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- postgre 異常 內(nèi)容精選 換一換
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任務(wù)異常錯(cuò)誤信息描述 code String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息編碼 狀態(tài)碼： 408 表23 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 error Error object 提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息 表24 Error 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 message String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息描述來(lái)自：百科提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息 表32 Error 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 message String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息描述 code String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息編碼 狀態(tài)碼： 503 表33 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 error Error object 提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息來(lái)自：百科
- postgre 異常 相關(guān)內(nèi)容
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提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息 表28 Error 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 message String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息描述 code String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息編碼 狀態(tài)碼： 502 表29 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 error Error object 提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息來(lái)自：百科提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息 表33 Error 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 message String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息描述 code String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息編碼 狀態(tài)碼： 504 表34 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 error Error object 提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息來(lái)自：百科
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；如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù)，對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過(guò)AI智能算法分析各類(lèi)運(yùn)維指標(biāo)趨勢(shì)變化，提前預(yù)測(cè)潛在異常，包括指標(biāo)的增幅過(guò)高、規(guī)律變化等。 優(yōu)勢(shì) 場(chǎng)景智能識(shí)別：根據(jù)運(yùn)維指標(biāo)特征選擇算法匹配，如狀態(tài)跳變、周期異常等。 自適應(yīng)算法：當(dāng)出現(xiàn)過(guò)多告警時(shí)，自動(dòng)調(diào)整算法參數(shù)抑制告警。來(lái)自：百科![]()
Error object 否 提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息 409 error 名稱(chēng) 類(lèi)型 必選 描述 message string 否 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息描述 code string 否 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息編碼 返回碼: 500 請(qǐng)求未完成。服務(wù)異常 名稱(chēng) 類(lèi)型 必選 描述 error來(lái)自：百科![]()
出現(xiàn)的異常風(fēng)險(xiǎn)。 30、期間費(fèi)用率偏高異常 31、大部分發(fā)票頂額開(kāi)具，發(fā)票開(kāi)具金額滿(mǎn)額度明顯偏高異常。 32、農(nóng)產(chǎn)品收購(gòu)發(fā)票數(shù)量較大，抵扣異常。 33、公司賬面上沒(méi)有車(chē)輛但是大量存在加油費(fèi)等異常。 34、外埠進(jìn)項(xiàng)或銷(xiāo)項(xiàng)稅額比重嚴(yán)重過(guò)高異常。 35、增值稅專(zhuān)用發(fā)票用量變動(dòng)異常。 36、納稅人銷(xiāo)售貨物發(fā)票價(jià)格變動(dòng)異常。來(lái)自：云商店![]()
出現(xiàn)的異常風(fēng)險(xiǎn)。 30、期間費(fèi)用率偏高異常 31、大部分發(fā)票頂額開(kāi)具，發(fā)票開(kāi)具金額滿(mǎn)額度明顯偏高異常。 32、農(nóng)產(chǎn)品收購(gòu)發(fā)票數(shù)量較大，抵扣異常。 33、公司賬面上沒(méi)有車(chē)輛但是大量存在加油費(fèi)等異常。 34、外埠進(jìn)項(xiàng)或銷(xiāo)項(xiàng)稅額比重嚴(yán)重過(guò)高異常。 35、增值稅專(zhuān)用發(fā)票用量變動(dòng)異常。 36、納稅人銷(xiāo)售貨物發(fā)票價(jià)格變動(dòng)異常。來(lái)自：云商店![]()
診斷各種空間異常，并以列表形式匯總，對(duì)異常內(nèi)容和產(chǎn)生的異常表個(gè)數(shù)進(jìn)行整合，讓每個(gè)異常都清晰可見(jiàn)，而且針對(duì)每種異常還給出了相應(yīng)的優(yōu)化建議，便于用戶(hù)快速解決問(wèn)題，保障數(shù)據(jù)庫(kù)穩(wěn)定運(yùn)行。具體包含以下四個(gè)方面的內(nèi)容： 實(shí)例空間狀態(tài)：通過(guò)查看相關(guān)數(shù)據(jù)信息判斷實(shí)例是否異常，若有異常及時(shí)排查和診來(lái)自：百科![]()
w和文件暴力破解等。 異常程序檢測(cè)：檢測(cè)違反安全策略的進(jìn)程啟動(dòng)，以及挖礦，勒索，病毒木馬等惡意程序 文件異常檢測(cè)：檢測(cè)違反安全策略的文件異常訪問(wèn)，安全運(yùn)維人員可用于判斷是否有黑客入侵并篡改敏感文件 容器環(huán)境檢測(cè)：檢測(cè)容器啟動(dòng)異常、容器配置異常等容器環(huán)境異常 華為云 面向未來(lái)的智能來(lái)自：百科![]()
Serverless 函數(shù)調(diào)用出現(xiàn)異常時(shí)，華為云 APM 的分析能力能夠?qū)δ硞€(gè)請(qǐng)求進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚，實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求級(jí)別的數(shù)據(jù)聚合與分析，開(kāi)發(fā)者可以直觀地了解該請(qǐng)求在一段時(shí)間內(nèi)的耗時(shí)變化、請(qǐng)求結(jié)果等信息，快速找出異常請(qǐng)求。通過(guò)對(duì)異常請(qǐng)求的深入分析，包括異常調(diào)用信息、異常觸發(fā)時(shí)間點(diǎn)等，開(kāi)發(fā)者可以精準(zhǔn)定來(lái)自：百科![]()
w和文件暴力破解等。 異常程序檢測(cè)：檢測(cè)違反安全策略的進(jìn)程啟動(dòng)，以及挖礦，勒索，病毒木馬等惡意程序 文件異常檢測(cè)：檢測(cè)違反安全策略的文件異常訪問(wèn)，安全運(yùn)維人員可用于判斷是否有黑客入侵并篡改敏感文件 容器環(huán)境檢測(cè)：檢測(cè)容器啟動(dòng)異常、容器配置異常等容器環(huán)境異常 應(yīng)用場(chǎng)景 容器鏡像安全來(lái)自：百科![]()
圖例：環(huán)狀圖表示微服務(wù)，環(huán)按照實(shí)例數(shù)量被拆分3段，每段的顏色表示每實(shí)例的狀態(tài)，紅色表示異常，黃色表示警告，綠色表示正常。 跨應(yīng)用調(diào)用：拓?fù)鋱D支持在不同應(yīng)用服務(wù)間的調(diào)用關(guān)系，對(duì)于不同應(yīng)用之間有服務(wù)調(diào)用時(shí)，可實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用調(diào)用關(guān)系的采集并展示應(yīng)用的性能數(shù)據(jù)。 異常SQL分析：拓?fù)鋱D可以統(tǒng)計(jì)并展示數(shù)據(jù)庫(kù)或SQL語(yǔ)句的關(guān)鍵來(lái)自：百科![]()
；如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù)，對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM通過(guò)AI智能算法分析各類(lèi)運(yùn)維指標(biāo)趨勢(shì)變化，提前預(yù)測(cè)潛在異常，包括指標(biāo)的增幅過(guò)高、規(guī)律變化等。 優(yōu)勢(shì) 場(chǎng)景智能識(shí)別：根據(jù)運(yùn)維指標(biāo)特征選擇算法匹配，如狀態(tài)跳變、周期異常等。 自適應(yīng)算法：當(dāng)出現(xiàn)過(guò)多告警時(shí)，自動(dòng)調(diào)整算法參數(shù)抑制告警。來(lái)自：百科![]()
-單擊合規(guī)檢查異常模塊，系統(tǒng)將列表實(shí)時(shí)呈現(xiàn)近30天內(nèi)TOP5的合規(guī)檢查異常事件，可快速查看合規(guī)檢查詳情，如圖7所示。 列表呈現(xiàn)最近一次合規(guī)檢查中TOP的合規(guī)異常事件詳情，包括合規(guī)檢查項(xiàng)目名稱(chēng)、等級(jí)、受影響資產(chǎn)數(shù)量、發(fā)現(xiàn)時(shí)間。 若列表顯示內(nèi)容為空，表示近30天無(wú)合規(guī)異常事件。 單擊“來(lái)自：專(zhuān)題![]()
在第一時(shí)間獲取到服務(wù)的異常狀況，進(jìn)而迅速處理故障，避免造成業(yè)務(wù)損失。 應(yīng)用性能管理 典型應(yīng)用場(chǎng)景 應(yīng)用異常診斷 APM提供大型分布式應(yīng)用異常診斷能力，當(dāng)應(yīng)用出現(xiàn)崩潰或請(qǐng)求失敗時(shí)，通過(guò)應(yīng)用拓?fù)?調(diào)用鏈下鉆能力分鐘級(jí)完成問(wèn)題定位。 可視化拓?fù)洌簯?yīng)用拓?fù)渥园l(fā)現(xiàn)，異常應(yīng)用實(shí)例無(wú)處躲藏。 調(diào)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
不通、請(qǐng)求超時(shí)等，并且異常積累到一定的程度，需要停止訪問(wèn)提供者，返回一個(gè)異常或者缺省值，防止雪崩效應(yīng)。 當(dāng)微服務(wù)消費(fèi)者訪問(wèn)提供者出現(xiàn)異常，比如實(shí)例網(wǎng)絡(luò)不通、請(qǐng)求超時(shí)等，并且異常積累到一定的程度，需要停止訪問(wèn)提供者，返回一個(gè)異常或者缺省值，防止雪崩效應(yīng)。 熔斷配置示例 負(fù)載均衡 微來(lái)自：專(zhuān)題![]()
析；如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù)，對(duì)異常事務(wù)智能分析給出可能原因。 業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) APM提供故障智能診斷能力，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測(cè)應(yīng)用故障。當(dāng)URL跟蹤出現(xiàn)異常時(shí)，通過(guò)智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)，多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo)，提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征，如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu)，通過(guò)聚類(lèi)分析找到問(wèn)題根因。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
分析；如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù)，對(duì)異常事務(wù)智能分析給出可能原因。 業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) APM提供故障智能診斷能力，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測(cè)應(yīng)用故障。當(dāng)事務(wù)出現(xiàn)異常時(shí)，通過(guò)智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)，多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo)，提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征，如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu)，通來(lái)自：百科![]()
無(wú)論CPU系統(tǒng)繁忙或者空閑，該資源池上的作業(yè)都無(wú)法突破該限額配置。 異常規(guī)則 異常規(guī)則用于對(duì)資源池中用戶(hù)執(zhí)行的作業(yè)做異常控制，防止“低質(zhì)量SQL”長(zhǎng)時(shí)間占用大量資源，導(dǎo)致其他查詢(xún)阻塞或性能下降。 DWS支持的異常規(guī)則項(xiàng)包含：阻塞時(shí)間，執(zhí)行所消耗時(shí)間，所有DN上CPU總時(shí)間，檢查傾來(lái)自：專(zhuān)題
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