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 网络增强计算型c8ne 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.XSSD0 2.XSSD1 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：3600万PPS 4.最大内网带宽：64Gbps 网络增强内存型m8ne 1.CPU/内存配比：1:8 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.XSSD0 2.XSSD1 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：3600万PPS 4.最大内网带宽：64Gbps 网络增强计算型c7ne 1.CPU/内存配比：1:2/1:4 2.vCPU数量范围：2148 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：3000万PPS 4.最大内网带宽：32Gbps

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)

本文为您介绍弹性文件服务的应用场景。 应用场景对比 存储类型 应用场景 SFS Turbo 标准型 适用于大容量、低时延的业务，如代码存储、日志存储、Web服务、虚拟桌面等。 SFS Turbo 性能型 适用于海量小文件、随机IO密集型以及时延敏感型业务，如高性能计算、文件共享、内容管理等。 场景一：高性能计算 (HPC) 场景说明 在仿真实验、工业设计CAD/CAE、生物科学、图像处理、科学研究、气象预报等涉及高性能计算的行业，弹性文件系统为其计算能力、存储效率、网络带宽及时延提供重要保障。 场景痛点 海量数据、计算密集、实时分析、操作频繁，需要超高性能文件系统支撑。 建议搭配产品及架构 GPU云主机、弹性高性能计算、弹性负载均衡 产品优势 高内存：弹性文件服务能够弹性扩容至32TB，具备高可用性和持久性。 高性能：单文件系统最高支持20000IOPS，访问时延低至1ms。 场景二：文件共享 场景说明 企业内部员工众多，需要访问相同的文档和数据，这时可以通过文件服务实现在不同的终端访问企业内部的共享文件，如安装包、文档等，同时方便分支机构的员工访问共享数据。

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。

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

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

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）

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

当您无需集群提供服务时,您可删除该集群以免产生额外的费用,本文介绍了如何通过高性能计算集群控制台删除集群。 前提条件 1. 确保已备份好集群的所有数据。 约束与限制 1. 删除集群需先将集群内的节点全部释放，待全部释放后集群自动删除。 操作步骤 1. 登陆弹性高性能计算控制台，进入高性能计算集群控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“节点“。 3. 在节点列表中点击要删除的节点，后侧操作进行删除。 计费方式的不同释放节点方式不同，按量付费的节点将立即释放，而包年包月的节点会需退订后释放 4. 待全部节点释放后，该集群会自动删除。

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。

本文为您介绍弹性文件服务的应用场景。 应用场景对比 存储类型 应用场景 SFS Turbo 标准型 适用于大容量、低时延的业务，如代码存储、日志存储、Web服务、虚拟桌面等。 SFS Turbo 性能型 适用于海量小文件、随机IO密集型以及时延敏感型业务，如高性能计算、文件共享、内容管理等。 场景一：高性能计算 (HPC) 场景说明 在仿真实验、工业设计CAD/CAE、生物科学、图像处理、科学研究、气象预报等涉及高性能计算的行业，弹性文件系统为其计算能力、存储效率、网络带宽及时延提供重要保障。 场景痛点 海量数据、计算密集、实时分析、操作频繁，需要超高性能文件系统支撑。 建议搭配产品及架构 GPU云主机、弹性高性能计算、弹性负载均衡 产品优势 高内存：弹性文件服务能够弹性扩容至32TB，具备高可用性和持久性。 高性能：单文件系统最高支持20000IOPS，访问时延低至1ms。 场景二：文件共享 场景说明 企业内部员工众多，需要访问相同的文档和数据，这时可以通过文件服务实现在不同的终端访问企业内部的共享文件，如安装包、文档等，同时方便分支机构的员工访问共享数据。

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

一体化计算加速平台·异构计算产品广泛应用于多种场景，本文带您更快了解一体化计算加速平台·异构计算经典应用场景。 大模型 支持万张GPU规模的资源弹性，支持3D并行分布式训练、数据加速等算力调度赋能层能力，大大提升AI任务效率降低成本。 政务场景 通过增量预训练和模型微调训练政务行业大模型，实现政策咨询、公文助手、智能导办、坐席辅助等功能，缩短群众办事时长。 科研教育 人工智能驱动的科学研究（AI for Science, AI4S）融合科学原理和大数据，打造新一代科学技术服务平台，实现数据与算力、算法融合应用。将基于人工智能技术算法、大数据对科学计算与工业范式进行创新。

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

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。

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

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）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） 或弹性文件服务SFS Turbo（弹性文件服务 SFS） 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。 !/bin/bash 设备列表 devices("/dev/nvme0n1" "/dev/nvme1n1") mountpoints("/mnt/nvme0n1" "/mnt/nvme1n1") fstype"xfs"

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)