本章节主要介绍翼MR Manager的新增配置组的操作。 操作场景 用户可以根据不同的分组标准，对集群服务中的主机进行分组，一个配置分组下的主机共享一套配置。 操作步骤 1. 登录翼MR管理控制台。 2. 单击“我的集群”，单击指定的集群名称，进入集群信息页面。 3. 单击“翼MR Manager”tab，单击“前往翼MR Manager”。 4. 进入到翼MR Manager以后，单击菜单“运维与配置 > 配置管理”。 5. 查询条件选择指定集群服务。 6. 单击“新增配置组”，进入新增配置组页面。根据需要选择分组方式，选择主机，单击右下角“保存”按钮即可。如图所示： 注意 分组方式为：全部、按组件角色、按实例分组、按主机配置时，配置组名称默认且不可改。 分组方式为：单个主机时，需要选择要分组的主机，配置组名称为所选主机的名称且不可改。 分组方式为：自定义时，需要选择分组的主机，配置组名称可以自定义但不能与其他配置组名称相同。

在批量创建多台物理机时，实例名称和主机名称默认会自动增加0001、0002.....后缀。如果您希望按照自定义规范对实例名称/主机名称进行排序、分类，我们提供指定模式串命名功能。 当您需要购买 n 个实例，并希望生成类似为 “PM+序号” 的实例名称/主机名称时（即实例名称/主机名称为 PM、PM0001、PM0002 等），那么您在命名阶段不用指定模式串，实例名称/主机名称会默认按照后缀数字自动升序。 当您需要创建 n 个实例，并指定实例名称/主机名称带有序号且序号从 x 开始递增时，您可通过指定模式串命名实现。 适用范围 本文档适用于物理机创建场景，设置实例名称和设置主机名称。 操作步骤 说明 以下操作步骤以设置实例名称为例，主机名称的配置逻辑同实例名称保持一致。 后缀数字自动升序 批量创建，默认将批量购买的实例设置为前缀相同，仅序号递增的实例名称。 以下操作以您购买了3台实例，并希望生成的实例名称为 “PM+序号”（即实例名称为 PM、PM0001、PM0002 ）为例。 1. 参考创建指南购买3台实例，并在【基础配置页】中以【前缀+序号】的命名规则填写实例名称，即将实例名称填写为PM。如下图所示： 2. 根据页面提示逐步操作，并完成支付。 3. 实例完成开通后，可以在物理机列表/物理机详情页中查看实例信息。按照本文示例，生成的实例名分别为PM、PM0001、PM0002。

Pod主机名设置 如果我们想要固定容器的hostname，那么可以设置Pod主机名 设置了Pod主机名后，这个Pod里的所有容器的hostname都会变成我们设定的这个值 通过在master节点上执行命令kubectl exec hostname可以查看容器的hostname 主机网络 选择使用主机网络，那么pod中运行的应用程序可以直接看到宿主主机的网络接口 使用主机网络，Pod IP和节点IP将会一样 。 如果不加上dnsPolicy:ClusterFirstWithHostNet ，pod默认使用所在宿主主机使用的DNS，这样也会导致容器内不能通过service name 访问k8s集群中其他POD。 一般情况下，请在使用主机网络之前优先考虑使用NodePort。 升级方式与升级策略 快速升级：选择快速升级时，每次全量替换升级Deployment的时候，会删除所有已存在的pod，重新创建新的； 滚动升级：选择滚动升级时，每次全量替换升级Deployment的时候，会采取逐步替换的策略，等新创建出来的Pod处于running状态之后才会销毁旧的Pod，参数详解： maxSurge：升级过程中最多可以比原先设置多出的POD数量，如maxSurage1，replicas5，则表示k8s会先启动1一个新的Pod后才删掉一个旧的POD，整个升级过程中最多会有5+1个POD maxUnavaible: 升级过程中最多有多少个POD处于无法提供服务的状态，当maxSurge不为0时，该值也不能为0，例如：maxUnavaible1，则表示Deployment整个升级过程中最多会有1个POD处于无法服务的状态

本小节介绍计费概述。 通过阅读本文，您可以快速了解主机安全服务（Host Security Service，HSS）的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 主机安全服务提供包年/包月、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。包年/包月是一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算，因此在购买之前，您必须确保帐户余额充足。按需计费是一种后付费模式，即先使用再付费，按照主机安全服务实际使用时长计费。 计费项 主机安全服务的计费项为配额版本费用。 续费 包年/包月主机安全服务在到期后会影响主机防护效果。如果您想继续使用主机安全服务，需要在规定的时间内为主机安全服务进行续费，否则主机防护配置等数据可能会丢失。续费包括手动续费和自动续费两种方式，您可以根据需求选择。了解更多关于续费的信息，请参见续费。 欠费 欠费后，可以查看欠费详情。为防止相关资源不被停止或者释放，请及时进行充值，帐号将进入欠费状态，需要在约定时间内支付欠款。

本文主要介绍CCE发布Kubernetes 1.25版本说明。 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证。本文介绍CCE发布Kubernetes 1.25版本所做的变更说明。 版本升级说明 CCE针对Kubernetes 1.25版本提供了全链路的组件优化和升级。 表 核心组件及说明 集群类型 核心组件 版本号 升级注意事项 :::: CCE集群 Kubernetes 1.25 无 CCE集群 Docker CentOS：18.9.0 Ubuntu：18.09.9 无 CCE集群 Containerd 1.4.1 无 CCE集群 操作系统 CentOS Linux release 7.6 无 CCE集群 操作系统 Ubuntu 18.04 server 64bit 无 资源变更与弃用 CCE 1.25变更说明 CCE v1.25集群的节点均默认采用Containerd容器引擎。 社区1.25 ReleaseNotes 清理iptables链的所有权 Kubernetes通常创建iptables链来确保这些网络数据包到达，这些iptables链及其名称属于Kubernetes内部实现的细节，仅供内部使用场景，目前有些组件依赖于这些内部实现细节，Kubernetes总体上不希望支持某些工具依赖这些内部实现细节。 在Kubernetes 1.25版本后，Kubelet通过IPTablesCleanup特性门控分阶段完成迁移，是为了不在NAT表中创建iptables链，例如KUBEMARKDROP、KUBEMARKMASQ、KUBEPOSTROUTING。 存储驱动的弃用和移除，移除云服务厂商的intree卷驱动。 社区1.24 ReleaseNotes 在Kubernetes 1.24版本后，Service.Spec.LoadBalancerIP被弃用，因为它无法用于双栈协议。请使用自定义annotation。 在Kubernetes 1.24版本后，kubeapiserver移除参数address、insecurebindaddress、port、insecureport0。 在Kubernetes 1.24版本后，kubecontrollermanager和kubescheduler移除启动参数port0和address。 在Kubernetes 1.24版本后，kubeapiserver auditlogversion和auditwebhookversion仅支持audit.k8s.io/v1，Kubernetes 1.24移除audit.k8s.io/v1[alphabeta]1，只能使用audit.k8s.io/v1。 在Kubernetes 1.24版本后，kubelet移除启动参数networkplugin，仅当容器运行环境设置为Docker时，此特定于Docker的参数才有效，并会随着Dockershim一起删除。 在Kubernetes 1.24版本后，动态日志清理功能已经被废弃，并在Kubernetes 1.24版本移除。该功能引入了一个日志过滤器，可以应用于所有Kubernetes系统组件的日志，以防止各种类型的敏感信息通过日志泄漏。此功能可能导致日志阻塞，所以废弃。 VolumeSnapshot v1beta1 CRD在Kubernetes 1.20版本中被废弃，在Kubernetes 1.24版本中移除，需改用v1版本。 在Kubernetes 1.24版本后，移除自1.11版本就废弃的service annotation tolerateunreadyendpoints，使用Service.spec.publishNotReadyAddresses代替。 在Kubernetes 1.24版本后，废弃metadata.clusterName字段，并将在下一个版本中删除。 Kubernetes 1.24及以后的版本，去除了kubeproxy监听NodePort的逻辑，在NodePort与内核net.ipv4.iplocalportrange范围有冲突的情况下，可能会导致偶发的TCP无法连接的情况，导致健康检查失败、业务异常等问题。升级前，请确保集群没有NodePort端口与任意节点net.ipv4.iplocalportrange范围存在冲突。

本页介绍天翼云TeleDB数据库存储以及备份介质故障处理应急预案。 故障定位 存储以及备份介质发生故障。 故障影响 可能对业务造成影响。 处理步骤 存储组成为冗余的两个控制器，两个冗余电源，所有的LUN都通过两条链路连接到主机，这样保证了一条链路断开时不影数据的访问。同时主机上安装多路径软件进行数据的负载均衡以及路径的冗余。数据资源组的数据同时通过备份网络在每天晚上通过备份软件备份，起到数据备份的双重保障功能。 存储设备出现故障情况下的应急措施如下： 1. 如果其中一个控制器出现问题，主机会通过另外一个控制器访问资源。可以随时在线更换控制器。 2. 如果是其中一个电源有问题，那么不会影身到存储的正常运行，可以及时在线更换电源排除故障。 3. 对于是硬盘故障，根据硬盘的具体报错信息在线更换硬盘。如果是对应的一个raid组中2块硬盘同时损坏资源不能正常访问，那么就需要停止主机的数据库，然后重新建立raid资源，利用备份软件对备份数据进行数据恢复操作。 4. 如果不能在短时间恢复故障系统时，将联系公司备件保障中心提供不低于故障系统的备机运到现场，替换故障存储，恢复数据备份，主要有如下步骤： 1. 连接新存储到主机和备机上，划分存储资源，绑定到主机上，识别到存储资源。 2. 恢复数据。 3. 主机和备机启动双机软件，启动数据库，启动应用即可。 5. 数据库恢复正常后通知业务部门。 6. 由项目经理对问题进行总结，事后汇报情况处理记录。

本文为您介绍如何在GPU云主机上进行ViT模型训练，完成CV领域中图像分类任务。 背景信息 ViT全称Vision Transformer，该模型是在2020年由 Alexey Dosovitskiy 等人提出，将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一次将Transformer应用在视觉任务，但模型结构效果好，可扩展性强，成为了Transformer在CV领域应用的里程碑。模型示意图如下： 实例环境如下表所示。 实例类型 pi2.2xlarge.4 所在地域 上海7 系统盘 40GB 数据盘 10GB 操作系统 Ubuntu 18.04.5 LTS 公网弹性IP带宽 5Mbps 操作步骤 1. 配置PyTorch开发环境。 a. 安装NVIDIA GPU驱动、CUDA和CUDNN组件。 执行以下命令，安装NVIDIA显卡驱动。 apt install tar gcc g++ make buildessential chmod +x NVIDIALinuxx8664515.65.01.run ./NVIDIALinuxx8664515.65.01.run noopenglfiles 安装完成后执行nvidiasmi命令，查看是否安装成功。 ./cuda11.7.0515.43.04linux.run tar xJvf cudnnlinuxx86648.5.0.96cuda11archive.tar.xz cd cudnnlinuxx86648.5.0.96cuda11archive sudo cp include/ /usr/local/cuda11.7/include/ sudo cp lib/ /usr/local/cuda11.7/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda11.7/include/cudnn sudo chmod a+r /usr/local/cuda11.7/lib64/libcudnn b. 配置conda环境。 依次执行以下命令，配置conda 环境。 wget c chmod +x Miniconda3py394.12.0Linuxx8664.sh ./Miniconda3py394.12.0Linuxx8664.sh c. 编辑~/.condarc 文件，加入下图配置信息，将 conda 的软件源替换为清华源。 channels: defaults showchannelurls: true defaultchannels: customchannels: condaforge: msys2: bioconda: menpo: pytorch: pytorchlts: simpleitk: deepmodeling: 详情请参见：清华大学开源软件镜像站 执行conda info，确认软件源已替换。 d. 执行以下命令替换pip源为清华源。 pip config set global.indexurl e. 安装Pytorch组件。 执行以下命令，安装 PyTorch。 pip install torch1.13.1+cu117 torchvision0.14.1+cu117 torchaudio0.13.1 extraindexurl 依次执行以下命令，查看PyTorch 是否安装成功。 2. 实验数据。 CIFAR10（Canadian Institute for Advanced Research10）是一个常用的计算机视觉数据集，用于图像分类任务。它由60000个32x32彩色图像组成，这些图像均来自于10个不同的类别，每个类别包含6000个图像。数据集被分为两个部分：训练集和测试集，其中训练集包含50000个图像，测试集包含10000个图像。CIFAR10数据集中的图像涵盖了广泛的对象类别，包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个图像都有一个标签，表示它所属的类别。这个数据集被广泛用于计算机视觉领域的算法开发、模型训练和性能评估。 3. 使用ColossalAIExamples模型训练。 本文在分布式训练框架 ColossalAI 的基础上进行模型训练和开发。ColossalAI 提供了一组便捷的接口，通过这组接口能方便地实现数据并行、模型并行、流水线并行或者混合并行。 a. 安装ColossalAI和其他组件。 pip install colossalai timm titans b. ViT示例模型训练。 git clone cd ColossalAIExamples/image/visiontransformer/dataparallel 由于单卡T4显存有限，修改config.py文件，将BATCHSIZE设置为32。执行以下命令启动训练： colossalai run nprocpernode 1 trainwithcifar10.py config config.py 模型运行过程如下图所示：

本小节介绍Agent。 Agent是企业主机安全（Host Security Service, HSS）提供的Agent，用于执行检测任务，全量扫描主机/容器；实时监测主机/容器的安全状态，并将收集的主机/容器信息上报给云端防护中心。 Agent的作用 每日凌晨定时执行检测任务，全量扫描主机/容器；实时监测主机/容器的安全状态；并将收集的主机/容器信息上报给云端防护中心。 根据您配置的安全策略，阻止攻击者对主机/容器的攻击行为。 说明 如果未安装Agent或Agent状态异常，您将无法使用企业主机安全服务。 网页防篡改与主机安全共用同一个Agent，您只需在同一主机安装一次。 Linux Agent相关进程 Agent进程运行账号：root。 Agent包含以下进程： Agent进程名称 进程功能 进程所在路径 hostguard 该进程用于系统的各项安全检测与防护、Agent进程的守护和监控。 /usr/local/hostguard/bin/hostguard upgrade 该进程用于Agent版本的升级。 /usr/local/hostguard/bin/upgrade Windows Agent相关进程 Agent进程运行账号：system。 Agent包含以下进程： Agent进程名称 进程功能 进程所在路径 HostGuard.exe 该进程用于系统的各项安全检测与防护。 C:Program Files (x86)HostGuardHostGuard.exe HostWatch.exe 该进程用于Agent进程的守护和监控。 C:Program Files (x86)HostGuardHostWatch.exe upgrade.exe 该进程用于Agent升级。 C:Program Files (x86)HostGuardupgrade.exe

本页介绍天翼云TeleDB数据库术语表。 集群（Cluster）： 是由多台物理服务器（如果为虚拟机也视为物理服务器）组成的一个系统，他们通过网络互联，并作为一个整体来提供一系列服务。集群是物理资源的集合。 实例（instance） ：特指用户可以存取（一系列关联）数据对象的资源集合；即包括一套GTM/CN/DN的逻辑集合。实例是逻辑资源集合。 运维管理控制系统（OSSOperation and Maintenance Service）： 简称管控 数据库 ：称呼软件主体时是数据库； 库： 称呼create database的database为库；有时候语境原因，数据库可能替代库，请注意。 分表（Distributed）： 这里借用的DRDS概念，即在将一张逻辑上的表拆分到多个物理或逻辑独立的分片（sharding）上，使得数据“物理”分散的一种方案。与之对应的是分表键（Distributed key）。 分片（sharding） ：数据拆分的逻辑最小区块，与之对应的是分片键（shard key）。 注意： 基于上述定义可知，Distributed在逻辑上略等于sharding，一种是从表物理分布形式称呼，一种是从表的逻辑分布形式称呼。 分区(partition)： 大表的数据分成称为分区的许多小的子集，分区是一种在单机数据库中特有的方案，不应与分表、分片的意义重合。 逻辑表，表： 一个逻辑上统一的表，就create table语法创建的表，他可以是分表，单表。 注意： 在部分分布式数据库中，还有region（区）的概率，但这个region与公有云的物理位置地区region重复，原则上我们不使用区（region）或分区这个词。如确实需要描述，应先声明其中文： 逻辑分片（region）： 基于某一种分布式规则，负责维护集群的一段（逻辑上不再拆分）的连续数据区域。有一些分布式数据库是基于文件大小进行分区，有些着采用数据的属性（如字段区域、hash规则）等区域。 普通表、单表： 就create table语法创建的表，这里借用的DRDS概念，即仅在一个物理或逻辑的分片上存储的表。也就是传统单机数据库的表。 逻辑表【≥】分表【≥】分片【≥】分区。 广播表、复制表： 这里借用的DRDS概念，即在每个物理或逻辑的分片存放有相同表，并基于某种机制（通常是分布式事务）同时更新。 节点组（node group） ：通常是指物理上的一组节点，在teledb中，特指基于node group语法组成的节点。 一组DN节点： 默认情况下也指是基于主从架构则为一主多从结构的DN节点，请注意术语区别节点组功能。 节点（node）： 网络中，物理或逻辑上的一个实体。 逻辑节点： 是指这个实体是逻辑上独立的。通常是指CN或者DN的一个进程的集合就是一个逻辑节点。 物理节点： 是指这个实例是物理上独立的。通常是指一台独立的服务器（虚拟机）。由于当前虚拟化（含cgroup）技术，一台物理节点上可能存在多个逻辑节点。 注意： 一个节点组上可能承载一个或多个分片，但一个分片不能被多个节点组再进行拆分。 事务、普通事务、单机事务： 一个具有ACID特性的系列操作，通常一个事务有唯一的事务ID。若未特殊指明，事务通常是指单机事务或单机事务与分布式事务的统称。 分布式事务（distributed transaction）： 是指在分布式数据库上执行的，需要多个物理或逻辑上不同的数据协同的具有ACID特性的操作集合。在实际情况下，分布式事务可能被拆分为多个 子事务 。 只读节点【替换原来只读平面】 ，如果是CN节点只读，就称为 只读CN节点 。 读写节点【替换原来的读写平面】 主DN、主CN（主节点） ：即DN的负责读写的主节点 备DN、备CN（备节点） ：即DN负责同步数据，参与高可用切换（但不参与写）的节点。在mysql中，也称为 从节点 ，这里与备与从等义。 只读实例 ：是指参与数据同步但不参与高可用切换的逻辑上的节点组合（在读扩展场景较常见的概念） 灾备实例 ：是指参与数据同步，但参与主备之间高可用切换，但参与在主机房灾难情况下，切换过来的的逻辑上的节点组合（在异地容灾能力常见的概念） 注意 除非某个只读节点或灾备节点与主节点共享同一套GTM，否则均称为只读实例和灾备实例称为XX实例。例如，备DN若开启只读能力，可以叫做只读节点。 利用率（Utilization rate） ：是指有效利用资源（人力、物力、财力等）的百分比。它通常用于衡量资源的有效利用程度，反映在一定条件下，资源的投入与产出的比例关系。例如，办公区域的利用率、机器设备的利用率等。 使用率（Usage rate） ：是指使用资源的程度或频率。它通常用于衡量在一段时间内，资源被使用的次数或时间。例如，图书馆的使用率、健身房的使用率等。 占用率（Occupancy rate） ：是指占用资源的人或事物所占的比例。它通常用于衡量在一定时间内，资源被占用的程度。例如，房屋的占用率、车位的占用率等。 如上，一般说百分比的%就叫：CPU利用率、内存利用率，一般是长期占用的比例的%磁盘占用率，次/分这种单位的，就是使用率。 热备（在线备份） 在数据库运行时直接备份，即备份时对数据库操作没有任何影响的备份。 温备（在数据库运行时加全局读锁备份） 保证了备份数据的一致性，但对性能有影响。在当前技术下，热备和温备通常等意，原则上不称呼温备。 冷备（离线备份） 在数据库停止时进行备份。 全量备份（Full Backup） ：也称为完全备份，指对某个指定时间点的所有数据和对应的结构进行一个完全的备份。 增量备份（Incremental Backup） ：在上一次全备份或上一次增量备份后，以后每次的备份只需备份与前一次相比增加或者被修改的文件。 差异备份（Differential Backup）： 与增量备份类似，差异备份是备份的是自上一次完整备份以来的所有更改数据，而不是自上一次备份以来的所有更改。（通常不使用差异备份这个词）。 日志备份： 单独对数据库日志进行的一种备份。日志备份与增量备份主要是备份文件的差异，一个是log的集合；一个是文件系统文件的集合；但有些技术实现的时候可能重复。 区域Region ：是指地理的物理位置。 可用区（Availability zone，AZ） ：可用区是指在某一地域内，具有独立电力和网络的物理区域。同一可用区内实例之间的网络延时更小。 数据中心（Data Center，简称DC） 是指一种拥有完善的设备（包括高速互联网接入带宽、高性能局域网络、安全可靠的机房环境等）、专业化的管理、完善的应用服务平台。 机房： 存放相关互联网设备的一个房间 机架： 存放相关互联网设备的一个架子 宿主机、母机： 因为有虚拟化概念，所以宿主机、母机特指软件安装所在的物理服务器。 国密： 指符合中国国家标准的商用密码算法；通常简写为SM。 GTM： 全局事务管理器(Global Transaction Manager)（简称GTM），负责管理集群事务信息，同时管理集群的全局对象，比如序列等。 Coordinator ：协调节点（简称CN），对外提供接口，负责数据的分发和查询规划，多个节点位置对等，每个节点都提供相同的数据库视图；在功能上CN上只存储系统的全局元数据，并不存储实际的业务数据。 Datanode： 数据节点（简称DN），处理存储本节点相关的元数据，每个节点还存储业务数据的分片。在功能上，DN节点负责完成执行协调节点分发的执行请求。 MPP： 大规模并行处理（Massively Parallel Processing） OLAP： 联机分析处理（OnLine Analytical Processing） OLTP ：联机事务处理（Online Transaction Processing） HTAP： 混合事务/ 分析处理（Hybrid Transactional/Analytical Processing 行存： 数据按照逻辑顺序相同的方式来来进行文件存储，一行中的所有列数据按照顺序存储在物理磁盘上，这种格式的好处很明显，如果同时访问一行中的多列数据时，一般只需要一次磁盘IO，比较适合OLTP类型的负载。 列存： 表中的每列数据存储为一个独立的磁盘文件，比如例子中，“姓名”，“部门”，“薪酬”，“家庭信息”每列中的数据都为一个独立的数据文件，这中格式在一次需要访问表中少数列时相比行存能够节省大量的磁盘IO，在聚合类场景下尤其高效，因此多用在OLAP类系统中。 share nothing： 各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等，不共享资源的集群架构 Shard map： 存储在CN/DN节点中的记录数据块与shard之间映射关系的位图。 Xlog：TeleDB数据库中DN节点的WAL日志文件。 三权分立： 把传统数据库系统DBA的角色分解为三个相互独立的角色，安全管理员，审计管理员，数据管理员，这个三个角色之间相互制约，消除出系统中的超级权限，从系统角色设计上了解决了数据安全问题 列级加密： 针对指定列做单独的加密操作 文件加密： 以数据库内部标准块block为加密计算的最小单位 透明数据脱敏： 在用户无感知的情况下，对非授权用户返回被脱敏的数据。其中，无感知是指用户使用的查询操作变化，也无需增加额外的运算操作；非授权用户的解释为，以访问表为例，用户具备该表的查询权限，但需要限制对某些字段真实值的获得；脱敏是指通过某种运算法则，在真实数据返回给访问终端前，按照既定规则，将原始数据映射到另一种形式（可以支持多种变化），该映射规则对查询用户不可见，且转换后的形式不能做逆向操作（即转换为原始数据） 数据倾斜： 分布式系统中，数据集中存储在某些DN节点组中，而另外一些DN节点组数据较少，导致性能、容量在分布式系统中分布不均衡。 冷热分离： 对热数据和冷数据采用不同的存储设备，就可以大大降低业务的使用成本。 在线扩容： 通过先搬迁存量数据，再搬迁增量数据最后选择合适的时机切换路由的方式来扩容实例，将实例扩容对业务的影响降低在毫秒级。 灾难disaster、故障： 由于人为或自然的原因，造成信息系统严重故障、瘫痪或其数据严重受损，使信息系统支持的业务功能停顿或服务水平达到不可接受的程度，并持续特定时间的突发性事件。 灾难恢复disaster recovery、故障恢复： 为了将信息系统从灾难造成的不可运行状态或不可接受状态恢复到可正常运行状态，并将其支持的业务功能从灾难造成的不正常状态恢复到可接受的状态而设计的活动和流程。 灾难恢复能力disaster recovery capability、故障恢复能力 ：在灾难发生后利用灾难恢复资源和灾难恢复预案及时恢复和继续运作的能力。 灾难恢复预案disaster recovery plan： 定义信息系统灾难恢复过程中所需的任务、行动、数据和资源的文件。用于指导相关人员在预定的灾难恢复目标内恢复信息系统支撑的关键业务功能。 风险分析risk analysis： 确定影响信息系统正常运行的风险，评估对单位业务运营至关重要的功能，定义降低潜在危险控制手段的流程。 注：风险分析经常涉及对特殊事件发生可能性的评估。 业务影响分析business impact analysis： 分析业务功能及其相关信息系统资源，评估特定灾难对各业务功能的影响，确定信息系统可接受的RTO和RPO目标。 业务连续性business continuity： 在中断事件发生后，组织在预先确定的可接受的水平上连续交付产品或提供服务的能力。 恢复时间目标recovery time objective；RTO： 灾难发生后，信息系统从停顿到必须恢复的时间要求。 恢复点目标recovery point objective；RPO： 灾难发生后，数据必须恢复到的时间点要求。 系统可用性system availability： 在要求的外部资源得到保证的前提下，分布式事务数据库在规定的条件下和规定的时刻或时间区间内（不包括计划内服务中断时间）处于可执行规定功能状态的能力。 注：一般按允许计划外年服务中断时间、可用程度至少达到“n个九”来衡量。 生产系统production system： 正常情况下支持单位生产运行的信息系统。包括主数据、主数据处理系统和主网络。 生产中心production center： 生产系统所在的数据中心。 同城数据中心data center in the same city： 能够抵御因供电供水中断、水淹、火灾、网络故障、硬件损毁、交通中断等灾难同时影响的数据中心。 注意 一般情况下与生产中心距离为数十公里以内。 异地数据中心data center in the different city： 能够抵御因战争、洪水、海啸、台风、地震等大范围区域性灾害同时影响的数据中心。 说明 一般情况下与生产中心距离为数百公里以上。 演练exercise ： 基于灾难恢复预案进行的演习。 注意 形式包括桌面演练、模拟演练、实战演练等。 租户（Tenant） ：在云计算中，租户是一个逻辑概念，表示使用系统或计算资源的用户。在公有云平台上注册账户之后，每个人或企业就成为一个租户，云平台会以租户为基本单位来为其分配资源。比如在系统中创建的账户与统计信息，以及在系统中设置的各式数据和用户所设置的客户化应用程序环境等，都属于租户的范围。 用户（User） ：用户是指需要使用云计算服务的个人或组织。是客观存在的主体。 客户（Customer） ：客户是购买云服务的个人或组织，比如公司的雇员或者个人。 账号（Account） ：这可以是在云平台上注册的账户，例如在天翼云、华为云等平台上注册的账户。请注意，本文不区分“账号”与“帐号”，二者等义不做特殊区分。

主机路径(HostPath)挂载 主机路径(HostPath)挂载表示将主机上的路径挂载到指定的容器路径。通常用于：“容器工作负载程序生成的日志文件需要永久保存”或者“需要访问宿主机上Docker引擎内部数据结构的容器工作负载”。 步骤 1 登录CCE控制台。 步骤 2 在创建工作负载时，在“容器配置”中找到“数据存储”，选择“本地存储”，单击。 步骤 3 设置添加本地磁盘参数。 表 卷类型选择主机路径挂载 参数 参数说明 :: 存储类型 主机路径(HostPath)。 主机路径 输入主机路径，如/etc/hosts。 说明 请注意“主机路径”不能设置为根目录“/”，否则将导致挂载失败。挂载路径一般设置为： /opt/xxxx（但不能为/opt/cloud） /mnt/xxxx（但不能为/mnt/paas） /tmp/xxx /var/xxx （但不能为/var/lib、/var/script、/var/paas等关键目录） /xxxx（但不能和系统目录冲突，例如bin、lib、home、root、boot、dev、etc、lost+found、mnt、proc、sbin、srv、tmp、var、media、opt、selinux、sys、usr等） 注意不能设置为/home/paas、/var/paas、/var/lib、/var/script、/mnt/paas、/opt/cloud，否则会导致系统或节点安装失败。 添加容器挂载 配置如下参数： 子路径：请输入子路径，如：tmp。 使用子路径挂载本地磁盘，实现在单一Pod中重复使用同一个Volume。不填写时默认为根。 挂载路径：请输入挂载路径，如：/tmp。 数据存储挂载到容器上的路径。请不要挂载在系统目录下，如“/ ”、“/var/run”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 注意 挂载高危目录的情况下 ，建议使用低权限帐号启动，否则可能会造成宿主机高危文件被破坏。 权限： 只读：只能读容器路径中的数据卷。 读写：可修改容器路径中的数据卷，容器迁移时新写入的数据不会随之迁移，会造成数据丢失。 单击“添加容器挂载”可增加多条设置，单击“确定”完成配置。

本文介绍了：云容器引擎发布Kubernetes 1.27版本说明。 社区 Kubernetes 版本主要变更 Kubernetes 1.27 Changelog 1. Pod 拓扑分布中的最小域数，计算 podTopologySpread 偏差时考虑污点/容忍度、滚动升级后关注 Pod 拓扑分布等特性升级至 Beta。 2. ReadWriteOncePod 功能升级为 Beta版。 3. 支持使用 Kubelet API 查询节点日志，可以查看节点上运行的服务的日志。 4. 服务器端字段校验和 OpenAPI V3 升级到 GA版，服务器端提供了 kubectl 校验的所有功能，OpenAPI v3提供了插件类型和 CRD 等方面的增强。 5. StatefulSet PVC 自动删除升级到 Beta版，该保留策略允许用户指定删除 StatefulSet 或缩减 StatefulSet的副本时，自动删除或保留从 StatefulSet规约模板生成的 PVC。 6. 加速 Pod启动，该版本通过并行拉取镜像、提高 Kubelet默认API每秒查询限值的方式提高 Pod的启动速度。 更多信息请参考：Kubernetes 1.27 Changelog Kubernetes 1.26 Changelog 1. iptables模式的kubeproxy后端可在大集群中更有效地处理 Service和 Endpoint的变更。 2. CSIMigrationvSphere 提到到 GA并锁定为开启，如果您需要 Windows、XFS或原始块支持，请不要升级到 Kubernetes 1.26版本，直到vSphere CSI 驱动支持当前版本。 3. CPU Manager 正式 GA，该特性支持容器独占 CPU。 4. Device Manager 正式 GA，设备插件框架允许在不修改 Kubernetes的情况下，实现对外部设备的发现、公布和分配。 5. 流量优化，优化内部节点本地流程和EndpointSlice 正式 GA，ProxyTerminateEndpoints 升级到 Beta。 6. Pod 引入 schedulingGates 特性优化 Pod 调度，通过该特性让调度器感知何时可以进行 Pod调度。 7. 支持挂载时将 Pod fsGroup 传递给 CSI驱动程序正式 GA。 8. 节点非体面关闭进入 Beta 阶段，该特性允许 kubelet 检测节点关闭事件，并在关闭之前终止该节点上的 Pod并释放资源。 更多信息请参考：Kubernetes 1.26 Changelog

本小节介绍服务器安全卫士的资产清点分级视图。 功能说明 分级视图，是一种系统化的资产查询视图，通过系统化地分类，展示资产的统计情况，帮助用户快速了解资产总体信息。同时，作为分级视图详情的入口，以结构化的方式，有效地引导用户进行索引查询。 共有12个功能模块，分别为： 主机资产：模块包含所有主机相关信息，包括基本信息、运维信息、代理信息、Bash插件安装信息等； 进程端口：模块包含主机中所有进程，及运行进程的端口相关信息； 系统账号：模块包含主机中所有账号，及用户组相关信息； 硬件配置：模块包含所有主机的硬件配置信息，及硬件消耗情况； 软件应用：模块包含主机中所有软件应用相关信息； Web服务：模块包含主机中所有Web服务相关信息； 数据库：模块包含主机中所有数据库相关信息； Web站点：模块包含主机中所有Web站点相关信息； Web应用：模块包含主机中所有Web应用相关信息； Web应用框架：模块包含主机中所有Web框架相关信息； 安装包和类库：模块包含主机中安装包和Jar包相关信息； 其它：模块包含了一些非核心的资产信息，包括：启动项、计划任务、环境变量、内核变量等。 查看方法 1.通过点击模块及折叠按钮 ，可展开查看具体资产统计信息。 2.点击右上角的 按钮，可以将全部模块的内容展开。 3.展开后，右上角按钮变为 ，点击收起，可以将全部模块的内容收起。 4.点击模块统计数值，即可跳转到对应的”资产详情页面”，查看所有主机中该资产的详细信息。 5.如想仅查看某个主机的资产情况，可以点击”查找主机” 按钮，筛选出该主机后”查看”。 所有主机中的资产信息，每天自动更新一次，如果想获取最新信息，可以点击右上角的”更新数据”按钮，手动触发更新；对于功能中的统计数据，也可以手动触发”更新统计”。 6.在资产详细信息查询中，提供了两种视角（资产视角、主机视角），用户基于不同的统计查询需要，可相互切换。 同时在资产详情页面，用户可以对列表进行操作，得到想要的查询结果。 筛选/搜索区：根据不同需要，对列表内容进行筛选； 更新数据按钮：点击 ，手动触发更新当前资产数据； 全部导出按钮：点击 ，可导出列表中的全部资产数据； 设置显示列按钮：点击 ，通过勾选列名，控制列表中信息的显示/隐藏； 复选框按钮 ：点击复选框，可选中该行数据，进行“导出”等操作。

本章节主要介绍翼MR Manager的集群服务新增配置组的操作。 操作场景 用户可以根据不同的分组标准，对集群服务中的主机进行分组，一个配置分组下的主机共享一套配置。 操作步骤 1. 登录翼MR管理控制台。 2. 单击“我的集群”，单击指定的集群名称，进入集群信息页面。 3. 单击“翼MR Manager”tab，单击“前往翼MR Manager”。 4. 进入到翼MR Manager以后，单击菜单“集群服务”，进入集群服务列表页面。 5. 选择指定集群服务，单击集群服务名称进入集群服务详情页面。 6. 单击“配置管理”tab。 7. 单击“新增配置组”，进入新增配置组页面。 8. 根据需要选择分组方式，选择主机，单击右下角“保存”按钮即可。如图所示： 注意 分组方式为：全部、按组件角色、按实例分组、按主机配置时，配置组名称默认且不可改。 分组方式为：单个主机时，需要选择要分组的主机，配置组名称为所选主机的名称且不可改。 分组方式为：自定义时，需要选择分组的主机，配置组名称可以自定义但不能与其他配置组名称相同。

本文为您介绍实例主机手动创建了teledbx用户导致开通实例失败的问题原因和解决方案。 问题现象 创建实例开通失败。 原因分析 经过查看错误日志，发现其手动创建teledbx用户。由于在开通创建实例时，系统会自动创建teledbx用户，无需手动创建。 解决方案 1. 执行如下命令删除实例主机teledbx用户。 plaintext userdel teledbx 2. 在管控台中选择实例管理 > 工单管理 ，单击所创建实例行所在的操作列的重新施工即可。

本文为您介绍实例主机手动创建了teledbx用户导致开通实例失败的问题原因和解决方案。 问题现象 创建实例开通失败。 原因分析 经过查看错误日志，发现其手动创建teledbx用户。由于在开通创建实例时，系统会自动创建teledbx用户，无需手动创建。 解决方案 1. 执行如下命令删除实例主机teledbx用户。 plaintext userdel teledbx 2. 在管控台中选择实例管理> 工单管理 ，单击所创建实例行所在的操作列的重新施工即可。

本文为您介绍实例主机手动创建了teledbx用户导致开通实例失败的问题原因和解决方案。 问题现象 创建实例开通失败。 原因分析 经过查看错误日志，发现其手动创建teledbx用户。由于在开通创建实例时，系统会自动创建teledbx用户，无需手动创建。 解决方案 1. 执行如下命令删除实例主机teledbx用户。 userdel teledbx 2. 在管控台中选择实例管理> 工单管理 ，单击所创建实例行所在的操作 列的重新施工即可。

本章节主要介绍翼MapReduce服务执行健康检查。 操作场景 该任务指导用户在日常运维中完成集群进行健康检查的工作，以保证集群各项参数、配置以及监控没有异常、能够长时间稳定运行。 说明 系统健康检查的范围包含Manager、服务级别和主机级别的健康检查： Manager关注集群统一管理平台是否提供管理功能。 服务级别关注组件是否能够提供正常的服务。 主机级别关注主机的一系列指标是否正常。 系统健康检查可以包含三方面检查项：各检查对象的“健康状态”、相关的告警和自定义的监控指标，检查结果并不能等同于界面上显示的“健康状态”。 操作步骤 手动执行所有服务的健康检查 1. 单击“服务管理”。 2. 选择“更多 > 启动服务健康检查”，启动服务健康检查。 说明 集群健康检查包含了Manager、服务与主机状态的检查。 在MRS Manager界面，选择“系统设置 > 维护 > 健康检查 > 集群健康检查”，也可以执行集群健康检查。 手动执行健康检查的结果可直接在检查列表左上角单击“导出报告”，选择导出结果。 手动执行单个服务的健康检查 1. 选择“服务管理”，在服务列表中单击服务指定名称。 2. 选择“更多 > 启动服务健康检查”启动指定服务健康检查。 手动执行主机健康检查 1. 单击“主机管理”。 2. 勾选待检查主机前的复选框。 3. 选择“更多 > 启动主机健康检查”启动指定主机健康检查。

本章节主要介绍翼MapReduce的添加资源池操作。 操作场景 在集群中，管理员可从逻辑上对所有Yarn的节点进行分区，使多个NodeManager形成一个Yarn资源池。每个NodeManager只能属于一个资源池。管理员通过FusionInsight Manager添加一个自定义的资源池，并将未加入自定义资源池的主机加入此资源池，便于指定的队列利用这些计算资源。 系统中默认包含了一个名为“default”的资源池，所有未加入用户自定义资源池的NodeManager属于此资源池。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“租户资源 > 资源池”。 3. 单击“添加资源池”。 4. 设置资源池的属性。 “集群”：选择待添加资源池的集群名称。 “名称”：填写资源池的名称。长度为1~50个字符，可包含数字、字母或下划线（ ） ，且不能以下划线 （ ）开头。 “资源标签”：配置资源池的资源标签，包括数字、字母、下划线（ ）或减号（），长度为1~50个字符，且只能以数字或者字母开头。 “资源”：在界面左边可用主机列表中，勾选指定的主机，单击，将选中的主机加入已选主机列表。只支持选择本集群中的主机。资源池中的主机列表可以为空。 说明 根据业务需求，可以通过主机名称、CPU、内存、操作系统和平台类型，筛选需要选取的资源主机。 5. 单击“确定”保存。 完成资源池创建后，管理员可以在资源池的列表中查看资源池的名称、成员、类型。已加入自定义资源池的主机，不再是“default”资源池的成员。

本章节主要介绍翼MapReduce的添加资源池操作。 操作场景 在集群中，管理员可从逻辑上对所有Yarn的节点进行分区，使多个NodeManager形成一个Yarn资源池。每个NodeManager只能属于一个资源池。管理员通过FusionInsight Manager添加一个自定义的资源池，并将未加入自定义资源池的主机加入此资源池，便于指定的队列利用这些计算资源。 系统中默认包含了一个名为“default”的资源池，所有未加入用户自定义资源池的NodeManager属于此资源池。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“租户资源 > 资源池”。 3. 单击“添加资源池”。 4. 设置资源池的属性。 “集群”：选择待添加资源池的集群名称。 “名称”：填写资源池的名称。长度为1~50个字符，可包含数字、字母或下划线（），且不能以下划线（）开头。 “资源标签”：配置资源池的资源标签，包括数字、字母、下划线（）或减号（），长度为1~50个字符，且只能以数字或者字母开头。 “资源”：在界面左边可用主机列表中，勾选指定的主机，单击，将选中的主机加入已选主机列表。只支持选择本集群中的主机。资源池中的主机列表可以为空。 说明 根据业务需求，可以通过主机名称、CPU、内存、操作系统和平台类型，筛选需要选取的资源主机。 5. 单击“确定”保存。 完成资源池创建后，管理员可以在资源池的列表中查看资源池的名称、成员、类型。已加入自定义资源池的主机，不再是“default”资源池的成员。

本章介绍主机迁移服务如何将主机迁移到具体的企业项目下。 背景 主机迁移服务支持将主机迁移到具体的企业项目下。了解企业项目管理，请参见什么是企业项目管理？ 如果您的账号已经开通企业项目，在源端SMSAgent输入AK/SK启动时，Agent会查询有主机迁移权限的企业项目并罗列，供您选择。选择具体的企业项目后，主机迁移服务会将主机迁移到您指定的企业项目中。实现迁移时权限、资源和财务的隔离。 开通并创建企业项目 开通企业项目 请参考如何开通企业项目，申请开通企业项目。 创建企业项目 请参考企业管理快速入门，完成创建用户组“ TestEPS ”、创建IAM用户“ TestEPSUser ”、为用户组“ TestEPS ”添加IAM用户“ TestEPSUser ” 、 创建企业项目“ TestEPSProject ”等操作。 配置权限 请参考权限管理完成权限配置。 迁移实施 1. 安装对应操作系统版本的SMSAgent。 2. 启动SMSAgent，Agent会查询企业项目并罗列，选择您需要迁移到的企业项目。例如：“TestEPSProject”。 3. SMSAgent启动成功后，登录SMS控制台，可以看到企业项目“TestEPSProject”。 4. 后续迁移步骤与“default”企业项目相同，请参考设置迁移目的端，开始服务器复制并启动目的端，进行配置并迁移。

主机漏洞扫描主要包含对应用服务、网络设备、安全设备等相关主机设备的漏扫扫描以及对应主机安全的相关服务和操作系统的漏洞进行扫描。本小节介绍安全专区主机漏洞。 漏洞数据来源 【资产管理】→【服务器】中，点击【扫描】，将漏洞数据同步到【主机漏洞】模块。 趋势分析图默认展示当前一周的数据，通过右上角可筛选不同的时间段查看趋势图： 安全管理中心 记录漏洞状态、漏洞所存在风险值，对时间段内所存在漏洞进行趋势分析。 1.点击【未处理漏洞数量】或者【风险项】（风险项颜色标注高、中、低风险）。 2.点击柱状图可筛选出相应的数据。 3.筛选出相应结果。 4.鼠标移至【趋势分析】中的曲线上，即可查看已处理漏洞、未处理漏洞、产生时间和处理时间。 5.点击【主机漏洞Top10】，查看详细漏洞分析、漏洞产生原因。 6.选择导出漏洞信息文件，确定保存即可。 7.对于某一个特定的风险终端进行精准定位，展示主机漏洞产生原因并记录扫描方案。 8.点击漏洞描述下的查看设置，展示风险的具体描述及其解决方案。

本文介绍云日志服务的读写数据量限制。 类别 限制项 说明 备注 天翼云账号 日志写入流量 您在1个天翼云账号下，写入流量最大为500MB/s。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。 天翼云账号 日志写入次数 您在1个天翼云账号下，写入次数最大为10000次/s。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。 天翼云账号 日志读取次数 您在1个天翼云账号下，读取次数最大为1000次/min。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。 日志项目 日志写入流量 您在1个日志项目下，写入流量最大为200MB/s。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志项目 日志写入次数 您在1个日志项目下，写入次数最大为1000次/s。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志项目 日志查询流量 您在1个日志项目下，通过API查询日志，单次返回日志最大为10MB。 不涉及。 日志项目 日志读取次数 您在1个日志项目下，读取次数最大为500次/min。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志单元 日志写入流量 您在1个日志单元下，写入流量最大为100MB/s。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志单元 日志写入次数 您在1个日志单元下，写入次数最大为500次/s。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志单元 日志查询流量 您在1个日志单元下，通过API查询日志，单次返回日志最大为10MB。 不涉及。 日志单元 日志读取次数 您在1个日志单元下，读取次数最大为100次/min。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志单元 日志查询速度 您在1个日志单元下，读取速度为20MB/s 非硬性限制。超过限制时，系统会尽可能提供服务，但不保证服务质量。 SDK SDK上报日志流量 推荐使用1.0.0以上SDK正式版本，若有低版本，请尽快升级，否则无法保证SLA。 低版本SDK可能会导致上报失败。 表1 日志读写限制表

本文主要介绍自定义日志时间。 云日志服务支持自定日志时间，可将日志原文中的时间字段设置为接入配置的时间。 接入日志时开启自定义日志时间 1. 在接入日志的过程中，当切割模式选择单行正则、单行分隔符或多行正则时，可开启自定义时间开关。 2. 打开自定义日志时间开关后，可参考以下说明进行配置 参数 说明 示例 字段key 基于日志样例，选择已提取字段的名称。可在下拉框中选择已提取的字段。 localtime 字段value 已提取的字段value，选择字段key后，将基于日志样例的解析结果自动填充。 20240420 11:12:00 时间格式 请参考常见日志时间格式或示例进行配置。 yyyyMMdd HH:mm:ss 操作 单击“校验”，提示“时间格式校验成功”则表示校验成功。 若您已经完成日志接入，您可在接入配置中，编辑已经创建好的接入配置，在采集规则配置步骤中打开自定义日志时间。 常见日志时间格式 支持的常见日志时间格式如下表所示。 时间格式 说明 示例 EEE 星期的缩写。 Fri EEEE 星期的全称。 Friday MMM 月份的缩写。 Jan MMMM 月份的全称。 January dd 每月第几天，十进制，范围为01~31。 07, 31 HH 小时，24小时制。 22 hh 小时，12小时制。 11 MM 月份，十进制，范围为01~12。 08 mm 分钟，十进制，范围为00~59。 59 a AM或PM。 AM、PM hh:mm:ss a 12小时制的时间组合。 11:59:59 AM HH:mm 小时和分钟组合。 23:59 ss 秒数，十进制，范围为00~59。 59 yy 年份，十进制，不带世纪，范围为00~99。 04、98 yyyy 年份，十进制。 2004、1998 d 每月第几天，十进制，范围为1~31。如果是个位数字，前面需要加空格。 7、31 DDD 一年中的天数，十进制，范围为001~366。 365 z 时区名称。 PST EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy 标准的日期和时间。 Tue Nov 20 14:12:58 2020 EEE MMM dd yyyy 标准的日期，不带时间。 Tue Nov 20 2020 HH:mm:ss 标准的时间，不带日期。 11:59:59

本节主要介绍集群弹性扩容。 操作场景 通过云容器引擎管理控制台，您可以根据实际业务需要对集群的工作节点进行扩容和缩容，当集群中出现由于资源不足而无法调度的工作负载时自动触发扩容，从而减少人力成本。 约束与限制 该功能仅支持通过按需计费方式购买的虚拟机节点，不支持“包年/包月”方式购买的节点和裸金属节点。 目前不支持集群中Master节点的扩容和缩容。 如果您有集群自动扩缩容的需求，请通过autoscaler插件实现，具体请参见插件管理>autoscaler。 v1.17及以上版本的集群将不再支持AOM提供的弹性伸缩机制，请使用节点池功能进行弹性伸缩，详情请参见节点池管理>节点池概述。 集群自动扩容 步骤 1 登录CCE控制台，在左侧导航栏中选择“资源管理 > 集群管理”，单击待设置伸缩策略集群下的“更多 > 弹性扩容”。 步骤 2 在“扩容配置”页签，单击“编辑”，为集群的弹性扩容设置冷却时间、集群最大节点数和节点配置。 表扩容配置 参数 参数说明 冷却时间 扩容策略执行后停止继续匹配的时间，目的是等待扩容动作完成后在系统稳定且集群正常的情况下进行下一次策略匹配。取值范围为：60秒~3600秒，默认为900秒。由于节点创建时间需要210分钟，冷却时间小于900秒可能无法达到预期。 单次扩容节点数上限 扩容策略执行时，集群下最大节点数。例如集群最大节点数为x，取值范围：1≤x<集群节点配额。说明：集群节点配额受两处限制，一是集群的规模，即单集群的节点数量。二是帐户的节点配额。此处的集群节点配额数，取两处限制中配额较少的。 节点配置 如果扩容策略执行后需要扩容，则系统会创建节点。1. 单击“设置”，配置创建节点的各项参数。创建节点的参数配置请参见购买节点.docx

本文介绍Kubernetes 1.31版本的变更说明。 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证，现已支持Kubernetes 1.31集群版本特性。 新增特性及特性增强 StatefulSet起始序号（GA） 在Kubernetes 1.31中，StatefulSetStartOrdinal特性进阶至GA。默认情况下，StatefulSet中Pod的序号是从0开始，该特性引入后允许用户自定义Pod的起始序号。 弹性索引Job（GA） 在Kubernetes 1.31中，ElasticIndexedJob特性进阶至GA。该特性允许用户在索引Job创建后修改其.spec.completions和.spec.parallelism字段，使之具备弹性伸缩能力。 Pod失效策略（GA） 在Kubernetes 1.31中，JobPodFailurePolicy特性进阶至GA。该特性允许用户根据Pod失效的原因来分别指定处理方式（重试或者忽略），以优化避免不必要的Pod重启带来的运行成本。 Pod干扰状况（GA） 在Kubernetes 1.31中，PodDisruptionConditions特性进阶至GA。该特性在Pod的Condition中新增了DisruptionTarget类型，表示Pod失效的原因，例如被高优先级的Pod抢占、因节点删除而被清理、被kubelet终止等。若Pod是Job或者CronJob控制器创建的，可以与Pod失效策略一起使用，通过该Condition定义失效时的行为。 定制资源的可选择字段（Beta） 在Kubernetes 1.31中，CustomResourceFieldSelectors特性进阶至Beta。该特性支持对CRD配置selectableFields，并支持使用Field Selectors过滤List、Watch和DeleteCollection请求，方便用户定位或管理符合特定条件的CRD资源。 Job成功策略（Beta） 在Kubernetes 1.31中，JobSuccessPolicy特性进阶至Beta。该特性允许用户基于成功的Pod个数为Job配置成功策略。 podAffinity中的matchLabelKeys（Beta） 在Kubernetes 1.31中，MatchLabelKeysInPodAffinity特性进阶至Beta。该特性在podAffinity和podAntiAffinity中引入了更为精细的配置字段matchLabelKeys和mismatchLabelKeys，以解决调度器在Deployment滚动更新期间无法区分新老Pod，继而导致调度结果不符合亲和性和反亲和性预期的问题。 ServiceAccountTokenNodeBinding（Beta） 在Kubernetes 1.31中，ServiceAccountTokenNodeBinding特性进阶至Beta。该特性支持创建绑定到节点的ServiceAccount Token：在Token中包含节点信息的声明，并在使用Token时验证节点的存在，若节点被删除，则Token将会失效。

本文为您介绍云监控服务支持的云搜索服务OpenSearch实例的指标。 云监控服务支持实时监控云搜索服务实例的核心指标，方便您及时掌握实例使用情况，处理异常状况。 实例监控指标列表 监控周期：1分钟 指标名称 指标介绍 osclstatus OpenSearch 实例状态,0表示green,1表示yellow,2表示red osclshardsunassigned OpenSearch 实例未分配分片数 osclnodesupcount OpenSearch 实例节点总数 osclnodesactivecount OpenSearch 实例存活节点数 osclshardsactivepercent OpenSearch 实例活跃分片数比例 osclshardsnonactiveprimary OpenSearch 实例总分片数 osclshardsrelocating OpenSearch 实例迁移中分片数 osclshardsinitializing OpenSearch 实例初始化中分片数 osclshardsactive OpenSearch 实例活跃分片数 osclpendingtasks OpenSearch 实例堆积任务数 osclindicesdocstotalmax OpenSearch 集群最大文档数索引 节点监控指标列表 监控周期：1分钟 指标名称 指标介绍 osdocdeletedcount OpenSearch节点索引删除数 osdoccount OpenSearch节点索引数目 osfielddatamemorysize OpenSearch 节点 FieldData 缓存大小 ossegmentsmemorysize OpenSearch节点段内存用量 ossegmentscount OpenSearch节点段数量 osstoresize OpenSearch节点存储总量 osstoresizerate OpenSearch节点存储量变化率 osindexingavgtime OpenSearch节点写入平均耗时 ossearchavgtime OpenSearch节点查询平均耗时 osindicesflushtotalcountrate OpenSearch节点索引刷新频率 osindicesflushtotaltimesecondsrate OpenSearch节点索引刷新耗时变化率 osindicesgetcountrate OpenSearch节点索引Get频率 osindicesgettimesecondsrate OpenSearch节点索引Get耗时变化率 osindicesindexingdeletecountrate OpenSearch节点索引删除频率 osindicesindexingdeletetimesecondsrate OpenSearch节点索引删除耗时变化率 osindicesindexcountrate OpenSearch节点索引写入频率 moziosindicesindexingindextimesecondsrate OpenSearch节点索引写入耗时变化率 osindicesindexingindexfailedcountrate OpenSearch节点索引写入失败频率 osindicesmergestotalnumberrate OpenSearch节点索引合并频率 osindicesmergestotaltimesecondsrate OpenSearch节点索引合并耗时变化率 osindicessearchfetchcountrate OpenSearch节点查询Fetch频率 osindicesrefreshtotaltimesecondsrate OpenSearch节点查询Fetch耗时变化率 osindicessearchquerycountrate OpenSearch节点查询Query频率 osindicessearchquerytimesecondsrate OpenSearch节点查询Query耗时变化率 osindicessearchscrollcountrate OpenSearch节点查询Scroll频率 osindicessearchscrolltimesecondsrate OpenSearch节点查询Scroll耗时变化率 osindicessuggestcountrate OpenSearch节点查询Suggest频率 osindicessuggesttimesecondsrate OpenSearch节点查询Sugget耗时变化率 osindicesquerycachecachecount OpenSearch节点请求缓存次数 osindicesquerycachecachesizebytes OpenSearch节点请求缓存大小 osindicesquerycachehitcountrate OpenSearch节点请求缓存命中率 osindicesquerycachemissnumberrate OpenSearch节点请求缓存miss率 osfsiototalreadoperationsrate OpenSearch节点读操作频率 osfsiototalreadbytesrate OpenSearch节点读数据频率 osfsiototalwriteoperationsrate OpenSearch节点写操作频率 osfsiototalwritebytesrate OpenSearch节点写数据频率 osfstotalavailablebytes OpenSearch节点文件系统可用大小 osfstotalavailablebytesratio OpenSearch节点文件系统可用率 ososcpupercent OpenSearch节点CPU使用率 ososloadaverageoneminute OpenSearch节点系统负载（1min） ososloadaveragefiveminutes OpenSearch节点系统负载（5min） ososloadaveragefifteenminutes OpenSearch节点系统负载（15min） ososmemusedpercent OpenSearch节点内存使用率 ososswapusedpercent OpenSearch节点交换区内存使用率 osjvmgccollectioncountyoungrate OpenSearch节点新生代GC频率 osjvmgccollectiontimesecondsyoungrate OpenSearch节点新生代GC耗时变化率 osjvmgccollectioncountoldrate OpenSearch节点老年代GC频率 osjvmgccollectiontimesecondsoldrate OpenSearch节点老年代GC耗时变化率 osjvmmemheapusedpercent OpenSearch节点堆内存使用率 osjvmmemheapusedbytes OpenSearch节点堆内存使用量 osjvmthreadsnumber OpenSearch节点线程总数 osthreadpoolthreadsnumberactive OpenSearch节点活跃线程总数 osthreadpooltasksnumber OpenSearch节点任务线程总数 osthreadwriterejectedcount OpenSearch 节点写拒绝线程数 osthreadsearchrejectedcount OpenSearch 节点读拒绝线程数 osthreadwriteactivecount OpenSearch 节点写活跃线程数 osthreadsearchactivecount OpenSearch 节点读活跃线程数 osthreadwritequeuecount OpenSearch 节点写排队队列线程数 osthreadsearchqueuecount OpenSearch 节点读排队队列线程数 ostransportrxbytesrate OpenSearch 节点网络入流量 ostransporttxbytesrate OpenSearch 节点网络出流量 osfsiostatedeviceoperationsrate OpenSearch 节点磁盘io频率

本节介绍主机扫描是否可以关闭基线检查。 主机扫描不能关闭基线检查。如果您确认基线检查扫描出的检查项不会对主机造成危害，您可以在目标检查项所在行的“操作”列，单击“忽略”，忽略该检查项，相应的检查项统计结果将发生变化，扫描报告中也不会出现该检查项。

本文主要介绍什么是日志管理。 CCE支持配置工作负载日志策略，便于日志的统一收集、管理和分析，以及按周期防爆处理。 ICAgent日志采集： 默认情况下，ICAgent会采集容器的标准输出，您无需做任何设置。 您还可以在创建工作负载的时候设置容器日志存储路径，ICAgent会采集该路径下日志。 容器日志可以选择主机路径和容器路径两种模式。 主机路径：HostPath模式，将主机路径挂载到指定的容器路径（挂载路径）。用户可以在节点的主机路径中查看到容器输出在挂载路径中的日志信息。 容器路径：EmptyDir模式，将节点的临时路径挂载到指定的路径（挂载路径）。临时路径中存在的但暂未被采集器上报到AOM的日志数据在Pod实例删除后会消失。

请求URI {URIscheme}://{Endpoint}/{resourcepath}?{querystring} 参数 描述 URIscheme 表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务不同区域的Endpoint不同，您可以从地区和终端节点获取。例如IAM服务在某个区域的Endpoint为“iamxxx.ctapi.ctyun.cn”。 resourcepath 资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取，例如“获取用户Token”API的resourcepath为“/v3/auth/tokens”。 querystring 查询参数，是可选部分，并不是每个API都有查询参数。查询参数前面需要带一个“?”，形式为“参数名参数取值”，例如“?limit10”，表示查询不超过10条数据。 示例： 获取IAM在某个区域的Token，则需使用这个区域的Endpoint（iamxxx.ctapi.ctyun.cn），并在获取用户Token的URI部分找到resourcepath（/v3/auth/tokens），拼接起来如下所示。 < 目前对象存储（融合版）支持的终端节点可参考：终端节点 。 注意 为方便查看，在每个具体API的URI部分，只给出resourcepath部分，并将请求方法写在一起。这是因为URIscheme都是HTTPS，而Endpoint在同一个区域也相同，所以简洁起见将这两部分省略。 请求方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。 在获取用户Token的URI部分，您可以看到其请求方法为“POST”，则其请求为： POST <

如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以完美运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库，这些常用算法库满足了大部分用户的使用场景。对于用户的PySpark程序依赖了内置算法库未提供的程序库该如何呢？其实PySpark本身就已经考虑到这一点了，那就是基于PyFiles来指定依赖，在DLI Spark作业页面中可以直接选取存放在OBS上的Python第三方程序库（支持zip、egg等）。 对于依赖的这个Python第三方库的压缩包有一定的结构要求，例如，PySpark程序依赖了模块moduleA（import moduleA），那么其压缩包要求满足如下结构： 压缩包结构要求 即在压缩包内有一层以模块名命名的文件夹，然后才是对应类的Python文件，通常下载下来的Python库可能不满足这个要求，因此需要重新压缩。同时对压缩包的名称没有要求，所以建议可以把多个模块的包都压缩到一个压缩包里。至此，已经可以完整的运行起来一个大型、复杂的PySpark程序了。

您需要在部署天翼云TeleDB数据库之前，检查相关的机器、安装包、操作系统、端口等信息。 确保您的安装包与操作系统版本匹配。 检查机器之间是否存在通信问题或者拦截问题，确保主机之间网络互通。 确保已获取主机超级用户。 硬盘空间足够。 已安装好java运行时。 部署好ZooKeeper。

本节介绍天翼量子AI云电脑内使用打印机的配置操作。 在天翼AI云电脑里如何使用USB打印机？ AI云电脑（公众版）： 方式一：在AI云电脑里按常规打印机方法使用即可。 方式二：借助云电脑大师外设管理页面添加USB打印机，配置使用打印机。 AI云电脑（政企版）： 方式一：如果AI云电脑开启“USB重定向”功能，按照常规打印机方法进行操作； 方式二：如果AI云电脑开启“打印机重定向”或“翼打印”功能，配置完成后，可直接使用自动创建的打印机。 方式三：通过借助云电脑大师外设管理页面添加USB打印机，配置使用打印机。 相关具体步骤，可参考《++天翼AI云电脑外设使用指南++》 在天翼AI云电脑里如何使用网络打印机？ AI云电脑（公众版）： 借助云电脑大师外设管理页面添加网络打印机，来配置使用打印机。 AI云电脑（政企版）： 方式一：如果AI云电脑开启“打印机重定向”或“翼打印”功能，配置完成后，可直接使用自动创建的打印机。 方式二：借助云电脑大师外设管理页面添加网络打印机，配置使用打印机。 相关具体步骤，可参考《++天翼AI云电脑外设使用指南++》