云监控ECS的Windows主机CPU监控数值异常
云监控中的ECS CPU监控数值如果出现为0或者负数（实际CPU使用率不是0），其他监控值都正常。这个问题主要出现在Windows的机器上，一般原因是Windows内部的性能计数器损坏了。可以通过 typeperf"\Processor(_Total)\%Processor Time"查看...
节省计划使用率覆盖率报表及购买推荐功能升级公告
本次升级内容：使用率覆盖率报表（含openapi）：统计范围变更，对使用率和覆盖率报表的数据统计范围进行了修正，屏蔽了免费试用对节省计划使用率覆盖率报表的干扰（免费试用类的节省计划不再纳入使用率报表的统计范围），统计范围内保留的...
二分类评估
预测目标与评估目标是否一致 例如，在金融场景中，训练程序预测坏人的概率，其值越大，表示样本越坏，相关指标（例如LIFT）评估的是抓坏率，此时预测目标与评估目标一致。在信用评分场景中，训练程序预测好人的概率，其值越大，表示样本越...
小程序监控
用户从打开小程序到主动关闭或超时退出小程序的过程，计为一次。累计用户 访问小程序的用户（设备 ID）数量。页面访问量 小程序所有页面的总访问次数。应用打开异常量 用户在应用中打开小程序页面时出现异常的次数。白屏率 白屏指小程序...
ECS系统事件汇总
为提高实例创建成功率，建议您：在创建实例前，查询目标地域和可用区下的ECS实例供应情况、虚拟交换机中的私网IP数量，例如调用 DescribeAvailableResource 查询。使用 弹性供应、弹性伸缩，通过扩大资源池更灵活地交付实例。ErrorDetected...
服务等级协议
以每5分钟为单位按照如下方式计算：每5分钟错误率=每5分钟失败请求数/每5分钟有效总请求数x100%注：当出现平台服务故障而无法获取失败请求数时，将通过计算前7个自然日用户每分钟请求数的平均值，用该平均值乘以故障时间，计为该情形下的...
模型配置
然后，系统分别根据 高潜验证人群、随机人群 在复购周期内的购买情况计算准确率、召回率，作为预测是否成功的量化指标：准确率：预测用户（即 高潜验证人群 或 随机人群）中的购买人数/预测用户人数 召回率：预测用户（即 高潜验证人群 或 ...
模型配置
然后，系统分别根据 高潜验证人群、随机人群 在预测周期内的购买情况计算准确率、召回率，作为推荐是否成功的量化指标：准确率：高潜验证人群 或 随机人群 的命中记录数/预测记录数 召回率：高潜验证人群 或 随机人群 的命中记录数/实际...
SLA服务等级协议
2.服 务 可用性 2.1 服 务 可用性 计 算公式 客服工作台服务可用性按服务周期统计，根据客户某一阿里云账号下客服工作台的地域分别统计服务可用性。若客户某一阿里云账号下存在相同地域的多个实例，将合并计算服务可用性。服务可用性将根据...
App端性能体验功能说明
端 指标 Android 崩溃率 ANR率 自定义异常率 卡顿率 慢启动率 OOM率 网络错误率 页面崩溃率 平均FPS 平均丢帧数 应用内H5页面慢加载率 平均首屏时间（FP）平均页面可交互时间（TTI）iOS 崩溃率 自定义异常率 卡顿率 慢启动率 OOM率 网络...
监控、诊断和故障排除
诊断错误 客户端应用程序会在请求发生错误时接收到服务端返回的相关错误信息，监控服务也会记录并显示各种错误类型请求的计数和占比。您也可以通过检查服务器端日志、客户端日志和网络日志来获取相关单个请求的详细信息。通常，响应中返回...
2020年
2020-12-31 华东2（上海）SDR转HDR 视频插帧 基于深度学习的帧率上变换，通过插帧网络合成任意时刻的视频帧，从而优化解决视频中卡顿、抖动等画质问题。2020-12-31 华东2（上海）视频插帧 图像分析处理 肋骨骨折检测 根据胸部CT成像进行...
Quick BI小计不见
问题描述 用户是用新交叉表的小计功能，发现排序之后小计不见了。问题原因 小计不可以和全局排序一起使用，会导致排序紊乱。解决方案 选择使用组内排序即可。适用于 Quick BI 小计
异常行为分析
说明 在 用户(user)/物品(item)/用户-物品对(pair)粒度下,对上下游行为计数,并统计转化率,并统计不同粒度下的异常率,以及上述统计指标的分布。上下游行为:指在事件中存在依赖关系的行为,可以有多个行为并列作为上游/下游(比如,[曝光]->...
自动故障剔除
如果单个节点的异常率超过了所有节点的平均异常率的 1.4 倍，则对该节点进行权重降级，降级的比率为 0.5。如果单个节点的异常率低于平均异常率的 1.4 倍，则对该节点进行权重恢复，恢复的比率为 1.2。权重最小降级到 1。单个服务最多降级 2...
隔离损坏的本地盘
背景信息 隔离损坏的本地盘仅支持大数据型实例，隔离损坏的本地盘系统事件包括以下事件：本地磁盘出现损坏告警（Disk:ErrorDetected）因系统维护隔离坏盘（SystemMaintenance.IsolateErrorDisk）因系统维护重启实例并隔离坏盘...
基本概念
活跃用户 启动App的用户数量，通常为启动App的设备排重计数。异常次数 App发生一个异常问题且被记录上报，计为一次异常。异常率（%）异常率=异常次数/启动次数。影响用户 一台设备发生异常，计为一个影响用户。在指定时间范围内，如果一个...
原子计数器
如果要在某些在线应用中快速进行计数操作，您可以使用原子计数器实现。使用原子计数器时，您需要将表中的某一列当成一个原子计数器，然后对该列进行原子计数操作。场景 原子计数器适用于需要快速进行计数操作的场景，例如在某些在线应用中...
原子计数器
将列当成一个原子计数器使用，对该列进行原子计数操作，可用于为某些在线应用提供实时统计功能，例如统计帖子的PV（实时浏览量）等。前提条件 已初始化Client，详情请参见 初始化。已创建数据表并写入数据。限制 只支持对整型列的列值进行...
原子计数器
将列当成一个原子计数器使用，对该列进行原子计数操作，可用于为某些在线应用提供实时统计功能，例如统计帖子的PV（实时浏览量）等。前提条件 已初始化OTSClient。具体操作，请参见 初始化OTSClient。已创建数据表并写入数据。限制 只支持...
原子计数器
将列当成一个原子计数器使用，对该列进行原子计数操作，可用于为某些在线应用提供实时统计功能，例如统计帖子的PV（实时浏览量）等。说明 从Python SDK 5.1.0以上版本开始支持原子计数器功能。前提条件 已初始化Client。具体操作，请参见 ...
原子计数器
将列当成一个原子计数器使用，对该列进行原子计数操作，可用于为某些在线应用提供实时统计功能，例如统计帖子的PV（实时浏览量）等。前提条件 已初始化Client，详情请参见 初始化。已创建数据表并写入数据。限制 只支持对整型列的列值进行...
原子计数器
将列当成一个原子计数器使用，对该列进行原子计数操作，可用于为某些在线应用提供实时统计功能，例如统计帖子的PV（实时浏览量）等。前提条件 已初始化Client，详情请参见 初始化。已创建数据表并写入数据。限制 只支持对整型列的列值进行...
推荐模板配置
如果帧率超过屏幕刷新率只会浪费图形处理的能力，因为显示设备不能以这么快的速度更新，这样超过刷新率的帧率就浪费掉了。在分辨率不变的情况下，帧率越高，则对显卡的处理能力要求越高。点播默认推荐值：25 FPS。关键帧最大间隔（一个GOP...
原子计数器
将列当成一个原子计数器使用，对该列进行原子计数操作，可用于为某些在线应用提供实时统计功能，例如统计帖子的PV（实时浏览量）等。前提条件 已初始化Client，详情请参见 初始化OTSClient。已创建数据表并写入数据。限制 只支持对整型列的...
A/B测试报表
搜索UV UserView：访问过搜索结果页的用户数 同一个用户无论访问多少次都只记1 依赖通过SDK/API搜索时，搜索请求设置user_id参数 当日进行搜索的用户数 翻页率 翻页请求占搜索PV的比例 翻页请求PV/搜索PV 翻页请求占总搜索PV的比例，衡量...
Quick BI仪表板表格如何设置分类小计？
详细信息 配置表格展示数据时，需要对某维度下各个分类数据进行汇总、平均、计数等小计，该如何设置？首先需要明确，仅新/旧交叉表支持列小计功能，明细表不支持。因为两种表计算逻辑不同，新/旧交叉表带GROUP BY，而明细表不含此逻辑。...
极氪汽车云成本精细化治理实践
但基于人工经验的资源规格配置模式存在以下局限性：为了保障线上应用的稳定性，管理员通常会预留相当数量的资源Buffer来应对上下游链路的负载波动，容器的Request配置会远高于其实际的资源利用率，导致集群资源利用率过低，造成大量资源...
业务运营报表
搜索UV UserView：访问过搜索结果页的用户数 同一个用户无论访问多少次都只记1 依赖通过SDK/API搜索时，搜索请求设置user_id参数 当日进行搜索的用户数 翻页率 翻页请求占搜索PV的比例 翻页请求PV/搜索PV 翻页请求占总搜索PV的比例，衡量...
Quick BI仪表板中看不到小计汇总功能
问题描述 Quick BI仪表板中看不到分类汇总（列小计）功能，只能看到整体汇总功能。问题原因 明细表不支持分类汇总（列小计）功能，交叉表支持小计功能。解决方案 将原来的明细表替换成交叉表，然后再进入到图表设计-样式-总计配置，即可...
基本概念
如果帧率超过屏幕刷新率只会浪费图形处理的能力，因为显示设备不能以这么快的速度更新，这样超过刷新率的帧率就浪费掉了。在分辨率不变的情况下，帧率越高，则对显卡的处理能力要求越高。关键帧间隔（GOP）GOP（Group of Pictures）是一组...
基本概念
HEVC不仅提升图像质量，同时也能达到H.264/MPEG-4 AVC两倍的压缩率（等同于同样画面质量下码率减少50%），可支持4K分辨率甚至超高画质电视，最高分辨率可达8192×4320（8K分辨率），这是目前发展的趋势。MPEG系列：由ISO（国际标准化组织）...
基本概念
HEVC不仅提升图像质量，同时也能达到H.264/MPEG-4 AVC两倍的压缩率（等同于同样画面质量下码率减少50%），可支持4K分辨率甚至超高画质电视，最高分辨率可达8192×4320（8K分辨率），这是目前发展的趋势。MPEG系列：由ISO（国际标准化组织）...
监控指标常见问题
通过监控指标发现没有明显的QPS或者RPS上涨，但是CPU使用率却突然上涨并且持续一段时间，可以通过 正在运行Query持续时长 监控指标查看是否有运行时间较长的Query，若监控指标显示有运行时长超过半个小时或者一小时的Query，说明是该Query...
在线服务与视频转码应用混部
节点CPU平均利用率：节点的CPU平均利用率反映了节点上应用在一段时间内对CPU资源的使用比率，节点CPU平均利用率越高代表物理资源使用越充分。节点CPU平均利用率指标可以通过 kubectl top node 命令获得，在实验中反映了各个混合部署模式下...
模型训练
我们提供了准确率(Precision)，召回率(Recall)，F1值作为实体抽取的评测指标。这三个值得取自范围都在 0~1 之间。简单来说，这三个值越大说明模型的性能越好。准确率（Precision）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与预测为该...
模型训练
我们提供了准确率(Precision)，召回率(Recall)，F1值作为实体抽取的评测指标。这三个值得取自范围都在 0~1 之间。简单来说，这三个值越大说明模型的性能越好。准确率（Precision）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与预测为该...
模型训练
我们提供了 精确 率（Precision），召回 率（Recall），F1值 作为实体抽取的评测指标。这三个值得取自范围都在 0~1 之间。简单来说，这三个值越大说明模型的性能越好。精确率（Precision）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与...
模型训练
我们提供了 精确率（Precision），召回率（Recall），F1值 作为实体抽取的评测指标。这三个值得取值范围都在 0~1 之间。简单来说，这三个值越大说明模型的性能越好。精确率（Precision）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与预测...
模型训练
如果您的分类问题为单标签分类问题（即每一个样本都只有一个标签与之相对应），这时“预测的总样本数”与“所有类别的总样本数”是一样的，所以整体的精确率和召回率是一样的，导致 F1 值也跟精确率和召回率一样。如果您的分类问题为多标签...
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