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來自:百科傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少,冷啟動等問題,傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu):現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)基于獨立同分布假設(shè),同一模型用在非獨立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。 d) 資源受限:相對云上資源的海量易獲取來自:百科
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多指標,但卻分散在各處,無法統(tǒng)一展示。 解決方案 AOM 能夠實現(xiàn)云上應(yīng)用的一站式立體化運維管理,在接入中心中可以接入業(yè)務(wù)、應(yīng)用、中間件及基礎(chǔ)資源的四層指標,在儀表盤中實現(xiàn)個性化監(jiān)控,以及通過統(tǒng)一告警入口配置告警規(guī)則,實現(xiàn)業(yè)務(wù)的日常巡檢,保障業(yè)務(wù)的正常運行。 AOM提供多場景、多層來自:專題
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