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属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统已为用户创建资产模型时增加了属性引用深度超限的校验，以防止用户出现此类错误。 父主题：
资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码
IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术门槛较高，而IoT数据分析服务整合了大数据分析领域的最佳实践，
ion） = ∑[产出数量 * 一个产品在设备应有状态下加工的周期时间）] / ∑实际运行时间 * 100% 用来评价生产速度上的损失。包括任何导致生产不能以最大速度运行的因素，例如设备的磨损，材料的不合格以及操作人员的失误等 合格率 （qualificationRatio） =
使用限制 用户在使用IoTA时有以下技术规格限制，如果限制数量不能满足您的业务需求，请提交工单说明您的需求。 表1 使用限制 资源 限制 每租户数据源个数 100个 每租户资产模型个数 1000 每模型资产模型的属性个数 200 每模型资产分析任务数 50 每租户资产个数 100000
01010308 查询的属性数超过限制 IoTA.01010309 属性不存在 IoTA.01020301 公式语法错误 IoTA.01020302 公式引用的函数不支持 IoTA.01020303 分析任务不支持该类型函数 IoTA.01020304 分析任务输出的属性在模型中不存在
在数据存储中下拉选择“Printing”存储名称，勾选所有导入的属性，然后单击“确定”保存。 导入后效果如下 通过存储导入的设备属性类型为：“测量数据”，此时模型还不完整，需要增加静态类型和分析类型的属性，同时还要为分析类型的属性配置相应该的分析任务，比如本例子中，我们通过分析任务定义各种O
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