QPS监控 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
QPS监控 概述 在边缘计算场景下，用户部署边缘应用后，可在边缘端通过「服务名+端口号」或「IP+端口号」的方式访问边缘服务，尤其是AI服务。 QPS监控是为了监控边缘服务的调用情况，方便用户对已部署服务的调用信息进行查看。下面介绍开启边缘服务QPS监控的具体操作步骤。 操作步骤 1. 创建节点 创建边缘节点，可参考节点创建相关文档，创建完成如图所示： 2.
服务等级协议SLA(V1.0) - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
服务周期总分钟数 ：按照服务周期内的总天数 ∗ 24（小时） ∗ 60（分钟）计算。 服务不可用 ：当某一分钟内，客户所有试图访问智能边缘服务的连续尝试均失败，则视为该分钟内该智能边缘服务不可用。 服务不可用总分钟数 ：在一个服务周期内，智能边缘服务不可用分钟数之和即该服务不可用分钟数。不可用时间不包括日常系统维护时间、由用户原因、第三方原因或不可抗力导致的不可用时间。
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BM-SE5资源监控 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
BM-SE5资源监控 前言 本文介绍百度智能边缘如何纳管比特大陆 SE5计算盒 ，并实现SE5的资源监控。针对SC5的操作一致。 操作指南 创建一个边缘节点，AI加速卡选择 比特大陆SE5/SC5 ，如下图所示： 进入到节点详情界面，点击 安装 ，在弹出框当中复制 节点安装命令 ，然后在边缘节点上运行。 如果SE5没有安装docker+k3s，请先安装docker+k3s。
通过AI中台直接将模型下发至边缘 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
通过AI中台直接将模型下发至边缘 本文介绍如何在AI中台导入模型，然后在AI中台模型仓库直接下发模型至边缘节点。 前提条件 有一个可用的测试边缘节点设备，本案例使用一个2核8G的 BCC云服务器 作为测试边缘节点。 按照 快速入门 教程，将测试边缘节点连接云端。 该模型是CPU模型，边缘节点Docker Runtime不能使用 nvidia ，必须使用 runc 。
通过AI中台转换模型并下发至边缘 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
通过AI中台转换模型并下发至边缘 本文介绍如何在AI中台的模型中心导入原始模型，转换成适配NVIDIA Jetson的模型文件，并下发至设备边缘。 前提条件 有一个可测试的边缘节点设备 边缘节点连接至云端 有一个模型，本实验用的是一个 图像分类模型fuild-mobilenceV2.zip 。
Jetson资源监控 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
GiB/7.59 GiB 显存、内存共享8GiB容量，此处3.64GiB实际是显存+内存 GPU GPU使用率 47.94% 云端计算值，实际使用内存/内存容量
昇腾310资源监控 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
如下所示： 边缘端与云端指标映射信息如下表所示： 边缘端 云端 数值 备注 无 编号 1 按顺序生成 Name 名称 310 Device 设备 0 Health 状态 OK Temp(C) 温度（℃） 52 Power（W） 能耗（W） 12.8 Memory-Usage(MB) 内存使用情况 2703/8192 无 内存使用率 33.00% 后端计算生成 AICore(%) 算力利用率 0%
边缘视频监控 EVS
IEC104设备接入 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
点击绑定子设备，引入子设备 点击设备右侧的配置 关联接入模版、通道、偏移、采样间隔信息 其中： 关联通道为驱动配置中添加的通道信息 点号最终偏移的最终计算方式参考下图，在此配置的为设备点号偏移，接入模板中配置的为点表点号 采样间隔为边缘侧驱动采集设备点位信息的周期 点击部署软网关，等待相关程序运行起来 查看测点 进入设备详情，查看最新测点值
