如何处理表中存在主键重复的数据 场景 DRDS实例的逻辑表中已存在主键数据类型边界值的记录，如果插入的数据超过主键数据类型的范围，表中会出现主键重复的数据。 处理方法 1、登录云服务管理控制台。 2、在RDS for MySQL的“实例管理”页面，查找DRDS实例对应的RDS for MySQL实例，单击目标RDS for MySQL实例名称，进入实例的“基本信息”页面。 3、在基本信息页面的左侧导航栏中选择“参数修改”。 4、在“参数”页签搜索“sqlmode”，单击“值”列中的下拉框，勾选“STRICTALLTABLES”或“STRICTTRANSTABLES”方式，单击“保存”。 5、在“DRDS实例管理”页面，重启DRDS实例。 如何通过show full innodb status指令查询RDS for MySQL相关信息 通过MySQL客户端连接DRDS实例后，可直接输入show full innodb status指令查询该DRDS实例所关联的RDS for MySQL实例信息。可查询信息如： 当前的时间及自上次输出以来经过的时长。 可以使用命令show full innodb status来查看master thread的状态信息。 如果有高并发的工作负载，您需关注SEMAPHORES信号量，它包含了两种数据：事件计数器以及可选的当前等待线程的列表，如果有性能上的瓶颈，可使用这些信息来找出瓶颈。

套餐概述 开发者 / 中小企业版Token Plan：基于 GLM5 大模型能力，提供标准化Token套餐。覆盖代码开发、复杂逻辑推理、长文本处理、智能体搭建等专业需求，接口稳定兼容，满足轻量化业务开发、批量调用、日常项目迭代等高频商用使用场景。 个人 / 家庭版Token Plan：依托 DeepSeek V3.2 通用大模型能力，提供轻量化Token 套餐。适配日常办公辅助、学习创作、生活咨询、文案撰写、常识问答等全场景个人需求，性价比适配个人长期 AI 使用。 说明 已了解Token Plan的用户，直接参见快速开始开启 AI 编码。 套餐优势 套餐按需适配：提供不同版本的套餐，适应不同强度的API调用和编程场景。 兼容主流工具：支持 OpenCode、OpenClaw、Cline、CodeBuddy 等主流编程工具，套餐额度共享，灵活适配多种开发场景。 费用更节省：同模型套餐价相比于直接调用API服务价格更便宜。套餐额度越多，百万Token单价越低。 套餐详情 套餐类型 开发者 / 中小企业版Token Plan 个人 / 家庭版Token Plan 适用场景 覆盖代码开发、复杂逻辑推理、长文本处理、智能体搭建等专业需求，接口稳定兼容，满足轻量化业务开发、批量调用、日常项目迭代等高频商用使用场景。 适配日常办公辅助、学习创作、生活咨询、文案撰写、常识问答等全场景个人需求，性价比适配个人长期 AI 使用。 套餐额度 1500万Tokens 7000万Tokens 1.5亿Tokens 1000万Tokens 4000万Tokens 8000万Tokens 1000万Tokens 3200万Tokens 1亿Tokens 套餐价格 39.9元/个 159.9元/个 299.9元/个 9.9元/个 29.9元/个 49.9元/个 9.9元/个 29.9元/个 89.9元/个 支持模型 GLM5（正式版）（前往购买） DeepSeekV3.2（旗舰版）（前往购买） DeepSeekV4Flash（前往购买） 说明 受限于资源紧张，建议大家错峰使用。注：高峰期为每日的 9:00～18:00

本文帮助您快速熟悉快速添加多条安全组规则的操作场景和操作流程。 操作场景 安全组支持快速添加多条不同协议端口的安全组规则，可以用于ping云服务器之间的通讯情况、远程连接实例等场景，方便您快速创建多条具备相同授权对象、授权策略等信息的规则。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 您已经完成安全组的创建。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择华东华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“虚拟私有云”；进入网络控制台页面。 4. 在左侧导航栏，选择“访问控制安全组”选项。 5. 在安全组列表页面，找到您需要添加规则的安全组名称，点击安全组名称，进入安全组详情页。 6. 在安全组详情页，点击“快速添加规则”，根据页面提示配置规则。 参数说明如下： 参数 说明 取值样例 IP版本 IPv4、IPv6 IPv4 授权策略 允许、拒绝 允许 优先级 安全组规则优先级可选范围为1100，默认值为1，即最高优先级。优先级数字越小，级别越高。 1 常用端口 提供一些常用的协议端口支持快速选择。 SSH (22) 授权对象 授权对象(源地址/目的地址)支持类型：IP地址、安全组、前缀列表。 1、IP地址：支持IP地址，地址格式：0.0.0.0/0（任意IPv4地址）、::/0（任意IPv6地址）。 2、安全组：表示源地址/目的地址选择当前帐号下同一个区域内的安全组。部分资源池支持选择安全组，实际情况以控制台展现为准。 当安全组A内有实例a，安全组B内有实例b，在安全组A设置入方向规则时，“策略”为允许，源地址选择安全组B，则表示来自实例b的内网访问请求被允许进入实例a。 同一安全组内云服务器实例内网互访默认是隔离状态，如您有同一安全组内的云服务器之间互通的需求，您可以在添加安全组规则时配置一条引用本安全组的规则，实现组内互通。 3、前缀列表：表示源地址/目的地址选择当前帐号下同一区域内的前缀列表。部分可用区资源池支持选择前缀列表，实际情况以控制台展现为准。 当源地址/目的地址为前缀列表时，前缀列表所占用的安全组规则数等于前缀列表的最大条目数 。 如果跨地域克隆安全组时，引用前缀列表的安全组规则不支持克隆到目标区域新的安全组中 。 0.0.0.0/0 描述 安全组规则的描述信息，非必填项。 7. 点击“确定”按钮。

类型 独享型 共享型 部署模式 负载均衡实例资源独享，实例的性能不受其它实例的影响，您可根据业务需要选择不同规格的实例。 集群部署，同资源池实例 资源共享 ，实例的性能会受其它实例的影响。 实例规格 提供多种规格供选择，不同规格的实例提供差异化的性能指标。 不支持选择实例规格。 性能 当选择多个可用区后，对应的性能规格（新建连接数/并发连接数等）加倍。 例如：单实例最大支持2kw并发，那么双AZ就支持4kw并发。 不提供性能保障。 可用区 支持自定义可用区。 对于公网访问，会根据源IP的不同将流量分配到创建的多个AZ中的ELB上，多个AZ的ELB性能加倍。 对于内网访问： 当从创建ELB的AZ发起访问时，流量将被分配到本AZ中的ELB上，当本AZ的ELB不可用时，容灾到创建的其他AZ的ELB上。 如果本AZ的ELB正常，但是本AZ的流量超过规格，业务也会受影响，内网场景要考虑客户端访问的均衡性。内网流量使用率建议通过AZ粒度监控观察是否超限。 当从未创建ELB的AZ访问时，会根据源IP的不同将流量分配到创建的多个AZ中的ELB上。 对于云专线访问，流量优先分配到专线对接的AZ下部署的ELB，否则分配到其他AZ下的ELB。 对于客户端跨VPC访问，流量优先分配至源VPC子网所在AZ部署的ELB，否则分配到其他AZ下的ELB。 不涉及。 收费 按实例规格计费。 实例免费。 产品定位 具备强大的四层和七层处理能力，支持多种应用协议和高级转发策略。 基础的四层与七层处理能力。 推荐场景 大流量高并发的业务场景，如大型网站、云原生应用、车联网、多可用区容灾应用等。 流量负载较低的业务场景，如小型网站和普通应用。

接口功能介绍 查询计算增强云电脑磁盘类型列表v3 接口约束 无 URI GET /v3/ecs/describeAvailableDiskType 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 flavorType 是 String 主机规格类型。枚举值范围：[Common通用型, GpuGPU型, Hpn高性能网络型, Kp鲲鹏, Hg海光] forSysDisk 否 Boolean 是否用于系统盘。true则返回系统盘可用磁盘类型，false则返回数据盘可用磁盘类型。默认为true。 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 无 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 状态码。可能值： 800：请求成功。 900：请求失败。 800 error String 错误码。 ECPC1000 message String 提示信息。 OK. returnObj Array of Objects 返回数据对象 returnObj 表 returnObj 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 diskSize Integer 磁盘大小，单位：GB diskTypeName String 磁盘类型,枚举值范围：hio高IO;uhio超高IO;cio普通IO diskTypeDesc String 磁盘描述

本章节会介绍关系型数据库MySQL的性能测试方法。 MySQL是最受欢迎的开源数据库之一，性能卓越，搭配LAMP，成为WEB开发的高效解决方案。主要解决用户高并发场景下，数据库性能差、数据复制延迟突出、数据库故障恢复时间长等问题。 当前，RDS for MySQL主要提供了即开即用、备份恢复、数据迁移、安全防护、轻松扩容和高可用六大功能。您可通过几步简单的配置，在几分钟内获得更高性能、更具扩展性的生产数据库，同时保证数据库环境的数据完整性和业务持续可用性。

平台提供了以下大模型API能力。 模型 模型简介 模型ID DeepSeekV3.2（旗舰版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 24625803b01f4f90b72abbe9d9cdf5cc GLM5（正式版） GLM5是智谱AI推出的最新一代旗舰级开源大模型，专为应对复杂系统工程和长周期智能体任务而设计。该模型坚持扩展（Scaling）路线，参数量从前代的 355B（激活 32B）扩展至744B（激活 40B），预训练数据量提升至 28.5Ttokens。GLM5集成了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）机制，并引入了全新的异步强化学习基础设施“slime”，在推理、编程和智能体任务上表现卓越。 5df2c9ff4ad347cb95ea42ad6e9e1729 Qwen3.5397BA17B（正式版） Qwen3.5397BA17B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE（Mixture of Experts）模型。该模型拥有 3970 亿总参数，但在推理时仅激活 170 亿参数（A17B），实现了极致的性能与效率平衡。Qwen3.5 采用了创新的“门控 DeltaNet + MoE”混合架构，实现了视觉与语言的早期融合训练。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代。 fde2b0a897b140bda7909861ed734671 DoubaoSeed2.0pro DoubaoSeed2.0Pro 是字节跳动推出的最新一代旗舰级通用Agent大模型，隶属于豆包大模型2.0系列，专为应对大规模生产环境下的深度推理与长链路任务执行场景而设计，全面对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro。该模型围绕真实世界复杂任务需求进行系统性优化，强化了多模态理解、复杂指令执行与长尾领域知识储备，在数学推理、视觉感知、长上下文处理等多个基准测试中达到业界顶尖水平。其token定价较同级海外模型降低约一个数量级，在保证卓越性能的同时大幅降低部署与使用成本，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，目前已在豆包App、电脑端、网页版及火山引擎API服务同步上线。 d4432662ebed421890bf8fe60e400439 Qwen3Max 千问3系列Max模型，相较preview版本在智能体编程与工具调用方向进行了专项升级。本次发布的正式版模型达到领域SOTA水平，适配场景更加复杂的智能体需求。 3d1c69eb6e1d40f186124b98141e64fd DoubaoSeed1.8 DoubaoSeed1.8是字节跳动自主研发的最新一代旗舰级多模态通用智能体（General Agent）大模型，于2025年12月18日在FORCE原动力大会上正式发布，专为应对真实场景中的复杂工作流、多模态交互及智能体执行任务而设计。该模型突破传统单一语言模型局限，实现从“回答问题”到“执行任务”的质变，融合视觉、语言、推理和行动能力于一体，优化了图片编码token数量与推理效率，在多模态理解、智能体操作、代码编写等领域表现卓越，跻身全球大模型第一梯队，其日均token使用量已突破50万亿，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，成为面向实际应用场景的高效实干型AI助手superscript:3。 87f80d930d3e4c478e50f7a121dfbb97 DoubaoSeed1.60615 DoubaoSeed1.60615是全新多模态深度思考模型，同时支持minimal/low/medium/high 四种reasoning effort。 更强模型效果，服务复杂任务和有挑战场景。 651c9b454b58458f9b604e67c03ab73f Doubao1.5pro32k Doubao1.5pro32k 是字节跳动自主研发的新一代旗舰级大模型，专为长文本处理、多场景适配及高精度任务需求而设计，是豆包1.5系列产品线的核心成员之一。该模型坚持高质量训练路线，在14.8万亿高质量tokens上完成预训练，并通过监督微调和强化学习进一步优化，相较于前代模型实现了知识、代码、推理等核心能力的全面跃升。Doubao1.5pro32k集成了稀疏MoE架构与高效上下文管理技术，坚持不使用任何其他模型生成的数据，凭借极低的幻觉率和优异的综合表现，在多项公开评测基准中达到全球领先水平，显著缩小了与前沿闭源模型（如GPT4 Turbo）的差距，可广泛适配个人、企业及专业领域的多样化需求。 3b4f6505923d48beb3d779a28c704a4e Qwen3CoderPlus Qwen3CoderPlus 是阿里通义千问团队研发的顶级代码专用大模型，在 Qwen3 通用模型基座上进行了大规模的代码专项继续预训练与指令微调。该模型熟练掌握 92 种编程语言，在代码生成、Bug 修复、代码解释及跨语言翻译等任务上表现卓越。Qwen3CoderPlus 引入了“仓库级（Repositorylevel）”代码理解技术，能够处理复杂的项目依赖关系，是程序员、数据科学家及自动化运维人员的理想开发助手。 f9089c3c29b24ac7a0148efad6c0650d Qwen3VLPlus Qwen3VLPlus 是阿里通义千问 Qwen3 家族中的增强型视觉语言模型（VisionLanguage Model），专为处理高难度的图像与视频理解任务而设计。相较于开源版本，Plus 版在视觉感知的清晰度、长视频时序分析及视觉智能体（Visual Agent）交互能力上进行了大幅强化。它采用了先进的“原生动态分辨率”技术，支持任意长宽比的图像输入，能够像人类一样精准识别密集文本、复杂图表及长达数小时的视频内容，是构建多模态应用的理想基座。 b0d79f4a19bb4fa8a71745fff38325a4 Qwen3.5397BA17B Qwen3.5397BA17B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE（Mixture of Experts）模型。该模型拥有 3970 亿总参数，但在推理时仅激活 170 亿参数（A17B），实现了极致的性能与效率平衡。Qwen3.5 采用了创新的“门控 DeltaNet + MoE”混合架构，实现了视觉与语言的早期融合训练。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代 Qwen3，更在智能体（Agent）和视觉理解任务上表现卓越，原生支持“思考模式”，具备强大的现实世界适应能力。 06b788a9218d4a5b905e5681c2f4e721 GLM5 GLM5 是智谱 AI 推出的最新一代旗舰级开源大模型，专为应对复杂系统工程和长周期智能体（Agent）任务而设计。该模型坚持扩展（Scaling）路线，参数量从前代的 355B（激活 32B）扩展至 744B（激活 40B），预训练数据量提升至 28.5T tokens。GLM5 集成了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）机制，并引入了全新的异步强化学习基础设施“slime”，在推理、编程和智能体任务上表现卓越，是目前全球开源模型中的佼佼者，进一步缩小了与前沿闭源模型（如 GPT5.2）的差距。 6d3a57c3a6fb465e968b604783b89eda DeepSeekV3.2（正式版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 64badd7229504be5a44123367666a51f DeepSeekV3.2（体验版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 2656053fa69c4c2d89c5a691d9d737c3 Qwen3Coder480BA35BInstruct Qwen3Coder480BA35BInstruct是阿里通义千问开源的顶尖代码大模型，采用混合专家（MoE）架构，总参 4800 亿、激活 350 亿参数，实现性能与成本的平衡，能处理仓库级代码与跨文件依赖。 e8ffc9d7e2b34a7487b30d6682207376 Qwen3235BA22BInstruct2507 Qwen3235BA22BInstruct2507是阿里通义千问发布的开源 MoE 架构大模型，总参 2350 亿、激活 220 亿参数，在指令遵循、推理、编码等多领域性能突出，覆盖 100 多种语言与长尾知识。 aab61a64c8504336848e1720bd379ed4 KimiK2Instruct Kimi K2 是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，激活参数为 320 亿，总参数为 1 万亿。通过 Muon 优化器进行训练，Kimi K2 在前沿知识、推理和编码任务上表现出色，同时精心优化了代理能力。 38a6a77904264b3dac4644aedb0e5ced Qwen330BA3B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 4efd64f3736d41a08f89db919dbe9c6b BGERerankerLarge BGERerankerLarge是北京智源人工智能研究院（BAAI）发布的一款基于深度学习的重排序模型，能够在中英文两种语言环境下，对检索结果进行优化，提高检索的准确性和相关性。与嵌入模型不同，Reranker使用question和document作为输入，直接输出相似度而不是嵌入。 0cb4c1ed8f374eadbe8bffe30bd039dc BaichuanM232B BaichuanM232B是百川 AI 的医疗增强推理模型，是百川发布的第二个医疗模型。该模型专为现实世界的医疗推理任务设计，在 Qwen2.532B的基础上引入了创新的大型验证系统。通过对真实医疗问题的领域特定微调，它在保持强大通用能力的同时实现了突破性的医疗性能。 9488c08cf627421aacdeb44bd9c2f95c DeepSeekV3.1 DeepSeekV3.1是一个支持思考模式和非思考模式的混合模型。是在 DeepSeekV3.1Base 的基础上进行后训练得到的，后者是通过两阶段长上下文扩展方法在原始 V3 基础检查点上构建的，遵循了原始 DeepSeekV3 报告中概述的方法。通过收集额外的长文档并大幅扩展两个训练阶段来扩大的数据集。 37d1d0f4183b4800a44a69abf9102dfa DeepSeekV30324 DeepSeekV30324是DeepSeek团队于2025年3月24日发布的DeepSeekV3语言模型的新版本。是一个专家混合（MoE）语言模型，总参数为6710亿个，每个Token激活了370亿个参数。0324版本开创了一种用于负载均衡的辅助无损策略，并设定了多令牌预测训练目标以提高性能。该模型版本在几个关键方面比其前身DeepSeekV3有了显著改进。 11bd888a35434486bf209066c7dad0ee DeepSeekR10528 DeepSeekR10528是DeepSeek团队推出的最新版模型。模型基于 DeepSeekV30324 训练，参数量达660B。该模型通过利用增加的计算资源并在后训练期间引入算法优化机制，显著提高了其推理和推理能力的深度。该模型在各种基准测试评估中表现出出色的性能，包括数学、编程和一般逻辑。它的整体性能现在接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等领先机型。 ff3f5c450f3b459cbe5d04a5ea9b2511 DeepSeekR1 DeepSeekR1 是一款具有创新性的大语言模型，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 DeepSeekV3 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 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 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 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 BGEm3 BGEm3是智源发布的通用语义向量模型BGE家族新成员，支持超过100种语言，具备领先的多语言、跨语言检索能力，全面且高质量地支撑“句子”、“段落”、“篇章”、“文档”等不同粒度的输入文本，最大输入长度为8192，并且一站式集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三种检索功能，在多个评测基准中达到最优水平。 46c1326f63044fbe80443af579466fe3 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 Qwen3235BA22B Qwen3235BA22B是Qwen3系列大型语言模型的旗舰模型。拥有2350多亿总参数和220多亿激活参数。在代码、数学、通用能力等基准测试中，与DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3和Gemini2.5Pro等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。 35af69e0d4af492ca366cf2df03c3172 Qwen332B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen332B是参数量为32.8B的密集（Dense）模型。 3836b8d2ec5d46fc94cc7891064940aa Qwen314B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen314B是参数量为14.8B的密集（Dense）模型。 5873b698960f45c8ae36e72566f7f141 Qwen38B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen38B是参数量为82亿的密集（Dense）模型。 dceefe3233794dd385e3c2ab500dc6c8 Qwen34B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 8606056bfe0c49448d92587452d1f2fc QwQ32B QwQ32B是一款拥有 320 亿参数的推理模型，其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeekR1 媲美。该模型集成了与Agent相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。 b9293363bfbf4db2bccb839ff4300d17 Qwen2.5VL72BInstruct Qwen2.5VL72BInstruct模型是阿里云通义千问开源的全新视觉模型，具有720亿参数规模，以满足高性能计算场景的需求。目前共推出3B、7B、32B和72B四个尺寸的版本。这是旗舰版Qwen2.5VL72B的指令微调模型，在13项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越GPT40与Claude3.5。 88003ac1ca7a4e4e8efa7caee648323b

本节内容为您介绍快捷开通并使用天翼云电脑（公众版）的流程，以便您快速上手。 本节内容为您提供在移动客户端快捷开通并使用天翼云电脑（公众版）的流程。 准备工作： 使用云电脑前，请确保您已经开通了天翼云电脑账号并完成实名认证。相关操作参考如下： 注册天翼云账号 使用流程： 下载客户端 用户通过终端类型，自行选择下载版本。 实名认证 用户在使用天翼云电脑移动客户端时，需要通过实名认证后才允许订购云电脑。 订购云电脑 根据需求选择云电脑配置，并把云电脑分配到个人用户，支付成功则完成云电脑的快速订购。 登录连接云电脑 下载并安装客户端后，您可以使用云电脑账号登录客户端，然后连接使用云电脑。

图解：DeepSeek与公有云深度融合 从基础设施到智能中枢：DeepSeek如何重塑公有云服务价值链 高性能GPU云主机助力DeepSeek深度应用 天翼云SDWAN与DeepSeek超强联动，开启云上高效互联新时代 实践指南：DeepSeek驱动高效能云生态 GPU云主机/弹性云主机：零基础搭建DeepSeek云端环境指南 GPU物理机：物理机搭建DeepSeek指南 SDWAN跨境：SDWAN助力DeepSeek模型定向加速 智算容器：云容器引擎与DeepSeek融合实践 函数计算：天翼云函数计算与DeepSeek大模型 Q&A：典型问题解析与策略应对 常见问题解答

参数 是否必选 参数说明 名称 是 伸缩组的名称，用户可自定义，也可以选择保持系统默认分配名称。 最大实例数（台） 是 伸缩组内包含的实例数量的最大值，伸缩组内执行的任何伸缩活动结果不得大于最大实例数。 若您修改了伸缩组的最大实例数使得伸缩组的当前实例数大于最大实例数，弹性伸缩服务会自动移出实例，保证伸缩组的当前实例数等于最大实例数。 最小实例数（台） 是 伸缩组内包含的实例数量的最小值，伸缩组内执行的任何伸缩活动结果不得小于最小实例数。 若您修改了伸缩组的最小实例数使得伸缩组的当前实例数小于伸缩最小实例数时，弹性伸缩服务会自动添加实例，保证伸缩组的当前实例数等于伸缩最小实例数。 开启期望实例数 否 伸缩组内是否开启期望实例数配置。期望实例数是伸缩组内包含的实例数量的稳态值。 若您为伸缩组开启并设置了期望实例数，当伸缩组内实例数不等于期望实例数时，弹性伸缩服务会自动进行扩缩容，确保伸缩组内始终保持该数量的实例数。 虚拟私有云 是 同一伸缩组内的弹性云主机的虚拟私有云是一致的。 网卡 是 一个伸缩组可以绑定多张网卡，默认第一张网卡为主网卡。 多可用区扩容策略 是 多可用区资源池伸缩组需指定扩容策略。 均衡策略：在伸缩组绑定的伸缩配置关联多个可用区时生效，支持在多个可用区之间均衡分布云主机实例。 优先级策略：伸缩组绑定的伸缩配置先选择的可用区优先级高。弹性伸缩优先在优先级最高的可用区尝试伸缩活动。若无法扩进行伸缩活动，则自动在优先级次之的可用区进行。 添加已有云主机实例 否 伸缩组创建完成后，支持将符合条件的已有云主机实例移入伸缩组，作为初始化实例，最大可选择添加10个实例。添加已有的云主机实例数量受到最小、最大、期望实例数限制。 安全组 是 安全组类似防火墙功能，是一个逻辑上的分组，用于设置网络访问控制。 负载均衡 否 选择启用负载均衡后，伸缩组中的云主机会自动挂载到您关联的负载均衡下。当选择使用弹性负载均衡时，需配置4个参数：负载均衡器、主机组、后端端口和权重。 访问流量将按照分发策略自动分发到伸缩组内的所有弹性云主机。 注意：一个伸缩组可最多关联10个负载均衡监听器。 实例移除策略 是 在对伸缩组进行缩容时，会采用此策略进行移除，共有以下四种方式： 较早创建的配置较早创建的实例：先筛选出较早创建的配置所创建出的实例，再筛选较早创建的实例移出。 较晚创建的配置较晚创建的实例：先筛选出较晚创建的配置所创建出的实例，再筛选较晚创建的实例移出。 较早创建的实例：根据时间筛选较早创建的实例，跟是否是伸缩配置创建的无关。 较晚创建的实例：根据时间筛选较晚创建的实例，跟是否是伸缩配置创建的无关。 实例回收模式 是 指伸缩组自动创建的实例被移出后的处理策略。 释放模式：将移出的伸缩组自动创建的云主机释放。 注意：对于手动移入伸缩组的云主机，如果被移出伸缩组，资源不会被释放，状态保持不变，不适用此策略。 健康检查方式 是 健康检查会将处于“异常”状态的云主机从伸缩组中移出，并替换同种规格的云主机来承载业务流量。有以下两种方式： 云主机健康检查：是指对云主机的运行状态进行检查，如关机、错误等人为或非人为状态都是云主机异常状态。 弹性负载均衡健康检查：是指根据负载均衡对云主机的健康检查结果进行的检查。所有监听器下检测到的云主机状态必须均为正常。 不启用：关闭伸缩组健康检查，伸缩组不会获取实例健康状态信息。 注意：只有开启负载均衡时您才可以选择弹性负载均衡健康检查，建议当伸缩组开启负载均衡时，使用弹性负载均衡健康检查。 健康检查间隔 是 执行健康检查的周期时间。您可以根据业务实际情况设置合理的健康检查间隔（5分钟、 15分钟、 1小时、 3小时），以确保其包含主机中应用程序的预期启动时间。 企业项目 是 支持为伸缩组选择企业项目。

本章节介绍印刷文字识别（OCR) 安全相关的常见问题与解答。 是否可以设置IP白名单呢？ OCR是API服务，暂不支持白名单设置，您可以在自己的服务器上调用我们的服务。 OCR传输的数据是否经过加密呢？ 天翼云印刷文字识别采用天翼云官网标准EOP网关，数据传输过程有全链路安全保障。若您的数据比较敏感、安全保密性要求高的话，可考虑使用私有化部署。 使用OCR服务，图片数据是否会存储？ 因相关规定限制，印刷文字识别公有云服务数据不落盘，用户的图片数据和识别数据均不保留。使用OCR服务后，图片数据就会立即释放，不会存储。

介绍分布式消息服务RocketMQ与开源自建的对比情况。 分布式消息服务RocketMQ基于开源产品RocketMQ进行问题修复与优化，并自主研发，实现低成本、高可靠、高性能和具备监控运维能力的中间件产品。 使用开源RocketMQ遇到的问题 功能不完善：功能比较单一，针对不同应用场景无法有效支持，如消息查询，数据自动删除策略等。 可维护性差：缺乏配套监控运维能力，难以迅速发现解决如消息堆积、队列堵塞等问题。 可靠性较低：消息服务不提供主备切换能力，存在单点故障，无法保证服务高可用。 分布式消息服务RocketMQ改进点 高可用、高可靠改进： 实现自动主备切换、自动拉起功能，保证服务高可用。 实现消息删除策略，按不同的场景优先保证服务可用性或者数据安全性。 可维护性改进： 实现按生产者、消费者、数据节点、队列4种维度的运行状态监控，方便快速发现问题。 实现可视化的监控、配置、管理界面实现自动化测试，以快速迭代。 新增功能： 新增消息查询，做到可查可追踪。 重新封装SDK，简化应用使用，并提供按hash算法实现消息局部有序生产消费。 开源自建对比项 对比项 开源自建 分布式消息服务RocketMQ 自动化部署 不支持自动化部署，需要专业人员自行部署、运维 全托管PaaS，免机器资源一键自动化部署。开箱即用，按需使用，支持弹性扩容 运维监控 缺乏配套的监控运维能力 提供多维度的数据可视化监控，快速定位、处理问题 增强能力 功能单一，无法支持多种场景需求 功能丰富，支持消息重试、消息查询、消息轨迹查询、数据自动清理等定制化功能 延迟消息/定时消息 仅支持18个固定延迟时长，最长延迟2小时 支持秒级的任意延迟时长，最长延迟40天 ACL访问控制 访问控制配置复杂 灵活配置，一键生效

本节介绍了:使用 cubeopenkruise 使用应用原地升级的用户指南。 使用 cubeopenkruise 使用应用原地升级 OpenKruise是基于Kubernetes的一个标准扩展组件，可以配合原生Kubernetes使用，高效管理应用容器、Sidecar及镜像分发等功能。本文介绍如何使用OpenKruise部署云原生应用。 前提条件 已安装Kubernetes托管版集群，且集群版本不低于1.23。 背景信息 OpenKruise包含了多种自定义Workload，用于无状态应用、有状态应用、Sidecar容器、Daemon应用等部署管理，提供了原地升级等扩展策略。 使用说明 OpenKruise包含CloneSet、Advanced StatefulSet、Advanced DaemonSet等控制器。常用控制器说明如下： 控制器 功能 CloneSet 管理无状态应用，对标Kubernetes原生Deployment。关于CloneSet的详细介绍，请参见Cloneset。资源（YAML）的字段与Deployment不完全兼容，但功能上全覆盖，并提供比Deployment更丰富的策略。 Advanced StatefulSet 管理有状态应用，对标Kubernetes原生StatefulSet。关于Advanced StatefulSet的详细介绍，请参见Advanced StatefulSet。资源（YAML）字段与原生StatefulSet完全兼容，只需要把apiVersion改为apps.kruise.io/v1alpha1，另外提供了optional字段来扩展发布策略（原地升级、并行发布等） Advanced DaemonSet 管理Daemon应用，对标Kubernetes原生DaemonSet。关于Advanced DaemonSet的详细介绍，请参见Advanced DaemonSet。资源（YAML）字段与原生DaemonSet完全兼容，只需要把apiVersion改为apps.kruise.io/v1alpha1，另外提供了optional字段来扩展发布策略（热升级、灰度、按Node标签灰度等 SidecarSet 独立管理Sidecar容器和注入。关于SidecarSet的详细介绍，请参见SidecarSet。在独立CR中定义Sidecar容器和Label Selector，OpenKruise会在所有符合Selector条件的Pod创建时注入定义好的Sidecar容器，并支持对已注入Sidecar容器做原地升级 UnitedDeployment 管理不同区域下的多个Sub Workload，关于UnitedDeployment的详细介绍，请参见UnitedDeployment。目前支持将CloneSet、StatefulSet、Advanced StatefulSet作为Sub Workload，您可以用一个UnitedDeployment来定义不同区域中的Sub Workload部署Replicas。

介绍HBlock部署的环境要求。 项目 描述 支持 Linux OS CentOS 7/8/9 64位，CTyunOS 2/4 64位。 硬件 x86服务器、ARM服务器或者龙芯服务器。 最低配置：单核CPU、2GB内存。可根据实际业务需要增加配置。 带宽 客户端到HBlock的带宽：读写带宽能力大于业务读写带宽。 数据目录对应磁盘分区的写带宽能力大于用户实际写入数据的带宽。 上云带宽大于业务写入带宽。 安装目录所在盘 10GB以上，建议配置为RAID 1或者RAID 10。 数据目录 最小配置：5GB，可根据实际业务需要增加配置。 根据存储容量和副本模式配置数据目录对应分区的容量。 对于HBlock使用到的目录，建议设置开机自动挂载，或使用已设置自动挂载的目录或子目录。 网络设定 可以与对象存储进行网络连接（部署本地模式的卷则不需要）。 若HBlock与OOS之间配有专线，须在HBlock服务器 /etc/hosts配置OOS资源池的内网域名解析（请联系我们获取），以确保是通过专线访问OOS，保证访问速度。若您使用互联网，则不需要配置。 网络整体架构如下： HBlock内部各节点之间通过内网互联。 HBlock与上层应用之间通过内网或专线或公网互联。 HBlock与对象存储之间通过专线或公网互联（部署本地模式的卷则不需要）。 图1 单机版网络拓扑图 图2 HBlock集群版网络拓扑图 注意 在部署HBlock前，需要明确使用“单机版”还是“集群版”，因为一旦部署后，不支持通过增减服务器进行模式切换。

本章节介绍如何将Spring Cloud和Dubbo框架应用无缝迁移上微服务云应用平台MSAP 概述 对于Spring Cloud和Dubbo框架的微服务应用，无需修改任何一行代码即可迁移至微服务云应用平台。该应用将拥有全生命周期管理的运维能力，监管控一体化、调用链查询和限流降级等微服务治理能力，以及金丝雀发布、离群实例摘除、无损下线和服务鉴权等微服务治理的差异化能力。 迁移方案架构 迁移优势 使用开源框架自建的微服务应用迁移至MSAP后将支持以下能力： 1. 在云原生K8s之上，以应用视角一站式完成开源微服务治理和K8s集群中应用的轻量化运维： 应用为中心视角，管理K8s的原生工作负载如Deployment、Pod等，提供多AZ实例打散的高可用部署。 提供分批发布、按流量比例、请求参数的金丝雀灰度发布，借助MSAP全维度监控的发布变更单，让您的变更记录可跟踪。 微服务云应用平台对接了主流DevOps系统，助力企业CD落地，降本增效。 2. 在开源微服务体系之上，对于使用Spring Cloud和Dubbo框架自建的微服务应用无需修改任何代码即可迁移至MSAP，支持所有应用框架的微服务治理： 支持应用发布过程中的无损下线、服务压测。 应用运行时的服务鉴权、限流降级、离群实例摘除。 应用运维的服务查询、服务测试。 3. 通过产品化的方式，实现可观测、可灰度、可回滚，让您的企业立即落地安全生产。 可观测：通过应用总览、新版发布变更记录和发布后自动生成发布报告来实现多维度全流程监控。 可灰度：支持金丝雀发布，支持应用按照流量比例或请求内容策略配置实现灰度。 可回滚：支持发布过程一键回滚，并支持已运行应用回退至某历史版本。

本页为您介绍数据迁移到天翼云DDS数据库的网络准备工作,并已适配阿里云MongoDB数据库迁入。 文档数据库有副本集、分片集群等不同的架构，在网络访问方面与其他数据库相比具有一定的差异性，在将本地自建的、其他云上的、天翼云不同资源池的、天翼云ECS自建的DDS/MongoDB数据库数据迁移到天翼云文档数据库DDS前，需要您重点关注网络方面的准备工作。 目前数据传输服务DTS支持通过"公网EIP"和“VPC网络”两种网络接入方式进行数据的迁移和同步。在订购DTS实例时，您可以根据源端和目标端数据库所在的位置决定采用哪种网络接入类型，当源库和目标库在天翼云同一个资源池时，网络接入类型请选用VPC网络，其他情况需要选用公网EIP的接入方式。采用“公网EIP”接入时，分片集群仅支持阿里云或自建 MongoDB数据库为源迁移入云。 数据库来源为公网IP 源端数据库 源端数据库只能通过输入IP地址、端口的方式进行访问。根据源端数据库架构的不同，分为如下2种情况： 源端为副本集架构 以源端为副本集标准三节点为例，数据库包含Primary、Secondary以及Hidden节点，在迁移过程中，为保证源端数据库高可用，需要给Primary和Secondary节点分别绑定不同的公网IP，此处绑定的公网IP在进入DTS实例配置源库目标库配置环节时，需要填写到源库的副本集IP地址中。为Primary和Secondary节点绑定公网IP的方法，具体可参考各数据库官方文档进行操作。 为天翼云DDS实例添加公网访问的白名单分组，并将DTS实例即将或已绑定的公网IP添加到允许访问的IP名单中（源端为其他云MongoDB实例时，请参考不同产品官网文档的指引进行配置，将DTS实例绑定的公网IP配置为可以访问源实例）。 在天翼云DDS实例所在的VPC中，配置VPC安全组，安全组中配置DTS实例绑定的公网IP。 源端为分片集群 当源端为分片集群架构时，DTS将会通过数据库的mongos IP地址和端口来访问源端数据库，通过shard接入信息生成子任务。 mongos IP地址和端口至少为1组，请为mongos绑定公网IP，此处绑定的公网IP在进入DTS实例配置源库目标库配置环节时，需要填写到源库的mongos节点IP地址中。 源库的shard接入信息可以为多组，每组为同一个分片下的多个IP:Port（这里的IP为公网IP），格式：IP和Port之间以英文冒号分隔，多组IP:Port之间用英文逗号隔开。可以提前查询对应的iP和端口信息，方便配置DTS实例时填写。 为天翼云DDS实例添加公网访问的白名单分组，并将DTS实例即将或已绑定的公网IP添加到允许访问的IP名单中（源端为其他云MongoDB实例时，请参考不同产品官网文档的指引进行配置，将DTS实例绑定的公网IP配置为可以访问源实例）。 在天翼云DDS实例所在的VPC中，配置VPC安全组，安全组中配置DTS实例绑定的公网IP。 注意 当通过公网EIP的方式接入，源端为分片集群时，当前仅支持将阿里云或自建 MongoDB分片集群迁移到天翼云；请在阿里云或自建 MongoDB shard节点绑定公网IP，具体操作可参考阿里云官网。

本节介绍网络的用户指南:为Pod配独占网卡和固定IP及独立子网、安全组。 背景信息 独占ENI模式可为Pod提供最佳网络性能，提供高网络吞吐量和无限接近主机的网络延迟，适用于对网络性能有严格需求的场景，如视频流、科学计算等。该模式下，Cubecni插件将弹性网卡（ENI）投射到Pod给Pod独占使用，支持为有状态集（StatefulSet）提供固定IP能力，以及Pod或Namespace粒度的子网和安全组配置。 使用限制 Cubecni支持版本为v1.1.3，可检查kubesystem下守护进程cubecni的cubecnidaemon镜像版本是否不低于v1.1.3 独占ENI的Pod不支持NetworkPolicy，可配置安全组实现访问控制 使用独占ENI的Pod，其部署密度受到云主机ENI数限制，详见弹性网卡使用限制 固定ENI（IP）只适用于有状态集 该特性目前处于内测阶段，仅对以下资源池开放：华东1，华北2，长沙42，杭州7，上海15，乌鲁木齐7，武汉41，芜湖4，西安7，西南1，西南2，上海36，呼和浩特3 使用方法 步骤1和步骤2可选，用于声明带特定标签的Pod或特定Namespace下的Pod的独占ENI使用哪些子网和安全组，从而实现Namespace或Pod粒度的子网和安全组配置； 步骤3演示如何创建使用独占ENI的Pod，步骤4演示如何创建使用固定ENI（IP）的有状态集。

本节介绍网络的用户指南:为Pod配独占网卡和固定IP及独立子网、安全组。 背景信息 独占ENI模式可为Pod提供最佳网络性能，提供高网络吞吐量和无限接近主机的网络延迟，适用于对网络性能有严格需求的场景，如视频流、科学计算等。该模式下，Cubecni插件将弹性网卡（ENI）投射到Pod给Pod独占使用，支持为有状态集（StatefulSet）提供固定IP能力，以及Pod或Namespace粒度的子网和安全组配置。 使用限制 Cubecni支持版本为v1.1.3，可检查kubesystem下守护进程cubecni的cubecnidaemon镜像版本是否不低于v1.1.3 独占ENI的Pod不支持NetworkPolicy，可配置安全组实现访问控制 使用独占ENI的Pod，其部署密度受到云主机ENI数限制，详见弹性网卡使用限制 固定ENI（IP）只适用于有状态集 该特性目前处于内测阶段，仅对以下资源池开放：华东1，华北2，长沙42，杭州7，上海15，乌鲁木齐7，武汉41，芜湖4，西安7，西南1，西南2，上海36，呼和浩特3 使用方法 步骤1和步骤2可选，用于声明带特定标签的Pod或特定Namespace下的Pod的独占ENI使用哪些子网和安全组，从而实现Namespace或Pod粒度的子网和安全组配置； 步骤3演示如何创建使用独占ENI的Pod，步骤4演示如何创建使用固定ENI（IP）的有状态集。

应用场景 Calico IPIP隧道容器网络适用如下场景： 1. 性能要求不高：由于引入了额外的IPIP隧道封包解包，相对于cubecni容器网络存在大约5%15%性能损失，适用于对性能要求不是特别高的业务场景，例如访问量不大的管理后台服务等； 2. 大规模组网：由于构建的覆盖（overlay）容器网络不占用任何VPC资源，所以在容器网络层面，集群节点数不受VPC资源限制；BGP Peer默认使用全互联模式，为减少节点数上升对BGP连接数的指数级消耗，当节点数大于100时，可使用路由反射模式，引入中心化的路由反射节点，将BGP连接数增长降为O(N)增长，最大可支持1000节点规模。 容器IP地址段分配 订购使用Calico容器网络插件的集群时，由于pod网段限制了节点和pod规模，建议选择使用一个大网段。如下所示，把172.16.0.0/12作为Pod网段： 集群创建时，云容器引擎使用该网段作为Calico的私有IP地址池，如下所示： 节点网段由kubecontrollermanager分配，默认每个节点会分配到一个掩码为24的地址段，可分配网段数直接决定集群节点规模上限，例如pod网段为172.16.0.0/18，则支持添加256个节点。若不考虑其它资源限制，单个节点理论上最多可创建256个Pod。 可以通过以下方式查看节点分配的pod网段： [root@CCSEAGENTvmAggbkVfL paasdp]

名称 类型 描述 targetName String iSCSI target名称。 maxSessions Integer iSCSI target下每个IQN允许建立的最大会话数。 iSCSITargets Array of iSCSITarget iSCSI target属性集合，详见“ 表1 响应参数iSCSITarget说明 ”。 luns Array of lun 关联卷的属性，详见“ 表7 响应参数lun说明 ”。 chap.name String CHAP认证名称。 chap.status String CHAP认证状态： Enabled：启用CHAP认证。 Disabled：禁用CHAP认证。 createTime Long 创建iSCSI target的时间，unix时间戳（UTC），精确到毫秒。 serverIds Array of string iSCSI target对应的服务器ID（仅集群版支持）。 num Integer target所在的服务器数量（仅集群版支持）。 reclaimPolicy String iSCSI target的回收策略： Delete：当iSCSI target关联的卷全部删除后，iSCSI target自动删除。 Retain：当iSCSI target关联的卷全部删除后，iSCSI target仍然保留。 status String iSCSI target的状态： Deleting：iSCSI target正在删除。 仅iSCSI target处于删除中会返回此项。

号“ ”时，监控数据无法展示。 未开启SASL的Kafka专享版实例，在“/{命令行工具所在目录}/kafka{version}/bin/”目录下，通过以下命令创建Topic。 ./kafkatopics.sh create topic {topicname} bootstrapserver {brokerip}:{port} partitions {partitionnum} replicationfactor {replicationnum} 已开启SASL的Kafka专享版实例，通过以下步骤创建Topic。 （可选）如果已经设置了SSL证书配置，请跳过此步骤。否则请执行以下操作。在Kafka客户端的“/config”目录中创建“ssluserconfig.properties”文件，参考使用SASL证书连接增加SSL证书配置。 在“/{命令行工具所在目录}/kafka{version}/bin/”目录下，通过以下命令创建Topic。 ./kafkatopics.sh create topic {topicname} bootstrapserver {brokerip}:{port} partitions {partitionnum} replicationfactor {replicationnum} commandconfig ./config/ssluserconfig.properties 后续步骤 步骤四：连接实例生产消费消息

本章节介绍如何删除SASLSSL用户。 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 在管理控制台右上角单击，选择区域。 说明 请选择Kafka实例所在的区域。 步骤 3 在管理控制台左上角单击，选择“企业中间件”“分布式消息服务”“Kafka专享版”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 步骤 4 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。 步骤 5 通过以下任意一种方法，删除SASLSSL用户。 在“用户管理”页签，在待删除的SASLSSL用户所在行，单击“删除”。 在“用户管理”页签，勾选SASLSSL用户名左侧的方框，可选一个或多个，单击信息栏左上侧的“删除”。 说明 创建Kafka实例时设置的SASLSSL用户无法删除。 步骤 6 在弹出的“删除用户”对话框中，单击“是”，完成SASLSSL用户的删除。

本文介绍如何挂载CIFS文件系统到Windows云主机。 操作场景 CIFS类型的文件系统仅支持使用Windows操作系统的云主机进行挂载。本此以Windows Sever 2012标准版操作系统为例进行CIFS类型的文件系统的挂载。其他版本请参考以下主要步骤，根据实际界面进行配置。 注意事项 不推荐CIFS协议的文件系统挂载至Linux，因为Linux系统对CIFS协议的兼容程度较低，并且Linux上的CIFS客户端存在一些安全漏洞隐患。因此本产品仅提供Windows 挂载CIFS的方式。 如果仍然期望采用CIFS协议的文件系统挂载至Linux的方式，请提交工单联系技术人员进行相关评估和配置。同时请务必知晓上述风险，若采用此种挂载方式，本服务不承诺SLA。 前提条件 在需要操作的地域创建虚拟私有云VPC，具体操作步骤参见创建虚拟私有云VPC。 已创建该VPC下的弹性云主机，操作系统为Windows Sever 2012标准版，具体操作步骤参见创建弹性云主机。 已创建该VPC下的文件系统，文件系统的协议类型为CIFS，具体操作步骤参见创建文件系统。 操作步骤 1. 登录天翼云控制中心，单击管理控制台左上角的，选择地域。 2. 选择“计算>弹性云主机”，进入弹性云主机页面，找到即将执行挂载操作的云主机所在行。 3. 点击“远程登录”，使用管理控制台提供的VNC方式远程登录Windows弹性云主机。 4. 对于Windows Server 2016以上的系统，需要配置允许客户端匿名访问，在命令行工具执行以下命令。 plaintext REG ADD HKEYLOCALMACHINESYSTEMCurrentControlSetservicesLanmanWorkstationParameters /f /v AllowInsecureGuestAuth /t REGDWORD /d 1 5. 单击桌面左下角Windows按键，选择这台电脑，右键单击“这台电脑>映射网络驱动器”。 6. 在弹出窗口中，设置“驱动器”盘符名称及文件夹（即在文件系统中看到的挂载目录），文件夹及为文件系统的挂载地址，可在文件系统的详情页获取，如下图。勾选“登录时重新连接”可在云主机重启后自动挂载文件系统。设置完毕后单击完成。 地域资源池挂载地址获取： 可用区资源池挂载地址获取： 7. 单击桌面左下角Windows按键，单击“这台电脑”，在网络位置处将出现已挂载的文件系统，此时您可以像使用一般的文件系统一样进行创建、修改删除文件，构造自己的文件系统。

本文向您介绍怎样修改远程登录的端口。 修改Windows系统实例默认远程端口，以Windows Server 2012数据中心版为例。 1. 登录控制中心。 2. 选择地域华东华东1。 3. 单击“计算>弹性云主机”，进入弹性云主机页面。 4. 参考Windows弹性云主机管理控制台远程登陆（VNC方式），远程登录待修改端口的Windows弹性云主机实例。 5. 修改注册表子项PortNumber的值。 1）右键单击Windows 徽标键，选择运行，启动运行窗口。 2）在运行窗口的文本框内输入regedit.exe后按回车键，打开注册表编辑器。 3）在左侧导航树中逐层选择HKEYLOCALMACHINE > System > CurrentControlSet > Control > Terminal Server > Wds > rdpwd > Tds > tcp，如下图所示： 4）在列表中找到注册表子项PortNumber并右键单击，选择修改，进入修改窗口。 5）在弹出的修改窗口中，在数值数据的文本框中输入新的远程端口号，以3398为例。在基数框中勾选十进制，然后单击确定。 6）在左侧导航树中逐层选择HKEYLOCALMACHINE > System > CurrentControlSet > Control > Terminal Server > WinStations > RDPTcp。 7）在右侧列表中找到注册表子项PortNumber并右键单击，选择修改（可以使用键盘方向键向下寻找）。 8）在弹出的对话框中，在数值数据的文本框中输入新的远程端口号，在本示例中即3398。在基数框中勾选十进制，然后单击确定。 6. 在弹性云主机管理控制台中将此台云主机进行重启，具体如下图： 7. 为该实例添加安全组规则，允许新配置的3398远程端口进行连接。 具体操作，请参见配置安全组规则。 8. 最后使用远程桌面连接功能远程访问实例，在远程地址后面添加新端口号3398即可连接实例。 修改Linux系统实例默认远程端口，以CentOS 8.0 64位为例。 1. 登录控制中心。 2. 选择地域华东华东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： 7. 进入到/etc/ssh路径下输入ll命令查看，具体信息如下图： cp /etc/ssh/sshdconfig /etc/ssh/sshdconfigbak 8. 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。 9. 在键盘上按Esc键，输入:wq后保存并退出编辑模式。 10. 运行以下命令重启sshd服务。 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。 功能验证： 1）打开远程连接工具putty，输入此弹性云主机实例的弹性公网IP，先使用默认22端口登录，可以看到连接被拒绝，网络已中断，说明目前22端口已经无法进行远程登录。 2. 配置实例的安全组，放行TCP协议2222端口，具体操作，请参见配置安全组规则 3. 配置完成之后，使用SSH工具连接新端口2222，在port下输2222，可看到能够成功连接。

版本 支持的数据库实例个数 资源需求 性能参数 标准版 3个 CPU：4U 内存：16GB 硬盘：512GB 吞吐量峰值：3,000条/秒 入库速率值：360万条/小时 4亿条在线SQL语句存储。 50亿条归档SQL语句存储。 高级版 6个 CPU：8U 内存：32GB 硬盘：1TB 吞吐量峰值：6,000条/秒 入库速率值：720万条/小时 6亿条在线SQL语句存储。 100亿条归档SQL语句存储。 企业版 12个 CPU：16U 内存：64GB 硬盘：2TB 吞吐量峰值：12,000条/秒 入库速率值：1440万条/小时 10亿条在线SQL语句存储。 200亿条归档SQL语句存储。 旗舰版 30个 CPU：16U 内存：64GB 硬盘：5TB 吞吐量峰值：35,000条/秒 入库速率值：1440万条/小时 16亿条在线SQL语句存储。 200亿条归档SQL语句存储。

天翼云云解析平台提供网站可用性监测和自动切换服务。监测服务依托平台在各大运营商部署的探测节点，通过采集、分析探测数据帮助用户及时了解网站可用性情况。当网站不可用时，平台提供“暂停解析”、“切换IP”等处置策略。启用“切换IP”策略时，平台将根据策略信息自动将域名解析切换至可用IP，确保用户网站安全、稳定运行。 监控原理 监控任务下所有探测节点向用户监控任务中的IP发送http请求，当且仅当所有探测节点连续两次无法接收到应答时，平台判定服务器宕机，从而执行监控任务中的处置策略。 监控规则 目前仅支持对A记录的监测。 新增或变更监控任务生效时间为一小时。 基础版与高级版域名可支持配置10条监控任务，旗舰版域名可支持配置20条监控任务。 故障处置策略 平台提供三种处理策略，分别是不响应、暂停解析、切换记录。 不响应：平台不做任何处理。 暂停解析 故障IP是分线路智能解析记录，若同主机名下仍有默认线路解析记录，暂停故障记录。 故障IP是默认线路解析记录，若同主机名下有其它可用的默认线路解析记录，暂停故障记录。 故障IP是默认线路解析记录，若同主机名下无可用默认线路解析记录，平台不做任何处理。 切换记录：用户配置监控任务时对监控记录设置一个备用IP，故障时切换到可用的备用IP。若切换时备用IP不可用，平台不做任何处理。

漏洞概览 在“脆弱性检测 > 漏洞概览”页面分析整体IT资产漏洞趋势、等级和类型分布。 漏洞趋势：统计最近7天的高危、中危、低危漏洞的数量变化曲线。 资产漏洞排行：根据漏洞扫描的结果，统计漏洞风险值最高的前5个IP资产。 最近扫描任务：统计最近5次的漏洞扫描任务结果，统计每个任务的漏洞总数、高危漏洞数、中危漏洞数、低危漏洞数。 漏洞等级分布：统计高危、中危、低危每个等级发现的漏洞总数及占比。 漏洞类型分布：统计漏洞数最多的前15种漏洞类型的数量及占比。

本章节介绍云主机网络包乱序故障演练。 背景介绍 在复杂的网络环境中，由于多路径传输、路由策略动态调整或网络设备处理延迟的差异，数据包可能不会按照其发送顺序到达目的地。虽然 TCP 协议设计了重排序机制来处理这种情况，但严重的乱序仍然会增加接收端的CPU开销，导致有效吞吐量下降和应用层延时增加。本演练模拟网络包乱序的场景，帮助您评估应用协议的健壮性和系统在非理想网络条件下的性能表现。 基本原理 预先在探针管理处将内部自研Agent安装至云主机上，使用管控通道下发动作执行命令。 原理是通过增加TC和Netem规则模拟主机内网络包乱序。 注意 只对出方向流量生效，不会影响入流量；如果系统已配置有TC规则，动作执行会失败。 故障注入 1、纳管实例资源 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 应用资源页面。 2. 在资源类型页签中选择云主机 ，然后单击添加资源。 3. 在弹出的对话框中，勾选目标云主机 实例，单击确定。 2、编排演练任务 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 演练管理 页面，单击新建演练。 2. 在基本信息 页面，按提示填写演练名称和描述，然后单击下一步。 3. 在演练对象配置页面： 配置动作组 ：为动作组 命名，资源类型选择云主机。 添加实例 ：单击添加实例 ，勾选上一步中添加的云主机实例。 添加故障动作 ：单击立即添加 ，在列表中选择网络包乱序动作。 4. 在弹出的参数配置框中，配置所需参数，然后单击确定。 持续时间：故障动作持续时间。 本地端口：仅对源端口为指定端口的流量生效。例如，可设置为您对外提供服务的端口。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 80,80008080。 远程端口：仅对目标端口为指定端口的流量生效。例如，可设置为您的应用访问数据库的端口。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 80,80008080。 排除端口：排除指定端口的流量。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 22,8000 或者 80008010。 这个参数不能与本地端口或者远程端口参数一起使用。 目标IP： 支持通过子网掩码来指定一个网段的IP地址, 例如 192.168.1.0/24. 则 192.168.1.0~192.168.1.255 都生效。也可以指定固定的 IP，如 192.168.1.1 或者 192.168.1.1/32，还可以通过逗号分隔多个参数，例如 192.168.1.1,192.168.2.1。 网卡设备：指定在哪个网络接口上实施故障，网卡可通过ifconfig命令查询，例如 eth0。 排除IP：排除受影响的 IP，支持通过子网掩码来指定一个网段的IP地址, 例如 192.168.1.0/24. 则 192.168.1.0~192.168.1.255 都生效。也可以指定固定的 IP，如 192.168.1.1 或者 192.168.1.1/32，还可以通过逗号分隔多个参数，例如 192.168.1.1,192.168.2.1。 立即发送百分比：数据包被立即发送的百分比。 和上一包的相关性：控制数据包重排序的随机性和规律性之间的平衡，取值范围 0~100，例如，设置为 50 表示有 50% 的可能性下一个数据包的重排序决策会受到前一个数据包的影响。值越高，乱序模式越规律；值越低，越随机。 包序列大小：定义了重排序数据包之间的距离，即有多少个数据包会按照正常顺序发送后才会出现一个重排序的数据包，例如，当 gap 设置为 2 时，意味着每 2 个正常顺序的数据包之后会有一个数据包被重排序。 网络包延迟时间(毫秒)：对被选中的乱序数据包施加的延迟时长。

本章节介绍云主机网络包乱序故障演练。 背景介绍 在复杂的网络环境中，由于多路径传输、路由策略动态调整或网络设备处理延迟的差异，数据包可能不会按照其发送顺序到达目的地。虽然 TCP 协议设计了重排序机制来处理这种情况，但严重的乱序仍然会增加接收端的CPU开销，导致有效吞吐量下降和应用层延时增加。本演练模拟网络包乱序的场景，帮助您评估应用协议的健壮性和系统在非理想网络条件下的性能表现。 基本原理 预先在探针管理处将内部自研Agent安装至云主机上，使用管控通道下发动作执行命令。 原理是通过增加TC和Netem规则模拟主机内网络包乱序。 注意 只对出方向流量生效，不会影响入流量；如果系统已配置有TC规则，动作执行会失败。 故障注入 1、纳管实例资源 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 应用资源页面。 2. 在资源类型页签中选择云主机 ，然后单击添加资源。 3. 在弹出的对话框中，勾选目标云主机 实例，单击确定。 2、编排演练任务 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 演练管理 页面，单击新建演练。 2. 在基本信息 页面，按提示填写演练名称和描述，然后单击下一步。 3. 在演练对象配置页面： 配置动作组 ：为动作组 命名，资源类型选择云主机。 添加实例 ：单击添加实例 ，勾选上一步中添加的云主机实例。 添加故障动作 ：单击立即添加 ，在列表中选择网络包乱序动作。 4. 在弹出的参数配置框中，配置所需参数，然后单击确定。 持续时间：故障动作持续时间。 本地端口：仅对源端口为指定端口的流量生效。例如，可设置为您对外提供服务的端口。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 80,80008080。 远程端口：仅对目标端口为指定端口的流量生效。例如，可设置为您的应用访问数据库的端口。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 80,80008080。 排除端口：排除指定端口的流量。可以指定多个，使用逗号分隔或者连接符表示范围，例如 22,8000 或者 80008010。 这个参数不能与本地端口或者远程端口参数一起使用。 目标IP： 支持通过子网掩码来指定一个网段的IP地址, 例如 192.168.1.0/24. 则 192.168.1.0~192.168.1.255 都生效。也可以指定固定的 IP，如 192.168.1.1 或者 192.168.1.1/32，还可以通过逗号分隔多个参数，例如 192.168.1.1,192.168.2.1。 网卡设备：指定在哪个网络接口上实施故障，网卡可通过ifconfig命令查询，例如 eth0。 排除IP：排除受影响的 IP，支持通过子网掩码来指定一个网段的IP地址, 例如 192.168.1.0/24. 则 192.168.1.0~192.168.1.255 都生效。也可以指定固定的 IP，如 192.168.1.1 或者 192.168.1.1/32，还可以通过逗号分隔多个参数，例如 192.168.1.1,192.168.2.1。 立即发送百分比：数据包被立即发送的百分比。 和上一包的相关性：控制数据包重排序的随机性和规律性之间的平衡，取值范围 0~100，例如，设置为 50 表示有 50% 的可能性下一个数据包的重排序决策会受到前一个数据包的影响。值越高，乱序模式越规律；值越低，越随机。 包序列大小：定义了重排序数据包之间的距离，即有多少个数据包会按照正常顺序发送后才会出现一个重排序的数据包，例如，当 gap 设置为 2 时，意味着每 2 个正常顺序的数据包之后会有一个数据包被重排序。 网络包延迟时间(毫秒)：对被选中的乱序数据包施加的延迟时长。

为您展示并管理企业服务信息。 功能说明 企业服务主要是展示企业服务过程中的关键信息，比如企业认证标识、服务状态等。 注意事项 注意 企业认证标识若是同一个客户账号下，【终端管理】【学术加速】【零信任服务】均为同一个，变更其一另外的也需要变更，若需要分开管理，建议采用不同客户账号管理。 操作步骤 1. 登录边缘安全加速控制台，选择相应的控制台【AOne零信任】； 2. 在左侧导航栏，选择企业服务，进入相关页面进行操作； 3. 企业服务目前分为两个模块：企业认证标识，企业服务状态。 企业认证标识 在使用服务之前，您需要设置企业认证标识，您的企业员工在登录客户端时，需先输入企业认证标识将其身份与您的企业进行关联，实现身份合法性认证。企业认证标识是您企业员工成功登录远程零信任办公服务客户端的重要凭证，首次订购后使用控制台，则会引导配置企业认证标识，暂不支持自助配置企业认证标识，如有需求，请联系我们。 注意 订购后首次进入控制台则会引导进行配置【企业标识】，目前暂不支持自助修改，建议首次配置按照企业身份进行谨慎设置。

本文介绍远程零信任办公接入情况,可通过该模块快捷处理零信任服务相关事项。 简介 远程零信任办公整体情况接入情况展示，可通过接入引导快速进行接入配置，享受产品服务。 前提条件 您已购买零信任服务后才可使用。 操作步骤 1. 登录边缘安全加速平台控制台，进入【零信任】控制台。 2. 在左侧导航栏，单击【快速接入】。 内容说明 整体功能分为三个方面进行展示：基础信息、接入步骤、业务访问流。 基础信息 展示基础服务信息，包含服务的产品类型、服务区域、服务状态、企业认证标识。 企业认证标识：在使用远程零信任办公服务之前，您需要设置企业认证标识，您的企业员工在登录客户端时，需先输入企业认证标识将其身份与您的企业进行关联，实现身份合法性认证。企业认证标识是您企业员工成功登录远程零信任办公服务客户端的重要凭证，首次登录控制台，需要配置企业认证标识。 注意 基于服务稳定性的考虑，我们可能会通过邮件/短信/电话提前7天通知您必要的升级操作，请及时按照通知引导进行升级或变更，避免可能存在的安全风险，如我们多次通知后您仍保留风险配置或版本，则您可能面临服务稳定性风险。

功能介绍 零信任管理中心通过配置角色权限，再给用户授权实现权限的管理。 角色的权限支持控制到二级菜单粒度，可以实现不同员工管理不同菜单的管理模式。 身份用户与组织菜单支持更细粒度的分权管理，支持到数据粒度，可以分配不同的组织部门，实现一个部门一个管理员的管理模式。 应用应用配置菜单支持更细粒度的分权管理，支持到数据粒度，可以分配不同的应用，实现一个应用一个管理员的管理模式。 操作步骤 1. 登录边缘安全加速控制台，选择相应的控制台【AOne零信任】。 2. 在左侧导航栏，选择管理员权限，进入相关页面进行操作。 3. 可根据业务需求进行相关配置。 配置管理员角色 1.创建角色 点击创建角色按钮，根据指引填写角色信息选择权限预览并确认。 2.添加管理员 选择指定管理员角色，点击添加管理员，支持添加多个，授权主体支持用户组和用户。 3.查看详情 选择指定管理员角色，点击详情。 可查看/编辑管理员角色下的管理员列表及角色权限。