本小节介绍微隔离防火墙 工作负载及标签管理。 工作负载 1.点击工作负载即可进入工作负载列表。工作负载列表可以对所有的工作负载进行查看，并可以借助排序、搜索等方式对工作负载进行过滤。同时此页面还支持对工作负载进行批量的修改及删除。 2.点击工作负载的主机名称，可进入该工作负载的详细信息页面，包括其基本信息、服务信息、策略信息、阻断日志及相似计算。 服务信息：可查看此工作负载所有有网络监听的服务，以及对应的端口、进程； 策略：可查看此工作负载目前所生效的安全策略； 阻断信息：如果开启阻断日志、且工作负载处于测试或防护状态，即可查看阻断日志的； 相似计算：根据工作负载的基本信息、所开放的服务端口以及连接等信息，计算其他工作负载与此工作负载的相似程度。便于对业务进行分析。 标签管理 标签用于描述工作组的相关属性以及工作负载的具体角色。 组标签分为三类：位置，应用，环境； 可以根据需要创建、删除或修改不同类型的标签； 标签分为名称及显示名称，名称必须为英文及数字的组合，且唯一。显示名称可以为中文，不唯一。 注意 当要删除角色标签时，此角色标签需未被赋予任何工作负载。工作组标签删除时同理。

本文主要介绍在控制台查看日志的操作。 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，单击操作 列的管理 ，进入实例基本信息页面。 4. 单击计算节点管理，进入计算节点管理页面。 5. 在节点列表中，找到目标节点，然后在操作 列选择更多 > 查看日志。 6. 在查看日志对话框中，查看节点的日志信息。 支持查看dbproxy.log 和console.log日志。 您还可以设置日志显示行数。

本文介绍如何修改弹性云主机名称。 操作场景 弹性云主机创建成功后，您可以根据需求，修改云主机的名称。 修改弹性云主机实例名称 方法一： 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择“地域”。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算 > 弹性云主机”。 4. 将鼠标移动至目标云主机的“实例名称”列。 5. 单击“编辑” ，在弹出的“名称”输入框中修改实例名称。命名规则为： 参数 命名规则 备注 实例名称 长度为263字符。 中英文、数字、字符均可。可与其他云主机的实例名称重复。 6. 单击“确定”，完成弹性云主机名称修改。 方法二： 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择“地域”。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算 > 弹性云主机”。 4. 将鼠标移动至目标云主机的“实例/主机名称”列，点击进入详情页。 5. 找到实例名称项目，点击“编辑”按钮 ，在“实例名称”输入框中修改实例名称。 方法三： 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择“地域”。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算 > 弹性云主机”。 4. 将鼠标移动至目标云主机的“操作”列，点击“编辑云主机属性”。 5. 找到实例名称项目，在输入框中修改云主机实例名称。 6. 点击“确认”，修改完毕。

进入文本界面，在文本界面输入用户名和密码登录,telinit 5返回图形界面 sudo service gdm3 stop 停止显示服务 安装驱动 sudo chmod 777 NVIDIALinuxx8664530.30.02.run 给你下载的驱动赋予可执行权限，才可以安装 sudo ./NVIDIALinuxx8664530.30.02.run 安装 会出现的选项： ● Install Nvidia's 32bit compatibility libraries? 选择 "No" ● Would you like to run the nvidiaxconfig utility to automatically update your X configuration file so that the NVIDIA X driver will be used when you restart X? Any preexisting X configuration file will be backed up. 选择 "Yes" 返回图形界面执行 sudo service gdm3 start 重启显示服务 reboot 重启系统 nvidiasmi 重启后，检查驱动是否安装完成 出现如下类似画面说明安装完成。 注意事项： 1、进入tty模式如果不是英语系统可能会出现乱码，输入以下命令： export LANG"UTF8" export LANGUAGE"UTF8" 2、返回图形界面黑屏 检查hdmi线是不是接在主板的hdmi接口上了，接到显卡上就可以了 方法二： Graphics Drivers PPA安装 sudo addaptrepository ppa:graphicsdrivers/ppa 添加源 sudo apt update sudo apt install nvidiadriver530 安装指定版本530的GPU驱动 reboot 重启电脑 nvidiasmi 查看驱动是否安装成功 3.2 安装CUDA与cudnn CUDA和cuDNN是支持NVIDIA GPU的两个库，分别用于高性能计算和深度神经网络计算的支持。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）：是NVIDIA支持GPU的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。可以看作使能GPU的驱动程序或算法SDK。 cuDNN：是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它可以在GPU上完成高效的深度学习计算。 CUDA版本与nvidia driver版本对应表： 由上图可知，本文采用的530驱动，最高可支持12.2版本的CUDA，本文为保证机器学习的稳定性和对tensorflow与pytorch等工具库的兼容，参考下图pytorch和tensorflow的版本要求，本文采用11.8版本 的CUDA，参考tensorflow所支持的套件，选择8.6版本的cudnn。 注意：其中CUDA和cudnn需要下载对应架构的版本，主要为x8664和arm（arch64），本文以x8664的版本为例。 pytorch依赖版本： tensorflow依赖版本：

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，单击操作 列的管理 ，进入实例基本信息 页面。 4. 单击监控管理，进入实例监控管理页面。 说明 您也可以在实例基本信息 页面，单击实例名称右侧的查看监控，进入实例监控管理页面。 5. 查看计算节点信息。 在计算节点页签下，您可以根据实际需要查看指定分组或节点的监控信息，以及全局序列信息。 6. 查看存储节点信息。 在存储节点页签下，查看存储节点的监控信息。 说明 您可以根据实际情况，查看近1小时、6小时、1天或者3天的监控信息，也可以自定义时间段查看监控信息。 您可以单击右侧的图标，设置您需要展示的监控项。

本节主要介绍数据一致性校验的操作。 应用场景 文件在上传下载过程中，有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因，存在数据不一致的问题。 OOS提供通过计算MD5值的方式对上传下载的数据进行一致性校验。默认情况下，OOS不会进行一致性校验，您可以通过以下方式在上传下载时主动启用校验。 说明 下载文件时，只有当待下载文件具有MD5值时，MD5校验才会生效。 启用MD5进行数据一致性校验会影响上传下载性能。 前提条件 开通对象存储（经典版）Ⅰ型服务。 具体操作 上传文件时，OOS支持先在客户端计算出文件的MD5值，通过在上传文件时设置文件的ContentMD5值以开启一致性校验，OOS服务端再根据上传的文件内容计算出MD5值，最终与携带上传的MD5值进行对比，如果对比结果一致，文件上传成功，否则上传失败。 import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import com.amazonaws.ClientConfiguration; import com.amazonaws.Protocol; import com.amazonaws.auth.AWSCredentials; import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3; import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client; import com.amazonaws.services.s3.S3ClientOptions; import com.amazonaws.services.s3.model.ObjectMetadata; import com.amazonaws.services.s3.model.PutObjectRequest; import com.amazonaws.util.BinaryUtils; import com.amazonaws.util.Md5Utils; public class uploadDemo{ private static String AK "your ak"; private static String SK "your sk"; private static String OOSDOMAIN "ooscn.ctyunapi.cn"; private static String BUCKET "yourbucketname"; public static AmazonS3 init() { ClientConfiguration cc new ClientConfiguration(); cc.setConnectionTimeout(100000); cc.setSocketTimeout(100000); cc.setProtocol(Protocol.HTTP); cc.setMaxConnections(100); cc.setMaxErrorRetry(0); AmazonS3 client new AmazonS3Client(new AWSCredentials() { @Override public String getAWSAccessKeyId() { return AK; } @Override public String getAWSSecretKey() { return SK; } }, cc); S3ClientOptions options new S3ClientOptions(); // 设置payload options.setPayloadSigningEnabled(false); client.setS3ClientOptions(options); client.setEndpoint(OOSDOMAIN); return client; } public static void uploadMD5check(AmazonS3 oosClient) { try { // 设置上传的文件 File file new File("D:testtest.txt"); // 获取文件内容并计算MD5值 byte[] md5Hash Md5Utils.computeMD5Hash(new FileInputStream(file)); // 设置MD5值 ObjectMetadata metadata new ObjectMetadata(); metadata.setContentMD5(BinaryUtils.toBase64(md5Hash)); // 带MD5值上传文件 InputStream is new FileInputStream(file); PutObjectRequest putreq new PutObjectRequest(BUCKET, "text.txt", is, metadata); oosClient.putObject(putreq); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) { AmazonS3 oos init(); uploadMD5check(oos); } } 说明 文件的MD5值必须经过Base64编码。 OOS服务端会将该MD5值与文件计算出的MD5值进行对比，如果不匹配则上传失败，返回HTTP 400错误。如果匹配，文件上传成功，返回HTTP 200状态码。 下载文件时，OOS会将文件已有的MD5值与根据下载的文件内容计算出来的MD5值进行对比，如果对比结果一致，文件下载成功，否则下载失败。 import java.io.InputStream; import com.amazonaws.ClientConfiguration; import com.amazonaws.Protocol; import com.amazonaws.auth.AWSCredentials; import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3; import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3Client; import com.amazonaws.services.s3.S3ClientOptions; import com.amazonaws.services.s3.model.ObjectMetadata; import com.amazonaws.services.s3.model.S3Object; import com.amazonaws.util.BinaryUtils; import com.amazonaws.util.Md5Utils; public class downloadDemo{ private static String AK "your ak"; private static String SK "your sk"; private static String OOSDOMAIN "ooscn.ctyunapi.cn"; private static String BUCKET "yourbucketname"; public static AmazonS3 init() { ClientConfiguration cc new ClientConfiguration(); cc.setConnectionTimeout(100000); cc.setSocketTimeout(100000); cc.setProtocol(Protocol.HTTP); cc.setMaxConnections(100); cc.setMaxErrorRetry(0); AmazonS3 client new AmazonS3Client(new AWSCredentials() { @Override public String getAWSAccessKeyId() { return AK; } @Override public String getAWSSecretKey() { return SK; } }, cc); S3ClientOptions options new S3ClientOptions(); // 设置payload options.setPayloadSigningEnabled(false); client.setS3ClientOptions(options); client.setEndpoint(OOSDOMAIN); return client; } public static void downloadMD5check(AmazonS3 oosClient) { try { // 获取文件元数据 ObjectMetadata objectMeta oosClient.getObjectMetadata(BUCKET, "text.txt"); // 获取元数据中的MD5值 String md5Origin objectMeta.getContentMD5(); // 下载文件，并计算文件内容的MD5值 S3Object object oosClient.getObject(BUCKET, "text.txt"); InputStream is object.getObjectContent(); byte[] md5Hash Md5Utils.computeMD5Hash(is); String contentMD5 BinaryUtils.toBase64(md5Hash); // 对比MD5值 if (md5Origin.contentEquals(contentMD5)) System.out.println("Object MD5 validation passes!n"); else System.out.println("Object MD5 validation failed!n"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) { AmazonS3 oos init(); downloadMD5check(oos); } }

本文为您介绍GPU云主机的产品优势。 性能卓越可靠 GPU云主机具有超强的计算性能。 采用主流的GPU和CPU。 提供了强大的单双精度浮点运算能力，单卡最高提供312 TFLOPS半精度浮点计算，同时支持单机多卡，实现性能翻倍。 功能丰富强大 支持TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXNet等多种AI框架。 支持DirectX、OpenGL、Vulkan等多种专业级图形加速接口。 覆盖范围广阔 GPU云主机目前已在近30个省份实现规模化部署上线，能够更好地满足客户的各种业务部署需求。 服务稳定安全 GPU云主机提供安全可靠的网络环境和完善的防护服务。 位于高速网络环境中，内网时延低，提供优秀的计算能力。 与云安全无缝对接，享有与弹性云主机同等的云安全基础防护和高防服务。 使用方便快捷 提供和弹性云主机一致的使用方式和管理功能，GPU云主机可以做到分钟级快速发放。 入门简单，用户可以迅速搭建一个GPU云主机，无需跳板机登录，简单易用。 与负载均衡、云硬盘等多种云产品无缝接入。

进入文本界面，在文本界面输入用户名和密码登录,telinit 5返回图形界面 sudo service gdm3 stop 停止显示服务 安装驱动 sudo chmod 777 NVIDIALinuxx8664530.30.02.run 给你下载的驱动赋予可执行权限，才可以安装 sudo ./NVIDIALinuxx8664530.30.02.run 安装 会出现的选项： ● Install Nvidia's 32bit compatibility libraries? 选择 "No" ● Would you like to run the nvidiaxconfig utility to automatically update your X configuration file so that the NVIDIA X driver will be used when you restart X? Any preexisting X configuration file will be backed up. 选择 "Yes" 返回图形界面执行 sudo service gdm3 start 重启显示服务 reboot 重启系统 nvidiasmi 重启后，检查驱动是否安装完成 出现如下类似画面说明安装完成。 注意事项： 1、进入tty模式如果不是英语系统可能会出现乱码，输入以下命令： export LANG"UTF8" export LANGUAGE"UTF8" 2、返回图形界面黑屏 检查hdmi线是不是接在主板的hdmi接口上了，接到显卡上就可以了 方法二： Graphics Drivers PPA安装 sudo addaptrepository ppa:graphicsdrivers/ppa 添加源 sudo apt update sudo apt install nvidiadriver530 安装指定版本530的GPU驱动 reboot 重启电脑 nvidiasmi 查看驱动是否安装成功 3.2 安装CUDA与cudnn CUDA和cuDNN是支持NVIDIA GPU的两个库，分别用于高性能计算和深度神经网络计算的支持。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）：是NVIDIA支持GPU的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。可以看作使能GPU的驱动程序或算法SDK。 cuDNN：是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它可以在GPU上完成高效的深度学习计算。 CUDA版本与nvidia driver版本对应表： 由上图可知，本文采用的530驱动，最高可支持12.2版本的CUDA，本文为保证机器学习的稳定性和对tensorflow与pytorch等工具库的兼容，参考下图pytorch和tensorflow的版本要求，本文采用11.8版本 的CUDA，参考tensorflow所支持的套件，选择8.6版本的cudnn。 注意：其中CUDA和cudnn需要下载对应架构的版本，主要为x8664和arm（arch64），本文以x8664的版本为例。 pytorch依赖版本： tensorflow依赖版本：

进入文本界面，在文本界面输入用户名和密码登录,telinit 5返回图形界面 sudo service gdm3 stop 停止显示服务 安装驱动 sudo chmod 777 NVIDIALinuxx8664530.30.02.run 给你下载的驱动赋予可执行权限，才可以安装 sudo ./NVIDIALinuxx8664530.30.02.run 安装 会出现的选项： ● Install Nvidia's 32bit compatibility libraries? 选择 "No" ● Would you like to run the nvidiaxconfig utility to automatically update your X configuration file so that the NVIDIA X driver will be used when you restart X? Any preexisting X configuration file will be backed up. 选择 "Yes" 返回图形界面执行 sudo service gdm3 start 重启显示服务 reboot 重启系统 nvidiasmi 重启后，检查驱动是否安装完成 出现如下类似画面说明安装完成。 注意事项： 1、进入tty模式如果不是英语系统可能会出现乱码，输入以下命令： export LANG"UTF8" export LANGUAGE"UTF8" 2、返回图形界面黑屏 检查hdmi线是不是接在主板的hdmi接口上了，接到显卡上就可以了 方法二： Graphics Drivers PPA安装 sudo addaptrepository ppa:graphicsdrivers/ppa 添加源 sudo apt update sudo apt install nvidiadriver530 安装指定版本530的GPU驱动 reboot 重启电脑 nvidiasmi 查看驱动是否安装成功 3.2 安装CUDA与cudnn CUDA和cuDNN是支持NVIDIA GPU的两个库，分别用于高性能计算和深度神经网络计算的支持。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）：是NVIDIA支持GPU的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。可以看作使能GPU的驱动程序或算法SDK。 cuDNN：是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它可以在GPU上完成高效的深度学习计算。 CUDA版本与nvidia driver版本对应表： 由上图可知，本文采用的530驱动，最高可支持12.2版本的CUDA，本文为保证机器学习的稳定性和对tensorflow与pytorch等工具库的兼容，参考下图pytorch和tensorflow的版本要求，本文采用11.8版本 的CUDA，参考tensorflow所支持的套件，选择8.6版本的cudnn。 注意：其中CUDA和cudnn需要下载对应架构的版本，主要为x8664和arm（arch64），本文以x8664的版本为例。 pytorch依赖版本： tensorflow依赖版本：

接口功能介绍 适用于计费方式为单独付费云电脑、资源包的计算增强型云电脑（单独付费云电脑每次最多同时变更1个）。 每次变更，云电脑的系统类型、规格类型、处理器类型（XC型）必须相同。 新旧规格适用的系统类型、规格类型、处理器类型（XC型）必须相同。 GPU云电脑、XC云电脑每次最多同时变更1个。 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/modifySpec 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 云电脑列表，可设置一个或多个，最多 10 个（单独付费云电脑仅可设置一个）。 templateOid 是 String 规格模板ID autoPay 否 Boolean 是否自动支付（仅创建单独付费云电脑有效），默认false。取值范围： true:是。（仅订购类型为包周期类型有效，需账号有足够金额） false:否。（仅订购类型为包周期类型有效）

本节介绍了ECX主要具备的计算能力。 提供虚拟机、裸金属服务器，内含CPU、内存、GPU等。 虚拟机服务器包括通用计算型、计算增强型、GPU型等不同类型，每种类型的虚拟机包含vCPU/内存比为1:1、1:2、1:3、1:4等多种规格。 裸金属服务器包括CPU型和GPU型，每种类型包含不同配置。 支持x86及ARM架构。 支持海光、鲲鹏等国产化CPU服务器。 支持华为Atlas异构算力。 不同资源池可售的资源类型及库存情况不同。 提供虚拟机镜像功能。 支持通过公有镜像、自定义镜像、共享镜像、镜像市场镜像创建虚拟机。 支持CentOS、Ubuntu、Windows及Debian等主流镜像，也适配CtyunOS、OpenEuler、KylinServer及UOSServer等国产化操作系统。 支持通过WebShell及VNC操作终端远程连接登录虚拟机。 支持虚拟机运行状态的查看及CPU、内存、存储IO、网络IO等指标的监控。 支持虚拟机标签管理，便于用户根据标签进行虚机资源的分类定义及快速检索。 支持通过启动模板快速批量创建虚拟机。 支持设置虚拟机反亲和性策略，用于确保虚拟机实例不会在同一物理服务器上运行，以提高用户系统的可用性。 提供裸金属镜像功能。 支持通过公有镜像、自定义镜像创建裸金属实例。 支持裸金属运行状态的查看及电源状态等不同指标的监控。 支持查看虚拟机、裸金属等资源的操作记录及按需资源的用量话单。

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、包年/包月转按需（已完成转按需或正在进行转按需）的资源不可续订。 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。 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2024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。 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

什么情况下会扣资源包次数，识别报错会扣费吗？ 资源包扣费规则按照：成功调用算入计费次数，若因网络错误未成功调用则不计算次数，其他错误则计算调用次数。 计算规则：单张图片算作一次调用。 若您的图片上存在多张图片，可能会导致对应接口识别报错，建议将所需图片自行拆解成单张图片进行调用识别。 人脸识别服务剩余次数如何查询？ 如您已购买人脸识别资源包，资源包剩余次数可至控制台内查看，进入控制台选择对应能力的条目，点击【使用详情】按钮查询。 如您的资源包已消耗完毕，会显示“已用完”；如资源包已超过使用日期，会显示“已过期”；如资源包已退订，会显示“已退订”。 人脸识别资源包可以转移给到别人的账号么？ 该产品目前不支持转移，建议购买前评估真实调用量，资源包可以叠加购买。 若后期支持转移功能，我们会发公告通知，请您留心注意。 人脸识别服务开通后能否关闭？不使用是否会产生费用？ 人脸识别服务开通后无法关闭，如您后续无使用需求，不调用已开通的接口即无相关费用产生。 同时，请您保管好AppKey和AppSecret信息，保证后期无人调用。 资源到期后是否有提醒？ 资源到期后会给调用API能力的账号发送短信和邮件，建议使用正确的手机号和邮箱便于接收通知。

本文帮助您了解海量文件服务OceanFS产品的续订。 续订限制说明 只有通过实名认证的客户，才可以执行续订操作。 存在未完成订单中的资源不允许续订，如开通中的资源、规格变更中的资源、退订中的资源。 已退订或释放的资源不可续费。 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。 按量付费的文件系统不涉及续订，包年包月的文件系统才可续订。 手动续订 1. 登录【控制中心】，切换到服务所在资源节点； 2. 选择【存储>海量文件服务OceanFS】，在文件系统列表处找到需要进行续订的目标文件系统； 3. 在【操作】栏下，点击【续订】按钮； 4. 在弹出的续订框中根据实际需要选择续订时长，点击【确定】，进行后续付费操作； 5. 返回文件系统列表页，查看文件系统到期时长。 自动续订 为避免由于未及时对资源采取续订操作，资源被到期冻结或超期释放，您可在创建文件系统时勾选“自动续订”选项，或者购买包月包年文件系统后再设置开通自动续订。开通自动续订后，系统将在资源到期前自动续订，无需再手动操作。自动续订相关操作可参考费用中心产品文档。

本章节主要介绍导入过程存储倾斜即时检测的最佳实践。 导入过程中对DN导入行数进行统计，导入完成后计算倾斜率，超过一定阈值时，立即进行告警。倾斜率通过（DN导入行数最大值DN导入行数最小值）/导入总行数计算。目前，只支持INSERT和COPY导入。 说明 必须设置enablestreamoperatoron，确保计划下发到DN，DN一次性返回导入行数，从而可以在CN计算倾斜率。 使用方法 1.设置参数（表倾斜告警阈值tableskewnesswarningthreshold和表倾斜告警最小行数tableskewnesswarningrows）； −表倾斜告警阈值取值范围0~1，默认值为1，即关闭状态，取其他值时为开启状态。 −表倾斜告警最小行数取值范围0~2147483647，默认值为100,000。当导入总行数超过该值与导入DN数之积时，才可能触发告警，从而不会在小数据量导入的场景进行无意义的告警。 show tableskewnesswarningthreshold; set tableskewnesswarningthreshold xxx; show tableskewnesswarningrows; set tableskewnesswarningrows xxx; 2.执行导入，使用INSERT或者COPY； 3.发现并处理告警，告警信息包括表名、最小行数、最大行数、总行数、平均行数、倾斜率，以及提示信息（检查数据分布或者修改参数）。 WARNING: Skewness occurs, table name: xxx, min value: xxx, max value: xxx, sum value: xxx, avg value: xxx, skew ratio: xxx HINT: Please check data distribution or modify warning threshold

限制 说明 图片格式 原图只支持：JPG/JPEG、PNG、GIF、WebP、TIFF。 动态图片只支持缩放、裁剪、旋转、图片水印、信息获取。 图片大小 原图大小不能超过20 MB。 图片分辨率 除图片旋转对应的原图高或者宽不能超过4,096 px外，其他图片操作对应的原图高或者宽不能超过30,000 px，且总像素不能超过2.5亿 px。 图片缩放在百分比缩放模式下，宽或高不能超过16,384 px，且总像素不能超过16,777,216 px。指定高与宽缩放的模式下，宽或高不能超过4,096 px。 说明 动态图片（例如GIF图片）的总像素计算方式为宽高图片帧数；非动态图片（例如PNG图片）的总像素计算方式为宽高。

前提条件： 至少存在一个备份。 操作步骤： 1. 登录天翼云控制中心。 2. 在产品列表中选择“计算 >云硬盘备份”。 3. 找到对应的备份。 4. 单击备份所在行的“删除”，或批量勾选需要删除的备份，单击左上角的“删除”。 5. 根据界面提示，单击“确定”。 创建磁盘 用户可根据已经备份的云硬盘创建硬盘。 操作步骤： 1. 登录天翼云控制中心。 2. 在产品列表中选择“计算 >云硬盘备份”。 3. 找到对应的备份。 4. 单击备份所在行的“创建磁盘”。 5. 跳转至云硬盘订购页面进行配置，详情《天翼云云硬盘用户使用指南》。

故障演练包退费规则 场景 退费规则 退费说明 ::: 已用尽 不支持退订 不支持退订 已过期 不支持退订 不支持退订 七天内未使用 按七天无理由全额退订 全额退订 超过七天未使用 非七天无理由退订 按订购时间计算退费金额：预付费退款金额订单实付金额已消费金额退订手续费， 已消费金额天单价实际使用天数，其中： 天单价总销售金额（即现金支付部分）/总订购时长 总订购时长订单结束日期订单开始日期 实际使用天数退订单创建日期订单开始时间+1 已使用 非七天无理由退订 按使用次数计算退费金额：预付费退款金额订单实付金额已消费金额退订手续费，已消费金额订单实付金额实际使用次数/该订单总购买次数

配置项 可选项 说明 备注 Topic映射策略 自动生成Topic名字 按照固定格式自动生成Topic名称。支持使用database和tablename占位符自定义生成规则，例如：databasetablenameexample将生成形如testuserexample的Topic名称。 Topic映射策略 集中投递到固定的Topic 用户选择目标Kafka中已存在的Topic。整库迁移时，所有表的数据将投递到同一个Topic；非整库迁移时，可为每张表指定不同的Topic。 同步到Kafka partition策略 按主键的Hash值投递到不同Partition DTS将根据主键（或自定义Partition Key）计算Hash值，将不同的行投递到目标Topic的各Partition中。支持自定义Partition Key，指定单个或多个列作为Partition Key来计算Hash值。 注意： 当选择"按主键的Hash值投递到不同Partition"策略时，支持自定义Partition Key。您可以指定单个或多个列作为Partition Key来计算Hash值，DTS将根据计算得到的Hash值将不同的行投递到目标Topic的各Partition中。若未自定义Partition Key，则默认使用主键/唯一键；无任何键时使用全字段做Hash。 同步到Kafka partition策略 按表名Hash投递到不同Partition DTS将根据表名计算Hash值进行Partition路由，保证同一张表的数据有序。 同步到Kafka partition策略 全部投递到Partition 0 所有数据均投递到目标Topic的Partition 0中。 更新分区键后拆分消息投递 是 当Partition Key的值被修改时，DTS会往原来路由的Partition投递一条opType为DELETE的消息，再根据Partition Key的新值往新的Partition投递一条opType为INSERT的消息，确保下游消费者能正确感知数据路由变化。 仅当 同步到Kafka partition策略 配置项选择”按主键的Hash值投递到不同Partition“时，才需要配置该选项。 更新分区键后拆分消息投递 否（默认值） Partition Key变更时，只会根据Partition key的新值往新的partition投递一条opType为Update的消息。 仅当 同步到Kafka partition策略 配置项选择”按主键的Hash值投递到不同Partition“时，才需要配置该选项。 Kafka压缩格式 gzip 使用gzip压缩算法。 DTS支持对投递到Kafka中的消息按选择的压缩算法进行压缩。 Kafka压缩格式 snappy 使用snappy压缩算法。 DTS支持对投递到Kafka中的消息按选择的压缩算法进行压缩。 Kafka压缩格式 lz4 使用lz4压缩算法。 DTS支持对投递到Kafka中的消息按选择的压缩算法进行压缩。 存储DDL的Topic 指定Topic 按配置的目标Topic存储增量迁移过程中产生的DDL信息。 存储DDL的Topic 不指定Topic（默认值） 增量迁移过程中产生的DDL信息，默认投递到dtsincddl这个Topic中。

对比维度 云硬盘EVS 弹性文件服务SFS 对象存储OBS 极速文件存储SFS Turbo 概念 云硬盘（Elastic Volume Service）可以为云主机提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求，适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。 SFS为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸缩至PB规模，具备高可用性和持久性，为海量数据、高带宽型应用提供有力支持。适用于多种应用场景，包括HPC、媒体处理、文件共享、内容管理和Web服务等。 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景。 SFS Turbo为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸缩至320TB规模，具备高可用性和持久性，为海量的小文件、低延迟高IOPS型应用提供有力支持。适用于多种应用场景，包括高性能网站、日志存储、压缩解压、DevOps、企业办公、容器应用等。 存储数据的逻辑 存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需要存放文件，需要先格式化文件系统后使用。 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 访问方式 只能在ECS/BMS中挂载使用，不能被操作系统应用直接访问，需要格式化成文件系统进行访问。 在ECS/BMS中通过网络协议挂载使用。需要指定网络地址进行访问，也可以将网络地址映射为本地目录后进行访问。 可以通过互联网或专线访问。需要指定桶地址进行访问，使用的是HTTP和HTTPS等传输协议。 提供标准的文件访问协议NFS（仅支持NFSv3），用户可以将现有应用和工具与SFS Turbo无缝集成。 静态数据卷 支持 支持 支持 支持 动态数据卷 支持 支持 支持 不支持 主要特点 非共享存储，每个云盘只能在单个节点挂载。 共享存储，可提供高性能、高吞吐存储服务。 共享存储，用户态文件系统。 高性能、高带宽、共享存储。 应用场景 HPC高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。说明高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探等。 HPC高性能计算、媒体处理、内容管理和Web服务、大数据和分析应用程序等。说明高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染等。 大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序、智能视频监控、备份归档、企业云盘（网盘）等。 高性能网站、日志存储、DevOps、企业办公等。 容量 TB级别 PB级别 EB级别 TB级别 时延 1~2ms 3~20ms 10ms 1~2ms IOPS/TPS 单盘33K 2K 千万级 100K 带宽 MB/s级别 GB/s级别 TB/s级别 GB/s级别

安装依赖 plaintext pip3 install pahomqtt 代码示例 python import ssl import random from paho.mqtt import client as pahoclient 填入您在mqtt控制台创建的ACL账号密码。 USERNAME "yourusername" AUTHPASSWORD "yourpassword" 是否使用tls加密传输 isTls True class MQTTClient: def init(self): 填写mqtt云消息服务的接入点，去掉:{端口号}部分 self.broker "tcp://localhost" 指定连接客户端的id self.clientid "ctgmqttclienttest" self.client None def onconnect(self, client, userdata, flags, rc): 连接建立成功 if rc 0: print("Connected to MQTT Broker!") else: print(f"Failed to connect, return code {rc}") def ondisconnect(self, client, userdata, rc): 连接丢失 print(f"Disconnected with result code {rc}") 可以在这里添加重连逻辑 def onmessage(self, client, userdata, msg): 收到消息的回调 print(f"Received {msg.payload.decode()} from {msg.topic} topic") def onpublish(self, client, userdata, mid): 成功发送消息到服务端 print(f"Message {mid} published successfully") def connectmqtt(self): 创建客户端实例 self.client pahoclient.Client(clientidself.clientid) self.client.usernamepwset(USERNAME, AUTHPASSWORD) 设置回调函数 self.client.onconnect self.onconnect self.client.ondisconnect self.ondisconnect self.client.onmessage self.onmessage self.client.onpublish self.onpublish 设置TLS if isTls: 创建不验证证书的SSL上下文 context ssl.createdefaultcontext() context.checkhostname False context.verifymode ssl.CERTNONE self.client.tlssetcontext(context) 设置其他连接选项 self.client.connect(self.broker.replace("tcp://", "").replace("ssl://", ""), port8883 if isTls else 1883) self.client.loopstart()

本文介绍科研助手产品。 科研助手是一款适用于高校科研使用场景的平台，针对高校科研团队在日常科研场景中面临的算力分散、算力短缺、科研软件不好找等核心痛点，实现可调度各种类型的计算资源，并针对仿真、流体计算、材料化学、数学计算等科研场景搭载常用科研软件，支持一键部署、随时随地、无需配置开箱即用。

本小节介绍微隔离防火墙的术语解释。 微隔离 微隔离（IdentityBased Segmentation），亦称为微分段、软件定义分段、基于身份的分段、零信任分段、逻辑分段等；其基于工作负载身份，通过访问控制策略或加密规则，对位于本地或云端数据中心的工作负载（物理机/虚拟机/容器等）、应用、程序进行细粒度隔离和精细化访控，从而实现缩减暴露面、阻止攻击横向侧移的安全目的。 南北向流量 进出互联网边界的流量称为南北向流量。 东西向流量 数据中心中不同服务器之间的流量称为东西向流量。 授权码 指安装客户端时所验证匹配的校验码。 工作负载 泛指承载业务的主机，包含物理机、虚拟机、容器等一系列计算主机的统称。 工作组 通过“位置”、“应用”、“环境”三维标签来确定一个工作负载的集合。 连接线 工作负载之间互相访问的路径，通过计算引擎计算后显示在Web界面的线。 策略 针对工作负载之间，工作组之间的访问流量设置白名单的方法。 策略状态 指创建策略应用至工作负载或工作组的状态，分别为建设状态、测试状态、防护状态。 建设状态 只在管理中心生效的策略状态，用于策略制定，该状态下策略不会应用至工作负载。 测试状态 策略下发至工作负载，但不生效，会记录所创建的策略，不对业务产生影响，该状态下适用于测试策略是否正常的情况。 防护状态 在工作负载上应用，且只允许创建的策略通过，未指定策略的访问流量将无法通过。

本文主要介绍如何开启/关闭灵动核。 操作场景 创建鲲鹏架构弹性云主机时，您可以通过设置“CPU选项”，开启/关闭灵动核。若不设置，则默认关闭灵动核。 对于支持灵动核的鲲鹏架构弹性云主机实例： 开启灵动核：适用于需要CPU内核在同一时间并行处理更多的信息和后台任务的场景，开启灵动核可以大幅提升计算体验。 关闭灵动核：适用于计算密集型，且关闭灵动核时性能优于开启灵动核的场景，例如材料计算等HPC场景。 您可以在创建鲲鹏架构弹性云主机或变更规格时，开启或关闭灵动核。 背景知识 鲲鹏架构弹性云主机的处理器运用鲲鹏灵动核技术，即超线程HT（HyperThreading），允许在CPU的每个物理内核上公开两个执行上下文，即一个物理内核包含两个虚拟的“逻辑内核”，可以处理不同的软件线程。vCPU（virtual CPU）即为虚拟的“逻辑内核”。 当前绝大多数鲲鹏架构实例规格已经默认关闭了灵动核，如果在创建鲲鹏架构弹性云主机或者变更规格时开启了灵动核，则在弹性云主机上查看到的CPU核数是规格的Flavor名称中展示的vCPU数量的2倍。 约束与限制 鲲鹏架构弹性云主机创建完成后无法修改灵动核状态，需要通过变更规格的方式修改实例的灵动核状态。 该操作不涉及收费。 支持开启或关闭灵动核的规格，请参见实例规格（鲲鹏）下子章节内容。

本文介绍DRDS提供了哪些高可靠保障。 计算节点高可靠 DRDS实例中包含多个计算节点且计算节点都是无状态的，通过弹性负载均衡及vip提供高可靠服务。 DRDS实例本身不存储业务数据，每个节点可以独立处理请求。当某个节点自身宕机故障，流量可以自动切换到其他节点，实现秒级容灾切换（通常情况下可在5秒内将故障节点剔除），实例整体服务不受影响，保证服务的连续性和稳定性。 存储节点高可靠 业务数据存储在关联的MySQL中，MySQL主备版或一主两备版具备双机热备、数据备份和数据恢复的高可用特性。 MySQL主备版或一主两备版，具备故障自动切换机制，提供高可用能力。 MySQL主备版或一主两备版采用热备架构，可实现秒级故障自动切换（存储节点故障，通常情况下可以在下挂存储节点恢复后30秒内完全恢复正常服务能力），支持用户自定义备份策略自动备份数据，并支持按备份集和指定时间点进行数据恢复，保证数据备份和恢复的高效性和可靠性。 高可用容灾架构 DRDS支持多可用区部署，以提供更高的容灾能力。用户可自定义选择将实例节点分布于多个可用区内。相较于单可用区部署，DRDS多可用区部署具备更强的灾备能力，能够有效应对实例故障或可用区中断，并提供机房级别的容灾保护。

本文介绍专属云（存储独享型）常见的管理类问题。 申请专属存储池对起步容量是否有要求？ 由于专属存储池是以独立集群的形式建设的，因此对起步容量是有要求的。 高IO专属存储池起步容量是24TB，扩容步长是24TB。 超高IO专属存储池起步容量是15TB，扩容步长是15TB。 存储池的使用率过高会有哪些风险？ 存储池的使用率达到100%时将触发存储池写保护，导致数据无法写入云硬盘，影响用户的正常业务。 为避免这一情况的发生，我们建议在存储池使用率达到60%以后，联系天翼云客服申请扩容存储池。 专属云资源池内，是否可以购买公有云上的云硬盘？ 可以。 您在创建云硬盘时，如果不选择专属云存储池，那么创建出来的就是公有云资源池上的云硬盘。 请注意，公有云资源池上的云硬盘会按照公有云的计费方式收费。 存储专属云是否支持专属的弹性文件服务或对象存储服务？ 不支持。 存储专属云当前只支持块存储服务。 您可以在公有云资源池中订购弹性文件服务或对象存储服务。 专属云（计算独享型）与专属云（存储独享型）区别是什么？ 计算独享型为您提供物理独享的宿主机，存储和网络为逻辑独享；存储独享型为您提供物理独享的宿主机及存储服务器，网络为逻辑独享。开通存储专属云需先开通计算专属云。

Intel计算增强型 资源规格 单个代理存储容量（GB/代理） 单个代理TPS 单个代理消费组数上限 rocketmq.2u4g.cluster 200 ~ 20000 15000 2000 rocketmq.4u8g.cluster 200 ~ 20000 20000 4000 rocketmq.8u16g.cluster 200 ~ 20000 25000 8000 rocketmq.12u24g.cluster 200 ~ 20000 28000 12000 rocketmq.16u32g.cluster 200 ~ 20000 30000 16000 rocketmq.24u48g.cluster 200 ~ 20000 30000 16000 rocketmq.32u64g.cluster 200 ~ 20000 30000 16000 rocketmq.48u96g.cluster 200 ~ 20000 30000 16000 rocketmq.64u128g.cluster 200 ~ 20000 30000 16000 海光计算增强型 资源规格 单个代理存储容量（GB/代理） 单个代理TPS 单个代理消费组数上限 rocketmq.hg.2u4g.cluster 200 ~ 20000 10000 2000 rocketmq.hg.4u8g.cluster 200 ~ 20000 15000 4000 rocketmq.hg.8u16g.cluster 200 ~ 20000 18000 8000 rocketmq.hg.16u32g.cluster 200 ~ 20000 21000 16000 rocketmq.hg.32u64g.cluster 200 ~ 20000 21000 16000

配置项 可选项 说明 备注 Topic映射策略 自动生成Topic名字 按照固定格式自动生成Topic名称。支持使用database和tablename占位符自定义生成规则，例如：databasetablenameexample将生成形如testuserexample的Topic名称。 Topic映射策略 集中投递到固定的Topic 用户选择目标Kafka中已存在的Topic。整库迁移时，所有表的数据将投递到同一个Topic；非整库迁移时，可为每张表指定不同的Topic。 同步到Kafka partition策略 按主键的Hash值投递到不同Partition DTS将根据主键（或自定义Partition Key）计算Hash值，将不同的行投递到目标Topic的各Partition中。支持自定义Partition Key，指定单个或多个列作为Partition Key来计算Hash值。 注意： 当选择"按主键的Hash值投递到不同Partition"策略时，支持自定义Partition Key。您可以指定单个或多个列作为Partition Key来计算Hash值，DTS将根据计算得到的Hash值将不同的行投递到目标Topic的各Partition中。若未自定义Partition Key，则默认使用主键/唯一键；无任何键时使用全字段做Hash。 同步到Kafka partition策略 按表名Hash投递到不同Partition DTS将根据表名计算Hash值进行Partition路由，保证同一张表的数据有序。 同步到Kafka partition策略 全部投递到Partition 0 所有数据均投递到目标Topic的Partition 0中。 更新分区键后拆分消息投递 是 当Partition Key的值被修改时，DTS会往原来路由的Partition投递一条opType为DELETE的消息，再根据Partition Key的新值往新的Partition投递一条opType为INSERT的消息，确保下游消费者能正确感知数据路由变化。 仅当 同步到Kafka partition策略 配置项选择”按主键的Hash值投递到不同Partition“时，才需要配置该选项。 更新分区键后拆分消息投递 否（默认值） Partition Key变更时，只会根据Partition key的新值往新的partition投递一条opType为Update的消息。 仅当 同步到Kafka partition策略 配置项选择”按主键的Hash值投递到不同Partition“时，才需要配置该选项。 Kafka压缩格式 gzip 使用gzip压缩算法。 DTS支持对投递到Kafka中的消息按选择的压缩算法进行压缩。 Kafka压缩格式 snappy 使用snappy压缩算法。 DTS支持对投递到Kafka中的消息按选择的压缩算法进行压缩。 Kafka压缩格式 lz4 使用lz4压缩算法。 DTS支持对投递到Kafka中的消息按选择的压缩算法进行压缩。 存储DDL的Topic 指定Topic 按配置的目标Topic存储增量迁移过程中产生的DDL信息。 存储DDL的Topic 不指定Topic（默认值） 增量迁移过程中产生的DDL信息，默认投递到dtsincddl这个Topic中。

配置项 可选项 说明 备注 Topic映射策略 自动生成Topic名字 按照固定格式自动生成Topic名称。支持使用database和tablename占位符自定义生成规则，例如：databasetablenameexample将生成形如testuserexample的Topic名称。 Topic映射策略 集中投递到固定的Topic 用户选择目标Kafka中已存在的Topic。整库迁移时，所有表的数据将投递到同一个Topic；非整库迁移时，可为每张表指定不同的Topic。 同步到Kafka partition策略 按主键的Hash值投递到不同Partition DTS将根据主键（或自定义Partition Key）计算Hash值，将不同的行投递到目标Topic的各Partition中。支持自定义Partition Key，指定单个或多个列作为Partition Key来计算Hash值。 注意： 当选择"按主键的Hash值投递到不同Partition"策略时，支持自定义Partition Key。您可以指定单个或多个列作为Partition Key来计算Hash值，DTS将根据计算得到的Hash值将不同的行投递到目标Topic的各Partition中。若未自定义Partition Key，则默认使用主键/唯一键；无任何键时使用全字段做Hash。 同步到Kafka partition策略 按表名Hash投递到不同Partition DTS将根据表名计算Hash值进行Partition路由，保证同一张表的数据有序。 同步到Kafka partition策略 全部投递到Partition 0 所有数据均投递到目标Topic的Partition 0中。 更新分区键后拆分消息投递 是 当Partition Key的值被修改时，DTS会往原来路由的Partition投递一条opType为DELETE的消息，再根据Partition Key的新值往新的Partition投递一条opType为INSERT的消息，确保下游消费者能正确感知数据路由变化。 仅当 同步到Kafka partition策略 配置项选择”按主键的Hash值投递到不同Partition“时，才需要配置该选项。 更新分区键后拆分消息投递 否（默认值） Partition Key变更时，只会根据Partition key的新值往新的partition投递一条opType为Update的消息。 仅当 同步到Kafka partition策略 配置项选择”按主键的Hash值投递到不同Partition“时，才需要配置该选项。 Kafka压缩格式 gzip 使用gzip压缩算法。 DTS支持对投递到Kafka中的消息按选择的压缩算法进行压缩。 Kafka压缩格式 snappy 使用snappy压缩算法。 DTS支持对投递到Kafka中的消息按选择的压缩算法进行压缩。 Kafka压缩格式 lz4 使用lz4压缩算法。 DTS支持对投递到Kafka中的消息按选择的压缩算法进行压缩。 存储DDL的Topic 指定Topic 按配置的目标Topic存储增量迁移过程中产生的DDL信息。 存储DDL的Topic 不指定Topic（默认值） 增量迁移过程中产生的DDL信息，默认投递到dtsincddl这个Topic中。

字段设计规范 所有整数类型的字段推荐只使用 INT 或者 BIGINT。 浮点类型推荐使用 DECIMAL 。 时间字段使用时间日期类型，不要使用字符串类型存储。 所有需要精确到时间(时分秒)的字段均使用 DATETIME，不要使用 TIMESTAMP 类型。 仅当字符数量可能超过 20000 个的时候，才建议使用TEXT类型来存放字符类数据。所有使用 TEXT 类型的字段建议和原表进行分拆，与原表主键单独组成另外一个表进行存放。 不建议使用 ENUM、SET 类型，尽量使用 TINYINT 来代替。 索引设计规范 选择区分度大的列建立索引，不在低基数列上建立索引。低基数列如：性别，是否是 XXX。 单张表的索引数量控制在 5 个以内，避免索引冗余。 索引中的字段数建议不超过 5 个。 唯一索引建议由 3 个或更少的字段组成。 尽量不要在频繁更新的列上创建索引。 尽可能地将使用频率高的，经常被点查使用的列排在复合索引靠前的位置，将经常进行范围查询的列排在后面。 很长的 VARCHAR 字段建立索引时，指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可， 例如 idxtablename (name(10))。 定期删除长时间未使用过的索引。 ORDER BY，GROUP BY，DISTINCT 的字段需要添加在索引的后面，形成覆盖索引。 新的 select, update, delete 上线，都要先执行 explain 命令，观察执行计划是否有异常情况发现，以确保索引的正确性。 不建议在 where 条件索引列上使用函数，会导致索引失效，如 lower(email)。 业务语句中使用 like 模糊匹配时 % 不要放首位，以免导致索引失效，或者使用时结合其他有效的约束条件。

参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数字、“”、“”、“/”、“<”、“>”等各类特殊字符，长度为1～128个字符。 MRS集群名 是 选择MRS集群。 如需新建集群，请参考以下方法： 单击 ，进入“集群列表”页面新建MRS集群。 前往MRS管理控制台进行新建。 Flink作业名称 是 MRS作业名称，只能包含英文字母、数字、“”，且长度为1~64个字符。 说明 作业名称不得包含中文字符、超出长度限制等。如果作业名称不符合规则，将导致提交MRS作业失败。 Flink作业资源包 是 选择Jar包。在选择Jar包之前，您需要先将Jar包上传至OBS桶中，并在“资源管理”页面中新建资源将Jar包添加到资源管理列表中，具体操作请参考 Flink作业执行参数 否 Flink作业执行的程序关键参数，该参数由用户程序内的函数指定。多个参数间使用空格隔开。 运行程序参数 否 为本次执行的作业配置相关优化参数（例如线程、内存、CPU核数等），用于优化资源使用效率，提升作业的执行性能。 说明 若集群为MRS 1.8.7版本或MRS 2.0.1之后版本，需要配置此参数。 MRS Flink作业的运行程序参数，请参见《 输入数据路径 否 选择输入数据所在的路径。 输出数据路径 否 选择输出数据存储的路径。

计算签名 signature getSignatureKey2(SK,encodePolicy) print(f"signature:{signature}") 如果使用v4签名，请参考SDK和Demo相关代码: SDK概览 3.准备表单HTML页面。 表单HTML页面代码示例如下： key 注意： （1）html表单中的Policy值需要为base64编码后的值。 （2） html表单中的signature值为你应用服务器的返回的签名结果。 4.选择你需要上传的本地文件，然后进行表单上传。 常见问题 跨域问题：当出现跨域问题的时候，请参考跨域资源共享对其进行配置。 参考post接口API相关文档描述，如果桶为publicreadwrite，那么Policy可以为空。桶权限非publicreadwrite时，Policy不能为空，其值在鉴权时需要用到。如果Policy为空，那么AWSAccessKeyId和signature都可以为空，如果Policy不为空，那么就需要同时填入AWSAccessKeyId和signature字段。 为避免造成AK/SK泄露，不建议直接在WEB端签名，可在后端直接计算预签名URL，然后前端使用预签名URL授权访问媒体存储。 这里以应用服务器使用python计算预签名URL，前端使用临时URL访问媒体存储为例。 利用python在应用服务端计算预签名URL： import botocore.config import botocore.session import botocore.signers def generateputobjectpresignedurl(accesskey, secretkey, endpoint, bucket,key,region): config botocore.config.Config(signatureversion's3v4') session botocore.session.getsession() s3client session.createclient( 's3', awsaccesskeyidaccesskey, awssecretaccesskeysecretkey, endpointurlendpoint, regionnameregion, configconfig) expirationtime 3600