产品优势 在边缘节点就近响应用户请求，大大减少了回源带来的网络时延。 采用WebAssembly技术，将函数冷启动优化到5微秒，把对网络时延的影响降到最低。 相对于传统的容器技术，无需预留实例资源。 按照用户实际的使用量计费，并且精确到请求调用次数。对比传统的云虚拟机，提供了更大的资源利用率和更低的成本。 当业务流量突增时，边缘函数全网快速调度，弹性伸缩，支持全网上百万QPS的超高并发。 企业研发人员使用边缘函数部署业务时，无需关注部署地区，无需进行资源规划，彻底免去底层机器的运维和管理，释放人力成本。 核心功能 我们提供了易上手的开发者工具，丰富的编程语言生态，符合W3C标准的Service Worker API、Streams API、Web Crypto。 从而帮助企业网站在边缘节点上完成自定义鉴权、访问控制、内容改写、内容生成以及AB测试。 对比传统CDN处理流程，开发者平台在边缘节点直接处理客户的动态请求，大大减少了回源次数，分担了中心源站的计算压力。 相关术语 无服务器 Serverless 无服务器是一种云原生开发模型，可使开发人员专注构建和运行应用，而无需管理服务器。无服务器方案中仍然有服务器，但它们已从应用开发中抽离了出来。云提供商负责置备、维护和扩展服务器基础架构等例行工作。开发人员可以简单地将代码打包到容器中进行部署。部署之后，无服务器应用即可响应需求，并根据需要自动扩容。公共云提供商的无服务器产品通常通过一种事件驱动执行模型来按需计量。因此，当无服务器功能闲置时，不会产生费用。 函数即服务 FaaS 函数即服务（FaaS：Function as a service）是一种事件驱动计算执行模型。开发人员编写代码逻辑，部署到完全由平台管理的函数运行时中，然后按需执行。与BaaS不同，FaaS可让开发人员拥有更大的掌控权力，他们可以创建自定义应用，而不依赖于包含预编写服务的库。 代码则部署到全站加速平台管理的容器运行时中。具体而言，这些函数运行时具有以下特点： 无状态 让数据集成变得更加简单。 运行周期短 可以只运行非常短的时间。 事件触发 可在需要时自动运行。 这样，您只用为所需的计算能力付费，而不必管"闲置"的应用和服务器。 使用FaaS时，开发人员可以通过触发器调用无服务器应用。 触发器 用户绑定触发器和对应函数，来实现多种调用效果。目前支持HTTP触发器。 HTTP 路由 用户绑定HTTP触发器和对应函数后，访问全站加速服务中托管域名的特定路由，即可在边缘节点调用起对应函数计算逻辑。 运行时 用于在边缘节点运行用户自定义函数的安全隔离环境。函数运行时所支持的编程语言，目前支持JavaScript。 开发者工具 开发人员使用命令行工具，在本地完成函数编写，构建，灰度上线。

本小节介绍服务器安全卫士知识类常见问题。 什么是服务器安全卫士？ 服务器安全卫士专注于服务端主机的安全防护，通过对主机信息和行为进行持续监控和分析，快速精准地发现安全威胁和入侵事件，并提供灵活高效的问题解决能力，将自适应安全理念真正落地，为用户提供下一代安全检测和响应能力。 服务器安全卫士采用模块化的组织形式，通过资产清点、风险发现、入侵检测、合规基线、病毒查杀五大功能的智能集成和协同联动，实现安全的统一策略管理和快速的入侵响应能力。 服务器安全产品能解决什么问题？ 服务器安全卫士产品是一个完整的服务器安全防护系统，帮助客户建立防御检测响应预测全面安全体系。 服务器安全卫士产品能够解决防御的问题，缩小系统攻击面，提升安全等级。也能够解决如何发现黑客的问题，包括：实时黑客行为特征锚点监控，检测黑客常见入侵手段；与业务正常行为结合分析，发现系统内部异常潜伏攻击。 服务器安全卫士与漏洞扫描、Web应用防火墙有什么区别？ 防御层面不同，服务器安全卫士能从主机层面防御风险和威胁，提升系统安全指数。 安装Agent会不会对自身的业务稳定性产生影响？ 不会。 Agent是纯应用层的，不会给系统装任何的驱动，不会影响系统的稳定性。 Agent对系统是只读的，不会改写任何数据。 Agent的带宽和资源占用很小。 Agent已经通过各种业务场景长时间运行测试。

本章节主要介绍天翼云物理机的支持列表及使用限制。 支持列表 实例 支持自动化发放物理机，远程Console登录。 支持租户自主管理物理机生命周期：查询、启动、关机、重启、删除。 导出服务器列表：将租户名下的所有物理机信息，以xlsx文件的形式导出至本地。 支持一键重置密码。 支持故障重建：由于服务器硬件损坏、SDI卡损坏等原因，导致服务器无法正常使用时，可以申请服务器重建。 支持重装操作系统：物理机OS无法正常启动、操作系统中毒等场景，可以重装OS。 支持用户数据注入：通过注入脚本简化服务器配置、初始化系统等。 支持云审计，记录与物理机相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 支持主机监控，可实时获取物理机的CPU、内存、磁盘I/O等监控指标数据。 支持标签管理服务，使用标签来标识物理机，便于分类和搜索。 磁盘 支持挂载/卸载云硬盘（linux和windows均支持）。 支持挂载共享卷。 支持云硬盘动态扩容。 镜像 可以使用公共镜像、私有镜像、共享镜像发放物理机。 支持通过物理机服务器创建私有镜像。 支持通过外部镜像文件创建私有镜像。 私有镜像还支持不同帐号之间共享镜像。 网络 支持虚拟私有云、自定义VLAN网络、高速网络、IB网络，满足多种场景的需求。 创建安全组并定义安全组规则，为物理机提供安全防护。 支持绑定弹性IP，满足客户互联网访问需求。 支持绑定多张网卡，支持动态绑定网卡。

本文进行了云防火墙（原生版）产品的术语说明。 VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC），为云服务器、云容器、云数据库等云上资源构建隔离、私密的虚拟网络环境。您可以完全掌控自己的专有网络，VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络，包括创建子网、设置安全组和网络ACL、管理路由表、申请弹性公网IP和带宽等。 互联网边界防火墙 互联网边界防火墙主要用于检测互联网和云上资产间的通信流量，也称为南北向流量。 访问控制 是流量过滤规则的集合，通过防火墙的访问控制功能可以对内网的计算机进行访问限制，比如限制访问的Internet网站、限制使用的端口号，这样可以保证局域网的安全性。 黑名单规则 访问控制规则的一种。配置成功后，可对配置地址的入或出通信流量进行阻断。 白名单规则 访问控制规则的一种。配置成功后，可对配置地址的入或出通信流量进行放行。 五元组 包括源IP地址、目的IP地址、协议号、源端口、目的端口。 入侵防御 主动发现外部入侵与恶意外联等未知风险，在检测到可疑事件时，提供实时的防护与告警。如果检测到攻击，入侵防御会在攻击扩散到网络的其他地方之前阻止该恶意通信。 主动外联访问 主动外联访问是指云主机主动访问外部IP的行为，通过对主动外联访问防护，可以帮助您有效管理和控制主机外联行为。

此小节介绍云堡垒机的安全声明。 在操作CBH前请仔细阅读，避免出现网络安全事件。 账户管理 云堡垒机系统的系统管理员默认账号为 admin ，登录密码为申请实例时自定义设置的密码。 在首次登录云堡垒机系统后，请按照系统提示修改密码，否则无法进入系统运行页面。 密码管理 为充分保证安全，建议您设置的各类密码满足以下要求： 在首次登录云堡垒机系统后，请按照系统提示修改密码和配置手机号码，否则无法进入云堡垒机系统。 密码必须满足密码安全策略： 长度范围：8~32个字符，不能低于8个字符，且不能超过32 个字符。 规则要求：可设置英文大写字母（A～Z）、英文小写字母（a～z）、数字（0～9）和特殊字符，且需同时包含其中三种。 不能设置为用户名或倒序的用户名。 建议定期修改密码，以提高登录账户的安全性。 特性声明 您购买的产品、服务或特性等应受天翼云科技有限公司商业合同和条款的约束，本文档中描述的全部或部分产品、服务或特性可能不在您的购买或使用范围之内。 由于产品版本升级或其他原因，本文档内容会不定期进行更新。除非另有约定，本文档仅作为使用指导，本文档中的所有陈述、信息和建议不构成任何明示或暗示的担保。 云堡垒机支持HTTPS访问协议，不支持HTTP访问协议。 请在法律法规允许的目的和范围内使用。

介绍分布式消息服务Kafka消费组详情功能操作内容。 场景描述 当需要查询以下信息时，可通过消费组详情页面操作： 查看在线消费者列表及其订阅的主题、分区。 查看消费组订阅的主题的消息堆积详细情况。 Kafka消息堆积的场景包括以下几个： 消费者处理延迟：当消费者的处理能力不足或出现故障时，无法及时消费Kafka中的消息，导致消息堆积。这可能是由于消费者的处理逻辑复杂、处理速度慢，或者消费者的资源不足等原因引起的。 网络故障：当Kafka集群与消费者之间的网络出现故障或不稳定时，可能导致消息传输延迟或中断。这会导致消息在Kafka中堆积，等待网络恢复后才能被消费。 生产者速度超过消费者：当生产者产生消息的速度超过消费者的处理速度时，会导致消息在Kafka中堆积。这可能是由于生产者的速度过快、消费者处理能力不足或者消费者故障等原因引起的。 消费者组调整：当消费者组中的消费者发生变化，如新增或退出消费者，会触发Kafka的重平衡操作。在重平衡期间，消费者无法消费消息，导致消息堆积。这通常发生在消费者扩展或故障恢复时。 高峰期消息涌入：在某些特定的时间段或事件发生时，可能会引发大量的消息涌入Kafka，超过消费者的处理能力。这会导致消息在Kafka中堆积，直到消费者能够跟上消息的处理速度。

本节介绍如何提升登录口令的安全性以及常见系统登录口令的修改方法。 随着互联网信息化进程的不断加深，用户服务器上运行的应用服务不断增加，而大多数服务都使用账户+口令的方式进行鉴权。黑客常以暴力破解的方式去尝试登录暴露在公网上的服务，如果您设置为弱口令登录，黑客可能会非法登录您的服务器，窃取服务器数据或破坏服务器。因此，定时检查服务器中存在的弱口令问题，并及时修改为强口令对服务器安全至关重要。 弱口令带来的危害 在服务器系统中使用弱口令可能会造成以下危害： 普通账户使用的弱口令可能会被猜解或被破解工具破解，从而泄露个人隐私信息，甚至造成财产损失。 系统管理员账户弱口令可能会导致整个系统被攻击、数据库信息被窃取、业务系统瘫痪，造成所有用户信息的泄露和巨大的经济损失，甚至可能引发群体性的网络安全危害事件。 如何避免设置弱口令 服务器安全卫士提供系统弱口令和应用弱口令两类弱口令检测，可帮您快速发现主机中存在的弱口令风险，详细操作参见弱口令检测。 若检测出弱口令，可按以下规则设置复杂口令： 密码长度不少于8位 包含大小写字母、数字及特殊字符 密码不包含用户名 密码中不含连续的字母或数字 并且建议您每隔3个月更改一次口令。

导入数据 通过弹性云主机或可访问关系型数据库的设备，用相应客户端连接关系型数据库实例，将导出的SQL文件导入到关系型数据库。 说明 如果源数据库中包含触发器、存储过程、函数或事件调用，则需确保导入前设置目标数据库参数logbintrustfunctioncreatorsON。 步骤 1 登录已准备的弹性云主机，或可访问关系型数据库的设备。 步骤 2 导入表结构到关系型数据库。 mysql f h P u root p /dumpdefs.sql RDSADDRESS为关系型数据库实例的IP地址。 DBPORT为当前数据库实例的端口。 BACKUPDIR为“dumpdefs.sql”所在目录。 示例如下： mysql f h 172.16.66.198 P 3306 u root p P u root p /dumpdata.sql RDSADDRESS为关系型数据库实例的IP地址。 DBPORT为当前数据库实例的端口。 BACKUPDIR为“dumpdata.sql”所在目录。 示例如下：

AntiDDoS流量清洗功能类相关问题 AntiDDoS有何使用限制？ 提供不超过5Gbps流量的DDoS攻击防护。 对大于5Gbps的流量，系统会进行自动限流措施（正常访问流量会丢失）；对于正常业务流量超过5Gbps流量的应用，建议您购买DDoS高防服务，提升防护能力。 哪些服务可以使用AntiDDoS？ AntiDDoS流量清洗服务的防护对象为用户购买的公网IP，不区分服务。 如何使用AntiDDoS？ 购买了弹性公网IP后，即可自动开启AntiDDoS防护。 AntiDDoS能阻止哪些类型的攻击？ AntiDDoS可以轻松应对流量拥塞型攻击，精确识别连接耗尽型、慢速攻击，帮助用户防护以下攻击： Web服务器类攻击：SYN Flood攻击、HTTP Flood攻击、CC（Challenge Collapsar）攻击、慢速连接类攻击等。 游戏类攻击：UDP（User Datagram Protocol ） Flood攻击、SYN Flood、TCP（Transmission Control Protocol ）类攻击、分片攻击等。 HTTPS服务器的攻击：SSL DoS/DDoS类攻击等。 DNS服务器的各类攻击：DNS（Domain Name Server）协议栈漏洞攻击、DNS反射攻击、DNS Flood攻击、DNS CacheMiss攻击等。 攻击事件能否及时通知? 可以。在AntiDDoS界面，单击“告警通知”页签，开启告警通知。 告警通知开启后，在受到DDoS攻击时，用户会收到报警信息（短信或Email）。 当业务经常被DDoS攻击时如何处理？ 当业务经常被DDoS攻击时，容易导致公网IP被拉黑，影响业务连续性，建议购买DDoS高防服务提升防御能力。

功能名称 功能描述 资产管理 提供对资产运行状态、资产指纹、资产分类情况的查看，同时可按照主机、容器的维度查看或管理目标服务器，实现主机全量资产的统一可视管理。 包含资产概览、资产指纹管理、主机管理、容器管理功能。 漏洞管理 提供检测Linux软件漏洞、Windows系统漏洞和WebCMS漏洞、应用漏洞，帮助用户识别潜在风险。 基线检查 扫描主机系统和关键软件含有风险的配置、弱口令、口令复杂度策略。 支持的检测基线包含云安全实践和等保合规基线，且可自定义选择检测的子基线项。 支持对检测风险的修复和验证。 容器镜像安全 扫描镜像仓库与正在运行的容器镜像，发现镜像中的漏洞、恶意文件等并给出修复建议，帮助用户得到一个安全的镜像。 应用防护 为运行时的应用提供安全防御。您无需修改应用程序文件，只需将探针注入到应用程序，即可为应用提供强大的安全防护能力。 当前只支持操作系统为Linux的服务器，且仅支持Java应用接入。 网页防篡改 实时发现并拦截篡改指定目录下文件的行为，并快速获取备份的合法文件恢复被篡改的文件，从而保护网站的网页、电子文档、图片等文件不被黑客篡改和破坏。 勒索病毒防护 支持已知勒索病毒检测能力，支持自定义勒索备份恢复策略。 文件完整性管理 检查Linux系统、应用程序软件和其他组件的文件，帮助用户及时发现发生了可能遭受攻击的更改。 主机入侵检测 识别并阻止入侵主机的行为，实时检测主机内部的风险异变，检测并查杀主机中的恶意程序，识别主机中的网站后门等。 容器入侵检测 实时监控容器节点运行状态，发现挖矿、勒索等恶意程序，发现违反容器安全策略的进程运行和文件修改，以及容器逃逸等行为并给出解决方案。 白名单管理 可以通过加入告警白名单避免大量告警误报的发生，提升安全事件告警质量。将当前告警事件加入告警白名单后，当再次发生相同的告警时不再进行告警。 策略管理 提供灵活的策略管理能力，可以根据需要自定义安全检测规则，并可以为不同的主机组或主机/容器应用不同的策略，以满足不同应用场景的主机/容器安全需求。 安全配置 提供配置常用登录地、常用登录IP、SSH登录IP白名单，恶意程序自动隔离查杀功能，满足不同应用场景的主机/容器安全需求。

本章节主要介绍物理机实例概述。 实例概述 物理机实例即您创建的一台物理机服务器。不同实例类型提供不同的计算能力、存储空间、网络性能，您可以基于业务需求选择不同类型的实例。当天翼云向您交付一个实例时，您将获得这台服务器完整的控制权限，包括开机、关机、带内管理等。 实例类型 目前天翼云提供的物理机CPU，均为x86架构，根据业务需求选购不同配置的物理机服务器。 x86 V4实例（CPU采用Intel Broadwell架构） x86 V5实例（CPU采用Intel Skylake架构） x86 V6实例（CPU采用Intel Cascade Lake架构） 其他说明 基于本地盘的物理机服务器，系统盘默认RAID 1，数据盘默认直通盘。如果需要更改数据盘RAID配置，可以联系管理员变更。系统盘RAID不支持变配。 常用的RAID级别 RAID 0 RAID 0又称为条带化（Stripe）或分条（Striping），代表了所有RAID级别中最高的存储性能。RAID 0提高存储性能的原理是把连续的数据分散到多个硬盘上存取。这样，当系统有数据请求时就可以在多个硬盘上并行执行，每个硬盘执行属于它自己的那部分数据请求。这种数据上的并行操作可以充分利用总线的带宽，显著提高硬盘整体读写性能。但由于其没有数据冗余，无法保护数据的安全性，只能适用于I/O要求高，但数据安全性要求低的场合。 图1 RAID 0数据存储原理 RAID 1 RAID 1又称镜像（Mirror或Mirroring），即每个工作盘都有一个镜像盘，每次写数据时必须同时写入镜像盘，读数据时同时从工作盘和镜像盘读出。当更换故障盘后，数据可以重构，恢复工作盘正确数据。RAID 1可靠性高，但其有效容量减小到总容量一半以下，因此常用于对容错要求较高的应用场合，如财政、金融等领域。 图2 RAID 1数据存储原理 RAID 5 RAID 5是一种存储性能、数据安全和存储成本兼顾的存储解决方案。为保障存储数据的可靠性，采用循环冗余校验方式，并将校验数据分散存储在RAID的各成员盘上。当RAID的某个成员盘出现故障时，通过其他成员盘上的数据可以重新构建故障硬盘上的数据。RAID 5既适用于大数据量的操作，也适用于各种小数据的事务处理，是一种快速、大容量和容错分布合理的磁盘阵列。 图3 RAID 5数据存储原理 其中，PA为A0、A1和A2的奇偶校验信息，PB为B0、B1和B2的奇偶校验信息，以此类推。 RAID 6 在RAID 5的基础上，RAID 6增加了第二个独立的奇偶校验信息块。两个独立的奇偶系统使用不同的算法，数据的可靠性非常高，即使两块磁盘同时失效也不会影响数据的使用。但RAID 6需要分配给奇偶校验信息更大的磁盘空间，相对于RAID 5有更大的“写损失”，因此“写性能”较差。 图4 RAID 6数据存储原理 其中，PA为A0、A1和A2的第一个校验信息块，QA为第二个校验信息块；PB为B0、B1和B2的第一个校验信息块，QB为第二个校验信息块，以此类推。 RAID 10 RAID 10是将镜像和条带进行两级组合的RAID级别，即RAID 0＋RAID 1的组合形式，第一级是RAID 1，第二级是RAID 0。RAID 10是存储性能和数据安全兼顾的方案。它在提供与RAID 1一样的数据安全保障的同时，也提供了与RAID 0近似的存储性能。 图5 RAID 10数据存储原理 RAID 50 RAID 50被称为镜像阵列条带，即RAID 5 + RAID 0的组合形式。像RAID 0一样，数据被分区成条带，在同一时间内向多块磁盘写入；像RAID 5一样，也是以数据的校验位来保证数据的安全，且校验条带均匀分布在各个磁盘上。 图6 RAID 50数据存储原理 其中，PA为A0、A1和A2的奇偶校验信息，PB为B0、B1和B2的奇偶校验信息，以此类推。 RAID 60 RAID 60同RAID 50类似，数据采用镜像阵列条带分布方式，即RAID 6 + RAID 0的组合形式。像RAID 0一样，数据被分区成条带，在同一时间内向多块磁盘写入；像RAID 6一样，以两个数据校验模块来保证数据的安全，且校验条带均匀分布在各个磁盘上。 图7 RAID 60数据存储原理 其中，PA为A0、A1和A2的第一个校验信息块，QA为第二个校验信息块；PB为B0、B1和B2的第一个校验信息块，QB为第二个校验信息块，以此类推。

本章主要介绍告警降噪 概述 AOM提供告警降噪功能，您可以在发送告警通知前按告警降噪规则对告警进行处理，处理完成后再发送通知，避免产生告警风暴。该功能目前仅支持广州4资源池。 告警降噪功能分为分组、去重、抑制、静默四部分。 去重为内置策略，服务后台会自动检验告警内容是否一致实现去重的效果，用户无需手动创建规则。 告警降噪流程图 分组、抑制、静默需手动创建规则，创建方式见下方文档说明。 说明 此模块只作用于消息通知部分，所有触发的告警和事件都可在告警、事件页面查看。 创建分组规则 使用分组规则，您可以从告警中筛选出满足条件的告警子集，然后按分组条件对告警子集分组，告警触发时同组告警会被汇聚在一起发送一条通知。 当分组条件设为“告警级别等于紧急”时，表示系统会先根据分组条件从告警中过滤出满足告警级别为紧急的告警子集，然后根据通知合并方式对告警子集合并，合并后的告警可以关联行动规则，触发告警通知。 分组流程 创建分组规则 用户最多可创建100条分组规则。 步骤 1 在左侧导航栏中选择“告警 > 告警降噪”。 步骤 2 在“分组规则”页签下单击 “创建分组规则”，设置规则名称、分组条件等信息。 创建分组规则 分组规则参数说明 类别 参数名称 说明 ::: 规则名称 分组规则的名称。名称只能由大小写字母、数字、下划线组成，且不能以下划线开头和结尾，最多不能超过100个字符。 描述 分组规则的描述。最多不能超过1024个字符。 告警分组规则 分组条件 根据设置的条件对告警过滤，筛选出符合分组条件的告警，并为符合分组条件的告警设置告警行动规则。 分组条件最多可设置10个并行条件，每个并行条件下最多可设置10个串行条件，每个并行条件下可设置一个或多个告警行动规则。 多个串行条件之间是“和”的关系，多个并行条件之间是“或”的关系，告警需满足其中一个并行条件下的所有的串行条件。 例如一个并行条件下设置了三个串行条件，依次为“告警级别等于紧急”、“告警级别等于重要”、“告警源等于AOM”，则告警级别为紧急和重要的AOM告警会被筛选出来，并根据设置的告警行动规则执行告警通知操作。 告警合并规则 通知合并方式 根据指定字段对分组后的告警合并，合并在一组的告警会被汇聚在一起发送一条通知。 合并方式包括： 按告警源 按告警源 + 严重度 按告警源 + 所有标签 告警合并规则 首次等待 首次创建告警合并集合后，等待多久发送第一次告警通知。通常设置为秒级别的时间，便于告警合并后再发送，避免告警风暴。 取值范围：0s10min，推荐设置为 15s。 告警合并规则 变化等待 合并集合内的告警数据发生变化后，等待多久发送告警通知。通常设置为分钟级别的时间。如果您需要尽快收到告警通知，也可设置为秒级时间。 此处的变化是指新增告警或告警状态改变。 取值范围：5s30min，推荐设置为60s。 告警合并规则 重复等待 合并集合内的告警数据重复后，等待多久发送告警通知。通常设置为小时级别的时间。 此处的重复是指无新增告警和状态变化，仅其他属性（例如标题、内容等）改变。 取值范围：0min15day，推荐设置为1h。 步骤 3 设置完成后，单击“立即创建”，完成分组规则创建。

观察弹性伸缩过程 首先查看CCE集群中刚才新建的节点池情况，初始状态节点池中有1个节点。 说明 本实践中的压测、工作负载和节点等相关指标值仅为参考示例。 查看HPA策略，因为之前已进行过连通性测试，可以看到目标负载busyphp的指标（CPU使用率）为16% 通过如下命令开始打压，其中{ip:port}为负载的访问地址，可以在busyphp负载的详情页中查询。 wrk t10 c1000 d1200s 说明 上述压测命令中的并发数、连接数、持续时间仅为示例，请根据节点规格等参数进行合理的设置。 观察工作负载的伸缩过程。 可以看到第二行开始负载的CPU使用率达到99%，超过了目标值，此时触发了工作负载的弹性伸缩，将负载扩容为2个副本/Pod，随后的几分钟内，CPU使用并未下降，这是因为虽然工作负载进行了扩容，但新创建的Pod并不一定创建成功，一般是因为资源不足Pod处于Pending状态，此时需同步进行节点扩容。 如下图所示，工作负载的副本数已通过动态扩容达到8，但因为没有充足的vCPU和内存资源，会被k8s集群标记为“实例调度失败”。 之后工作负载CPU使用率一直保持在99%以上，工作负载持续进行扩容，副本数从2个扩容到4个，再扩容到8个最后扩容至12个。观察负载和HPA策略的详情，从事件中可以看到负载的扩容的过程和策略生效的时间线，如下所示。 与此同时，查看节点池中的节点数量，发现在刚才工作负载扩容的同时，节点数量也扩容了。在CCE控制台中可以看到伸缩历史，节点数量会根据CA及autoscaler策略，通过判断Pod的Pending状态进行扩容。 另外还可以看到CA策略也执行了一次，当集群中CPU分配率大于70%，将节点池中节点数量从2扩容到了3。 本例中节点扩容机制具体是这样： •Pod数量变为4后，由于没有资源，Pod处于Pending状态，触发了autoscaler默认的扩容策略，将节点数量进行增加。 •同时因为集群中CPU分配率大于70%，触发了CA策略，从而将节点数增加一个，从控制台上伸缩历史可以看出来。根据分配率扩容，可以保证集群一直处于资源充足的状态。 本例中启动压测时设置了压力持续时间，因此当压测工具停止打压后，观察负载Pod数量。CPU负载快速下降，工作负载开始缩容，工作负载副本数也快速由12缩容至2个，最后恢复到1个副本。 观察负载和HPA策略的详情，从事件中可以看到负载的缩容过程和策略生效的时间线，在控制台中同样可以看到HPA策略生效历史。 再继续观察，会看到节点池中的节点数量会被不断缩容。 最终，节点池节点数量将稳定在2。 这里节点没有继续被缩容，是因为节点池中这两个节点都存在namespace为kubesystem的Pod（且不是DaemonSets创建的Pod）。关于节点在什么情况下不会被缩容请参考CCE帮助中心 > 弹性伸缩 > 集群/节点弹性伸缩 > 节点伸缩原理。 如需继续缩容，可编辑节点池，手动减少其节点数量。

分类 对象 使用限制 仪表盘 仪表盘 1个区域中最多可创建50个仪表盘。 仪表盘 仪表盘中的图表 1个仪表盘中最多可添加20个图表。 仪表盘 仪表盘中图表可选资源、阈值规则、组件或主机的个数 1个曲线图中最多可添加100个资源，且资源可跨集群选择。 1个数字图只能添加1个资源。 1个阈值状态图表最多可添加10个阈值规则。 1个主机状态图表最多可添加10个主机。 1个组件状态图表最多可添加10个组件。 指标 指标数据 基础规格：指标数据最多保存7天。 指标 指标项 资源（例如，集群、组件、主机等）被删除后，其关联的指标项在数据库中最多保存30天。 指标 维度 每个指标的维度最多为20个。 指标 指标查询接口 单次最大可同时查询20个指标。 指标 统计周期 最大统计周期为1小时。 指标 单次查询返回指标数据 单个指标单次查询最大返回1440个数据点。 指标 上报自定义指标 单次请求数据最大不能超过40KB。 指标 应用指标 JOB指标 每个主机的容器个数超过1000个时，ICAgent将停止采集该主机应用指标，并发送“ICAgent停止采集应用指标”告警（告警ID：34105）。 每个主机的容器个数缩减到1000个以内时，ICAgent将恢复该主机应用指标采集，并清除“ICAgent停止采集应用指标”告警 。 由于JOB在完成任务之后，会自动退出。如果您需要监控JOB指标，要保证存活时间大于90秒才能采集到指标数据。 指标 采集器资源消耗 采集器在采集基础指标时的资源消耗情况和容器、进程数等因素有关，在未运行任何业务的VM上，采集器将消耗30M内存、1% CPU。为保证采集可靠性，单节点上运行的容器个数应小于1000。 阈值规则 阈值规则 一个项目下最多可创建1000个阈值规则。 阈值规则 发送通知可选择主题数 每个阈值规则最多可选择5个主题。 日志 单条日志大小 每条日志最大10KB，超出后ICAgent将不会采集该条日志，即该条日志会被丢弃 日志 日志流量 每个租户在每个Region的日志流量不能超过10MB/s。如果超过10MB/s，则可能导致日志丢失。 日志 历史日志 历史日志存储空间免费额度为500MB 日志 日志文件 只支持采集文本类型日志文件，不支持采集其他类型日志文件（例如二进制文件）。 日志 每个通过卷挂载日志的路径下，ICAgent最多采集20个日志文件。 日志 每个ICAgent最多采集1000个容器标准输出日志文件，容器标准输出日志只支持jsonfile类型。 日志 采集日志文件的资源消耗 日志文件采集采集时消耗的资源和日志量、文件个数及网络带宽、backend服务处理能力等多种因素强相关。 日志 日志丢失 采集器使用多种机制保证日志采集的可靠性，尽可能保证数据不丢失，但在如下场景可能导致日志丢失。 日志文件未使用CCE提供的logPolicy轮转策略。 日志文件轮转速度过快，如1秒轮转一次。 系统安全设置或syslog自身原因导致无法转发日志。 容器运行时间过短，例如小于30s。 单节点总日志产生速度过快，超过了单节点网络发送带宽或日志采集速度，建议单节点总日志产生速度<5M/s。 日志 日志丢弃 当单行日志长度超过10240字节时，此行会被丢弃。 日志 日志重复 当采集器被重启后，重启时间点附近可能会产生一定的数据重复。 日志 统计规则 一个日志桶下最多可创建5条统计规则。 告警中心 告警 您最多可查询最近30天的告警。 告警中心 事件 您最多可查询最近30天的事件。

本文介绍了MySQL主备复制原理。 MySQL主备复制原理说明 MySQL复制是基于复制源服务器在其二进制日志(下称binlog)中跟踪对其数据库的所有更改(增、删、改等)。binlog作为从服务器启动那一刻起修改数据库结构或内容(数据)的所有事件的书面记录。通常，SELECT不记录语句是因为它们既不修改数据库结构也不修改数据本身。 连接到源的每个副本都请求binlog的副本。也就是说，它从源中拉取数据，而不是源将数据推送到副本。副本还执行它接收到的binlog中的事件。这具有重复原始更改的效果，就像它们在源上所做的一样。创建表或修改其结构，并根据最初在源上所做的更改插入、删除和更新数据。 因为每个副本都是独立的，所以来自源的binlog的更改的重播独立发生在连接到源的每个副本上。此外，因为每个副本仅通过从源请求它来接收binlog的副本，副本能够按照自己的节奏读取和更新数据库的副本，并且可以随意启动和停止复制过程而不会影响在源端或副本端更新到最新数据库状态的能力。 主备复制流程说明： 1. 主库节点中每当有数据进行DML操作时，事务会按照binlog格式将DML操作以event的形式写入到主节点的binlog中。DML包括：Insert, Delete, Update等。 2. 备库节点连接主库节点时，有多少个备节点就会创建多少个binlog dump线程。 3. 当主库节点的binlog发生变化时，binlog dump线程会通知备节点(若多个备库则通知所有备节点)，并将相应的binlog内容推送给备库节点。 4. 备库节点的I/O thread进程收到binlog后，会将日志包含的内容写入本地中继日志(下称relay log)。 5. 备库节点的SQL thread会读取I/O thread写入的relay log并根据relay log中记录的event内容生成相应的DML语句，回放入备库中，完成整个主备复制流程。 主要源码说明： / The pseudo code to compute SecondsBehindMaster: 信息来自源码sql/rplreplica.cc if (SQL thread is running) //如果SQL thread启动 { if (SQL thread processed all the available relay log) ​ //当IO thread拉取主库binlog的位置和SQL thread应用的relay log相对于主库binlog的位置相等时 ​ { ​ if (IO thread is running) ​ //如果IO thread启动，设置延迟为0 ​ print 0; ​ else ​ //如果未启动，设置延迟为NULL ​ print NULL; ​ } ​ else ​ //如果SQL thread没有应用完所有IO thread写入的event时，需要计算SecondsBehindMaster ​ compute SecondsBehindMaster; } else ​ //如果SQL thread也没启动，则设置为NULL ​ print NULL; / SecondsBehindMaster的计算公式：SecondsBehindMaster time(0) lastmastertimestamp clockdiffwithmaster。 公式变量解释： 1. time(0)：当前备库节点服务器的系统时间。 2. lastmastertimestamp：备库节点在回放relay log中的event过程中的计算和更新，该变量可理解为备库节点SQL thread处理中事务在主库节点中的执行时间。 3. clockdiffwithmaster：备库节点的系统时间和主库节点服务器系统时间的差值，一般为0。如果主备节点系统时间不一致，那计算出的备库节点复制时延会不准确。 综上所述：SecondsBehindMaster 当前备库节点服务器的系统时间 备库节点SQL线程处理中事务在主库节点的执行时间 备库节点的系统时间和主库节点服务器系统时间的差值。

BE 应用可使用 02 共 3 个核心 2. 增加 LS 应用负载 当 LS 应用 CPU 负载增加时（例如从 10% 增加到 90% ） 系统自动调整 BE 应用的 cpuset 范围 3. 观察 BE 应用 CPU 被压制 plaintext $ kubectl n koordinatorsystem exec ti bash $ cat /hostcgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepodsbesteffort.slice/cpuset.cpus 01 BE 应用被压制，CPU 使用范围减少为 01 共 2 个核心 常见问题 超卖调度相关 为什么开启超卖后，某些 BE 应用仍无法调度？ 1、检查是否正确绑定了 BE 优先级。 2、确认混部调度器已启用并正常运行。 3、节点可能存在其他资源（如内存）限制。 超卖比例如何确定？ 1、统根据历史负载和配置自动计算合理的超卖比例。 2、默认配置已适用于大多数场景，一般无需手动调整。 CPU 压制相关 BE 应用被压制后性能下降严重？ 1、属于正常现象，BE 应用设计为弹性使用剩余资源。 2、可通过调整优先级或增加节点资源来改善。 如何确认 CPU 压制是否生效？ 1、通过观察 BE 应用的 cpuset 范围变化。 2、查看 BE 应用的实际 CPU 使用率是否下降。 3、监控混部系统的事件日志。 注意 资源超卖可能导致节点负载增加，建议合理规划应用部署。 CPU 压制机制会影响 BE 应用性能，不建议将关键业务设置为 BE 优先级。 混部系统会保证 BE 应用最低资源保障，避免完全饿死。

BE 应用可使用 02 共 3 个核心 2. 增加 LS 应用负载 当 LS 应用 CPU 负载增加时（例如从 10% 增加到 90% ） 系统自动调整 BE 应用的 cpuset 范围 3. 观察 BE 应用 CPU 被压制 plaintext $ kubectl n koordinatorsystem exec ti bash $ cat /hostcgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepodsbesteffort.slice/cpuset.cpus 01 BE 应用被压制，CPU 使用范围减少为 01 共 2 个核心 常见问题 超卖调度相关 为什么开启超卖后，某些 BE 应用仍无法调度？ 1、检查是否正确绑定了 BE 优先级。 2、确认混部调度器已启用并正常运行。 3、节点可能存在其他资源（如内存）限制。 超卖比例如何确定？ 1、统根据历史负载和配置自动计算合理的超卖比例。 2、默认配置已适用于大多数场景，一般无需手动调整。 CPU 压制相关 BE 应用被压制后性能下降严重？ 1、属于正常现象，BE 应用设计为弹性使用剩余资源。 2、可通过调整优先级或增加节点资源来改善。 如何确认 CPU 压制是否生效？ 1、通过观察 BE 应用的 cpuset 范围变化。 2、查看 BE 应用的实际 CPU 使用率是否下降。 3、监控混部系统的事件日志。 注意 资源超卖可能导致节点负载增加，建议合理规划应用部署。 CPU 压制机制会影响 BE 应用性能，不建议将关键业务设置为 BE 优先级。 混部系统会保证 BE 应用最低资源保障，避免完全饿死。

本文为您介绍如何通过云搜索服务控制台进行实例变配。 Elasticsearch实例的数据随业务量发生变化时，需要动态调整各类型节点规格时，可使用变配能力。 前提条件 1. 实例处于运行中状态，没有其他正在进行的任务。 2. 节点规格暂未到达同类型最高规格上限，仍有可升配的空间。 3. 如遇变配时涉及退费/按需计费单价降低，请以页面提示及账单为准。 约束限制 当前变配功能仅支持节点规格升配。 当前不支持调整磁盘的规格。 不同类型之间，如通用型与计算型、通用型与内存型之间，暂不支持升配。 如订购时的机型已经售罄/停售，请根据页面提示订购其他在售机型。 变配过程会涉及实例节点重启，请在业务低峰期使用。 变配节点规格 1. 登录云搜索控制台，在目标扩容的实例所在行点击“更多>实例变更”。 2. 在页面上选择“变配”。 3. 根据需求，选择对应节点的变更机型，一次仅可修改一种节点类型。 4. 确认变更信息，勾选协议后点击提交；完成支付流程后，返回实例列表页。 5. 当实例状态为“处理中”时，表示实例正在变配，若实例状态变为“运行中”，则变更完成。 您可通过实例的基础信息页查看实例最新的节点情况，如遇失败，请前往事件管理页面查看原因，并提交工单由工程师配合处理。

返回结果 参数 类型 说明 url String 请求上传的url Policy String 服务端用于校验的policy XAmzAlgorithm String v4签名，哈希算法 XAmzSignature String v4签名，请求的参数签名 XAmzDate String v4签名，日期信息 XAmzCredential String v4签名，ak信息 前端使用方式如下： plaintext " method"POST" enctype"multipart/formdata"> " /> " /> " /> " /> " /> " /> " /> ​ 获取多版本对象列表 功能说明 如果桶开启了版本控制，您可以使用 listObjectVersions接口列举对象的版本，每次list操作最多返回1000个分片上传事件，简单列举对象版本代码如下。 代码示例 plaintext var params { Bucket: " ", }; s3Client.listObjectVersions(params, function (err, data) { if (err) { console.log("Error", err); } else { console.log("Success", data); } }); 请求参数 参数 类型 说明 是否必要 Bucket String 桶名称 是 MaxKeys Int 设置响应中返回的最大键数。默认值和可设置最大值均为1000 否 Prefix String 指定列出对象的键名需要包含的前缀 否 Marker String 用于在某一个具体的键名后列出对象，可指定存储桶中的任一个键名 否

本节介绍托管检测与响应服务（原生版）基础版服务内容及购买操作步骤。 购买须知 基础版提供安全托管服务，当前针对开通云等保专区、安全专区及托管服务组件的用户提供，请您提前配置相关安全产品。 购买服务后，我们的安全服务工程师将会联系您，并在整个服务周期内与您保持沟通。 一个账号仅支持购买一个基础版实例。 服务内容 持续监控安全产品（WAF、云防火墙、主机安全）事件。 提供漏洞感知，监控云主机、应用、服务脆弱性。 提供威胁情报，持续检测恶意IP、恶意域名、APT攻击等。 提供安全产品策略检查和调优，确保检测和防护效果。 提供安全产品售后管家，专人快速解决问题。 不支持退订操作。 操作步骤 1. 登录托管检测与响应服务（原生版）控制台。 2. 点击基础版“立即购买”按钮，跳转到基础版订购页面。 3. 在“产品配置”模块配置“托管云主机数”，根据客户需要托管的云主机台数，选择对应的数量。 4. 确认配置信息无误后，阅读并接受相关服务协议、服务等级协议，单击右下角“立即购买”，跳转到支付页面。 5. 在“支付”页面，请选择付款方式进行付款。 6. 付款成功后，返回托管检测与响应服务（原生版）控制台，查看订购状态。 7. 订购完成后，24小时内，我们的服务经理会与您联系。

为什么第一次请求会比较慢？ 因为函数是冷启动的，所以如果有初始化或者函数中有第一次执行比较耗时的操作，第一次请求会比较慢，后面接着的请求就会很快，因为此时容器还没有销毁。如果间隔一分钟没有请求，容器就会销毁。 如何读取函数的请求头？ 函数入口中的第一个参数里面包含请求头，您可以打印函数执行结果，从而获取想要的字段。 如下图，event为函数入口的第一个参数，headers为请求头。 为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？ 1. 函数调用过程中，运行时会解析和缓存传入的event事件, 这部分操作会消耗额外的内存。 2. 函数调用结束后，回收的内存首先会放入内部内存池中，并不一定归还给操作系统，导致内存偏高，在高并发场景下这种现象会更加明显。 函数内存超限返回“runtime memory limit exceeded”，如何查看内存占用大小？ 请在函数请求返回界面查看。 查看oom内存大小 如何定位自定义镜像执行失败“CrashLoopBackOff”的原因？ 若出现“CrashLoopBackOff: The application inside the container keeps crashing”错误字段： 1. 请根据页面提示信息诊断原因。 查看执行结果 2. 请参见开发HTTP函数示例章节进行容器镜像自验证。 3. 排查镜像是否为x86 linux架构，目前仅支持x86 linux架构镜像。

本章介绍函数工作流HTTP函数的概述和优势。 概述 FunctionGraph支持两种函数类型，事件函数和HTTP函数。HTTP函数专注于优化 Web 服务场景，用户可以直接发送 HTTP 请求到 URL 触发函数执行，从而使用自己的Web服务。HTTP函数只允许创建APIG/APIC的触发器类型，其他触发器不支持。 说明 1. HTTP函数支持HTTP/1.1协议。 2. 在函数创建页面，新增一种函数类型“HTTP函数”。 3. HTTP函数执行入口需要设置为bootstrap，用户直接写启动命令，端口统一开放成8000。 4. 若运行用户JAR包，bootstrap中建议增加JVM参数Dfile.encodingutf8，否则可能会出现中文乱码。 优势 丰富的框架支持 您可以使用常见的Web 框架（例如 Nodejs Web 框架：Express、Koa）编写 Web 函数，也可以将您本地的 Web 框架服务以极小的改造量快速迁移上云。 减少请求处理环节 函数可以直接接收并处理HTTP 请求，API 网关不再需要做 json 格式转换，减少请求处理环节，提升 Web 服务性能。 编写体验舒适化 HTTP函数的编写体验更贴近编写原生 Web 服务，可以使用 Node.js 原生接口，保证和本地开发服务体验一致。 限制 HTTP函数只允许创建APIG共享版、APIG专享版、APIC的触发器类型，其他触发器不支持。 同一个函数支持绑定多个API触发器，但所有 API 都必须在一个APIG服务下。 针对http函数，用户的http响应体不超过6M。 不支持长时运行和异步调用，不支持重试。

本文将介绍如何提升登录口令的安全性以及常见服务器登录口令的修改方法。 弱口令是指密码强度低，或广泛被使用，容易被攻击者破解的口令。弱口令一旦被攻击者获取，可用来直接登录系统，读取甚至修改网站代码，使用弱口令将使得系统及服务面临非常大的风险。建议您为服务器设置复杂的登录口令，并定期提升登录口令的安全性。 背景信息 出现弱口令的原因 ： 设置的自动生成密码的方式过于简单，与弱口令检测的密码库相重合。 将同一密码用于多个子账号，会被系统判定为弱密码。 使用弱口令可能会造成以下危害 ： 对于个人用户而言，如果使用了弱口令，可能会被猜解或被破解工具破解，从而泄露个人隐私信息，甚至造成财产损失。 对于系统管理员而言，如果使用了弱口令，可能会导致整个系统被攻击、数据库信息被窃取、业务系统瘫痪，造成所有用户信息的泄露和巨大的经济损失，甚至可能引发群体性的网络安全危害事件。 检测弱口令 及时检测弱口令能够有效防止系统被攻击和信息泄露，可以提高系统的安全性。 态势感知基线检查功能，可以检查您的IAM账号/主机中是否存在高危弱口令风险。如果在您的IAM账号/主机中检测出了高危弱口令风险，建议您及时修改弱口令。具体方法请参见本文的修改常见的IAM账号弱口令、修改常见的服务器弱口令、提升口令安全IAM账号、提升口令安全主机。

漏洞扫描服务有哪些扫描 IP？ 安全体检产品需要对互联网IP进行安全扫描。如果您的服务器有相关防护措施或者限制了访问的IP，为保证体检的正常进行，建议您将以下IP地址加到白名单。 安全体检产品扫描出口IP为：117.88.244.141。 安全体检的结果应该如何处理？ 一旦安全体检完成，组织需要采取以下步骤： 1. 优先级排序：根据漏洞的严重程度和潜在影响为每个漏洞分配优先级。 2. 制定计划：创建一个具体的行动计划来修复漏洞，包括分配资源和设定修复期限。 3. 修复验证：修复后重新进行扫描，确保漏洞已被成功解决。 4. 持续监测：建立持续的安全监测机制，确保系统的安全状态。 安全体检会对业务运营产生影响吗？ 大多数现代的安全体检工具设计为尽量减少对业务运营的影响。然而，在进行安全体检时，仍然需要注意以下几点： 计划时间：选择非高峰时段进行体检，以减少对正常业务的影响。 性能考量：确保工具的使用不会导致网络拥塞或系统性能下降。 资源调配：合理安排人力资源，确保体检过程中出现问题时能够迅速响应。 安全体检可以完全防止数据泄露吗？ 虽然安全体检是预防数据泄露的重要步骤之一，但它并不能保证完全防止数据泄露。这是因为新的漏洞可能随时出现，而且安全体检工具只能检测到已知的安全问题。为了进一步增强安全性，组织还需要结合其他安全措施，例如员工培训、访问控制策略、加密技术和事件响应计划等。

报表类型 报表说明 塞班斯报表 从计划与组织、确保和控制、评估风险、综合情况四个方面，全面分析数据库安全状况。 综合分析报告 从SQL语句执行情况分析、会话连接分析、风险事件分析和SQL性能分析四个角度对数据库态势进行综合分析。 性能分析报表 从性能变化趋势、性能最差的数据库/SID、耗时最久的SQL、性能最差的SQL、执行最多的SQL五个方面对数据库的性能做出分析。 等保参考分析报表 紧密切合当前信息安全技术网络安全等级保护评测要求GB/T 284482019（以下简称“等级保护2.0”）的大趋势，针对等级保护2.0里关注的安全审计中的入侵防范、恶意代码监测、安全审计监控等进行针对性的分析和展示。 语句分析类报表 从SQL语句分析、失败语句分析、SQL语句变化趋势、审计趋势分析和执行次数最多SQL模板分析5个维度分析和展示当前语句的信息。 会话分析类报表 包含会话数量变化趋势分析、新增会话分析、并发会话分析和失败会话分析4张报表。 告警分析类报表 从告警变化趋势分析、告警来源分析、告警对象分析、规则命中分析4个维度分析当前告警的情况。 其他报表 主要分为：表分析、客户端工具分析、数据库账号分析、数据库/SID分析、数据库访问来源IP分析、数据库/实例名访问分析6张报表。 自定义报表 用户自定义创建的报表，有关自定义报表的详细信息请参考

BE 应用可使用 02 共 3 个核心 2. 增加 LS 应用负载 当 LS 应用 CPU 负载增加时（例如从 10% 增加到 90% ） 系统自动调整 BE 应用的 cpuset 范围 3. 观察 BE 应用 CPU 被压制 plaintext $ kubectl n koordinatorsystem exec ti bash $ cat /hostcgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepodsbesteffort.slice/cpuset.cpus 01 BE 应用被压制，CPU 使用范围减少为 01 共 2 个核心 常见问题 超卖调度相关 为什么开启超卖后，某些 BE 应用仍无法调度？ 1、检查是否正确绑定了 BE 优先级。 2、确认混部调度器已启用并正常运行。 3、节点可能存在其他资源（如内存）限制。 超卖比例如何确定？ 1、统根据历史负载和配置自动计算合理的超卖比例。 2、默认配置已适用于大多数场景，一般无需手动调整。 CPU 压制相关 BE 应用被压制后性能下降严重？ 1、属于正常现象，BE 应用设计为弹性使用剩余资源。 2、可通过调整优先级或增加节点资源来改善。 如何确认 CPU 压制是否生效？ 1、通过观察 BE 应用的 cpuset 范围变化。 2、查看 BE 应用的实际 CPU 使用率是否下降。 3、监控混部系统的事件日志。 注意 资源超卖可能导致节点负载增加，建议合理规划应用部署。 CPU 压制机制会影响 BE 应用性能，不建议将关键业务设置为 BE 优先级。 混部系统会保证 BE 应用最低资源保障，避免完全饿死。

配置任务 两种方法均会进入任务创建页面。 启动命令： python cd /work/share/demo/MindSpeedLLM; bash examples/llama2/pretrainllama27bmultinodes.sh; 注意 此模式下，不要打开容错训练开关！ 完成所有配置后，点击“提交”按钮，您的训练任务将被创建并开始执行。 监控任务 若训练任务成功拉起，任务状态变为运行中。 点击日志按钮，可实时查看所有节点的训练日志，支持筛选单节点日志或查看全量日志，方便定位问题。 若启动命令存在错误，任务无法正常启动，可以进入“事件”页面查看错误原因是否存在资源不足、网络超时等提示。或者检查日志中，根据具体报错情况，调整模型配置或训练脚本，并重新提交任务。 结语 通过本文档的实践操作，用户可以熟练掌握平台模型训练的关键流程，包括环境搭建、代码管理、镜像管理、数据处理、权重转换以及单机和多机训练等核心任务。在实际操作中，如果遇到任何问题，可以结合日志信息和平台提供的工具进行排查和优化。随着平台功能的持续升级和优化，相信在未来，用户将能够更加高效地完成大模型的训练任务，并不断探索和应用前沿的人工智能技术。

组件说明 安装云原生监控插件创建的Kubernetes资源，全部都创建在monitoring命名空间下。 表 云原生监控插件的组件列表 容器组件 说明 资源类型 prometheusOperator （负载名称：prometheusoperator） 根据Prometheus类型的自定义资源（Custom Resource Definition / CRDs）来部署和管理Prometheus Server，同时监控这些自定义资源事件的变化来做相应的处理，是整个系统的控制中心。 Deployment prometheus （使用本地数据存储的负载名称：prometheusserver；不使用本地数据存储的负载名称：prometheuslightweight） Prometheus监控系统的核心组件，用于指标采集和存储，支持将指标上报到AOM或第三方监控平台，开启本地存储后可将指标数据保存在本地PVC中。 StatefulSet alertmanager （负载名称：alertmanageralertmanager） 插件的告警中心，主要用于接收Prometheus发送的告警并通过去重、分组、分发等能力管理告警信息。 StatefulSet thanosSidecar 仅在高可用模式下部署。和prometheusserver运行在同一个Pod中，用于实现普罗指标数据的持久化存储。 Container thanosQuery 仅在高可用模式下部署。PromQL查询的入口，能够对来自Store或Prometheus的相同指标进行重复数据删除。 Deployment adapter （负载名称：custommetricsapiserver） 将自定义指标聚合到原生的Kubernetes API Server。 Deployment kubeStateMetrics （负载名称：kubestatemetrics） 将Prometheus的metrics数据格式转换成K8s API接口能识别的格式。kubestatemetrics组件在默认配置下，不采集K8s资源的所有labels和annotation。如需采集，请参考[采集Pod所有labels和annotations](

3.配置任务 两种方法均会进入任务创建页面。 启动命令： plaintext cd /work/share/demo/MindSpeedLLM; bash examples/llama2/pretrainllama27bmultinodes.sh; 注意 此模式下，不要打开容错训练开关！ 完成所有配置后，点击“提交”按钮，您的训练任务将被创建并开始执行。 4.监控任务 若训练任务成功拉起，任务状态变为运行中。 点击日志按钮，可实时查看所有节点的训练日志，支持筛选单节点日志或查看全量日志，方便定位问题。 若启动命令存在错误，任务无法正常启动，可以进入“事件”页面查看错误原因是否存在资源不足、网络超时等提示。或者检查日志中，根据具体报错情况，调整模型配置或训练脚本，并重新提交任务。 结语 通过本文档的实践操作，用户可以熟练掌握平台模型训练的关键流程，包括环境搭建、代码管理、镜像管理、数据处理、权重转换以及单机和多机训练等核心任务。在实际操作中，如果遇到任何问题，可以结合日志信息和平台提供的工具进行排查和优化。随着平台功能的持续升级和优化，相信在未来，用户将能够更加高效地完成大模型的训练任务，并不断探索和应用前沿的人工智能技术。

功能 相关服务 云服务器和文件系统归属于同一项目下，用于挂载共享路径实现数据共享。 弹性云主机（Elastic Cloud Server，ECS） VPC为弹性云主机构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，提升用户云中资源的安全性，简化用户的网络部署。 云服务器无法访问不在同一VPC下的文件系统，使用弹性文件服务时需将文件系统和云服务器归属于同一VPC下。 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC） IAM是支撑企业级自助的云端资源管理系统，具有用户身份管理和访问控制的功能。当企业存在多用户访问弹性文件服务时，可以使用IAM新建用户，以及控制这些用户帐号对企业名下资源具有的操作权限。 统一身份认证服务（Identity and Access Management, IAM） 文件系统的加密功能依赖于密钥管理服务。您可以使用密钥管理服务提供的密钥来加密文件系统，从而提升文件系统中数据的安全性。 数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW）的密钥管理KMS功能 当用户开通了弹性文件服务后，无需额外安装其他插件，即可在云监控查看对应服务的性能指标，包括读带宽、写带宽和读写带宽等。 云监控服务（Cloud Eye Service） 为用户提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。通过云审计服务，您可以记录与弹性文件服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）

上传第三方jar包时需要注意什么？ 请确保第三方jar包在本地JMeter工作时，位于JMeter根目录/lib/ext下。 请确保使用第三方jar包的脚本在本地可以正常运行。 导入文件的名称长度上限为64字节(含后缀)，大小上限为10M。 上传CSV文件时需要注意什么？ 请确保CSV在本地JMeter可以正常取值，使用。 请上传CSV（UTF8无BOM）格式的文件，不要上传其他格式，可能存在编码读取问题。 上传自定义安装包时需注意什么？ 必须是从apache官网直接下载得到的ZIP压缩包，或目录结构与从apache直接下载得到的ZIP压缩包完全一致的压缩包。 JMeter版本必须是5.25.4。 如果ZIP包中包含第三方插件，上传后第三方插件也会对性能测试的JMeter引擎产生影响。 为什么用JMeter软件设置请求头contenttype为utf8，请求返回正常，使用性能测试请求返回乱码？ 性能测试需要在请求头contenttype中指定utf8编码，且删除跟业务无关的请求头字段（如“AcceptEncoding: gzip”等）。 JMeter报告，为什么日志的事件日志中出现JMeter超时？ JMeter测试任务在长时间(10分钟)没有产生任何采样数据，工具会强制终止。 JMeter用例调试时，为什么在很短的时间（小于5秒）内失败，页面无数据？ 请检查JMeter测试计划所需的变量文件以及第三方jar包是否全部上传。

背景信息 在云原生和大数据成本优化的大趋势下，分布式消息Kafka引入弹性存储功能，正是为了应对传统架构中“高成本、难扩展、利用率低”的痛点。通过弹性存储能力，实现存储成本的显著下降和资源的按需使用，使企业能够以更经济的方式处理海量流数据。弹性存储能力核心优势如下： 显著降低存储成本 对象存储的费用通常仅为超高IO云盘费用的7.5%~10%，并且冷数据存储在远端只需存储一个副本。通过将不常访问的历史数据迁移到对象存储，企业可以在保留更长数据保留周期的同时，大幅降低总体拥有成本。 实现按需使用、弹性扩展 弹性存储解耦了计算与存储。对象存储具备近乎无限的扩展能力，无需预先规划容量。用户可以根据业务需求灵活延长数据保留时间（如从 7 天延长至 90 天甚至更久），而无需担心存储瓶颈。 提升资源利用率与运维效率 本地磁盘资源专注于服务高频访问的热数据，提升集群性能；冷数据由对象存储承载，减轻 Kafka服务端的存储压力。同时，减少了因存储不足而频繁扩容的运维负担。 支持更多数据应用场景 低成本的长期数据保留使得 Kafka 不仅可用于实时流处理，还可作为事件溯源、数据湖入湖前的缓冲层、合规归档等场景的统一数据平台，提升数据价值。