本章节主要介绍ALM18025 Yarn被终止的任务数超过阈值的告警。 告警解释 告警模块按60秒周期检测Yarn root队列上被终止的应用的数量，当root队列上该监控周期内新增的被终止的应用的数量超过50，且连续发生3次以上时，触发该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18025 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 大量应用任务被强制终止。 可能原因 人为强制终止大量任务。 系统出于某种错误终止任务。 处理步骤 检查告警详情 1.在FusionInsight Manager界面，选择“运维 > 告警 > 告警”，打开告警页面。 2.查看“Yarn被终止的任务数超过阈值”告警详情中的“附加信息”，确认监控阈值是否设置过小。 是，执行步骤3。 否，执行步骤4。 3.选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Yarn > 其它 > root队列下被杀死的任务数”，修改该监控的阈值。执行步骤6。 4.选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Yarn > ResourceManager(主)”，进入ResourceManager的WebUI页面。 5.单击“Applications”下的“KILLED”，单击最上面的任务。查看“Diagnostics”对应的描述信息，根据定位的任务被终止的详情（例如：被某用户终止）处理相关问题。 6.等待3分钟，查看该告警是否消除。 是，处理完毕。 否，执行步骤7。

此章节为您介绍如何选购云密评专区的相关业务。 若您需要购买云密评专区的相关业务，可参考本章节进行选购。 说明 您在控制台购买云密评专区业务前，请先提交工单申请开通购买白名单。 操作步骤 1. 登录云密评专区管理控制台。 2. 单击右上角的“订购密评专区”，跳转至订购页面。 3. 选择您业务所需要的部署地域和可用区。 4. 选择需要购买的产品和规格。 配置项 配置项说明 密码产品 综合安全网关服务 每个服务支持1000并发，可叠加，最多支持购买10个，建议搭配EIP使用。 密码产品 密钥管理服务 提供安全、可靠的密钥管理服务，密钥管理购买后保存的密钥请在密钥管理服务中查询。 密码产品 数据加密网关服务 提供重要数据的加密和解密服务，满足密评中对重要数据传输和存储的机密性要求。 密码产品 协同签名服务 每个服务支持1000并发，可叠加，最多支持购买10个。 密码产品 数字证书认证系统 支持1万证书签发，5个CA，兼容RSA、ECC、SM2算法。 国密套件 国密浏览器 选择需购买的国密浏览器个数，兼容主流国产操作系统，满足国密安全传输要求。 国密套件 智能密码钥匙 选择需购买的密钥钥匙个数。 国密套件 协同签名客户端 支持IOS、Android、Windows、Linux等操作系统，每个客户端占1个配额，最多支持购买10000个。 国密套件 证书管理服务 提供权威证书管理服务（证书有效期至少为一年，购买时长小于一年会默认为一年时长）。 国密证书、国际证书购买后会保存至证书管理服务控制台。 密评服务 密评咨询服务 为应用设计密码应用方案，协助密评机构开展密评，单个应用配置1套。 密评服务 密评测评服务 支持1个应用密码应用安全性评估。 密评服务 密码改造服务 项目特殊需求定制服务，下单前请提前和产品经理沟通并评估工作量，根据工作量确定下单数量。 5. 购买密码产品，还需要配置企业项目、网络信息。 配置项 配置项说明 企业项目 选择此次购买的密评服务所属的企业项目，方便您进行管理。 虚拟私有云 选择密码产品实例所要配置的虚拟私有云。 注意 成功创建后，VPC不可更换，请谨慎选择。 安全组 选择密码产品实例所在的安全组。 子网 选择密码产品实例所属的子网。 6. 购买密码产品，还需要配置密码产品管理员账号初始账密。 配置项 配置项说明 用户名 设置购买的密码产品实例管理员初始账号。 密码 设置购买的密码产品实例管理员初始密码。 确认密码 二次确认购买的密码产品实例管理员初始密码。 7. 选择购买密码产品、证书管理服务的时长。 支持开启“到期自动续费”。开启自动续费后，当服务到期前，系统会自动按照默认的续费周期生成续费订单并进行续费，无须用户手动续费。 8. 配置完成后，勾选“我已阅读并同意《天翼云云密评专区服务协议》《隐私政策声明》”后，单击“提交订单”。

云硬盘备份支持对云主机中所有云硬盘同时进行备份吗？ 支持。 不论是手动一次性备份，还是通过备份策略周期性备份，都支持同时备份多个云硬盘，这些云硬盘可以出自同一台云主机。 实现方法：在“绑定云硬盘及备份策略”处，选择多个云硬盘即可，具体操作请参见创建云硬盘备份。 云硬盘支持每天多次备份吗？ 支持。 云硬盘备份分为两种，一种为手动备份，一种是根据备份策略进行周期性自动备份。 手动备份对于每天的备份次数没有限制。 根据备份策略进行备份时，用户可以在一天内的任意整点时间进行备份，一天可周期性备份24次，一次间隔一小时。 备份副本可以下载至本地吗？ 不可以。云硬盘备份的备份数据是无法下载至本地的。 如果您有具体需求，可以通过客服电话等方式联系产品售前经理或解决方案经理，我们会根据您的业务为您定制合适的解决方案。 包含应用系统的云硬盘是否可以备份？ 支持备份。 针对数据库或邮件系统等有一致性要求的应用，建议在备份前，暂停所有数据的写操作，再进行备份。 如果无法暂停写操作，则可以将应用系统停止或者将云主机停机，进行离线的备份。 云硬盘备份是否可备份共享盘？ 目前暂时无法对共享盘进行备份，后续将逐渐完善功能。 如果您有具体需求，可以通过客服电话等方式联系产品售前经理或解决方案经理，我们会根据您的业务为您定制合适的解决方案。

本文汇总了使用并行文件服务HPFS产品时常见的概念类问题。 什么是并行文件服务HPFS？ 并行文件服务 HPFS（CTHPFS，High Performance File Storage）是由天翼云提供的高性能并行文件存储，支持全 NVMe 闪存、RDMA 技术，最高提供千万 IOPS 和 TBps 吞吐，同时保证亚毫秒级时延。 具有高性能，高可靠性，高可扩展性的特点，充分满足影视渲染、气象分析、石油勘探、EDA 仿真、基因分析、AI 训练、自动驾驶等数据密集型场景的需求。 HPFS的优势有哪些？ HPFS 支持全闪 NVMe SSD、RDMA 技术（IB 和 RoCE），实现了文件系统性能最高可达到 TB/s 的吞吐，千万 IOPS，亚毫秒级的延时，以卓越性能轻松应对 GPU/DPU 等高速计算场景下的存储问题。 具体的带宽和 IOPS 与您购买的文件系统规模有关，带宽、IOPS 性能可以随您申请的文件系统的容量线性提升。 HPFS的典型应用场景有哪些？ HPFS 以极高性能充分释放数据潜力，支持以下典型应用场景： AI 训练推理场景，HPFS 可在上亿级数据量下的高性能支撑，提高 AI 模型训练效率，促进多模态 AI 快速迭代。 HPC 计算场景，HPFS 支持高速 RDMA 传输协议的 InfiniBand 网络、RoCE 网络，以及100G 的 TCP 网络，实现高 IOPS、低延迟和稳定的数据访问性能。 自动驾驶场景，HPFS 全面提升存储系统的元数据处理能力，支持上亿级别的文件数量，助力自动驾驶向 L4L5 自动化演进。 还有如影视渲染、基因测序、天文气象、油气勘探、EDA 仿真设计等需要超高吞吐的应用场景。

本节介绍了用户指南：使用LocalPV静态存储卷。 使用LocalPV静态存储卷，即：使用kubernetes原生本地存储能力，将本地存储设备，例如磁盘、分区或者目录挂载至Pod中。通过手动在控制台创建PV，创建PVC时使用已有PV的方式，实现容器内挂载本地存储。 该模式下需要用户自建PV资源，一定程度上增加操作和管理复杂性，一般推荐使用动态创建存储的方式。 使用限制 本地存储卷取决于底层节点的可用性，如果节点变得不健康，那么存储卷也将变得不可被 Pod 访问，影响Pod运行。 请勿对本地存储卷或者上层目录自行执行删除操作，否则带来数据丢失风险。 使用LocalPV静态存储卷支持节点调度，但不支持自动创建目录，使用前需保证指定节点配置目录已存在。 通过控制台使用LocalPV静态存储卷 1、创建持久卷（PV） 登录“云容器引擎”管理控制台； 在集群列表页点击进入指定集群； 进入主菜单“存储”——“持久卷”，单击左上角“创建持久卷”； 配置项 说明 名称 PV的名称。 持久卷类型 前支持云盘、弹性文件、对象存储、并行文件、海量文件和本地存储，这里选择本地存储。 具体创建页中展示的存储类型由当前资源池支持情况决定。 容量 根据业务需求自定义容量。 访问模式 ReadWriteOnce：卷可以被一个节点以读写方式挂载。 回收策略 回收策略，默认为Deleted。 Retained（保留）：用户可以手动回收资源。当PVC对象被删除时，PV 卷仍然存在，对应的数据卷被视为"已释放（released）。 Deleted（删除）：对于支持 Delete 回收策略的卷插件，删除动作会将PV对象从 Kubernetes 中移除，同时也会从外部基础设施中移除所关联的存储资产。如果对数据安全性要求高，推荐使用Retain方式，以免误删数据。 参数 类型：包括NFS、Local，这里选择Local；方式：包括指定节点、指定节点标签，可以根据业务需求选择； LocalPV的目录：要求指定节点或者指定标签节点中目录存在，否则会出现挂载失败。 卷模式 文件系统（Filesystem）：默认方式，该类型卷会被 Pod 挂载（Mount） 到某个目录。 如果卷的存储来自某块设备而该设备目前为空，Kuberneretes 会在第一次挂载卷之前在设备上创建文件系统。 块设备（Block）： 以将 local 卷作为原始块设备暴露出来。 挂载选项 挂载参数，用户可根据自己的情况实际定制相关参数。 说明 静态导入场景下，回收策略均默认Retain，cstorcsi不会删除数据。 参数配置完成后，点击“确定”。创建成功后，可以在持久卷列表查看，此时PV状态为“可用”。

分布式消息Kafka使用SASL 认证协议来实现身份验证的能力，加密的主题需要经过身份校验才能正常地消费和生产消息。 1. 创建用户并配置用户权限 进入应用用户管理界面，新建用户，并给用户添加主题和消费组的权限，并且下载密钥。详细操作可以查看用户指南创建应用用户。 2. 运行生产者客户端 如下是Java客户端代码示例，注意修改内容（用户、密码、接入地址、主题名称）。 3. 运行消费者客户端 如下是Java客户端代码示例，注意修改内容（用户、密码、接入地址、消费组名称、主题名称）。

本文主要介绍云日志服务Logback SDK的使用方式。 Ctyun Logback Appender概述 Logback是由log4j的创始人设计的一款高性能、灵活配置的Java日志框架。它支持将日志输出到各种目标，如文件、控制台等，并允许通过简单的配置文件自定义日志级别、格式和输出目的地。Logback的特点在于其高效的日志处理能力和强大的配置灵活性，使得开发者能够轻松控制和管理日志，从而更好地监控和调试应用程序。同时，Logback也提供了与多种系统组件的集成支持，为Java应用提供了全面的日志解决方案。 通过Ctyun Logback Appender，您可以将生成的日志信息异步发送到ctyun云日志服务，其样式如下： plaintext useragent : logback level : INFO location : cn.ctyun.example.LogbackAppenderExample.main(LogbackAppenderExample.java:22) message : info log logback thread : main time : 20240606T14:33+0800 message : 20240606 14:33:15,203 INFO [main] LogbackAppenderExample: info log logback 其中： level：日志级别。 location：日志打印语句的代码位置 。 message：日志内容。 throwable：日志异常信息，只有当记录了异常信息，这个字段才会出现。 thread：线程名称。 time：日志打印时间（可以通过 timeFormat 或 timeZone 配置 time 字段呈现的格式和时区）。ts ：日志生成时的时间。 message ：日志信息。 useragent ： 日志来源 功能优势 日志实时传输： 实时性增强： 日志数据不再依赖传统的磁盘写入，而是实时通过网络通道发送至服务端，确保数据的即时性。 无侵入性集成： 无缝对接： 对于已采用logback作为日志框架的应用，我们提供了简洁的配置方案，无需对应用代码进行大幅度修改，即可实现日志的采集与传输。 高效异步处理： 高并发设计： 系统采用高并发架构，后台异步处理日志发送任务，即使在大量日志数据产生的情况下，也能保证系统的稳定运行和高效处理。

本章节概括介绍了边缘重保服务整体服务框架及其主要应用场景。 边缘重保服务可针对各类推广活动、重要会议、赛事、晚会等业务场景中的突发性流量压力及潜在的安全隐患，为客户核心业务提供全生命周期的保障。通过“事前全面分析和准备事中严格护航值守事后复盘优化”的三级保障体系，从底层资源入手，以业务功能可用性和应用服务的安全性为要义，为企业的核心业务提供多重保险，助力企业在流量洪峰中构建高可靠数字防线。 边缘重保服务以资深重保专家团队和成熟的边缘云系列产品为核心能力基础，辅以自研及第三方权威机构的各类工具，从前期的组织规划到过程中的作战保障及事后的复盘分析，构建核心业务加固、周期监控巡检、故障应急响应三位一体多重护甲的保障体系，为业务保驾护航，让您全程无忧！ 整体服务框架 应用场景 营销推广： 618购物节、双十一购物狂欢节、双十二购物狂欢节、年货节等电商促销活动；品牌发布会、产品发布会等受公众瞩目的各类发布会。 晚会与庆典：春节联欢晚会、跨年晚会、中秋晚会、地方春晚等晚会型活动；国庆阅兵、国家级大型庆典类活动。 教育活动：中高考查分、高考志愿填报、中小学生开学第一课、各类职业资格或技能考试认证等大规模教育类活动。 重要赛事：奥运会、冬奥会、世界杯、欧洲杯、亚运会、大运会、热门联赛等重要竞技赛事。 大型会晤：两会、金砖会晤、经济贸易峰会、各类大型论坛等会晤型活动。 票务活动：春运车票、演唱会门票、热门景点门票、消费券发放、纪念币发行等限量抢购类活动。 其他：攻防演练、热门游戏发布、热门应用大版本更新、企业核心业务割接及其他需要保障支持类的场景。

连接方式 IP地址 使用场景 说明 通过内网连接实例 内网IP地址 系统默认提供内网IP地址。当应用部署在弹性云主机上，且该弹性云主机与云数据库GaussDB 实例处于同一区域，同一VPC时，建议单独使用内网IP连接弹性云主机与云数据库GaussDB 实例。 安全性高，可实现云数据库GaussDB 的较好性能。l 推荐使用内网连接。 通过公网连接实例 弹性公网IP 不能通过内网IP地址访问云数据库GaussDB 实例时，使用公网访问，建议单独绑定弹性公网IP连接弹性云主机（或公网主机）与云数据库GaussDB 实例。 降低安全性。l 为了获得更快的传输速率和更高的安全性，建议您将应用迁移到与您的云数据库GaussDB 实例在同一子网，使用内网连接。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 list Array of Objects 应用接入点列表 applicationList totalCount Integer 总数量 5 pageNum Integer 当前页码 1 pageSize Integer 页码大小 10

本文将指引您搭建一个IPv6网段的VPC，并在VPC中创建一个带有IPv6地址的集群和节点，使节点可以访问Internet上的IPv6服务。 简介 IPv6的使用，可以有效弥补IPv4网络地址资源有限的问题。如果当前集群中的工作节点（如ECS）使用IPv4，那么启用IPv6后，工作节点可在双栈模式下运行，即工作节点可以拥有两个不同版本的IP地址：IPv4地址和IPv6地址，这两个IP地址都可以进行内网/公网访问。 使用场景 如果您的应用需要为使用IPv6终端的用户提供访问服务，则您可使用：IPv6弹性公网IP或IPv6双栈。 如果您的应用既需要为使用IPv6终端的用户提供访问服务，又需要对这些访问来源进行数据分析处理，则您必须使用IPv6双栈。 如果您的应用系统与其他系统（例如：数据库系统）、应用系统之间需要使用IPv6进行内网访问，则您必须使用IPv6双栈。 使用IPv6双栈请参考IPv4/IPv6双栈网络、IPv6弹性公网IP。 搭建IPv4/IPv6双栈集群步骤 步骤 1 创建虚拟私有云，且创建已开启了IPv6的子网。若没有，则参考创建虚拟私有云和子网。 1. 创建VPC时需开启IPV6 2. 创建子网并开启IPV6 步骤 2 创建集群 1. 登录CCE控制台，在右上角中选择“创建集群”。 2. 网络配置请按如下设置，其余配置可参考订购集群： 虚拟私有云：选择已开启IPV6的VPC。 所在子网：仅支持选择已开启了IPv6的子网。 启用IPV6：选择开启，开启后将支持通过IPv6地址段访问集群资源，包括节点，工作负载等。 Pod子网：仅支持选择已开启了IPv6的子网。 Service CIDR：容器网段要设置合理的掩码，掩码决定集群内可用节点数量。集群中容器网段掩码设置不合适，会导致集群实际可用的节点较少。 Service CIDRV6：该网段决定了支持 IPv6 地址的 Service 资源的上限，创建后不可修改，默认为fc00::/112。如需自定义该网段，需要满足以下要求，详情请参考如何设置Service CIDRV6网段： Service CIDRV6网段需属于fc00::/8网段内。 IPv6地址前缀长度范围为112120，您可以通过调整前缀数值，调整地址个数，地址数最多可支持65536个

在监控Go应用之前,您需要通过客户端将应用数据上报至APM服务端。本文介绍采用Jaeger SDK方式上报go应用的链路数据,具体如下。 前提条件 完成vpce接入。 接入步骤 1. 引入go依赖包。 plaintext import ( "github.com/opentracing/opentracinggo" "github.com/uber/jaegerclientgo" "github.com/uber/jaegerclientgo/transport" ) 2. 查看接入点信息。 应用列表的接入指引会根据您所在资源池提供“通过 HTTP 上报数据”的ENDPOINT(天翼云vpc网络接入点)、鉴权TOKEN信息。 3. 初始化Jaeger SDK。 注意 需将token和endpoint替换成相应地域的接入点信息。 plaintext func NewJaegerTracer(service string) opentracing.Tracer { auth : map[string]string{ "xctgauthorization":" ", //上面获取到的token } sender : transport.NewHTTPTransport( " ", //jaeger 上报的http地址 transport.HTTPHeaders(auth), ) tracer, : jaeger.NewTracer(service, jaeger.NewConstSampler(true), jaeger.NewRemoteReporter(sender, jaeger.ReporterOptions.Logger(jaeger.StdLogger)),) return tracer } 4. client 端上报demo。 plaintext func runClient(tracer opentracing.Tracer, httpUrl string, spanName string, r http.Request) { c : &http.Client{Transport: &nethttp.Transport{}} span : tracer.StartSpan(spanName) if r ! nil { spanCtx, : tracer.Extract(opentracing.HTTPHeaders, opentracing.HTTPHeadersCarrier(r.Header)) span tracer.StartSpan(spanName, opentracing.ChildOf(spanCtx)) } span.SetTag(string(ext.Component), spanName) defer span.Finish() ctx : opentracing.ContextWithSpan(context.Background(), span) req, err : http.NewRequest( "GET", httpUrl, nil, ) tracer.Inject(span.Context(), opentracing.HTTPHeaders, opentracing.HTTPHeadersCarrier(req.Header)) if err ! nil { onError(span, err) return } req req.WithContext(ctx) // wrap the request in nethttp.TraceRequest req, ht : nethttp.TraceRequest(tracer, req) defer ht.Finish() res, err : c.Do(req) if err ! nil { onError(span, err) return } defer res.Body.Close() body, err : ioutil.ReadAll(res.Body) if err ! nil { onError(span, err) return } fmt.Printf("Received result: %sn", string(body)) } func run() { for { time.Sleep(3 time.Second) tracer : NewJaegerTracer(HttpClientName) runClient(tracer, " + serverPort + "/", HttpClientName, nil) } } 5. server端上报demo。 注意 需将url1和url2替换成下游调用地址。 plaintext //server端接收到请求后继续再向java服务发起请求，最终实现client》goserver》javaserver的请求链路 func getJavaDemo(tracer opentracing.Tracer) func(http.ResponseWriter, http.Request) { return func(w http.ResponseWriter, r http.Request) { fmt.Println(r.Header) fmt.Println(opentracing.HTTPHeadersCarrier(r.Header)) span : opentracing.SpanFromContext(r.Context()) span.SetTag("http.serveraddr", "serveraddr") //填写您的服务端地址 span.SetTag("http.clientaddr", "clientaddr") //填写您的客户端地址 runClient(tracer, " ", HttpServerName, r) time.Sleep(10time.Millisecond) runClient(tracer, " ", HttpServerName, r) log.Print("Received getTime request") io.WriteString(w, "get java demo") } } func runServer(tracer opentracing.Tracer) { http.HandleFunc("/", getJavaDemo(tracer)) log.Printf("Starting server on port %s", serverPort) err : http.ListenAndServe( fmt.Sprintf(":%s", serverPort), // use nethttp.Middleware to enable OpenTracing for server nethttp.Middleware(tracer, http.DefaultServeMux)) if err ! nil { log.Fatalf("Cannot start server: %s", err) } } 6. 通过以上例子，我们就可以实现jaeger的方式采集go的监控数据。

本节介绍了云数据库TaurusDB实例的只读节点。 产品简介 TaurusDB实例支持只读节点。 在对数据库有少量写请求，但有大量读请求的应用场景下，单个实例可能无法抵抗读取压力，甚至对主业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展，分担数据库压力，您可以在某个区域中创建一个或多个只读节点，利用只读节点满足大量的数据库读取需求，以此增加应用的吞吐量。您需要在应用程序中分别配置主实例和每个只读节点的连接地址，才能实现将写请求发往主节点，而将读请求发往只读节点。 功能特点 规格与实例一致。 不需要维护帐号与数据库，全部通过主实例同步。 提供系统性能监控。 功能限制 单个“包年/包月”和“按需计费”实例最多可以创建15个只读节点。 实例恢复：不支持通过任意时间点创建临时节点，不支持通过备份集覆盖节点。 数据迁移：不支持将数据迁移至只读节点。 数据库管理：不支持创建和删除数据库。 帐号管理：只读节点不提供创建帐号权限，如需增加只读实例帐号，请在主实例上操作。

本节为天翼云人脸识别产品简介。 什么是人脸识别 人脸识别服务，是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。人脸识别以开放API（应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等，打造智能化业务系统，提升业务效率。 当前人脸识别提供了以下子服务： 人脸检测 人脸属性识别 人脸活体检测 人脸比对 人脸实名认证 动作活体识别 人脸检测 通过用户输入人脸照片，高效快速地检测图像中的人脸，给出人脸的数量、位置等信息，方便用户后续应用。 人脸属性识别 在人脸检测基础上，分析检测后的人脸性别、年龄属性，扩展用户使用人脸检测服务的应用场景。

本文介绍事件总线EventBridge的功能特性。 功能集 功能 功能描述 参考文档 事件总线 事件源 事件源是事件的来源，将天翼云服务、自定义应用、SaaS应用等应用程序产生的事件消息投递至事件总线。 事件总线EventBridge支持天翼云官方事件源与自定义事件源。 事件源概述 天翼云官方事件源 管理自定义事件源 事件总线 事件规则 事件规则用于匹配特定类型的事件。当事件成功匹配时，事件会被路由到与事件规则关联的事件目标。 事件模式 事件内容转换 管理事件规则 事件流 事件流 事件流适用于端到端的流式数据处理场景，对源端产生的事件实时抽取、转换和分析并加载至目标端。 管理事件流 网络管理 网络端点 通过访问端点，您可以推送用户用户自定义事件至事件总线EventBridge。 访问端点

本章节介绍通过原生接口接入时的请求状态码。 如您使用原生接口接入，请参考以下状态码。 错误码响应体 xml string string string string 响应体各元素的详细定义请参见下表。 名称 描述 Error 错误响应体中描述错误相关信息的根节点 Code 唯一错误码，参考下面表格列出的常见错误码描述 Message 对错误的具体描述 Resource 被错误关联的请求资源信息 RequestId 错误对应的请求ID 错误码说明 发出请求后，如果遇到错误，在响应的错误信息中会包含错误码等具体的错误信息。访问对象存储服务的错误码如下表所示。 状态码 错误码 描述 备注 301 Moved Permanently PermanentRedirect 尝试访问的桶必须使用指定的地址，请将以后的请求发送到这个地址 307 Moved Permanently TemporaryRedirect 临时重定向，当DNS更新时，请求将被重定向到bucket 304 Not Modified NotModified 资源没有发生改变 400 Bad Request AmbiguousGrantByEmailAddress 提供的电子邮件地址与多个帐户关联 400 Bad Request AuthorizationHeaderMalformed 提供的授权header无效 400 Bad Request CredentialsNotSupported 此请求不支持凭据 400 Bad Request ExpiredToken 提供的令牌已过期 400 Bad Request IllegalVersioningConfigurationException 请求中指定的版本控制配置无效 400 Bad Request InvalidArgument 缺少特定参数或者参数不合法 400 Bad Request IncompleteBody 未提供ContentLength HTTP头指定的字节数 400 Bad Request InvalidBucketName 桶的名字不合法 400 Bad Request IncorrectNumberOfFilesInPostRequest 每个请求只需要上载一个文件 400 Bad Request MalformedXML xml格式有问题 标签xml、跨域xml等 400 Bad Request BadDigest 请求中设置的ContentMD5的值与服务端接收到文件的MD5值不符 400 Bad Request InvalidDigest 客户端指定的对象内容的MD5值无效 400 Bad Request InlineDataTooLarge 内联数据超过了允许的最大大小 400 Bad Request InvalidObjectName 对象的名字不合法 400 Bad Request EntityTooLarge 上传的文件太大 400 Bad Request EntityTooSmall 建议上传的对象小于允许的最小对象大小 400 Bad Request InvalidPart 合并分片的数量有问题，一个或者多个指定的分片未找到 400 Bad Request InvalidPartOrder 段列表的顺序不是升序，段列表必须按段号升序排列 400 Bad Request MalformedACLError 提供的XML格式不正确，或者未根据已发布的架构进行验证 400 Bad Request InvalidTag 设置标签数量太多或者标签内容长度超出限制 400 Bad Request InvalidEncryptionAlgorithmError 指定的加密请求无效。有效值为aes256 400 Bad Request InvalidLocationConstraint 指定的位置约束无效 400 Bad Request InvalidPolicyDocument 表单内容不符合策略文档中指定的条件 400 Bad Request InvalidSOAPRequest SOAP请求正文无效 400 Bad Request InvalidStorageClass 指定的存储类无效 400 Bad Request InvalidTargetBucketForLogging 用于日志记录的目标bucket不存在、不归您所有或没有授权 400 Bad Request InvalidToken 提供的令牌格式不正确或无效 400 Bad Request InvalidURI 无法分析指定的URI 400 Bad Request KeyTooLongError Key太长 400 Bad Request MalformedPOSTRequest POST请求的主体不符合格式规范 400 Bad Request MaxMessageLengthExceeded 请求的长度过长 400 Bad Request MaxPostPreDataLengthExceededError 上载文件之前的POST请求字段太大 400 Bad Request MetadataTooLarge 元数据头超过了允许的最大元数据大小 400 Bad Request MissingRequestBodyError 以请求的形式发送空XML文档 400 Bad Request MissingSecurityElement SOAP 1.1请求缺少安全元素 400 Bad Request MissingSecurityHeader 请求缺少必需的头 400 Bad Request NoLoggingStatusForKey 不存在以日志状态呈现的key的子资源 400 Bad Request RequestIsNotMultiPartContent bucket post必须是enclosure类型的multipart/form数据 400 Bad Request RequestTimeout 请求超时。服务端还没有收到完整的请求 400 Bad Request RequestTorrentOfBucketError 不允许访问bucket的Torrent文件的请求 400 Bad Request ServerSideEncryptionConfigurationNotFoundError 找不到服务器端加密配置 400 Bad Request TokenRefreshRequired 必须更新令牌 400 Bad Request TooManyBuckets 试图创建的bucket超过了允许的数量 400 Bad Request UnexpectedContent 该请求不支持内容 400 Bad Request UnresolvableGrantByEmailAddress 提供的电子邮件地址与记录中的任何帐户都不匹配 400 Bad Request UserKeyMustBeSpecified bucket post必须包含指定的字段名。如果已指定，请检查字段的顺序 403 Forbidden AccessDenied 用户没有权限执行操作 403 Forbidden AllAccessDisabled 已禁用对此S3资源的所有访问 403 Forbidden InvalidPayer 已禁用对此对象的所有访问 403 Forbidden InvalidSecurity 提供的安全凭据无效 403 Forbidden NotSignedUp 帐户没有注册相关服务 403 Forbidden InvalidObjectState 该操作对于对象的当前状态无效 403 Forbidden InvalidAccessKeyId 访问密钥ID在我们的记录中不存在 403 Forbidden AccountProblem 帐户有问题，导致操作无法成功完成 403 Forbidden CrossLocationLoggingProhibited 不允许跨位置日志记录。一个地理位置的bucket无法将信息记录到另一个位置的bucket中 403 Forbidden RequestTimeTooSkewed 请求的时间与服务器的时间相差太大 403 Forbidden SignatureDoesNotMatch 系统计算的请求signature与提供的signature不匹配。检查Access Key和签名方法 403 Forbidden UserSuspended 用户已经被挂起 404 Not Found NoSuchBucket 用户请求的桶不存在 404 Not Found NoSuchUpload UploadId不存在或者UploadId正在合并中 404 Not Found NoSuchLifecycleConfiguration 桶中没有配置生命周期管理信息 404 Not Found NoSuchKey 指定的对象不存在 404 Not Found NoSuchBucketPolicy 指定的Bucket没有相应的策略 404 Not Found NoSuchVersion 请求中指定的版本ID与现有版本不匹配 405 Method Not Allowed MethodNotAllowed 指定的方法不允许操作在请求的资源上 408 Request Timeout RequestTimeout 用户与Server之间的socket连接在超时时间内没有进行读写操作 409 Conflict BucketAlreadyExists 当前请求的桶名已经被使用 409 Conflict BucketAlreadyOwnedByYou 试图创建的bucket已经存在且请求者是所有者 409 Conflict BucketNotEmpty 请求的桶不为空 删除桶前请先清空桶 409 Conflict PositionNotEqualToLength 请求参数中position的值与对象追加前的大小不一致 409 Conflict InvalidBucketState 该请求对存储桶的当前状态无效 409 Conflict FileImmutable 桶版本控制设置为enabled或suspended 409 Conflict AccessPointAlreadyOwnedByYou 您的帐户中已存在同名的访问点 409 Conflict ObjectNotAppendable 无法追加指定的对象 409 Conflict OperationAborted 当前正在对此资源执行冲突的条件操作 409 Conflict RestoreAlreadyInProgress 对象还原进程已在进行中 411 Length Required MissingContentLength 必须提供ContentLength HTTP头 412 Precondition Failed PreconditionFailed 至少有一个指定的前提条件不成立 416 Client Requested Range Not Satisfiable InvalidRange Range指定的范围不合法 422 Unprocessable Entity UnprocessableEntity 请求格式正确，但是由于含有语义错误，无法响应 500 Internal Server Error InternalError 系统遇到内部错误，请重试 501 Not Implemented NotImplemented 提供的头包含未实现的功能 503 Service Unavailable ServiceUnavailable 服务不可用 503 Service Unavailable SlowDown 请降低请求频率

参数 说明 备注 区域 必选参数。租户所在的区域，当前区域请在界面右上方选择。 建议选择和云主机同一个区域。 可用区 必选参数。同一区域内，电力和网络互相独立的地理区域。 建议选择和云主机同一个可用区。 存储类型 必选参数。包含标准型、标准型增强版、性能型和性能型增强版。 默认为标准型。说明创建成功后不支持更换存储类型， 如需更换只能新创建另一存储类型的文件系统，请根据业务情况事先规划存储类型。 容量（GB） 单个文件系统的最大容量，当文件系统的实际使用容量达到该值时， 您将无法对文件系统执行写入操作，需要进行扩容。 暂无法直接对SFS Turbo文件系统进行缩容操作，请根据实际需要设置文件系统的容量。 支持范围： 标准型：500GB～32TB 性能型：500GB～32TB 标准型增强版和性能型增强版：10TB～320TB 协议类型 必选参数。SFS Turbo文件系统支持的共享访问协议为NFS。 默认为NFS。 选择网络 必选参数。 选择VPC及其子网。 VPC：云主机无法访问不在同一VPC下的文件系统，请选择与云主机相同的VPC。 子网：子网是VPC内的IP地址块，同一个VPC下，子网网段不会重复。通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。 开启IPv6：勾选此参数表示开启IPv6，不勾选表示不开启IPv6，使用IPv4。 如果您想开启IPv6，开启IPv6前，请确保SFS Turbo文件系统所在的VPC和子网已开启IPv6配置。 开启IPv6后，SFS Turbo文件系统可在IPv6下运行，此时SFS Turbo文件系统通过IPv6进行通信。 说明 每个文件系统在创建时只可以添加一个VPC。可通过虚拟私有的VPC对等连接方式将两个或多个VPC互连，实现多VPC、跨VPC下的文件共享。 SFS Turbo文件系统支持创建文件系统的时候开启IPv6，创建完成的SFS Turbo文件系统不支持修改IPv6是否开启的策略。 首次创建IPv6文件系统，请确定“授权权限提醒”弹窗，确定授权后，SFS Turbo将在IAM下创建名称为“ServiceAgencyForSFSTurboIPv6”的委托并授权给账户opsvcefs。未授权将导致无法创建IPv6文件系统。委托创建完成后，请不要删除该委托，否则可能导致文件系统无法读写。 开启IPv6的文件系统需要使用域名挂载，不支持使用IP挂载。 安全组 必选参数。安全组起着虚拟防火墙的作用，为文件系统提供安全的网络访问控制策略。 用户可以在安全组中定义各种访问规则，当弹性文件服务加入该安全组后，即受到这些访问规则的保护。 创建SFS Turbo时，仅支持选择一个安全组。推荐SFS Turbo实例使用单独的安全组，与业务节点隔离。 安全组规则的配置会影响SFS Turbo的正常访问与使用，配置方法请参见《虚拟私有云用户指南》的“添加安全组规则”章节。 为了确保SFS Turbo能够被您的弹性云服务器访问，在成功创建SFS Turbo后，系统将自动放通SFS Turbo中NFS协议需要的安全组端口，以免文件系统挂载失败。 NFS协议所需要入方向的端口号为111、2049、2051、2052、20048。如您需要修改开放的端口，可以前往“网络控制台 > 访问控制 > 安全组”找到目标安全组进行修改即可。 名称 必选参数。用户自定义文件系统的名称。 只能由英文字母、数字和中划线“”组成， 创建的文件系统名称输入长度需大于4个字符并小于等于64个字符。

字段 类型 必选 说明 vhost VirtualHostMatch Yes 匹配路由中的虚拟主机，将限流策略应用到对应的虚拟主机。

在事件列表页面，可以筛选并查看所有告警事件。 功能入口 1. 登录【应用性能监控控制台】。 2. 在左侧导航栏选择告警管理>告警事件历史。 事件列表 事件列表页面显示了未恢复告警和已恢复告警的事件名称、通知策略、创建时间、事件数量、事件状态、事件对象。 在事件列表页面，您可以执行以下操作： 设置筛选字段，然后单击搜索，可以查看对应的告警事件。 字段 说明应用性能监控 事件名称 创建的告警规则的名称。 事件状态 告警事件的状态，共有以下3种状态： 告警中：告警事件持续被触发。 静默：在设置的自动恢复告警事件的时间内，和第一条告警事件名称和等级相同的告警事件的状态为静默。 已恢复：在设置的时间内，告警事件不再触发。 事件对象 监控任务名称或集群名称。 集成类型 告警事件对应的集成类型。 单击事件名称，查看目标事件的详细信息。更多信息，请参见下方【事件详情】。 事件详情 事件详情面板显示了事件的基本信息、监控数据和扩展字段。

本节主要介绍概述 创建流水线 基于已有业务代码，可以创建流水线，然后启动流水线后完成业务代码构建、升级部署，后续可以在ServiceStage平台上完成应用运维。 图 创建流水线

云点播(CTXVOD)是集音视频上传、媒体资源管理于一体的音视频服务,帮助企业和开发者快速搭建视频点播应用。

本章节主要介绍微服务仪表盘 您可以通过仪表盘实时查看微服务运行相关的指标，根据仪表盘的实时数据，对微服务做相应的治理动作。 使用须知 目前只有Java Chassis和Go Chassis应用支持仪表盘地址自动发现。 操作步骤 1、登录微服务引擎控制台，在“引擎列表”页面，单击指定微服务引擎的“查看控制台”按钮。 2、单击左侧功能菜单中的“仪表盘”，进入仪表盘页面后在下拉列表框选择需要查看的应用，在 框中输入微服务名称，查询微服务，页面将展示筛选出的微服务的运行指标。 3、选择排序方式，筛选出的微服务会按照指定方式进行排序。 说明 当前微服务支持按照吞吐量、平均时延或请求数进行排序。 单击“查看示例图”，可以查看运行指标参数含义。

本节介绍智算套件概述。 前提条件 已创建云容器引擎智算版集群。 套件介绍 套件名称 版本 套件说明 驱动管理 1.0.2 为GPU云主机或物理机的算力调度提供硬件驱动。 模型预热 1.8.0 将模型从对象存储预热到本地盘，大幅提升模型部署效率。 智算套件控制面引擎 1.0.5 提供高可用控制面，管理智算套件控制台正常运行。 故障诊断 1.0.3 为集群提供集群巡检、故障诊断等能力。 网络 1.0.3 为集群容器提供使用RDMA网络的能力，包括IB和RoCE。 弹性数据集 1.0.0 支持数据集版本管理，提供弹性加载能力。 弹性训练 1.0.5 为集群提供AI任务接入，兼容主流AI框架和工具，包括TensorFlow、PyTorch、Horovod、Spark等。 GPU安全容器 1.0.0 支持Kata安全容器运行时，满足业务高安全需求。 智能调度 1.0.9 为集群提供智能任务调度策略，可支持Gang、Capacity、Binpack/Spread和Queue等智能调度。 监控 1.0.7 为集群提供硬件监控能力，可采集GPU/NPU，显存等，支持可视化查看GPU的分配、使用和健康状态。

本文介绍如何调整DRDS的最大连接数。 一个DRDS实例包含N个节点（N视规格而定，比如基础版8核16GB的DRDS实例中有2个4核8GB的DRDS节点），因此DRDS实例的最大连接数N单个节点最大连接数，默认单个节点最大连接数为800。每个节点的连接数不要求一致。调整连接数的方法如下： 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择【产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 分布式关系型数据库】，进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击【管理控制台】，进入【概览】页面。 2. 在左侧导航栏，选择【DRDS > 实例管理】，进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 在实例列表中，找到目标DRDS实例，单击【管理】，进入实例【基本信息】页面。 4. 单击【节点管理】，依次选中节点，单击【更多】菜单，从下拉菜单中点击【属性设置】，修改【前端连接数限制】为想要设置的值。建议该值不要过大，一般维持默认单个节点800连接数限制。 说明 修改连接数无需重启，在线生效。

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

参数 参数说明 中转IP 用于私网用户进行服务访问的目的IP。 类型 选择VPC内主机或网卡：选择现有子网内云主机，选择云主机的网卡，使外部用户能够通过DNAT方式访问云主机中的应用。手动输入自定义地址：填写某个主机地址（部分资源池支持）。 选择服务器（仅在选择VPC内主机或网卡时） 选择DNAT规则对应的内部云主机。 网卡（仅在选择VPC内主机或网卡时） 选择DNAT规则对应的内网IP。 内网地址（仅在选择手动输入自定义地址时） 自定义主机地址（部分资源池支持）。 中转端口 外部公网用户访问服务的端口。支持端口范围1~65535。 内网端口 应用在内部提供服务使用的端口，端口范围1~65535。 支持协议 TCP、UDP协议。 描述 DNAT规则信息描述。

升级名称 方式 优点 缺点 滚动升级 节点上只升级Kubernetes组件以及网络部分组件，存量节点将全部打上SchedulingDisabled标签，仅保证原本运行的应用不受影响， 升级完成后，用户还需手动新建节点，并逐步释放老节点 ，将应用逐步迁移到新节点上，用户控制升级步骤。 可以基本上保证业务不断。 重置升级 对用户节点使用最新的node镜像进行操作系统重置。 时间最短，用户介入操作也较少。 如果节点上有数据或者配置，会丢失，同样会有一段时间业务受损。 平滑升级 采取传统软件升级方式，在用户节点按组件逐个进行升级，您可以通过提交工单申请开启。 用户介入的操作较少，等同于一键式升级。 跨版本由于OS会升级，节点会重启，会有一段时间业务受损。

本章节主要介绍队列相关问题中有关使用咨询的问题。 DLI队列管理是否支持修改描述内容 不支持修改描述内容。 目前已经创建完成的队列不支持修改描述内容，只能在购买队列时进行添加。 删除队列会导致数据库中的表数据丢失吗? 删除队列不会导致您数据库中的表数据丢失。 队列异常时，DLI怎么保证Spark作业的可靠性？ 应用侧调用DLI提交作业，需要有重试机制来保证Spark作业的可靠性。 如果队列发生异常时，在后续队列恢复后，通过应用侧重试来保证作业的正常提交。 DLI如何进行队列异常监控？ DLI为用户提供了作业失败的topic订阅功能。 1. 登录DLI控制台。 2. 单击左侧“队列管理”，进入队列管理页面。 3. 在队列管理页面，单击左上角“创建消息通知主题”进行配置。

非对称密钥应用场景 场景 场景描述 签名验签 数字签名技术是非对称加密算法的另一种典型应用。数字签名分为签名和验证两个过程，消息发送者使用私钥对数据签名，消息接收者使用公钥进行签名验证。 由于签名是使用私钥加密产生，而私钥不公开，这使得签名具有唯一的特征，广泛用于数据防篡改、身份认证等相关技术领域。 数据加解密 非对称密钥加密通信的过程类似于对称加密，区别在于需要使用公钥进行数据加密，使用私钥进行数据解密。 由于密文只有通过私钥才可以解密，而私钥是不公开的，所以即使由于传输介质的安全性比较低而导致信息泄露，拿到密文的人也无法将其破译，从而保证了敏感信息的安全。这种敏感信息传递的方式，被广泛用于各类密钥交换场景。

应用场景 鲲鹏超高IO型弹性云主机适用于高性能关系型数据库，NoSQL数据库(Cassandra、MongoDB等)以及ElasticSearch搜索等场景。

云点播(CTXVOD)是集音视频上传、媒体资源管理于一体的音视频服务,帮助企业和开发者快速搭建视频点播应用。

云产品 应用场景 描述 相关操作 弹性公网IP 单个ECS连接公网 申请一个弹性公网IP（EIP）并将其绑定到ECS上，ECS即可连接公网，实现主动访问公网或面向公网提供服务。 支持动态绑定和解绑ECS。可以使用共享带宽和共享流量包，降低公网成本。 使用EIP连接公网 （地址：文档VPC快速入门《搭建IPv4网络》） NAT网关 多个ECS共享弹性公网IP连接公网 NAT网关提供SNAT和DNAT两种功能：SNAT可实现同一VPC内的多个ECS共享一个或多个EIP主动访问公网， 有效降低管理成本，同时减少了ECS的EIP直接暴露的风险。DNAT功能还可以实现端口级别的转发， 将EIP的端口映射到不同ECS的端口上，使VPC内多个ECS共享同一EIP和带宽面向公网提供服务，但没有均衡流量的功能。 使用SNAT连接公网 （地址：文档NAT网关快速入门《使用SNAT连接公网》）， 使用DNAT面向公网提供服务（地址：文档NAT网关快速入门《面向公网提供服务》） 弹性负载均衡 通过将访问流量均衡分发到多个ECS的方式对外提供服务， 比如电商等高并发访问场景 弹性负载均衡（ELB）可以将访问流量均衡分发（支持4层和7层两种方式）到多个后端ECS上， 通过绑定EIP支撑海量用户从公网访问ECS。通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力， 通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 弹性负载均衡介绍 （地址：文档弹性负载均衡产品介绍）