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。

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)

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。

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)

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 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 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：FetchEvent 运行时API：Web Standards 运行时API：Response 运行时API：Fetch

本节介绍了专属云（计算独享型）的开通步骤。 专属云（计算独享型）产品不同于其他服务，用户需要先申请开通专属云访问权限后，才能申请计算集群的资源。您可以等硬件设备部署完毕后一并申请开通专属云访问权限和专属云计算独享型资源。 1、登录天翼云控制中心，切换节点； 2、单击“控制中心”，选择【专属云】； 3、在申请页面查看申请流程。请与您的专属客户经理确定您的专属云开通需求，如果没有专属客户经理，可拨打天翼云客服电话4008109889咨询； 4、与客户经理沟通需求后，客户经理根据具体需求输出专属云部署方案。 5、由客户经理协助客户提交工单，做专属云服务开通和物理服务器发货。 6、待物理服务器到位后，专属云资源将在2天内完成开通。

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。

choices string choices列表 index int choice索引 message object 模型生成的消息 role string 对话角色 content string 对话消息内容 finishreason string 模型停止生成标记的原因。 stop: 模型生成遇到自然停止点或提供的停止序列； length: 达到请求中指定的最大标记数； contentfilter：如果由于内容过滤器中的标志而省略了内容 toolcalls/functioncall： 模型调用了函数。 created int Unix时间戳（以秒为单位）。 model string 调用的模型名称。 object string 返回的对象类型。非流式返回始终为：chat.completion usage object 请求使用情况的统计信息。 completiontokens int 生成token数。 prompttokens int 输入token数。 totaltokens int 使用的token总数（prompt + completion）。

参数名 类型 是否必填 名称 说明 productcode string 否 产品类型 产品类型，“006”（全站加速），不传代表全部产品 domain string 是 域名 functionnames string 否 功能函数名称 若该参数不传，则默认返回的是该域名全部功能的配置参数，若传该参数，则返回指定功能的配置信息，多个功能用英文逗号分割，若该参数未配置，可能返回为空，目前支持参数：blackreferer（referer黑名单），whitereferer（referer白名单），filetypettl（文件过期时间设置），ipblacklist（ip黑名单），ipwhitelist（ip白名单），reqheaders（自定义回源请求头），respheaders（自定义响应头），reqhost（回源host），errorcode（错误码缓存配置），sharedhost（共享缓存域名）

本页介绍天翼云TeleDB数据库的对象命名规范。 这里的对象，指的是数据库对象，如：数据库、模式、表、视图、索引、约束、序列、函数、过程、触发器、规则、包、同义词等。 1. 对象名称建议使用小写字母、数字、下划线的组合，不要使用大写、大小写混合、中文、特殊字符等。 2. 建议不使用双引号即"包围，除非必须包含大写字母或空格等特殊字符。 3. 长度不能超过63个字符。 4. 不建议以pg开头或者pgxc（避免与系统表/视图混淆），不建议以数字开头。 5. 禁止使用SQL 关键字例如 type、order等。 6. 临时或备份的表、视图，建议加上日期时间, 如xxx20240112。 索引命名规则：普通索引命名：表名列名idx；唯一索引命名：表名列名uidx。

本文将为您介绍弹性伸缩服务扩缩容的主要操作背景。 操作背景 弹性伸缩服务在日常工作中可能面临以下几种场景： 无明显波动的计算资源日常管理。 非周期波动的计算资源管理。 周期波动的计算资源管理。场景介绍请参见应用场景。 场景 需求说明 操作步骤 无明显波动的计算资源日常管理 创建具有相同规格与属性的云主机，放置于伸缩组内，随时监控主机运行状况。 1. 创建伸缩组 2. 创建伸缩配置（确认伸缩组为“已启用”状态） 3. 绑定伸缩组与伸缩配置 非周期波动的计算资源管理 按照业务需求，为可能到来的访问波动创建告警策略。 1. 创建伸缩组 2. 创建伸缩配置（确认伸缩组为“已启用”状态） 3. 创建伸缩策略（告警策略） 周期波动的计算资源管理 根据周期波动的规律预设伸缩策略，确保计算能力满足业务需求，此类业务通常设置定时/周期策略。 1. 创建伸缩组 2. 创建伸缩配置（确认伸缩组为“已启用”状态） 3. 创建伸缩策略（定时/周期策略）

规格名称 计算 磁盘类型 网络 通用型S7n CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 vCPU数量范围：116 处理器：第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频：2.6GHz/3.4GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 支持IPv6 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：100万PPS 最大内网带宽：6Gbps 通用型S7 CPU/内存配比：1:2/1:4 vCPU数量范围：28 处理器：第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频：2.8GHz/3.5GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 支持IPv6 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：50万PPS 最大内网带宽：3Gbps 通用型S6 CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 vCPU数量范围：116 处理器：第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频：2.6GHz/3.5GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 支持IPv6 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：100万PPS 最大内网带宽：6Gbps 通用型S3 CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 vCPU数量范围：116 处理器：英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频：2.2GHz/3.0GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 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：18万PPS 最大内网带宽：2.5Gbps 通用型S1 CPU/内存配比：1:4 vCPU数量范围：132 处理器：英特尔® 至强® 处理器E5 v3家族 基频/睿频：2.2GHz/2.9GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 通用型C2 CPU/内存配比：1:2 vCPU数量范围：132 处理器：英特尔® 至强® 处理器E5 v3家族 基频/睿频：2.2GHz/2.9GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 通用型C1 CPU/内存配比：1:1 vCPU数量范围：116 处理器：英特尔® 至强® 处理器E5 v3家族 基频/睿频：2.2GHz/2.9GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强

本文为您介绍NAT网关定义和产品架构等。 产品概述 NAT网关（CTNAT Gateway）是一种支持 IP 地址转换的网络云服务，能够为虚拟私有云（Virtual Private Cloud，CTVPC）内的计算实例提供网络地址转换（Network Address Translation），分为SNAT和DNAT两个功能。 产品类型： NAT网关可分为公网NAT网关和私网NAT网关。 公网NAT网关 公网NAT网关能够为虚拟私有云内的计算实例提供公网地址转换服务。通过SNAT可使多个计算实例共享使用弹性IP访问Internet，通过DNAT可使多个计算实例提供互联网服务。公网NAT网关是 VPC 内的一个公网流量的出入口，保护私有网络信息不直接对公网暴露。 私网NAT网关 私网NAT网关能够为虚拟私有云内的计算实例提供私网地址转换服务。通过私网NAT网关上的SNAT、DNAT规则，可将源、目的网段地址转换为VPC私网中转IP地址，通过使用中转IP实现VPC内的计算实例与其他VPC、云下IDC的指定地址互访。 产品基本概念 NAT（网络地址转换） VPC内的云上资源分配的是私网IP，在互联网上私网IP不可被路由。如果VPC内的云上资源要与互联网互通或对互联网提供服务，则需要将云上资源的私网IP转换成可被路由的公网IP，并对外进行发布。 弹性IP地址 由天翼云提供的互联网协议地址，是互联网上可以被路由的地址。云上资源如果要对外提供服务，需要购买弹性公网地址并直接通过资源绑定或通过NAT网关规则绑定。

本文档主要介绍GPU云主机中Tesla驱动的自动安装、预装驱动、一键部署安装三种便捷部署方式,助力用户快速完成Tesla驱动及配套CUDA、cuDNN组件的部署,满足高性能计算、AI训练推理等业务的GPU算力需求。 预装驱动 前提条件 适用于GPU计算加速型云主机部署Tesla驱动，无资源池功能限制。 需选择带有预装Tesla驱动关键字的专属公共镜像。 操作步骤 1. 进入创建云主机页面，选择GPU计算加速型云主机规格，在镜像选择环节，选择名称含预装Tesla驱动标识的公共镜像； 2. 完成其余云主机配置后，提交创建申请； 3. 云主机创建成功后，Tesla驱动及配套CUDA、cuDNN组件已默认部署完成，可直接启用GPU计算相关业务。 自动安装 前提条件 仅适用于GPU计算加速型云主机部署Tesla驱动。 仅部分资源池支持该功能，若目标资源池无此功能，可选择其他安装方式。 仅支持Linux系列操作系统的公共镜像。 操作步骤 1. 进入创建云主机页面，选择GPU计算加速型云主机规格，在镜像环节选择Linux系列公共镜像； 2. 进入云主机配置环节，找到并勾选安装GPU驱动功能选项； 3. 在弹出的版本选择界面，按需选择匹配的Driver、CUDA、cuDNN版本； 4. 完成其余云主机配置后，提交创建申请； 5. 云主机创建完成后，系统将自动完成所选版本的Tesla驱动及配套组件的安装部署，无需手动干预，安装过程相对耗时，云主机启动时间会更长，并伴有自动重启。 一键部署安装

GPU预置指标 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) )

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) )

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。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 resourcePackOid String 资源包ID rspt4o453t1hs44mr3fqfrj4 resourcePackName String 资源包名称 pkgDYF createTime String 订购时间。以ISO 8601为标准，并使用UTC+0时间，格式为yyyyMMddTHH:mm:ssZ。 20230829T07:38:39Z expireTime String 到期时间。以ISO 8601为标准，并使用UTC+0时间，格式为yyyyMMddTHH:mm:ssZ。 20231029T16:00:00Z cpu Integer 计算包CPU数量（单位：核） 220 cpuRemaining String 计算包CPU剩余数量（单位：核） 131.00 memory Integer 计算包内存数量（单位：GB） 1200 memoryRemaining String 计算包剩余内存数量（单位：GB） 1022.00 diskSize Integer 存储包空间大小（单位：GB） 24000 diskRemaining String 存储包剩余空间（单位：GB） 1890.00 bandwidth Integer 网络包带宽（单位：Mbit/s） 2787 bandwidthRemaining Integer 网络包剩余带宽（单位：Mbit/s） 2787 status String 资源包状态（FROZEN冻结；VALID正常） VALID

分类 服务 命名空间 维度 监控指标参考文档 计算 弹性云主机 SYS.ECS Key：instanceid Value：云主机ID 计算 弹性云主机中操作系统监控 AGT.ECS · Key：instanceid Value：云主机ID · Key：disk Value：磁盘 · Key：mountpoint Value：挂载点 · Key：gpu Value：GPU · Key：proc Value：进程 计算 物理机 SERVICE.BMS Key：instanceid Value：云主机ID 计算 弹性伸缩 SYS.AS Key：AutoScalingGroup Value：弹性伸缩组的ID

操作步骤 步骤一：创建加密策略 开通翼加密后，通过天翼AI云电脑（政企版）控制台菜单找到“文件加密”——“加密策略管理”，点击“新建”即可自定义创建加密策略。 加密策略配置项说明如下所示： 策略内容 安全办公场景： 加密范围：文档文件全选 加密强度：标准 金融财务办公： 加密范围：文档文件全选 加密强度：最高 自定义设置：不预设加密范围和加密强度，完全由管理员自定义选择 加密范围 租户管理员可以根据具体的应用程序以及相应的文件格式类型，自定义配置加密文件的范围。 剪切板控制 开启后加密管控进程打开的文件无法复制粘贴内容到非加密管控进程，比如用WPS打开的word文档内的文字图片无法复制到微信，保证加密数据安全无泄漏。 加密管控进程之间的复制粘贴操作正常，如WPS打开的多个word文档之间允许复制粘贴。 加密强度 国密算法（旗舰版）：SM4，适用于有国密加密安全要求的政企部门或组织。 最高（旗舰版）：AES256，安全系数最高，适用对文件安全性要求高的场景。 高（旗舰版）：AES192，安全系数高，适用于对文件安全性有较高要求的场景。 标准（标准版）：AES128，基础的安全加密等级，能有效加密文件，防止文件数据外泄。 步骤二：分配加密策略 创建加密策略后，回到策略管理列表，点击右侧的“分配”，可自定义设置加密策略的适用范围。 加密策略可以按3个维度进行分配。 分配给部门：部门内的所有桌面将被分配上策略。并且该部门添加新的桌面时，新桌面也将分配上对应的加密策略。 分配给桌面池：桌面池内的所有桌面将被分配上策略。并且该桌面池添加新的桌面时，新桌面也将分配上对应的加密策略。 分配给桌面：加密策略也可以直接分配给桌面。 注意：当桌面分配的加密策略，与对应的桌面池、部门设置的加密策略冲突时，按桌面＞桌面池＞部门的优先级判断。即： 1.先判断桌面是否分配了加密策略，若有，则以桌面分配的加密策略为准； 2.若桌面没有分配加密策略，则判断桌面所属桌面池是否分配了加密策略，若有，则以桌面池分配的加密策略为准； 3.若桌面池也没有分配加密策略，则判断桌面所属部门是否分配了加密策略，若有，则以部门分配的加密策略为准。 步骤三：开启加密 分配好加密策略后，点击“文件加密”——“加密桌面管理”，就能看到所有被分配了加密策略的桌面。批量勾选列表中的桌面，点击列表顶部的“开启加密”按钮，即可开启AI云电脑加密保护。 开启加密的AI云电脑，所有新建、下载、接收及编辑保存的目标文件类型都将自动加密。 如果希望对AI云电脑内之前已经存在的文件进行加密，可以选择AI云电脑并点击“全盘加密” 全盘加密之前，将对AI云电脑先进行重启操作，请确保AI云电脑内文件已保存，并退出登录AI云电脑客户端。请不要将需要加密的AI云电脑关机。 全盘加密完成后，AI云电脑内已有的所有目标文件会被加密保护。并且后续AI云电脑编辑保存、接收、下载的所有目标类型文件将被自动加密保护。 注意：全盘加密/解密的持续时间与AI云电脑内的文件数有关，若AI云电脑内文件数较大，全盘加密/解密时间也相应更长。为了不影响AI云电脑正常使用，建议在晚上等不使用AI云电脑的时段进行全盘加密/解密操作。 步骤四：脱密审批流程设置 AI云电脑内的加密文件外发可以设置审批流程。打开“组织管理”——“审批流程”，点击“分管设置”，设置租户内各个部门的分管人员。部门内用户提交的脱密申请将由分管人员审批。 部门的分管人员若设置了多个，则部门内人员提交的脱密申请，按该部门分管人员列表从上到下的顺序进行审批。 若配置分管人员时发现部门人员与当前组织架构不符，可点击列表右上方的“同步组织机构”进行更新。 除此之外，脱密审批流程支持更加灵活的自定义配置。在“流程配置”中找到企业加密流程，点击“编辑”进行修改。 审批节点设置： 审批节点是阻塞节点，需审批人处理才能继续流程。 审批人若选择部门，则该部门的所有人都要处理该节点（不包括子部门人员）。 审批人若选择人员，则指定某个人或多个人处理该节点。 审批人若选择角色，则属于该角色的所有人员均要处理该节点。 审批人若选择人员部门控件，则可动态的选择审批人。 审批人还可通过函数逐层查找，包括：添加新的逐层经理函数，添加新的主管函数，添加角色查找函数。

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

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

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

本文介绍如何使用边缘函数更改在请求中发送或在响应中返回的标头。 更改在请求中发送或在响应中返回的标头。 示例代码 javascript addEventListener('fetch', event > { event.respondWith(handleRequest(event.request)) }) async function handleRequest(request) { const response await fetch(request) // 添加新的头 response.headers.append("XHello", "hello from ctyun") // 修改旧的头 response.headers.set("Etag" ,"4kf36KRuEB") return response } 示例预览 相关HTTP头被修改。 相关参考 运行时API：addEventListener 运行时API：FetchEvent 运行时API：Web Standards 运行时API：Fetch 运行时API：Response