1.提供人脸私有化部署包+离线识别SDK解决方案,离线采集人脸数据,并进行活体检测,私有化部署人脸库,本地人脸比对完成身份验证,实现数据安全。 2.在医院场景增加身份认证方式,市民通过刷脸即可完成身份识别、挂号、支付结算等动作,减少排队等候时间,提高客户满意度。
Langfuse与私有网络中Agent进行关联,即可实现Agent中Traces数据的采集与上报,最多支持接入10个私有网络。 开通Langfuse服务之后,登录Langfuse的账号默认生成,暂不支持修改。
uot;/api/v1/nodes/{vk_bci_kubelet_name}/proxy/metrics/cadvisor" 2 // {vk_bci_kubelet_name} vk 的 nodeName 通过 Prometheus 采集存储 BCI实例监控指标,简单配置如下 Plain
需求场景 用户拥有1千多台设备,分布在不同城市的多个厂区,每个设备上的传感器大概每5秒采集并上传数据到 物联网核心套件 (IoT Core)或 物接入 (IoT Hub) 的 MQTT 当中作为第一个 source,一些维度信息存放在 云数据库 (RDS)作为第二个 source,在我们 BSC 中创建 SPARK_STREAM/SQL 类型的作业用于每分钟报警次数的统计,并实时将处理结果推送到 云数据库
数据回流功能,完成了 AI 应用生命周期的闭环,通过初试数据完成模型训练和服务部署,利用新采集的线上数据不断更新模型。通过该方式可以有效的解决线上数据特征漂移的问题。 当前在 BML 中,可以在视觉类应用中使用数据回流功能。
架构优化: 流日志可采集网卡流量,帮助提升数据驱动的网络运维能力,合理优化网络架构,比如分析历史网络数据,构建业务网络基准;及时发现性能瓶颈,合理扩容或流量降级;分析访问用户地域,合理拓展业务覆盖域;分析网络流量,优化网络安全策略。
需求场景 用户拥有1千多台设备,分布在不同城市的多个厂区,每个设备上的传感器大概每5秒采集并上传数据到IoT Hub。
日志系统全面升级为 结构化 JSON 格式 ,极大提升了日志采集、解析与自动化分析的效率。FTDC(全时诊断数据捕获)增加了故障熔断机制,若诊断线程失效将直接终止进程以防止风险扩大。同时, serverStatus 与 currentOp 暴露了更多关于锁粒度、网络流量与存储引擎的底层指标,为精细化运维提供了数据支撑。
架构优化: 流日志可采集网卡流量,帮助提升数据驱动的网络运维能力,合理优化网络架构,比如分析历史网络数据,构建业务网络基准;及时发现性能瓶颈,合理扩容或流量降级;分析访问用户地域,合理拓展业务覆盖域;分析网络流量,优化网络安全策略。
数据采集,提供南向数据采集模块,例如 Modbus 模块,采集与边缘边缘节点连接的关联设备的数据。 配置同步,通过系统模块,实现云端配置与边缘实时同步,云端的配置变更自动下发至边缘节点。