规则类型 维度 模板名称 说明 库级 完整性 数据库空值扫描 计算数据库中所有表字段的空值行数。 表级 准确性 表行数 计算数据表的总行数。 表级 完整性 数据表空值扫描 计算数据表中所有表字段的空值行数。 字段级 唯一性 字段唯一值 计算数据表中指定字段的唯一值行数。 字段级 唯一性 字段重复值 计算数据表中指定字段的重复值行数。 字段级 唯一性 多字段唯一性校验 校验DWS表中多个字段的组合是否唯一，最多支持10个字段的组合。 字段级 完整性 字段空值 计算数据表中指定字段的空值行数。 字段级 准确性 字段平均值 计算数据表中指定字段的平均值。 字段级 准确性 字段汇总值 计算数据表中指定字段的汇总值。 字段级 准确性 字段最大值 计算数据表中指定字段的最大值。 字段级 准确性 字段最小值 计算数据表中指定字段的最小值。 字段级 准确性 字段长度校验 通过输入字段长度范围，校验DWS表中字段是否在允许范围内。 字段级 准确性 字段值范围校验 通过输入字段值范围，校验DWS表中字段值是否在允许范围内。 字段级 准确性 字段时间校验 通过输入字段时间范围，校验DWS表中字段时间是否在允许范围内。 注意，当前仅支持DATE和TIMESTAMP类型的字段，不支持TIME格式。 字段级 有效性 身份证校验 通过内置的正则表达式规则，校验数据表中指定字段的合法情况。 字段级 有效性 邮箱校验 通过内置的正则表达式规则，校验数据表中指定字段的合法情况。 字段级 有效性 正则表达式校验 通过输入自定义的正则表达式，校验数据表中指定字段的合法情况。 字段级 有效性 IP地址校验 通过内置的正则表达式规则，校验数据表中指定字段的合法情况。 字段级 有效性 电话格式校验 通过内置的正则表达式规则，校验数据表中指定字段的合法情况。 字段级 有效性 邮编格式校验 通过内置的正则表达式规则，校验数据表中指定字段的合法情况。 字段级 有效性 日期格式校验 通过内置的正则表达式规则，校验数据表中指定字段的合法情况。 字段级 有效性 合法性校验 通过输入自定义的正则表达式，校验数据表中指定字段的合法情况。 字段级 有效性 枚举值校验 通过输入自定义的枚举值，校验数据表中指定字段的合法情况。 跨字段级 一致性 字段一致性校验 针对相同数据源的不同字段，校验数据表中指定字段是否与参考字段一致。 跨字段级 准确性 跨字段时间校验 针对相同DWS数据源的不同字段，通过输入大小关系符号，校验数据表中指定字段是否与参考字段的时间大小关系是否符合预期。 注意，当前仅支持DATE和TIMESTAMP类型的字段，不支持TIME格式。

本文将为您介绍如何查看已创建的专属云资源。 目前专属云（计算独享型）服务仅支持通过填写业务需求单或直接联系客户经理的方式进行申请，下面将为您介绍如何通过填写业务需求单申请计算专属云服务。 操作步骤 1. 登录天翼云官网www.ctyun.cn。 2. 在首页，单击“产品 > 专属云 > 专属云（计算独享型）”。 3. 在专属云（计算独享型）的官网页面，单击“申请开通”，进入天翼云支持中心页面。 4. 在支持中心页面填写“业务需求单”，确认填写信息无误后点击“提交”。 5. 提交后可在“管理中心​>工单中心​>我的业务需求单”栏目查询咨询进度。 说明 若在填写业务需求单的过程中遇到任何问题，可拨打天翼云客服电话4008109889进行咨询。

本页介绍天翼云TeleDB数据库Oracle语法中的系统函数。 extract plaintext extract(xmltype类型,节点)。 create table xmlexample(ID varchar(100),name varchar(20),data xmltype); insert into xmlexample(id,name,data) values('xxxxxxxxxxxxxxx','my document',' nam022^^^450 抗震救灾 奥运会 经济学 计算机 10001 20050709 计算机 笔记本 '::xmltype); teledb select id,name, extract(x.data,'/collection/record/datafield/subfield') as A from xmlexample x; id name a ++ xxxxxxxxxxxxxxx my document 抗震救灾 奥运会 经济学 计算机 10001 20050709 计算机 笔记本 (1 row)

本页介绍天翼云TeleDB数据库Oracle语法中的系统函数。 extract extract(xmltype类型,节点)。 create table xmlexample(ID varchar(100),name varchar(20),data xmltype); insert into xmlexample(id,name,data) values('xxxxxxxxxxxxxxx','my document',' nam022^^^450 抗震救灾 奥运会 经济学 计算机 10001 20050709 计算机 笔记本 '::xmltype); teledb select id,name, extract(x.data,'/collection/record/datafield/subfield') as A from xmlexample x; id name a ++ xxxxxxxxxxxxxxx my document 抗震救灾 奥运会 经济学 计算机 10001 20050709 计算机 笔记本 (1 row)

本章节主要介绍数据集成概述。 DataArts Studio数据集成是一种高效、易用的数据集成服务，围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 数据集成即云数据迁移（Cloud Data Migration，后简称CDM）服务，本文中的“云数据迁移”、“CDM”均指“数据集成”。 您可以通过以下方式之一进入CDM主界面： 登录CDM控制台，单击“集群管理”，进入到CDM主界面。 登录DataArts Studio控制台。选择对应工作空间的“数据集成”模块，进入CDM主界面。 选择数据集成详见下图 云数据迁移简介 云数据迁移基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，支持用户稳定高效地对海量数据进行移动，实现不停服数据迁移，快速构建所需的数据架构。 数据集成定位详见下图 产品功能 表/ 文件/ 整库迁移 支持批量迁移表或者文件，还支持同构/异构数据库之间整库迁移，一个作业即可迁移几百张表。 增量数据迁移 支持文件增量迁移、关系型数据库增量迁移、HBase/CloudTable增量迁移，以及使用Where条件配合时间变量函数实现增量数据迁移。 事务模式迁移 支持当CDM作业执行失败时，将数据回滚到作业开始之前的状态，自动清理目的表中的数据。 字段转换 支持去隐私、字符串操作、日期操作等常用字段的数据转换功能。 文件加密 在迁移文件到文件系统时，CDM支持对写入云端的文件进行加密。 MD5校验一致性 支持使用MD5校验，检查端到端文件的一致性，并输出校验结果。 脏数据归档 支持将迁移过程中处理失败的、被清洗过滤掉的、不符合字段转换或者不符合清洗规则的数据单独归档到脏数据日志中，便于用户查看。并支持设置脏数据比例阈值，来决定任务是否成功。

本节主要介绍产品定义。 GeminiDB Influx接口是一款基于计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL时序数据库。在云计算平台高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，并且支持多维聚合计算和数据可视化分析能力。 GeminiDB Influx接口具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询的特点。 高写入性能 数据按“时间Range + 时间线Hash”两层打散，分布式并行写入,且最高每天处理万亿级时间点写入。 灵活弹性 计算独立按需扩展、扩容不迁移数据，分钟级完成集群节点扩缩容。 高压缩率 列式存储布局和专用压缩算法，相比开源版本压缩率可以提升5~10倍左右。 高查询性能 多节点多线程并行查询，可高效处理高并发大数据量分析任务。 典型应用 IoT传感器时序数据分析 物联网应用，规模和可靠性至关重要。GeminiDB Influx接口提供了高吞吐量和并发性，您可以通过快速的响应时间来支持大量的连接。因此非常适合要求苛刻的物联网应用。 优势 ： 超强写入：小批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的4.5倍，大批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的3.3倍。 弹性扩展：基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期。

本章节主要介绍翼MapReduce集群Hive组件使用规则。 Hive 3.1版本与Hive 1.2版本相比不兼容内容主要如下： 字段类型约束：Hive 3.1不支持String转成int。 UDF不兼容：Hive 3.1版本UDF内的Date类型改为Hive内置。 索引功能废弃。 时间函数问题：Hive 3.1版本为UTC时间，Hive 1.2版本为当地时区时间。 驱动不兼容：Hive 3.1和Hive 1.2版本的JDBC驱动不兼容。 Hive 3.1对ORC文件列名大小写，下划线敏感。 Hive 3.1版本列中不能有名为time的列。 当前，翼MR集群提供的是高稳定、高性能的3.1版本Hive组件能力，建议客户在开通翼MR集群后，优先考虑完成业务上Hive使用版本的升级适配。

规格名称 计算 磁盘类型 网络 鲲鹏通用计算增强型km1s CPU/内存配比：1:8 vCPU数量范围：260 处理器：鲲鹏920处理器 基频：2.6GHz 高IO 通用型SSD 超高IO 极速型SSD 支持IPv6 超高网络收发包能力 实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 最大网络收发包：400万PPS 最大内网带宽：18Gbps

本章节主要介绍高质量数据集平台如何创建评测规则。 点击规则列表的【新建规则】按钮，跳转至规则定义页面； 本文以配置“图片宽高校验”来进行说明； 第一步：维护规则的基础信息，包括规则名称、规则对象（指该规则针对的数据类型）、所属维度（定义该规则所属的维度）、规则描述等； 第二步：定义该规则的模板及检测规则； 规则模板：分为指标匹配和指标统计两种； 指标匹配：选定一个或多个指标，设定匹配值，根据每个数据样本的该项元数据的值与条件进行判定，判断是否满足来计算分值； 指标统计：选定多个指标，设定包含数量值，根据每个数据样本具备x个已选定指标来计算分值。 计算指标：下拉选择，可多选，选择需要进行条件判断的指标项； 命中条件：配置指标值的判定条件的区域；可配置多个判断条件； 满足以下【所有】条件视为样本命中：指配置的所有条件，需要全部满足才会判定为样本满足规则，否则视为不满足条件，即【&】 关系； 满足以下【任意】条件视为样本命中：指配置的所有条件，只需满足任一一个就会判定为样本满足规则，即【】 关系； 计算公式：指标匹配固定项，用于计算该规则的命中比率，公式为： 命中样本比率（计算结果）命中样本数/总样本数 分值定义：用于定义命中比率满足某个区间时，规则得分情况； 如：命中比率90%以上，该条规则得分为100，即命中比率大于等于0.9且小于等于1时，该条规则得100分； 如上图所示，本次案例配置的分值定义含义为： 当计算的命中比率大于等于0.9且小于等于1时，该规则得100分； 当计算的命中比率大于等于0.6且小于0.9时，该规则得60分； 当计算的命中比率大于等于0.4且小于0.6时，该规则得40分； 当计算的命中比率小于0.4时，该规则得0分； 如：当一个数据集总样本数为100，该规则的命中样本数为76，则命中比率为0.76，此时该规则得分为60分。 此处需注意：判定值为计算的命中比率，一定为0~1之间，配置时注意选择的判定条件，所有判定区间的并集需要满足[0,1]. 点击确定后，规则创建完成，此时为禁用状态，表示该规则还不能用于评测任务。 在规则管理列表，点击启用，即可将规则转化为启用状态，此时可用于评测任务。

$$ teledb$ DECLARE teledb$ 定义时赋值 teledb$ vint1 integer 1; teledb$ 使用 :兼容于plsql teledb$ vint2 integer : 1; teledb$ vtxt1 text; teledb$ vfloat float8; teledb$ 使用查询赋值 teledb$ vrelname text (select relname FROM pgclass LIMIT 1); teledb$ vrelpages integer; teledb$ vrec RECORD; teledb$ BEGIN teledb$ 在函数体中赋值 teledb$ vtxt1 'teledbpg'; teledb$ vfloat random(); teledb$ 使用查询赋值的另一种方式 teledb$ SELECT relname,relpages INTO vrelname,vrelpages FROM pgclass ORDER BY random() LIMIT 1; teledb$ RAISE NOTICE 'vrelname % , relpages %',vrelname,vrelpages; teledb$ END; teledb$ $$ teledb LANGUAGE plpgsql; CREATE FUNCTION teledb SELECT FROM f25(); NOTICE: vrelname pgtsparser , relpages 1 f25 (1 row)

$$ teledb$ DECLARE teledb$ 定义时赋值 teledb$ vint1 integer 1; teledb$ 使用 :兼容于plsql teledb$ vint2 integer : 1; teledb$ vtxt1 text; teledb$ vfloat float8; teledb$ 使用查询赋值 teledb$ vrelname text (select relname FROM pgclass LIMIT 1); teledb$ vrelpages integer; teledb$ vrec RECORD; teledb$ BEGIN teledb$ 在函数体中赋值 teledb$ vtxt1 'teledbpg'; teledb$ vfloat random(); teledb$ 使用查询赋值的另一种方式 teledb$ SELECT relname,relpages INTO vrelname,vrelpages FROM pgclass ORDER BY random() LIMIT 1; teledb$ RAISE NOTICE 'vrelname % , relpages %',vrelname,vrelpages; teledb$ END; teledb$ $$ teledb LANGUAGE plpgsql; CREATE FUNCTION teledb SELECT FROM f25(); NOTICE: vrelname pgtsparser , relpages 1 f25 (1 row)

2.3 检查 Docker 镜像是否存在 if ! docker image inspect "$IMAGE" &> /dev/null; then echo e "${RED}错误: 镜像 $IMAGE 不存在，请先拉取镜像。${NC}" exit 1 fi echo e "${GREEN} ✔ Docker 镜像已存在${NC}" 2.4 检查模型文件是否存在 if [ ! f "$HOSTMODELDIR/config.json" ]; then echo e "${RED}错误: 模型文件未找到 (检查路径: $HOSTMODELDIR/config.json)${NC}" exit 1 fi echo e "${GREEN} ✔ 模型文件检查通过${NC}" } 3. 清理旧容器函数 cleanupoldcontainer() { echo e "${YELLOW}[2/5] 清理旧容器...${NC}" if [ "$(docker ps a q f name$NAME)" ]; then echo e " 正在停止并删除旧容器: $NAME" docker rm f $NAME fi } 4. 启动服务函数 startservice() { echo e "${YELLOW}[3/5] 正在启动 vLLM Ascend 容器...${NC}" docker run d name $NAME nethost ipchost shmsize1g device /dev/davinci0 device /dev/davinci1 device /dev/davinci2 device /dev/davinci3 device /dev/davinci4 device /dev/davinci5 device /dev/davinci6 device /dev/davinci7 device /dev/davincimanager device /dev/devmmsvm device /dev/hisihdc v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi v /usr/local/Ascend/driver/tools/hccntool:/usr/local/Ascend/driver/tools/hccntool v /usr/local/bin/npusmi:/usr/local/bin/npusmi v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info v /etc/ascendinstall.info:/etc/ascendinstall.info v /etc/hccn.conf:/etc/hccn.conf v $HOSTMODELDIR:$CONTAINERMODELDIR e USEMULTIBLOCKPOOL1 e OMPPROCBINDfalse e OMPNUMTHREADS10 e PYTORCHNPUALLOCCONFexpandablesegments:True e ACLOPINITMODE1 e TRITONALLBLOCKSPARALLEL1 restartonfailure $IMAGE vllm serve model $CONTAINERMODELDIR host 0.0.0.0 servedmodelname $SERVEDMODELNAME maxmodellen 65536 maxnumbatchedtokens 8192 gpumemoryutilization 0.9 maxnumseqs 16 dataparallelsize 1 tensorparallelsize $TENSORPARALLELSIZE enableexpertparallel quantization ascend port $PORT blocksize 128 asyncscheduling additionalconfig '{"enablecpubinding": "true", "multistreamoverlapsharedexpert": true}' speculativeconfig '{"numspeculativetokens": 1,"method": "deepseekmtp"}' compilationconfig '{"cudagraphmode":"FULLDECODEONLY"}' echo e "${GREEN} ✔ 容器启动命令已执行${NC}" }

安装部署 1. CTCCL0.4.0版本及以上。安装方式可参考CTCCL 使用指南。 2. 安装慢节点工具套件 · 安装ctccm 下载合适版本的ctccm whl安装包，使用以下命令安装： pip install ctccmxxx 通过pip show可以查看安装包的位置，并配置环境变量： pip show ctccm export PATH"/usr/local/python3/bin:$PATH" 启动命令： ctccm nodes 4 port 8000 debug（可选） · 安装ctcclprofilercomm 下载合适版本的ctcclprofilercomm安装包，使用以下命令安装： pip install ctcclprofilercommxxx 通过import ctccl profiler comm，在训练任务中调用ctcclprofilercomm提供的API使用。ctcclprofilercomm包括以下可用API： savetpdpgroups(tpgroup, dpgroup): 保存任务拓扑信息到本地文件。 •tpgroup (ProcessGroup)：张量并行组（由megatron内置函数gettensormodelparallelgroup() 获取） •dpgroup (ProcessGroup)：数据并行组（由megatron内置函数getdataparallelgroup() 获取） •返回：无 使用示例： from ctcclprofilercomm.gettpdpgroups import savetpdpgroups from megatron.core.parallelstate import gettensormodelparallelgroup from megatron.core.parallelstate import getdatamodelparallelgroup tpgroup gettensormodelparallelgroup() dpgroup getdatamodelparallelgroup() savetpdpgroups(tpgroup, dpgroup) CtcclProfiler(trainiters): 初始化CtcclProfiler类，创建CtcclProfiler对象。 •trainiters (int)：训练任务迭代总数 •返回：CtcclProfiler对象 CtcclProfiler.gettime(): 时间打点，用于每个迭代前后，获得每次迭代的时间。 •返回：当前时间点 CtcclProfiler.updatestep(starttime, endtime, iteration): 根据当前的训练迭代数，以及迭代时间，判断是否要开启、继续收集、停止profiler。 •starttime (float)：当前迭代开始时间（由 CtcclProfiler.gettime() 获取） •endtime (float)：当前迭代结束时间（由 CtcclProfiler.gettime() 获取） •iteration (int)：当前执行到的迭代步数 •返回：无 使用示例： from ctcclprofilercomm.ctcclprofiler import CtcclProfiler profiler CtcclProfiler(args.trainiters) ... while iteration < args.trainiters: ... starttime profiler.gettime() trainstep()

本章节会介绍MySQL读写分离的功能 读写分离是指通过一个读写分离的连接地址实现读写请求的自动转发。创建只读实例后，您可以开通读写分离功能，通过RDS的读写分离连接地址，写请求自动访问主实例，读请求按照读权重设置自动访问各个实例。 Proxy负载均衡基于负载的自动调度策略，实现多个只读节点间的负载均衡。 备注：目前支持的局点有华北、广州4、苏州、深圳。 功能限制 注意 由于开启读写分离时，系统会自动删除已有的帐户rdsProxy，然后自动创建新的rdsProxy帐户，关闭读写分离时，系统也会自动删除已有的帐户rdsProxy。因此，建议您不要创建rdsProxy帐户，防止被系统误删除。 开启读写分离功能，需要RDS for MySQL为主备实例，并且主实例规格大于或等于4U8GB。 读写分离地址都是内网地址，只能通过内网连接。 开通读写分离时必须保证至少有一个只读实例，且主实例和只读实例必须处于同一Region。 开启读写分离功能后，删除RDS for MySQL主实例，会同步删除只读实例，并关闭读写分离功能。 开启读写分离功能后，主实例和只读实例均不允许修改数据库端口、安全组和内网地址，建议先修改完端口或内网地址后再启用读写分离。 读写分离功能不支持SSL加密。 读写分离功能不支持压缩协议。 读写分离不支持事务隔离级别READUNCOMMITTED。 如果执行了MultiStatements，当前连接的后续请求会全部路由到主节点，需断开当前连接并重新连接才能恢复读写分离。 使用读写分离的连接地址时，事务请求都会路由到主实例，不保证非事务读的一致性，业务上有读一致性需求可以封装到事务中。 使用读写分离的连接地址时， LASTINSERTID() 函数仅支持在事务中使用。 使用读写分离的连接地址时，show processlist命令的执行结果不具有一致性。 使用读写分离的连接地址时，不支持使用show errors和show warnings命令。 使用读写分离的连接地址时，不支持用户自定义变量，如SET @variable语句。 使用读写分离的连接地址时，如果存储过程(procedure)和函数(function)中依赖了用户变量，即@variable，则运行结果可能不正确。

init容器（根据spec.initContainers计算） 业务容器（根据spec.containers计算） Pod（根据spec.containers和spec.initContainers计算） 是否受影响 Guaranteed Besteffort Burstable 是 Guaranteed Burstable Burstable 否 Guaranteed Guaranteed Guaranteed 否 Besteffort Besteffort Besteffort 否 Besteffort Burstable Burstable 否 Besteffort Guaranteed Burstable 是 Burstable Besteffort Burstable 是 Burstable Burstable Burstable 否 Burstable Guaranteed Burstable 是

本文为您介绍通用型云主机的特点、规格等内容。 通用型云主机主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源。 采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由于不同实例vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波动不稳定。有可用性SLA保证，但无性能SLA保证。 通用型与计算型相比，更侧重于资源性能的共享，无法保证实例计算性能的稳定，但是性价比更高，适用于对成本比较敏感、对性能抖动容忍度较高的场景。 在售规格：s8e、s8r、s8、s7、s6、s3、s2 适用场景 小型网站 轻量级研发测试环境 小型数据库等 通用型弹性云主机特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 通用型s8e 1.CPU/内存配比：1:2/1:4 2.vCPU数量范围：2192 3.处理器：第五代英特尔®至强®可扩展处理器 4.基频/睿频：2.6GHz/3.1GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 4.超高IO 5.极速型SSD 6.XSSD0、XSSD1、XSSD2 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：700万PPS 4.最大内网带宽：25Gbps 通用型s8r 1. CPU/内存配比：1:2/1:4 2. vCPU数量范围：2128 3.处理器：第四代英特尔®至强®可扩展处理器 4.基频/睿频：2.8GHz/3.3GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 4.超高IO 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：700万PPS 4.最大内网带宽：25Gbps 通用型s8 1. CPU/内存配比：1:2/1:4 2. vCPU数量范围：296 3.处理器：第三代英特尔®至强®可扩展处理器 4.基频/睿频：2.8GHz/3.5GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 4.超高IO 5.极速型SSD 6.XSSD0、XSSD1、XSSD2 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：700万PPS 4.最大内网带宽：25Gbps 通用型s7 1.CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 2.vCPU数量范围：132 3.处理器：第三代英特尔®至强®可扩展处理器 4.基频/睿频：2.8GHz/3.5GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 4.超高IO 5.极速型SSD 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：200万PPS 4.最大内网带宽：12Gbps 通用型s6 1.CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 2.vCPU数量范围：116 3.处理器：第二代英特尔®至强®可扩展处理器 4.基频/睿频：3.0GHz/4.0GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 4.超高IO 5.极速型SSD 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：100万PPS 4.最大内网带宽：6Gbps 通用型s3 1.CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 2.vCPU数量范围：116 3.处理器：英特尔®至强®可扩展处理器 4.基频/睿频：2.12.3GHz/ 3.24.0GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 4.超高IO 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：18万PPS 4.最大内网带宽：2.5Gbps 通用型s2 1.CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 2.vCPU数量范围：132 3.处理器：英特尔®至强®处理器E5家族 4.基频/睿频：2.12.6GHz/ 3.14.0GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 4.超高IO 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：无 4.最大内网带宽：5Gbps

可信流通计算与共享体系 可信流通计算与共享体系，主要包含可信流通任务编排与管理、可信数据流通计算、可控多模式数据共享、以及支撑数据流通的互联互通的高性能异构计算底座，支撑数据管理。 运营与管理支撑体系 运营与管理支撑体系，主要包含开放运营、安全管控、合规监管三个主要能力，支撑数据要素运营、数据生态运营、流通过程安全、合规等运营与管理工作。企业级数据要素平台构建独立的存储隔离区，存放待流通的数据要素，以及数据流通过程存证。

本页介绍天翼云TeleDB数据库中强制访问控制。 强制访问是基于自定义的安全策略最终通过标签实现对用户和表的行级安全加密。安全策略(Policy)是等级(Level)和隔离区(Compartment)，组(Group)和标签(Label)的集合，最终通过绑定标签实现行级安全。其实现原理是将表和用户绑定到标签上，再由标签关联等级(必选)，隔离区(可选)和安全组(可选)，形成了一个多级的行级安全加密体系。 安全策略(Policy)：是指创建等级(Level)，隔离区(Compartment)，组(Group)和标签(Label)必须指定所属的安全策略。 等级(Level)：提供第二等级的安全控制，标签必须指定等级。 隔离区(Compartment)：提供第二等级的安全控制，可选。 组(Group)：提供第三等级的安全控制，一种树状的结构，可选。 标签(Label)：最终通过标签绑定体现行级安全。仅当用户被赋予的标签比此行标签有相同或更高等时，该行才可以被用户存取。 注意 分号(:)和逗号(,)保留用于多级安全体系的表达，安全策略中组件的名字不要使用。 在Teledb中，创建安全策略需要通过teledbxmls插件，需要创建插件 SQL CREATE EXTENSION teledbxmls; 安全策略 通过MLSCLSCREATEPOLICY()函数创建安全策略 SQL SELECT MLSCLSCREATEPOLICY(policyname, policyid) 参数描述： policyname(策略名称): 要创建的策略的名称，大小写敏感，不可以空。 policyid(策略ID): 用于标识策略的唯一ID，取值范围[1, 100]。 安全等级(Level) 通过函数MLSCLSCREATELEVEL()函数创建安全等级。 SQL SELECT MLSCLSCREATELEVEL(policyname, levelid, shortname, longname) 参数描述： policyname（策略名称）: 指定要添加安全级别的策略名称，不可以为空。 levelid（级别ID）: 用于标识安全级别的唯一ID，取值范围[0, 32767]。 shortname（名称）: 安全级别的名称，大小写敏感，不可为空，不可以含空格和tabj键。 shortname（名称）: 安全级别的名称，大小写敏感，不可为空，不可以含空格和tabj键。 longname（完整名称）: 安全级别的描述。 通过MLSCLSALTERLEVELDESCRIPTION()函数修改等级的标签描述。 SQL SELECT MLSCLSALTERLEVELDESCRIPTION(policyname, levelid, longname) 安全隔离区(Compartment) 通过MLSCLSCREATECOMPARTMENT()函数创建安全隔离区(Compartment)。 SQL SELECT MLSCLSCREATECOMPARTMENT(policyname, compartmentid, shortname, longname) 参数 描述 ： policyname（策略名称）: 指定要添加安全隔离区的策略名称。 compartmentid（隔离区ID）: 用于标识安全隔离区的唯一ID，取值范围[0, 32767]。 shortname（简称）: 安全隔离区的简称。 longname（完整名称）: 安全隔离区的完整名称。 安全组(Group) 通过MLSCLSCREATEGROUPROOT()函数创建新的安全组根节点（Group Root） SQL SELECT MLSCLSCREATEGROUPROOT(policyname, rootid, shortname, longname) 参数描述： policyname（策略名称）: 指定要创建安全组根节点的策略名称。 rootid（根节点ID）: 用于标识安全组根节点的唯一ID。 shortname（简称）: 安全组根节点的简称。 longname（完整名称）: 安全组根节点的完整名称。 通过MLSCLSCREATEGROUPNODE()函数在数据库中创建新的安全组子节点（Group Node）并将其设置为指定父节点的子节点。 SQL SELECT MLSCLSCREATEGROUPNODE(policyname, childid, shortname, longname, parentshortz) 参数描述： policyname（策略名称）: 指定要创建安全组子节点的策略名称。 childid（子节点ID）: 用于标识安全组子节点的唯一ID。 shortname（简称）: 安全组子节点的简称。 longname（完整名称）: 安全组子节点的完整名称。 parentshortname（父节点简称）: 安全组子节点所属的父节点的简称。 标签(LABEL) 通过MLSCLSCREATELABEL()函数创建或替换MLS 策略的标签（label），并将其存储到数据库中。 SQL SELECT MLSCLSCREATELABEL(policyname, labelid, labelstr) 参数描述： policyname（策略名称）: 指定要添加标签的策略名称。 labelid（标签ID）: 用于标识标签的唯一ID，取值范围[0, 32767]。 labelstr（标签名）: 标签，不可为空，长度不超过256。由 ，其compartmentids和groupids由1到N个ID构成，ID间用,分割。有效的表达形式如下： levelid:compartmentid1,compartmentid2,...compartmentidN:groupid1,groupid2,...groupidN levelid:compartmentid:groupid levelid:compartmentid: levelid::groupid levelid:: 表标签绑定 通过MLSCLSCREATETABLELABEL()函数将指定标签绑定到指定的表(Table)，并将相关数据存储到pgclstable系统表。 SQL SELECT MLSCLSCREATETABLELABEL(policyname labelid, schemaname, tablename) 参数描述： policyname（策略名称）: 指定要应用的策略名称。 labelid（标签ID）: 要应用于表的标签ID，取值范围[0, 32767]。 schemaname（模式名称）: 表所在的模式名。 tablename（表格名称）: 要应用标签的表名。 通过MLSCLSDROPTABLELABEL()函数删除绑定到表上的标签并更新pgclstable系统表数据。 SQL MLSCLSDROPTABLELABEL(policyname, schemaname, tablename) 用户标签绑定/删除 通过MLSCLSCREATEUSERLABEL()函数为指定的用户创建一个带有默认标签的用户账户，并将其存储到 pgclsuser 表中。 SQL SELECT MLSCLSCREATEUSERLABEL(policyname, username name, defreadlabel, defwritelabel, defrowlabel) 参数描述： policyname（策略名称）: 指定要应用的策略名称。 username（用户名）: 要创建标签的用户账户名称。 defreadlabel（默认读标签）: 为用户定义的默认读标签ID。 defwritelabel（默认写标签）: 为用户定义的默认写标签ID。 defrowlabel（默认行标签）: 为用户定义的默认行标签ID。 通过MLSCLSDROPUSERLABEL()函数为指定用户删除标签，并将pgclsuser 表中指定用户的标签删除，且断开指定用户当前所有的数据库连接。 SQL SELECT MLSCLSDROPUSERLABEL(username) 参数描述： username（用户名）: 要删除指定用户标签的用户账户名称。 示例： 初始化环境 SQL c mlsadmin 创建安全策略 select MLSCLSCREATEPOLICY('rlspolicy', 66); 创建安全等级 select MLSCLSCREATELEVEL('rlspolicy', 10, 'defaultlevel', 'default Level'); select MLSCLSCREATELEVEL('rlspolicy', 10, 'userlevel', 'user Level'); select MLSCLSCREATELEVEL('rlspolicy', 9, 'badlevel', 'bad Level'); select MLSCLSCREATELEVEL('rlspolicy', 100, 'goodlevel', 'good Level'); 创建隔离区 select MLSCLSCREATECOMPARTMENT('rlspolicy', 30, 'rlscom0', 'RLS compartment 0'); select MLSCLSCREATECOMPARTMENT('rlspolicy', 31, 'rlscom1', 'RLS compartment 1'); select MLSCLSCREATECOMPARTMENT('rlspolicy', 32, 'rlscom2', 'RLS compartment 2'); 创建安全组 select MLSCLSCREATEGROUPROOT('rlspolicy', 50, 'root', 'group root'); select MLSCLSCREATEGROUPNODE('rlspolicy', 51, 'child1', 'child of root node 1', 'root'); select MLSCLSCREATEGROUPNODE('rlspolicy', 52, 'child2', 'child of root node 2', 'root'); select MLSCLSCREATEGROUPNODE('rlspolicy', 511, 'child11', 'child of child1 node 1', 'child1'); select MLSCLSCREATEGROUPNODE('rlspolicy', 512, 'child12', 'child of child1 node 2', 'child1'); 创建安全标签，此时和安全等级，隔离区以及安全组进行绑定 select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 1024, 'defaultlevel:rlscom0:child12'); 将标签绑定到表 alter table public.tbl1 add column cls clsitem default '99:1024'; select MLSCLSCREATETABLELABEL('rlspolicy', 1024, 'public', 'tbl1'); 安全等级 SQL select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 1025, 'userlevel::'); select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 1026, 'badlevel::'); select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 1027, 'goodlevel::'); 将标签绑定到用户 select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'godlike1', 1024, 1024, 1024); select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'godlike2', 1025, 1025, 1025); select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'badgodlike1', 1026, 1026, 1026); select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'goodgodlike1', 1027, 1027, 1027); SQL c godlike1 insert into public.tbl1 select generateseries(1,3), generateseries(1,3); select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:1024 2 2 66:1024 3 3 66:1024 (3 rows) SQL c godlike2 insert into public.tbl1 select generateseries(4,6), generateseries(4,6); 当前用户不在隔离区，无法看到godlike1用户创建的数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 4 4 66:1025 5 5 66:1025 6 6 66:1025 (3 rows） SQL c badgodlike1 低优先级的用户无法看到高优先级的用户插入的数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ (0 rows) SQL insert into public.tbl1 select generateseries(7,9), generateseries(7,9); 低优先级用户可以看到自己创建的数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 7 7 66:1026 8 8 66:1026 9 9 66:1026 (3 rows) SQL c goodgodlike1 高优先级用户可以看到低优先级用户创建的数据 同时无法看到隔离区的数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 4 4 66:1025 5 5 66:1025 6 6 66:1025 7 7 66:1026 8 8 66:1026 9 9 66:1026 (6 rows) SQL insert into public.tbl1 select generateseries(10,12), generateseries(10,12); select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 4 4 66:1025 5 5 66:1025 6 6 66:1025 7 7 66:1026 8 8 66:1026 9 9 66:1026 10 10 66:1027 11 11 66:1027 12 12 66:1027 (9 rows) SQL c godlike1 高优先级用户可以看到比自己低优先级用户创建的数据 无法看到比自己优先级高的用户创建的数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:1024 2 2 66:1024 3 3 66:1024 4 4 66:1025 5 5 66:1025 6 6 66:1025 7 7 66:1026 8 8 66:1026 9 9 66:1026 (9 rows) SQL c commonuser0 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ (0 rows) 安全隔离区 SQL c mlsadmin select MLSCLSDROPUSERLABEL('godlike1'); select MLSCLSDROPUSERLABEL('godlike2'); select MLSCLSDROPUSERLABEL('badgodlike1'); select MLSCLSDROPUSERLABEL('goodgodlike1'); 创建安全标签，并绑定隔隔离区 select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 2048, 'defaultlevel:rlscom0:'); select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 2049, 'defaultlevel:rlscom0,rlscom1,rlscom2:'); select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 2050, 'defaultlevel:rlscom1,rlscom2:'); select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 2051, 'defaultlevel:rlscom0,rlscom2:'); 将标签绑定到用户 select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'godlike1', 2048, 2048, 2048); select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'godlike2', 2049, 2049, 2049); select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'badgodlike1', 2050, 2050, 2050); select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'goodgodlike1', 2051, 2051, 2051); SQL c godlike1 insert into public.tbl1 select generateseries(1,3), generateseries(1,3); select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:2048 2 2 66:2048 3 3 66:2048 (3 rows) SQL c godlike2 insert into public.tbl1 select generateseries(4,6), generateseries(4,6); 当前用户所在隔离区含godlike1用户隔离区，可以看到godlike1的数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:2048 2 2 66:2048 3 3 66:2048 4 4 66:2049 5 5 66:2049 6 6 66:2049 (6 rows) SQL c badgodlike1 insert into public.tbl1 select generateseries(7,9), generateseries(7,9); 当前用户所在隔离区无法包含前面用户的隔离区，无法看到他们插入的数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 7 7 66:2050 8 8 66:2050 9 9 66:2050 (3 rows) SQL c goodgodlike1 insert into public.tbl1 select generateseries(10,12), generateseries(10,12); 相同等级，godlike1的隔离区是当前的子集，当前用户可以看到godlike1插入的数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:2048 2 2 66:2048 3 3 66:2048 10 10 66:2051 11 11 66:2051 12 12 66:2051 (6 rows) SQL c godlike2 当前用户含rlscom0,rlscom1,rlscom2三个隔离区可以看到之前插入的所有数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:2048 2 2 66:2048 3 3 66:2048 4 4 66:2049 5 5 66:2049 6 6 66:2049 7 7 66:2050 8 8 66:2050 9 9 66:2050 10 10 66:2051 11 11 66:2051 12 12 66:2051 (12 rows) 安全组 SQL c mlsadmin select MLSCLSDROPUSERLABEL('godlike1'); select MLSCLSDROPUSERLABEL('godlike2'); select MLSCLSDROPUSERLABEL('badgodlike1'); select MLSCLSDROPUSERLABEL('goodgodlike1'); 创建安全标签，并绑定用户组 select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 4096, 'defaultlevel:rlscom0:root'); select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 4097, 'defaultlevel:rlscom0:child1'); select MLSCLSCREATELABEL('rlspolicy', 4098, 'defaultlevel:rlscom0:child11,child12'); 将标签绑定到用户 select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'godlike1', 4096, 4096, 4096); select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'godlike2', 4097, 4097, 4097); select MLSCLSCREATEUSERLABEL('rlspolicy', 'badgodlike1', 4098, 4098, 4098); SQL c badgodlike1 insert into public.tbl1 select generateseries(1,3), generateseries(1,3); select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:4098 2 2 66:4098 3 3 66:4098 (3 rows) SQL c godlike2 insert into public.tbl1 select generateseries(4,6), generateseries(4,6); 安全组根节点可以看到子节点数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:4098 2 2 66:4098 3 3 66:4098 4 4 66:4097 5 5 66:4097 6 6 66:4097 (6 rows) SQL c godlike1 insert into public.tbl1 select generateseries(7,9), generateseries(7,9); 安全组根节点可以看到所有子节点数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:4098 2 2 66:4098 3 3 66:4098 4 4 66:4097 5 5 66:4097 6 6 66:4097 7 7 66:4096 8 8 66:4096 9 9 66:4096 (9 rows) SQL c badgodlike1 子节点 无法看到根节点数据 select from public.tbl1 order by col1; col1 col2 cls ++ 1 1 66:4098 2 2 66:4098 3 3 66:4098 (3 rows)

本节主要介绍云数据库GeminiDB的系统架构。 云数据库GeminiDB是一款基于计算存储分离架构的分布式数据库，由多个同构节点组成计算集群，数据存储在分布式共享存储池中，计算和存储资源解耦，支持独立弹性伸缩，扩缩容无数据迁移。 图1 系统架构

天翼云弹性高性能计算支持使用VASP软件做分子动力学模拟,本文为您介绍该应用场景下的操作步骤。 背景信息 VASP全称Vienna Abinitio Simulation Package，VASP是维也纳大学Hafner小组开发的进行电子结构计算和量子力学分子动力学模拟软件包。它是材料模拟和计算物质科学研究中最流行的软件之一。 准备工作 已创建弹性高性能计算EHPC集群。 需要安装的软件：Intel OneAPI 2022、VASP 5.4.4。 操作步骤 1.登录EHPC集群，安装VASP 5.4.4。 shell 加载 intel OneAPI 环境变量； source /opt/intel/oneapi/setvars.sh 进入vasp安装包目录 cd /opt/vasp.5.4.4 准备编译配置文件 cp arch/makefile.include.linuxintel ./makefile.include 根据需要，选择编译的模块 std表示标准模块，all编译所有模块 make std 编译完成后，会生成对应的应用程序可执行文件： 2.作业提交 准备测试文件，将vaspstd拷贝到作业目录下，使用hpcuser用户提交任务： 创建Slurm脚本 submit.sh，使用2台节点，每节点使用16核： shell !/bin/bash SBATCH J VASPtest SBATCH N 2

本文为您介绍如何创建模式。 模式本质上是一个名字空间，Oracle里一般叫用户，SQL Server中叫框架，MySQL 中叫数据库，模式里面包含表、数据类型、函数以及操作符，对象名称可以与在其他模式中存在的对象重名，访问某个模式中的对象时可以使用模式名.对象名 。 您可参考如下操作创建模式。 标准语法 plaintext teledb create schema teledbschema; CREATE SCHEMA 扩展语法，不存在时才创建 plaintext teledb create schema if not exists teledbschema; NOTICE: schema "teledbschema" already exists, skipping CREATE SCHEMA 指定所属用户 plaintext teledb create schema teledbschemaowner AUTHORIZATION teledbuser; CREATE SCHEMA teledb dn teledbschemaowner List of schemas Name Owner + teledbschemaowner teledbuser (1 row)

本文介绍MySQL数据库修改authenticationstring字段为显示密码后无法登录的处理办法。 场景描述 用户通过navicat修改MySQL的user表root帐号的“authenticationstring”字段，修改为为显示密码后无法登录客户端。 原因分析 修改密码方式错误，不应直接改user表的authenticationstring字段的hash key，需要通过控制台重置root密码方式修改。 解决方案 由于8.0版本不支持password函数，因此需要通过以下步骤恢复： 找出帐号的authenticationstring字段，使用以下命令更新update mysql.user set authenticationstring'XXX' 其中XXX为新修改的密码。重置root帐号密码。 ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysqlnativepassword BY 'XXX'; flush privileges; 修改后用户就可以正常登录root帐号。

本文为您介绍如何创建模式。 模式本质上是一个名字空间，Oracle里一般叫用户，SQL Server中叫框架，MySQL 中叫数据库，模式里面包含表、数据类型、函数以及操作符，对象名称可以与在其他模式中存在的对象重名，访问某个模式中的对象时可以使用模式名.对象名 。 您可参考如下操作创建模式。 标准语法 plaintext teledb create schema teledbschema; CREATE SCHEMA 扩展语法，不存在时才创建 plaintext teledb create schema if not exists teledbschema; NOTICE: schema "teledbschema" already exists, skipping CREATE SCHEMA 指定所属用户 plaintext teledb create schema teledbschemaowner AUTHORIZATION teledbuser; CREATE SCHEMA teledb dn teledbschemaowner List of schemas Name Owner + teledbschemaowner teledbuser (1 row)

指标名称 指标对象 指标含义 指标单位 计算公式 podgpuutilization Pod 计算Pod中GPU核心利用率的平均值 % avg(DCGMFIDEVGPUUTIL{jobnamespace~"$namespace"}) by (pod) podgpumemoryutilization Pod 计算Pod中GPU显存的利用率 % round( sum(DCGMFIDEVFBUSED{jobnamespace~"$namespace", pod~"$pod", pod!""}) by (pod) / sum(DCGMFIDEVFBTOTAL{jobnamespace~"$namespace", pod~"$pod", pod!""}) by (pod) 100 ) podgpumemorynodeutilization Pod 计算Pod使用的GPU显存占整个节点总显存的百分比 % round( sum(DCGMFIDEVFBUSED{jobnamespace~"$namespace", pod~"$pod", pod!""}) by (pod, Hostname, jobnamespace) / on(Hostname) groupleft sum(DCGMFIDEVFBTOTAL) by (Hostname) 100 ) podgpumemory Pod 计算Pod当前使用的GPU显存量 % sum(DCGMFIDEVFBUSED{jobnamespace~"$namespace", pod~"$pod", pod!""}) by (pod) podgpuusage Pod 计算GPU利用率的总和 % sum(DCGMFIDEVGPUUTIL{jobnamespace~"$namespace"}) by (pod) / 100 podgpuusagenodeutilization Pod 计算Pod消耗的GPU核心利用率总和，占节点可分配GPU数量的平均比例 % round( labelreplace( sum(DCGMFIDEVGPUUTIL{jobnamespace~"$namespace"}) by (pod, jobnamespace, Hostname), "node", "$1", "Hostname", "(.)" ) / on(node) groupleft sum(kubenodestatusallocatable{resource"nvidiacomgpu"}) by (node) )

本文介绍了如何在科研助手中创建并行计算任务。 操作步骤 1. 登录科研助手管理控制台。 2. 在控制台左侧导航栏中，选择【并行计算】。 3. 在【并行计算】页面中，单击【作业管理】下方的【创建计算任务】。 4. 在【创建计算任务】页面中，配置参数，具体如下表所示。 参数 说明 企业项目 可将计算任务挂载在不同企业项目下。 作业名称 输入作业名称。要求如下：长度范围为4~25个字符。名称由小写字母、数字、中划线（）组成。以小写字母开头。 以小写字母或数字结尾。 并行框架 选择所需要使用的并行框架。支持MPI、Pytorch、Tensorflow、Paddle。 镜像地址 输入作业所需要使用的镜像URL地址，可以手动填写第三方镜像，也可以选择存储在天翼云的镜像。 启动命令 作业第一个实例启动时执行的命令内容，指令执行完成视为作业运行结束。例如"mpirun np 8 myapp.run"。 环境变量 为所有实例预置环境变量，输入形式为key+value。 可用区 选择所需的可用区。 实例规格 实例规格可选择通用计算型和GPU加速型，为作业的实例选择合适的实例规格。 数量 作业将创建的实例数量。输入范围1~99。 存储挂载 可将科研文件挂载到所有实例中，可设置实例中挂载的路径。 5. 所有参数填写完毕后，点击【确认订单】，作业将会创建和下发计算任务。

为了充分发挥昇腾910B物理机的优势，满足企业级用户对于大规模并行计算和分布式存储的需求，我们特此编写了这份基于物理机Galaxy镜像和CTyunOS操作系统的昇腾910B多机部署指南。本指南旨在为用户提供一个从环境准备到服务管理的全面解决方案，帮助用户便捷快速地搭建起稳定、高效地AI计算集群。 一、环境准备 1.1 前置条件 建议通过弹性高性能计算入口（弹性高性能计算 天翼云）开通多台昇腾910B物理机集群（集群配置管理节点队列与计算节点确认配置） 管理节点使用CTyunOS23.01.2@GalaxyMasterNPU24.1.0.3镜像的昇腾910B物理机（绑定EIP） 所有计算节点使用CTyunOS23.01.2@GalaxyComputeNPU24.1.0.3镜像的昇腾910B物理机 使用共享存储：官网控制台海量文件服务OceanFS（海量文件服务 OceanFS 天翼云） 或弹性文件服务SFS Turbo（弹性文件服务 SFS 天翼云） 1.2 本地NVME分区 将节点的nvme1n1和nvme0n1两块NVME盘分别挂载在/mnt/nvme1n1和/mnt/nvme0n1上。 plaintext !/bin/bash 设备列表 devices("/dev/nvme0n1" "/dev/nvme1n1") mountpoints("/mnt/nvme0n1" "/mnt/nvme1n1") fstype"xfs"

指标体系 第一级 第二级 第三级 第四级 技术要求 物理和环境安全 身份鉴别 可 宜 宜 应 技术要求 物理和环境安全 视频监控记录数据存储完整性 — — 宜 应 技术要求 物理和环境安全 密码服务 应 应 应 应 技术要求 物理和环境安全 密码产品 — 一级及以上 二级及以上 三级及以上 技术要求 网络和通信安全 身份鉴别 可 宜 应 应 技术要求 网络和通信安全 通信数据完整性 可 可 宜 应 技术要求 网络和通信安全 通信过程中重要数据的机密性 可 宜 应 应 技术要求 网络和通信安全 网络边界访问控制信息的完整性 可 可 宜 应 技术要求 网络和通信安全 安全接入认证 — — 可 宜 技术要求 网络和通信安全 密码服务 应 应 应 应 技术要求 网络和通信安全 密码产品 — 一级及以上 二级及以上 三级及以上 技术要求 设备和计算安全 身份鉴别 可 宜 应 应 技术要求 设备和计算安全 远程管理通道安全 — — 应 应 技术要求 设备和计算安全 系统资源访问控制信息完整性 可 可 宜 应 技术要求 设备和计算安全 重要信息资源安全标记完整性 — — 宜 应 技术要求 设备和计算安全 日志记录完整性 可 可 宜 应 技术要求 设备和计算安全 重要可执行程序完整性、重要可执行程序来源真实性 — — 宜 应 技术要求 设备和计算安全 密码服务 应 应 应 应 技术要求 设备和计算安全 密码产品 — 一级及以上 二级及以上 三级及以上 技术要求 应用和数据安全 身份鉴别 可 宜 应 应 技术要求 应用和数据安全 访问控制信息完整性 可 可 宜 应 技术要求 应用和数据安全 重要信息资源安全标记完整性 — — 宜 应 技术要求 应用和数据安全 重要数据传输机密性 可 宜 应 应 技术要求 应用和数据安全 重要数据存储机密性 可 宜 应 应 技术要求 应用和数据安全 重要数据传输完整性 可 宜 宜 应 技术要求 应用和数据安全 重要数据存储完整性 可 宜 宜 应 技术要求 应用和数据安全 不可否认性 — — 宜 应 技术要求 应用和数据安全 密码服务 应 应 应 应 技术要求 应用和数据安全 密码产品 — 一级及以上 二级及以上 三级及以上

本节介绍什么是边缘裸金属实例。 定义 ECX裸金属（Edge Bare Metal, EBM）是为用户提供的独享物理机服务，兼具虚拟机弹性能力和物理机的高性能，可由一个或多个独立服务器组成，支持用户自定义装机，适配超多场景。 适用场景 高性能计算场景，这类场景处理的数据量大，对服务器的计算性能要求很高。例如，科研计算、基因测序等高性能计算场景。虚拟化带来的性能损耗和超线程等对裸金属服务器影响不大，裸金属服务器可以满足高性能计算的需求。 高度定制化场景，这类场景需要高度定制化的服务器环境，且对具体硬件配置等有专业要求。例如，某些关键的数据库业务不能部署在虚拟机上，一定要通过资源专享、网络隔离、性能有保障的物理服务器承载。裸金属服务器为用户提供独享的高性能的物理服务器，可以满足此类场景下的业务需求。 对安全和监管要求高的场景，这类场景是客户对业务部署的合规性，以及数据安全有苛刻的要求。例如，金融、证券等。采用裸金属服务器部署，能够确保资源独享、数据隔离、可监管可追溯。

本节介绍了 使用cubevolcano的用户指南。 插件简介 Volcano调度器是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户。(目前Volcano项目已经在Github开源) Volcano针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能，主要特性包括： 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，包括成组调度，优先级抢占、装箱、资源预留、任务拓扑关系等。 队列管理：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。 项目开源地址： 前置条件 安装cubevolcano插件 使用示例 修改调度器配置 查看调度配置，默认开启binpack插件 修改volcano调度器配置，增加binpack得分权重，减少其他调度插件的影响 调整日志级别，查看更详细的日志 创建验证负载任务并且指定使用volcano调度器 可查看负载的YAML，确认scheduleName已设置为volcano 从控制台查看调度器日志，得知各节点的得分 从日志中知道得分最高的节点，查看pod绑定节点，预期绑定的是最高得分的节点

本文介绍如何通过边缘函数修改源站响应内容。 根据特殊分支场景，修改源站响应内容。 示例代码 javascript async function handleRequest(request) { // 获取原始的请求数据 const originalResponse await fetch(" const url new URL(request.url) const params url.searchParams // 如果传入 title 参数，尝试填充到页面中，修改返回的内容 let title params.get("title") if (title ! "") { title encodeURIComponent(title) let text await originalResponse.text() text text.replace(" ", " " + title + " ") return new Response(text, originalResponse) } return originalResponse } addEventListener("fetch", event > { event.respondWith(handleRequest(event.request)) }) 示例预览 源站响应内容被修改。 相关参考 运行时API：addEventListener 运行时API：Response 运行时API：FetchEvent 运行时API：Web Standard 运行时API：Fetch

本页介绍天翼云TeleDB数据库Oracle语法中的系统函数。 extract plaintext extract(xmltype类型,节点)。 create table xmlexample(ID varchar(100),name varchar(20),data xmltype); insert into xmlexample(id,name,data) values('xxxxxxxxxxxxxxx','my document',' nam022^^^450 抗震救灾 奥运会 经济学 计算机 10001 20050709 计算机 笔记本 '::xmltype); teledb select id,name, extract(x.data,'/collection/record/datafield/subfield') as A from xmlexample x; id name a ++ xxxxxxxxxxxxxxx my document 抗震救灾 奥运会 经济学 计算机 10001 20050709 计算机 笔记本 (1 row)

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