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查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”,打开“空间作业”页面。 在作业列表上,单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果,
查询实例执行报告 功能介绍 查询实例执行报告 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances/{instance_id}/report 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
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阶段六:统计型作业的差分隐私保护 本示例作业,以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”,进行统计分析: Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
统计型作业的差分隐私保护 本示例作业,以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”,进行统计分析: Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
Service )打破数据孤岛,在数据隐私保护的前提下,实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术,实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1
Service )打破数据孤岛,在数据隐私保护的前提下,实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术,实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职
联邦分析作业管理 查询联邦分析作业列表 父主题: 空间API
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算;
Service )打破数据孤岛,在数据隐私保护的前提下,实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术,实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职
联邦sql分析作业运行过慢,如何提升执行速度? 提升计算并行度 可以在作业开发界面的运行参数中,填写user.task.concurrency参数,提升用户侧此类加密任务的并行度。推荐该值填4-16左右,不建议超过30。 图1 填写参数 tics.task.concurrency
Service)。可信智能计算服务TICS打破数据孤岛,在数据隐私保护的前提下,实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术,实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 在调用可信智能计算服务TICS AP
查询联邦分析作业列表 功能介绍 查询联邦分析作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
华为云可信智能计算服务TICS( Trusted 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
应用开发简介 多方安全计算是可信智能计算服务(TICS)提供的关系型数据安全共享和分析功能。 您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提供的数据,编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果,能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。
执行分析作业时,提示“节点内存不足,已拒绝在节点中运行该任务”,如何解决? 执行作业时提运行失败,报错如图1所示: 图1 作业报错信息 TICS针对每个作业,分配了固定的工作内存,当同时运行的作业较多时,可能出现该报错。如图2所示,您可以在TICS空间作业列表查看是否有其他作业正在运行,等待其运行完成,再重试该作业。
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间,特征一致,数据主体不同,采用横向联邦。不同行业间,数据主体一致,特征不同,采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模,因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业