什么是云效
什么是制品仓库 测试管理 Testhub 云效测试管理 Testhub 包含对测试计划与执行用例的创建、编辑、规划与关联等功能，让测试人员可以直接在云效的项目中进行测试工作的规划和执行进展反馈，并将「测试计划」与「需求」和「缺陷」一起管理。...
组件参考：所有组件汇总
XGBoost预测 该组件算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的易用性和鲁棒性，被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域。当前支持分类和回归。线性支持向量机 该组件是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构...
拒绝推断
无 授信/拒绝预测结果列 否 预测的样本接受概率，一般是在全量数据上以接受或拒绝作为标签，用同一个评分卡或线形模型训练、预测后的输出结果。说明 拒绝推断方法选择Two-Stage方法时，需要配置该字段。无 参数设置 拒绝推断方法 否 拒绝...
容量规划服务内容说明
1.服务概述 1.1 服务说明 容量规划服务是客户系统在上云或用云过程中基于阿里云产品体系的性能测试、性能优化、弹性架构设计、容量规划服务。通过该服务指导客户在上云或用云的过程中，更加准确的评估系统在特定场景下的性能表现和响应能力...
预留模式和按量模式的区别
业务峰值较平稳，可预测 期望整体成本可控 预算制，需要提供预购资源 按量模式 后付费，根据实际使用量，按小时计费 Serverless模式，用户无需规划硬件资源，根据实时的读写吞吐量和占用的存储空间计费。业务峰谷变化较大，不可预测 期望...
容量规划
容量规划的实施方案包含如下：收集需求和数据：首先需要明确系统的需求和预测，包括用户数量、数据量、并发请求量、响应时间要求等。同时，还需要收集历史数据和趋势分析，以便更准确地预测未来的需求。分析系统架构和资源消耗：分析系统的...
缺失值填充
一、组件说明 在联邦学习任务...举例：在训练过程中，希望用训练数据的中位数来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【缺失值填充】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
概述
汇总表 您可以结合业务数据分析和数仓分层，将一些明细的事实数据和维度数据先进行汇总分析，创建汇总表，后续数据分析时直接取用汇总表中的数据即可，无需再取用明细表和维度表中的数据。逆向建模 逆向建模主要用于将其他建模工具生成的...
模型评测
基于规则的评测是用ROUGE和BLEU系列指标计算模型预测结果和真实结果之间的差距；基于公开数据集的评测是通过在多种公开数据集上加载并执行模型预测，根据每个数据集特定的评价框架，为您提供行业标准的评估参考。当前模型评测支持...
Label Encoder
希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【Label Encoder】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，映射关系依然为红色、绿色、蓝色）->（0、1、2）。...
横向LabelEncoder
希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【Homo Label Encoder】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，映射关系依然为红色、绿色、蓝色）->（0、1、2）。...
分箱
一、组件说明 分箱（Binning）是一种数据预处理方法，...希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【分箱】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
横向分箱
一、组件说明 横向分箱（HomoBinning），是一种横向...希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【横向分箱】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
Z-Score归一化
一、组件说明 在联邦学习任务中，Z-score归一...希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【Z-Score归一化】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
Min-Max归一化
一、组件说明 在联邦学习任务中，Min-Max归一...希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【Min-Max归一化】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
One-Hot编码
希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【One-Hot】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，映射关系依然保持不变，为“红色”->[0,0,1]，“蓝色”->[0,1,0]...
横向One-Hot编码
希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【横向One-Hot】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，映射关系依然保持不变，为“红色”->[0,0,1]，“蓝色”->[0,1...
创建时序预测作业
预测ID 时序预测作业会随时间推移进行持续预测，每次预测都有一个唯一的ID标识，即预测ID，格式为 Pred-{timestamp}，其中 {timestamp} 表示时序预测作业进行预测时的时间戳，精确到秒级。实体ID 通过选择实体ID，查看目标实体对应的时间...
算法说明
本文介绍预测算法的适用场景、参数配置等内容。算法简介 预测算法是基于Prophet预测模型中的原理进行研发的。Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项，分别进行拟合与预测，最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear ...
机器阅读理解解决方案
步骤三：离线批量预测 在 Designer 平台上，使用机器阅读理解预测组件，基于海量篇章文本和问句，用微调好的机器阅读理解模型或PAI提供的默认模型，进行批量离线预测答案抽取。步骤四：部署及调用模型服务 通过模型在线服务 EAS，您可以将...
什么是工业大脑AICS
智能控制系统辨识，通过辨识建立数学模型估计表征系统行为重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统设计智能控制器，辨识完成模型，可通过控制流程中的DT-MPC组件对系统智能控制；工业数据建模...
获取模型预测结果接口示例
tags参数 字段名称 字段值含义 class 实体抽取对象名 conf 置信度 start 实体对象结果从文本开始位置 end 实体对象结果到文本结束位置 source 来源 span 预测的实体对象 文本分类 content 模型类型 到手两天用起来感觉还是蛮不错的系统比较...
概述
云计算能够为企业IT基础设施...成本优化贯穿企业整个上云用云全生命周期，本支柱从云财务规划及管理、成本可视化及分摊、成本监控、云服务及计费方式选择、应用负载成本优化等方面进行阐述，为企业在云上以最优成本达成业务目标提供深入指导。
并行计划
查询规划器会在规划过程中考虑这一点并且不太会在这种情况下选择并行聚集。并行聚集并非在所有情况下都被支持。每一个聚集都必须是对并行安全的并且必须有一个组合函数。如果该聚集有一个类型为 internal 的转移状态，它必须有序列化和反...
上云所需的企业组织模型及其核心职责
概述 企业上云和用云的整个生命周期，需要专业团队进行合理的规划、实施以及持续优化云采用方案，推进企业更好的利用上云的优势促进业务发展。本章讨论企业上云过程中所需要的组织模型和对应的核心职责。背景 企业通常至少有一个云管理团队...
计费概述
计费模式 描述 预留模式 根据业务提前规划硬件资源消耗后，预先购买计算能力等资源以供业务使用。此模式适用于业务峰值较为平稳，可预测的场景。同时也可以保障整体使用资源可控，避免异常流量导致的额外费用，是对于成本可控场景的更优...
多集群服务概述
本文介绍多集群服务的架构、场景和网络规划。多集群服务架构 多集群服务打破了多集群服务访问的边界，让您更加方便地构建多集群应用系统。多集群服务架构如下图所示。图中链路1为管控链路，Fleet实例管理关联集群Kubernetes服务的开放与...
XGBoost预测
XGBoost算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的易用性和鲁棒性，被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域，该算法支持分类和回归。XGBoost预测组件是在开源社区的基础上进行包装，您可以使用该组件对XGBoost训练组件...
部署AHPA
容器服务 Kubernetes 版 支持AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性能力。AHPA可以根据历史数据进行...阿里云Prometheus监控提供一键安装AHPA组件功能，并提供开箱即用的专属监控大盘。详细信息，请参见 为AHPA开启Prometheus大盘。
部署AHPA
容器服务 Kubernetes 版 支持AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性能力。AHPA可以根据历史数据进行...阿里云Prometheus监控提供一键安装AHPA组件功能，并提供开箱即用的专属监控大盘。详细信息，请参见 为AHPA开启Prometheus大盘。
应用场景
故障演练 为不断提升产品高可用能力，通过高可用管理平台的故障演练模块，设计并规划演练计划和恢复方案，继而在演练过程中不断发现、解决容灾预案存在的问题。以此，降低产品使用过程中故障发生概率，提高故障恢复效率，进而实现产品高...
容量评估
在您思考如何优化数据库存储和规划存储空间扩容时，容量评估功能能够提供详尽的容量使用报告和预测分析，包括实时的存储使用情况，以及基于机器学习和容量算法的未来存储空间使用趋势预测，帮助您做出更明智的决策。前提条件 实例为如下...
Kubernetes集群网络规划
VPC网络规划 集群节点规模 目的 VPC规划 可用区 小于100个节点 一般性业务 单VPC 1个 任意 需要多可用区 单VPC 2个及以上 任意 对可靠性有较高要求、需要多地域 多VPC 2个及以上 容器网络规划 本文针对Flannel和Terway网络场景，规划容器...
Kubernetes集群网络规划
VPC网络规划 集群节点规模 目的 VPC规划 可用区 小于100个节点 一般性业务 单VPC 1个 任意 需要多可用区 单VPC 2个及以上 任意 对可靠性有较高要求、需要多地域 多VPC 2个及以上 容器网络规划 本文针对Flannel和Terway网络场景，规划容器...
组织规划
做好组织规划是上好云的基础，在上云之前应根据企业的实际情况做好相关的组织规划，包括企业上云的组织架构梳理、账号体系规划、权限体系规划等。梳理组织架构 企业在上云之前需要做好组织架构梳理，建立和维护用云成本意识文化，组织用云...
什么是表格存储
计费模式 描述 预留模式 根据业务提前规划硬件资源消耗后，预先购买计算能力等资源以供业务使用。此模式适用于业务峰值较为平稳，可预测的场景。同时也可以保障整体使用资源可控，避免异常流量导致的额外费用，是对于成本可控场景的更优...
常见问题
计费模式 描述 预留模式 根据业务提前规划硬件资源消耗后，预先购买计算能力等资源以供业务使用。此模式适用于业务峰值较为平稳，可预测的场景。同时也可以保障整体使用资源可控，避免异常流量导致的额外费用，是对于成本可控场景的更优...
Prophet
Prophet是Facebook开源的时间序列预测算法，适用于具有一定规律的数据。Prophet组件通过对每一行的MTable数据，进行Prophet时间序列预测，给出下一时间段的预测结果。本文为您介绍Prophet组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为...
横向预测
横向预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 聚类 簇序号-组件截图 二、参数说明 参数名称 参数...
应用场景
主机名管理 规划ECS主机名管理，使机器用途、机器信息更容易看懂，更人性化。例如，某公司（example.com）在华北2可用区E的VPC内有50台ECS机器，其中20台ECS用于官网首页、20台ECS用移动端App、10台用于内部测试环境。那么可以按照以下方式...
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