参数 说明 计费模式 包年/包月、按需计费两种模式，参考 计费模式 。 部署模式 标准、云原生两种模式，标准：基于传统管控架构部署。云原生：基于云原生容器平台部署，更灵活、扩容能力更强。 版本类型 基础版、增强版两种版本类型。 实例类型 主备、单机、Cluster主备、Cluster单机、读写分离等实例类型。具体实例类型说明可参考 实例类型 。 版本号 实例内核的版本号。 主可用区 主节点所在的可用区。 备可用区 备节点所在的可用区。当资源池包含3个或更多可用区时，才支持备可用区选项。 CPU架构 X86计算、ARM计算。 主机类型 主机类型信息，包含通用型、计算增强型等。 规格 缓存内存大小。 分片规格 缓存分片内存大小。 分片数 Cluster集群或Proxy主备集群自定义分片数。 副本数 主备、Cluster主备、读写分离可自定义副本数，默认2副本。 存储类型 实例存储类型，包含高IO、超高IO等。 规格信息 最终选择的实例规格信息，包含总容量、分片数、分片容量、副本数、最大连接数、基准/最大带宽。 虚拟私有云 点击下拉框可选择已创建的虚拟私有云，点击右侧的刷新按钮可刷新下拉框列表，点击“创建虚拟私有云”可进入虚拟私有云管理页面新增虚拟私有云。 所在子网 点击下拉框可选择当前虚拟私有云下已创建的子网，点击右侧的刷新按钮可刷新下拉框列表，点击“创建所在子网”可进入子网页面新增子网。 安全组 点击安全组下拉框可选择当前VPC下已创建的安全组，系统会为每个用户默认创建一个安全组。安全组是一个逻辑上的分组，为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的弹性云主机提供访问策略。 企业项目 下拉选择IAM维护的企业项目，若没有找到需要的企业项目，可以跳转到 实例名称 系统生成默认缓存实例名称（用户可修改）。 密码 缓存实例密码。 确认密码 再次确认密码，与上述密码一致。 购买时长 购买实例的时长，计费模式为包年/包月时生效。 自动续期 勾选自动续订后方框，可在包年/包月实例到期后自动续期，计费模式为包年/包月时生效。 实例标签 当项目中云资源较多，或当前资源信息不足以有效地为资源分组归类时，可以通过为资源添加不同维度（例如所属业务、部署环境、操作系统、开发团队等）的标签，实现资源分类。 就近访问 Prox主备集群以及读写分离实例部署在多个可用区时有效。（说明：该功能目前为白名单特性，如需要使用该特性，请联系技术支持开通后使用。）

本文介绍如何选择驱动及相关库、软件版本。 GPU云主机在实际的使用中往往需要安装驱动、CUDA工具包、cuDNN、Pytorch等相关的库或软件版本。 如何选择CUDA版本 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出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。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 在选择CUDA版本前，需要先了解GPU云主机所挂载的显卡的算力，然后根据显卡算力来选择对应的CUDA版本。 具体步骤如下： 步骤一 ：通过英伟达官网查看显卡算力。以NVIDIA T4 为例，可以看到其显卡计算能力为7.5。 步骤二 ：根据显卡计算能力查看可支持CUDA版本，详情请参见NVIDIA数据中心。以NVIDIA T4 为例，CUDA 10以上的版本均能够支持,建议您选择最新版本的CUDA。 如何选择显卡驱动版本 根据确定的CUDA版本来选择显卡的驱动版本，如下图所示。详情请参见.NVIDIA数据中心卡用户指南。

产品功能类 Token Plan购买成功即刻生效吗？ 需要手动激活使用。为了不影响业务使用，购买量包后，请尽快前往服务详情页激活服务；若同时激活几个量包，请注意量包生效时间，避免资源浪费。 Token Plan量包有效期如何计算？ 量包激活当日生效，按量包标注有效期计算到期日。若到期月无对应日，则该月最后一天到期。多个量包被激活后，后续激活量包将在上一量包用尽或到期后自动接续开始生效，到期规则同上。（例如：量包有效期为一个月，开始生效时间为5月1日10:00:00，到期时间为6月1日10:00:00； 开始生效时间为5月31日10:00:00，到期时间为6月30日10:00:00。） 如何查看Token Plan量包消耗信息？ 登录星辰TokenHub运营服务平台控制台，前往在线推理>预置服务，进入对应模型的服务详情页可查看。在该页面也可同步查看容量和速率限制信息等。 如何获取Token Plan量包的APP Key和BaseURL？ APP Key：前往控制台>服务接入，点击“创建服务组”并配置相应模型即可获得APP Key。支持用户在页面手动重置APP Key。 URL： 说明 APP Key重置后，约1min后生效，且需要在使用时将APP Key更新为最新的。 Token Plan量包的速率限制是多少？ Token Plan量包服务速率限制与Tokens按量模式相同，每个模型数值不一，详细可参见模型广场>对应模型详情页，或者在线推理>预置服务>对应模型的服务详情页。 套餐购买类

应用云主机与云主机就具有以下几点区别 1. 应用云主机更适合轻量级、小型化服务及业务。而云主机可选择规格较多，覆盖业务场景更加广泛。 2. 应用云主机集成了计算、存储、网络三类资源进行售卖，在原本各个资源的价格上进行了最大折扣，在满足性能需求的前提下，更加经济，性价比更高。 3. 应用云主机在服务配置流程上做减法，操作简化，门槛更低，入门和使用更简单。集成天翼云云盘、镜像等产品能力，无需跳转产品页面，实现真正一站式管理，后续将配套应用镜像、应用管理、内网互通、安全防护等功能，全方位护航，助力用户快速搭建应用服务。 类型 弹性云主机 应用云主机 应用云主机优势 应用场景 覆盖全量应用： 网站和应用程序托管 企业应用和业务系统 数据分析和大数据处理 游戏服务器和多媒体应用 图形渲染及高性能应用 适用于较轻量的应用： 开发和测试环境 小型网站和博客 个人项目和学习 云图、网盘等 适用于轻量型负载业务 计费方式 包年包月、按需计费 用户需分别选择实例类型规格，云盘类型规格，并单独购买弹性公网IP 包年包月 提供基础型、进阶型、随心购的资源套餐。 购买简单，价格更优惠 管理方式 以弹性云主机服务控制台为中心，提供对于实例的管理及操作功能，用户还可分别前往云硬盘、网络、安全、备份等产品控制台对其余配套资源及服务进行管理和操作。 集成了计算、存储、网络资源控制台管理界面，实现一站式管理服务，用户通过应用云主机服务控制台，可完成对多方资源的管理及操作。 操作流程及方式更简单。

本文为您介绍卸载Tesla驱动的操作方法。 背景信息 注意 GPU云主机必须配备了相关驱动才可以正常使用。如果您因某种原因需要卸载当前驱动，请务必再安装与您实例规格及操作系统相匹配的正确驱动，否则会因GPU云主机与安装的驱动不匹配而造成业务无法正常进行的风险。 前置说明 卸载 Tesla 驱动前，请先完成cuDNN及CUDA的卸载操作，再按本文步骤执行驱动卸载。 关闭所有使用Tesla 驱动的程序。 在Windows操作系统中卸载Tesla驱动 以下操作以操作系统为Windows Server 2019的GPU计算加速型云主机PI7为例。 1. 登录控制中心。 2. 单击“左侧导航栏>服务列表”，选择“计算 > 弹性云主机”。 3. 获取GPU云主机密码。VNC方式登录GPU云主机时，需已知其密码，然后再采用VNC方式登录。 4. 在云主机列表中，选择目标GPU云主机，其对应的“操作”列下，点击“远程登录”。 5. （可选）如果界面提示“Press CTRL+ALT+DELETE to log on”，请单击远程登录操作面板右上方的“Send CtrlAltDel”按钮进行登录。 6. 根据界面提示，输入GPU云主机的密码登录。 7. 单击Windows桌面左下角图标，单击“控制面板”。 8. 在控制面板中，选择“程序 > 卸载程序”。 9. 右键单击待卸载的GPU驱动，然后单击“卸载/更改(U)”。 10. 在弹出的卸载程序对话框中，单击“卸载(U)”。 11. 卸载完成后，单击“马上重新启动(R)”。重启完成后，打开“设备管理器”→“显示适配器”，若未显示NVIDIA Tesla相关显卡，即表示驱动卸载成功。

为大于2TB数据盘创建GPT分区 MBR只支持处理不大于2 TB的容量，且只支持划分4个主区。如果您需要使用大于2 TB的数据盘，您必须采用GPT格式。 1. 通过控制台远程连接，运行以下命令安装Parted工具： yum install y parted 2. 查看实例上的数据盘信息。 运行以下命令： fdisk l 运行结果如下所示： 3. 使用Parted工具为数据盘进行分区。 运行以下命令开始分区： parted /dev/vdb 在Parted工具的交互式界面中，运行以下命令将默认的MBR分区格式转换为GPT分区格式： mklabel gpt 运行以下命令，划分一个主分区，并设置分区的开始位置和结束位置： mkpart primary 1 100% 运行以下命令，检查分区是否对齐： aligncheck optimal 1 运行结果如下所示： 1 aligned 说明 如果返回的是1 not aligned，说明分区未对齐，建议您运行以下命令 ，再根据（+）/的公式计算出最佳分区模式的起始扇区值。 cat /sys/block/vdb/queue/optimaliosize cat /sys/block/vdb/queue/minimumiosize cat /sys/block/vdb/alignmentoffset cat /sys/block/vdb/queue/physicalblocksize 假设1024为计算得出的推荐扇区值，则您可以运行mkpart primary 1024s 100%重新划分一个主分区。 运行以下命令，查看分区表： print 运行以下命令，退出Parted工具： quit Parted工具分区结果如下所示。 4. 运行以下命令，使系统重读分区表： partprobe

GDS简介 GPUDirect Storage（GDS）是NVIDIA推出的一项关键技术，用于实现GPU显存与兼容存储系统之间的直接数据通路，从而绕过CPU和系统内存拷贝。该技术旨在解决高性能计算与AI训练场景中，存储I/O可能成为整体性能瓶颈的问题。其主要优势包括： 1. 降低数据访问延迟：缩短GPU等待数据的时间。 2. 提高有效带宽：最大化GPU从存储读取和写入数据的吞吐量。 3. 释放CPU资源：减少CPU在I/O路径上的介入，使其更专注于计算任务。 天翼云高性能并行文件服务HPFS已支持GPUDirect Storage技术。用户可在基于NVIDIA GPU的主机上，部署支持GDS的应用程序，并通过cuFile API直接访问HPFS文件系统。实测表明，相较于传统的POSIX API标准访问方式，此项优化可带来约30% 的吞吐性能提升，显著加速GPU数据处理流水线。 GDS原理 通过传统的POSIX API读取流程如下： plaintext int fd open(...) void sysmembuf, gpumembuf; sysmembuf malloc(bufsize); cudaMalloc(gpumembuf, bufsize); pread(fd, sysmembuf, bufsize); cudaMemcpy(sysmembuf, gpumembuf, bufsize, H2D); cuStreamSynchronize(0); 使用GDS API可以绕过CPU直接从HPFS读取，使得数据不经过内存直接从HPFS复制GPU显存，大幅提升性能: plaintext int fd open(filename, ODIRECT,...) CUFileHandlet fh; CUFileDescrt desc; desc.typeCUFILEHANDLETYPEOPAQUEFD; desc.handle.fd fd; cuFileHandleRegister(&fh, &desc); void gpumembuf; cudaMalloc(gpumembuf, bufsize); cuFileRead(&fh, gpumembuf, bufsize, ...);

场景说明 AI 智算平台建设中，在以下场景中会遇到存储挑战： 海量数据的存储和处理，包括采集导入、清洗、转换、标注、共享等，这里对存储的要求主要是高吞吐和大容量。 模型开发，主要场景包括实验管理、交互式开发和效果评估等。对存储的要求更多集中在 POSIX 兼容性、可靠性等方面。 模型训练的主要场景，一是训练数据的读取，二是为了容错做的 Checkpoint 的保存和加载。数据集的部分就是要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint 主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 模型推理，需要把训练完的模型快速分发部署到线上，产生业务效果。而这个过程会高频、反复发生，要求高并发、高吞吐。 将 HPFS、NAS 等多个存储产品组合与 GPU 云主机、弹性裸金属等计算集群无缝对接。通过容器化部署服务实现资源弹性调度，提供超高吞吐和超高 IOPS 能力，支持混合云、线下和云上部署，快速构建 AI 基础环境。 产品优势 并行文件服务 HPFS 助力客户构建高速大模型训练平台，根据不同 AI 业务流程特点，调用不同的存储服务能力，满足预处理、训练、仿真等各阶段对数据存储能力的要求。 HPFS 能够显著提升训练数据读取和 Checkpoint 回写速度，降低数据处理的延迟，使得客户在 GPU 故障时更快将模型恢复到之前的检查点，提高企业 GPU 的利用率，更高效地将模型精度达到生产水平并推向市场。HPFS 帮助企业降低在AI训练中的成本投入，实现更高的投资回报，满足企业在 AI 领域中对存储性能的高要求。

介绍分布式缓存服务Redis版的到期与欠费规则 到期前续费 手动续订：对于包年/包月订购的分布式缓存服务，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。详细操作请参考费用中心续订管理手动续订。 自动续订：自动续订仅针对采用包月、包年计费模式的资源，详细操作请参考费用中心续订管理自动续订。 到期处理 到期后，分布式缓存服务进入保留期，您将不能正常访问及使用天翼云分布式缓存服务Redis版，但对于您存储在分布式缓存服务中的数据予以保留。 若您在到期后15天内续费，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； 若到期15天后您仍未续费，存储在分布式缓存服务中的数据将被删除 欠费原因 在按需计费的模式下帐号的余额不足。 欠费停服说明 欠费后分布式缓存服务Redis版服务会自动停止。 您所占用的存储空间资源仍会继续扣费，因此欠费余额会累计。 如果您在15天内充值补足欠款，服务会自动启用。 当欠费超过15天，将视为您主动放弃该服务，您保存在天翼云分布式缓存服务Redis版的全部数据将会被销毁，销毁后数据不可恢复。因此请您及时关注账户余额并及时续费以保证您的服务不受到影响。 若您确认不再使用分布式缓存服务Redis版，请务必及时删除存储于分布式缓存服务Redis版上的数据。

本文为您介绍启用/删除/停用脚本黑名单的具体操作。 启用脚本黑名单 使用条件 仅已停用状态的黑名单支持黑名单启用。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域。 3. 在服务列表选择“计算”“多活容灾服务”，进入多活容灾服务控制台。 4. 点击左侧菜单栏“脚本管理”“脚本黑名单”，进入脚本黑名单列表页。 5. 选中需启用的脚本黑名单，点击列表上方的“启用”按钮，弹出启用黑名单弹窗。 6. 确认需启用的黑名单及其相关信息，点击“确定”按钮，完成黑名单启用。 删除脚本黑名单 使用条件 仅已停用状态的黑名单支持黑名单删除。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域。 3. 在服务列表选择“计算”“多活容灾服务”，进入多活容灾服务控制台。 4. 点击左侧菜单栏“脚本管理”“脚本黑名单”，进入脚本黑名单列表页。 5. 选中需删除的脚本黑名单，点击列表上方的“删除”按钮，弹出删除黑名单弹窗。 6. 确认需删除的黑名单及其相关信息，点击“确定”按钮，完成黑名单删除。 停用脚本黑名单

本文为您介绍编辑/删除演练的具体操作。 编辑演练 使用条件 仅当演练整体状态为未开始可进行编辑演练操作。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域。 3. 在服务列表选择“计算”“多活容灾服务”，进入多活容灾服务控制台。 4. 点击左侧菜单栏“容灾切换”“容灾演练”，进入容灾演练列表页。 5. 在列表上方下拉菜单中选择需要进行容灾演练的命名空间。 6. 点击列表操作列“编辑演练”按钮，弹出编辑演练弹窗。 7. 填写演练信息，各配置项信息与“创建容灾演练”配置项一致。 8. 点击“确定”按钮，完成容灾演练编辑。 删除演练 使用条件 最近演练状态为未开始，或已执行过的演练废弃后可进行删除操作。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域。 3. 在服务列表选择“计算”“多活容灾服务”，进入多活容灾服务控制台。 4. 点击左侧菜单栏“容灾切换”“容灾演练”，进入容灾演练列表页。 5. 在列表上方下拉菜单中选择需要进行容灾演练的命名空间。 6. 点击列表操作列“删除演练”按钮，弹出开始演练弹窗。 7. 点击“确定”按钮，完成容灾演练删除。

本文为您介绍发布/修改脚本分组/删除脚本的具体操作。 发布脚本 使用条件 仅草稿状态的脚本支持脚本发布。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域。 3. 在服务列表选择“计算”“多活容灾服务”，进入多活容灾服务控制台。 4. 点击左侧菜单栏“脚本管理”“脚本库”，进入脚本库列表页。 5. 选中脚本列表需要发布的脚本，点击列表上方“发布”按钮，弹出发布脚本弹窗。 6. 确认“发布后的脚本不再支持编辑及删除，仅可对其变更或停用”和“对变更后的脚本进行发布时，系统默认将变更前脚本关联的任务自动替换为变更后的脚本，请谨慎操作”后，点击“确定”按钮，完成脚本发布。 修改脚本分组脚本 使用条件 修改脚本分组操作无状态条件限制。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域。 3. 在服务列表选择“计算”“多活容灾服务”，进入多活容灾服务控制台。 4. 点击左侧菜单栏“脚本管理”“脚本库”，进入脚本库列表页。 5. 点击左侧脚本分组模块中“+”号，弹出新增脚本分组弹窗，填写脚本名称分组后，点击“确定”按钮。 删除脚本

问题现象 客户使用ClickHouse，系统表产生的日志过大，一次性删除会耗费较长时间，客户可以添加定期删除策略，即添加TTL。 处理步骤 在ClickHouse客户端给TTL的系统表执行如下语句： alter table system.表名 modify TTL eventdate + INTERVAL 保留天数 day; 注意 该语句只是配置运行SQL节点的系统表的TTL，若所有节点都需要配置，则需要到每个节点上都执行该语句，但不建议使用on cluster语句，避免ClickHouse一直运行下去。 上述语句建议在低峰期运行，由于数据量较大，这个操作可能会比较慢。 SparkSQL访问Hive分区表启动Job前耗时较长如何处理？ 问题背景 使用SparkSql访问Hive的一个数据存放于OBS的一个分区表，但是运行速度却很慢，并且会大量调用OBS的查询接口。 SQL样例： select a,b,c from test where bxxx 原因分析 按照设定，任务应该只扫描bxxx的分区，但是查看任务日志可以发现，实际上任务却扫描了所有的分区再来计算bxxx的数据，因此任务计算的很慢。并且因为需要扫描所有文件，会有大量的OBS请求发送。 MRS默认开启基于分区统计信息的执行计划优化，相当于自动执行Analyze Table（默认开启的设置方法为spark.sql.statistics.fallBackToHdfstrue，可通过配置为false关闭）。开启后，SQL执行过程中会扫描表的分区统计信息，并作为执行计划中的代价估算，例如对于代价评估中识别的小表，会广播小表放在内存中广播到各个节点上，进行join操作，大大节省shuffle时间。 此开关对于Join场景有较大的性能优化，但是会带来OBS调用量的增加。

本章节主要介绍翼MapReduce的安全增强特性。 翼MR作为一个海量数据管理和分析的平台，具备高安全性。翼MR主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中，提供隔离的网络环境，保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。 资源隔离 翼MR服务支持资源专属区内部署，专属区内物理资源隔离，用户可以在专属区内灵活地组合计算存储资源，包括专属计算资源+共享存储资源、共享计算资源+专属存储资源、专属计算资源+专属存储资源。 主机安全 翼MR支持与公有云安全服务集成，支持漏洞扫描、安全防护、应用防火墙、堡垒机、网页防篡改等。针对操作系统和端口部分，提供如下安全措施： 操作系统内核安全加固 更新操作系统最新补丁 操作系统权限控制 操作系统端口管理 操作系统协议与端口防攻击 应用安全 通过如下措施保证大数据业务正常运行： 身份鉴别和认证 Web应用安全 访问控制 审计安全 密码安全 数据安全 针对海量用户数据，提供如下措施保障客户数据的机密性、完整性和可用性。 容灾：翼MR支持将数据备份到OBS（对象存储服务）中，支持跨区域的高可靠性。 备份：翼MR支持针对DBService、NameNode、LDAP的元数据备份和对HDFS、HBase的业务数据备份。

本文介绍了如何使用ctbatch工具提交作业。 1.亲和性简介 在 HPC（高性能计算）场景中，亲和性是指将计算任务与硬件资源（CPU/GPU 等）进行精准匹配调度的能力： 同构亲和性：针对 Intel、鲲鹏、中科海光等同类 CPU 架构，实现任务与物理核 / 处理器插槽（Socket）的绑定。 异构亲和性：针对 NVIDIA GPU（CUDA 架构）、中科海光（RocM 架构）等异构硬件，实现任务与单 GPU、多 GPU 的灵活绑定。 2.ctbatch 传统 HPC 调度需依赖调度器（如 Slurm）+ 编译器 + MPI 通信库的组合适配，且不同调度器（Slurm/PBS）、硬件架构的适配规则不统一，导致任务部署效率低、资源利用率差。 ctbatch是天翼云HPC提交作业工具, 通过抽象化的 CLI 工具，统一不同调度器、硬件架构的亲和性调度逻辑。 shell $ ctbatch [h] [q QUEUENAME] [J JOBNAME] [N NODENUM] [w NODELSIT] [ppn TASKSPERNODE] [c CPUSPERTASK] [g GPUSPERNODE] [t MAXTIME] [exclusive] [mpi] [gpubind] [env] [userdefinedmodule] [norun] [command] 命名参数 说明 q QUEUENAME, queue QUEUENAME 作业队列名, 必填 J, JOBNAME, jobname JOBNAME 作业名, 最长50字符 N NODENUM, nodes NODENUM 节点数, 正整数 w NODELSIT, nodelist NODELSIT 节点列表(逗号分隔) ppn TASKSPERNODE, taskspernode TASKSPERNODE 每节点任务数 c CPUSPERTASK, cpuspertask CPUSPERTASK 每任务CPU核心数 g GPUSPERNODE, gpuspernode GPUSPERNODE 每节点GPU数 t MAXTIME, maxtime MAXTIME 最大运行时间 exclusive 独占 mpi 所用的mpi, OpenMPI, OpenMPIcudaaware gpubind 使用gpu亲和性, mpi和gpu卡映射分为11 1n n1 env 自定义环境变量 userdefinedmodule 自定义需加载的module norun 生成作业脚本 command 执行的程序

计费项 计费项说明 计费模式 链路配置费用（必选） 指计算和存储资源及数据传输、数据处理的费用。 “按需计费”是按照实际使用时长计费。 “包年/包月”是一次性计费。 公网流量费用（可选） 指公网访问产生的数据处理和数据流量费用。如果创建公网网络任务，您需要购买弹性IP。 由弹性IP服务收取费用，详细说明请参考

免费额度说明 每个模型被赋予不等的免费额度和免费试用期限，具体免费额度可在【在线推理】中，点击模型名称查看。免费期限从第一次使用该模型开始计算，免费额度用完或到期后，可以付费开通服务。 共享机制：主/子账号共用免费额度及有效期周期额度 不可分配：不支持主账号向子账号分配额度 有效期触发：主账号任一账号首次使用模型服务即启动2周有效期倒计时

入云线路费 规格 标准价格 计费单位 每条路由条目 48 元/条/月 价格计算方式： 省内多云互通 示例1：上海市内三个资源池互通，接入带宽各100Mbps 多云端口带宽费 （14 × 100）× 3 4200元/月 总费用 4200元/月 省内混合组网 示例2：天翼云上海A资源池 与上海客户DC互联，互联带宽100M 多云端口带宽费 14 × 100 1400 元/月 入云线路服务费 3650 元/月 总费用 1400 + 3650 5050 元/月

数据校验 DTS在产品功能上，支持对数据源的连通性校验、源端与目标端的预检查和数据稽查，提供了完善的数据校验机制，提高了用户进行数据迁移、同步的便利性，以及保障了数据的一致性。 数据安全删除 当退订DTS实例时，原有实例将被“冻结”，实例的计算及存储资源将在15天后被回收，同时DTS实例上所有的运行数据均被删除，且无法被恢复，包括实例基本信息、运行日志信息、数据比对结果等。

本节介绍了创建私有镜像的流程。 1、登录天翼云控制中心; 2、在云主机控制台，单击【计算 > 镜像服务】； 3、在【镜像服务】界面，单击【创建私有镜像】； 4、在【创建私有镜像】界面，填写镜像类型和来源、配置信息，点击立即创建； 5、私有镜像创建成功。

GPU服务器驱动问题声明 迁移到GPU服务器出现的驱动相关问题（如：不具备计算加速/图形加速能力），需要您自行安装相关驱动解决。若自行解决无果，天翼云可以提供相应的技术支持，但是不承诺解决问题。 关于业务隔离、业务冲突声明 主机迁移服务在迁移过程中，不会识别和感知用户业务，需要用户自行识别源端和目的端业务之间的冲突并保持隔离性，如果因为目的端启动后对源端造成业务冲突异常，主机迁移服务概不负责。

本文主要介绍如何购买物理机。 1. 登录管理控制台。 2. 选择“计算 > 物理机服务”。 进入物理机服务页面。 3. 单击“申请物理机”，开始申请物理机。 4. 配置物理机的规格参数。 规格：选择物理机规格。 磁盘：设置系统盘参数，并新增一块数据盘。 5. 设置完成后，单击“立即购买”创建物理机。 等待5分钟左右，物理机即可创建完成，状态变为“运行中”。 6. 远程登录或使用密钥对登录物理机，完成数据盘初始化，并开始部署您的应用软件。

本节介绍了弹性云主机的续订流程。 1．登录管理控制台。 2．单击管理控制台左上角的 ，选择地域和项目。 3．选择“计算 > 弹性云主机”，进入弹性云主机页面。 4．在将要超期的弹性云主机的“操作”列下，单击“更多 >续费”，进入“续订”界面。 5．点击“确定提交”。

参数名称 描述 issuenum 并发用户。并发用户数指在同一时刻内，对系统进行业务操作的用户数量，在云性能测试服务中为用户在定义测试任务阶段设置的虚拟用户数。 name 阶段名称。设置一个符合业务场景的名字，比如首页测试。 time 持续时间（s）。本阶段压测执行的最长时间。 count 发送总次数。该事务在一次任务的运行中，将按照运行次数计算，到达设定数值，该任务下此事务的性能测试将终止。

本节介绍了专属云（存储独享型）的产品优势。 存储专享 存储资源独享，保证高读写性能，且保证数据安全与合规性，为您提供VIP级别的存储服务。 特性丰富 支持共享云硬盘、云硬盘备份、云主机备份、快照等功能，满足不同业务场景的需求。 场景丰富 灵活对接弹性云主机、物理机服务以及专属云（计算独享型）服务等。 高性能 采用分布式存储架构，可平滑扩展，性能线性增长，为业务提供高吞吐、高并发的存储能力。

本章介绍天翼云关系型数据库不同规格下支持的数据库引擎。 通用增强型和通用增强II型实例性能强劲稳定，提供更高的网络性能，满足不同场景需求。 通用增强型实例是新推出的一系列性能更高、计算能力更稳定的实例规格，搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器，配套高性能网络，综合性能及稳定性全面提升，满足对业务稳定性及计算性能要求较高的企业级应用诉求。 通用增强II型实例搭载第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器，多项技术优化，计算性能强劲稳定，配套25GE智能高速网卡，提供超高网络带宽和PPS收发包能力。 性能规格 规格 vCPU(个) 内存(GB) 支持的数据库引擎 :::: 通用增强型 2 4 MySQL PostgreSQL 通用增强型 2 8 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强型 2 16 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强型 4 8 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强型 4 16 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强型 4 32 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强型 8 16 MySQL PostgreSQL 通用增强型 8 32 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强型 8 64 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强型 16 64 MySQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 2 4 MySQL PostgreSQL 通用增强II型 2 8 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 2 16 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 4 8 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 4 16 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 4 32 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 8 16 MySQL PostgreSQL 通用增强II型 8 32 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 8 64 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 16 32 MySQL PostgreSQL 通用增强II型 16 64 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 16 128 MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 通用增强II型 32 64 MySQL PostgreSQL 通用增强II型 32 128 MySQL PostgreSQL 通用增强II型 64 128 MySQL PostgreSQL 通用增强II型 64 256 MySQL PostgreSQL 通用增强II型 64 512 MySQL PostgreSQL 数据库实例规格请以实际环境为准。

相比于传统的集中式数据库，分布式数据被分散存储在多个物理位置（多台服务器或数据中心）上，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备。这种存储方式不仅实现在线扩容能力，同时也提升了数据的检索能力。而且分布式数据库利用SQL语言进行分布式查询和处理，使其性能和扩展性得到显著提升。 分布式数据存储原理 分布式存储架构通常由三个部分组成：客户端、元数据服务器（协调节点）和数据服务器（数据节点）。其主要流程是：客户端负责发送读写请求，缓存文件元数据和文件数据。元数据服务器（协调节点）管理元数据和处理客户端的请求。数据服务器（数据节点）存放文件数据，保证数据的可用性和完整性。分布式存储主要通过以下几种方式实现： 数据分片‌：在分布式存储系统中，数据被分成多个部分，每个部分存储在不同的数据节点上，以实现数据的分布式存储和管理。这种分片通常使用哈希函数或一致性哈希算法来实现。 主备复制‌：为了提高数据的可靠性和可用性，分布式存储系统通常分为主备节点。每个数据都存储在不同的数据节点上，以确保即使某些节点出现故障，仍然可以从其他节点中恢复数据。 数据一致性‌：确保数据在不同节点之间的一致性是分布式存储系统的关键。为了实现数据同步和管理，分布式存储系统使用数据同步和管理机制，如Paxos算法、Raft算法或ZooKeeper等分布式协调服务。 数据访问‌：在分布式存储系统中，数据可以并行地从多个节点中读取和写入，以提高读写性能和吞吐量。数据访问使用负载均衡机制实现，如分布式哈希表、分布式缓存或分布式文件系统等技术。 通过这种存储方式可实现TeleDB在线扩容能力，在业务无感知的情况下，在线弹性伸缩，提升系统容量和处理能力，以便满足大规模存储应用的需求。

序号 区域 说明 ① 团队信息区域 展示当前实例所属的团队名称。 ② 打开新标签页 点击 ，可打开一个当前选中数据库的新的查询标签页，最多可同时打开10个标签页。查询标签页的名称与脚本的名称保持一致。 ③ 实例信息区域 展示实例的IP、端口、实例名称等信息，鼠标悬浮可展示完整的信息。 ④ 功能按钮区域 执行：执行标签页内的SQL语句，也支持选择部分SQL语句执行。设定了F8为快捷键。 保存：将当前查询窗口中的所有SQL语句保存至我的脚本，方便下次使用，并支持对脚本进行命名。 格式化：优化选中的SQL语句的展示格式，增强可读性。 SQL诊断：提供对SQL执行计划进行诊断分析，并给出改写后的SQL以及索引优化建议。 预估执行计划：在SQL语句执行前预测SQL语句执行时可能采用的逻辑步骤和访问路径，当前仅支持MySQL和PostgreSQL数据库。 实际执行计划：在SQL语句执行时由数据库引擎生成，反映了实际执行的确切步骤和细节，当前仅支持MySQL和PostgreSQL数据库。 语法帮助：提供了涵盖表/索引、show语句、视图、函数/存储过程、触发器、事件、权限相关的语法，以及select、update、insert、delete、replace等常用语法。 设置：可以对查询窗口标签页内的字体大小、结果集展示方式、语法提示功能开启状态等选项进行设置。 SQL生成：SQL生成提供了自然语言转换为sql语句的智能AI功能。详见 ⑤ 数据库用户区域 展示当前登录的数据库用户，可以进行退出或切换账号操作。 ：跳转到对象列表界面。 ：进入全屏操作。 ⑥ 数据库信息区域 展示当前选择的数据库信息，点击下拉列表可以切换到当前实例下其他的数据库，点击右侧的复制图标，可以复制完整的数据源信息。 ⑦ 可视化操作区域 该区域提供可视化管理数据库的功能： 表：分页展示当前数据库中的所有表信息，包括表名、表的大小、表的字段、字段类型、索引。右键单击目标表名称时，可进行打开表、新建表、编辑表、查看表详情、重命名表、复制表名、删除表等操作。且支持对表名进行搜索，修改表数据后，可以点击刷新按钮更新元数据。双击表名可于查询标签页生成简单的查询语句。 可编程对象：可查看当前数据库中的所有的可编程对象，包括视图、存储过程、函数、事件、触发器。右键单击可编程对象名称时，可进行创建、查看、编辑、删除等操作。 我的脚本：分页展示脚本列表，右键脚本名称可以对脚本进行查看、编辑、删除、复制、重命名等操作。 ⑧ 命令执行区域 支持如下功能： SQL执行：支持执行单条语句或批量执行，批量执行最多一次执行100条语句，每条语句对应一个结果集。 中断执行：SQL执行过程中可以单击取消查询中断SQL的执行。 语法高亮：以不同颜色显示不同的语法元素，尤其会对关键字进行区别显示，提高SQL语句可读性。 元数据智能提示：根据用户输入的内容以及数据库的语法规则，自动提示对应的元数据信息。 ⑨ 执行结果区域 该区域主要展示执行历史、执行信息、结果集等信息。 执行历史：分页展示当前用户在当前数据库下的SQL语句执行记录，默认展示20条，且支持通过执行时间进行搜索。 执行信息：展示每次点击执行按钮之后的执行结果信息，可以选择覆盖展示或者追加展示。对于DQL类的查询语句，执行信息界面不直接展示结果信息，可在结果集tab查看。 结果集：当执行DQL类语句时将在结果集界面展示结果信息。支持新增、修改、删除、导出等操作，同时还支持对查询结果进行关键字搜索、高亮展示、展示界面调整等功能。

本节介绍了本地盘的简介、创建本地盘、删除本地盘等。 简介 本地盘是虚拟机实例、容器实例或函数服务所在物理机上的本地硬盘设备。本地硬盘能够为实例提供本地存储访问能力，具有低时延、高随机IOPS、高吞吐量和高性价比的优势。 本地盘是将一个或多个硬盘的分区在逻辑上集合，相当于一个大硬盘来使用，当硬盘的空间不够使用的时候，可以继续将其它的硬盘的分区加入其中，这样可以实现磁盘空间的动态管理，相对于普通的磁盘分区有很大的灵活性。同样具备较高的IO性能，同时支持RAID方式提供更高系统可靠性。用户可以按需选择容量规格购买使用本地盘。本地盘目前提供SATA HDD、SATA SSD、NVMe SSD三种类型的介质。本地盘支持提供给虚拟机实例作为系统盘或数据盘，作为系统盘时，开放购买的规格支持为20GB～2048GB，作为数据盘时，开放购买的规格支持为10GB～6144GB。 注意 本地盘不支持快照，云硬盘支持快照，高可用方面也不如云盘。 由于本地盘是随着单台物理机，一旦物理机故障将有丢失数据风险，数据可靠性较低，因此，重要数据建议使用云硬盘。 创建本地硬盘 1. 登录ECX控制台。 2. 单击左侧导航栏【边缘存储>本地盘】进入本地盘列表，单击【购买本地盘】。 3. 【基础配置>计费模式】选择【包年包月】或者【按需计费】。 4. 选择【地域】跟【可用区】，本地盘需要与虚拟机在同一个可用区。 5. 点击【增加一块数据盘】，选择本地盘的类型、大小以及驱动，一次最多可以选择3块磁盘。 6. 本地盘只能选择立即挂载，点击下拉列表【请选择挂载虚机】，列表中显示当前集群运行中和已关机的虚机，点击【选择】需要挂载的虚机。 7. 单击【下单购买】完成支付，即创建成功。 注意 实际可购买的地域和可用区以库存展示为准

配置 说明 任务步骤 如果只需要进行全量迁移，请同时勾选库表结构迁移和全量迁移 。 如果需要进行不停机迁移，请同时勾选库表结构迁移 、全量迁移和增量迁移 。 注意： 如果未选择增量迁移，为保障数据一致性和任务正常运行，数据迁移期间请勿在源实例中执行DML和DDL操作。 迁移对象 当前源库为MySQL的情况下，支持表、视图、函数、存储过程四种类型对象的迁移。 在迁移对象框中单击待迁移的对象，然后单击>将其移动到已选择对象框。已选择对象可以通过单击 <将对象回退。 选择迁移对象时，如不展开库的详细信息，则表示整库迁移，后续在增量任务过程中，可在源库创建新表，其他类型暂不支持。 映射名称更改 支持库表列三级名称映射，如需更改单个迁移对象在目标实例中的库名、表名和列名，选择对象，然后点击编辑按钮。 如需批量更改迁移对象在目标实例中的库名、表名，请单击已选择对象方框右上方的“批量编辑”。 过滤待迁移数据 支持设置where条件过滤数据，过滤条件不允许;和字符，如需使用引号，请使用单引号(')，只有满足where条件的数据才会迁移到目标库。 增量同步的DML 选择增量同步DML操作，选中迁移对象，点击“编辑”，在弹跳框中选择所需增量迁移的DML操作。若在数据库级别和表级别都指定了DML操作，则表级别的设置会覆盖库级别的。 增量同步的DDL 增量同步的DDL操作仅支持CREATE INDEX、DROP INDEX、ALTER TABLE和DROP TABLE，如果是整库迁移或同步，支持CREATE TABLE。 是否定时开始任务 同步任务可在指定的时间启动。

参数 参数说明 作业名称 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 说明 建议不同的作业设置不同的名称。 执行程序路径 待执行程序包地址，需要满足如下要求： 最多为1023字符，不能包含;l&>,<'$特殊字符，且不可为空或全空格。 执行程序路径可存储于HDFS或者OBS中，不同的文件系统对应的路径存在差异。 OBS：以“obs://”开头。示例： obs://wordcount/program/xxx.jar。 HDFS：以“/user”开头。数据导入HDFS请参考 执行程序参数 可选参数，程序执行的关键参数。多个参数间使用空格隔开。 配置方法：程序类名、数据输入路径、数据输出路径 程序类名：由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。 数据输入路径：通过单击“HDFS”或者“OBS”选择或者直接手动输入正确路径。 数据输出路径：输出路径请手动输入一个不存在的目录。 最多为150000字符，不能包含;l&><'$特殊字符，可为空。 注意 若输入带有敏感信息（如登录密码）的参数可能在作业详情展示和日志打印中存在暴露的风险，请谨慎操作。 服务配置参数 可选参数，用于为本次执行的作业修改服务配置参数。该参数的修改仅适用于本次执行的作业，如需对集群永久生效，请参考 增加，如需删除参数，请单击右侧“删除”。 常用服务配置参数如下方“服务配置参数”表格所示。 命令参考 用于展示提交作业时提交到后台执行的命令。

信息的获取 云网平台获取 登录云网门户，在“控制台”>“个人中心”>“ 第三方账号绑定 ”，通过创建或者查看获取ak，sk。 基本签名流程 ctyuneopak/ctyuneopsk基本签名流程 1、待签字符串：使用规范请求和其他信息创建待签字符串; 2、计算密钥：使用HEADER、ctyuneopsk、ctyuneopak来创建Hmac算法的密钥; 3、计算签名：使用第三步的密钥和待签字符串在通过hmacsha256来计算签名。 4、签名应用：将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTTP请求中。 创建待签名字符串 待签名字符串的构造规则如下： 待签名字符串 需要进行签名的Header排序后的组合列表+ "n" + 排序的query + "n" + toHex(sha256(原封的body)) 需要进行签名的Header排序后的组合列表（排序的header） header 以 headername:headervalue来一个一个通过n拼接起来，EOP是强制要求ctyuneoprequestid和eopdate这个头作为Header中的一部分，并且必须是待签名Header里的一个。需要进行签名算法的Header需要进行排序（将它们的headername以26个英文字母的顺序来排序），将排序后得到的列表进行遍历组装成待签名的header。 排序的query query以&作为拼接，key和值以连接，排序规则使用26个英文字母的顺序来排序，Query参数全部都需要进行签名。 toHex(sha256(原封的body)) 传进来的body参数进行sha256摘要，对摘要出来的结果转十六进制。 排序的header例子： 假设你需要将ctyuneoprequestid、eopdate、host都要签名，则待签名的header构造出来是： ctyuneoprequestid:123456789neopdate:20210531T100101Znhost:1.1.1.1:9080n ctyuneoprequestid、eopdate和host的排序就是这个顺序，如果你加入一个ccad的header；同时这个header也要是进行签名,则待签名的header组合： ccda:123n ctyuneoprequestid:123456789neopdate:20210531T100101Znhost:1.1.1.1:9080n 构造动态密钥 发起请求时，需要构造一个eopdate的时间，这个时间的格式是yyyymmddTHHMMSSZ;言简意赅一些，就是年月日T时分秒Z 1、先是拿你申请来的ctyuneopsk作为密钥，eopdate作为数据，算出ktime 2、拿ktime作为密钥，你申请来的ctyuneopak数据，算出kAk； 3、拿kAk作为密钥，eopdate的年月日值作为数据；算出kdate eopdate yyyymmddTHHMMSSZ（20211221T163614Z）(年月日T时分秒Z) :: Ktime 使用ctyuneopsk作为密钥，eopdate作为数据，算出ktime； Ktime hmacSha256(ctyuneopsk, eopdate) kAk 使用ktime作为密钥，你申请来的ctyuneopak数据，算出kAk； kAk hmacsha256(ktime,ctyuneopak) kdate 使用kAk作为密钥，eopdate的年月日值作为数据；算出kdate； kdate hmacsha256(kAk, eopdate)