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應(yīng)用性能管理優(yōu)勢 應(yīng)用性能管理優(yōu)勢 應(yīng)用性能管理服務(wù)提供端到端的全鏈路 APM 服務(wù),包含前端監(jiān)控、應(yīng)用性能監(jiān)控、全面擁抱開源生態(tài)。幫助您在復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境下快速 發(fā)現(xiàn)應(yīng)用性能問題,降低MTTR(平均故障恢復(fù)時(shí)長),改善用戶體驗(yàn)。 應(yīng)用性能管理服務(wù)提供端到端的全鏈路APM服務(wù),包含前端來自:專題基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù),提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí),會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估,獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”來自:專題庫應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 須知: 性能調(diào)優(yōu)過程有時(shí)候需要重啟集群,可能會(huì)中斷當(dāng)前業(yè)務(wù)。因此,業(yè)務(wù)上線后,當(dāng)性能調(diào)優(yōu)操作需要重啟集群時(shí),操作窗口時(shí)間需向管理部門提出申請(qǐng),經(jīng)批準(zhǔn)后方可執(zhí)行。 GaussDB 性能調(diào)優(yōu)流程如下: 階段 描述 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 獲取集群各節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)來自:專題從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來自:百科AOM 提供多場景、多層次、多維度指標(biāo)數(shù)據(jù)的監(jiān)控能力,建立了從基礎(chǔ)設(shè)施層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)到業(yè)務(wù)層指標(biāo)的四層指標(biāo)體系,將1000+種指標(biāo)數(shù)據(jù)全方位呈現(xiàn),數(shù)據(jù)豐富全面。 表1 AOM支持的四層指標(biāo)體系 類型 來源 指標(biāo)舉例 如何接入 業(yè)務(wù)層指標(biāo) 通常來源于端側(cè)日志SDK、提取的ELB日志。來自:專題物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門 課程學(xué)習(xí),動(dòng)手實(shí)驗(yàn),技能認(rèn)證,全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn),深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn),深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門 初學(xué)入門來自:專題云安全 學(xué)習(xí)入門 學(xué)課程、做實(shí)驗(yàn)、考認(rèn)證,云安全知識(shí)一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門課程、開發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門課程、開發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)來自:專題因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫,對(duì)異常事務(wù)智能分析給出可能原因。 業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) APM提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測應(yīng)用故障。當(dāng)事務(wù)出現(xiàn)異常時(shí),通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征,如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),來自:百科
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