队列管理 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
在弹性队列中允许队列闲置配额资源借出给其他队列使用，实现资源出借回收、任务超发抢占等能力，以提高GPU/NPU资源的利用率。具体的任务超发、抢占资源的策略见附录详情。 物理队列 通过物理队列对GPU/NPU资源进行物理隔离，支持客户保障重点业务的资源供给，避免资源抢占。同时在物理队列下可以创建多个子逻辑队列。
IDC发布《云原生AI-加速AI工程化落地》报告，百度智能云领跑云原生AI能力 | 百度智能云
百度智能云团队利用 GPU device plugin 实现多 Pod 共享单张 GPU 卡时进行显存和算力级别的隔离，解决 AI 训练等场景中独占整张卡造成资源浪费的情况，提升了整体 GPU 资源的利用率，成本降低30%左右。同时内置 Tensorflow 、Pytorch 等多种分布式训练框架，支持一键安装，极大地降低分布式作业部署难度。
功能特性 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
作业调度 可视化作业编排，可视化拖拽将作业形成DAG，按照图的顺序依次执行。 多任务类型，支持shell ,python ,jar包,HSQL等多种类型。 自定义任务类型，支持自定义程序包。 周期性调度，月、周、天、小时、分 级别周期性调度。 单次执行，立即执行、停止。 跳过、失败重试等执行策略设置。 支持重跑、添加依赖等高级功能。
开发与调优服务工作说明书 - 服务与支持 | 百度智能云文档
技术专家主要工作内容： CDN节点调度优化：通过对客户业务的分析，对CDN节点进行优化调度，减少节点间的跳转次数，提高访问速度和成功率。 域名解析优化：对客户的域名解析进行优化，选择最优的DNS服务器和解析方式，减少域名解析的时间，提高网站访问速度。 缓存策略优化：根据客户业务特点，优化缓存策略，提高缓存命中率和访问速度，同时避免缓存带来的业务异常。
行业最佳实践 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
关系模型（参考） 维度模型（参考） 模型物化 物化数据库：EDAPDataLake 物化数据库：demo_ecommerce_db 4.数据指标 包含原子指标、衍生指标、复合指标的设计，默认为已发布状态。 Demo导入 最佳实践DEMO导入者为项目管理员角色，如果其他用户想访问项目，需要项目管理员将其添加到项目中。
策略配置 - 百度智能流量管理ITM | 百度智能云文档
常态下使用其中一个，称为“主IP”；其他IP称为“备IP”。当“主IP”无法使用时，流量自动切换至“备IP”。 配置步骤： 选择根节点规则为“优先级”。 添加所有的IP作为根节点的资源。 设置”主IP”的优先级为1，并按照切换时的优先顺序，设置”备IP”的优先级为逐步增加的值。 保存修改，并启用策略。 多活IP+负载均衡 同地域的域名有多个可用IP，常态下希望这些IP按照一定的比例同时接流量。
SHOW-ROUTINE-LOAD - Baidu Palo/Doris 使用文档
db：如不指定数据库，则默认展示当前数据库下的作业。
产品规格 - 并行文件存储PFS | 百度智能云文档
如需提高最大吞吐能力，请提工单，最高可达1.1TBps min{5000*存储容量（TB），10000000} 如需提高最大 IOPS 能力，请提工单，最高可达25000000 起步容量：50TB 扩容步长：1TB 最大容量：5PB 定价详情及计费规则请参见 ： 并行文件存储PFS产品定价页 以上性能（吞吐和 IOPS）均为并行文件存储 PFS 能提供的最大能力，若想充分发挥文件系统的最大性能，通常需要多个计算节点同时进行多线程的压力读写
数据地图 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
侧边通过数据源类型和筛选条件（数据源、数据库和标签）刷新列表。单击表进入详情可以查看表的详细信息。 支持的数据源类型包括HIVE、DORIS、MYSQL、ORACLE、SQLSERVER、CLICKHOUSE、POSTGRESQL、GREENPLUM、HANA、TIDB、DM。 基本信息 用户可以在表详情页查看表基本信息和技术信息。基本信息包括表名称、数据库等。
官渡
创新治理手段，城市治理有“智”可依 基于百度智能云云智一体技术和数字孪生时空大数据，官渡城市大脑能对全区各重点领域散布在城市各处的数据信息连动掌握分析和整合，形成对城市全域的即时分析、指挥、调度和管理，在提升城市管理敏捷感知和集中调度指挥数字化治理水平的同时，推进信息基础设施联通、网络畅通、平台贯通、数据融通，增强市域社会治理决策的科学性，提升预测预警、风险防控的精准度，充分展现了数字技术如何赋能综合态势
