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。

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)

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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

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"

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。

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

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。

天翼云电脑(政企版)可以通过资源包订购方式。 操作场景 AI云电脑服务开通之后，管理员可先订购包括AI云电脑计算、存储和网络配额的资源包，然后再通过使用资源包为终端用户分配AI云电脑实例、配置数据盘及上网带宽。 操作步骤 1. 进入“AI云电脑（政企版）”控制台； 2. 点击“资源包管理”，进入“资源包管理”页面； 3. 点击“订购资源包”，进入“订购资源包”页面； 4. 根据实际情况选择需购买的资源包配置信息，包括计算包，存储包，网络包及购买时长； 计算包：每个计算包包括10vCPU+20GB内存+80G高IO系统盘每AI云电脑的资源总和，如用户需要开通100台2vCPU4GB内存的AI云电脑，则此处需配置20个计算包，以此类推； 存储包：订购资源包可使用的AI云电脑数据盘的总量，100GB起订，步长100GB，最大10000TB； 网络包：订购资源包可使用的网络带宽总量，0~4096Mbps； 5. 选择购买时长：订购资源包可使用的有效时长； 6. 确认信息和配置费用，点击“立即购买”。支付成功后，即可完成资源包的订购。

本节主要介绍了GPU加速型实例安装Tesla驱动及CUDA工具包的操作场景。 GPU加速型云主机，需要安装Tesla驱动和CUDA工具包以实现计算加速功能。 使用公共镜像创建的计算加速型（P系列）实例默认已安装特定版本的Tesla驱动。 使用私有镜像创建的GPU加速型云主机，需在创建完成后安装Tesla驱动，否则无法实现计算加速功能。 本节操作介绍GPU云主机安装Tesla驱动及CUDA工具包的操作步骤。

功能分类 功能 天翼云物理机 自建物理机 云主机 发放方式 自动化发放 √ × √ 计算 无特性损失 √ √ × 计算 无性能损失 √ √ × 计算 无资源争抢 √ √ × 存储 拥有本地存储 √ √ × 存储 使用云硬盘（系统盘）启动 √ × √ 存储 使用镜像，免操作系统安装 √ × √ 网络 使用虚拟私有云网络 √ × √ 网络 物理机集群和云主机集群之间通过VPC通信 √ × √ 管控 VNC远程登录等体验和云主机一致 √ × √ 管控 支持监控以及关键操作审计 √ × √

本文介绍DRDS使用过程的一些常用概念。 计算节点 计算节点是负责执行数据处理和查询计算的节点。计算节点通常负责解析查询请求，执行数据库操作，进行数据的聚合、过滤、排序等计算操作，并最终返回查询结果。计算节点是数据库系统中的核心部分，负责处理客户端的查询请求，执行查询操作，以及在分布式环境下协调不同存储节点的数据处理。 存储节点 存储节点是负责存储实际数据的节点。在分布式数据库中，数据通常被水平拆分成多个数据分片，然后存储在不同的存储节点上。每个存储节点承担一部分数据，以实现数据的水平扩展，提高系统的性能和可伸缩性。 分片 分片（又称Sharding）是一种在分布式数据库中水平划分数据的概念。它将数据库中的数据拆分成多个较小的逻辑片段（也称为分片或分区），然后将这些分片分散存储在不同的存储节点上，以实现水平扩展和分布式存储。 schema 概念 schema即逻辑库，在后续介绍中将统称为schema，它类似于传统单体数据库中的数据库，是一个逻辑上的数据库容器。schema是多个数据库分片的集合。 介绍 对实际应用来说，并不需要知道分布式数据库中间件的存在，应用开发人员只需要知道数据库的概念，所以分布式数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 DRDS实例的schema，包括所有逻辑表、分片规则、全局序列等数据，schema切分后形成多个分片，分布在多个存储节点上。 逻辑表

消费消息 消费者需要创建一个连接到RabbitMQ服务器，然后创建一个通道（Channel）来进行消息的订阅。在订阅消息之前，消费者通常需要先声明一个队列，以确保能够正确地接收和处理消息。 一旦连接和通道建立完成，消费者可以使用basicConsume()方法来订阅指定的队列，并注册一个回调函数来处理接收到的消息。当有消息到达队列时，RabbitMQ会将消息推送给消费者，消费者的回调函数将被调用，从而可以对消息进行处理。 消费者可以根据自己的需求设置消息的确认机制。在默认情况下，消费者在接收到消息后，会自动向RabbitMQ发送一个确认（ack）消息，表示已成功接收并处理该消息。如果消费者在处理消息时发生错误，可以选择不发送确认消息，从而使消息重新进入队列，以便其他消费者重新处理。 通过使用RabbitMQ，消费者可以实现解耦，即它们可以独立地进行开发和部署。消费者可以根据自己的处理能力和负载来接收和处理消息，从而实现负载均衡和水平扩展。 代码示例： import com.rabbitmq.client.; import java.io.IOException; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.concurrent.TimeoutException; public class RabbitmqConsumer { //队列名称 private final static String QUEUENAME "YOUR QUEUE NAME"; public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException { //创建连接工厂 ConnectionFactory factory new ConnectionFactory(); //设置主机ip factory.setHost("YOUR HOST IP"); //设置amqp的端口号 factory.setPort(YOUR PORT); //设置用户名密码 factory.setUsername("YOUR USER NAME"); factory.setPassword("YOUR USER PASSWORD"); //设置Vhost，需要在控制台先创建 factory.setVirtualHost("YOUR VHOST"); //基于网络环境合理设置超时时间 factory.setConnectionTimeout(30 1000); factory.setHandshakeTimeout(30 1000); factory.setShutdownTimeout(0); Connection connection factory.newConnection(); Channel channel connection.createChannel(); //声明队列，主要为了防止消息接收者先运行此程序，队列还不存在时创建队列。 channel.queueDeclare(QUEUENAME, false, false, false, null); System.out.println(" [] Waiting for messages. To exit press CTRL+C"); Consumer consumer new DefaultConsumer(channel) { @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { String message new String(body, StandardCharsets.UTF8); System.out.println(" [x] Received '" + message + "'"); } }; channel.basicConsume(QUEUENAME, true, consumer); } } 完成上述步骤后，可以在控制台查看消费者是否启动成功。 完成以上所有步骤后，就成功接入了RabbitMQ服务，可以用消息队列进行消息发送和订阅了。

消费消息 消费者需要创建一个连接到RabbitMQ服务器，然后创建一个通道（Channel）来进行消息的订阅。在订阅消息之前，消费者通常需要先声明一个队列，以确保能够正确地接收和处理消息。 一旦连接和通道建立完成，消费者可以使用basicConsume()方法来订阅指定的队列，并注册一个回调函数来处理接收到的消息。当有消息到达队列时，RabbitMQ会将消息推送给消费者，消费者的回调函数将被调用，从而可以对消息进行处理。 消费者可以根据自己的需求设置消息的确认机制。在默认情况下，消费者在接收到消息后，会自动向RabbitMQ发送一个确认（ack）消息，表示已成功接收并处理该消息。如果消费者在处理消息时发生错误，可以选择不发送确认消息，从而使消息重新进入队列，以便其他消费者重新处理。 通过使用RabbitMQ，消费者可以实现解耦，即它们可以独立地进行开发和部署。消费者可以根据自己的处理能力和负载来接收和处理消息，从而实现负载均衡和水平扩展。 代码示例： import com.rabbitmq.client.; import java.io.IOException; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.concurrent.TimeoutException; public class RabbitmqConsumer { //队列名称 private final static String QUEUENAME "Hello，RabbitMQ"; public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException { //创建连接工厂 ConnectionFactory factory new ConnectionFactory(); //设置主机ip factory.setHost("YOUR HOST IP"); //设置amqp的端口号 factory.setPort(YOUR PORT); //设置用户名密码 factory.setUsername("YOUR USER NAME"); factory.setPassword("YOUR USER PASSWORD"); //设置Vhost，需要在控制台先创建 factory.setVirtualHost("YOUR VHOST"); //基于网络环境合理设置超时时间 factory.setConnectionTimeout(30 1000); factory.setHandshakeTimeout(30 1000); factory.setShutdownTimeout(0); Connection connection factory.newConnection(); Channel channel connection.createChannel(); //声明队列，主要为了防止消息接收者先运行此程序，队列还不存在时创建队列。 channel.queueDeclare(QUEUENAME, false, false, false, null); System.out.println(" [] Waiting for messages. To exit press CTRL+C"); Consumer consumer new DefaultConsumer(channel) { @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { String message new String(body, StandardCharsets.UTF8); System.out.println(" [x] Received '" + message + "'"); } }; channel.basicConsume(QUEUENAME, true, consumer); } } 完成上述步骤后，可以在控制台查看消费者是否启动成功。 完成以上所有步骤后，就成功接入了RabbitMQ服务，可以用消息队列进行消息发送和订阅了。

源端数据库类型 源端参数 参数说明 取值样例 DWS FusionInsight LibrA MySQL PostgreSQL SQL Server Oracle SAPHANA MYCAT 模式或表空间 “使用SQL语句”选择“否”时，显示该参数，表示待抽取数据的模式或表空间名称。单击输入框后面的按钮可进入模式选择界面，用户也可以直接输入模式或表空间名称。 如果选择界面没有待选择的模式或表空间，请确认对应连接里的帐号是否有元数据查询的权限。 schema DWS FusionInsight LibrA MySQL PostgreSQL SQL Server Oracle SAPHANA MYCAT Where子句 该参数适用于整库迁移中的所有子表，配置子表抽取范围的Where子句，不配置时抽取整表。如果待迁移的表中没有Where子句的字段，则迁移失败。 该参数支持配置为时间宏变量，实现抽取指定日期的数据。 age > 18 and age < 60 DWS FusionInsight LibrA MySQL PostgreSQL SQL Server Oracle SAPHANA MYCAT 分区字段是否允许空值 选择分区字段是否允许空值。 是 HIVE 数据库名称 待迁移的数据库名称，源连接中配置的用户需要拥有读取该数据库的权限。 hivedb HBASE CloudTable 起始时间 起始时间（包含该值）。格式为'yyyyMMdd hh:mm:ss',支持dateformat时间宏变量函数。例如："20171231 20:00:00"或"{dateformat(yyyyMMdd, 1, DAY)} 02:00:00"或 {dateformat(yyyyMMdd HH:mm:ss, 1, DAY)} HBASE CloudTable 终止时间 终止时间（不包含该值）。格式为'yyyyMMdd hh:mm:ss',支持dateformat时间宏变量函数。例如："20180101 20:00:00"或"{dateformat(yyyyMMdd, 1, DAY)} 02:00:00"或" {dateformat(yyyyMMdd HH:mm:ss, 1, DAY)}" Redis 键过滤字符 填写键过滤字符后，将迁移符合条件的键。例如：a,迁移所有: DDS MongoDB 数据库名称 待迁移的数据库名称，源连接中配置的用户需要拥有读取该数据库的权限。 mongodb DDS MongDB 查询筛选 创建用于匹配文档的筛选器。例如： {HTTPStatusCode:{ $ gt:"400",$lt:"500"},HTTPMethod:"GET"} 。 Elasticsearch CSS 索引 待抽取数据的索引，支持配置为通配符，一次迁移多个符合通配符条件的索引。例如这里配置为cdm时，CDM将迁移所有名称为cdm开头的索引：cdm01、cdmB3、cdm45…… 如果源端配置为迁移多个索引时，目的端的作业参数“索引”将不允许配置。 cdm

规格 说明 适用场景 通用型 共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。 适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 计算增强型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，提供更大规格的CPU和内存组合。 适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 内存优化型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，CPU和内存配比可达1:8。 适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。

规格 说明 推荐场景 通用型 共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。 适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 计算增强型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，提供更大规格的CPU和内存组合。 适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 内存优化型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，CPU和内存配比可达1:8。 适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。

规格 说明 适用场景 通用型 共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。 适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 计算增强型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，提供更大规格的CPU和内存组合。 适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 内存优化型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，CPU和内存配比可达1:8。 适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。

本章介绍关系数据库SQL Server的专属云部署架构和所需资源情况。 相对于公有云关系型数据库来说，专属云关系型数据库部署在用户独享的专属计算资源内，与专属计算及专属存储共同提供整体的专属云服务。 专属云关系型数据库按照项目制部署，需要具备以下几个条件方可部署： 1、专属计算资源采用C系列主机 2、如采用专属存储，请购买超高IO的专属存储资源 3、主备实例和只读实例需要满足反亲和性，如要开通主备数据库或单机+只读实例，需要至少2台以上专属计算宿主机，如要开通主备+只读实例，则至少需要3台以上专属计算宿主机。 备注：目前专属云关系数据库仅支持按需付费，部署方式为按项目制部署。

步骤2：构造动态密钥 使用 HMACSHA256 算法，进行链式计算，生成动态密钥。HMACSHA256(key, data) 表示使用密钥 key 对数据 data 进行 HMACSHA256 计算。 plaintext ktime HMACSHA256(ctyuneopsk, eopdate) kAk HMACSHA256(ktime, ctyuneopak) kdate HMACSHA256(kAk, eopdate的前8位日期) 步骤3：计算最终签名 plaintext signature Base64(HMACSHA256(kdate, 待签名字符串)) 步骤4：构造授权头 plaintext EopAuthorization: {ctyuneopak} headers{参与签名的header列表} Signature{signature} 三、完整请求示例 plaintext GET HTTP/1.1 Host: eopdate: 20211221T163614Z ctyuneoprequestid: 123456789 EopAuthorization: ctyuneopak headersctyuneoprequestid;eopdate Signaturexad01/ada 四、关键要点 时间格式 ：eopdate必须为YYYYMMDDTHHMMSSZ格式（如：20211221T163614Z）。注意计算kdate时，只使用eopdate的前8位日期。 字母排序：所有参与签名的元素都必须按字母顺序排列。 必须字段 ：ctyuneoprequestid和eopdate是必填签名头。 签名有效期：建议每次请求都重新生成签名。 注意事项： 参与签名的header、query、body参数，在计算签名前后不能更改（包括空格、换行等），否则会导致签名错误。报错CTAPI10009。

签名流程包括构造待签名字符串、构造动态密钥、计算签名信息、签名信息应用4个步骤，具体内容如下： 1. 构造待签名字符串：使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 2. 构造动态密钥：使用 HEADER、ctyuneopsk、ctyuneopak 来创建 Hmac 算法的密钥。 3. 计算签名信息：使用第 2 步的密钥和待签字符串，再通过 hmacsha256 来计算签名信息。 4. 签名信息应用：将生成的签名信息作为请求消息头添加到 HTTP 请求中。

在高性能计算与人工智能领域飞速发展的当下，数据传输的效率与稳定性已成为决定计算任务成败的关键因素。IB 网络以其卓越的高带宽、超低延迟和可靠的远程直接内存访问（RDMA）技术，为大规模分布式训练、科学计算等场景提供了无与伦比的网络支持。无论是构建大型数据中心集群，还是运行对网络要求严苛的深度学习任务，NVIDIA GPU 物理机与 IB 网络的深度融合都展现出强大的协同优势。本指南将系统梳理 NVIDIA GPU 物理机环境下 IB 卡和GPU相关常见问题，并介绍 gpuburn 测试完整操作流程，帮助您快速掌握处理对策，解锁高效计算的新可能。 一、IB（InfiniBand）背景介绍 在高性能计算与数据中心网络领域，RoCE（RDMA over Converged Ethernet）和 NVIDIA IB（InfiniBand）是实现高速数据传输的两大主流技术，它们虽都支持远程直接内存访问（RDMA），但在架构、性能和应用场景上存在显著差异。 维度 RoCE（RDMA over Converged Ethernet） NVIDIA IB（InfiniBand） 网络类型 基于以太网（Ethernet）的 RDMA 协议 专用高速网络架构（独立于以太网） 物理介质 普通以太网交换机、网线（支持 10/25/100G 等） 专用 IB 交换机、光纤 / 铜缆（支持 100/200/400G 等） 延迟 微秒级（通常 110 μs） 纳秒级（通常 < 1 μs，更低延迟） 协议复杂度 依赖以太网 QoS（如 PFC/ETS）避免拥塞 内置流量控制（如 Credits），无需额外配置 典型场景 通用数据中心、混合网络环境 高性能计算（HPC）、AI 训练集群（如 NVIDIA DGX）

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）。