OOM异常

提交任务异常时返回的异常信息 表27 Error 参数 参数类型 描述 message String 任务异常错误信息描述 code String 任务异常错误信息编码 状态码： 502 表28 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object 提交任务异常时返回的异常信息

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Error object 否 提交任务异常时返回的异常信息 409 error 名称 类型 必选 描述 message string 否 任务异常错误信息描述 code string 否 任务异常错误信息编码 返回码: 500 请求未完成。服务异常 名称 类型 必选 描述 error

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任务异常错误信息描述 code String 任务异常错误信息编码 状态码： 407 表19 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object 提交任务异常时返回的异常信息 表20 Error 参数 参数类型 描述 message String 任务异常错误信息描述

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提交任务异常时返回的异常信息 表32 Error 参数 参数类型 描述 message String 任务异常错误信息描述 code String 任务异常错误信息编码 状态码： 503 表33 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object 提交任务异常时返回的异常信息

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提交任务异常时返回的异常信息 表28 Error 参数 参数类型 描述 message String 任务异常错误信息描述 code String 任务异常错误信息编码 状态码： 502 表29 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object 提交任务异常时返回的异常信息

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任务异常错误信息描述 code String 任务异常错误信息编码 状态码： 408 表23 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object 提交任务异常时返回的异常信息 表24 Error 参数 参数类型 描述 message String 任务异常错误信息描述

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提交任务异常时返回的异常信息 表32 Error 参数 参数类型 描述 message String 任务异常错误信息描述 code String 任务异常错误信息编码 状态码： 503 表33 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object 提交任务异常时返回的异常信息

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提交任务异常时返回的异常信息 表28 Error 参数 参数类型 描述 message String 任务异常错误信息描述 code String 任务异常错误信息编码 状态码： 502 表29 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object 提交任务异常时返回的异常信息

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提交任务异常时返回的异常信息 表32 Error 参数 参数类型 描述 message String 任务异常错误信息描述 code String 任务异常错误信息编码 状态码： 503 表33 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object 提交任务异常时返回的异常信息

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提交任务异常时返回的异常信息 表33 Error 参数 参数类型 描述 message String 任务异常错误信息描述 code String 任务异常错误信息编码 状态码： 504 表34 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error Error object 提交任务异常时返回的异常信息

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Error object 否 提交任务异常时返回的异常信息 409 error 名称 类型 必选 描述 message string 否 任务异常错误信息描述 code string 否 任务异常错误信息编码 返回码: 500 请求未完成。服务异常 名称 类型 必选 描述 error

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出现的异常风险。 30、期间费用率偏高异常 31、大部分发票顶额开具，发票开具金额满额度明显偏高异常。 32、农产品收购发票数量较大，抵扣异常。 33、公司账面上没有车辆但是大量存在加油费等异常。 34、外埠进项或销项税额比重严重过高异常。 35、增值税专用发票用量变动异常。 36、纳税人销售货物发票价格变动异常。

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出现的异常风险。 30、期间费用率偏高异常 31、大部分发票顶额开具，发票开具金额满额度明显偏高异常。 32、农产品收购发票数量较大，抵扣异常。 33、公司账面上没有车辆但是大量存在加油费等异常。 34、外埠进项或销项税额比重严重过高异常。 35、增值税专用发票用量变动异常。 36、纳税人销售货物发票价格变动异常。

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；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常进行智能分析并给出可能原因。 AOM通过AI智能算法分析各类运维指标趋势变化，提前预测潜在异常，包括指标的增幅过高、规律变化等。 优势 场景智能识别：根据运维指标特征选择算法匹配，如状态跳变、周期异常等。 自适应算法：当出现过多告警时，自动调整算法参数抑制告警。

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诊断各种空间异常，并以列表形式汇总，对异常内容和产生的异常表个数进行整合，让每个异常都清晰可见，而且针对每种异常还给出了相应的优化建议，便于用户快速解决问题，保障数据库稳定运行。具体包含以下四个方面的内容： 实例空间状态：通过查看相关数据信息判断实例是否异常，若有异常及时排查和诊

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线轨道的设备进行异常情况的检测，主要针对应答器是否异位，接线盒的开关状态是否正常进行检测。异常情况自动告警，防止设备异常情况导致安全隐患。 适用场景 轨枕应答器异位检测：针对铁路轨枕上的应答器所处位置及放置状态是否正常进行识别，若应答器未处于正常位置，或摆放异常，立即进行告警。提

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w和文件暴力破解等。 异常程序检测：检测违反安全策略的进程启动，以及挖矿，勒索，病毒木马等恶意程序 文件异常检测：检测违反安全策略的文件异常访问，安全运维人员可用于判断是否有黑客入侵并篡改敏感文件 容器环境检测：检测容器启动异常、容器配置异常等容器环境异常 华为云 面向未来的智能

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；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常进行智能分析并给出可能原因。 AOM通过AI智能算法分析各类运维指标趋势变化，提前预测潜在异常，包括指标的增幅过高、规律变化等。 优势 场景智能识别：根据运维指标特征选择算法匹配，如状态跳变、周期异常等。 自适应算法：当出现过多告警时，自动调整算法参数抑制告警。

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不通、请求超时等，并且异常积累到一定的程度，需要停止访问提供者，返回一个异常或者缺省值，防止雪崩效应。 当微服务消费者访问提供者出现异常，比如实例网络不通、请求超时等，并且异常积累到一定的程度，需要停止访问提供者，返回一个异常或者缺省值，防止雪崩效应。 熔断配置示例 负载均衡 微

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析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析找到问题根因。

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在第一时间获取到服务的异常状况，进而迅速处理故障，避免造成业务损失。 应用性能管理典型应用场景 应用异常诊断 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。 调

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