提供可视化的方式按需定制工作流程，自由配置执行阶段，阶段内任务串并行可选，满足CI/CD/DevOps场景下的自动化价值交付 执行触发器 提供手动、定时、仓库联动的多种执行触发方式，可以在失败点继续执行，可以满足项目周期性持续交付，也可以为个人持续集成提供支持 质量门禁 在每个阶段增加针对任务执行结果的质量门

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用户业务从微服务引擎专业版迁移到微服务引擎专享版checklist:迁移背景 产品规格:ServiceComb引擎实例规格 管理规则:云服务配置管理 规则引擎（联通用户专用）:云服务配置管理 计费项:其他计费项 DSP GatherClient:安装与配置 什么是工业仿真工具链云服务:产品架构

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于服务等待处理以及注册Pod信息等。它的特点是： 1. 先于业务容器开始执行； 2. 顺序执行，执行成功退出（exit 0），全部执行成功后开始启动业务容器。 Containers：业务容器。特点是： 并行启动，启动成功后一直Running 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，

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B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

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设备的运行状态等信息上传到IT系统或大数据平台中，实现所有设备的信息可视化，一旦生产线出现故障，企业能够快速定位问题。通过配置LINK的规则引擎，把设备参数的极限值输入到设备引擎里面，如果设备的实时参数一直在向极限值接近，就发出告警信息，提醒用户停止设备，对设备进行维护和保养。 表4

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情况，做到了数据分库分表的透明。 MPP架构主要的特点就是查询任务可以在所有的计算节点上被并行地执行，可以更加快速地返回计算的结果。每一个查询任务都会被平均地分配到所有的计算节点上并行地执行，这大大缩短了查询所需要的时间。 MPP架构可以通过简单地增加或减少计算节点数达到改变系统

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测试。 手工测试用例执行和结果 单步设置结果；批量设置步骤结果；一键应用上次执行结果；结果添加截图；创建缺陷，自动填写复现步骤。 接口测试用例执行和结果 用例执行包括：并行/串行执行测试用例、流水线执行测试用例，并可配置质量门禁。 测试结果：详细记录每次执行结果和日志。 测试仪表盘和测试报告

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Coordinator HetuEngine计算实例的管理节点，提供SQL接收、SQL解析、生成执行计划、执行计划优化、分派任务和资源调度等能力。 Worker HetuEngine计算实例的工作节点，提供数据源数据并行拉取，分布式SQL计算等能力。 HetuEngine跨源功能 功能简介 出于管

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GaussDB 优势：超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

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5、配置完成后，单击“新建”完成任务创建。 执行编译构建任务 如何执行构建任务以及查看构建结果。 1、单击构建任务名称。 2、进入“构建历史”页面，单击右上角“执行任务”，启动构建任务。 若出现如下页面，表示任务执行成功。若任务执行失败，可通过页面提示信息或分析日志排查解决。 查看构建包

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安全处理。 号码屏蔽 从WebPortal界面查询用户、导出用户列表时，都需要对用户号码进行屏蔽处理。 模块可靠性 分类 原理 规则引擎模块 规则引擎嵌入应用程序，用户可以灵活自主的进行业务决策，使IoT系统很好的适应复杂业务场景，增强 物联网平台 可扩展性和可维护性。 APIServer模块

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安全处理。 号码屏蔽 从WebPortal界面查询用户、导出用户列表时，都需要对用户号码进行屏蔽处理。 模块可靠性 分类 原理 规则引擎模块 规则引擎嵌入应用程序，用户可以灵活自主的进行业务决策，使IoT系统很好的适应复杂业务场景，增强物联网平台可扩展性和可维护性。 APIServer模块

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更多请参考管理设备。 NB模组附着网络失败如何处理？ 请先执行AT+NUESTATS，查看是否有网络信号。 若Singal power等于0，表示没有收到网络信号， 请检查基站对应的频带否放开，或把设备换个信号强的地方再尝试。 执行AT+NBAND？查询设置的频段跟模组本身的频段是不是一样的。

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24小时人工值守。 高效率 CDM 任务基于分布式计算框架，自动将任务切分为独立的子任务并行执行，能够极大提高数据迁移的效率。 CDM任务基于分布式计算框架，自动将任务切分为独立的子任务并行执行，能够极大提高数据迁移的效率。 多种数据源支持 支持数据库、Hadoop、NoSQL、 数据仓库 、文件等多种类型的数据源。

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分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。

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1/Examples/Estuary/./ 2)依次执行如下命令，进入运行目录，编辑算例输入文件 cd./Estuary/run vim tst_run.nml 为“tst_grd.dat”增加单引号，如 GRID_FILE='tst_grd.dat' 保存并退出vim。 3)依次执行如下命令，执行测试 sourc

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