建立用户登录行为模型，提高账户系统的安全性 云审计威胁识别 针对云资源的异常操作与调用，发现问题定位跟踪分析 云存储威胁识别 针对云上海量资产数据，检测存储桶是否存在异常访问 云解析劫持发现 建立黑白名单关联模型，检测远程命令和控制恶意软件 建议搭配使用 态势感知 主机安全 统一身份认证服务
盘古大模型 概览 盘古NLP大模型 盘古CV大模型 盘古多模态大模型 盘古预测大模型 盘古科学计算大模型 概览 盘古NLP大模型 盘古CV大模型 盘古多模态大模型 盘古预测大模型 盘古科学计算大模型 盘古CV大模型 盘古CV大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业
威胁管理 预置威胁模型 √ 120M/天，预置模型200个 预置响应剧本 √ 预置剧本30个 安全编排 安全编排 √ 操作7000次 价格 ¥ 0.00 /月 购买 ¥ 15.00 /月 购买 ¥ 150.00 /月 购买 产品特性 版本类型 基础版 标准版 专业版 态势感知 安全总览 √
盘古大模型 概览 盘古NLP大模型 盘古CV大模型 盘古多模态大模型 盘古预测大模型 盘古科学计算大模型 概览 盘古NLP大模型 盘古CV大模型 盘古多模态大模型 盘古预测大模型 盘古科学计算大模型 盘古预测大模型 盘古预测大模型 AI for Industries 大模型赋能千行百业
盘古大模型 盘古大模型 盘古大模型是面向行业的大模型，包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 盘古大模型是面向行业的大模型，包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 专家咨询 控制台 ModelArts Studio控制台 高质量数据
业，快速孵化大模型场景化应用 大模型混合云十大创新技术 大模型混合云十大创新技术 了解详情 十大创新技术 加速构建企业专属大模型 十大创新技术 加速构建企业专属大模型 围绕企业大模型构建关键过程，聚焦根技术，为AI原生系统性创新 围绕企业大模型构建关键过程，聚焦根技术，为AI原生系统性创新
五大运维解决方案，切实解决用户实际业务痛点 运维态势感知BI 资源全生命周期管理 变更风控&作业可信 标准化故障管理 智能化混沌演练 运维态势感知BI 简介 面向不同角色运维人员的专属运维BI看板，辅助运维优化改进和洞察决策 优势 指标项丰富 预置接入30个+运维指标，构建7张运维态势感知大屏，从宏观到微观全面呈现运维全局态势，提供企业级运维沙盘
盘古NLP大模型 盘古NLP大模型 最贴合行业落地的NLP大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业 专家咨询 数据清洗 预置15+丰富的清洗算子 超长序列 支持32K长序列上下文能力 高效训推 覆盖全链路的训推工具 安全防护 支持模型加密与模型混淆保护 功能介绍
盘古科学计算大模型 盘古科学计算大模型 AI for Industries 大模型赋能千行百业 AI for Industries 大模型赋能千行百业 科学计算大模型是面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合AI数据建模和AI方程求解的方法；从海量的数据中提取出数理规律，
通过数据技术对安全事件进行事前态势感知，事中实时响应，事后追踪溯源从而帮助企业安全管理人员掌握移动业务的整体安全态势的数据平台。移动威胁态势感知平台通过对移动应用的实时数据采集，收集应用在使用过程中的安全信息，通过数据技术对安全事件进行事前态势感知，事中实时响应，事后追踪溯源从而
完整留痕，打造全连接、高效率、低成本的运营管理模式。③决策智能化凭借海量实时的资产运行监测数据，结构全面的专家知识沉淀，精确可靠的预测算法模型。为运营决策提供智能化支撑，提升决策准确性。④应急常态化打造平战结合的应急响应模式，建立覆盖事前预防、事中处置、事后总结的全流程闭环管理的
安恒态势感知APT采用大数据分析技术架构，为用户提供全局安全态势感知能力。构建7*24h持续主动、有效闭环的安全运营体系。安恒态势感知APT。含管理平台和探针。采用大数据分析技术架构，结合专业的安全经验，依托雄厚的研发实力，兼顾未来业务的发展，以“数据驱动安全分析，构建智能自适应
全新的智慧讲解体验，将丰富展区虚拟内容与历史事件的全息再现，打造全国第一家智慧全息讲解纪念馆。模型制作服务Model making service，创新了全新的智慧讲解体验，将丰富展区虚拟内容与历史事件的全息再现，打造智慧全息讲解纪念馆。借助虚实融合的技术，全面提升手机用户在参观
安全管理工作的依法合规，为企业安全管理决策者提供可靠数据支撑，亟需建立一个针对数据安全的态势感知平台，做到事前预警、事中监控、事后分析，全面提升数据安全管理与防护水平。亿赛通数据安全态势感知平台（简称:DSSA），产品采用先进的大数据技术架构，通过采集分析来自于终端、网络、存储、
安恒态势感知APT采用大数据分析技术架构，为用户提供全局安全态势感知能力。构建7*24h持续主动、有效闭环的安全运营体系。安恒态势感知APT。含管理平台和探针。采用大数据分析技术架构，结合专业的安全经验，依托雄厚的研发实力，兼顾未来业务的发展，以“数据驱动安全分析，构建智能自适应
智慧监控AI模型综合集成了人脸识别模型、安全帽识别模型、口罩佩戴识别模型、车牌识别模型、车辆占道识别模型5种AI模型。一，人脸识别服务 人脸识别模型目前提供授权认证、模型加载、人脸注册、人脸识别、人脸删除、特征提取六个接口服务。 授权认证：需先进行授权认证，才能够正常使用人脸识别服务；
性，为销量预测模型提供可靠的数据支持3、指导品牌方利用模型正确输出预测结果。详细讲解销量预测模型的输出原理和方法，让品牌方掌握正确输出及解读预测结果的技巧4、指导品牌方对模型调优，以提高模型预测准确度。指导品牌方进行模型参数调整、数据更新和算法优化等工作，传授模型调优的方法和技巧
. 模型更新后，将新模型部署至相应环境。 十一、模型评测1. 设计模型评测方案，对大模型各类指标进行评测。2. 能够按评测标准对大模型各项能力进行打分，输出大模型评测报告。 十二、Agent开发1. 基于场景，设计并开发Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架，完
ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。
份恢复，监控告警等关键能力，能为企业提供功能全面，稳定可靠，扩展性强，性能优越的企业级数据库服务。 立即购买 控制台 GaussDB数据库模型 了解云数据库 GaussDB 超高可用 支持跨机房、同城、异地、多活高可用，支持分布式强一致，数据0丢失 支持跨机房、同城、异地、多活高可用，支持分布式强一致，数据0丢失
华为云盘古大模型 华为云盘古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业 AI for Industries 大模型重塑千行百业 盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合
CC是什么_云连接CC_华为云云连接-华为云 态势感知_态势感知的主要功能-华为云 态势感知平台_态势感知是什么意思-华为云 态势感知_安全治理-华为云 态势感知_安全评分-华为云 态势感知_基线检查_登录口令安全 态势感知_怎样发现资产风险-华为云 态势感知_日志查询与分析-华为云 态势感知_自定义告警模型-华为云
更多相关文章精选推荐，带您了解更多华为云产品 态势感知_态势感知的主要功能-华为云 态势感知平台_态势感知是什么意思-华为云 态势感知_安全治理-华为云 态势感知_安全评分-华为云 态势感知_基线检查_登录口令安全 态势感知_怎样发现资产风险-华为云 态势感知_日志查询与分析-华为云 态势感知_自定义告警模型-华为云
VPC网络_网络VPC_虚拟化私有云 态势感知_态势感知的主要功能-华为云 态势感知平台_态势感知是什么意思-华为云 态势感知_安全治理-华为云 态势感知_安全评分-华为云 态势感知_基线检查_登录口令安全 态势感知_怎样发现资产风险-华为云 态势感知_日志查询与分析-华为云 态势感知_自定义告警模型-华为云
云桌面是什么_私有云桌面_云桌面管理平台 态势感知_态势感知的主要功能-华为云 态势感知平台_态势感知是什么意思-华为云 态势感知_安全治理-华为云 态势感知_安全评分-华为云 态势感知_基线检查_登录口令安全 态势感知_怎样发现资产风险-华为云 态势感知_日志查询与分析-华为云 态势感知_自定义告警模型-华为云
网络安全防护上，也要知道什么人在攻击你、攻击的全局态势是什么样的，“知己知彼，百战不殆”。 什么是态势感知？ 态势感知有什么作用？ 态势感知可以免费使用吗？ [安全管理服务]态势感知 态势感知可以为我提供什么服务？ 云安全6期-进入详情 我的主机安全它做主|云安全7期 这是一种古老的安
VPC网络_网络VPC_虚拟化私有云 态势感知_态势感知的主要功能-华为云 态势感知平台_态势感知是什么意思-华为云 态势感知_安全治理-华为云 态势感知_安全评分-华为云 态势感知_基线检查_登录口令安全 态势感知_怎样发现资产风险-华为云 态势感知_日志查询与分析-华为云 态势感知_自定义告警模型-华为云
态势感知模型
前提条件
如果您是在单账号场景下使用运维态势感知，您可跳过此部分内容，查看操作步骤。
如果您是在跨账号场景下使用运维态势感知，需要满足以下前提条件：
1、当前账号已经开启跨账号管理，并且是组织/委托管理员账号。
2、组织成员账号已开通云运维中心COC服务。
操作场景
云运维中心提供运维态势感知的能力，包含变更、事件、告警、安全合规、SLO（服务级别目标）、PRR（生产准备度评估）等多种运维指标数据，从宏观到微观全面呈现运维全局态势，提供企业级运维沙盘。
- 面向不同角色运维人员的专属运维BI看板，辅助运维优化改进和洞察决策。
- 预置接入30个+运维指标，构建7张运维态势感知大屏，从宏观到微观全面呈现运维全局态势，提供企业级运维沙盘。
- 支持组织/委托管理员跨账号查看组织成员账号的运维态势，提供跨账号场景下的多区域、多应用数据汇聚能力。
运维态势感知
- 登录云运维中心。
- 进入COC“总览”后，单击“运维态势感知”，进入“运维态势感知”页面。
- 根据region、应用、日期筛选不同条件的运维沙盘信息。
- 根据组织账号、区域、应用、日期筛选不同条件的运维态势信息。
图1 按照组织账号筛选
跨账号场景下，如未选择账号，默认展示当前账号的运维态势数据。
图2 跨账号场景的应用数据汇聚
运维总览
运维总览包含总览数据、风险冒泡、PRR评审汇总（生产准备度评估）、TOP5事件四个模块。总览数据可以全局视角观测运维态势情况，辅助运维优化改进和洞察决策。风险冒泡通过P3+事件单、WarRoom、变更导致故障以及紧急告警呈现当前运维态势风险情况。PRR评审汇总体现应用上线/转商前的评审情况。通过算法统计影响最严重的Top5事件单，快速识别重大故障场景。指标详情可查看表1。
|
模块 |
指标名称 |
数据来源 |
指标定义 |
计算规则 |
统计周期 |
度量单位 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
总览数据 |
事件 |
事件中心 |
统计事件单的数量趋势 |
选择时间周期内，所有事件单的数量 |
天/月 |
个 |
|
告警 |
告警中心 |
统计汇聚告警的数量趋势 |
选择时间周期内，所有汇聚告警的数量 |
天/月 |
个 |
|
|
WarRoom |
WarRoom |
统计WarRoom的数量趋势 |
选择时间周期内，所有WarRoom的数量 |
天/月 |
个 |
|
|
监控发现率 |
告警中心 |
发生的事件单中，有相关告警的事件单占比 |
符合过滤条件有相关告警的事件数/符合过滤条件总的事件数 |
天/月 |
百分比 |
|
|
变更 |
变更管理 |
统计变更单的数量趋势 |
选择时间周期内，所有变更单的数量 |
天/月 |
个 |
|
|
服务SLO |
SLO管理 |
统计服务SLO实际值的变化趋势 |
SLO实际值 = 1 - （服务不可用时长 / 云服务总时长）*100% |
天/月 |
百分比 |
|
|
风险冒泡 |
变更导致故障数 |
事件管理 |
统计变更问题引发事件单数量 |
事件类型为变更操作问题的事件单数量 |
天/月 |
个 |
|
7天紧急告警数 |
告警中心 |
统计近7天紧急告警数量 |
近7天的紧急告警数量 |
近7天 |
个 |
|
|
P3+事件 |
事件管理 |
统计发生的P3+事件单数量 |
P1、P2、P3级别的所有事件单的数量，包括未完成状态的事件单 |
天/月 |
个 |
|
|
Warroom |
告警中心 |
统计Warroom数量 |
选择时间周期内，WarRoom的数量 |
天/月 |
个 |
|
|
PRR评审汇总 |
PRR评审服务 |
PRR评审 |
统计参与PRR评审的应用数量 |
参与PRR评审的应用数量 |
天/月 |
个 |
|
PRR评审通过情况 |
PRR评审 |
统计在PRR各阶段中，通过与未通过的服务数量 |
PRR各阶段，通过与未通过的服务数量 |
天/月 |
个 |
|
|
TOP5故障 |
TOP5故障 |
事件管理 |
统计严重性最高的事件Top5 |
根据选择时间范围，统计已完成的P3+事件，并先按事件级别排序，再按照中断时长排序，排列TOP5事件 |
天/月 |
事件信息 |
变更管理
变更管理包含数据概览、变更开销、变更风险三个模块，全方位呈现变更核心指标。数据概览中包含变更时长、成功率、自动化变更率等指标，通过环比和趋势图体现变更整体情况。变更风险根据变更等级、变更方式等分布图，分析变更导致的故障和变更成功率。变更开销统计变更人力和时间趋势，有效控制变更成本。指标详情可查看表2。
|
模块 |
指标名称 |
数据来源 |
指标定义 |
计算规则 |
统计周期 |
度量单位 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
变更概览 |
变更总量 |
变更管理 |
统计的变更单的数量 |
选择时间周期内，已完成的变更单数量 |
天/月 |
个 |
|
变更成功率 |
变更管理 |
统计变更单的成功率情况 |
变更成功率=变更成功的变更单数量/已完成的变更单数量*100% |
天/月 |
百分比 |
|
|
变更平均时长 |
变更管理 |
统计变更单的平均处理时长 |
选择时间周期内，已完成的变更单时长求和/已完成的变更单数量*100% |
天/月 |
ddhhmm |
|
|
自动化变更率 |
变更管理 |
所有变更单中，自动化变更的占比 |
自动化变更数量/所有变更单数量*100% |
天/月 |
百分比 |
|
|
变更趋势 |
变更管理 |
变更成功和失败的数量以及变更成功率的趋势变化 |
变更成功和失败的数量以及变更成功率 |
天/月 |
个 |
|
|
变更开销 |
变更人力 |
变更管理 |
统计参与变更所需要的人数 |
变更人力=变更配合人+变更实施人 |
天/月 |
人次 |
|
变更时间 |
变更管理 |
统计变更单的平均处理时长 |
选择时间周期内，已完成的变更单时长求和/已完成的变更单数量*100% |
天/月 |
ddhhmm |
|
|
变更风险 |
变更导致的现网故障 |
变更管理 |
统计由于变更原因导致的现网各个级别的事件数量 |
选择时间范围内，各级别事件单类型为变更操作问题的数量 |
天/月 |
个 |
|
变更等级 |
变更管理 |
统计各个等级的变更单的数量 |
选择时间周期内，各个等级的变更单数量 |
天/月 |
个 |
|
|
变更方式 |
变更管理 |
统计各个方式（手动变更、自动化变更）的变更单数量 |
计算各个方式的变更单数量 |
天/月 |
个 |
故障管理
故障管理包含事件统计、WarRoom、回溯改进三个模块，呈现事件管理全流程核心指标。事件统计中包含数量、闭环率、处理耗时、受损应用等指标，通过环比、趋势图和Top /Bottom排序的方式，呈现事件风险情况。WarRoom中包含受损应用、引起WarRoom事件级别和时间窗，反映重大故障场景的发生和改善情况。回溯改进中包含回溯改进的闭环率和趋势分析，确保对于已发生的故障进行经验沉淀，减少相同故障再次发生的频率和处理时间。指标详情可查看表3。
|
模块 |
指标名称 |
数据来源 |
指标定义 |
计算规则 |
统计周期 |
度量单位 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
事件统计 |
事件总量 |
事件管理 |
统计所有事件单数量 |
选择时间范围内，所有事件单的数量 |
天/月 |
个 |
|
事件级别 |
事件管理 |
统计各个类型和级别的事件单的数量 |
选择时间范围内，各个类型和级别的事件单的数量 |
天/月 |
个 |
|
|
事件闭环率 |
事件管理 |
统计事件单的闭环情况 |
选择时间范围内，闭环状态的事件单数量/事件单总量*100% |
天/月 |
百分比 |
|
|
平均事件耗时 |
事件管理 |
统计事件单平均处理时长 |
已闭环事件单的处理时间求和/已闭环的事件单数量*100% |
天/月 |
ddhhmm |
|
|
受损应用 |
事件管理 |
统计事件单受损应用数量 |
去重计算事件单的受损应用数量（包含已删除应用） |
天/月 |
个 |
|
|
WarRoom |
WarRoom |
WarRoom |
统计所有WarRoom数量 |
选择时间范围内，所有WarRoom数量 |
天/月 |
个 |
|
事件级别 |
事件管理 |
WarRoom关联的事件单级别分布 |
统计WarRoom关联的各级别事件单的数量 |
天/月 |
个 |
|
|
受损应用 |
WarRoom |
统计WarRoom中受损应用的数量 |
去重计算WarRoom的受损应用数量 |
天/月 |
个 |
|
|
平均处理时长 |
WarRoom |
统计WarRoom平均处理时长 |
选择时间范围内，已关闭的WarRoom处理时间总和/已关闭WarRoom数量 |
天/月 |
ddhhmm |
|
|
受理时间窗分布 |
WarRoom |
统计WarRoom在各个时间窗内的拉起次数 |
统计各个时间窗范围内，WarRoom的拉起次数 |
天/月 |
个 |
|
|
问题改进 |
问题总数 |
问题管理 |
所有的问题单数量 |
统计时间周期内，所有的问题单数量 |
天/月 |
个 |
|
问题完成率 |
问题管理 |
统计问题单的闭环情况 |
闭环率=已完成问题单数量/问题单总量*100% |
天/月 |
百分比 |
|
|
改进总数 |
改进管理 |
所有的改进单数量 |
统计时间周期内，所有的改进单数量 |
天/月 |
个 |
|
|
改进完成率 |
改进管理 |
统计改进单的闭环情况 |
闭环率=已完成改进单数量/改进单总量*100% |
天/月 |
百分比 |
监控告警
监控告警将告警信息以直观的图表形式展示，使运维人员快速掌握服务的整体状况，监控告警中含告警分析、告警成本、告警质量三个模块，体现告警管理核心指标。告警分析中提供告警总量、告警级别、Top10应用、告警降量和告警趋势等指标，运维主管可通过对历史告警数据的分析，了解服务告警的趋势和模式，发现潜在的性能问题或故障隐患。告警成本统计告警人力情况和自动化处理率，运维主管可以利用告警成本有效控制变更的人力成本。告警质量统计事件单和WarRoom的告警发现率，帮助运维主管评估当前告警的有效性，并及时进行告警配置的优化。指标详情可查看表4。
|
模块 |
指标名称 |
数据来源 |
指标定义 |
计算规则 |
统计周期 |
度量单位 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
告警分析 |
告警总量 |
告警管理 |
统计所有告警的数量 |
选择时间范围内，所有告警的数量 |
天/月 |
个 |
|
告警级别 |
告警管理 |
统计各个级别的告警的数量 |
选择时间范围内，各个级别的告警的数量 |
天/月 |
个 |
|
|
告警趋势 |
告警管理 |
选择时间范围内，各级别告警的数量趋势变化 |
选择时间范围内，各个级别的告警的数量 |
天/月 |
个 |
|
|
告警成本 |
告警参与人数 |
告警管理 |
统计参与处理告警的人数 |
去重计算集成告警的责任人数量 |
天/月 |
人 |
|
人均告警处理量 |
告警管理 |
统计人均处理的告警数量 |
选择时间范围内，告警总数量/告警参与人数 |
天/月 |
人 |
|
|
告警自动化处理率 |
告警管理 |
统计告警的自动化处理情况 |
选择时间范围内，自动化处理告警/告警总数*100% |
天/月 |
百分比 |
|
|
告警质量 |
故障告警发现率 |
事件管理 |
统计所有事件单中，由告警发现的事件单数量 |
选择时间范围内，告警转事件单数量/事件单总数量*100% |
天/月 |
百分比 |
|
WarRoom告警发现率 |
WarRoom |
统计所有WarRoom中，由告警发现的WarRoom数量 |
选择时间范围内，告警转事件拉起的WarRoom数量/WarRoom 总数量*100% |
天/月 |
百分比 |
|
|
告警冒泡 |
告警冒泡 |
告警管理 |
按照应用维度，展示告警的风险冒泡情况 |
按照应用下告警的级别和数量进行加权计算并排序 |
天/月 |
不涉及 |
安全合规
安全合规包含补丁扫描数量统计和账号纳管数据统计（待实现）。补丁扫描支持按照区域、应用和操作系统维度查看实例合规数据、按时间段范围展示实例已扫描数量统计。
|
模块 |
指标名称 |
数据来源 |
指标定义 |
计算规则 |
统计周期 |
度量单位 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
补丁管理 |
实例扫描统计 |
补丁管理/CMDB |
租户账号下所有 ECS ，执行过补丁扫描和未执行过扫描的实例数量 |
未扫描实例=全量实例-扫描实例 |
区域、应用 |
个 |
|
实例合规性状态 |
补丁管理 |
已扫描过的实例中，合规的实例数量和不合规的实例数量 |
统计补丁管理中各合规性状态的实例数量 |
区域、应用 |
个 |
|
|
最近扫描时间 |
补丁管理 |
统计已扫描的实例，最近一次的扫描时间区间 |
统计已扫描的实例，最近一次的扫描时间区间 |
区域、应用 |
个 |
|
|
账号管理 |
纳管实例数量 |
账号管理 |
统计账号管理中，纳管的各云服务实例数量 |
统计账号管理中，纳管的各云服务实例数量 |
区域、应用 |
个 |
|
纳管率 |
账号管理 |
统计所有实例中，纳管的各云服务实例数量占比 |
纳管率=已纳管数量/实例总数*100% |
区域、应用 |
百分比 |
|
|
纳管实例统计 |
账号管理 |
按照时间周期，呈现实例纳管的趋势情况 |
按照时间周期，呈现实例纳管的趋势情况 |
区域、应用 |
- |
SLO看板
SlO看板（服务级别目标）包含SLO总体达成情况、应用维度SLO统计、ErrorBudget管理。SLO总体达成情况可查看年度和月度的总体SLO情况，评估整体的服务水平趋势。应用维度SLO支持按照时间和应用维度查看SLO情况，评估每个应用的服务水平。ErrorBuget根据应用的SLO情况计算出错误成本，用以指导变更或其他高风险操作。指标详情可查看表5。
|
模块 |
指标名称 |
数据来源 |
指标定义 |
计算规则 |
统计周期 |
度量单位 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
SLO总体达成情况 |
年度SLO期望值 |
SLO管理 |
全年度应用期望达成的SLO指标 |
SLO期望值=SLO管理中设定的期望值； 多个应用SLO期望值=avg（SLO期望值）； |
年 |
百分比 |
|
年度SLO实际值 |
SLO管理 |
全年度应用实际达成的SLO情况 |
年度SLO实际值=1-（年度应用不可用时长/全年应用总时长）*100%； 单个区域多应用SLO实际值=avg（年度SLO实际值）； 多个区域单应用SLO实际值=min（年度SLO实际值）； 多个区域多应用SLO实际值=avg（多个区域单应用SLO实际值）； |
天/月 |
百分比 |
|
|
未达标应用数量 |
SLO管理 |
统计未达标SLO目标的应用数量 |
统计未达成SLO目标的应用数量，选择全部区域时，任一区域的年度SLO实际值＜年度SLO期望值，视为未达标 |
天/月 |
个 |
|
|
月度SLO期望值 |
SLO管理 |
月度应用期望达成的SLO指标 |
SLO期望值=SLO管理中设定的期望值； 多个应用SLO期望值=avg（SLO期望值）； |
天/月 |
百分比 |
|
|
月度SLO实际值 |
SLO管理 |
月度应用实际达成的SLO情况 |
月度SLO实际值=1-（月度应用不可用时长/月度应用总时长）*100%； 单个区域多应用SLO实际值=avg（月度SLO实际值）； 多个区域单应用SLO实际值=min（月度SLO实际值）； 多个区域多应用SLO实际值=avg（多个区域单应用SLO实际值）； |
天/月 |
百分比 |
|
|
应用维度SLO统计 |
应用SLO统计 |
SLO管理 |
统计应用维度的SLO情况 |
按照应用维度，展示月度SLO实际值； 月度SLO实际值=1-（月度应用不可用时长/月度应用总时长）*100%； 多个区域单应用SLO实际值=min（月度SLO实际值）； |
天/月 |
百分比 |
|
Error Budget |
Error Budget |
SLO管理 |
用于测量实际性能与预期性能之间的差异，用于计算错误成本 |
当SLO实际值＞SLO期望值时： ErrorBudget=（年度SLO实际值-年度SLO期望值）*全年服务总时长（min）； 当SLO实际值≤SLO期望值时，ErrorBudget=0； |
天/月 |
分钟 |
PRR看板
PRR看板（生产就绪程度评审）中包含评审服务汇总、评估雷达分布、服务复盘、改进任务闭环情况。评审服务汇总体现投入生产前各个服务当前所处的评审阶段，以及通过情况。评估雷达中体现服务不满足的评审项分布。服务复盘和改进呈现对评审不满足项的整改情况。指标详情可查看表6。
|
模块 |
指标名称 |
数据来源 |
指标定义 |
计算规则 |
统计周期 |
度量单位 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
PRR评审汇总 |
评审服务 |
PRR评审 |
统计参与PRR评审的服务数量 |
选择时间范围内，所有参与PRR评审的去重服务数量 |
天/月 |
个 |
|
应用PRR评审列表 |
PRR评审 |
统计参与PRR各个阶段的应用数量与通过情况 |
选择时间范围内，参与PRR各个阶段的所有应用评审数量与通过情况分布（应用不去重） |
天/月 |
个 |
|
|
评估雷达分布图 |
评估雷达分布 |
PRR评审 |
统计PRR不满足项的分布 |
选择时间范围内，各评审项中不满足的项目数量 |
天/月 |
个 |
|
服务复盘 |
服务复盘列表 |
PRR评审 |
统计需要复盘的服务总数以及通过情况 |
选择时间范围内，需要复盘的服务总数以及复盘通过分布情况 |
天/月 |
个 |
|
改进任务闭环情况 |
改进任务状态分布 |
PRR评审 |
统计改进任务数量以及状态分布 |
选择时间范围内，所有改进任务的数量以及状态分布情况 |
天/月 |
个 |
|
改进任务列表 |
PRR评审 |
统计各个维度的改进任务数量以及闭环情况 |
按照评审项目维度统计，各个维度的改进任务数量以及状态分布情况 |
天/月 |
个 |
态势感知模型常见问题
更多常见问题 >>-
模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。
-
ModelArts模型训练旨在提升开发者模型训练的开发效率及训练性能。提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。
-
态势感知通过采集全网流量数据和安全防护设备日志信息，并利用大数据安全分析平台进行处理和分析，实现智能的深度威胁关联检测和发现，识别安全威胁事件，同时将企业主机安全、Web防火墙和DDoS流量清洗等安全服务上报的告警数据进行汇合，可视化地实时呈现完整的全网攻击态势；进而为安全事件的处置决策提供依据。
-
逻辑模型和物理模型的对比介绍。
-
SFS的常见问题解答。
-
包年包月镜像是基于按需镜像包装出的预付费套餐，一个包年包月镜像同一时间只能用于一台云服务器。包年包月镜像支持续费，在到期前用户可以选择续费继续使用。如果到期不对镜像续费，而云服务器继续使用，请在到期前及时更换系统，否则镜像将以按需的方式开始计费。
态势感知模型教程视频
最佳实践视频帮助您快速了解搭建流程 了解更多
更多相关专题
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”