品下的所有模板配置
通过异常检测上报告警 AIOps的异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 在AIOPS中，异常检测算法分为两种，固定阈值和动态阈值。 固定阈值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
创建/配置/执行流水线 流水线是一个可视化的自动化任务调度平台，需要配置编译构建自动化任务（包括添加业务包构建、IaC自动部署包构建任务）才可完整使用，对这些自动化任务进行自定义编排后，一次配置后即可一键自动化触发调度执行，最终生成代码构建产物，避免频繁低效的手工操作。 前提条件
创建隔离域 隔离域是将业务使用的底层网络资源进行封装，为具有相同安全保护需求并相互信任的服务提供访问策略的安全分组。当服务器加入到隔离域后，即受到这些访问规则的保护。访问规则继承自选定的安全区域（安全域），并根据租户声明的服务依赖关系自动生成。本章节介绍如何创建隔离域。 前提条件
快速配置异常检测任务 异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算方式。
创建告警收敛规则 多个维度的告警，通过特定的条件将它们变为一条告警，只需要配置自定义的收敛规则，就可以将重复告警收敛到一起，还有默认的规则帮助用户维护告警。 告警收敛的对象是已经入库的告警，系统启动收敛任务，根据当前告警的状态将告警收敛成已解决的父告警和告警中的父告警，同时会写入告警的数据库中
运维中心功能介绍 弹性网络服务 弹性网络服务（ENS）通过引入“隔离域”这一网络资源概念，将业务使用的底层网络资源进行封装，为具有相同安全保护需求并相互信任的服务提供访问策略的安全分组。当服务器加入到隔离域后，即受到这些访问规则的保护。访问规则继承自选定的安全区域（安全域），并根据租户声明的服务依赖关系自动生成
下载AI原生应用引擎SDK AI原生应用引擎面向开发者提供了一套搭建原生应用的Python SDK，包含了模型调用，知识获取，工具调用等功能。开发者可以使用SDK调用AI原生应用引擎的各种能力，快速构建大模型应用。 用户可以通过AI原生应用引擎平台下载SDK，同时对SDK完整性进行校验以确保获取的
调测/体验模型 通过调测模型，可检验模型的准确性、可靠性及反应效果，发现模型中存在的问题和局限性，确保模型能够在实际应用中正常运行，并且能够准确地预测和处理数据。 支持对我的模型（我部署的、我接入的）、我的路由策略、平台预置的模型以及平台接入的第三方模型进行调测。 前提条件 对平台接入的第三方模型进行调测前
应用销售分析模板 模板介绍 统计周期内，通过分析下单次数、下单用户数、支付完成次数、付费用户数等，了解用户使用应用的付费情况。 图1 应用销售分析计算模板 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 下单次数日活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的次数。 下单次数月活 统计周期内
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