理论+示例,详解GaussDB(DWS)资源管理

摘要:合理地管理和分配系统资源,是保证数据库系统稳定高效运行的关键。

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)资源管理能力介绍与应用示例》,作者: 门前一棵葡萄树 。

一、资源管理能力

1.1 概述

数据库运行过程中使用的公共资源包含:系统资源(CPU、内存、网络等)和数据库共享资源(锁、计数等)。作业运行过程中总是希望获得更多的公共资源,以获得最好的执行性能。但是公共资源的滥用可能导致数据库系统的不稳定,引发资源过载,影响高优业务的QoS(服务质量),甚至阻塞业务运行。因此,合理地管理和分配系统资源,是保证数据库系统稳定高效运行的关键。

资源管理的目标:

  • 防止资源过载,引发系统级故障;
  • 实现高优业务的优先调度,保证高优业务QoS;
  • 实现业务之间的资源隔离,防止业务之间资源争抢严重;
  • 实现业务的错峰分时调度,防止瞬时高并发影响系统稳定性;
  • 快速识别异常查询,保证正常业务稳定运行。

1.2 基本原理

资源池是一种用于对系统资源进行划分的技术,通过为资源池设置资源上限的方式,实现对其内运行作业的资源管控。资源池可以帮助系统管理员更好地管理和分配系统资源,提高系统的可用性和稳定性。

GaussDB(DWS)提供了资源管理功能,借助资源池实现业务之间的资源隔离和查询调度(不同业务路由至不同资源池)。GaussDB(DWS)支持两种路由策略:

  1. 用户-资源池:将用户关联至资源池,用户执行作业时,根据“用户-资源池”的关联关系,将作业路由至对应资源池执行。
  2. query_band负载识别:业务设置query_band(USERSET参数),根据query_band和资源池关联关系,将作业路由至对应资源池执行。

实际应用过程中,建议优先使用用户-资源池的路由方式;在用户-资源池的路由方式无法满足隔离诉求时,使用query_band负载识别实现业务隔离。

1.3 能力介绍

GaussDB(DWS)支持负载管理、资源管控、异常规则、查询过滤器以及负载计划等资源管理能力,不同的资源管理能力有不同的使用场景,实际应用中可能会用到其中1~N个资源管理能力。

1.3.1 负载管理

支持基于并发和估算内存的查询调度,防止并发过大引发资源争抢严重、导致查询堆积。多CN场景下,CN之间互相不感知负载情况,因此无法精确控制整个集群的并发和内存使用,可能触发内存不足报错。因此为保证多CN场景下的并发和内存可控,设计实现CCN用于查询的统一调度。CM在第一次集群启动时,通过集群部署形式,选择编号最小的CN作为CCN,CCN故障之后,由CM选择新的CCN进行替换。

虽然CCN管控可以实现更为精准的管控,但是CCN管控逻辑更为复杂且涉及CN-CCN间通信,通信延迟(10ms~1s之间)和复杂的管控逻辑可能导致作业性能不稳定,此外CCN还可能成为提高系统并发的瓶颈。因此设计实现“短查询加速”功能,实现对简单查询和复杂查询的分别管控。复杂查询执行时间长、内存消耗大,CCN管控对其性能影响有限;简单查询执行时间短、内存消耗小,CN管控可以降低管控对其的性能影响。CCN管控的主要目的是防止内存不足报错,因此我们根据估算内存对查询进行分类:

  • 简单查询:估算内存小于32MB;
  • 复杂查询:估算内存大于等于32MB。

为提升简单查询性能,默认情况下简单查询只进行并发控制,而不进行内存和CPU管控。实际应用场景下,优先级低的业务可能性能不敏感,而且需要精准管控其使用的CPU和内存资源,此时简单查询也需要进行资源管控。为适应更多的使用场景,短查询加速功能支持开启和关闭:

  • 开启短查询加速:简单查询在CN进行管控,复杂查询在CCN管控;
  • 关闭短查询加速:不区分简单查询和复杂查询,所有查询均在CCN进行管控。

为了便于区分,我们将CN管控称为快车道,CCN管控称为慢车道。快车道只在CN上进行并发控制,不支持内存和CPU管控;慢车道在CCN上进行并发和内存控制,同时支持CPU管控。其中,快车道并发对应资源池max_dop参数,慢车道并发对应资源池active_statements参数,慢车道内存对应资源池mem_percent参数。

1.3.2 CPU资源管控

GaussDB(DWS)基于cgroups实现了两种CPU管控能力:基于cpu.shares的共享配额管控和基于cpuset的专属限额管控。

专属限额限制资源池内作业可以使用的CPU核,隔离更为彻底,用于防止低优作业占用过多CPU,影响高优作业性能。

共享配额仅在CPU繁忙时生效,不同资源池之间按照配额比例轮询占用CPU,不同业务之间存在CPU争抢,可能影响业务性能。

1.3.3 网络管控(821以上版本支持)

GaussDB(DWS)支持基于SP+DWRR算法的网络调度与基于令牌桶的网络流控,实现资源池之间按比例的网络调度的同时,实现了网络欠佳SQL的降级与流控。

1.3.4 空间管控(非本文重点)

空间管控主要有两层目的:一是防止磁盘满,一是对业务使用磁盘空间进行限制。GaussDB(DWS)支持以下空间管控能力:

数据库只读:CM每10分钟检测一次数据盘使用率,使用率超过阈值时,设置数据库只读;使用率低于阈值时,解除数据库只读。数据库只读情况下,只允许只读作业执行。数据库只读后,通过读写事务内执行DROP/TRUNCATE清理磁盘空间: " START TRANSACTION READ WRITE;DROP/TRUNCATE TABLE;COMMIT; "。

用户空间管控:限制用户在单个CN/DN上可以使用的空间上限,根据表的属主(owner)进行管控,而不管执行插入的用户是谁。相关语法:CREATE ALTER USER xxx PERM SPACE ‘xxx G/M/K’。

Schema空间管控:提供Schema级别的单实例空间管控能力,相关语法:CREATE/ALTER SCHEMA xxx WITH PERM SPACE 'xx G/M/K'。

1.3.5 异常规则

异常规则用于预防单个作业占用资源过多、执行时间过长,防止单个作业长时间大量占用资源,导致系统整体吞吐下降、影响其他作业性能。GaussDB(DWS)支持以下异常规则:

1.3.6 查询过滤器

GaussDB(DWS)查询过滤器提供查询过滤功能,对加入黑名单的作业进行过滤,禁止执行。主要应用场景包含以下两种:

  • 异常熔断机制:配置异常规则后,作业频繁触发异常规则,对于触发异常规则次数达到阈值的查询自动加入黑名单进行过滤。
  • 紧急拦截:作业引发CORE、hang或性能大幅下降等问题时,需要紧急规避时,可以将作业加入黑名单进行过滤。

1.3.7 资源管理计划

用户在不同时间需要重点保障的业务可能不一样,每个业务所需的并发和资源在不同时间段也可能不相同,因此用户在不同时间所需的资源管理配置可能就有所不同。资源管理计划支持在指定时间自动切换资源管理配置,用户可按需创建多个资源管理计划。创建资源管理计划、配置计划生效时间并启动计划后,GaussDB(DWS)将在计划生效时间自动切换资源配置。

1.4 能力边界(注意点)

首先,需要明确的一点是资源管理不是万能的,并不是所有的资源类问题资源管理都能解决,大部分资源不足类问题资源管理基本都解决不了。 其次需要清楚资源管理有两个主要目的:其一是为了避免资源的无序使用,从而防止系统级故障的发生,同时避免查询堆积的情况出现;其二是为了实现业务之间的资源隔离,防止不同业务之间因为资源争抢而导致高优业务性能下降,从而影响高优业务的QoS。明确了以上几点,我们再来看资源管理能干什么、不能干什么,可能就更好理解了:

  1. 资源管理可以对业务并发进行限制,实现流量削峰。但是限制并发也就意味着吞吐量的下降,如果业务并发持续走高,限制并发可能导致业务运行不完,不限制并发又会影响其他业务,此时可能就需要考虑其他方法提升业务性能(扩容/升配/SQL优化)。
  2. 资源管理并不能提升系统整体吞吐量,相反,资源隔离很有可能降低系统整体吞吐。例如:应用资源管理前,CPU持续飙高在90%以上,查询堆积严重,业务运行不完。这种情况下对低优业务进行CPU限额隔离后,很有可能可以大幅降低CPU使用率;但是相应的低优业务可能大面积报错或无法完成。
  3. 资源管理可以实现资源隔离与管控,但是相较于无背景压力,隔离管控后业务性能可能还是有所损耗。例如:有些用户只对低优业务进行了CPU限额管控,而没有对高优业务进行CPU管控。此时高优业务和低优业务很可能使用相同CPU,此时CPU使用率可能不到100%、甚至不足90% 。但是相对无背景压力,同一时刻请求同一CPU的线程会更多,因此CPU调度时延也就越大。想要完成隔离CPU对性能的影响,需要对两个业务都进行CPU限额管控,但是进行限额管控后,相对无背景压力使用所有CPU性能可能也是有所下降的,此处不再展开。
  4. 资源管理并不能提升作业性能。有些用户业务并发大、资源需求高,但是系统资源却很少。业务串行可能都难以正常运行结束,此时想通过资源管理保障业务正常运行,基本是不可行的,最好的办法还是扩容/升配/SQL优化。

二、应用示例

2.1 确认业务场景

资源管理的目的是对业务进行隔离管控,因此设计资源管理方案前,首先需要确认用户业务场景:业务分类、业务优先级、业务类型、业务并发情况、业务执行时间段以及业务高峰时间段。

  • 确认业务分类,才能确定应该划分几个资源池;
  • 确认业务优先级,才能确定应该给哪个资源池多预留资源和并发;
  • 确认业务并发和业务类型,才能确定是否需要进行并发控制和异常规则;
  • 确认业务执行时间段,才能确认是否需要使用资源管理计划;
  • 确认业务高峰时间段,才能确认预留多少资源和并发合适。

为了避免过多的资源池对整体吞吐率产生负面影响,同时为了简化资源管理方案,建议将资源池数量控制在5个以下,最好是3个及以下。如果业务分类较少(3个及以下),可以为每个业务分类创建一个资源池,以便更好地进行分类管理。如果业务分类较多,可以将优先级相同的业务归为同一类,并使用同一个资源池来管理。

业务优先级一般分为以下几类:

  1. 性能敏感的高优业务:该类业务一般执行时间短、业务并发不大,对性能非常敏感,一般不接受性能抖动;
  2. 无时效性要求的低优业务:该类业务对执行性能没有要求,一般只要能出结果就行,包括但不限于:外围应用查询、自助分析业务等;
  3. 其他有一定性能要求的业务:该类业务普遍并发较大、执行时间较长,对性能有一定要求,但是可以有性能抖动,比如:标准报告、实时入库等。

2.2 明确管控诉求

确认业务场景后,下一步就需要和用户明确管控诉求。第一步确认业务场景后,其实已经可以形成初步资源管理方案,比如:应该创建几个资源池、限制低优业务并发和资源使用(限额)、是否使用资源管理计划等。

示例:

业务场景:用户业务包含:入库、查询和外部接入。其中入库和查询使用同一用户(user1),外部接入使用一个用户(user2);入库优先级略低于查询且入库不能影响查询性能,外部接入优先级很低、接受报错和长时间不出结果;入库并发较大、消耗CPU较高。

对于以上业务场景,有以下基本诉求和初步资源管理方案:

  1. 有三类业务且优先级各不相同,且各业务间有隔离管控诉求,因此需要创建3个资源池;
  2. 所有业务全部使用自建资源池,资源池进行并发控制,因此单CN并发上限(max_active_statements)可以设置一个较大值(建议300/500);
  3. 外部接入优先级低,因此考虑外部接入并发设置小一些,CPU核分配少一些,同时考虑到对其进行严格的CPU管控,因此关闭短查询加速;
  4. 入库和查询使用同一用户,因此需要用到query_band负载识别,用于区分入库和查询业务;
  5. 入库优先级略低于查询且入库不能大幅影响查询性能,因此考虑对入库和查询均进行CPU限额管控,同时关闭短查询加速;
  6. 查询估算内存可能存在偏差,当估算过大时可能导致异常排队,因此建议设置查询估算内存上限。

初步资源管理方案资源池配置如下:

单CN并发上限:max_active_statements = 300/500 ??

其中,参数值后有“??”的表示参数大小为初步预估,需要与用户沟通确认参数最终大小。

形成初步资源管理方案后,与用户针对资源管理方案进行讨论,确认管控诉求:

  1. 资源池:确认资源池数量是否合适,业务与资源池对应关系是否合适(可能存在多个业务对应一个资源池的情况);
  2. 并发控制:各业务是否需要并发控制,并发上限是否合适;(资源管理上线前并发上限较难预估,一般前期会给一个比较大的值,后续上线后根据实际运行效果调整)
  3. 内存管控:业务是否需要内存管控,内存大小设置是否合理;(内存资源充足、业务间内存争取不严重的场景下不需要内存管控;内存设置过小,内存管控可能导致不必要的排队,影响系统吞吐)
  4. 查询估算内存限制:可以通过TopSQL历史记录中作业估算内存和实际使用内存判断是否合理;(估算内存上限设置过小可能影响作业性能,设置过大可能因为估算偏差导致异常排队,需要综合业务性能和内存使用情况考虑)
  5. CPU管控:通过资源管理上线前,CPU使用率情况确认是否存在CPU瓶颈,同时确认后续是否有新业务上线;(存在CPU瓶颈或者后续可能上限大批新业务情况下建议提前配置好CPU管控,预防业务上线后大幅影响高优业务性能)
  6. 资源管理计划:业务高峰时间段不同的情况下,可能需要用到资源管理计划,在不同时间段重点保障不同业务;
  7. 其他管控诉求:确认用户是否有其他管控诉求,比如:设置异常规则,防止查询堆积和资源争抢严重(虽然进行了资源隔离,但是烂SQL可能影响本业务内其他作业)。

以上只是列举了常见的管控诉求讨论点,实际应用中可以多发散。

三、 配置资源管理

以上一章节中资源管理方案为例,说明如何配置资源管理方案。

3.1 配置资源池

如下图所示,以respool_select资源池为例,按照用户指南添加资源池中步骤添加资源池。名称填写“respool_select”;CPU资源选择专属限额,限额50%;内存资源限额50%;查询并发(特指慢车道并发)上限100。填写完成后点击确认,完成资源池添加。资源池操作说明详见:添加资源池、修改资源池、删除资源池。

添加资源池完成后,显示下图所示界面。刚刚配置完成的参数在资源配置标签内显示;短查询加速默认开启且不限制简单语句并发上限;中间位置显示资源池关联的异常规则,默认情况下关联有两个默认异常规则:单DN平均消耗CPU占比不超过50%,单DN算子下盘不超过数据盘的1/10,超过限制后作业报错退出;最下方显示资源池关联的用户,点击关联用户按钮将“查询用户”关联至该资源池。同理创建另外两个资源池,并将“外部接入用户”关联至respool_other资源池。

注:对于需要设置自定义异常规则的资源池,在下方异常规则标签栏点击编辑即可配置异常规则。

3.2 短查询加速配置

在资源池下拉列表中选择刚刚添加的资源池respool_select,点击短查询配置右上方的编辑,修改简单语句并发为150,修改完成后点击保存。

对于另外两个资源池,需要关闭短查询加速,在资源池下拉列表中选择对应资源池后,点击短查询配置中“短查询加速”开关,关闭短查询加速。

3.3 查询估算内存设置

查询估算内存上限暂时还不支持在界面配置,可以通过DAS执行SQL直接修改:

3.4 配置query_band

1. 修改用户入库业务,入库业务会话内设置query_band:SET query_band='Jobname=upsert';--执行业务;--作业执行完重置query_band:reset query_band;示例:

postgres=> SET query_band='Jobname=copy_upsert';
SET
postgres=> INSERT INTO t1 SELECT generate_series(1,10000);
INSERT 0 10000
postgres=> RESET query_band;
RESET

2. 配置query_band,将入库业务路由至资源池respool_upsert运行:

postgres=# SELECT * FROM gs_wlm_set_queryband_action('Jobname=copy_upsert', 'respool=respool_upsert');
 gs_wlm_set_queryband_action
-----------------------------
 t
(1 row)

3. 查询pg_queryband_action视图,确认query_band配置成功:

postgres=# select * from pg_queryband_action;
 qband | respool_id |    respool     | priority | qborder
---------------------+------------+----------------+----------+---------
 Jobname=copy_upsert | 2147483648 | respool_upsert | medium   | -1
(1 row)

4. 运行入库作业过程中,查询TopSQL实时视图,确认query_band是否生效

postgres=# SELECT username, query_band, resource_pool, substr(query, 1, 30) FROM pgxc_wlm_session_statistics WHERE query_band IS NOT NULL;
 username | query_band | resource_pool | substr
----------+---------------------+----------------+--------------------------------
 user_elk | Jobname=copy_upsert | respool_upsert | INSERT INTO t1 SELECT generate
(1 row)

3.5 其他配置

1. 需要使用资源管理计划的,可以参考资源管理计划操作配置资源管理计划。

2. GaussDB(DWS) 8.2.1及以上版本支持网络资源管控,假设三个资源池网络带宽权重配比为respool_select:respool_upsert:respool_other = 5:4:1,使用DAS执行以下SQL配置网络管控:

ALTER RESOURCE POOL respool_select WITH(WEIGHT=5);
ALTER RESOURCE POOL respool_upsert WITH(WEIGHT=4);
ALTER RESOURCE POOL respool_other WITH(WEIGHT=1);

配置示例参见下图:

假设外部接入业务运行超过20min,且网络带宽占用超过128MB降级:

CREATE EXCEPT RULE bandwidth_rule1 WITH(bandwidth=128, ELAPSEDTIME=1200, action='penalty'); -- 创建异常规则
ALTER RESOURCE POOL respool_other WITH(EXCEPT_RULE='bandwidth_rule1'); -- 将异常规则关联至资源池respool_other

配置示例参见下图:

点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

相关推荐

鸿蒙案例上新啦 | 购物、听歌、健身:15个模板带你一键激活社交娱乐

页面层级如何组织、跨页共享状态如何同步、列表与详情及个人中心如何形成稳定闭环。鸿蒙开发实践中心将这些高频消费与互动场景沉淀为可参考的标准模板,提供从业务架构到界面实现的快捷实践入口。更多实战案例欢迎前往鸿蒙开发实践中心案例中心查看并开启云端体验。

华为云官方博客 355

鸿蒙案例上新啦 | 出门打车、到家上课:25个模板带你一屏打通日常生活

如何合理拆分页面组件、如何建立单一可信的状态源、如何让用户在每一步操作中都获得明确反馈。鸿蒙开发实践中心以标准化的应用与元服务模板为入口,将清晰的业务架构与可复用的代码结构直观呈现。不妨立即挑选一个感兴趣的方向进入云端环境,从页面布局、组件封装、状态管理到路由组织,亲手跑通你的鸿蒙实战项目。

华为云官方博客 336

LakeAgent:DWS数据仓库的第二大脑,告别 “翻译式运维”,迈入智能自治时代

和普通 SQL 改写工具不同,LakeAgent 自动做多方案代价对比,主动规避负优化陷阱:补充分区键过滤实现剪枝,扫描分区由 37 收敛至 1,执行代价从 758.28 降至 113.74;未来的数据仓库,将不止能算、能存,更能看懂自己、诊断自己、理解自己。长久以来,数仓的智能都依附于人:信号需要人解读,瓶颈需要人研判,经验困在个体里,无法随底座永续生长。CPU 高、CPU 告警、CPU 诊断、CPU 使用率过高、CPU 满。语法、错误码、计费、性能调优、最佳实践、故障处置等全场景内容。

华为云官方博客 563

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:文件存储(File Storage)

• product-images(公开桶,允许公共读取):策略名称"Public read for product-images",允许SELECT,目标角色anon,策略定义bucket_id = 'product-images'。上传/删除需另配INSERT/DELETE策略,详见SQL。• product-specs(私有桶,仅认证用户访问自己的文件夹):建议拆为上传、读取、删除三条策略,策略定义均为 bucket_id = 'product-specs' 且仅限本人文件夹(详见下文 SQL)。

华为云官方博客 484

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:实时订阅与推送(Realtime)

Realtime 把数据库的每次变更同步到客户端:表里增、删、改一行,订阅者无需刷新页面或主动请求即可秒级收到。三大能力各司其职:• Postgres Changes — 监听表的 INSERT/UPDATE/DELETE,变化即通知• Broadcast — 客户端之间直接互发,适合瞬时通知、协同编辑• Presence — 跟踪频道里“谁在线”典型场景有实时数据展示(订单、库存、监控指标即时刷新)、即时通讯(消息收发、在线名单、“对方正在输入”)、协同编辑与实时通知。

华为云官方博客 474

AI Agent如何通过MCP连接到华为云RDS Supabase应用平台

Schema元数据列出所有可访问的表(按schema分组)。Schema元数据列出表的列及元数据(类型/默认值/约束)。Schema元数据列出所有约束(PK/FK/UNIQUE/CHECK/EXCLUDE)。可按schema/表/类型过滤。Schema元数据列出所有外键关系。可按schema/表过滤。Schema元数据列出所有索引及定义和大小。可按schema/表过滤。Schema元数据列出已应用的数据库迁移记录。Schema元数据列出已安装的PostgreSQL扩展。

华为云官方博客 481

华为大数据Flink让每一 CU 算力,跑出开源 5.74 倍的性能

1. 开源Apache Flink 已成为业界流计算事实标准,但在极端重负载场景下存在性能瓶颈。2. 华为大数据Flink通过多项自研深度优化,在执行计划、算子执行、状态存储三个层面构建协同的优化体系。3. Nexmark Benchmark 测试结果:整体性能提升 5.74 倍,极端重负载场景性能领先最高 18.3 倍。4. 100% 兼容 Apache Flink 1.20,业务代码零改造,无缝迁移。

华为云官方博客 385

LakeAgent实战 | 业务分析篇从一句提问到业务分析

本文以“订单金额变化”分析为例,展示LakeAgent如何通过自然语言提问,结合DataArtsStudio的数据资产与专业技能,帮助业务人员快速定位数据、生成SQL、追踪血缘、生成报告。从问题出发,逐步实现数据发现、变化洞察、原因追溯与团队协作,最终形成可复用的分析流程与企业规则,显著提升数据分析效率与一致性。

华为云官方博客 394

华为云RDS Supabase AI应用已开放公测 :30分钟搭建AI应用后端

认证、存储、实时推送、数据库API——4个后端模块,传统开发需要数周。今天,你只需要30分钟。AI创业公司的全栈开发工程师。上周老板说"下周要上线的AI对话应用,后端你来搞"——认证鉴权、数据库接口、文件存储、实时推送,每一个模块都需要数周搭建,而市场不会等你。小张打开华为云RDS Supabase,30分钟搭好认证、数据库API、对象存储,剩下的时间全用来打磨AI交互体验。基于开源Supabase+华为云RDS PostgreSQL全托管能力,为开发者提供。

华为云官方博客 402

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:数据库函数(Database Function)

上一篇介绍了 Database Data API——建表即自动生成增删改查接口,解决单表读写,但聚合统计、跨表事务、字段自动维护等逻辑已超出其能力边界。本篇推进到数据库函数(Database Function):把业务逻辑封装进数据库,前端通过 .rpc() 调用,由触发器自动响应数据变更。上一篇中,小张基于 Data API 完成了产品目录的建表与基础读写。但新需求随之而来:按分类统计产品数与价格区间、上架新品同时写产品表与定价表、产品修改后自动刷新更新时间。

华为云官方博客 467

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:创表即生成API(Database Data API)

认证、存储、实时推送、数据库API——4个后端模块,传统开发要数周。本系列逐个拆解,首篇聚焦数据库API(Database Data API):建表即得 API,无需手写后端。小张,AI创业公司的全栈工程师。老板让他做个产品目录页,展示产品与价格、支持上下架。传统做法要搭后端、写接口、配权限,工期少说1-2周;而在华为云RDS Supabase,建两张表、应用 SDK 直连,几分钟增删改查全跑通。

华为云官方博客 483

从一句话到一个能出去的链接,AI开发者空间做了什么

自行搭建的 Agent、正在使用的开源项目、团队既有的工具,都可以接入,可以通过AI创建或者手动搭建环境;华为云 AI开发者空间——面向开发者的云端一站式开发平台,做的就是把这段路接上:环境免安装,浏览器打开即为完整的 Linux 运行环境,预置的 AI 智能体开箱即用。第一个任务建议选能出结果的:做一个游戏、生成一个页面、创建一台实例,从需求走到可访问的链接,一次就能看清这个环境在做什么。沙箱是一个完整的 Linux 环境,依赖、服务、端口都是真实的,不是模拟。环境释放后,权限随之失效。

华为云官方博客 430

华为云码道配置自定义大模型,四种方式完整实操

案例介绍。

华为云官方博客 634

图数据库:实现穿透式监管的数据基座

穿透式监管标志着国企监管从“管企业”向“管资本”转型过程中的关键一跃。而图数据库正是这一跃的技术支点。从股权穿透到资金链穿透,从供应链穿透到数据穿透,华为GES图数据库正在将“穿透式监管”从理念变为可落地、可操作的实践。无论是天眼查式的全量链路查询,还是某集团财经的税务规则判断,抑或是芯片供应链式的部件风险分析,乃至通过Palantir构建决策知识图谱,其底层逻辑都是一致的——用图的力量,穿透一切形式的“隔离层”,直抵风险本质与责任核心。

华为云官方博客 668

《公共云三十问》正式收官,奔赴企业AI百场景新征程

今年6月底,公共云产业联盟重点推出《公共云三十问》专栏,以每周三问的节奏,连载十周,解读《先进公共云》白皮书,分享国计民生系列案例,旨在凝聚共识、推动落地实践。同时,专栏分析公共云在产业升级、民生福祉、科技创新、全球发展等方面的作用,梳理中国特色公共云发展路径:以普惠云拓展用云广度,以智算云提升用云深度,以自主云夯实用云厚度,以全球云打开用云跨度。这十问从专属云、行业云切入,深入政务、金融、交通、电力、钢铁、化工、油气、制造等国计民生场景,回答公共云“怎么用”。

华为云官方博客 474

开发者小技巧|IAM配置,让码道代码智能体连续30天免登录

案例介绍。

华为云官方博客 648

码道深度对接CodeArts,让需求自动落地为代码

案例介绍。

华为云官方博客 722

【公共云三十问 之三十】拥抱AI,企业如何建设面向智能体的专属云?

企业可分阶段建设覆盖开发、运行、运营及安全的一体化智能体平台——从构建一站式、高低码协同的智能体开发平台,到打造高性能、极致弹性的运行时环境,再到搭建AgentOps驱动的持续运营与运维体系,同时构建端到端、多层次的全链路安全防护体系。在数据湖建设方面,遵循“存量复用、平滑演进、AI导向、分步迭代”原则,分三阶段推进——打造AI多模数据湖核心能力、完成存算分离与统一元数据管理、实现闭环赋能全面支撑智能体规模化落地,在保护既有投资的前提下将传统数据平台转型为AI数据专属供给平台。

华为云官方博客 824

【公共云三十问 之二十九】国计民生之制造:制造云如何重塑数智时代的新质生产力?

平台打通软件交付的完整路径,覆盖需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、制品仓库、部署、测试等关键环节,支持大模型能力融入研发全流程,实现从需求到交付的端到端管理。通过构建“研发一朵云”,方案打破地域与组织壁垒,实现跨团队协同开发,有效缩短软件交付周期,助力工业制造企业从“传统研发”走向“敏捷研发”,加速数智化转型进程。当制造云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,公共云的社会价值将从基础设施层向生产场景层持续延伸,为新型工业化建设和制造强国战略注入源源不断的动力,重塑数智时代的中国制造新质生产力。

华为云官方博客 791

告别重复手工迁仓,码道MCP+Skill实现仓库批量迁移

案例介绍。

华为云官方博客 791

【公共云三十问 之二十八】国计民生之油气:智算云如何叩响数智时代的“地心蓝金”?

西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

华为云官方博客 613

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 664

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 526

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 515

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 291

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 576

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 688

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 464

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

华为云官方博客 381
上一篇: Kubernetes 集群管理:Kurator or Kubespray
下一篇: 详解驱动开发中内核PE结构VA与FOA转换
华为云开发者联盟
华为云开发者联盟 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄10年 72万+粉丝 5985原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值