源库类型及版本 目标库类型及版本 迁移类型 备注 RDS for MySQL、自建MySQL 5.6部分版本/5.7/8.0 RDS for MySQL 5.7/8.0 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持分区表。 RDS for MySQL、自建MySQL 5.6部分版本/5.7/8.0 RDS for PostgreSQL 9.6/10/11/12/13/14/15/16/17 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 仅支持表同步。 增量同步表必须有主键。 整库迁移不支持库表名映射。 RDS for MySQL、自建MySQL 5.6部分版本/5.7/8.0 云数据库ClickHouse 22.8.9.24 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 仅支持表同步。 增量同步表必须有主键。 若源库为空库（该库下未创建任何表），不支持作为待迁移对象。 RDS for PostgreSQL、自建PostgreSQL 9.6/10/11/12/13/14/15/16/17 RDS for PostgreSQL 9.6/10/11/12/13/14/15/16/17 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持分区表。 增量迁移表必须有主键。 整库迁移不支持库表名映射。 RDS for PostgreSQL、自建PostgreSQL 9.6/10/11/12/13/14/15/16/17 RDS for MySQL 5.7/8.0 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 支持表、部分索引、约束、comment迁移。 不支持pgtoast，pgtemp1，pgtoasttemp1，pgcatalog，informationschem等系统模式的迁移。 每次至多同步一个库（database），同步多个库需要创建多个DTS任务。 DDS 3.4/4.0（副本集） 自建MongoDB 3.4/4.0/4.2/4.4/5.0/6.0（副本集） DDS 3.4/4.0（副本集） 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持集合级（指定集合对象）、库级（整库迁移）迁移。 支持索引的结构迁移。 库、集合支持做名称映射。 不支持迁移admin和local库中的数据。 数据迁移仅针对数据源中的用户数据库，而系统库confilg、local、admin会被自动过滤。 DDS 3.4/4.0（副本集） 自建MongoDB 3.4/4.0/4.2/4.4/5.0/6.0（副本集） DDS 3.4/4.0（分片集群） 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持集合级（指定集合对象）、库级（整库迁移）迁移。 支持索引的结构迁移。 库、集合支持做名称映射。 不支持迁移admin和local库中的数据。 数据迁移仅针对数据源中的用户数据库，而系统库confilg、local、admin会被自动过滤。 DDS 3.4/4.0（分片集群） 自建MongoDB 3.4/4.0/4.2/4.4/5.0/6.0（分片集群） DDS 3.4/4.0（分片集群） 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持集合级（指定集合对象）、库级（整库迁移）迁移。 支持索引的结构迁移。 库、集合支持做名称映射。 不支持迁移admin和local库中的数据。 数据迁移仅针对数据源中的用户数据库，而系统库confilg、local、admin会被自动过滤。 RDS for SQL Server 、自建SQL Server 2016 标准版/2016 企业版 /2019 标准版/2019 企业版 /2022 标准版/2022 企业版 RDS for SQL Server 2016 标准版/2016 企业版 /2019 标准版/2019 企业版 /2022 标准版/2022 企业版 结构迁移 全量迁移 增量迁移 整库迁移 目标库版本建议不低于源库版本。 支持数据库、模式、分区表、索引、约束（外键、唯一、排他）、视图、存储过程、函数、触发器的迁移。 每次至多迁移一个库（DATABASE），迁移多个库需要创建多个DTS任务。 分区表需要在迁移前提前到目标库建立存储目录以及文件，否则仅支持primary分区。 不支持系统模式、临时表、用户自定义列的迁移。 暂不支持名称映射。

参数值 描述 none 这是原定设置值。不记录任何数据库更改。 all 记录所有内容（read、write、function、role、ddl、misc）。 ddl 记录所有数据定义语言（DDL）语句（不包括在 ROLE 类中）。 function 记录函数调用和DO块。 misc 记录其他命令，例如：DISCARD、FETCH、CHECKPOINT、VACUUM、SET read 当源为关系（例如表）或查询时记录SELECT和COPY。 role 记录与角色和权限相关的语句，例如：GRANT、REVOKE、CREATE ROLE、ALTER ROLE、DROP ROLE write 当目标为关系（表）时，记录INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE和COPY。

本文介绍如何使用ECX部署OpenClaw,配置大模型服务并使用WebUI进行配置管理。 购买边缘云主机 1、登录++智能边缘云控制台++。 2、进入边缘虚拟机实例，创建虚拟机。 点击【新建实例】。 就近选择云主机地域可用区，实例规格选择通用计算型，建议规格至少为s6.large.2（2vCPU，4GB内存）。 镜像选择：镜像市场镜像，大模型，openclaw，勾选镜像协议；系统盘容量不低于100GB。 网络配置选择新购买公网IP，公网带宽上限至少为5Mbps。若无可用VPC，可点击前往VPC和子网自助创建后，点击刷新图标更新信息。 点击安全组管理，新建安全组。 其中入方向放通0.0.0.0/0 22、0.0.0.0/0 18789，出方向全放通。 确认信息无误，勾选协议并提交。 点击立即支付，完成订单支付。 支付成功后，点击控制台，进入边缘虚拟机控制台，刷新页面可看到刚刚创建的虚拟机。 3、当虚拟机运行状态为“运行中”，登录虚拟机，执行如下命令，查看OpenClaw服务运行状态，确认其是否正常启动。 shell systemctl user status openclawgateway.service 若显示服务状态为active（running），证明OpenClaw服务已经正常启动。

修改Linux系统实例默认远程端口 本章以CentOS 8.0 64位为例介绍如何修改Linux系统实例默认远程端口。 1. 登录控制中心。 2. 选择区域华东华东1。 3. 单击“计算>弹性云主机”，进入弹性云主机页面。 4. 单击待修改的弹性云主机行的“操作>远程登录”按钮，远程连接弹性云主机实例。 5. 输入用户名root，密码为购买弹性云主机时用户自定义的密码，登录成功之后如图： 6. 因sshdconfig是Linux中重要的配置文件，为了避免误操作所带来的故障，在运行前首先对sshdconfig进行备份，请运行以下命令： plaintext cp /etc/ssh/sshdconfig /etc/ssh/sshdconfigbak 进入到/etc/ssh路径下输入ll命令查看，具体信息如下图： 7. 修改sshd服务的端口号，因为已经在/etc/ssh路径下，因此直接运行vim sshdconfig编辑sshdconfig配置文件，在键盘上按i键，进入编辑状态，添加新的远程服务端口，本节以2222端口为例。在Port 22下输入Port 2222。 8. 在键盘上按Esc键，输入:wq后保存并退出编辑模式。 9. 运行以下命令重启sshd服务。 plaintext systemctl restart sshd 至此，此弹性云主机的远程登录默认端口已经从22改为了2222。

本文将为您介绍删除伸缩组的具体操作流程。 操作场景 当您不再需要某个伸缩组时，可以删除此伸缩组。天翼云提供两种伸缩组删除方式： 普通删除：伸缩组无正在进行中的伸缩活动时，才可被删除。 强制删除：伸缩组将被立即删除，若伸缩组有正在进行中的伸缩活动，待活动执行完后，原伸缩组内的实例将被移出或移出并释放。 若您删除了伸缩组，将自动执行如下操作： 伸缩组内自动创建的实例将被移出伸缩组并被释放。 手动移入的实例将被自动移出伸缩组但不会被释放。 伸缩组绑定的伸缩策略将被删除。 伸缩配置会被解绑但不会被删除。 注意 若您只是某个时间段不使用伸缩组，建议您优先选择停用伸缩组的方式，而不是直接删除。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心左上角的，选择弹性伸缩组所在地域。 3. 单击“计算>弹性伸缩服务”，进入弹性伸缩管理控制台。 4. 在待删除伸缩组所在行，单击“操作”列的“更多”，下拉选择“删除”。 5. 在“删除”弹窗中，需选择伸缩组的删除方式：普通删除或强制删除。 普通删除：伸缩组必须没有任何正在进行中的伸缩活动，才能成功删除，否则删除会失败。 强制删除：无论伸缩组是否满足无任何正在进行中的伸缩活动的条件都将被立即删除，删除后，伸缩组关联的伸缩活动将在执行完成后，根据实例类型执行移出或移出并释放操作。

什么情况下轻量型云主机会被冻结，冻结后怎么办？ 客户在天翼云购买产品后，产品到期后会进入冻结状态，冻结15天后，用户主机中的数据将被删除、同时资源将被释放。 当轻量型云主机资源被冻结后，用户可通过续订来解冻资源，恢复资源的正常使用。 已经到期的包年/包月轻量型云主机不能发起退订，未到期的包年/包月云主机可以退订。 资源冻结时：资源将被限制访问和使用，会导致您的业务中断。 资源解冻时：资源将被解除限制，但是需要您自行检查并恢复业务。 资源释放时：资源将被释放，存储在资源中的数据将被删除，数据无法找回。 已到期资源如果续订，续订周期如何计算？ 若资源进入冻结状态后续费，所有资源续费周期的开始时间为解冻时间。例如，用户A于2020年4月1日订购包月云主机1个月，资源于2020年4月30日到期，用户A于2020年5月10日续订1个月，新的资源到期时间为6月10日。为了您的业务不受影响，请在到期之前进行续订。 是否支持账户余额变动提醒？ 支持。当用户账户发生账户余额调整、充值到账、客户在线充值时，将系统会以邮件、短信形式给客户发送账户余额变动通知。 用户也可以自行进行额度预警设置，当余额低于设置的预警阈值时，系统将发送短信提醒，设置流程如下： 1. 登录天翼云账户。 2. 依次单击右上角【我的】，【费用中心】，进入费用中心界面。 3. 打开【可用额度预警】开关，修改预警阈值，当用户的余额低于阈值，系统会发送短信提醒。

前置条件 1. 使用前，您的租户账号需在天翼云存储控制台开通并创建相应的存储 ，详见++对象存储快速入门++、++并行文件服务快速入门++。 2. 已在本平台完成相关产品的委托授权。 操作说明 基础数据集的存储方式包括普通存储和智算存储： 普通存储（ZOS）： 账号自有存储：指租户在天翼云官网同资源池下开通的对象存储，用于数据长期存储和备份，完成委托授权后您可在本平台直接使用。 平台共享存储：本平台赠予您体验的存储，默认集群额度为 300G，是所有用户共享的存储，您的用量受限且不支持扩容，超出用量后需自行前往对象存储购买自有存储。平台后续将逐渐废弃此类存储，建议您直接使用自有存储。 智算存储（HPFS）： 账号自有存储：指租户在天翼云官网同资源池下开通的HPFS存储，常用于大模型的开发和训练等数据密集性的高性能计算场景，完成委托授权后您可在本平台直接使用。如需使用开发机和训练任务功能，请提前将数据、模型、代码导入智算存储中。训练时需要与文件存储频繁交互，请确保存储状态可用且充足。 平台共享存储：本平台赠予您体验的存储，默认集群额度为 512 G，是所有用户共享的存储，您的用量受限且不支持扩容，超出用量后需自行前往HPFS购买自有存储。平台后续将逐渐废弃此类存储，建议您直接使用自有存储。

本文主要介绍跨帐号迁移业务数据(只迁移数据盘) 操作场景 用户的业务数据一般保存在数据盘中，要想实现业务数据跨帐号迁移，需要用到镜像服务的创建数据盘镜像、共享镜像等功能。本节操作以Linux操作系统为例，为您详细介绍在同一区域内，跨帐号迁移业务数据（只迁移数据盘数据）的操作流程。 方案介绍 跨帐号迁移业务数据的方案为：帐号A将云主机A上挂载的数据盘A做成数据盘镜像，将此镜像共享给帐号B；帐号B接受帐号A的共享镜像后，创建数据盘后将其挂载至自己的云主机上，实现数据迁移。操作流程如下： 图 跨帐号迁移业务数据流程图 步骤一：创建数据盘镜像 假设帐号A的云主机数据盘中存放了如下数据：qianyi.txt 1、帐号A登录管理控制台，在左上角切换区域为“江苏苏州”。 2、选择“所有服务> 计算 > 镜像服务”。 进入镜像列表页面。 3、单击右上角的“创建私有镜像”。 进入创建私有镜像页面。 4、填写如下参数： 图 创建数据盘镜像 创建方式：创建私有镜像 镜像类型：数据盘镜像 选择镜像源：云主机，并选择数据盘“ecs testvolume0001” 名称：输入数据盘镜像名称，如“diskimagetest” 企业项目：选择默认项目“default” 5、单击“立即创建”。 6、确认无误后，阅读并勾选协议，单击“提交申请”。 7、返回私有镜像列表，等待几分钟后，数据盘镜像创建成功。 图 查看私有镜像

本文介绍了如何对轻量型云主机进行套餐升级。 操作场景 若当前服务套餐无法满足您业务的需求，可以对服务进行升级操作，增大各资源规格。 前提条件 轻量型云主机状态为关机状态。 约束限制 轻量型云主机只支持套餐升级操作(即目标套餐的CPU、内存、系统盘、带宽均大于等于当前套餐)，不支持套餐降级操作。 请于48小时内支付订单，否则升级操作失败，数据将被清空，请谨慎进行操作升级。 套餐升级成功后，实例现有的IP地址、防火墙策略不受影响，实例到期时间不变。 轻量型云主机完成升级后处于关机状态，需用户手动开启，重启业务。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择资源所在地，此例我们选择上海36。后续您也可以在创建页面对“地域”进行修改。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算>轻量型云主机”。 4. 进入轻量型云主机列表界面，在目标轻量型云主机“操作”列下拉“更多”选择“升级”。 您也可以单击目标主机“实例名称”进入目标主机详情页，单击右侧顶部“更多”，下拉选择“升级”进行套餐升级。 5. 出现升级套餐弹窗，用户可按需选择要升级的固定套餐，也可升级至随心购套餐，灵活搭配套餐内各类资源。 6. 确定配置后，单击“确定”，完成支付后，即完成轻量型云主机套餐升级。

创建节点 集群创建成功后，您还需要在集群中创建运行工作负载的节点。 步骤 1 登录CCE控制台。 步骤 2 单击创建的集群，进入集群控制台。 步骤 3 在左侧菜单栏选择节点管理，单击右上角“创建节点”，在弹出的页面中配置节点的参数。 本例中大多数配置保留默认值，仅解释必要参数。 计算配置 可用区：默认即可。 节点类型：选择“虚拟机节点”。 节点规格：请根据业务需求选择相应的节点规格。 容器引擎：请根据业务需要选择相应的容器引擎。 操作系统：请选择节点对应的操作系统。 节点名称：自定义节点名称。 登录方式： 选择“密码”：用户名默认为“root”，请输入登录节点的密码，并确认密码。请妥善管理密码，登录节点时需要使用该密码，系统无法获取您设置的密码内容。 选择“密钥对”：在选项框中选择用于登录本节点的密钥对，并单击勾选确认信息。 密钥对用于远程登录节点时的身份认证。若没有密钥对，可单击选项框右侧的“创建密钥对”来新建。 存储配置 系统盘：按您的业务需求选择，缺省值为50GB。 数据盘：按您的业务需求选择，缺省值为100GB。 网络配置 虚拟私有云：使用默认，即创建集群时选择的子网。 节点子网：选择节点所在的子网。 节点IP：支持指定节点IP地址。 弹性公网IP：默认为“暂不使用”。支持“选择已有”和“自动创建”。 步骤 4 在页面最下方选择节点的数量，单击“下一步: 规格确认”。 步骤 5 查看节点规格无误后，阅读页面上的使用说明，勾选“我已阅读并知晓上述使用说明”，单击“提交”。 等待节点创建成功，添加节点预计需要610分钟左右，请耐心等待。 创建成功后在节点管理下会显示一个运行中的节点。

粒度 说明 示例 PATH 即目录路径。支持填写多个，多个PATH用;隔开 /qr/;/app/verifyCode/ IP 即客户端IP。支持填写多个IP，多个IP间以;隔开 170.101.1.1;192.178.1.1 IPS 即客户端IP段。支持填写多个IP段，多个IP段间以;隔开 192.168.1.0/24;192.168.2.0/24 IPR 即客户端IP范围。支持填写多个IP范围，多个IP范围间以;隔开 192.168.1.1192.168.1.10;192.168.1.12192.168.1.20 URI URI不包括问号后参数。支持填写多个URI，多个URI间以;隔开，支持正则和字符串匹配 /login.php REQUESTURI URI包括问号后参数。不支持填写多个REQUESTURI。支持正则和字符串匹配 login.php?id1 METHDO 即请求方式。支持填写多个请求方法，多个请求方法间以;隔开 GET;POST ARGS 即URI问号后的参数名。支持正则和字符串匹配 proid GEO 即客户端IP区域。支持选择多个区域 欧洲/德国 HEADER 即请求头部。支持正则和字符串匹配 PROTOCOL 即请求协议。支持填写多个协议，多个协议用;隔开。支持正则和字符串匹配 HTTP/1.0;HTTP/2.0;HTTP/0.9 SRCPORT 即端口。支持填写多个端口，多个端口以;隔开 54375;8080 DESTIP 即目标服务器IP。支持填写IPv4/IPv6，多个IP以;隔开 170.101.1.1;192.178.1.1 DESTPORT 即目标服务器端口。支持填写多个端口，多个端口以;隔开 54375;8080 响应头 响应头。支持正则和字符串匹配 状态码 状态码。支持选择2xx~5xx所有状态码，支持选择多个 200;404;500 JA3指纹 计算请求唯一的JA3指纹。请注意，该粒度需要您先开启【接入配置】【JA3指纹记录】功能，之后才能进行此配置 66918128f1b9b03303d77c6f2eefd128

本章节主要介绍DataArts Studio的开发一个DLI Spark作业流程。 在本章节您可以学习到数据开发模块资源管理、作业编辑等功能。 场景说明 用户在使用DLI服务时，大部分时间会使用SQL对数据进行分析处理，有时候处理的逻辑特别复杂，无法通过SQL处理，那么可以通过Spark作业进行分析处理。本章节通过一个例子演示如何在数据开发模块中提交一个Spark作业。 操作流程如下： 1. 创建DLI集群，通过DLI集群的物理资源来运行Spark作业。 2. 获取Spark作业的演示JAR包，并在数据开发模块中关联到此JAR包。 3. 创建数据开发模块作业，通过DLI Spark节点提交Spark作业。 环境准备 已开通对象存储服务OBS，并创建桶，例如“obs://dlfexample”，用于存放Spark作业的JAR包。 已开通数据湖探索服务DLI，并创建Spark集群“sparkcluster”，为Spark作业提供运行所需的物理资源。 获取Spark作业代码 本示例使用的Spark作业代码来自maven库，此Spark作业是计算π的近似值。 1. 获取Spark作业代码JAR包后，将JAR包上传到OBS桶中，存储路径为“obs://dlfexample/sparkexamples2.101.1.1.jar”。 2. 登录DataArts Studio控制台。选择实例，点击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 选择数据开发 3. 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“配置管理 > 资源管理”。单击“新建资源”，在数据开发模块中创建一个资源关联到步骤1的JAR包，资源名称为“sparkexample”。 创建资源

本文主要介绍如何使用备份创建镜像。 云主机备份支持将弹性云主机的备份创建为镜像，可利用镜像发放弹性云主机，达到快速恢复业务运行环境的目的。 当云主机被误删除的时候，可以使用云服务备份创建镜像达到恢复数据的目的。 前提条件 在进行本文操作之前，您需要完成以下准备工作： 请确保弹性云主机在备份前已完成如下操作： Linux弹性云主机优化并安装Cloudinit工具 Windows弹性云主机优化并安装Cloudbaseinit工具 创建镜像前备份的状态必须为“可用”，或者状态为“创建中”并在备份状态列显示“可用于创建镜像”时，才允许执行创建镜像操作。 说明 备份开始创建后会进入“创建中”的状态，一段时候过后，“创建中”的下方会出现“可用于创建镜像”的提示。此时，虽然备份仍在创建中，不能用于恢复，但是可以执行创建镜像的操作。 用于创建镜像的备份必须包含系统盘的备份。 仅支持使用弹性云主机的备份创建镜像，不支持使用物理机的备份创建镜像。 功能说明 考虑到由同一个备份创建的镜像都是相同的，为了节省镜像配额，一个备份只允许创建一个包含系统盘和所有数据盘的整机镜像，可通过这一个整机镜像发放多个弹性云主机。 已经创建过镜像的备份不允许手动或自动删除，如果想要删除备份，需要先删除该备份创建的镜像。如果备份是随备份策略产生，那在创建镜像后，该备份将不再计算在备份策略的保留规则内，即不会过期自动清理。 使用备份创建镜像时，镜像会对备份进行压缩，所以产生的镜像可能会比备份小。

本小节介绍如何使用AntiDDoS流量清洗。 AntiDDoS流量清洗服务（以下简称AntiDDoS）为弹性公网IP提供四到七层的DDoS攻击防护和攻击实时告警通知。同时，AntiDDoS可以提升用户带宽利用率，确保用户业务稳定运行。 AntiDDoS通过对互联网访问弹性公网IP的业务流量进行实时监测，及时发现异常DDoS攻击流量。在不影响正常业务的前提下，根据用户配置的防护策略，清洗掉攻击流量。同时，AntiDDoS为用户生成监控报表，清晰展示网络流量的安全状况。 本指南通过查看公网IP、开启AntiDDoS告警通知、配置AntiDDoS防护策略，以及查看监控和拦截报告的方式，指导您快速上手AntiDDoS流量清洗服务。 准备环境 1. 登录天翼云控制中心。 2. 在控制中心选择“计算 > 弹性云主机”，创建一台弹性云主机（ECS），用于AntiDDoS流量清洗提供DDoS攻击保护的弹性公网IP。 说明 ECS需要绑定一个弹性IP，具备外网访问权限。 如果用户已有VPC和ECS，可重复使用，无需多次创建。 查看公网IP 1. 选择“安全 > AntiDDoS流量清洗”，进入AntiDDoS流量清洗页面。 2. 选择“公网IP”页签，查看已开启AntiDDoS防护的公网IP。 说明 购买了公网IP后，自动开启AntiDDoS“默认防护”。开启AntiDDoS防护后，即可对开启防护的IP地址提供DDoS攻击保护。 开启AntiDDoS防护后，当检测到报文总流量达到120Mbps时，触发流量清洗功能。如果需要配置AntiDDoS的防护策略，可以修改防护参数。 AntiDDoS为普通用户提供2Gbps的DDoS攻击防护，最高可达5Gbps，系统会对超过黑洞阈值的受攻击公网IP进行黑洞处理，正常访问流量会丢弃；对于可能会遭受超过5Gbps流量攻击的应用，建议您购买DDoS高防服务，提升防护能力。

平台提供了以下大模型API能力。 模型名称 模型简介 模型ID DeepSeekR1昇腾版 DeepSeekR1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型，由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发。该模型基于 transformer 架构，通过对海量语料数据进行预训练，结合注意力机制，能够理解和生成自然语言。它经过监督微调、人类反馈的强化学习等技术进行对齐，具备语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等多种能力。R1 模型在多个 NLP 基准测试中表现出色，具备较强的泛化能力和适应性。 4bd107bff85941239e27b1509eccfe98 DeepSeekR1昇腾版2 DeepSeekR1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型，该模型基于 transformer 架构，通过对海量语料数据进行预训练，结合注意力机制，经过监督微调、人类反馈的强化学习等技术进行对齐，具备语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等多种能力。R1 模型在多个 NLP 基准测试中表现出色，具备较强的泛化能力和适应性。 7ba7726dad4c4ea4ab7f39c7741aea68 DeepSeekV3昇腾版 DeepSeekV3是DeepSeek团队开发的新一代专家混合（MoE）语言模型，共有671B参数，在14.8万亿个Tokens上进行预训练。该模型采用多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，继承了DeepSeekV2模型的优势，并在性能、效率和功能上进行了显著提升。 9dc913a037774fc0b248376905c85da5 DeepSeekR1DistillLlama70B DeepSeekR1DistillLlama70B是基于Llama架构并经过强化学习和蒸馏优化开发的高性能语言模型。该模型融合了DeepSeekR1的先进知识蒸馏技术与Llama70B模型的架构优势。通过知识蒸馏，在保持较小参数规模的同时，具备强大的语言理解和生成能力。 515fdba33cc84aa799bbd44b6e00660d DeepSeekR1DistillQwen32B DeepSeekR1DistillQwen32B是通过知识蒸馏技术从DeepSeekR1模型中提炼出来的小型语言模型。它继承了DeepSeekR1的推理能力，专注于数学和逻辑推理任务，但体积更小，适合资源受限的环境。 b383c1eecf2c4b30b4bcca7f019cf90d Baichuan2Turbo BaichuanTurbo系列模型是百川智能推出的大语言模型，采用搜索增强技术实现大模型与领域知识、全网知识的全面链接。 43ac83747cb34730a00b7cfe590c89ac Llama213BChat Llama2是预先训练和微调的生成文本模型的集合，其规模从70亿到700亿个参数不等。这是13B微调模型的存储库，针对对话用例进行了优化。 96dc8f33609d4ce6af3ff55ea377831a Qwen7BChat 通义千问7B（Qwen7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen7B的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen7BChat。 fc23987da1344a8f8bdf1274e832f193 Llama27BChat Llama27BChat是Meta AI开发的大型语言模型Llama2家族中最小的聊天模型。该模型有70亿个参数，并在来自公开来源的2万亿token数据上进行了预训练。它已经在超过一百万个人工注释的指令数据集上进行了微调。 e30f90ca899a4b1a9c25c0949edd64fc Llama270BChat Llama 2 是预训练和微调的生成文本模型的集合，规模从 70 亿到 700 亿个参数不等。这是 70B 微调模型的存储库，针对对话用例进行了优化。 bafbc7785d50466c89819da43964332b Qwen1.57BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.57BChat版本。 bfc0bdbf8b394c139a734235b1e6f887 Qwen272BInstruct Qwen2 是 Qwen 大型语言模型的新系列。Qwen2发布了5个尺寸的预训练和指令微调模型，包括Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B以及Qwen272B。这是指令调整的 72B Qwen2 模型，使用了大量数据对模型进行了预训练，并使用监督微调和直接偏好优化对模型进行了后训练。 2f05789705a64606a552fc2b30326bba ChatGLM36B ChatGLM36B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM36B 引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列几大特性。 7450fa195778420393542c7fa13c6640 TeleChat12B 星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型，TeleChat12B模型基座采用3万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练。TeleChat12Bbot在模型结构、训练数据、训练方法等方面进行了改进，在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat7Bbot均有大幅提升。 fdc31b36028043c48b15131885b148ce Qwen1.514BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.514BChat版本。 acfe01f00b0c4ff49c29c6c77b771b60 Llama38BInstruct Meta 开发并发布了 Meta Llama 3 系列大型语言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 两种参数大小，Llama38BInstruct 是经过指令微调的版本，针对对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 bda59c34e4424598bbd5930eba713fbf Llama370BInstruct Meta 开发并发布了 Meta Llama 3 系列大型语言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 两种参数大小，Llama370BInstruct 是经过指令微调的版本，针对对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 6192ed0cb6334302a2c32735dbbb6ce3 Qwen1.572BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.572BChat版本。 9d140d415f11414aa05c8888e267a896 Qwen1.532BChat Qwen1.532B 是 Qwen1.5 语言模型系列的最新成员，除了模型大小外，其在模型架构上除了GQA几乎无其他差异。GQA能让该模型在模型服务时具有更高的推理效率潜力。这是Qwen1.532BChat版本。 12d5a37bf1ed4bf9b1cb8e446cfa60b3 InternLM2Chat7B InternLM2Chat7B 是书生·浦语大模型系列中开源的 70 亿参数库模型和针对实际场景量身定制的聊天模型。InternLM2相比于初代InternLM，在推理、数学、代码等方面的能力提升尤为显著，综合能力领先于同量级开源模型。 50beebff68b34803bd71d380e49078f5 Qwen27BInstruct Qwen27BInstruct是 Qwen2大型语言模型系列中覆盖70亿参数的指令调优语言模型，支持高达 131,072 个令牌的上下文长度，能够处理大量输入。 0e97efbf3aa042ebbaf0b2d358403b94 QwenVLChat QwenVLChat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 QwenVL 系列的基础上，使用对齐机制打造的视觉AI助手，该模型有更优秀的中文指令跟随，支持更灵活的交互方式，包括多图、多轮问答、创作等能力。 e8c39004ff804ca699d47b9254039db8 StableDiffusionV2.1 StableDiffusionV2.1是由 Stability AI 公司推出的基于深度学习的文生图模型，它能够根据文本描述生成详细的图像，同时也可以应用于其他任务，例如图生图，生成简短视频等。 40f9ae16e840417289ad2951f5b2c88f DeepseekV2LiteChat DeepseekV2LiteChat是一款强大的开源专家混合（MoE）语言聊天模型，具有16B参数，2.4B活动参数，使用5.7T令牌从头开始训练，其特点是同时具备经济的训练和高效的推理。 0855b510473e4ec3a029569853f64974 Qwen2.572BInstruct Qwen2.5系列发布了许多基本语言模型和指令调整语言模型，参数范围从0.5到720亿个参数不等。Qwen2.572BInstruct模型是Qwen2.5系列大型语言模型指令调整版本。 d9df728b30a346afb74d2099b6c209aa Gemma29BIT Gemma29BIT是Google最新发布的具有90亿参数的开源大型语言模型的指令调优版本。模型在大量文本数据上进行预训练，并且在性能上相较于前一代有了显著提升。该版本的性能在同类产品中也处于领先地位，超过了Llama38B和其他同规模的开源模型。 4dae2b9727db46b7b86e84e8ae6530a9 Llama3.23BInstruct Meta Llama3.2多语言大型语言模型（LLMs）系列是一系列预训练及指令微调的生成模型，包含1B和3B参数规模。Llama3.2指令微调的纯文本模型专门针对多语言对话应用场景进行了优化，包括代理检索和摘要任务。它们在通用行业基准测试中超越了许多可用的开源和闭源聊天模型。这是Llama3.23BInstruct版本。 f7d0baa95fd2480280214bfe505b0e2e ChatGLM36B32K ChatGLM36B32K模型在ChatGLM36B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。具体对位置编码进行了更新，并设计了更有针对性的长文本训练方法，在对话阶段使用 32K 的上下文长度训练。 98b6d84f6b15421886d64350f2832782 CodeGemma7BIT CodeGemma是构建在Gemma之上的轻量级开放代码模型的集合。CodeGemma7BIT模型是CodeGemma系列模型之一，是一种文本到文本和文本到代码的解码器模型的指令调整变体，具有70亿参数，可用于代码聊天和指令跟随。 fa8b78d2db034b6798c894e30fba1173 Qwen2.5Math7BInstruct Qwen2.5Math系列是数学专项大语言模型Qwen2Math的升级版。系列包括1.5B、7B、72B三种参数的基础模型和指令微调模型以及数学奖励模型Qwen2.5MathRM72B，Qwen2.5Math7BInstruct的性能与Qwen2Math72BInstruct相当。 ea056b1eedfc479198b49e2ef156e2aa DeepSeekCoderV2LiteInstruct DeepSeekCoderV2LiteInstruct是一款强大的开源专家混合（MoE）语言聊天模型，具有16B参数，2.4B活动参数。该模型基于DeepSeekV2进一步预训练，增加了6T Tokens，可在特定的代码任务中实现与GPT4Turbo相当的性能。 f23651e4a8904ea589a6372e0e860b10

本文为您介绍如何查看云间高速的监控,以及如何配置告警。 监控的资源类型 资源类型 监控说明 云企业路由器 支持查看云企业路由器实例的监控指标数据。 网络实例监控 支持查看网络实例与云企业路由器之间的网络监控指标数据。支持网络实例类型：VPC、云专线、VPN网关、SDWAN。 跨域连接 支持查看跨地域连接的两个区域之间的网络监控指标数据。 带宽包 支持查看带宽包实例的监控指标数据。 监控指标说明 说明：监控指标的每个数据点取1分钟内数据的平均值 对于带宽峰值速率相关监控指标，系统在1分钟内每20秒采集一个带宽速率数据点，共采集3个带宽速率数据点，取3个数据点中的最大值作为这1分钟的带宽峰值速率。 对于带宽平均速率相关监控指标，系统将计算1分钟内的带宽速率的平均值作为这1分钟的平均速率。 云企业路由器监控指标 监控指标 指标说明 流入包速率 云企业路由器实例从网络实例接收的总数据包速率。单位：pps。 流出包速率 云企业路由器实例转发向网络实例的总数据包速率。单位：pps。 流入流量字节数 云企业路由器实例从网络实例接收的总流量字节数。单位：Byte。 流出流量字节数 云企业路由器实例转发向网络实例的总流量字节数。单位：Byte。 流入包数 云企业路由器实例从网络实例接收的总数据包个数。单位：个。 流出包数 云企业路由器实例转发向网络实例的总数据包个数。单位：个。 流入流量速率 云企业路由器实例从网络实例接收的总流量速率。单位：bps。 流出流量速率 云企业路由器实例转发向网络实例的总流量速率。单位：bps。

BE（Backend）配置建议 存储路径 ：磁盘扩容后，需在be.conf的storagerootpath中添加新磁盘路径，并滚动重启 BE 节点。 数据均衡 ：新增磁盘后，新建表会自动均衡到新磁盘；存量表如需快速均衡，可采用以下方式之一： 方式一： CREATE TABLE LIKE创建新表，再用INSERT INTO SELECT同步数据。 方式二： 使用 Decommission 命令（先设置ADMIN SET FRONTEND CONFIG("dropbackendafterdecommission" "false");，再对 BE 执行 decommission，待数据迁移完成后取消）。 方式三： 通过 HTTP API 手动迁移分片。 内存配置调整（当实例内存扩容时需关注）： 内存上限memlimit： be.conf 中默认值为物理内存的 90%。增加内存后通常保持默认即可，如需调整可按实际情况修改。 内存水位线参数： softmemlimitfrac：默认为 memlimit 0.9（即系统内存的 81%），超过时触发 Minor GC，一般无需调整。 maxsysmemavailablelowwatermarkbytes：系统可用内存低水位，默认 1.6 GB。在大内存机器上可适当调高（如 4~8 GB），为 Full GC 预留更多缓冲。 Workload Group 内存： Workload Group 的 memorylimit 百分比是基于 BE 进程可用内存计算的。内存扩容后，若百分比不变，其绝对内存上限会自动增大。建议结合实际业务重新评估各 Workload Group 的内存分配比例。 混部场景特殊说明 BE 节点占用内存较大，建议 优先独立部署 。必须混部时，BE 堆内存建议不超过实例总内存的 40%，FE 堆内存不超过实例总内存的 20%。例如：64 GB 实例上，BE 分配 ≤ 25 GB，FE 分配 ≤ 12 GB。 Elasticsearch Elasticsearch节点配置升级后，内存配置需遵循“50% 原则”且绝对上限不超过 31 GB。

本文将为您介绍修改伸缩组信息的操作流程。 操作场景 修改伸缩组信息时，您可以修改的参数有：伸缩组名称、最大实例数、最小实例数、健康检查方式、健康检查间隔、实例移出策略。 当伸缩组为已停用状态、实例数为 0且没有正在执行的伸缩活动时，才可以设置可用区和负载均衡等配置选项。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心左上角的，选择弹性伸缩组所在地域。 3. 单击“计算>弹性伸缩服务”，进入弹性伸缩管理控制台。 4. 在“伸缩组”页签的弹性伸缩组列表中，单击待修改伸缩组所在行的“修改”，进入到“修改伸缩组”页面。 说明 您也可以单击待修改信息的伸缩组名称，在伸缩组详情信息页面的右上角点击“修改”进入到修改页面进行伸缩组信息的修改。 5. 在“修改伸缩组”页面，修改配置信息，修改完成后，点击右下角的“确认”按钮。即可修改成功。 6. 在修改伸缩组负载均衡配置时，可选择是否将伸缩组内已有实例同步移入移出本次操作的负载均衡主机组： 若勾选：当增加、删除、更换主机组时，将同步将伸缩组内已有实例同步移入或移出本次操作的负载均衡主机组。仅修改后端端口、权重时，不会更新伸缩组已有实例后端端口、权重。 若未勾选：不在负载均衡主机组中的实例，会被负载均衡健康检查全部移出伸缩组（云主机健康检查不会产生此影响）。

如果您需要将实例移入指定伸缩组,请参考本文。 操作场景 您可以为伸缩组手动添加云主机实例。若伸缩组绑定了负载均衡，则新加入的云主机实例，也将加入到伸缩组内的负载均衡主机组，来承载业务流量请求。 约束与限制 伸缩组处于“已启用”状态。 将被移入的云主机实例所在虚拟私有云必须与伸缩组所在虚拟私有云一致。 云主机不能已处于其他伸缩组内。 移入的云主机必须处于“运行中”的健康状态。 移入后实例数不能超过伸缩组实例上限。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心左上角的，选择弹性伸缩组所在地域。 3. 单击“计算>弹性伸缩服务”，进入弹性伸缩管理控制台。 4. 点击待添加实例的伸缩组名称，进入到伸缩组详情页面。 5. 在伸缩组详情页面的下方，单击“伸缩实例”进入伸缩实例列表页签，单击“移入伸缩组”按钮。 6. 在弹窗的“待选实例”列表中勾选目标实例，单击按钮添加按钮移至“已选实例”列表，最后单击“确定”按钮。若您不想继续添加，可在“已选实例”列表中勾选目标实例，单击按钮，将其弃选。 7. 确定选择后，回到“伸缩实例”页签中，可查看到已移入的实例。此时，说明已成功将云主机实例移入至伸缩组中。

操作场景 本节为您介绍如何通过TeleCloudShell远程登录到Linux弹性云主机上。 约束与限制 云主机处于“运行中”状态。 在云主机所在安全组入方向配置以下相关安全组规则：（安全组规则设置可参考：添加安全组规则）。 授权策略 优先级 协议类型 端口范围 授权对象 允许 1 TCP 22（默许） 通过公网连接：添加182.43.5.0/24。 通过私网连接：添加198.19.128.0/20。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择“地域”。 3. 选择“计算 > 弹性云主机”。 4. 选择要登录的Linux弹性云主机，单击“操作”列的“远程登录”，弹出可选登录方式的远程登录窗口。 5. 单击通过TeleCloudShell远程登录的“立即登录”。 6. 在TeleCloudShell登录页面，完成云主机连接信息的配置，点击“确定”。 说明 1. 默认情况下，TeleCloudShell在连接Linux云主机时，会默认使用SSH默认端口（22），您也可在登录界面修改目标实例的连接端口，但需要注意与设置云主机安全组时的端口对应。 2. 连接Linux云主机支持密码认证和SSH密钥认证。若您选择密码认证，则需根据界面输入用户名（默认root）和密码；若您选择SSH密钥认证，则需要上传您的私钥文件，如果私钥文件设置了口令，还需输入私钥口令。 3. 支持通过弹性云主机的公网IP和私网IP进行连接。 4. 通过TeleCloudShell连接Linux弹性云主机时，底层使用SSH协议进行连接。 7. 登录成功界面如图所示。

本文介绍如何使用ECX部署OpenClaw,配置大模型服务并使用WebUI进行配置管理。 购买边缘云主机 1、登录++智能边缘云控制台++。 2、进入边缘虚拟机实例，创建虚拟机。 点击【新建实例】。 就近选择云主机地域可用区，实例规格选择通用计算型，建议规格至少为s6.large.2（2vCPU，4GB内存）。 镜像选择：镜像市场镜像，大模型，openclaw，勾选镜像协议；系统盘容量不低于100GB。 网络配置选择新购买公网IP，公网带宽上限至少为5Mbps。若无可用VPC，可点击前往VPC和子网自助创建后，点击刷新图标更新信息。 点击安全组管理，新建安全组。 其中入方向放通0.0.0.0/0 22、0.0.0.0/0 18789，出方向全放通。 确认信息无误，勾选协议并提交。 点击立即支付，完成订单支付。 支付成功后，点击控制台，进入边缘虚拟机控制台，刷新页面可看到刚刚创建的虚拟机。 3、当虚拟机运行状态为“运行中”，登录虚拟机，执行如下命令，查看OpenClaw服务运行状态，确认其是否正常启动。 shell systemctluser status openclawgateway.service 若显示服务状态为active（running），证明OpenClaw服务已经正常启动。

本文为Python3调用示例 import hmac import base64 import hashlib import json import time import uuid import requests from urllib.parse import urlparse def sha256 (content): x hashlib.sha256() x.update(content.encode()) return x.hexdigest().upper() def hmacsha256 (key, content): sign hmac.new(key, content, digestmod"sha256").digest() ret base64.b64encode(sign) return ret 计算签名 def getsignature (ak, sk, appkey, params): 创建待签名字符串 一、header部分 主要包括3个header需要作为签名内容：appkey、ctyuneoprequestid、eopdate 1. 首先通过uuid生成ctyuneoprequestid requestid str(uuid.uuid1()) 2. 获取当前时间戳并对时间进行格式化 nowtime time.localtime() eopdate time.strftime("%Y%m%dT%H%M%SZ", nowtime) eopdatesimple time.strftime("%Y%m%d", nowtime) 3. 对header部分按照字母顺序进行排序并格式化 campheader "appkey:{0}nctyuneoprequestid:{1}neopdate:{2}n".format(appkey, requestid, eopdate) 二、query部分 对url的query部分进行排序 parsedurl urlparse(requesturl) query parsedurl.query queryparams sorted (query.split("&")) afterquery "" for queryparam in queryparams: if len (afterquery) < 1: afterquery + queryparam else: afterquery + "&" + queryparam 三、body参数进行sha256摘要 sha256 body contenthash sha256(json.dumps(params)).lower() 完成创建待签名字符串 presignature campheader + "n" + afterquery + "n" + contenthash 构造动态密钥 ktime hmacsha256(sk.encode("utf8"), eopdate.encode("utf8")) kak hmacsha256(base64.b64decode(ktime), ak.encode("utf8")) kdate hmacsha256(base64.b64decode(kak), eopdatesimple.encode("utf8"))

Python调用示例 coding: utf8 import urllib import datetime import requests import json import hashlib import base64 import hmac import datetime import uuid import os import sys if sys.versioninfo.major 2: from urllib import quote reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') VERSION '2' else: VERSION '3' from urllib.parse import quote from importlib import reload from urllib3 import encodemultipartformdata from collections import OrderedDict reload(sys) METHODGET 'GET' METHODPOST 'POST' file False 官网accessKey ak '' 官网securityKey sk '' def hmacsha256(secret, data): if type(secret) bytes: secret bytearray(secret) else: secret bytearray(secret, 'utf8') data bytearray(data, 'utf8') return hmac.new(secret, data, digestmodhashlib.sha256).digest() def base64ofhmac(data): return base64.b64encode(data) def getrequestuuid(): return str(uuid.uuid1()) def getsortedstr(data, method): """ 鉴权用的参数整理 :param data: dict 需要整理的参数 :return: str """ sorteddata sorted(data.items(), keylambda item: item[0]) strlist map(lambda xy: '%s%s' % (xy[0], xy[1]), sorteddata) return '&'.join(strlist) def buildsign(queryparams, bodyparams, eopdate, requestuuid, method): """ 计算鉴权字段 :param queryparams: dict get请求中的参数 :param bodyparams: dict post请求中的参数 :param eopdate: str 请求时间，格式为：'%Y%m%dT%H%M%SZ' :return: str """ bodystr "" if not file: bodystr json.dumps(bodyparams) if bodyparams else '' if method METHODPOST: if file: bodydigest hashlib.sha256(bodyparams).hexdigest() else: if isinstance(bodyparams, dict): bodydigest hashlib.sha256(json.dumps(bodyparams).encode('utf8')).hexdigest() else: bodydigest hashlib.sha256(bodyparams.encode('utf8')).hexdigest() else: bodydigest hashlib.sha256(bodystr.encode('utf8')).hexdigest()

本文为您介绍轻量型云主机如何新增数据盘。 操作场景 数据盘可以在购买轻量型云主机的时候一同购买，由系统自动挂载给轻量型云主机。也可以在购买了轻量型云主机之后，单独购买云硬盘并挂载。下面开始介绍如何单独购买云硬盘并挂载给轻量型云主机。 约束限制 云硬盘购买完成后自动挂载至轻量型云主机。 数据盘到期日与所挂载的实例一致。 实例和数据盘必须一起续费，无法单独为实例或数据盘续费。 若数据盘所属轻量型云主机已开启自动续费，则数据盘默认开启自动续费。 云盘计费方式：包年包月。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择资源所在地，此例我们选择上海36。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算>轻量型云主机”。 4. 进入轻量型云主机列表界面，单击目标主机“实例名称”进入目标主机详情页。 5. 单击“云硬盘”页签，可以看到当前轻量型云主机的云硬盘信息。 6. 单击新建云硬盘，系统弹出新建云硬盘弹窗。 7. 根据界面提示，设置新添加云硬盘的参数信息。如图所示。 8. 按需选配后单击“确定”进行下单。 9. 返回轻量型云主机控制台，在“云硬盘”页签下，即可看到新增数据盘信息。 后续操作 挂载好新的云硬盘后，用户需要登录轻量型云主机初始化云硬盘，之后云硬盘才可以正常使用。具体步骤您可参见云硬盘快速入门初始化数据盘进行初始化云硬盘。

本文为您介绍如何在轻量型云主机控制中心对已购轻量型云主机进行自动续订操作。 操作场景 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，客户购买包月包年产品后，可设置开通自动续订。开通自动续订后，系统将在资源到期前自动续订，无需客户再手动操作。 约束限制 自动续订订单支付成功后不可取消。 客户专属折扣将在自动续订下单时自动折算，如需了解专属折扣详情请联系客户经理，或拨打客服热线转1进行咨询。 设置自动续订的预付费用户需保持余额充足，资源到期前第10天、第7天均扣费失败时，用户将需在到期前手动续订。 客户付费模式变更不影响自动续订设置，例如预付费用户变更为后付费用户后，其资源的自动续订开通状态与续订周期设置将继续生效。 自动续订操作成功后，将取消到期转按需。 创建轻量型云主机时开启自动续订 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择资源所在地，此例我们选择上海36。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算>轻量型云主机”。 4. 进入轻量型云主机界面，单击“创建轻量型云主机”。 5. 完成其他选项配置后，在“自动续订”勾选“启用自动续订”。 6. 在完成轻量型云主机购买后，该主机即已开启自动续订。 通过费用中心开启自动续订

本文为您介绍创建轻量型云主机的相关操作。 前提条件 完成账号注册与实名认证。 操作步骤 1. 登录天翼云官网，进入控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择资源所在地，此例我们选择华北2。后续您也可以在创建页面对“地域”进行修改。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算>轻量型云主机”。 4. 进入轻量型云主机界面，单击“创建轻量型云主机”。 5. 选择计费模式，轻量型云主机目前仅支持包年/包月计费模式。 6. 根据业务需求选择“规格套餐”。 套餐类型 说明 基础型 提供合适的云资源能力，适用于小型网站软件及应用，如官网页面、论坛、测试环境等。 进阶型 提供常用的云资源能力，适用于中小型网站，软件、应用及系统，如电商。 随心购 您可以根据业务的实际需要自行搭配各项云资源规格。 关于轻量云主机规格的详细说明，具体可参见实例套餐。 7. 根据业务需求选择“镜像”，天翼云提供包括CentOS、Ubuntu、Windows三种类型的系统镜像。关于各类镜像的详细说明及支持的镜像版本，具体可参见支持的镜像。 8. 您可根据业务需求购买数据盘（可选）。 说明 数据盘非套餐内资源，单独进行收费。 可挂载数量：单台轻量型云主机最多支持5块数据盘。 数据盘类型：普通IO、高IO、通用SSD、超高IO高类型。 云盘容量大小范围为：1032768（GB）。 9. 在“创建密码”单击“立即创建”进行密码设置。您也可以保持默认的“稍后创建”选项，后续再进行“重置密码”操作，重新设置密码。 说明 密码规则：8～30 个字符，必须同时包含三项（大写字母、小写字母、数字、 ()~!@

本页介绍了 WriteConcern 的概念以及如何使用 WriteConcern 提升数据安全。 文档数据库服务实例采用多副本存储数据，其中一个副本的角色是 primary 接受数据写入，其他节点通过 oplog 同步数据变更。 如果 primary 节点在成功写入数据后就宕机了，但是数据还没有被其他 secondary 节点同步。此时后台会重新选举一个正常的 secondary节点为新 primary 节点，但是这个新 primary 节点不包含最新写入的数据。而原 primary 节点在修复完成并重新加入到副本集之后会成为 secondary 节点，之前最新写入的数据会进行 rollback。 为了避免 primary 节点意外宕机导致部分数据被回滚的情况，用户可以指定 write concern 设置写入级别，指定数据成功复制到多少个节点之后再返回。 Write concern 指定的格式如下： { w: , j: , wtimeout: } 其中 w 指定了数据成功复制到多少个 mongod 节点之后再返回结果给客户端（包含 primary 节点自己），常用的配置包括： 数字。比如 0、1 等。 "majority"。服务端会根据副本集当前有投票权的节点个数自动计算大多数节点的个数，比如 3 个 mongod 节点的副本集，每个 mongod 节点默认都有投票权限，则 "majority" 个数为 2。 参数 j 表示是否后台写完 journal 再返回成功，可以指定为 true 或者 false。如果 w 指定了 “majority”，则默认 j 为 true。 wtimeout 表示操作的执行超时，以毫秒为单位，在 w 大于 1 时生效。 对于 3 副本的节点，建议 w 指定为 "majority"，并根据业务的实际需求指定 wtimeout。这样可以避免主节点在意外宕机后出现的部分数据丢失，通过能兼顾较好的可用性。使用示例如下： db.coll.insert({a:1}, {writeConcern: {w: "majority", wtimeout: 1000}})

本章节为您介绍风险监测的相关内容。 您在数据源管理页面新增数据源后，将自动生成同名的风险检测任务。风险检测主要针对包含数据库的数据源中的漏洞风险、配置基线风险、弱口令风险以及敏感数据。 风险监测结果概况 可视化报表 可视化图表直观展示了数据源中存在的漏洞、配置基线、弱口令风险数，并分别指出风险数最多的前5项数据源。点击数据源名称，可以跳转至对应的风险检测详情界面。 风险数量统计基于所有已完成风险扫描任务的数据源，不包括扫描失败的任务。当未成功扫描到特定类型的风险时，对应图表区域显示“暂无数据”。 报表导出 1.登录数据分类分级实例。 2.在左侧导航栏选择“安全评估 > 风险监测”，进入“风险监测”页面。 3.单击页面右上角的“导出”即可导出报表。 风险监测任务管理 新增数据源后，本页面将自动生成同名的风险检测任务。 当数据源被删除时，对应的风险检测任务也将自动删除。 风险监测任务列表 任务列表的展示字段包括：任务名称、数据源名称、数据源主机、风险评分、风险数、状态、更新时间。 风险评分：指在对数据源进行扫描后，基于漏洞风险、基线风险、弱口令以及数据源的分类分级结果综合计算后得出的分数；数据源的分类分级结果会影响其风险评分，具体来说，分类分级后，数据源中的敏感表、敏感字段越多，其风险评分就越高； 风险数：漏洞、基线、弱口令等三类漏洞的数量； 状态：分为已完成、扫描中、失败、待扫描。 列表默认按照风险评分降序排序，您可以单击表头的“风险评分”和“更新时间”，使表格切换为按该列降序或升序排序。

操作 说明 添加指标图表到仪表盘 单击“添加到仪表盘”，可将该指标图表添加到仪表盘中。 为指标添加阈值规则 单击“添加到阈值规则”，设置阈值规则参数，单击“添加”。 导出监控报告 单击“导出报告”，可将该指标图表以CSV格式导出，以便进行本地存储及进一步分析。 null：默认设置，断点处使用空值表示。 当指标图表出现断点时，AOM默认使用null（即空值）表示断点。当您需要使用指标图表做汇报或展示时，出现断点的指标图表不太美观，您可通过插值为0的方式，对缺失的指标数据进行断点插值，进而规避掉断点。 插值方式您可以选择null、0。 null：默认设置，断点处使用空值表示。 0 ：断点处使用0表示。 说明 指标图表可能会出现多处断点，当出现多处断点时，以从左往右的顺序对断点分别进行插值，下面以首个断点为例介绍平均值的计算方法，其他断点平均值计算方法和首个断点类似。 如果首个断点为指标图表上的第一个点，则断点处值为从其后一个点开始往右数起的第一个有效数据。 例如，指标图表上有a、b、c、d、e五个点，其中anull、bnull、cnull、dnull、e5，则首个断点a处的值为5。 如果首个断点为指标图表中间的某一个点，则分为以下两种场景： 场景一：如果其前一个点为有效数据，其后一个点也为有效数据，则断点处值为其前一个点和后一个点的平均值。 例如，指标图表上有a、b、c、d、e五个点，其中a1、bnull、c3、dnull、e5，则首个断点b处的值为（a+c）/2（1+3）/22。 场景二：如果其前一个点为有效数据，其后一个点为空值，则断点处值为其前一个点和从其后一个点开始往右数起的第一个有效数据的平均值。 例如，指标图表上有a、b、c、d、e五个点，其中a1、bnull、cnull、dnull、e5，则第一个断点b处的值为（a+e）/2（1+5）/23，因为是以从左往右顺序分别进行插值，所以第二个断点c处的值为（b+e）/2（3+5）/24，第三个断点d处的值为（c+e）/2（4+5）/24.5。 如果首个断点为指标图表上的最后一个点，则断点处值为其前一个点的值。 例如，指标图表上有a、b、c、d、e五个点，其中a1、b2、c3、d4、enull，则首个断点e处的值为4。 如果指标图表上所有点均为断点，则使用average插值方式插值后，所有断点处的值还是null。 例如，指标图表上有a、b、c、d、e五个点，其中anull、bnull、cnull、dnull、enull，则所有断点处的值均为null。

资源管理功能 DWS的工作负载负载管理根据系统资源管控类型可分为： 计算资源管理：主要由资源池功能实现，对计算资源进行隔离和限制，防止异常SQL查询导致集群级异常，包括：并发管理、内存管理、CPU管理以及异常规则。详情请参见 资源池。 存储空间管理：从用户和schema两方面实现对存储空间的管理，防止磁盘满和数据库只读，详细请参见 空间管理。 资源管理计划：按计划进行资源管理自动配置，应对复杂多变的负载场景，实现更为灵活的资源管理，详细请参见 资源管理计划阶段。 DWS的资源管理根据管控时机可分为： 运行前管理 查询运行前，对查询进行运行前管理，如果资源充足则查询可以运行，否则查询需要排队，等待其他查询释放资源后才能运行。运行前管理包含并发管理和运行前 内存管理 。 运行中管理 查询执行过程中，对查询使用资源进行管控，防止低质量SQL导致集群异常。运行中管理包含运行中内存管理、CPU 管理、空间管理和异常规则 。 简单查询和复杂查询 DWS提供了精细化的资源管理功能，在查询进行资源管理前，根据查询预期执行时间和资源消耗，将查询划分为执行时间长、资源消耗多的复杂查询和执行时间短、资源消耗少的简单查询。简单查询和复杂查询的划分和资源消耗相关，因此根据估算内存对查询进行划分： 简单查询：估算内存小于32MB。 复杂查询：估算内存大于等于32MB。 混合负载场景下，复杂查询可能会长时间占用大量资源，虽然简单查询执行时间短、消耗资源少，但是因为资源耗尽，简单查询不得不在队列中等待复杂查询执行完成。为提升执行效率、提高系统吞吐量，DWS的“短查询加速”功能，实现对简单查询的单独管理。 开启短查询加速后，简单查询与复杂查询分开管理，简单查询无需与复杂查询竞争资源。 关闭短查询加速后，简单查询与复杂查询执行相同的工作负载管理。 虽然单个简单作业资源消耗少，但是大量简单作业并发运行还是会占用大量资源，因此短查询加速开启情况下，需要对简单查询进行并发管理；资源管理可能会影响查询性能，影响系统吞吐量，因此简单查询不进行资源管理，异常规则也不生效。 说明 基于估算内存的查询划分一方面依赖估算内存的准确性，另一方面查询执行时间和CPU消耗可能与内存消耗不成正比，因此对于性能不敏感、业务明确的资源池可以通过关闭短查询加速实现对简单作业的资源管理和异常处理。

工具 描述 管理控制台 管理控制台以网页的形式为用户提供最简单且易上手的使用方式。通过管理控制台，用户可以使用直观的界面进行相应的操作。 XstorBrowser 本工具支持用户通过可视化界面进行操作。具体可参考： SDK SDK是对媒体存储提供的REST API进行的封装，用户直接调用SDK提供的接口函数进行使用。 API 对象存储提供REST形式的访问接口，用户可以直接调用相应接口完成操作。

本文介绍如何实现同地域跨AZ挂载文件系统。 目录 操作场景 前提条件 操作步骤 操作场景 针对企业而言，业务上云越来越关注服务的稳定和连续性，海量文件通过支持同地域跨AZ挂载文件系统，实现业务的服务高可用，降低不可抗力因素对服务提供造成的影响。通过为文件系统添加不同的VPC，即可将文件系统挂载至不同可用区的云主机上，实现跨AZ访问。 前提条件 已有1个海量文件系统。 在同一个地域已创建2个不同的VPC。 在同一个地域不同的可用区已有2台云主机，分别归属于以上2个VPC。 操作步骤 1. 登录天翼云控制中心，在管理控制台左上角选择地域。 2. 选择“计算>弹性云主机”，进入弹性云主机控制台页面，找到即将执行挂载操作的云主机。 3. 以root用户登录该弹性云主机，登录方法参考登录Linux弹性云主机弹性云主机快速入门。 注意 文件存储的服务端口为：111、139、2049、20048、445、11002、11003、10141，设置安全组时不要禁止，以防无法访问文件服务。 4. 将文件系统分别挂载至两台不同可用区云主机，具体操作方法请参考挂载NFS文件系统到弹性云主机(Linux)。 5. 挂载成功后，可以在Linux 云主机上访问文件系统，执行读取或写入操作。您可以把文件系统当作一个普通的目录来访问和使用。依次执行如下命令在两个文件系统中创建文件、文件夹。 6. 依次执行如下命令读取文件内容。 plaintext cat /mnt/localpath/file2 cat /mnt/azpath/file2 7. 依次执行如下命令删除文件。