打造财政一体化解决方案，帮助客户构建财政中台，让所有ISV基于统一流程和运行环境进行业务开发和部署，提升业务上线效率，降低运维成本，实现了横向打通各个业务流程，纵向打通各级财政部门的预算管理一体化系统。近期， 华为云Stack 联合陕西、湖北和江苏三省财政客户输出了财政数字化转型过程

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以在管理控制台右上角，选择工单 > 新建工单，提交开通白名单的申请。   实例类型 “分布式版”：分布式形态能够支撑较大的数据量，且提供了横向扩展的能力，可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。 “主备版”：适用于数据量较小，且长期来看数据不会大幅度增长，但是对数据的可靠性，以及业务的可用性有一定诉求的场景。

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选择工单 > 新建工单，提交开通白名单的申请。 实例类型 GaussDB 支持分布式版和主备版实例。分布式形态能够支撑较大的数据量，且提供了横向扩展的能力，可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。主备版适用于数据量较小，且长期来看数据不会大幅度增长，但是对数据的可靠性，以及业务的可用性有一定诉求的场景。

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。 华为云Stack的 VPC控制器，采用分布式系统架构，管控层和数据层分离，管控层controller通过状态外置到nosql，实现弹性横向扩容；通过MQ，实现消息分发和流量削峰；数据层通过agent组件接收controller的配置消息，转换成数据面的配置，帮助数据面屏蔽业务

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主线等。音智达在多个工业行业内服务了许多头部客户，包括汽车、医药、快消与零售、高科技制造等行业。该公司以客户为中心，拥有垂直行业交付团队、横向交付团队、开发团队和数据科学家团队，为客户提供有力的技术支持与保障。音智达的客户包括世界500强企业，如戴姆勒、施耐德、阿斯利康、百威、拜

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主线等。音智达在多个工业行业内服务了许多头部客户，包括汽车、医药、快消与零售、高科技制造等行业。该公司以客户为中心，拥有垂直行业交付团队、横向交付团队、开发团队和数据科学家团队，为客户提供有力的技术支持与保障。音智达的客户包括世界500强企业，如戴姆勒、施耐德、阿斯利康、百威、拜

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GaussDB(for MySQL)整体架构自下向上分为三层。 1、存储层 基于华为DFV存储，提供分布式、强一致和高性能的存储能力，此层来保障数据的可靠性以及横向扩展能力，保证数据的可靠性不低于99.999999999%。DFV (Data Functions Virtualization)是华为提

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sDB实例。实例的状态、规格、存储类型、版本。 实例类型 GaussDB支持分布式版和主备版实例。分布式形态能够支撑较大的数据量，且提供了横向扩展的能力，可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。主备版适用于数据量较小，且长期来看数据不会大幅度增长，但是对数据的可靠性，以及业务的可用性有一定诉求的场景。

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选择工单 > 新建工单，提交开通白名单的申请。 实例类型 GaussDB支持分布式版和主备版实例。分布式形态能够支撑较大的数据量，且提供了横向扩展的能力，可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。主备版适用于数据量较小，且长期来看数据不会大幅度增长，但是对数据的可靠性，以及业务的可用性有一定诉求的场景。

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除了同城跨AZ， GaussDB还推出了同城双集群高可用方案，提供金融级高可用服务，支持RPO=0 、RTO。 第六个关键技术是Scale-out在线横向扩展带来高扩展 GaussDB支持单集群1000+节点，节点扩展下能够获得卓 越的性能线性比，同时节点扩容能够做到完全在线，对客户透明。节

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除了同城跨AZ， GaussDB还推出了同城双集群高可用方案，提供金融级高可用服务，支持RPO=0 、RTO。 第六个关键技术是Scale-out在线横向扩展带来高扩展 GaussDB支持单集群1000+节点，节点扩展下能够获得卓 越的性能线性比，同时节点扩容能够做到完全在线，对客户透明。节

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CN横向扩容 功能介绍 数据库CN横向扩容。 该接口计划于2025-03-31下线，建议及时切换到新接口CN横向扩容/DN分片扩容/磁盘扩容。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 接口约束 CN横向扩容步长1~9。

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表示可信联邦学习作业在本地运行。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 模型的初始权重，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据将会被执行的次数。评估型作业的迭代次数固定为1。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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

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