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

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。

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）

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

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。

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。

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

七天无理由全额退订规则说明 七天无理由退订不涉及费用计算，但需要计算退订次数。 促销活动中说明“不支持七天无理由退订”的云服务，无法申请七天无理由退订。 七天无理由退订次数计算规则 退订一个或批量退订多个资源实例，或退订存在关联关系的资源实例时，每成功退订一个资源实例，计算1次退订次数； 示例：客户购买12台云主机，在开通的7天内全部退订，退订时又勾选了其中一台云主机挂载的额外购买的云硬盘，共退订13个资源，此时7无理由退订计为3次，其余10个资源按照非七天无理由退订规则执行。 退订未生效续订单不计算七天无理由退订次数； 用尽七天无理由退订次数后，退订剩余任何资源实例无论是否超过7天时间，均按照非七天无理由规则执行计费规则； 示例：客户购买12台云主机，在开通的7天内全部退订，此时七天无理由退订计为3次，其余9个资源按照非七天无理由退订规则执行。 非七天无理由退订规则说明 客户主动发起资源实例退订的行为，退订资源实例不再享受原订购资源实例的折扣优惠，系统按照资源实例订购时的标准资费和资源实例已使用时长对应的折扣计算退订费用。资源实例订单退订费用该资源实例相关的有效订单的退订费用之和。 即资源实例订单退订费用订购单资源实例退订费用+升配（降配）差价退订费用+续订单退订费用。其中， 订购单资源实例退订费用订购单资源实例实付费用－已使用天数实际消费费用； 升配（降配）差价退订费用升配（降配）订单总费用升配（降配）订单已使用天数实际消费费用； 续订单退订费用续订单实付费用续订资源实例已使用天数实际消费费用； 当退款总费用<0时，无需客户补差价，仅回收资源实例即可。 退订公式中， 已使用天数实际消费费用标准天单价该资源实例已使用天数该订单资源实例已使用天数对应可享受的优惠； 标准天单价包月标准资费12/365。升配、降配标准天单价（变更后规格包月标准资费变更前规格包月标准资费）12/365； 该资源实例已使用天数退订该订单生效时间该订单生效时间，不满24个小时按1天计算。 该订单资源实例已使用天数对应可享受的优惠，按照以下方式计算。 针对按天、按月的订单，已使用天数对应可享受的优惠不包含产品包年折扣。 针对包年订单，按照已使用天数/365折算年数，向下取整计算优惠。 客户主动发起资源实例退订的行为，退订资源实例不再享受原订购资源实例的折扣优惠，系统按照资源实例订购时的标准资费和资源实例已使用时长对应的折扣计算退订费用。 示例：原资源订购时客户实付金额为100元/月，标准价格120元/月，客户申请退订的时，该资源标准价格已调整至50元/月，但系统仍然按照客户订购时的实付金额100元和按照资源实际使用时长对应的折扣计算退订费用。

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)

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

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

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

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

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。

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）。

函数 说明 示例 getInboundRequestHeader(headerName) 从Inbound方向的请求header中取值；只应用于istio ingress网关。 请求headerName：v1 打标后： userdefinelabel: v1 getInboundRequestHeaderWithContext(headerName, contextKey) 从Inbound方向的请求header取值，同时从contextKey头部取值作为流量标签在上下文透传的key； 该头部可以是用于实现链路追踪上下文透传的头部，比如xrequestid、xb3traceid或者您的业务中使用的自定义头部； 该函数只适用于sidecar。 请求： contextID: 1234abcd headerName: v1 打标后： contextID: 1234abcd headerName: v1 userdefinelabel: v1 getOutboundRequestHeader(headerName) 从outbound方向的请求头部取值，只适用于sidecar。 请求headerName：v1 打标后： userdefinelabel: v1 getLabel(labelName) 从pod的标签取值；适用于istio ingress网关和sidecar。 Pod标签： labelName: v1 打标后： userdefinelabel: v1

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

layer命令管理函数的层。 layer publish 命令 发布层版本。 参数解析 参数全称 参数缩写 Yaml 模式下必填 Cli 模式下必填 参数含义 region 选填 必填 资源池ID，请参考资源池列表 layername 必填 必填 层名称 description 选填 选填 层描述 code 必填 必填 层代码路径 compatibleruntime 必填 必填 支持的运行时，多个运行时使用,隔开 操作案例 Yaml 模式 进入到资源描述文件（s.yaml）所在的路径，然后执行如下命令发布层版本： shell s layer publish layername hellolayer code ./code compatibleruntime python3.6,python3.9,python3.10 Cli 模式 直接执行如下命令发布层版本： shell s cli faascf layer publish layername hellolayer code ./code compatibleruntime python3.6,python3.9,python3.10 region bb9fdb42056f11eda1610242ac110002 执行完成输出示例： plaintext acl: 0 code: ossBucketName: xxxxxx ossObjectName: xxxxxx codeDigest: snapshotOssObjectName: zipFile: codeChecksum: "0aa9cc96cdc10ad36bc9340c5047bc0f" codesize: 186 compatibleRuntime: python3.6 python3.9 python3.10 createTime: 20250901T15:22:21.190889+08:00 description: layerName: hellolayer version: 1 ctrn: ctrn:cf:xxxxxx:layers/hellolayer/versions/1 layer version 命令 获取层版本。

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。