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ModelArts平台具有高效率、易部署、更低CTO的特性。同时支持盘古大模型的运行，相比于传统AI模型，原来几十个AI场景，需要几十个AI模型开发训练好几个月，现在只需要一个大模型就可以开发完成，训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景，现在也只需要十位数。 同时通过AI算法的商店——AI来自：百科
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基于上述原因，服务治理能够识别少量的故障类型，而无法识别更细维度的故障原因。 故障反馈 高并发场景下，相对于单个请求处理的时延，故障反馈过程非常缓慢。比如单个请求处理只需要几个毫秒，但是检测到请求超时，至少需要几秒时间。如果减少超时时间，检测就会变得很不准确，通常会由于系统调度延迟，让超时时间出现大范围的波动。而来自：百科![]()
详细信息请参见Deployment。 短时任务（Job） Job是用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。 Job的这种用完即停止来自：专题![]()
一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实时流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批处理，如采用MapReduce，Spark SQL等 关键问题： 1.计算结果容易不一致，如批计算的结果更全面，与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大，夜间批计算时间窗可能不够3来自：百科![]()
最近时间的数据具有的价值更高，因此被读取的概率高。例如在监控场景下，最近几个小时或者几天的监控数据最可能被访问，而一个季度或者一年前的数据极少访问。 最近时间的数据具有的价值更高，因此被读取的概率高。例如在监控场景下，最近几个小时或者几天的监控数据最可能被访问，而一个季度或者一年前的数据极少访问。来自：专题![]()
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按时老化存储在系统中的用户数据。 根据用户配置，将用户数据存储到对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）、MapReduce服务（MapReduce Service,简称MRS）、数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）、数据湖探索（Data来自：百科![]()
Service，简称OBS） 关系型数据库服务（Relational Database Service，简称RDS） MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS） 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS） 文档数据库服务 （Document来自：百科![]()
器提供一个调度策略的插件，它负责将集群资源分配给多个队列和应用程序。调度插件可以基于现有的能力调度和公平调度模型。 华为云推荐： MapReduce服务：https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html 最新文章 替换VolcanoJo来自：百科![]()
不会自动刷新，待14天后job会自动清理。 entities Object Job操作的对象。 根据不同Job类型，显示不同的内容，云服务器相关操作显示server_id，网卡相关操作显示nic_id。有子Job时为子job的详情。 详情请参见表3 job_id String 异步请求的任务ID。来自：百科![]()
B、测量网元及其对接Agent或SDN控制器几个关键组件构，这些组件互相配合，实现网络精准测量。我们为此申请了专利《网络测量系统、方法、设备及存储介质》申请号：201910886165.6。 在整个测量系架构统设计中，我们实现了如下几个关键技术点： 高精准性：测量系统基于故障业务来自：百科![]()
CPU服务器或者海光CPU服务器上选定一个地方放置。 2、考虑不同CPU架构之间的差异，支持亲和性部署 想象下你有几个编制不同、演奏方式不同的乐队，为了每次收到新的曲子，都能最快的编排出来，你需要提前收集这几个乐队的架构、声部、主要领队人等等，把这些信息登记在册。之后再收到新的曲子，只需查阅之前的记录，就可以实现人员的精准分工了。来自：百科![]()
erless是以应用为中心的新型云原生计算形态，这是业界的共识。而“用户无感、按需使用、以应用为中心，无需关注基础设施”这几个特性正好可以解决AI应用的几个痛点问题： 第一：以应用为中心：AI工程师可以专注业务逻辑和模型performance，节约下大量的时间和精力。 第二：无需来自：百科![]()
。 此处以图中MapReduce模型为例。 我们假设数据量比较大，比如说是1TB，首先我们将原数据进行分割。比如说128MB一份，分成若干份，再分配给MapReduce进行映射、排序、合并，最后再将结果进行汇总，整个任务就是统计每个单词出现的频率。MapReduce就是将任务分成来自：百科
