本文主要介绍 修改配置参数。 操作场景 分布式消息服务Kafka为实例、Topic、消费者提供了几个常用配置参数的默认值，您可以根据实际业务需求，在控制台自行修改参数值。其他在控制台未列出的配置参数，请参考Kafka配置进行修改。 1.1.0版本实例的参数都为静态参数，2.3.0/2.7版本实例的参数分为动态参数和静态参数： 动态参数：动态参数修改成功后，无需重启实例，立即生效。 静态参数：静态参数修改成功后，需要手动重启实例才能生效。 说明 部分老实例不支持修改配置参数，具体以控制台为准，此时请联系客服解决。 前提条件 Kafka实例的状态为“运行中”时，才能修改配置参数。 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 在管理控制台右上角单击，选择区域。 说明 请选择Kafka实例所在的区域。 步骤 3 在管理控制台左上角单击，选择“企业中间件”“分布式消息服务”“Kafka专享版”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 步骤 4 单击Kafka实例的名称，进入实例详情页面。 步骤 5 在“配置参数”页签，在待修改参数所在行，单击“编辑”，修改配置参数。1.1.0版本实例的参数说明如下表所示，2.3.0/2.7版本实例的参数说明如下表所示。 表动态参数说明（1.1.0版本） 参数 参数说明 参数范围 默认值 auto.create.groups.enable 是否开启自动创建消费组功能。 true/false true 表 静态参数说明（1.1.0版本） 参数 参数说明 参数范围 默认值 min.insync.replicas 当producer将acks设置为“all”(或“1”)时，此配置指定必须确认写入才能被认为成功的副本的最小数量。 1 ~ 3 1 message.max.bytes 单条消息的最大长度（单位：字节）。 0 ~ 10485760 10485760 unclean.leader.election.enable 指示是否启用不在ISR集合中的副本选为领导者作为最后的手段，即使这样做可能导致数据丢失。 true/false true connections.max.idle.ms 此参数用来指定在多少毫秒之后，关闭空闲的连接。 5000 ~ 600000 600000 log.retention.hours 日志文件最大保存时间。单位为小时。如果Topic已经设置了老化时间，则此参数对此Topic不生效。仅在Topic未设置老化时间时，此参数才对此Topic生效。 1 ~ 168 72 max.connections.per.ip 每个IP允许的最大连接数。超过此连接数的连接请求将被丢弃。 100 ~ 20000 1000 group.max.session.timeout.ms consumer允许的最大会话超时时间，单位为ms。超时时间越长，consumer就能在心跳探测周期内有更多时间处理消息，但也会使故障检测花费更长时间。 6000 ~ 1800000 1800000 default.replication.factor 自动创建Topic时的默认副本个数。 1 ~ 3 3 num.partitions 自动创建Topic时的默认分区数。 1 ~ 100 3 group.min.session.timeout.ms consumer允许的最小会话超时时间，单位为ms。超时时间越短，consumer的心跳探测越频繁，可以使故障检测更快，但会导致broker被抢占更多的资源。 6000 ~ 300000 6000 表动态参数说明（2.3.0/2.7版本） 参数 参数说明 参数范围 默认值 min.insync.replicas 当producer将acks设置为“all”(或“1”)时，此配置指定必须确认写入才能被认为成功的副本的最小数量。 1 ~ 3 1 message.max.bytes 单条消息的最大长度（单位：字节）。 0 ~ 10485760 10485760 auto.create.groups.enable 是否开启自动创建消费组功能。 true/false true max.connections.per.ip 每个IP允许的最大连接数。超过此连接数的连接请求将被丢弃。 100 ~ 20000 1000 unclean.leader.election.enable 指示是否启用不在ISR集合中的副本选为领导者作为最后的手段，即使这样做可能导致数据丢失。 true/false true 表静态参数说明（2.3.0/2.7版本） 参数 参数说明 参数范围 默认值 connections.max.idle.ms 此参数用来指定在多少毫秒之后，关闭空闲的连接。 5000 ~ 600000 600000 log.retention.hours 日志文件最大保存时间。单位为小时。如果Topic已经设置了老化时间，则此参数对此Topic不生效。仅在Topic未设置老化时间时，此参数才对此Topic生效。 1 ~ 168 72 group.max.session.timeout.ms consumer允许的最大会话超时时间，单位为ms。超时时间越长，consumer就能在心跳探测周期内有更多时间处理消息，但也会使故障检测花费更长时间。 6000 ~ 1800000 1800000 default.replication.factor 自动创建Topic时的默认副本个数。 1 ~ 3 3 num.partitions 自动创建Topic时的默认分区数。 1 ~ 100 3 group.min.session.timeout.ms consumer允许的最小会话超时时间，单位为ms。超时时间越短，consumer的心跳探测越频繁，可以使故障检测更快，但会导致broker被抢占更多的资源。 6000 ~ 300000 6000 说明 如果需要批量修改参数，单击“批量编辑”，可以一次性编辑多个动态参数或静态参数的运行值。 如果需要恢复默认值，在待修改参数后，单击“恢复默认”。 步骤 6 单击“保存”，完成参数的修改。 说明 动态参数修改成功后，无需重启实例，立即生效。 静态参数修改成功后，需要手动重启实例才能生效。

本文主要介绍概述 概述 APM Agent会周期性采集一些性能指标数据，用来衡量应用的总体健康状况。可以采集JVM、GC、服务调用、异常、外部调用、数据库访问以及其他中间件的指标调用等数据，帮助用户全面掌握应用的运行情况。 APM对指标数据的采集有严格的定义，每一种采集的数据类型对应一个采集器，比如采集java应用的JVM数据，那么对应有JVM采集器，一个采集器会采集多个指标集的数据。 采集器被部署到环境后形成监控项，在数据采集的时候监控项决定了采集的数据结构和采集行为。 采集周期：监控项具有数据采集器的周期属性。当前数据采集周期为一分钟，不支持用户调整。 监控项状态：默认为enable状态，用户可以将监控项设置为disable状态，这样Agent就不会拦截该指标数据，也不会上报数据。 采集状态：采集实例和监控项会有一个采集状态信息。如果出现采集错误，可以通过采集状态查看。常见错误是主键太多，导致客户端数据汇聚异常。 监控项类型 Agent会自动发现系统采集的插件类型，并且将采集器实例化，形成监控项。监控项是实例化在一个环境上的。 由于采集器种类较多，会导致用户区分困难。系统后台会定义一些类型，每种采集器都会归到一种类型下，这样方便用户查看数据。 根据采集器的作用可以将监控项分为以下几种类型： 接口调用：是指外部服务调用当前应用的监控类型。 基础监控：是用来监控系统性能的基础监控指标的监控类型。 异常：用来监控应用的异常信息。 外部调用：是指当前应用调用外部服务的监控类型。 数据库：是对数据库的访问进行监控。 缓存：是对Redis等缓存系统的监控，会采集指令级别的细粒度的指标数据。 web容器：是对tomcat等web容器的监控，一般会采集系统总的处理线程数，busy线程数，连接数等；用于衡量系统总的容量。 消息队列：是对kafka、RabbitMq等消息系统的监控，包含发送端和接收端的监控。在接收端的处理函数，可以产生调用链信息。 通信协议：是对websocket等通信协议的监控。

本节介绍分布式消息服务Kafka的产品规格，以便您正确理解和使用。 Kafka实例规格 （1）以下规格适用于 华东1、华北2、西南1、华南2、上海36、青岛20、长沙42、南昌5、武汉41、杭州7、西南2贵州、太原4、郑州5、西安7、呼和浩特3 节点 注意 通用型规格已调整为白名单特性，如需了解该规格参数请联系技术支持。 单机版实例面向用户体验和业务测试场景，无法保证性能和高可用。如果需要在生产环境使用Kafka实例，建议购买集群版实例。 集群版 Intel计算增强型 实例规格 代理个数 单个代理TPS 单个代理分区上限 单个代理建议主题数 单个代理建议消费组数 单个代理客户端总连接数上限 存储空间范围 单个代理流量规格（MB/S） kafka.2u4g.cluster 350 30000 250 250 20 2000 300500000GB 100 kafka.4u8g.cluster 350 100000 500 500 100 4000 300500000GB 200 kafka.8u16g.cluster 350 150000 1000 1000 150 4000 300500000GB 375 kafka.12u24g.cluster 350 200000 1500 1500 200 4000 300500000GB 625 kafka.16u32g.cluster 350 250000 2000 2000 200 4000 300500000GB 750 kafka.24u48g.cluster 350 250000 2000 2000 200 4000 300500000GB 1125 kafka.32u64g.cluster 350 250000 2000 2000 200 4000 300500000GB 1500 kafka.48u96g.cluster 350 250000 2000 2000 200 4000 300500000GB 2250 kafka.64u128g.cluster 350 250000 2000 2000 200 4000 300500000GB 3000

指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 异常 (exception，RabbitMqConsumer调用的异常信息统计。) exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常 (exception，RabbitMqConsumer调用的异常信息统计。) causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常 (exception，RabbitMqConsumer调用的异常信息统计。) count 次数 该异常的发生次数 INT SUM 异常 (exception，RabbitMqConsumer调用的异常信息统计。) message 异常消息 该异常产生的异常消息 STRING LAST 异常 (exception，RabbitMqConsumer调用的异常信息统计。) stackTrace 异常堆栈 该异常产生的堆栈信息 CLOB LAST 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） pushConsumeIdentifier identifier 推模式消费标识 ENUM LAST 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） concurrentMax 最大并发 消费消息最大并发 INT MAX 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） errorCount 错误次数 消费消息的错误次数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount Consume调用次数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount consumedMsgCount 消费消息数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） maxSingleMsgBytes 单次消费最大字节数 单次消费最大字节数 INT MAX 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） manualAckCount ack消息数 ack消息数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） rejectCount reject消息数 reject消息数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） requeueCount requeue消息数 requeue消息数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） lastError 错误信息 消费消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） maxTime 最大响应时间 消费消息的最大响应时间 INT MAX 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的消费消息数量 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） totalTime 总响应时间 消费消息的总响应时间 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） unackedMsgCount 未确认消息数(Channel) 该channel中未确认的消息数 INT LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） connection connection consumer连接信息 ENUM LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） connectionCount 当前连接数 当前连接数 INT LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） channelCount 当前Channel数 当前Channel数 INT LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） connectionCreated 创建连接数 创建连接数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） connectionClosed 销毁连接数 销毁连接数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） channelCreated 创建Channel数 创建Channel数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） channelClosed 销毁Channel数 销毁Channel数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） concurrentMax 最大并发 消费消息最大并发 INT MAX connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） errorCount 错误次数 消费消息的错误次数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount Consume调用次数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount consumedMsgCount 消费消息数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） maxSingleMsgBytes 单次消费最大字节数 单次消费最大字节数 INT MAX connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） manualAckCount ack消息数 ack消息数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） rejectCount reject消息数 reject消息数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） requeueCount requeue消息数 requeue消息数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） lastError 错误信息 消费消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） maxTime 最大响应时间 消费消息的最大响应时间 INT MAX connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的消费消息数量 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） totalTime 总响应时间 消费消息的总响应时间 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） unackedMsgCount 未确认消息数 该连接中未确认的消息数 INT LAST total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） concurrentMax 最大并发 消费消息最大并发 INT MAX total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） errorCount 错误次数 消费消息的错误次数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount Consume调用次数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount consumedMsgCount 消费消息数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） maxSingleMsgBytes 单次消费最大字节数 单次消费最大字节数 INT MAX total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） manualAckCount ack消息数 ack消息数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） rejectCount reject消息数 reject消息数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） requeueCount requeue消息数 requeue消息数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） lastError 错误信息 消费消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） maxTime 最大响应时间 消费消息的最大响应时间 INT MAX total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的消费消息数量 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） totalTime 总响应时间 消费消息的总响应时间 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） unackedMsgCount 未确认消息数 该客户端中未确认的消息数 INT LAST

用户 数据工程师A （游戏数据分析） 数据工程师B （音乐数据分析） 队列 队列A（队列使用权限） 队列B（队列使用权限） 数据（表） gameTable（表管理和使用权限） musicTable（表管理和使用权限） 数据（表） userTable（表管理和使用权限） userTable（表查询权限）

参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 队列名 产生告警的队列名。 队列指标名 产生告警的队列指标名。

本章节介绍微服务云应用平台的应用部署方式 概述 应用部署，微服务云应用平台提供了两种部署方式，即：普通发布和金丝雀发布。可以根据自己的发布需求，选择不同的部署方式。如果应用pod数量少且架构简单，可以直接选择普通发布；如果应用pod数量较多且架构复杂，可以在普通发布的基础上，设置发布批次，进行分批发布，直到全量更新完成；如果应用是Java Spring Cloud框架或者Dubbo框架的微服务，为了验证应用的正确性，可使用金丝雀发布先进行小规模测试，然后再全量更新。 应用部署 在左侧导航栏，选择容器应用实例 > 应用发布 > 应用实例。点击需要发布的应用实例进入应用实例详情页面，点击上方发布应用实例按钮。 普通发布 选择普通发布，如果发布批次设置为1，则一次性会更新所有pod。如果发布批次设置的大于1，需要再填写首批数量，第一批后更新首批数量的pod个数，后续批次会根据剩余pod数量平均分配到每个批次，依次完成更新。分批方式选择手动，每一批次更新完成后需要手动点击执行下一批。分批方式选择自动，则完成上一批次后会自动执行下一批。 注意 需要注意的是发布的应用实例pod个数需要大于1才可以进行多批发布。 金丝雀发布 选择金丝雀发布，需要设置首批数量、剩余批次和灰度规则。首先会发布首批数量的pod，符合灰度规则的流量会被路由到首批发布的pod中。观察首批发布的pod流量，验证没问题后，可点击执行下一批。若设置的自动在点击完执行下一批后后续批次都会自动执行，设置的手动则需要手动点击执行下一批才会继续执行。 注意 需要注意的是发布的应用实例pod个数需要大于1才可以选择金丝雀发布且首次发布不可使用金丝雀发布。

一键自动修复 1. 登录服务器安全卫士（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“风险管理 > 漏洞扫描”，进入漏洞扫描页面。 3. 勾选漏洞列表中所有需要修复的漏洞，单击漏洞列表左上角的“批量修复”，一键批量修复漏洞。 4. 在修复对话框中，确认待修复的漏洞数量和影响资产数量、选择修复所需软件源。 您可以在修复对话框中查看修复命令、查看影响服务器数量。软件源支持清华软件源、华为云软件源、阿里云软件源，也可以自配置软件源。若选择自配置软件源，请务必确认已在服务器上配置好对应操作系统发行版的软件源（如 yum、zypper、aptget 或 emerge 等包管理工具对应的软件源）。 5. 单击“确定”，开始自动修复漏洞。 6. 修复完成后，建议您立即重新扫描漏洞，验证修复结果。 手动修复漏洞 您可以参考漏洞详情页面的修复建议，登录服务器手动修复漏洞。 说明 漏洞修复完成后需要手动重启服务器，否则系统仍可能为您推送漏洞消息。 不同的漏洞请根据修复建议依次进行修复。 1. 登录服务器安全卫士（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“风险管理 > 漏洞扫描”，进入漏洞扫描页面。 3. 单击“漏洞名称”链接、或操作列的“查看详情”，跳转至漏洞详情页面。 4. 在漏洞详情页面可以看到漏洞修复建议。 5. 登录漏洞影响的服务器，根据修复建议进行修复。 6. 修复完成后，建议您立即重新扫描漏洞，验证修复结果。

本章节介绍微服务云应用平台产品优势 企业级元数据管理 支持企业级大规模分布式系统的研发运维，提供灵活的项目、应用分组、应用和可扩展技术栈等元数据管理。 多种语言支持 支持JAVA/GO/Python等多种语言应用托管，支持从制品（JAR/WAR）部署，支持自定义容器镜像部署。 多种底层服务器选择 无缝集成了ECS云服务器和云容器引擎，支持应用托管到ECS集群、K8s集群。并基于应用视角，提供基于虚机模式或容器模式发布运维管控。 应用监控告警 无侵入提供强大的应用级监控能力，灵活配置应用多指标诊断报警。 全面拥抱开源 拥抱开源生态，无侵入支持主流开源框架 Spring Cloud 和 Dubbo 近五年内的版本。 全面服务治理能力 零代码侵入实现Dubbo和SpringCloud微服务治理，支持灰度发布，服务降级，环境隔离等多种高级特性。 深度整合天翼云产品 无缝集成云容器引擎，微服务引擎、应用性能监控和云日志服务等云产品能力，轻松一站式管理业务应用。

指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） count 次数 该异常的发生次数 INT SUM 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） message 异常消息 该异常产生的异常消息 STRING LAST 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） stackTrace 异常堆栈 该异常产生的堆栈信息 CLOB LAST exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） connection connection producer连接信息 ENUM LAST exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） exchange exchange exchange名 ENUM LAST exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） concurrentMax 最大并发 推送消息最大并发 INT MAX exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） errorCount 错误次数 推送消息的错误次数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） maxSingleMsgBytes 单次推送最大字节数 单次推送最大字节数 INT MAX exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） lastError 错误信息 推送消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） maxTime 最大响应时间 推送消息的最大响应时间 INT MAX exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的推送消息数量 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） totalTime 总响应时间 推送消息的总响应时间 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） connection connection producer连接信息 ENUM LAST connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） connectionCount 当前连接数 当前连接数 INT LAST connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） channelCount 当前Channel数 当前Channel数 INT LAST connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） connectionCreated 创建连接数 创建连接数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） connectionClosed 销毁连接数 销毁连接数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） channelCreated 创建Channel数 创建Channel数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） channelClosed 销毁Channel数 销毁Channel数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） concurrentMax 最大并发 推送消息最大并发 INT MAX connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） errorCount 错误次数 推送消息的错误次数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） maxSingleMsgBytes 单次推送最大字节数 单次推送最大字节数 INT MAX connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） lastError 错误信息 推送消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） maxTime 最大响应时间 推送消息的最大响应时间 INT MAX connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的推送消息数量 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） totalTime 总响应时间 推送消息的总响应时间 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） concurrentMax 最大并发 推送消息最大并发 INT MAX total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） errorCount 错误次数 推送消息的错误次数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） maxSingleMsgBytes 单次推送最大字节数 单次推送最大字节数 INT MAX total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） lastError 错误信息 推送消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） maxTime 最大响应时间 推送消息的最大响应时间 INT MAX total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的推送消息数量 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） totalTime 总响应时间 推送消息的总响应时间 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM

变量属性 变量名称 规范 电话号码 自定义，建议设置为phone等。 长度为5~11位。 支持国内标准手机号、固定电话号码。 其他号码 自定义，建议根据编号类型设置，例如code、order、ordersn、password等。 订单号等数字或编码，主要用于订单号、密码、随机密钥等数字组成的编号。 不支持手机号、QQ号、微信号、URL等联系方式。 变量限制为1~25个字符。 仅包含大小写字母、数字和字符组合。 时间 自定义，建议根据时间类型设置，例如time、date、day、year、month等。 变量限制为1~25个字符。 需要符合时间的表达方式，例如20210315、20210315、2021/03/15等。 说明： 不支持下划线等特殊符号。 金额 自定义，建议设置为money等有意义的变量名称。 变量限制为1~25个字符。 仅支持传入能够正常表达金额的数字或中文，例如壹、贰、叁、肆等。 注意： 变量中仅支持传入数字或中文，￥$等货币符号需要放在模板中。 其他（名称、账号、地址等） 自定义，建议根据变量类型设置一个有意义的变量名称。 变量限制为1~40个字符。（个人认证客户限制为125个字符） 可以设置为公司、产品、地址、姓名、内容、账号、会员名等。 不允许设置为QQ号、微信号（公众号）、手机号、网址、座机号等联系方式。如果有特殊需要，请把联系方式放入模板中。

创建弹性资源池 1.登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理 > 弹性资源池”，可进入弹性资源池管理页面。 2.在弹性资源池管理界面，单击界面右上角的“购买弹性资源池”。 3. 在“购买弹性资源池”界面，填写具体的弹性资源池参数，具体参数填写参考如下。 −名称：填写具体的弹性资源池名称。例如设置为：pooltest。 −CU范围：弹性资源池扩缩容的CU范围。 −网段：配置弹性资源池网段。例如当前配置为172.16.0.0/18。 −其他参数根据需要选择和配置。 详细的弹性资源池创建流程可以参考创建弹性资源池。 4.参数填写完成后，单击“立即购买”，确认配置信息无误后，单击“提交”完成弹性资源池创建。 5.弹性资源池创建任务提交后，会在弹性资源池管理界面的“状态”列显示当前资源池的创建状态，当状态显示为“可使用”时表示资源池可以正常使用。 添加队列到弹性资源池 1.在已创建的弹性资源池的“操作”列，单击“添加队列”进入弹性资源池添加的队列的操作界面。 2.首先配置弹性资源池队列的基本信息，具体参数参考如下。 −名称：添加的队列的名称。 −类型：根据作业需要选择队列类型。本示例选择为：通用队列。 SQL队列类型：用于运行Spark SQL和Trino作业。 通用队列类型：用于运行Flink和Spark Jar作业。 −其他参数请根据需要配置。 3.配置完基本参数后，单击“下一步”，在队列的扩缩容策略配置界面，修改扩缩容策略配置：最小CU：64、最大CU：64。 4.单击“确定”完成添加队列操作。

本章节介绍如何创建一个ZooKeeper引擎实例 概述 微服务注册中心ZooKeeper是一个分布式应用程序协调服务，是 Google Chubby 的开源实现。利用ZooKeeper的存储配置，实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新，保证数据一致性。MSE提供的ZooKeeper企业级服务，分为单机版和集群版两种，前者适用于开发测试，后者致力于在性能、可观测和高可用方面做了诸多提升，用于生产环境。 本文将介绍如何创建一个ZooKeeper引擎实例。 操作步骤 1. 进入微服务引擎控制台，并在左上方选中您需要开通产品的资源池。点击“注册配置中心”页签，进入“实例列表”页签； 2. 点击页面左上方的“创建实例”按钮，进入实例开通页面； 3. 选择开通配置，配置项详细说明如下： 计费模式：目前可选择“包年包月”或“按需付费”，具体计费模式和规则可点击右侧的“查看产品定价”查看； 系列：目前可选择“单机版”或“集群版”，推荐您开通集群版，以保障实例的高可用性； 引擎类型：若您需要开通ZooKeeper引擎，则选中“ZooKeeper”； 实例名称：输入该实例的名称，实例名称是帮助您区分不同实例的重要标识； 实例规格：可选择将实例搭载在指定CPU、内存规格的机器上； 节点数量：可选择开通实例的节点数，节点数越大，实例越高可用； 部署模式和可用区：可选择将多节点实例部署在不同可用区，进一步提高可用性； 虚拟私有云：选择将实例开通在指定的虚拟私有云（VPC）下； 所在子网：选择将实例开通在该虚拟私有云指定的子网下； 安全组：为该实例绑定指定的安全组规则； 购买时长和自动续期：若您选择“包年包月”，则需要选择您购买的周期，并选中到期时是否自动续期； 4. 配置确认后，点击右下方的“下一步”按钮，进入开通配置确认页面，确认无误后，点击“提交订单”，进入订单结算页面。完成支付后，等待5至10分钟，即可完成开通； 5. 开通完成后，您可以在微服务引擎控制台的“注册配置中心”页签下找到您开通的实例。

本章节介绍如何通过制品（JAR包）部署微服务应用到容器 概述 在微服务云应用平台中接入您的应用进行发布，所支持的介质类型大体上可分为制品（JAR/WAR/TAR包等）、镜像等，您可以按实际需求选择接入的方式。 本文介绍如何通过制品（JAR包）部署微服务应用到容器。 通过JAR包部署微服务应用到容器 前提条件 1. 您已开通微服务云应用平台 2. 您已订购一个云容器引擎实例 3. 您已订购一个nacos注册中心实例 创建环境和导入资源 在左侧导航栏，选择环境管理。在环境列表左上角点击创建环境。环境创建好后，将云容器引擎和nacos注册中心导入到环境中。 创建项目和应用 在左侧导航栏，选择应用列表。在应用列表点击新增项目。展开新增完成的项目，在应用管理下创建应用，技术栈选择 SpringCloud。 项目关联环境 展开项目树，在环境管理下将步骤1创建的环境关联上。 创建容器应用实例并部署 在左侧导航栏，选择容器应用实例 > 应用发布 > 应用实例。在应用实例左上角点击创建应用实例。 基本信息 项目/应用：选择步骤2创建的应用 应用实例名称：无需修改，使用默认名称即可 技术栈版本：选择1.0.0j180jar 接入方式：选择制品 镜像目标架构：云容器引擎是ARM架构勾选linux/arm64，云容器引擎是X86架构勾选linux/amd64或不勾 应用实例版本：无需修改，使用默认版本即可 企业项目：选择default 部署配置 选择集群：选择步骤1导入到环境中的云容器引擎 部署包来源：选择官方demo（支持上传自定义程序包、选择已有程序包、选择官方提供的demo） Demo类型：任意选择一个 制品版本：输入制品版本 完成以上信息填写后，点击下一步进入到预览页面，确认信息无误后，点击创建按钮，完成应用实例创建。 应用实例创建完成后，直接点击查看实例详情按钮，到实例详情页面。点击上方发布应用实例按钮，进入到应用发布界面。点击右下角发布按钮，进入到发布单详情界面。等待发布单完成初始化后再点击发布按钮进行应用发布。应用开始发布后，可点击应用实例发布单，查看应用发布具体信息。

参数 类型 默认值 说明 autoReconnect boolean true 连接断开后，是否自动发起重连， 建议值：true pingBeforeActivateConnection boolean true 连接创建后，是否通过ping/pong校验连接可用性， 建议值：true cancelCommandsOnReconnectFailure boolean true 连接重连失败时，是否取消队列中的命令， 建议值：false disconnectedBehavior DisconnectedBehavior DisconnectedBehavior.DEFAULT 连接断开时的行为， 建议值：ACCEPTCOMMANDS DEFAULT：当autoReconnect为true时，允许命令进入队列等待，当autoReconnect为false时，禁止命令进入队列等待 ACCPETCOMMANDS：允许命令进入队列等待 REJECTCOMMANDS：禁止命令进入队列等待 socketOptions SocketOptions 网络配置项

本文介绍如何使用云搜索Elasticsearch、Kibana、Logstash实例搭建日志分析平台。 使用ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats）进行日志管理是一种流行的开源解决方案，用于集中式日志收集、存储、分析和可视化。ELK Stack可以从分布式系统中采集和聚合日志，帮助运维和开发人员更好地理解系统的运行状态、排查问题并监控关键业务指标。 本文将使用Filebeat、Logstash、Elasticsearch、Kibana搭建一个简单的日志分析平台，其中需要自行部署Filebeat并且打通和天翼云云搜索Elasticsearch、Kibana以及Logstash实例之间的网络。 ELK Stack组件 Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎，作为ELK堆栈的核心，它负责存储和索引日志数据。Elasticsearch提供强大的全文搜索、过滤和分析功能，可以快速处理大规模数据并允许实时查询。 Logstash 是一个数据处理管道工具，负责从各种输入源收集数据，进行过滤、处理并将其输出到 Elasticsearch。Logstash 支持多种数据源（如文件、数据库、消息队列），并且能够通过过滤器对数据进行处理，比如解析、格式转换等。 Kibana 是一个数据可视化和分析工具，允许用户在浏览器中直观地查询和展示Elasticsearch 中存储的日志数据。Kibana提供多种图表、仪表盘和地图，可以帮助用户监控系统、分析日志、生成报表等。 Beats是一组轻量级数据收集器，用于将各种类型的数据发送到Elasticsearch或Logstash进行索引和分析。其中Filebeat是 ELK Stack 中的一个轻量级日志数据收集器，用于收集日志文件数据。它监视指定的日志文件或位置，并将其发送到Elasticsearch或Logstash以进行存储和分析。

参数 说明 取值样例 Topics 支持单个或多个topic。 est1,est2 偏移量参数 从Kafka拉取数据时的初始偏移量： 最新：最大偏移量，即拉取最新的数据。 最早：最小偏移量，即拉取最早的数据。 已提交：拉取已提交的数据。 时间范围：拉取时间范围内的数据。 最新 是否持久运行 用户自定义是否永久运行。 是 消费组ID 用户指定消费组ID。 如果是从DMS Kafka导出数据，专享版请任意输入，标准版请输入有效的消费组ID。 sumergroup 数据格式 解析数据时使用的格式： 二进制格式：适用于文件迁移场景，不解析数据内容原样传输。 CSV格式：以CSV格式解析源数据。 l JSON：以JSON格式解析源数据。 CDC（DRSJSON）：以DRSJSON格式解析源数据。 二进制格式 字段分隔符 默认为空格，使用Tab键作为分隔符请输入“t”。 , 最大消息数/poll 可选参数，每次向Kafka请求数据限制最大请求记录数。 100 最大时间间隔/poll 可选参数，向Kafka请求数据的最大时间间隔。 100

手动修复漏洞 您可以参考漏洞详情页面的修复建议，登录服务器手动修复漏洞。 说明 漏洞修复完成后需要手动重启服务器，否则系统仍可能为您推送漏洞消息。 不同的漏洞请根据修复建议依次进行修复。 执行以下步骤，查看漏洞修复建议： 1. 登录服务器安全卫士（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“风险管理 > 漏洞扫描”，进入漏洞扫描页面。 3. 单击“漏洞公告”链接、或操作列的“立即处理”，跳转至漏洞详情页面。 4. 在漏洞列表单击操作列的“更多”，查看漏洞的修复建议。 忽略漏洞 某些漏洞只在特定条件下存在风险，比如某漏洞必须通过开放端口进行入侵，如果主机系统并未开放该端口，则该漏洞不存在危害。如果评估后确认某漏洞暂时无害，可以忽略该漏洞。 说明 当漏洞处理状态为“未修复”、“修复失败”、“修复成功”、“修复成功待重启”时，可执行“忽略”操作。 1. 登录服务器安全卫士（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“风险管理 > 漏洞扫描”，进入漏洞扫描页面。 3. 勾选漏洞列表中所有需要忽略的漏洞，单击漏洞列表左上角的“批量忽略”，一键批量忽略漏洞。 4. 在弹出的对话框中，确认忽略的漏洞数量和影响服务器数量后，单击“确定”。 漏洞忽略后将不再提示，您可在漏洞列表中选择已忽略漏洞进行取消忽略操作。

本章节主要介绍翼MR Manager的租户与资源特性。 翼MR Manager提供的租户与资源主要包含：LDAP租户管理、Kerberos安全凭证、YARN队列管理、HBase数据库管理。 前置操作 使用租户与管理功能，需要进入Manager页面，操作步骤如下： 1. 登录翼MR管理控制台。 2. 单击“我的集群”，单击指定的集群名称，进入集群信息页面。 3. 单击“翼MR Manager”tab，单击“前往翼MR Manager”。 租户与资源功能介绍 LDAP租户管理 进入到翼MR Manager以后，点击菜单“租户与资源 > LDAP租户管理”，进入LDAP租户管理页面。如图所示： 支持查看LDAP中的租户和租户组。 支持新增租户、租户组。 支持为租户关联租户组、租户组关联租户以及取消关联关系。 支持以租户为维度的Principal管理以及Keytab的分发。 Kerberos安全凭证 进入到翼MR Manager以后，点击菜单“租户与资源 > Kerberos安全凭证”，进入Kerberos安全凭证页面。如图所示： 支持新建Principal、删除Principal。 支持Keytab分发与下载，并支持查看Keytab的分发记录。 YARN队列管理 进入到翼MR Manager以后，点击菜单“租户与资源 > YARN队列管理”，进入YARN队列管理页面。如图所示: 支持YARN队列新建、编辑与删除。 支持YARN队列启动与停止。 支持YARN队列容量设置和YARN队列授权。 支持YARN队列capacityscheduler.xml的全局属性配置。 支持YARN队列的同步生效并支持查看同步生效记录。

资源 操作 说明 DLI FullAccess DLI ReadOnlyAccess Tenant Administrator DLI Service Admin 队列 DROPQUEUE 删除队列 √ × √ √ 队列 SUBMITJOB 提交作业 √ × √ √ 队列 CANCELJOB 终止作业 √ × √ √ 队列 RESTART 重启队列 √ × √ √ 队列 GRANTPRIVILEGE 队列的赋权 √ × √ √ 队列 REVOKEPRIVILEGE 队列权限的回收 √ × √ √ 队列 SHOWPRIVILEGES 查看其他用户具备的队列权限 √ × √ √ 数据库 DROPDATABASE 删除数据库 √ × √ √ 数据库 CREATETABLE 创建表 √ × √ √ 数据库 CREATEVIEW 创建视图 √ × √ √ 数据库 EXPLAIN 将SQL语句解释为执行计划 √ × √ √ 数据库 CREATEROLE 创建角色 √ × √ √ 数据库 DROPROLE 删除角色 √ × √ √ 数据库 SHOWROLES 显示角色 √ × √ √ 数据库 GRANTROLE 绑定角色 √ × √ √ 数据库 REVOKEROLE 解除角色绑定 √ × √ √ 数据库 SHOWUSERS 显示所有角色和用户的绑定关系 √ × √ √ 数据库 GRANTPRIVILEGE 数据库的赋权 √ × √ √ 数据库 REVOKEPRIVILEGE 数据库权限的回收 √ × √ √ 数据库 SHOWPRIVILEGES 查看其他用户具备的数据库权限 √ × √ √ 数据库 DISPLAYALLTABLES 显示数据库中的表信息 √ × √ √ 数据库 DISPLAYDATABASE 显示数据库信息 √ × √ √ 数据库 CREATEFUNCTION 创建函数 √ × √ √ 数据库 DROPFUNCTION 删除函数 √ × √ √ 数据库 SHOWFUNCTIONS 显示所有函数 √ × √ √ 数据库 DESCRIBEFUNCTION 显示函数详情 √ × √ √ 表 DROPTABLE 删除表 √ × √ √ 表 SELECT 查询表 √ × √ √ 表 INSERTINTOTABLE 插入 √ × √ √ 表 ALTERTABLEADDCOLUMNS 添加列 √ × √ √ 表 INSERTOVERWRITETABLE 重写 √ × √ √ 表 ALTERTABLERENAME 重命名表 √ × √ √ 表 ALTERTABLEADDPARTITION 在分区表中添加分区 √ × √ √ 表 ALTERTABLERENAMEPARTITION 重命名表分区 √ × √ √ 表 ALTERTABLEDROPPARTITION 删除分区表的分区 √ × √ √ 表 SHOWPARTITIONS 显示所有分区 √ × √ √ 表 ALTERTABLERECOVERPARTITION 恢复表分区 √ × √ √ 表 ALTERTABLESETLOCATION 设置分区路径 √ × √ √ 表 GRANTPRIVILEGE 表的赋权 √ × √ √ 表 REVOKEPRIVILEGE 表权限的回收 √ × √ √ 表 SHOWPRIVILEGES 查看其他用户具备的表权限 √ × √ √ 表 DISPLAYTABLE 显示表 √ √ √ √ 表 DESCRIBETABLE 显示表信息 √ × √ √

本节介绍如何查看当前购买的产品规格。 购买、续订、升级扩容后可以通过产品信息页面查看所购买产品的规格，同时个人消息中心以及用户绑定的手机也能够收到相关的购买成功提示短信。 查看购买后的WAF规格方式如下： 查看云SaaS型产品信息 1. 登录天翼云控制中心。 2. 单击页面顶部的区域选择框，选择区域。 3. 在产品服务列表页，选择“安全 > Web应用防火墙（原生版）”。 4. 在左侧导航栏，选择“系统管理 > 查看产品信息”，选择“云SAAS型”页签。 5. 在产品信息页面，可以查看实例版本、到期时间、实例规格等信息，并支持对实例进行管理。 说明 购买成功后需要等待一段时间相关规格才能刷新，预计等待1~2分钟左右。 查看独享型产品信息 1. 登录天翼云控制中心。 2. 单击页面顶部的区域选择框，选择区域。 3. 在产品服务列表页，选择“安全 > Web应用防火墙（原生版）”。 4. 在左侧导航栏，选择“系统管理 > 查看产品信息”，选择“独享型”页签。 5. 单击目标实例操作列的“查看产品详情”。 6. 在产品信息页面，可以查看实例版本、实例名称、实例ID、到期时间、实例规格等信息，并支持对实例进行管理。 说明 购买成功后需要等待一段时间相关规格才能刷新，预计等待1~2分钟左右。

场景三：微服务领域的注册中心场景 在微服务场景里，利用ZooKeeper的注册和监听功能。ZooKeeper可以用作Dubbo和Spring Cloud的注册中心。 MSE提供的ZooKeeper企业级服务 MSE提供的ZooKeeper企业级服务，分为单机版和集群版两种，更多关于单机版和集群版的功能特性，请参见版本特性。 优势一：稳定高可用 多AZ部署：平均部署可用区，提高集群容灾能力。例如，当一个5节点的ZooKeeper集群，部署在3个可用区的时候，它应该是2/2/1的分布，任意一个可用区出现故障，不影响ZooKeeper的整体可用性。 高可用负载均衡：MSE ZooKeeper自动对用户请求做负载均衡，会把请求压力均衡到后端的节点上去，并且能保障请求会到监控正常的节点上面去。 数据安全：MSE ZooKeeper提供了快照备份能力，在集群出现意外状况时候，能快速重建恢复集群的数据，保障数据的安全。 优势二：可观测性增强 提供监控中心：MSE ZooKeeper提供了多达20余项常用的监控指标，包括业务指标和系统资源指标等，供您免费开启使用。 支持核心告警规则：支持配置告警规则，一旦发生指标异常，及时进行告警，可以满足日常运维使用。

版本介绍 应用服务网格CSM按照不同的功能及支撑能力划分为基础版、标准版。 版本 说明 基础版 支持50以内Pod数规模，无企业级增强能力，不推荐生产使用。 标准版 支持1000Pod数规模。 使用方式 为了更好的使用应用服务网格CSM产品，建议您先开通以下产品： 1. 开通云容器引擎，至少有一个云容器引擎集群实例。 2. 开通天翼云微服务引擎，并在服务网格控制面集群同VPC内创建云原生网关实例。 相关云服务 云产品名称 开通类型 产品说明 云容器引擎 必选项 云容器引擎 弹性负载均衡ELB 必选项（开通服务网格时自动开通） 弹性负载均衡

本小节介绍微隔离防火墙创建工作组方法。 在接入工作负载之前，推荐先根据业务情况创建工作组，以便于后续工作负载直接接入对应的工作组（也可以先预设几个组，接入工作负载后，再根据业务进行组的划分）。 新建组标签 1.首先点击菜单栏的标签管理： 2.进入标签管理页面后，根据业务属性，创建对应的位置、环境、应用标签（用于后续定义工作组）。 3.标签分为名称及显示名称，名称支持英文、数字及下划线组合，且唯一。显示名称可以为中文，不唯一。 创建工作组 1.点击菜单栏的工作组，进入工作组管理页面： 2.点击新建，在弹出的对话框中输入此工作组的相关信息，根据业务情况选择事先创建的标签。每个工作组由03个组标签定义，若某一项无标签，可不选择。 注意 当工作组无标签时，无法匹配策略。 3.点击确定后，工作组建立完成，拓扑图中会出现该工作组。 安全风险说明 说明 不建议暴露安全产品管理端口到公网，存在一定安全风险，请使用安全组进行防护。 案例：安全组防护微隔离防火墙管理端口6443。 登录控制台的云主机实例详情页面，选择【安全组】功能。这里您可以创建和管理安全组规则。 其次，点击【配置规则】下的【入方向规则】。在规则配置中，选择【添加入方向规则】，限制源地址为您日常登录使用的IP或IP段。例如限制为您公司办公网络。

本章节介绍如何使用全链路流量控制将流量路由到目标应用 概述 您可以为部署在微服务云应用平台中的微服务应用配置全链路流量控制，将具有一定特征的流量路由到目标版本应用。 前提条件 部署新版本应用或升级应用。 背景信息 本文以电商架构中的下单场景为例介绍全链路流控功能。 客户下单后流量从入口应用（或者微服务网关）进来，调用商城应用，商城应用再调用订单应用，订单应用调用下游的支付应用。 商城应用和订单应用各有两个新版本（V1.1和V1.2）在运行，需要对这两个新版本进行灰度验证。此时在入口应用（或者微服务网关）上期望将满足特定流控规则的请求流量路由到新版本，其余流量全部路由到线上（基线）版本。 创建泳道组 在左侧导航栏，选择微服务治理 > 全链路流量控制，单击创建泳道组及泳道按钮。 环境：选择一个环境。 泳道组名称：自定义一个泳道组名称。 入口类型：选择云原生网关类型，需要先将云原生网关实例导入到环境中。 入口应用：选择一个入口应用。 泳道组涉及的所有应用：选择您的入口应用/网关所涉及的所有相关服务。

创建队列 队列是使用DLI服务的基础，执行SQL作业前需要先创建队列。 DLI有预置的可用队列“default”。 用户也可根据需要自己创建队列。 a. 登录DLI管理控制台 b. 在DLI管理控制台，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”，可进入SQL作业“数据库”页面。 c. 在左侧导航栏，选择队列页签，单击右侧的创建队列。 创建队列详细介绍请参考《数据湖探索用户指南》>《创建队列》。 创建数据库 在进行数据查询之前还需要创建一个数据库，例如db1。 说明 “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 1.在DLI管理控制台，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”，可进入SQL作业“数据库”页面。 2.在“SQL编辑器”页面右侧的编辑窗口中，输入如下SQL语句，单击“执行”。阅读并同意隐私协议，单击“确定”。 create database db1 数据库创建成功后，左侧单击“”刷新数据库页面，新建建的数据库db1会在“数据库”列表中出现。 说明 在DLI管理控制台第一次单击“执行”操作时，需要阅读隐私协议，确认同意后才能执行作业，且后续“执行”操作将不会再提示阅读隐私协议。

本章节主要介绍数据湖探索（DLI）队列的退订操作。 按需计费 按需购买的队列无需退订，直接删除即可。 提示 ： 退订前建议您做好数据备份 。 1.登录天翼云官网，进入控制中心； 2.进入控制中心，选择资源池，选择“数据湖探索”； 3.进入“队列管理”页面，找到需要退订的队列，在队列“操作”项下，点击“删除”即可；

本章节主要介绍测试地址连通性。 可用于测试普通场景中DLI队列与用户指定对端地址之间的连同性，或者跨源连接场景中DLI队列与跨源连接绑定的对端地址之间连通性。具体操作如下： 1. 在“队列管理”页面，选择需要测试地址连通性的队列，单击“操作”列“更多”中的“测试地址连通性”。 2. 在“测试地址连通性”页面填写需要测试的地址。支持域名和ip，可指定端口。 3. 单击“测试”。 如果测试地址可连通，页面上将提示地址可达。 如果测试地址不可连通，页面上将提示地址不可达，请检查网络配置后重试。检查网络配置即检查所测试的VPC对等连接或跨源连接是否处于已激活状态。

本章节主要介绍创建翼MapReduce服务的方式。 用户可以通过点击翼MapReduce产品页的“立即开通”或翼MR控制台内的“创建集群”进入订购页面，按需完成软件、硬件与基础配置，通过确认订单并支付，完成集群创建。支付后我们将为您尽快拉起集群，您可前往翼MR控制台查看集群的创建进度。 创建数据湖集群：数据湖集群提供更高效、灵活的集群管理，更快地运行大数据的计算引擎，更好地提供数据分析能力，帮助您更加方便快捷的对数据湖的计算、存储资源进行构建和管理。 创建数据分析集群：数据分析集群使用开源的MPP架构的OLAP分析引擎，支持亚秒级的数据查询和多表join，帮助您更加快捷的进行数据分析工作。 创建数据服务集群：数据服务集群提供高度可靠性、可扩展性的数据服务以满足您的数据需求。 创建云搜索集群：云搜索集群通过分布式计算和存储系统，为结构化/非结构化数据提供低成本、高性能及可靠性的检索、分析服务能力，帮助您更方便的检索大规模数据集。 创建实时数据流集群：实时数据流集群提供高效的流式计算、消息队列等组件能力，支持实时数据ETL和日志采集分析的业务需求。 创建自定义集群：自定义集群提供丰富灵活的服务搭配，支持自行选择业务所需服务。

本章节介绍微服务云应用平台审计日志功能 概述 您可以在MSAP控制台上查看审计日志。如果当前账号为主账号，则可以查询当前账号及其所有子账号在控制台上的操作日志；如果当前账号为某个主账号的子账号，则可以查询该子账号在控制台上的操作日志。 点击审计日志，可以查看当前项目下审计日志列表。 ● 时间范围：选择开始时间和结束时间。 ● 操作人：请输入完整账号，不支持模糊匹配。 ● 选择分类：选择操作分类和具体的操作。

参数名 说明 取值样例 资源队列 选择目的表所属的资源队列。 DLI的default队列无法在迁移作业中使用，您需要在DLI中新建SQL队列。 cdm 数据库名称 写入数据的数据库名称。 dli 表名 写入数据的表名。 cardetail 分区 导入前清空数据，如果设置为true时，呈现此参数。 表示分区信息。 year2020,locationsun

此小节介绍云堡垒机管理消息与新建系统公告。 消息中心是系统内各类消息接收提示管理中心。系统公告是对系统用户广播系统内重大变更的消息提醒。 管理消息列表 消息中心小窗可呈现最新三条未读消息。任务执行完成后，则可在任务中心查看全部任务。 消息类型共有5种，分别包括系统消息、业务消息、任务消息、命令告警、工单消息。 消息级别共有3种，分别包括“高”、“中”、“低”，消息级别越高代表消息重要程度越高。 本小节主要介绍如何在消息中心查看、删除、标记消息。 查看消息提醒 1. 登录云堡垒机系统。 2. 单击右上角，展开消息中心小窗口， 可查看最新三条未读消息。 3. 单击“查看更多”，进入消息中心列表页面。 4. 查询消息，在搜索框中输入关键字，根据消息标题内容快速查询消息。 5. 查看消息列表。消息按发生时间顺序倒序排列，可查看全部已读、未读的消息 。 6. 查看消息详情。单击目标消息名称，进入消息详情页面。 删除消息提醒 1. 登录云堡垒机系统。 2. 单击右上角，展开消息中心小窗口，可查看最新三条未读消息。 3. 单击“查看更多”，进入消息中心列表页面。 4. 勾选一条或多条消息，单击左下角“删除”，弹出删除消息确认窗口。 5. 单击“确定”，即可立即删除选中消息。消息删除后不可找回，请谨慎操作。