本小节介绍云防火墙N100型号计费类常见问题。 N100是否可以按月计费？ N100支持按月/按年计费，最低订购时长为1个月。 云主机和N100计费是否重复？ 云主机订购费用和N100的计费是不同步的，云主机计算属于资源计算，需要按照平台云主机计费标准；N100属于服务计费，会根据使用规格、时长、功能等项目进行计费。 我已经购买了云N100，是否意味着已开启安全防护？ 不是。购买成功后还需要一系列的配置才能开启安全防护，例如准备承载机资源、导入授权、配置引流、开启安全防护策略、设置告警通知等配置。

注意事项 1. 如果预付费业务退款金额计算结果<0，则不进行退款。 2. 支持多个订单同时退订，每退订一个资源计算一次退订次数。 3. 更多退订规则，详情请见：退订规则说明。

高性能计算集群是算力集群底座产品。支持CPU、GPU、NPU等多种算力资源,支持集群一致性检查、多维度监控、性能评测。

智算一体机首次订购服务期为 3 年。在此期间，用户可充分利用其强大算力开展各类业务。3 年期满后，考虑到用户业务延续及使用习惯，用户享有按年续费的权利。 续费计算 续费价格按前 3 年总费用的 10% 计算，即续费年价 前 3 年总价格 ×10%。该定价主要基于设备剩余价值与服务成本考量，并且给予老用户一定优惠。 注意 从设备更新、技术发展等多方面综合考虑，按年累计续费时长最长不超过 2 年。即首购 3 年服务期结束后，用户最多只能续费使用 2 年。待续费期满，用户需按规定配合完成设备后续处理。

本章节主要介绍翼MapReduce服务的产品优势。 MRS服务拥有强大的Hadoop内核团队，基于FusionInsight大数据企业级平台构筑。历经行业数万节点部署量的考验，提供多级用户SLA保障。 MRS具有如下优势： 高性能 MRS支持自研的CarbonData存储技术。CarbonData是一种高性能大数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、预聚合、动态Partition、准实时数据查询等特性提升了IO扫描和计算性能，实现万亿数据分析秒级响应。同时MRS支持自研增强型调度器Superior，突破单集群规模瓶颈，单集群调度能力超10000节点。 低成本 基于多样化的云基础设施，提供了丰富的计算、存储设施的选择，同时计算存储分离，提供了低成本海量数据存储方案。MRS可以按业务峰谷，自动弹性伸缩，帮助客户节省大数据平台闲时资源。MRS集群可以用时再创建、用时再扩容，用完就可以销毁、缩容，确保成本最优。 高安全 MRS服务拥有企业级的大数据多租户权限管理能力，拥有企业级的大数据安全管理特性，支持按照表/按列控制访问权限，支持数据按照表/按列加密。 易运维 MRS提供可视化大数据集群管理平台，提高运维效率。并支持滚动补丁升级，可视化补丁发布信息，一键式补丁安装，无需人工干预，不停业务，保障用户集群长期稳定。

示例三：转换时变量为JSON形式 转换前的事件 转换类型 转换后的事件 plaintext { "id": "f36b49b668914b59b11cbf689xxxx712", "source": "ctyun:kafka", "type": "ctyun:kafka:Topic:Message", "specversion": "1.0", "datacontentype": "application/json;charsetutf8", "subject": "ctyun:kafka:75dcxx1eb5:topic:source1", "time": "20241203T09:48:00.696Z", "data": { "key": "test2", "value": "test1" } } 模板 变量： plaintext { "data": "$.data" } 模板： plaintext { "value": ${data} } plaintext { "value": { "key": "test2", "value": "test1" } } 示例四：转换时变量进行JSON转义 若希望转换的字符串保持JSON字符串格式，不破坏原有JSON的格式，可使用jsonEscape函数，如下所示： 转换前的事件 转换类型 转换后的事件 plaintext { "id": "f36b49b668914b59b11cbf689xxxx712", "source": "ctyun:kafka", "type": "ctyun:kafka:Topic:Message", "specversion": "1.0", "datacontentype": "application/json;charsetutf8", "subject": "ctyun:kafka:75dcxx1eb5:topic:source1", "time": "20241203T09:48:00.696Z", "data": { "key": "test2", "value": "test1" } } 模板 变量： plaintext { "data": "$.data" } 模板： plaintext { "value": "${jsonEscape(data)}" } plaintext { "value": "{"key": "test2","value": "test1"}" } 空 当转换类型为空时，事件总线EventBridge将事件路由到事件目标时，对应的属性为空。如希望分布式消息服务Kafka事件目标的Key、分布式消息服务RocketMQ事件目标的Tags为空时，可以将对应属性设置为空。

本文介绍如何使用边缘函数阻止其他网站盗链您的内容。 阻止其他网站盗链您的内容。 示例代码 javascript const HOMEPAGEURL " const PROTECTEDTYPE "image/" async function handleRequest(request) { // Fetch the original request const response await fetch(request) // If it's an image, engage hotlink protection based on the // Referer header. const referer request.headers.get("Referer") const contentType response.headers.get("ContentType") "" if (referer && contentType.startsWith(PROTECTEDTYPE)) { // If the hostnames don't match, it's a hotlink if (new URL(referer).hostname ! new URL(request.url).hostname) { // Redirect the user to your website return Response.redirect(HOMEPAGEURL, 302) } } // Everything is fine, return the response normally. return response } addEventListener("fetch", event > { event.respondWith(handleRequest(event.request)) }) 示例预览 当一个请求到达时，首先检查其ContentType是否是图像类型。 如果是图像类型，再检查 Referer头部是否指向当前域名。 如果 Referer头部指向的域名与当前域名不一致，则重定向到主页。 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

本文介绍如何批量更新、删除或插入数据。 批量更新 常用的批量更新为 update …… set …… from(values()) as ……，将values的值构成虚表，统一更新。 update table1 set col2tmp.col2 from (values (XXX,'XXX'),(XXX,'XXX'),(XXX,'XXX')) as tmp (col1,col2) where test.col1tmp.col1; 批量删除 使用truncate，直接将表所有数据行截断，无法进行回滚。 truncate tablename; drop，也是直接将表全部删除，不可回滚。不同在于，drop会将整个表数据与表结构全部删除，truncate会保留表结构，即表可以继续使用。 drop tablename; 批量插入 使用 insert into ... select的方法，对数据源限制较多。 insert into table1(col1, col2) select col1 , col2 from table2; 使用insert into … values (), () … ，SQL编写麻烦，数据量多时，较难检查其正确性。 insert into tablename(col1, col2) values (XXX, 'XXX'), (XXX, 'XXX'); 使用三方工具或者编程语言实现批量处理（推荐） 使用SQL编写批量数据处理其实较为繁琐，原因是SQL语句较为冗余，也不便于检查错误。因而生产中最为常用的方式，是使用其他编程语言的数据库驱动，利用该语言的开发便利性，批量导入数据，例如java语言连接数据库使用的jdbc，搭配上合适的函数框架，可以很轻松实现批量操作数据。

update tjsonb set fjsonb fjsonb '{"col2":"teledbupdate"}'::jsonb where id3; UPDATE 1 teledb select from tjsonb; id fjsonb + 2 {"col1": 1, "col2": "teledb", "col3": "pgxz"} 1 {"col1": 1, "col2": "teledb", "col3": "pgxz"} 3 {"col1": 1, "col2": "teledbupdate"} (3 rows) 删除某个键。 plaintext teledb update tjsonb set fjsonb fjsonb 'col3'; UPDATE 3 teledb select from tjsonb; id fjsonb + 2 {"col1": 1, "col2": "teledb"} 1 {"col1": 1, "col2": "teledb"} 3 {"col1": 1, "col2": "teledbupdate"} (3 rows) jsonbset()函数更新数据 plaintext jsonbset(target jsonb, path text[], newvalue jsonb, [createmissing boolean]) 注意 target指要更新的数据源，path指路径，newvalue指更新后的键值，createmissing值为true表示如果键不存在则添加，createmissing值为false表示如果键不存在则不添加。 plaintext teledb update tjsonb set fjsonb jsonbset( fjsonb , '{col}' , '"pgxz"' , true ) where id1; UPDATE 1 teledb select from tjsonb; id fjsonb + 2 {"col1": 1, "col2": "teledb"} 3 {"col1": 1, "col2": "teledbupdate"} 1 {"col": "pgxz", "col1": 1, "col2": "teledb"} (3 rows) teledb update tjsonb set fjsonb jsonbset( fjsonb , '{col}' , '"pgxz"' , false ) where id2; UPDATE 1 teledb

update tjsonb set fjsonb fjsonb '{"col2":"teledbupdate"}'::jsonb where id3; UPDATE 1 teledb select from tjsonb; id fjsonb + 2 {"col1": 1, "col2": "teledb", "col3": "pgxz"} 1 {"col1": 1, "col2": "teledb", "col3": "pgxz"} 3 {"col1": 1, "col2": "teledbupdate"} (3 rows) 删除某个键。 plaintext teledb update tjsonb set fjsonb fjsonb 'col3'; UPDATE 3 teledb select from tjsonb; id fjsonb + 2 {"col1": 1, "col2": "teledb"} 1 {"col1": 1, "col2": "teledb"} 3 {"col1": 1, "col2": "teledbupdate"} (3 rows) jsonbset()函数更新数据 plaintext jsonbset(target jsonb, path text[], newvalue jsonb, [createmissing boolean]) 注意 target指要更新的数据源，path指路径，newvalue指更新后的键值，createmissing值为true表示如果键不存在则添加，createmissing值为false表示如果键不存在则不添加。 plaintext teledb update tjsonb set fjsonb jsonbset( fjsonb , '{col}' , '"pgxz"' , true ) where id1; UPDATE 1 teledb select from tjsonb; id fjsonb + 2 {"col1": 1, "col2": "teledb"} 3 {"col1": 1, "col2": "teledbupdate"} 1 {"col": "pgxz", "col1": 1, "col2": "teledb"} (3 rows) teledb update tjsonb set fjsonb jsonbset( fjsonb , '{col}' , '"pgxz"' , false ) where id2; UPDATE 1 teledb

接口功能介绍 适用于计算增强型云电脑。 每次切换，云电脑的系统类型、规格类型、处理器类型（XC型）必须相同。 新旧镜像适用的系统类型、规格类型、处理器类型（XC型）必须相同。 计算增强型云电脑功能请联系客户经理开通。 接口约束 无 URI POST /v3/ecs/batch/changeImage 路径参数 无 Query参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionId 是 String 资源池ID。 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 desktopOidList 是 Array of Strings 云电脑ID列表，可设置一个或多个，最多10个 imageOid 是 String 镜像ID 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 状态码。可能值： 800：请求成功。 900：请求失败。 800 error String 错误码。 ECPC1000 message String 提示信息。 OK. returnObj Object 返回数据结构体。 returnObj 枚举参数 无 请求示例 请求url 无 请求头header 无 请求体body { "desktopOidList":["XXXXXXXXXXXXX6925"], "imageOid":"mixxx" }

接口功能介绍 计算增强型云电脑功能请联系客户经理开通。 接口约束 无 URI POST /v3/ecs/modifyPort 路径参数 无 Query参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionId 是 String 资源池ID。 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 portOid 是 String 网卡ID privateIpAddress 是 String 私有IP地址 portNickname 否 String 网卡别名 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 状态码。可能值： 800：请求成功。 900：请求失败。 800 error String 错误码。 ECPC1000 message String 提示信息。 OK. returnObj Object 返回数据对象 returnObj 表 returnObj 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 operationId String 修改计算增强型云电脑网卡操作ID（当仅修改别名时，此字段返回空），可用于查询操作状态（相关接口：异步操作查询操作详情）。 枚举参数 无 请求示例 请求url 无 请求头header 无 请求体body { "portOid":"xxxxxxxxxxxxxx", "privateIpAddress":"xxx.xxx.xxx.xxx", "portNickname":"portNicknameTest" }

替换为您的实际appkey "ContentType": "application/json" } payload { "model": "xirangmodelid", 替换为实际的modelId "messages": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "描述下这张图" }, { "type": "imageurl", "imageurl": { "url": " 需要替换图片路径 } } ] } ], "streamoptions": { "includeusage": True }, "paralleltoolcalls": True, "stream": False } try: response requests.post( url, headersheaders, jsonpayload 自动序列化为JSON并设置ContentType ) 检查响应状态 response.raiseforstatus() print("请求成功！") print("响应JSON内容:") print(response.json()) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败: {e}") if hasattr(e, 'response') and e.response is not None: print(f"错误状态码: {e.response.statuscode}") print(f"错误响应内容: {e.response.text}") Image文本生图 python import requests import base64 import os def generateimagesimple(prompt): """极简图像生成函数""" """ yourappkey和xirangmodelid需要替换为实际的值 """ url " headers { "Authorization": "Bearer yourappkey", "ContentType": "application/json" } data { "model": "xirangmodelid", "prompt": prompt, "n": 1, "size": "1024x1024" } try: 跳过SSL验证并发送请求 response requests.post(url, headersheaders, jsondata, timeout10) imagedata response.json()["data"][0]["b64json"]

本文介绍如何使用边缘函数部署时间戳防盗链。 通过时间戳进行请求防盗链。 示例代码 javascript / 示例url: / addEventListener('fetch', event > { event.respondWith(handleRequest(event.request)) }) async function handleRequest(request){ //401表示鉴权不通过 let statuscode 401 let result 'TimeStamp verification failed!' try { if(verifyTimeStamp(request.url) true){ statuscode 200 result "TimeStamp verification succeeded!" // 返回请求内容 } } catch (error) { result error } return new Response(result, { "status": statuscode }) } function verifyTimeStamp(url){ //"url": " let currentTime new Date().getTime() let myURL new URL(url) let searchParams new URLSearchParams(myURL.search) let timeStamp parseInt(searchParams.get('time')) let token searchParams.get('token') // 校验时间戳：如果时间戳距离当前时间没有过期，则进行 token 检查 if (currentTime timeStamp < 60000) { // 校验token return tokenCheck(token) } return false } function tokenCheck(token){ // 此处可替换为自定义的复杂加解密算法 return token "abcabc" } 示例预览 访问请求传入未过期时间、鉴权token，鉴权通过。 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

CDM集群是否支持升级操作？ 不支持。 CDM集群目前暂不支持升级操作，如果需要使用高版本集群则需要重新创建。 CDM迁移性能如何？ 单个cdm.large规格实例理论上可以支持1TB～8TB/天的数据迁移。 但在实际使用中，实际传输速率受公网带宽、集群规格、文件读写速度、作业并发数设置、磁盘读写性能等因素影响。 CDM不同集群规格对应并发的作业数是多少？ CDM不同集群规格对应并发的作业数如表下表所示。 产品规格 cdm.large cdm.xlarge cdm.4xlarge 规格 节点数量：1个 vCPUs/内存：8核16GB 基准/最大带宽：0.8/3Gbit/s 节点数量：1个 vCPUs/内存：16核32GB 基准/最大带宽：4/10Gbit/s 节点数量：1个 vCPUs/内存：64核128GB 基准/最大带宽：36/40Gbit/s 并发执行的作业数 30 100 300 包含但不限于以下情况，建议使用多个CDM集群进行业务分流： 作为不同的用途，例如用于数据迁移作业，或作为DataArts Studio管理中心连接代理。 给不同的业务部门使用，例如财务、网上商城等。 功能类 是否支持增量迁移？ CDM支持增量数据迁移。利用定时任务配置和时间宏变量函数等参数，可支持以下场景的增量数据迁移： 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 使用时间宏变量完成增量同步 HBase/CloudTable增量迁移

项目 说明 List数据类型 List及其包含的元素个数无限制，建议List的元素个数小于8192，Value最大长度不超过32K。 Set数据类型 Set及其包含的元素个数无限制，建议Set的元素个数小于8192， Value最大长度不超过32K。 Sorted set数据类型 Sorted Set及其包含的元素个数无限制，建议Sorted Set的元素个数小8192，Value最大长度不超过32K。 Hash数据类型 Hash及其包含的元素个数无限制，建议元素个数小于8192， Value最大长度不超过32K。 DB数限制 每个实例支持256个DB。 特殊说明： 所有DB存储的数据总量受限于实例的内存大小； 单个DB占用内存按照使用情况自动分配，上限为实例内存（例如DB0占用全部内存而其它DB无数据）。 数据过期删除策略 默认使用惰性删除策略，当用户访问某个key时，若该key已经过期，则将其删除。 空闲连接回收机制 服务端不主动回收空闲连接，由用户管理。 LUA命令使用限制 lua脚本的执行超时时间为5秒钟，不要在脚本中使用耗时的代码和命令，比如长时间的sleep、大的循环等。 调用lua脚本时，建议不要使用随机函数去指定key，否则在主备节点上执行结果不一致，从而导致主备节点数据不一致。

本页主要介绍天翼云TeleDB数据库模式管理。 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 。 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) 修改模式属性 修改模式名 plaintext teledb alter schema teledbschema rename to teledbschemanew; ALTER SCHEMA 修改所有者 plaintext teledb dn teledbschemanew List of schemas Name Owner + teledbschemanew teledb (1 row) teledb alter schema teledbschemanew owner to teledbuser; ALTER SCHEMA teledb dn teledbschemanew List of schemas Name Owner + teledbschemanew teledbuser (1 row) 删除模式 plaintext teledb drop schema teledbschemaowner; DROP SCHEMA 当模式中存在对象时，则会删除失败，提示如下。 plaintext teledb

本文档提供了专属云（计算独享型）服务API的描述、语法、参数说明及示例等内容。 现已支持的资源池 华东 1 南宁 23

本文介绍了如何使用科研助手并行计算的作业模板。 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】页面顶部，提供了多个热门模板。点击【使用此模板】。 4. 点击后将跳转至【创建计算任务】页面。模板将自动填写【并行框架】、【镜像地址】、【启动执行】、【环境变量】等配置。

存储容量：指用户数据占用的存储空间，会根据存储的文件类型、大小和时长收取存储费用。 注意 如果是低频访问型文件：最短存储期限为30天，早于30天删除、修改文件（Object）时，需要补足剩余天数的容量补齐费用。最小计量大小是64KiB，上传的文件小于64KiB时，按照64KiB计算存储空间进行收费，超过64KiB的文件按照实际大小进行收费。 流出流量：指从OOS获取数据时产生的数据流的累计值，根据实际产生的流量计算流量费用。如果同一个文件多次执行下载操作，会产生流量累加。 所以流出流量和存储容量没有绝对的关系，两者都和存储的文件大小有关系。

本节主要介绍GeminiDB Influx接口的计费样例。 计费场景 某用户于2023/03/18 15:30:00购买了一个按需计费的GeminiDB Influx实例，规格配置如下： 规格：2vCPUs，8GB 节点数量：3 冷存储空间：500GB 公网带宽：6Mbit/s 用了一段时间后，用户发现实例当前规格无法满足业务需要，于2023/03/20 9:00:00扩容规格为4vCPUs，16GB。因为该实例打算长期使用下去，于2023/03/20 10:30:00将实例转为包年/包月计费，购买时长为1个月。那么在3~4月份，该实例总共产生多少费用呢？ 计费构成分析 可以将GeminiDB Influx的使用阶段按照计费模式分为两段： 1 、2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 10:30:00：按需计费 2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 9:00:00期间 实例规格：2vCPUs，8GB 节点数量：3 使用存储空间：100GB 使用备份空间：100GB 冷存储空间：500GB 公网带宽：6Mbit/s 在2023/03/20 9:00:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间 实例规格：4vCPUs，16GB 节点数量：3 使用存储空间：200GB 使用备份空间：210GB（备份按需计费时间：2023/03/20 10:00:00~2023/03/20 10:30:00） 冷存储空间：500GB 公网带宽：6Mbit/s 2、 2023/03/20 10:30:00 ~ 2023/04/20 23:59:59：包年/包月计费 实例规格：4vCPUs，16GB 节点数量：3 使用存储空间：200GB 使用备份空间：300GB（备份按需计费时间：2023/04/10 23:59:59 ~ 2023/04/20 23:59:59） 冷存储空间：500GB 公网带宽：6Mbit/s 计费时长：1个月 说明 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以天翼云官网发布的数据为准。 按需计费 在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 9:00:00期间按照2vCPUs 8GB规格计费，计费时长为41.5小时，费用计算如图1： 图1 按需计费样例1 在2023/03/20 9:00:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间按照4vCPUs 16GB规格计费，计费时长为1.5小时，费用计算如图2： 图2 按需计费样例2 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，费用计算如图3： 图3 包年/包月计费样例 由此可见，在3~4月份，GeminiDB Influx总共产生的费用为：261.71 + 17.89 + 4467.10 4746.70 元。

参数 参数说明 CPU架构 MRS提供的CPU架构类型。 x86计算：x86 CPU架构采用复杂指令集（CISC），CISC指令集的每个小指令可以执行一些较低阶的硬件操作，指令数目多而且复杂，每条指令的长度并不相同。由于指令执行较为复杂所以每条指令花费的时间较长。 鲲鹏计算：鲲鹏CPU架构采用精简指令集（RISC），RISC是一种执行较少类型计算机指令的微处理器，它能够以更快的速度执行操作，使计算机的结构更加简单合理地提高运行速度，相对于x86 CPU架构具有更加均衡的性能功耗比。鲲鹏的优势是高密度低功耗，可以提供更高的性价比。 常用模板 当“集群类型”选择“自定义”时该参数有效，请参考 节点类型 MRS提供节点类型： Master：指集群Master节点，负责管理集群，协调将集群可执行文件分配到Core节点。此外，还会跟踪每个作业的执行状态，监控DataNode的运行状况。 Core：指集群Core节点，处理数据并在HDFS中存储过程数据。分析集群将创建分析Core节点，流式集群将创建流式Core节点，混合集群分别创建分析Core和流式Core节点。 Task：指集群Task节点，主要用于计算，不存放持久数据。主要安装Yarn、Storm组件。Task节点为可选节点，数目可以是零。分析集群将创建分析Task节点，流式集群将创建流式Task节点，混合集群分别创建分析Task和流式Task节点。 当集群数据量变化不大而集群业务处理能力需求变化比较大，大的业务处理能力只是临时需要，此时选择添加Task节点。 − 临时业务量增大，如年底报表处理。 − 需要在短时间内处理完原来需要处理很久的任务，如一些紧急分析任务。 实例规格 选择主节点和核心节点的实例规格。MRS当前支持主机规格的配型由CPU+内存+Disk共同决定。单击，配置集群节点的实例规格、系统盘和数据盘参数。 说明 节点的实例规格配置越高，数据处理分析能力越强。 当Core节点规格选择非HDD磁盘时，Master节点和Core节点的磁盘类型取决于数据磁盘。 当节点的实例规格选项后标示“已售罄”时，将无法创建此规格的节点，请选择其他规格节点进行。 MRS 3.x及之后版本集群Master节点规格不能小于64GB。 系统盘 节点系统盘的存储类型和存储空间。 存储类型： SATA：普通IO SAS：高IO SSD：超高IO GPSSD：通用型SSD ESSD：极速型SSD 数据盘 节点数据磁盘存储空间。为增大数据存储容量，创建集群时可同时添加磁盘，有如下应用场景： 数据存储和计算分离，数据存储在OBS中，集群存储成本低，存储量不受限制，并且集群可以随时删除，但计算性能取决于OBS访问性能，相对HDFS有所下降，建议在数据计算不频繁场景下使用。 数据存储和计算不分离，数据存储在HDFS中，集群成本较高，计算性能高，但存储量受磁盘空间限制，删除集群前需将数据导出保存，建议在数据计算频繁场景下使用。 目前的存储类型： SATA：普通IO SAS：高IO SSD：超高IO GPSSD：通用型SSD ESSD：极速型SSD 创建的节点个数越多，对管理节点（即master节点）的硬盘容量要求越高。为了保证集群能够健康地运行，当创建的节点个数达到300时，建议将master的硬盘容量配置成600GB以上；当创建的节点个数达到500时，建议将master的硬盘容量配置成1TB以上。 实例数量 配置主节点和核心节点的个数。 Master： 开启“集群高可用”时，Master实例数量固定为2个。 关闭“集群高可用”时，Master实例数量固定为1个。 Core节点至少存在一个，Core节点和Task节点的数量之和不能超过500个。 Task：单击 添加Task节点。单击 修改Task节点额实例规格和磁盘配置。单击 删除已添加的节点。 说明 Core节点默认的最大值为500，如果用户需要的Core节点数大于500，请联系技术支持人员。 过小的节点容量会导致您的集群运行缓慢，而过大的节点容量会产生不必要的成本，请根据您要处理的数据对集群节点数量进行调整。 LVM 仅当创建流式Core节点时，该参数在流式Core节点有效。单击该参数以开启或关闭磁盘LVM管理。MRS 3.x及之后版本不支持该参数。 启用逻辑卷管理(LVM)时，会将节点中所有磁盘以逻辑卷的方式挂载，能够更加合理的规划磁盘，避免磁盘不均匀的问题，提升系统的稳定性。 拓扑调整 当常用模板中的部署方式不满足需求，请设置“拓扑调整”为“开启”，然后根据业务需要调整实例部署方式，具体说明请参见“

资源类型 包月标准价格 按需标准价格 备注 容灾管理中心 6000元/月/个 9元/小时/个 1. 若购买故障演练包，须与容灾管理中心配套采购。 2. 一次故障演练：指用户可通过可视化编排界面构建完整演练流程，支持自定义预案阶段划分，每个阶段可集成脚本任务、系统内置任务、人工任务等多类型操作任务，形成端到端的自动化演练方案。 故障演练包 800元/月/个 1. 若购买故障演练包，须与容灾管理中心配套采购。 2. 一次故障演练：指用户可通过可视化编排界面构建完整演练流程，支持自定义预案阶段划分，每个阶段可集成脚本任务、系统内置任务、人工任务等多类型操作任务，形成端到端的自动化演练方案。 主机高可用 6800元/年/个 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 持续数据保护 6900元/年/个 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 数据定时备份 1700元/年/TB 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 数据库双活 47000元/年/个 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 文件存储数据灾备 14500元/年/个 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 对象存储数据灾备 3700元/年/TB 1. 所列资源（包括主机高可用、持续数据保护、数据定时灾备、数据库双活、文件存储数据灾备、对象存储数据灾备）均采用许可制收费模式。费用仅涵盖数据同步工具的使用权，不包含服务运行所需的基础设施资源（如计算实例、存储空间、网络配置等），该类资源需由用户根据业务需求自行准备。 容灾架构设计专家服务 9000元/次 输出定制化的容灾设计方案和演练流程，适用于尚未有明确容灾架构，需要专业咨询和规划。 容灾实施专家服务 9000元/次 将设计方案落地，完成产品部署、策略配置和实战演练，适用于已有容灾方案或已完成设计服务，需要实施交付。

标准快照容量计算原理 云硬盘的快照总容量以快照链（一块云硬盘中所有快照组成的关系链）为单位进行统计，统计当前云硬盘所有快照的数据块占用的存储空间。云硬盘的单个快照容量不会超过云硬盘容量，但是随着快照的增加，快照链容量可能会大于云硬盘容量。 快照链增加快照容量计算 以下图中的场景为例，假设快照的数据块为固定大小2MiB，那么快照链增加快照后的容量计算如下： 创建快照1时，云硬盘的快照链中仅有快照1，快照链容量 快照1容量 数据块A容量 + 数据块B容量 + 数据块C容量 6MiB 创建快照2时，云硬盘的快照链中有快照1、快照2，快照链容量 快照1容量 + 快照2容量 6MiB + （数据块A1容量 + 数据块B1容量 + 数据块D容量） 12MiB 创建快照3时，云硬盘的快照链中有快照1、快照2、快照3，快照链容量 快照1容量 + 快照2容量 + 快照3容量 6MiB + 6MiB +（数据块A2容量 + 数据块C1容量 + 数据块E容量） 18MiB 快照链删除快照容量计算 删除快照时，会遍历快照元数据文件中的所有数据块信息，如下图所示，遵循以下删除原则： 数据块被下一个快照继承，该数据块不能删除。 数据块没有被下一个快照继承： 继承数据块：如果上一个快照未被删除，那么该继承数据块不能删除；否则可以删除。 修改数据块：可以删除。 新增数据块：可以删除。 以下通过举例说明删除快照后快照链容量计算。 以图65中的场景为例，在14:00删除快照2，在15:00删除快照3，那么快照链删除快照后的容量计算如下： 删除快照前，快照链容量 快照1容量 + 快照2容量 + 快照3容量 18MiB 14:00删除快照2，遍历快照2元数据文件中的所有数据块信息： 数据块A1：没有被快照3继承，且为快照1中的数据块A修改而来（修改数据块），因此数据块A1可以删除。 数据块B1：被快照3继承，数据块B1不能删除。 数据块C：没有被快照3继承，但继承于快照1（继承数据块）且快照1未被删除，因此数据块C不能删除。 数据块D：被快照3继承，因此数据块D不能删除。 删除快照2后，快照链容量 18MiB 数据块A1容量 16MiB 15:00删除快照3，遍历快照3元数据文件中的所有数据块信息： 数据块A2：没有被下一快照继承，且为快照2中的数据块A1修改而来（修改数据块），因此数据块A2可以删除。 数据块B1：没有被下一快照继承，但继承于快照2且快照2已被删除，因此数据块B1可以删除。 数据块C1：没有被下一快照继承，且为快照2中的数据块C修改而来，因此数据块C1可以删除。 数据块D：没有被下一快照继承，但继承于快照2且快照2已被删除，因此数据块D可以删除。 数据块E：没有被下一快照继承，且为快照3新增数据块，因此数据块E可以删除。 删除快照3后，快照链容量 16MiB 数据块A2容量 数据块B1容量 数据块C1容量 数据块D容量 数据块E容量 6MiB

本节介绍如何续订网页防篡改(原生版)。 您可对已订购的网页防篡改（原生版）配额进行续费，需要此配额此时的状态为未到期、已到期。 到期说明 服务即将到期前，系统会以短信或邮件的形式提醒服务即将到期，并提醒用户续费。 服务到期后，如果没有按时续费，平台会冻结服务，但用户配置信息会提供15天的保留期。 操作步骤 1. 登录网页防篡改（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“网页防篡改（原生版） > 防护配额”，进入防护配额页面。 3. 在页面下方配额列表中，对需要续订的配额，单击操作列的“续订”。 4. 在“续订”页面选择该配额需续订的时长。 说明 若您在保留期内续费，计费周期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：您的资源在2026年9月30号到期，10月11号续订1个月，对应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。 5. 阅读《天翼云网页防篡改（原生版）服务协议》，并勾选“我已阅读并同意相关协议《天翼云网页防篡改（原生版）服务协议》“，单击“立即购买”。 6. 进入“付款”页面，完成付款。

单机版 Intel计算增强型 引擎类型 规格 单个代理最大消费者数 单个代理最大连接数 单个代理建议队列数 TPS参考值 RabbitMQ 2C4G 4000 1000 100 1000 RabbitMQ 4C8G 8000 2000 200 2000 RabbitMQ 8C16G 16000 4000 400 4000 RabbitMQ 16C32G 32000 8000 800 16000 RabbitMQ 24C48G 40000 10000 1000 20000 海光计算增强型 引擎类型 规格 单个代理最大消费者数 单个代理最大连接数 单个代理建议队列数 TPS参考值 RabbitMQ 2C4G 4000 1000 100 500 RabbitMQ 4C8G 8000 2000 200 1000 RabbitMQ 8C16G 16000 4000 400 2000 RabbitMQ 16C32G 32000 8000 800 10000 RabbitMQ 24C48G 40000 10000 1000 12000 鲲鹏计算增强型 引擎类型 规格 单个代理最大消费者数 单个代理最大连接数 单个代理建议队列数 TPS参考值 RabbitMQ 2C4G 4000 1000 100 800 RabbitMQ 4C8G 8000 2000 200 1500 RabbitMQ 8C16G 16000 4000 400 3000 RabbitMQ 16C32G 32000 8000 800 15000 RabbitMQ 24C48G 40000 10000 1000 18000 （二）以下规格选型适用于6个节点 芜湖2、南京3、上海7、福州25、重庆2、北京5。 1、实例规格 分布式消息服务RabbitMQ兼容开源RabbitMQ 3.8.9，实例规格分为基础版，高级版。具体的规格分为基础版3节点4C8G，高级版3节点8C16G。 存储类型为普通I/O。 2、目前基础版和高级版规格如下： 实例规格 节点 参考性能（TPS） 建议队列数 最大连接数 4核 8GB 3 45000 600 30003 8核16GB 3 85000 1200 50003

管理预算 预实分析 预算创建完成时，系统会基于预算的开始时间，计算第一个周期已发生的实际成本（如在4.10预算设置的是月周期，时间是4月到12月，那么4月的成本会从4.1开始计算）； 此后，每天账号产生的成本，将统一在次日凌晨 计算并体现在“本期实际”字段上。 点击预算名称，可进入预算详情页查看本期实际、本期预测、本期预算的数据情况。 编辑预算 若创建预算后，需要调整预算的相关信息，则可通过点击编辑预算进入编辑页面，支持对创建时表单中的字段做编辑。 复制预算 当需要对多个子账号设置相同的预算时，可在创建完一个预算后，采用复制的功能实现预算一键创建的能力。复制后可通过编辑的能力对预算的相关信息进行修改。 说明 当前复制后的预算不支持对子账号进行修改，即将排期支持。 删除预算 若预算数据不需要了，则可通过删除功能完成预算的删除。 预算状态 系统根据预算设置的时间、当前的时间自动更新预算的状态，说明如下： 未开始：预算设置的开始时间在当前时间之后； 执行中：当前时间在预算设置的开始到结束时间之间； 已结束：预算设置的结束时间在当前时间之前；

为避免任务到期给您带来的损失,建议您及时续订数据传输服务DTS。本文为您介绍数据传输服务DTS如何续订。 使用限制 只有通过实名认证的客户，才可以执行续订操作。 按需资源不可续订。 未完成订单中的资源不允许续订，如开通中的资源、退订中的资源。 已退订或释放的资源不可续订。 若资源到期后续订，续订周期自资源续订解冻开始，计算新的服务有效期，按照新的服务有效期计算费用。例如，客户资源2024年9月30号到期，10月11号续订1个月，那么资源新的服务开始时间为10月11号，到期时间为11月10号。相关费用自10月11号开始计算。 操作步骤 当DTS任务到达到期时间，则会暂停相应的服务。可以通过续订操作延后DTS任务的到期时间。 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择【产品 > 数据库 > 数据库生态工具 > 数据传输服务DTS】，进入数据传输服务DTS产品页面。然后单击【管理控制台】，进入【概览】页面。 2. 在左侧导航栏，选择【数据传输服务DTS > 数据迁移】 或者 【数据传输服务DTS > 数据同步】，进入任务列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 实例列表中选择要续订的DTS任务，在【更多】中选择【续订】按钮。 4. 选择续订的时长，并完成订单支付。 说明 更多关于续订计费管理信息，请您参考

您可以根据实际情况，为DRDS实例添加计算节点。 注意 仅2025年4月25日00:00以后创建的实例支持该功能。 如果您想为2025年4月25日00:00之前创建的实例添加计算节点，则可以通过规格变更 的方式来添加节点，即在规格变更时，保持当前实例类型 不变，将实例规格 设置为更多的节点数，具体操作，请参见规格变更。 前提条件 实例状态为运行中。 约束限制 仅V5.1.20.0.13及以后版本的DRDS实例支持跨可用区新增节点。 每个可用区最多支持6个节点。 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 > 分布式关系型数据库 ，进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击管理控制台 ，进入概览页面。 2. 在左侧导航栏，选择DRDS > 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，找到目标实例，然后在操作 列，选择更多 > 添加节点。 4. 在节点增加页面，配置所需的计算节点数量。 5. 在页面右下角阅读并勾选协议后，单击提交。 按照界面提示，完成相应的支付操作后，您可以在DRDS > 实例管理 页面，单击目标实例操作 列的管理 进入实例基本信息 页面，然后在基本信息 区域查看实例的节点数量信息。

参数 描述 性能类型 云数据库ClickHouse支持不同规格CPU，以满足不同性能需求，您可根据需要选择所需的CPU规格。 目前支持的实例规格CPU架构均为X86架构，分为：通用型、计算增强型和内存优化型。具体的机器类型因您所选的区域而异。 节点规格 实例的CPU和内存。不同性能规格对应不同连接数和最大IOPS。 创建成功后可进行规格变更。 计算节点数量 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。 双副本多可用区：双副本的节点总数的范围为648，节点总数增加步长为6。 节点存储类型 数据库是应用系统最为重要基础组件，对存储IO性能要求较高，天翼云提供多种类型的存储IO以满足不同性能要求，您可根据需要选择所需的存储类型。云数据库ClickHouse暂时不支持创建实例后变更存储类型。 节点存储空间 您申请的存储空间会有必要的文件系统开销，这些开销包括索引节点和保留块，以及数据库运行必需的空间。计算节点存储空间支持100GB到32000GB，协调节点存储空间支持100GB到1000GB。 用户选择容量大小必须为10的整数倍。数据库创建成功后可进行扩容。

参数 描述 性能类型 云数据库ClickHouse支持不同规格CPU，以满足不同性能需求，您可根据需要选择所需的CPU规格。 目前支持的实例规格CPU架构均为X86架构，分为：通用型、计算增强型。具体的机器类型因您所选的区域而异。 节点规格 实例的CPU和内存。不同性能规格对应不同连接数和最大IOPS。 创建成功后可进行规格变更。 计算节点数量 单副本：节点总数的范围为248，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。 双副本多可用区：双副本的节点总数的范围为648，节点总数增加步长为6。 节点存储类型 数据库是应用系统最为重要基础组件，对存储IO性能要求较高，天翼云提供多种类型的存储IO以满足不同性能要求，您可根据需要选择所需的存储类型。云数据库ClickHouse暂时不支持创建实例后变更存储类型。 节点存储空间 您申请的存储空间会有必要的文件系统开销，这些开销包括索引节点和保留块，以及数据库运行必需的空间。计算节点存储空间支持100GB到32000GB，协调节点存储空间支持100GB到1000GB。 用户选择容量大小必须为10的整数倍。数据库创建成功后可进行扩容。

性能容量单位LCU指标简介 性能容量单位LCU费 性能容量单位LCU（Loadbalancer Capacity Unit）是用来衡量负载均衡消耗资源的最小计量单位。 ALB LCU费按小时收取，计费周期为1小时。在一个计费周期内，如果您使用的时长不足1小时，按1小时计算。 每小时LCU费max{新建连接数LCU值，并发连接数LCU值，处理数据量LCU值，规则评估数LCU值}×LCU单价 在一个计费周期内，1小时消耗的LCU数量根据下述4个指标进行换算，按照LCU使用量最高的指标来进行收费。 指标名称 描述 计量时间 LCU系数 各指标每小时LCU个数计算 新建连接数 每秒处理的新建连接数量。 秒 25个 在一个计费周期内，系统会统计所有每秒新建连接数，然后使用最大每秒新建连接数除以LCU系数，得到该计费周期内的新建连接数LCU个数。计算公式如下： LCU个数最大新建连接数÷LCU系数 并发连接数 每分钟内并发连接的数量。 分钟 3,000个 在一个计费周期内，系统会统计每分钟的并发连接数，然后使用最大每分钟并发连接数除以LCU系数，得出该计费周期内的并发连接数LCU个数。计算公式如下： LCU个数最大并发连接数÷LCU系数 处理数据量 ALB处理的HTTP(S) 请求和响应的数据处理量，单位为GB。 小时 1 GB 在一个计费周期内，系统会统计总的请求和响应的数据处理量，然后使用总的数据处理量除以LCU系数，得出该计费周期内的处理数据量的LCU个数。计算公式如下： LCU个数总处理数据量÷LCU系数 规则评估数 指ALB处理的规则总数与每秒请求数（QPS）的乘积。 当处理的规则数量均未超过免费额度时：规则评估数QPS 当处理的规则数量超过免费额度时：规则评估数QPS×(超出部分转发规则数+超出部分扩展证书个数) 无 1,000 在一个计费周期内，系统会统计所有转发规则数量和所有每秒查询数（QPS），并使用最大每秒查询数计算规则评估数。规则评估数除以LCU系数，得出该计费周期内的规则评估数的LCU个数。计算公式如下： LCU个数规则评估数÷LCU系数 各个监听器在1小时内消耗的LCU个数根据上述指标进行换算，按照LCU使用量最高的指标来进行付费。单个ALB实例的LCU费为各个监听器的LCU费之和。