本页面介绍了与实例变更相关的内容。 实例扩缩容与节点变更 存储空间扩容 具体操作为步骤如下： 1. 进入云数据库ClickHouse管理控制台，点击需要变更实例的“更多”选项。 2. 选择“计算节点存储空间扩容”。 扩容存储空间：需扩容的存储空间，步长10G，最大32000G。 包周期实例页面所显示的费用合计是本次扩容所需支付费用，按需实例无需支付费用，将在下一个扣费周期（每小时）按照新配置进行计费。 规格扩容 具体操作为步骤如下： 1. 进入云数据库ClickHouse管理控制台，点击需要变更实例的“更多”选项。 2. 按照需要扩容的节点选择“计算节点规格扩容”或“协调节点规格扩容”。 变更配置：同一规格族的实例规格可以自由变更，目前已支持的实例规格如下所示。 vCPU（个） 内存（GB） 4 16 8 16 8 32 16 32 16 64 32 64 32 128 64 128 64 256 96 192 96 384 128 256 128 512 包周期实例页面所显示的费用合计是本次扩容所需支付费用，按需实例无需支付费用，将在下一个扣费周期（每小时）按照新配置进行计费。 计算节点增加 具体操作为步骤如下： 1. 进入云数据库ClickHouse管理控制台，点击需要变更实例的“更多”选项。 2. 选择“计算节点增加”。 变更配置：增加后的总节点数，节点数只能增加不能减少，最多增加至48个节点。单副本：节点总数的范围为148，节点总数增加步长为1。双副本单可用区：双副本的节点总数的范围为248，节点总数增加步长为2。双副本三可用区：双副本的节点总数的范围为648，节点总数增加步长为6。

安全策略可视化管理 在业务拓扑中利用红绿线标识符合策略的流量及不符合策略的流量，并支持查看流量阻断日志。 由于工作负载带有业务角色属性，所以非常有利于基于学习到的连接关系生成一张综合的可视化视图，可以直观呈现环境间、业务间、工作组间、工作负载间的互访关系。基于此能力，实现如下价值： 有利于梳理资产、摸清家底，知道有哪些工作负载，知道工作负载开放了什么端口（暴露面），护网时可利用此功能生成资产台账和端口台账； 便于以学习到的情况为基础，清晰的梳理内部的互访关系； 业务连接可视化分析解决了管理者对数据中心东西向流量不可视、无感知的难题，同时也是进一步确定流量基线，部署访问控制策略的依据。 自适应策略调整 在业务迁移、弹性拓展等场景下，可自动调整安全策略，并支持API自动化编排。 全局策略自适应计算，是指微隔离系统根据工作负载的变化而自动调整符合其业务角色的安全策略。这样的场景在云化数据中心中时常发生，如业务从物理机迁移至虚拟机、新的数据中心建设、新的业务上线、动态扩缩容等。 这里我们示例了一种最简单的策略自适应计算场景： 用户基于标签，使用接近自然语言的描述配置一条策略； 自适应策略计算引擎将标签翻译为对应的IP地址； 当某一个工作负载发生IP变化时，BEA迅速上报该信息，自适应策略引擎则基于这个变化快速进行策略计算，并将新的策略下发至相关工作负载上。

本页介绍天翼云TeleDB数据库高效的SQL计算能力。 SQL计算能力是指根据业务SQL生成最优执行计划，通过算子下推、并行执行和RDA等技术，提升分布式执行效率。 算子下推： 在Sharding的单节点执行或当增删改查等不需要DN节点间数据交互的场景下，CN节点将SQL直接下发至DN跨节点执行。 在关联查询等需要DN节点间数据交互的场景下，CN将执行计划下发给DN，DN间通过RDA网络框架完成数据重分布。 并行执行：节点间支持DDL、DML等SQL语句并行执行；节点内支持基于数据页的并行查询。 RDA（ Remote Data Access ）：RDA模块实现的重分布逻辑分为三个模块，分别是RDA算子模块，Backend和Forwarder模块之间通信的内存管理模块，网络通信模块Forwarder。 RDA(Remote Data Access)算子是指进行远程数据访问的数据库算子。其生命周期中包括RDAInit、RDAExec和RDAEnd。 RDAInit：在RDAInit阶段，初始化RDA算子所需的资源，包括数据缓冲区和共享内存文件，把共享内存文件名通过Socket发送给本节点forwarder进程。 RDAExec：在RDAExec阶段，RDA算子需要完成两方面的工作：1.数据在集群范围内的分发，每扫到数据，则按重分布键计算Dest节点，确定相应共享内存对象和缓冲区；先尝试把数据写共享内存，供forwarder进程读取；若写失败，则写缓冲区。2.算子拉取远端数据进行本地计算，根据Src节点，确定相应共享内存对象和缓冲区；从共享内存读取数据并写入缓冲区，从缓冲区读取一行数据进行计算。 RDAEnd：在RDAEnd阶段，关闭RDA算子资源，包括通知本地forwarder进程结束共享内存数据监听、清理算子使用的缓冲区、关闭共享内存文件，然后结束算子运行。使用64位的全局sequence作为RDA算子的名字，sequence名字为rdaid。该sequence在系统初始化阶段创建，需要考虑多个节点创建。 Backend和Forwarder模块之间通过共享内存进行通信。 每个RDA对应一个共享内存块，包含发送通道、接收通道共享内存，每个通道包含基本的通道信息和一个通信用的循环队列。每个共享内存块对应一个mmap文件，RDA开始通信时创建文件，通信结束关闭，对应的文件在ResourceOwner中管理，在事务结束时一起删除。常发生时有可能导致对应的文件不能删除，startup日志重放结束后清空该目录。 网络通信模块Forwarder通过Socket在不同RDA之间传输数据。数据在集群范围内的分发，下层算子的扫描数据tuple，计算重分布，若是本地处理的则保留，可返回给上层算子；若不是本地处理的，则根据destnodeid写入到共享内存或缓存tuplestore，供forwarder进程读取。算子拉取远端数据进行本地计算，根据Src节点，确定相应共享内存对象和缓冲区；从共享内存读取数据并写入缓冲区，从缓冲区读取一行数据进行计算。 RDA主要用于解决重分布场景的进程数暴增问题，DN节点间数据传输走RPC，每个Datanode只会有1个会话进程。 SQL计算具体执行过程如下： 1. 业务应用下发SQL给CN节点 ，其中SQL可以包含对数据的增（insert）、删（delete/drop）、改（update）、查（select）。 2. CN节点利用数据库的优化器生成执行计划，每个DN节点会按照执行计划的要求去处理数据。 3. 为确保数据均匀分布在每个DN节点，DN节点之间需进行数据传递。 说明 因为数据是通过一致性Hash技术均匀分布在每个节点，因此DN节点在处理数据的过程中，可能需要从其他DN节点获取数据。同时，TeleDB可通过RDA网络框架降低数据重分布的资源消耗。 4. DN节点将结果集返回给CN节点进行汇总。 5. CN节点将汇总后的结果返回给业务应用。

transtion字段 当前只支持到nextState属性，用于标记下一个跳转的state名称 字段 类型 是否必须 含义 nextState string 是 下一个跳转state的名称，下一个state必须声明的states中的其中一个 一个简单的涉及transtion和end属性设置的流程定义， "Hello"状态即设置了transtion属性字段，通过nextState指定了下一个跳转的状态是Final状态。 Final状态设置了end属性为true，代表工作流执行到该状态时并执行完成， 则该工作流执行结束。 plaintext specVersion: "0.8" name: "demo" start: "Hello" states: name: "Hello" type: "Operation" actions: functionRef: type: "Noop" transition: nextState: "Final" name: "Final" type: "Operation" metadata: description: "工作流执行的最后一个节点定义" actions: functionRef: type: "Noop" end: true stateDataFilter字段 用于控制当前state输入输出字段的过滤，按照jsonPath方式获取指定路径的输入输出参数或者按照指定结构重新构造参数。 字段 类型 是否必须 含义 input string(单一jsonPath表达式)/object 否 按照jsonPath方式获取指定路径的输入参数或者按照object结构重新构造输入参数 output string(单一jsonPath表达式)/object 否 按照jsonPath方式输出指定路径的输出参数或者按照object结构重新构造输出参数 以输入处理为例， state的输入数据如下： plaintext { "testInt": 123, "testString": "1234", "testMap": { "k1": "v1", "k2": "v2" } } 按照jsonPath过滤输入数据或者object重构输入数据， 使用方式如下： 方式 结果 按照object重新构造数据结构： plaintext stateDataFilter: input: new1: "{ $.testInt }" new2: "{ $.testString }" 输入数据最终重构为： plaintext { "new1": 123, "new2": "1234" } 基于jsonPath过滤数据： plaintext stateDataFilter: input: "{ $.testMap }" 输入数据最终过滤为： plaintext { "k1": "v1", "k2": "v2" } 相关文档 状态流转 数据传递 输入和输出 内置函数 错误处理

CREATE OR REPLACE PROCEDURE pcollatepinyin() AS $$ DECLARE vtxt1 TEXT COLLATE "zhCN.utf8" : '严'; vtxt2 TEXT COLLATE "zhCN.utf8" : '丰'; BEGIN IF vtxt1 > vtxt2 THEN RAISE NOTICE ' % > % ',vtxt1,vtxt2; ELSE RAISE NOTICE ' % > % ',vtxt2,vtxt1; END IF; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb CALL pcollatepinyin(); NOTICE: 严 > 丰 CALL teledb 变量赋值 plaintext teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE psetval() AS $$ DECLARE 定义时赋值 vint1 integer 1; 使用 :兼容于plsql vint2 integer : 1; vtxt1 text; vfloat float8; 使用查询赋值 vrelname text (select relname FROM pgclass LIMIT 1); vrelpages integer; vrec RECORD; BEGIN 在函数体中赋值 vtxt1 'teledbpg'; vfloat random(); 使用查询赋值的另一种方式 SELECT relname,relpages INTO vrelname,vrelpages FROM pgclass ORDER BY random() LIMIT 1; RAISE NOTICE 'vrelname % , relpages %',vrelname,vrelpages; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb CALL psetval(); NOTICE: vrelname pgtoast17220index , relpages 1 CALL teledb BULK COLLECT BULK COLLECT 将一个查询结果集保存起来。 示例1 plaintext teledb create table t5(f1 integer,f2 varchar(10)); CREATE TABLE teledb insert into t5 values(1,'teledbpg1'); INSERT 0 1 teledb insert into t5 values(2,'teledbpg2'); INSERT 0 1 teledb

select '丰'::bytea; bytea xe4b8b0 (1 row) 按汉字的拼音对比大小。 teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE pcollatepinyin() AS $$ DECLARE vtxt1 TEXT COLLATE "zhCN.utf8" : '严'; vtxt2 TEXT COLLATE "zhCN.utf8" : '丰'; BEGIN IF vtxt1 > vtxt2 THEN RAISE NOTICE ' % > % ',vtxt1,vtxt2; ELSE RAISE NOTICE ' % > % ',vtxt2,vtxt1; END IF; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb CALL pcollatepinyin(); NOTICE: 严 > 丰 CALL teledb 变量赋值 teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE psetval() AS $$ DECLARE 定义时赋值 vint1 integer 1; 使用 :兼容于plsql vint2 integer : 1; vtxt1 text; vfloat float8; 使用查询赋值 vrelname text (select relname FROM pgclass LIMIT 1); vrelpages integer; vrec RECORD; BEGIN 在函数体中赋值 vtxt1 'teledbpg'; vfloat random(); 使用查询赋值的另一种方式 SELECT relname,relpages INTO vrelname,vrelpages FROM pgclass ORDER BY random() LIMIT 1; RAISE NOTICE 'vrelname % , relpages %',vrelname,vrelpages; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb CALL psetval(); NOTICE: vrelname pgtoast17220index , relpages 1 CALL teledb BULK COLLECT BULK COLLECT 将一个查询结果集保存起来。 示例1 teledb create table t5(f1 integer,f2 varchar(10)); CREATE TABLE teledb

本文主要介绍了包年包月计费模式适用场景、计费说明、资源到期处理及包年包月计费模式优缺点,便于用户快速了解包年包月计费模式。 包年包月计费，一种预付费模式，即先付费再使用，一般为包年包月的购买形式，支付成功后，云资源将被系统分配给用户使用，直到超过保留期后被系统回收。 适用场景 适用于较稳定的业务场景。 需要长期使用，追求低成本。 计费说明 一般以包年/包月的形式购买。用户根据需要，一次性支付一个月/多个月/一年/多年的费用，支付成功后，云资源将被系统分配给用户使用，直到超过保留期后被系统回收。 到期前续费 用户在资源到期前进行续费操作，可以延长原有资源到期时间，避免资源到期后冻结或超过保留期后被系统回收。 到期处理 到期后，资源进入保留期，您将不能正常访问及使用云服务（资源冻结），但对于您存储在云服务中的数据予以保留。 若您在保留期内续费，从资源到期时间开始计算新的服务有效期并计算费用。例如，客户资源2026年9月30号到期，10月11号续订1个月，资源新的服务开始时间为9月30号，到期时间为10月30号。相关费用自9月30号开始计算； 若保留期到期您仍未续费，存储在云服务中的数据将被删除、云服务资源将被释放。 表：包年包月资源到期处理机制 产品类型 保留期 超过保留期 计算、存储、网络、数据库、终端类产品 15天 存储数据将被删除、云服务资源将被释放

本节主要介绍Cinder驱动插件常见问题。 创建实例超时 修改计算节点的/etc/nova/nova.conf配置文件。 plaintext [DEFAULT] 块设备允许重试最大次数。 blockdeviceallocateretries 600 块设备允许每次重试间隔时间，单位是秒。 blockdeviceallocateretriesinterval 6 Dashboard session超时 修改/etc/keystone/keystone.conf配置文件。 plaintext [DEFAULT] 令牌应保持有效的时间，单位是秒。 expiration7200 设置QoS规格，消费者为前端或两者时，同时设置totalbytessec与readbytessec/writebytessec报错 设置QoS规格，消费者选择前端（frontend）或两者（both）时，如果同时设置totalbytessec与readbytessec/writebytessec，由于openstack本身的限制，会出现报错。 创建QoS规格时，您必须选择所需的消费者。消费者决定您要应用QoS限制的位置，并确定哪些QoS属性键可用于定义QoS限值。cinder支持以下QoS规范使用者： 前端：当卷附加到实例时，计算服务(nova)将应用QoS限制。计算服务支持块存储服务提供的所有 QoS 属性键。 后端：关联卷类型的后端驱动程序应用QoS限制。每个后端驱动程序都支持自己的一组QoS属性键。 两者：使用者尽可能应用 QoS 限制。因此，这个消费者类型支持以下 QoS 属性键： 当卷附加到实例时，您可以使用计算服务和后端驱动程序都支持的每个QoS属性键。 当卷未附加到实例时，您只能使用后端驱动程序支持的 QoS 属性键。 所以，如果选择前端（frontend）或两者（both）时，设置QoS相关规则报错，请查看openstack官网关于QoS规格的限制。

七天无理由全额退订规则说明 用户使用新购资源（含该笔新购资源订单的续订资源）七天内（含第七天），可随时通过系统完成全额退订（全额退还实付金额，已使用的代金券全额退还）。同一用户（含已注销账号）累计可享有15次七天无理由全额退订。每个账号享有3次七天无理由全额退订。 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 支持一个订单下的退订一个或多个资源，每退订一个资源则计算一次退订次数； 支持退订整个订单，退订次数以资源数量为准，每退订一个资源计算一次退订次数； 支持多订单退订资源，每退订一个资源计算一次退订次数； 对于明确需要用户订购多个不同资源才能提供某类服务或功能，即具备绑定关系的资源群退订，退订其中任一资源，每退订一次，则记为1次退订次数； 对于成套订购的资源，成套退订时视为1次退订次数。 示例： 用户A一个订单购买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； 用户B一个订单购买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，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； 用户C订购一套由云主机、磁盘、带宽组成成套资源，退订云主机时，磁盘、带宽同时退订，此时7无理由退订计为1次。

创建CSV云主机 您可以通过控制台或OpenAPI创建具备CSV特性的安全增强计算型云主机hc4vt和安全增强内存型云主机hm4vt。 通过控制台创建CSV云主机 在控制台创建机密计算云主机的步骤与创建普通云主机一样，但需要注意选择特定规格，即支持海光CSV特性的云主机规格。请参见：++创建弹性云主机弹性云主机快速入门 天翼云++ 1. 登录天翼云，点击页面右上方“控制中心”，进入控制台。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域，此处我们选择华北2。 3. 点击计算弹性云主机进入创建云主机页面。 4. 单击右上角创建云主机进入云主机购买页面，按照以下配置创建云主机。 配置项 说明 实例规格 仅hc4vt、hm4vt规格支持CSV功能。 镜像 选择CTyunOS V4.0 25.07 64 位(40GB)镜像。 5. 根据界面提示，完成海光CSV云主机创建。 通过OpenAPI创建CSV云主机 您可以调用++创建一台按量付费或包年包月的云主机++创建CSV云主机，需要注意的参数如下表： 参数 说明 示例 flavorName 指定支持CSV功能的实例规格，当前仅 hc4vt、hm4vt规格支持。 hc4vt.large.2 imageID 指定支持CSV的镜像ID，当前仅CTyunOS V4.0 25.07 64 位(40GB)镜像支持。 4636d1df82c24db89fff6a20e0af1c5f

单向发送 发送方只负责发送消息，不等待服务端返回响应且没有回调函数触发，即只发送请求不等待应答。此方式发送消息的过程耗时非常短，一般在微秒级别。适用于某些耗时非常短，但对可靠性要求并不高的场景，例如日志收集。 参考如下示例代码。 package main import ( "context" "fmt" "github.com/apache/rocketmqclientgo/v2" "github.com/apache/rocketmqclientgo/v2/primitive" "github.com/apache/rocketmqclientgo/v2/producer" "os" "strconv" ) func main() { // 填写分布式消息服务RocketMQ控制台Namesrv接入点 endpoint : "${ENDPOINT}" // 填写AccessKey，在分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户ID accessKey : "${ACCESSKEY}" // 填写SecretKey 在分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户密钥 secretKey : "${SECRETKEY}" // 填写Topic，在管理控制台创建 topic : "${TOPIC}" p, : rocketmq.NewProducer( producer.WithNsResolver(primitive.NewPassthroughResolver([]string{endpoint})), producer.WithRetry(2), producer.WithCredentials(primitive.Credentials{ AccessKey: accessKey, SecretKey: secretKey, }), ) err : p.Start() if err ! nil { fmt.Printf("start producer error: %s", err.Error()) os.Exit(1) } for i : 0; i < 4; i++ { msg : &primitive.Message{ Topic: topic, Body: []byte("Hello RocketMQ! " + strconv.Itoa(i)), } // 使用单向方式发送消息 err : p.SendOneWay(context.Background(), msg) if err ! nil { fmt.Printf("send message error: %sn", err) } else { fmt.Printf("send message success") } } err p.Shutdown() if err ! nil { fmt.Printf("shutdown producer error: %s", err.Error()) } }

单向发送 发送方只负责发送消息，不等待服务端返回响应且没有回调函数触发，即只发送请求不等待应答。此方式发送消息的过程耗时非常短，一般在微秒级别。适用于某些耗时非常短，但对可靠性要求并不高的场景，例如日志收集。 参考如下示例代码。 package main import ( "context" "fmt" "github.com/apache/rocketmqclientgo/v2" "github.com/apache/rocketmqclientgo/v2/primitive" "github.com/apache/rocketmqclientgo/v2/producer" "os" "strconv" ) func main() { // 填写分布式消息服务RocketMQ控制台Namesrv接入点 endpoint : "${ENDPOINT}" // 填写AccessKey，在分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户ID accessKey : "${ACCESSKEY}" // 填写SecretKey 在分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户密钥 secretKey : "${SECRETKEY}" // 填写Topic，在管理控制台创建 topic : "${TOPIC}" p, : rocketmq.NewProducer( producer.WithNsResolver(primitive.NewPassthroughResolver([]string{endpoint})), producer.WithRetry(2), producer.WithCredentials(primitive.Credentials{ AccessKey: accessKey, SecretKey: secretKey, }), ) err : p.Start() if err ! nil { fmt.Printf("start producer error: %s", err.Error()) os.Exit(1) } for i : 0; i < 4; i++ { msg : &primitive.Message{ Topic: topic, Body: []byte("Hello RocketMQ! " + strconv.Itoa(i)), } // 使用单向方式发送消息 err : p.SendOneWay(context.Background(), msg) if err ! nil { fmt.Printf("send message error: %sn", err) } else { fmt.Printf("send message success") } } err p.Shutdown() if err ! nil { fmt.Printf("shutdown producer error: %s", err.Error()) } }

说明 分布式消息RabbitMQ新资费产品支持RabbitMQ3.8版本引擎，提供集群和单机两种规格实例，支持X86和ARM计算CPU架构类型的计算增强型主机，可选3、5、7、9代理数量。 新资费目前在 华东1、华北2、西南1、华南2、上海36、青岛20、长沙42、南昌5、武汉41、杭州7、西南2贵州、太原4、郑州5、西安7、呼和浩特3 资源池开放订购。 上述资源池实例新购和续订可享受1年83折，2年7折，3年5折优惠。其中23年选项已调整白名单，默认不开放，如需要请联系技术支持。 价格计算公式 分布式消息服务RabbitMQ费用由实例费用和存储费用两部分组成，两者单价如下表所示，计费公式为： 实例费用实例规格单价 代理数量，单机版总节点数量为1。 存储费用存储类型单价 代理数量 单节点存储空间GB大小，单机版代理数量为1。 实例规格单价 Intel计算增强型 规格名称 实例单价（单个节点） 规格名称 按需标准价格(元/小时) 包月标准价格(元/月) RabbitMQ.2u4g.cluster 0.98 441 RabbitMQ.4u8g.cluster 2.24 1008 RabbitMQ.8u16g.cluster 4.86 2187 RabbitMQ.12u24g.cluster 7.38 3321 RabbitMQ.16u32g.cluster 9 4050 RabbitMQ.24u48g.cluster 15.12 6804 RabbitMQ.32u64g.cluster 20.16 9072 RabbitMQ.48u96g.cluster 30.24 13608 RabbitMQ.64u128g.cluster 40.32 18144

应用场景 长文本推理场景 大模型在处理法律合同分析、学术论文理解、代码理解等长文档时，GPU 显存有限，难以容纳超长上下文产生的 KV Cache。HPKV 通过将 KV Cache 卸载至主机内存与高性能存储，利用全局存储实现缓存复用，大幅降低首Token延迟（TTFT），同时支持上下文长度最大化扩展，满足长文本场景下的高效推理需求。 多轮对话复用场景 多轮对话是 LLM 的核心应用场景，如智能客服、AI 助手、在线教育等，存在大量重复的系统提示词。随着对话轮次增加，重复计算历史上下文的算力消耗急剧上升。HPKV 通过构建高效的 KV Cache 复用机制，留存会话历史数据，在会话重新激活时从存储介质快速调取，避免重复计算，显著提升计算资源利用率，保障多轮交互的流畅体验。 高并发场景 海量用户请求引发 KV Cache 读写竞争，传统单机缓存易成热点瓶颈。HPKV 通过将缓存数据从 GPU 显存迁移至大容量存储介质（如 HPFS、高性能 SSD），突破显存物理容量限制，在高并发下容纳更多请求的缓存数据，实现吞吐量显著提升，同时保障首Token延迟（TTFT）稳定在用户可接受范围内。通过将存储压力从昂贵的 GPU 显存向更具成本效益的存储介质分层转移，HPKV 充分释放 GPU 的纯粹计算效能，实现单位 Token 推理成本的显著降低。

本文为您介绍如何搭建Spark应用。 背景信息 Spark是新一代分布式内存计算框架，Apache开源的顶级项目。相比于Hadoop MapReduce计算框架，Spark将中间计算结果保留在内存中，速度提升10~100倍；同时它还提供更丰富的算子，采用弹性分布式数据集(RDD)实现迭代计算，更好地适用于数据挖掘、机器学习算法，极大提升开发效率。 前提条件 确保您已经创建Serverless集群，具体操作请参阅创建Serverless集群。 确保kubectl工具已经连接目标集群。 操作步骤 步骤一：准备镜像和创建命名空间namespace 1. 从dockerHub镜像仓库获取Spark相关镜像。 docker pull index.docker.io/caicloud/spark:1.5.2 docker pull index.docker.io/caicloud/zeppelin:0.5.6 2. 创建命名空间。 namespacesparkcluster.yaml apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: sparkcluster labels: name: sparkcluster $ kubectl create f namespacesparkcluster.yaml 3. 查看Namespace。 $ kubectl get ns NAME LABELS STATUS default Active sparkcluster namesparkcluster Active 步骤二：启动master服务 1. 创建无状态工作负载，sparkmasterdeployment.yaml可参考如下： sparkmasterdeployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: sparkmastercontroller namespace: sparkcluster spec: replicas: 1 selector: matchLabels: component: sparkmaster template: metadata: labels: component: sparkmaster spec: containers: name: sparkmaster image: index./spark:1.5.2

CREATE OR REPLACE PROCEDURE pcollatepinyin() AS $$ DECLARE vtxt1 TEXT COLLATE "zhCN.utf8" : '严'; vtxt2 TEXT COLLATE "zhCN.utf8" : '丰'; BEGIN IF vtxt1 > vtxt2 THEN RAISE NOTICE ' % > % ',vtxt1,vtxt2; ELSE RAISE NOTICE ' % > % ',vtxt2,vtxt1; END IF; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb CALL pcollatepinyin(); NOTICE: 严 > 丰 CALL teledb 变量赋值 plaintext teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE psetval() AS $$ DECLARE 定义时赋值 vint1 integer 1; 使用 :兼容于plsql vint2 integer : 1; vtxt1 text; vfloat float8; 使用查询赋值 vrelname text (select relname FROM pgclass LIMIT 1); vrelpages integer; vrec RECORD; BEGIN 在函数体中赋值 vtxt1 'teledbpg'; vfloat random(); 使用查询赋值的另一种方式 SELECT relname,relpages INTO vrelname,vrelpages FROM pgclass ORDER BY random() LIMIT 1; RAISE NOTICE 'vrelname % , relpages %',vrelname,vrelpages; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb CALL psetval(); NOTICE: vrelname pgtoast17220index , relpages 1 CALL teledb BULK COLLECT BULK COLLECT 将一个查询结果集保存起来。 示例1 plaintext teledb create table t5(f1 integer,f2 varchar(10)); CREATE TABLE teledb insert into t5 values(1,'teledbpg1'); INSERT 0 1 teledb insert into t5 values(2,'teledbpg2'); INSERT 0 1 teledb

创建TDX云主机 您可以通过控制台或OpenAPI创建具备TDX特性的安全增强计算型云主机c9t和安全增强内存型云主机m9t。 通过控制台创建TDX云主机 在控制台创建机密计算云主机的步骤与创建普通云主机一样，但需要注意选择特定规格，即支持海光TDX特性的云主机规格。请参见++创建弹性云主机弹性云主机快速入门 天翼云++ 1. 登录天翼云，点击页面右上方“控制中心”，进入控制台。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域，此处我们选择华北2或华东1。 3. 点击计算弹性云主机进入创建云主机页面。 4. 单击右上角创建云主机进入云主机购买页面，按照以下配置创建云主机。 配置项 说明 实例规格 仅c9t、m9t规格支持TDX功能。 镜像 选择CTyunOS V4.0 25.07 64 位 TDX UEFI 版(40GB)镜像。 5. 根据界面提示，完成Intel TDX云主机创建。 通过OpenAPI创建TDX云主机 您可以调用++创建一台按量付费或包年包月的云主机++创建TDX云主机，需要注意的参数如下表所示。 参数 说明 示例 flavorName 指定支持TDX功能的实例规格，当前仅 c9t、m9t规格支持。 c9t.large.2 imageID 指定支持TDX的镜像ID，当前仅CTyunOS V4.0 25.07 64 位 TDX UEFI 版(40GB)镜像支持。 4636d1df82c24db89fff6a20e0af1c5f

创建TDX云主机 您可以通过控制台或OpenAPI创建具备TDX特性的安全增强计算型云主机c9t和安全增强内存型云主机m9t。 通过控制台创建TDX云主机 在控制台创建机密计算云主机的步骤与创建普通云主机一样，但需要注意选择特定规格，即支持海光TDX特性的云主机规格。请参见++创建弹性云主机弹性云主机快速入门 天翼云++ 1. 登录天翼云，点击页面右上方“控制中心”，进入控制台。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域，此处我们选择华北2或华东1。 3. 点击计算弹性云主机进入创建云主机页面。 4. 单击右上角创建云主机进入云主机购买页面，按照以下配置创建云主机。 配置项 说明 实例规格 仅c9t、m9t规格支持TDX功能。 镜像 选择CTyunOS V4.0 25.07 64 位 TDX UEFI 版(40GB)镜像。 5. 根据界面提示，完成Intel TDX云主机创建。 通过OpenAPI创建TDX云主机 您可以调用++创建一台按量付费或包年包月的云主机++创建TDX云主机，需要注意的参数如下表所示。 参数 说明 示例 flavorName 指定支持TDX功能的实例规格，当前仅 c9t、m9t规格支持。 c9t.large.2 imageID 指定支持TDX的镜像ID，当前仅CTyunOS V4.0 25.07 64 位 TDX UEFI 版(40GB)镜像支持。 4636d1df82c24db89fff6a20e0af1c5f

计费周期 按需计费GaussDB数据库按秒计费，每一个小时整点结算一次费用（以UTC+8时间为准），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以GaussDB实例创建成功的时间点为准，终点以实例删除时间为准。 说明 GaussDB实例从创建到启动需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非创建时间。 例如，您在8:45:30购买了一台按需计费的GaussDB实例，相关资源包括计算资源（vCPU和内存）、数据库存储，然后在8:55:00将其删除，则计费周期为8:00:00 ~ 9:00:00，在8:45:30 ~ 8:55:30间产生费用，该计费周期内的计费时长为600秒。 计费示例 假设您在2023/04/18 9:59:30购买了一台按需计费的GaussDB实例（分布式版、通用增强Ⅱ型、8 vCPUs 64 GB、1分片、3副本、1个协调节点，160GB存储空间），计费资源包括实例规格（vCPU、内存、节点数量）、存储空间和备份空间，然后在2023/04/18 10:45:46将其删除，则： 第一个计费周期为2023/04/18 9:00:00 ~ 2023/04/18 10:00:00 2023/04/18 9:59:30 ~ 2023/04/18 10:00:00期间产生费用，该计费周期内的计费时长为30秒。 第二个计费周期为2023/04/18 10:00:00 ~ 2023/04/18 11:00:00 2023/04/18 10:00:00 ~ 2023/04/18 10:45:46期间产生费用，该计费周期内的计费时长为2746秒。 2023/04/18 10:00:00 ~ 2023/04/18 10:45:00期间，使用免费备份空间。 2023/04/18 10:45:00 ~ 2023/04/18 10:45:46期间，使用计费备份空间10GB，计费时长46秒。 图按需计费GaussDB费用计算示例，给出了上述示例配置的费用计算过程。 注意 图中价格仅供参考，实际计算请以 在按需付费模式下，价格计算器上的金额如果遇小数点，则保留小数点后两位，第三位四舍五入。如遇四舍五入后不足￥0.01，则按￥0.01展示。 图 按需计费GaussDB费用计算示例

参数 说明 开发机名称 实例标识，点击可进入详情页，可设置开发机别名。 可见范围 权限控制：仅创建者可见/企业项目内可见。 计费模式 按需计费 / 包年包月，明确成本计费方式。 运行状态 开发机状态，包含的状态有： 1、待创建； 2、启动中：包括资源调度，拉取镜像，启动容器流程等流程； 3、运行中：在线IDE实例正常运行中，可以进行“打开”和“停止”； 4、停止：在线IDE实例处于不可用状态，可点击“启动”重新开启在线IDE；此处鼠标悬浮可展示开发机在何时由何人停止； 6、运行失败：在线IDE因某种因素而启动不成功； 7、快照中：用户在运行中状态时， 可点击保存镜像，则状态变为快照中，同时会展示快照进度条。 资源配置 计算资源规格。 · 通用计算型。包括CPU（核），内存(GB)。 · GPU/NPU/DCU加速型。包括CPU（核），内存(GB)，显卡数量（块） 可用区 开发机所在可用区 队列 开发机关联队列信息 镜像版本 开发机框架版本。显示开发机类型，AI开发框架类型和版本，CUDA版本。 例如：“pytorchjupyter:cuda11.1torch1.8.1”，“pytorch”表示AI开发框架，“jupyter”表示开发机类型，” cuda11.1”表示cuda版本，“torch1.8.1”表示AI开发框架版本。 创建人 开发机创建人 创建时间 开发机创建时间 闲时关机 启用闲时关机功能，开发机实例满足所有规则条件时，将会自动关闭实例，支持用户手动取消关机。 ""代表当前未开启闲时关机功能或开发机处于停止状态； "正常"代表已开启闲时关机但当前并未达到闲时关机条件； "闲置”代表当前开发机已处于闲时状态；当达到闲置状态时，您也可以点击“延迟设置”重新进入闲时状态判断。 显卡使用率 运行中实例的显卡利用率（如10%），监控资源负载.点击数字可查看近半小时显卡使用率趋势变化图。 运行时长 开发机已运行的时间，以分钟计算。 剩余运行时长 开发机剩余运行时间，以分钟计算。 自动停止 如开启自动停止，展示开发机剩余运行时间，以分钟计算。支持用户修改。 操作列表 打开：打开开发机，将会跳转到一个新窗口，显示对应开发机的界面，用户可在新界面内进行代码开发和调试。该功能只有在开发机运行中状态下才能点击。 启动：启动开发机。该功能只有在开发机是暂停的状态下才能点击。点击“启动”后，开发机的状态将变成启动中。 停止：停止开发机。停止开发机将使开发机变成不可用的状态。 保存镜像：保存开发机机镜像。 变更存储：在开发机停止状态下，支持变更挂载的科研文件、数据集。 变更规格：变更计算资源规格，可自由选择GPU加速型和通用计算型，再选择符合需求的计算资源即可。当前仅支持增配、升配，不支持降配。 变更镜像：变更开发机目前镜像。 公开实例：公开实例后，开发机可在企业范围内可见，仅创建人和主账号可点击。 私有实例：私有实例后，开发机仅创建者及主账号可见，仅创建人和主账号可点击。 删除：删除开发机。

本节主要介绍测试数据。 写入性能测试数据 表 集群类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能（单位：rows/sec） 4U16GB 20 123648.75 8U32GB 40 221034.80 16U64GB 80 348762.25 32U128GB 160 496511.06 表 单节点类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能（单位：rows/sec） 4U8GB 10 50113 8U16GB 10 108781 16U32GB 20 158744 查询性能测试数据 不同业务模型和实例规格下，查询性能测试数据不同，详情请参见如下表格。 说明 不同业务模型说明请参见上表。 测试实例类型：集群，规格：4U16GB，测试并发数：20，执行100万次，计算平均值 表 测试数据 测试模型 OPS（单位：queries/sec） 平均时延（单位：ms） 最小时延（单位：ms） 最大时延（单位：ms） highcpuall 710.81 28.12 9.35 714.11 singlegroupby181 1308.56 13.74 2.56 148.96 singlegroupby111 6393.67 3.10 1.43 45.02 cpumaxall1 850.51 23.49 6.16 715.23 测试实例类型：集群，规格：8U32G，测试并发数：40，执行100万次，计算平均值 表 测试数据 测试模型 OPS（单位：queries/sec） 平均时延（单位：ms） 最小时延（单位：ms） 最大时延（单位：ms） highcpuall 1236.46 32.34 9.70 412.86 singlegroupby181 2663.19 12.47 2.58 222.84 singlegroupby111 9696.13 4.03 1.56 141.06 cpumaxall1 1406.48 28.42 8.97 444.16 测试实例类型：集群，规格：16U64G，测试并发数：80，执行100万次，计算平均值 表 测试数据 测试模型 OPS（单位：queries/sec） 平均时延（单位：ms） 最小时延（单位：ms） 最大时延（单位：ms） highcpuall 2107.83 37.94 11.33 252.74 singlegroupby181 4707.25 15.40 3.29 225.18 singlegroupby111 17658.59 4.44 1.80 51.16 cpumaxall1 2262.40 35.35 12.80 247.85 测试实例类型：集群，规格：32U128GB，测试并发数：160，执行100万次，计算平均值 表 测试数据 测试模型 OPS（单位：queries/sec） 平均时延（单位：ms） 最小时延（单位：ms） 最大时延（单位：ms） highcpuall 3468.89 46.10 19.14 290.61 singlegroupby181 5107.15 13.84 3.58 118.97 singlegroupby111 23023.11 6.72 1.80 74.45 cpumaxall1 3715.62 43.04 14.24 186.80 测试实例类型：单节点，规格：4U8GB，测试并发数：10，执行100万次，计算平均值 表 测试数据 测试模型 OPS（单位：queries/sec） 平均时延（单位：ms） 最小时延（单位：ms） 最大时延（单位：ms） highcpuall 423.07 14.17 5.24 693.53 singlegroupby181 1278.77 4.68 2.01 822.53 singlegroupby111 3138.4 1.9 1.1 424.77 cpumaxall1 357.93 16.75 8.51 992.06 测试实例类型：单节点，规格：8U16GB，测试并发数：20，执行100万次，计算平均值 表 测试数据 测试模型 OPS（单位：queries/sec） 平均时延（单位：ms） 最小时延（单位：ms） 最大时延（单位：ms） highcpuall 1031.77 15.49 5.37 614.3 singlegroupby181 3082.18 5.18 2.12 154.53 singlegroupby111 7604.41 2.1 0.96 31.93 cpumaxall1 856.75 18.66 7.76 573.18 测试实例类型：单节点，规格：16U32GB，测试并发数：20，执行100万次，计算平均值 表 测试数据 测试模型 OPS（单位：queries/sec） 平均时延（单位：ms） 最小时延（单位：ms） 最大时延（单位：ms） highcpuall 1646.46 12.13 4.4 409.82 singlegroupby181 3909.19 5.11 2.15 122.95 singlegroupby111 10340.02 1.93 1.02 146.8 cpumaxall1 1181.3 16.92 7.79 175.29

参数名 说明 必填 类型 traceId 接口跟踪ID，每次调用需不同，可使用UUID，用于日志排除、链路跟踪, 长度小于128位。其他类型可能会导致结果不符合预期 否 [string] timestamp 当前时间戳 否 [long] model 要使用的模型的ID，本字段可以不填，若填写必须为："TeleAI/TeleMM" 否 [string] messages 对话内容，多轮对话时内容必须严格按照user> assistant > user 的格式传参 是 [array] messages>>role 角色：system系统消息， user用户消息， assistant助手消息，仅支持这三种角色 是 [string] messages>>content content中文本信息是必填的，图片信息不是必填的 ，文本可以直接以string形式作为content的值，也可以是通过array的形式传入。格式必须为：单个字符串或字符串数组 是 [object] messages>>content>>type 数据类型text、imageurl,如果 content 为array类型时，type必填 否 [string] messages>>content>>text 当type为text时，必填 否 [string] messages>>content>>imageurl 当type为imageurl时，必填，数据为一个keyvalue对，key为"url", value 为图片的base64编码，需以"data:image..."开头（图片短边大于28，hw < 40962160） 否 [object] messages>>content>>imageurl>>url 图片数据，图片base64 否 [string] stream 默认值为 false，如果设置，部分消息增量将被发送。 否 [boolean] streamoptions 用于流响应的选项。仅在设置 stream: true 时设置此项。 否 [object] streamoptions>>includeusage 是否包含统计信息，如果为true，则在data: [DONE]之前流式传输的一个块中usage此块上的字段显示整个请求的token使用情况统计信息 否 [boolean] maxcompletiontokens 最大生成词元数量。输入词元和生成词元的总长度受模型上下文长度的限制。参数范围是（0，18432）。 如果maxtokens+输入的token数大于maxmodellens，就会超出模型的处理能力，会导致内部错误。同maxtokens， 如果maxcompletiontokens 和 maxtokens都填了，以maxcompletiontokens为准 否 [int] maxtokens 最大生成词元数量。输入词元和生成词元的总长度受模型上下文长度的限制。参数范围是（0，18432）。 如果maxtokens+输入的token数大于maxmodellens，就会超出模型的处理能力，会导致内部错误。同maxcompletiontokens。 如果maxcompletiontokens 和 maxtokens都填了，以maxcompletiontokens为准 否 [int] temperature 使用的采样温度，建议范围在 0 到 1 之间。较高的值如 0.8 会使输出更随机，而较低的值如 0.2 会使输出更集中且具有确定性。取之范围为[0,2] 否 [double] topp 取值范围为(0,1]之间，作为温度采样的替代方法，称为核采样，该方法中模型考虑具有topp 概率质量的词元结果。 否 [double] n 为每条输入消息生成多少个聊天补全选项。注意，您将根据所有选项中生成的词元数量收费。将n保持为1以最小化成本。取值范围为[1,5]，当temperature0.0时，n必须为1 否 [int] topk 作用：随机候选数（不建议修改） 取值范围：[1，120000] 否 [int] frequencypenalty 在 [2.0,2.0] 之间。正值会基于新生成词在已有文本中的频率进行惩罚，降低模型重复同一行文本的可能性 否 [double] chattemplatekwargs 聊天对话的相关参数 否 [object] chattemplatekwargs>>enablethinking 是否打开思考模式， 如果不填默认是打开思考模式的 否 [boolean] repetitionpenalty 默认值：1.01 取值范围(0,2]。模型生成时连续序列中的重复度。提高该参数时可以降低模型生成的重复度，1.0表示不做惩罚。该参数非OpenAI标准参数。通过 Python SDK调用时，请放入 extrabody 对象中。配置方式为：extrabody{"repetitionpenalty":xxx} 否 [double] responseformat 返回内容的格式 否 [object] responseformat>>type 返回内容的格式，text：输出文字回复；jsonobject：输出标准格式的JSON字符串；jsonschema：输出指定格式的JSON字符串 否 [string] responseformat>>jsonschema 当 type 为 jsonschema 时，该字段为必选 否 [object] responseformat>>jsonschema>>name Schema 的唯一标识名称。仅支持字母（不区分大小写）、数字、下划线和短横线。当type为jsonschema时必填 否 [string] responseformat>>jsonschema>>description 描述 Schema 的用途 否 [string] responseformat>>jsonschema>>schema 定义模型输出的数据结构，当type为jsonschema时必填 否 [object] thinkingbudget 未生效思考过程的最大 Token 数，该参数非OpenAI标准参数。通过 Python SDK调用时，请放入 extrabody 对象中。配置方式为：extrabody{"thinkingbudget": xxx} 否 [int] seed 随机数种子 否 [int] logprobs 是否返回输出 Token 的对数概率 否 [boolean] toplogprobs 指定在每一步生成时，返回模型最大概率的候选 Token 个数。建议取值：[0,5]，仅当 logprobs 为 true 时生效 否 [int] stop 用于指定停止词。string 或 array格式必须为：单个字符串或字符串数组 否 [object] tools 包含一个或多个工具对象的数组，供模型在 Function Calling 中调用 否 [array] tools>>type 工具类型，当前仅支持设为function 否 [string] tools>>function 用于定义一个可被模型调用的函数（工具）。模型会根据用户输入与函数描述，自动判断是否调用以及如何填充参数 否 [object] tools>>function>>name 工具名称，仅支持字母（不区分大小写）、数字、下划线和短横线 否 [string] tools>>function>>description 用于描述函数的用途、适用场景以及参数语义说明，供模型在自动选择和调用工具时参考 否 [string] tools>>function>>parameters 定义函数参数结构，模型将根据该结构生成调用参数 否 [object] toolchoice 如果配置tools参数后，需要设置本参数，否则结果会不被解析，推荐设置为“auto”；”工具选择策略，string 或 object，auto：大模型自主选择工具策略，none：不希望进行工具调用；强制调用：强制调用某个工具，可设定toolchoice参数为{"type": "function", "function": {"name": "thefunctiontocall"}} 否 [object] paralleltoolcalls 默认值为 false，是否开启并行工具调用。true：开启，false：不开启 否 [boolean] presencepenalty 默认值为 0 取值范围 [2.0,2.0] 。正值会基于新生成词是否已经出现在当前文本中进行惩罚，增加模型谈论新主题的可能性 否 [double]

A10计算加速型PI7 规格名称 vCPU 内存(GB) 显存(GB) 显卡数 显卡类型 按需（元/小时） 价格（元/月） pi7.4xlarge.4 16 64 24 1 A10 9.27 4447.43 pi7.8xlarge.4 32 128 48 2 A10 18.53 8894.85 pi7.16xlarge.4 64 256 96 4 A10 37.05 17789.69 A100计算加速型P8A 规格名称 vCPU 内存（GB） 显存（GB） 显卡数 显卡类型 按需（元/小时） 价格（元/月） p8a.6xlarge.4 24 96 40 1 A100 PCIE 21.3 10229.09 p8a.12xlarge.4 48 192 80 2 A100 PCIE 42.6 20458.17 p8a.24xlarge.4 96 384 160 4 A100 PCIE 85.2 40916.34 A100计算加速型P8AV 规格名称 vCPU 内存（GB） 显存（GB） 显卡数 显卡类型 按需（元/小时） 价格（元/月） p8av. 3xlarge. 8 12 96 40 1 A100 NVILINK 31.27 15008 p8av. 6xlarge. 8 24 192 80 2 A100 NVILINK 62.53 30016 p8av. 13xlarge. 8 52 416 160 4 A100 NVILINK 125.07 60032 p8av. 27xlarge. 8 108 864 320 8 A100 NVILINK 250. 13 120063

本章节主要介绍云搜索服务(ES)的产品价格。 X86计算 计算密集型 销售品名称 核数（核） 内存（GB） 标准资费（元/小时） 标准资费（元/月） 年付价格（元/年） 2年付价格（元/2年） 3年付价格（元/3年） ess.spec4u8g 4 8 1.27 614.74 6147.4 9835.84 11065.32 ess.spec8u16g 8 16 2.56 1229.34 12293.4 19669.44 22128.12 ess.spec16u32g 16 32 4.68 2245.32 22453.2 35925.12 40415.76 ess.spec32u64g 32 64 10.24 4917.64 49176.4 78682.24 88517.52 通用计算型 销售品名称 核数（核） 内存（GB） 标准资费（元/小时） 标准资费（元/月） 年付价格（元/年） 2年付价格（元/2年） 3年付价格（元/3年） ess.spec4u16g 4 16 1.99 699.72 6997.2 11195.52 12594.96 ess.spec8u32g 8 32 3.99 1399.58 13995.8 22393.28 25192.44 ess.spec16u64g 16 64 7.98 2799.02 27990.2 44784.32 50382.36 ess.spec32u128g 32 128 15.96 5598.18 55981.8 89570.88 100767.24

计费构成分析 可以将Kafka实例的使用阶段按照计费模式分为两段：在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间为按需计费，2023/03/20 10:30:00 ~ 2023/04/20 23:59:59期间为包年/包月计费。 按需计费 在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 9:00:00期间按照kafka.2u4g.cluster3规格计费，计费时长为41.5小时，费用计算如下： 在2023/03/20 9:00:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间按照kafka.4u8g.cluster3规格计费，计费时长为1.5小时，费用计算如下： 包年/包月计费 在2023/03/20 10:30:00 ~ 2023/04/20 23:59:59期间为包年/包月计费，计费时长为1个月，费用计算如下： 由此可见，在3~4月份，该Kafka实例总共产生的费用为：180.53 + 12.83 + 3885 4078.36 元。

参数名 说明 必填 类型 traceId 接口跟踪ID，每次调用需不同，可使用UUID，用于日志排除、链路跟踪, 长度小于128位。其他类型可能会导致结果不符合预期 否 [string] timestamp 当前时间戳 否 [long] model 要使用的模型的ID，本字段可以不填，若填写必须为："TeleAI/TeleMM" 否 [string] messages 对话内容，多轮对话时内容必须严格按照user> assistant > user 的格式传参 是 [array] messages>>role 角色：system系统消息， user用户消息， assistant助手消息，仅支持这三种角色 是 [string] messages>>content content中文本信息是必填的，图片信息不是必填的 ，文本可以直接以string形式作为content的值，也可以是通过array的形式传入。格式必须为：单个字符串或字符串数组 是 [object] messages>>content>>type 数据类型text、imageurl,如果 content 为array类型时，type必填 否 [string] messages>>content>>text 当type为text时，必填 否 [string] messages>>content>>imageurl 当type为imageurl时，必填，数据为一个keyvalue对，key为"url", value 为图片的base64编码，需以"data:image..."开头（图片短边大于28，hw < 40962160） 否 [object] messages>>content>>imageurl>>url 图片数据，图片base64 否 [string] stream 默认值为 false，如果设置，部分消息增量将被发送。 否 [boolean] streamoptions 用于流响应的选项。仅在设置 stream: true 时设置此项。 否 [object] streamoptions>>includeusage 是否包含统计信息，如果为true，则在data: [DONE]之前流式传输的一个块中usage此块上的字段显示整个请求的token使用情况统计信息 否 [boolean] maxcompletiontokens 最大生成词元数量。输入词元和生成词元的总长度受模型上下文长度的限制。参数范围是（0，18432）。 如果maxtokens+输入的token数大于maxmodellens，就会超出模型的处理能力，会导致内部错误。同maxtokens， 如果maxcompletiontokens 和 maxtokens都填了，以maxcompletiontokens为准 否 [int] maxtokens 最大生成词元数量。输入词元和生成词元的总长度受模型上下文长度的限制。参数范围是（0，18432）。 如果maxtokens+输入的token数大于maxmodellens，就会超出模型的处理能力，会导致内部错误。同maxcompletiontokens。 如果maxcompletiontokens 和 maxtokens都填了，以maxcompletiontokens为准 否 [int] temperature 使用的采样温度，建议范围在 0 到 1 之间。较高的值如 0.8 会使输出更随机，而较低的值如 0.2 会使输出更集中且具有确定性。取之范围为[0,2] 否 [double] topp 取值范围为(0,1]之间，作为温度采样的替代方法，称为核采样，该方法中模型考虑具有topp 概率质量的词元结果。 否 [double] n 为每条输入消息生成多少个聊天补全选项。注意，您将根据所有选项中生成的词元数量收费。将n保持为1以最小化成本。取值范围为[1,5]，当temperature0.0时，n必须为1 否 [int] topk 作用：随机候选数（不建议修改） 取值范围：[1，120000] 否 [int] frequencypenalty 在 [2.0,2.0] 之间。正值会基于新生成词在已有文本中的频率进行惩罚，降低模型重复同一行文本的可能性 否 [double] chattemplatekwargs 聊天对话的相关参数 否 [object] chattemplatekwargs>>enablethinking 是否打开思考模式， 如果不填默认是打开思考模式的 否 [boolean] repetitionpenalty 默认值：1.01 取值范围(0,2]。模型生成时连续序列中的重复度。提高该参数时可以降低模型生成的重复度，1.0表示不做惩罚。该参数非OpenAI标准参数。通过 Python SDK调用时，请放入 extrabody 对象中。配置方式为：extrabody{"repetitionpenalty":xxx} 否 [double] responseformat 返回内容的格式 否 [object] responseformat>>type 返回内容的格式，text：输出文字回复；jsonobject：输出标准格式的JSON字符串；jsonschema：输出指定格式的JSON字符串 否 [string] responseformat>>jsonschema 当 type 为 jsonschema 时，该字段为必选 否 [object] responseformat>>jsonschema>>name Schema 的唯一标识名称。仅支持字母（不区分大小写）、数字、下划线和短横线。当type为jsonschema时必填 否 [string] responseformat>>jsonschema>>description 描述 Schema 的用途 否 [string] responseformat>>jsonschema>>schema 定义模型输出的数据结构，当type为jsonschema时必填 否 [object] thinkingbudget 未生效思考过程的最大 Token 数，该参数非OpenAI标准参数。通过 Python SDK调用时，请放入 extrabody 对象中。配置方式为：extrabody{"thinkingbudget": xxx} 否 [int] seed 随机数种子 否 [int] logprobs 是否返回输出 Token 的对数概率 否 [boolean] toplogprobs 指定在每一步生成时，返回模型最大概率的候选 Token 个数。建议取值：[0,5]，仅当 logprobs 为 true 时生效 否 [int] stop 用于指定停止词。string 或 array格式必须为：单个字符串或字符串数组 否 [object] tools 包含一个或多个工具对象的数组，供模型在 Function Calling 中调用 否 [array] tools>>type 工具类型，当前仅支持设为function 否 [string] tools>>function 用于定义一个可被模型调用的函数（工具）。模型会根据用户输入与函数描述，自动判断是否调用以及如何填充参数 否 [object] tools>>function>>name 工具名称，仅支持字母（不区分大小写）、数字、下划线和短横线 否 [string] tools>>function>>description 用于描述函数的用途、适用场景以及参数语义说明，供模型在自动选择和调用工具时参考 否 [string] tools>>function>>parameters 定义函数参数结构，模型将根据该结构生成调用参数 否 [object] toolchoice 如果配置tools参数后，需要设置本参数，否则结果会不被解析，推荐设置为“auto”；”工具选择策略，string 或 object，auto：大模型自主选择工具策略，none：不希望进行工具调用；强制调用：强制调用某个工具，可设定toolchoice参数为{"type": "function", "function": {"name": "thefunctiontocall"}} 否 [object] paralleltoolcalls 默认值为 false，是否开启并行工具调用。true：开启，false：不开启 否 [boolean] presencepenalty 默认值为 0 取值范围 [2.0,2.0] 。正值会基于新生成词是否已经出现在当前文本中进行惩罚，增加模型谈论新主题的可能性 否 [double]

表达式 说明 access plus 1 years 过期时间设置为，访问开始计算的一年后。 now plus 30 days 当前时间的30天后。 modification plus 12 hours 过期时间设置为，文件最后修改时间的12小时后。 A2592000 过期时间设置为，访问开始计算的2592000秒后，即一个月后。 M86400 过期时间设置为，文件最后修改时间的86400秒后，即一天后；该方式只对静态文件起作用，脚本生成的动态页面不起作用。

本文介绍分布式消息服务RocketMQ入门指引的创建RocketMQ实例内容。 实例介绍 RocketMQ实例订购支持用户自定义规格和自定义特性，可根据业务需要定制相应规格的RocketMQ实例。在新的资源池节点上，还支持选择主机类型和存储规格等丰富的用户选项。 操作步骤 1、在产品详情页点击立即开通按钮，或者进入消息管理控制台创建实例，进入订购分布式消息RocketMQ页面。 2、点击订购实例进入相应页面，左上角选择目标资源池。 1）选择计费模式：包年包月/按需计费，两种模式说明参见计费模式。 2）购买时长按照计费模式选择变化： 计费模式为包年包月，可选择购买时长16个月、1年。该模式提供自动续期功能。 计费模式为按需计费，则该选项隐藏无需选择。 3）引擎类型目前默认选择RocketMQ引擎，完全兼容开源客户端的高性能低延时的消息队列。ctgmq引擎已调整为白名单特性，如需了解该引擎请联系技术支持。 4）版本号默认4.9，实例创建后，不支持变更版本。建议服务端版本和客户端版本保持一致。 5）部署方式有单可用区和多可用区两个选项，目前仅支持单可用区和3可用区部署，单可用区部署请选中任意一个AZ；多可用区部署请选中3个AZ，系统会自动将Broker节点平均分配至各可用区。 6）提供集群版和单机版两种规格选择模式，单机版实例面向用户体验和业务测试场景，无法保证性能和高可用。如果需要在生产环境使用RocketMQ实例，建议购买集群版实例。 7）CPU架构支持X86计算和ARM计算两类。 8）选择X86计算，可以选择计算增强型（默认Intel）和海光计算增强型主机；选择ARM计算，可以选择鲲鹏计算增强型主机。通用型规格已调整为白名单特性，如需了解该规格参数请联系技术支持。 9）代理规格：针对不同主机类型，RocketMQ提供不同性能表现的规格参数。 10）代理数量：选择单机版该选项不展示，选择集群版此选择支持116代理选择。 11）选择存储空间，包括磁盘类型和空间。 磁盘类型提供高IO/超高IO两类。高IO：适用于主流的高性能、高可靠应用场景。超高IO：适用于超高IOPS、超大带宽需求的读写密集型应用场景。了解更多磁盘类型说明参见云硬盘规格。 磁盘空间以100G起步，可以以100倍数增加磁盘空间。 12）选择已有虚拟私有云，若无虚拟私有云，点击创建跳转到虚拟私有云页面新增，了解更多内容参见虚拟私有云。 13）选择已有子网，若无子网，点击创建跳转到子网页面新增。 14）选择已有安全组，若无安全组，点击创建跳转到安全组页面新增。 15）填写实例名称，系统默认实例名称，用户可直接修改。 16）选择企业项目，创建新的企业项目可以到IAM配置。 17）创建实例标签，标签由区分大小写的键值对组成，您最多可以设置 20 个标签。 3、 填写完上述信息后，单击“下一步”，进入费用确认页面。 4、 确认实例信息无误后，提交请求。 5、 在实例列表页面，查看RocketMQ实例是否创建成功。创建实例大约需要3到15分钟，此时实例状态为“创建中”。

本章节主要介绍云搜索服务(ES)的产品价格。 X86计算 计算密集型 销售品名称 核数（核） 内存（GB） 标准资费（元/小时） 标准资费（元/月） 年付价格（元/年） 2年付价格（元/2年） 3年付价格（元/3年） ess.spec4u8g 4 8 1.27 614.74 6147.4 9835.84 11065.32 ess.spec8u16g 8 16 2.56 1229.34 12293.4 19669.44 22128.12 ess.spec16u32g 16 32 4.68 2245.32 22453.2 35925.12 40415.76 ess.spec32u64g 32 64 10.24 4917.64 49176.4 78682.24 88517.52 通用计算型 销售品名称 核数（核） 内存（GB） 标准资费（元/小时） 标准资费（元/月） 年付价格（元/年） 2年付价格（元/2年） 3年付价格（元/3年） ess.spec4u16g 4 16 1.99 699.72 6997.2 11195.52 12594.96 ess.spec8u32g 8 32 3.99 1399.58 13995.8 22393.28 25192.44 ess.spec16u64g 16 64 7.98 2799.02 27990.2 44784.32 50382.36 ess.spec32u128g 32 128 15.96 5598.18 55981.8 89570.88 100767.24

本文主要介绍SQL Server实例的手动续费功能。 操作步骤 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择【产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 关系数据库SQL Server版】，进入关系数据库SQL Server产品页面。然后单击【管理控制台】，进入TeleDB数据库【概览】页面。 2. 在左侧导航栏，选择【SQL Server > 实例管理】，进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 在实例列表中找到需要续订的目标实例，单击列表【操作】列的【更多】按钮，在下拉框中选择【续订】按钮，进入到续订页面。 4. 在【续订】页面，选择要续订的时长，并完成订单支付，进行实例续订。 说明 当计费模式为“包年/包月”的产品实例到达到期时间，则会暂停相应的服务。此时，可以通过续订操作延后实例的到期时间。 续订已到期包周期资源，从资源到期时间开始计算新的服务有效期并计算费用。例如，客户资源2026年9月30号到期，10月11号续订1个月，资源新的服务开始时间为9月30号，到期时间为10月30号。相关费用自9月30号开始计算。

本节主要介绍Lua脚本规范。 Lua是一种脚本语言，目的是为了嵌入应用程序中，为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。GeminiDB Redis使用的是Lua5.1.5版本，与开源Redis5.0使用的Lua版本是一致的。 与开源Redis Lua的区别 1. EVAL/EVALSHA命令 命令格式： EVAL script numkeys key [key …] arg [arg …] EVALSHA sha1 numkeys key [key …] arg [arg …] 上述命令的语法与操作与开源Redis一致。用户需自己保证将脚本中使用到的Redis key显式的通过key参数传入，而不是直接在脚本中编码，并且如果带有多个key参数，则要求所有的key参数必须拥有相同的hash tag。 如果不遵循上述约束，则在Lua中执行涉及这些key的Redis操作时，可能会返回类似“partition not found”的错误信息。 2. SCRIPT命令 SCRIPT命令包含了一组管理Lua脚本的子命令，具体可以通过SCRIPT HELP命令查询具体的操作。 SCRIPT大部分命令都与开源Redis兼容，其中需要特别说明的命令如下： SCRIPT KILL GeminiDB Redis是多线程执行的环境，允许同时执行多个Lua脚本，执行SCRIPT KILL，会终止所有正在运行的Lua脚本。 为了方便使用，GeminiDB Redis扩展了SCRIPT KILL命令，用户可以通过‘SCRIPT KILL SHA1’来终止指定哈希值的脚本。若同一时间存在多个节点在执行哈希值相同的脚本，那么这些脚本都会被终止。 另外，由于用户无法设置Lua超时时间（config set luatimelimit），因此在任意时刻执行SCRIPT KILL都能直接终止脚本，而不是等待脚本超时后才终止。 SCRIPT DEBUG 目前GeminiDB Redis不支持DEBUG功能，所以该命令执行无效。 3. Lua脚本中执行Redis命令 与开源Redis一致，GeminiDB Redis的Lua环境中也提供了一个全局的“redis”表，用于提供各类和Redis Server交互的函数。 如下表为GeminiDB Redis目前支持和不支持的操作列表。 支持的操作 不支持的操作 redis.call() redis.pcall() redis.sha1hex() redis.errorreply() redis.statusreply() redis.log() redis.LOGDEBUG redis.LOGVERBOSE redis.LOGNOTICE redis.LOGWARNING redis.replicatecommands() redis.setrepl() redis.REPLNONE redis.REPLAOF redis.REPLSLAVE redis.REPLREPLICA redis.REPLALL redis.breakpoint() redis.debug() 4. Lua执行环境限制 开源Redis对Lua脚本的执行有一定的限制，比如限制脚本操作全局变量，限制随机函数的结果，限定能够使用的系统库和第三方库等。 GeminiDB Redis也继承了绝大多数的限制，但是针对如下情况，GeminiDB Redis与开源Redis存在差异： Write Dirty 开源Redis规定，如果某个脚本已经执行了写操作，那么就不能被SCRIPT KILL停止执行，必须使用SHUTDOWN NOSAVE来直接关闭Redis Server。 GeminiDB Redis不支持执行SHUTDOWN命令，因此这条限制不会被执行，用户仍然可以通过SCRIPT KILL来停止脚本的执行。 Random Dirty 由于主从复制的原因，开源Redis规定，若脚本执行了带有随机性质的命令（Time, randomkey），则不允许再执行写语义的命令。 例如，如下Lua脚本： local t redis.call("time") return redis.call("set", "time", t[1]); 当该脚本的执行传递到从节点时，Time命令获取到的时间一定晚于主节点，因此从节点执行的Set命令的值就会和主节点产生冲突。开源Redis引入了replicatecommands来允许用户决定这种场景下的行为模式。 对于GeminiDB Redis来说，由于没有主从的概念，数据在逻辑上只有一份，因此也就不存在该限制。

规格名称 计算 磁盘类型 网络 Ai1s CPU/内存配比：1:4 vCPU数量范围：232 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 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见 超高IO 通用型SSD 高IO 极速型SSD 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：200万PPSl 最大内网带宽：25Gbps