本节主要介绍设置卷关联的QoS策略。 说明 对于集群版，QoS策略的生效规则如下： 若卷已关联了QoS策略，则以该策略为准。 若卷未关联QoS策略： 当卷同时存在缓存存储池和存储池时，采用缓存存储池设置的“存储池内卷的默认QoS策略”；若缓存存储池未设置“存储池内卷的默认QoS策略”，则卷无QoS策略。 当卷仅存在存储池时，采用存储池设置的“存储池内卷的默认QoS策略”；若存储池未设置“存储池内卷的默认QoS策略”，则卷无QoS策略。 注意 卷处于“删除中”或“删除失败”状态时，无法设置QoS策略。 可以通过下列方式设置卷关联的QoS策略： 在“服务”>“QoS策略管理”页面，点击具体的QoS策略名称，进入QoS策略详细信息页面。在“关联详情”>“卷”下点击“增加关联对象”，选择需要关联QoS策略的卷即可。 图1 增加关联对象（卷）（单机版） 图2 增加关联对象（卷）（集群版） 在“服务”>“卷管理”页面，点击目标卷，进入卷详细信息页面。点击“QoS策略”下的“设置QoS策略”，弹出“设置QoS策略”页面，选择需要关联卷的QoS策略即可。 在“服务”>“卷管理”页面，选择目标卷，点击“操作”>“设置QoS策略”，弹出“设置QoS策略”页面，选择需要关联卷的QoS策略即可。 图3 设置卷的QoS策略（单机版） 图4 设置卷的QoS策略（集群版）

本章主要介绍了在天翼云上如何使用弹性云主机的Linux实例使用vsftpd软件搭建FTP站点。 应用场景 本文介绍了在天翼云上如何使用弹性云主机的Linux实例使用vsftpd软件搭建FTP站点。vsftpd全称是“very secure FTP daemon”，是一款在Linux发行版中使用较多的FTP服务器软件。该指导具体操作以CentOS 7.2 64位操作系统为例。 方案架构 方案优势 快速构建站点，组网架构简单。 网站安全易用。 资源和成本规划 表 资源和成本规划 资源 资源说明 成本说明 虚拟私有云VPC VPC网段：192.168.0.0/16 免费 虚拟私有云子网 可用区：可用区1子网网段：192.168.0.0/24 免费 安全组 入方向规则（主动模式）：协议/应用： TCP端口：20、21源地址：0.0.0.0/0 入方向规则（被动模式）：协议/应用： TCP端口：21以及vsftpdconf配置文件中的端口源地址：0.0.0.0/0 免费 弹性云主机 计费模式：包年/包月 可用区：可用区1 规格：s6.large.2 镜像：CentOS 7.2 64bit 系统盘：40G 弹性公网IP：现在购买 线路：全动态BGP 公网带宽：按流量计费 带宽大小：5 Mbit/s ECS涉及以下几项费用：云主机云硬盘弹性公网IP vsftpd 是一款免费、开源的ftp软件 免费

参数 描述 n QOSNAME 或 name QOSNAME 指定要查询的QoS策略名称。 o OBJECT 或 object OBJECT 指定关联的对象类型。 取值： LUN：卷。 storagepool（仅集群版支持）：存储池。 storagepoolforlun（仅集群版支持）：存储池内卷的默认QoS策略。 s STATUS 或 status STATUS 对象与QoS策略的关联状态。 取值： associated：已关联。 available：可用。 默认值为associated。

本文主要介绍VPN连接的约束与限制。 开通限制 目前经典版VPN连接服务处于公测阶段，如您需要获取公测权限，请您提交工单申请VPN连接配额。 由于经典版VPN连接服务处于公测阶段，可能存在部分资源池无法开通VPN网关的问题，该问题主要由于VPN连接服务的IP地址资源不足导致，如您遇到此问题，建议您在其它节点开通此服务。 VPN网关限制 表VPN网关限制 VPN网关类型 资源 默认限制 企业版VPN 每租户在每区域支持创建的VPN网关数量 50 如果您只有一个VPC，则该VPC最大创建50个VPN网关。 如果您有多个VPC，则多个VPC创建的VPN网关数量最大为50个。 企业版VPN 每VPN网关支持配置的VPN连接组数量 100 如果VPN网关支持非固定IP接入，则该VPN网关支持配置的非固定IP接入、固定IP接入的VPN连接组数量合计最多为100个。 企业版VPN 每VPN网关支持配置的本地子网数量 50 企业版VPN 每VPN网关支持通过每连接接收对端网关发布的BGP路由数量 100 经典版VPN 每租户在每区域支持创建的VPN网关数量 2 每个VPC最多创建1个VPN网关。 VPN网关TCP协议的最大报文长度默认设置为1300字节。 对端网关限制 表对端网关限制 VPN网关类型 资源 默认限制 企业版VPN 每租户在每区域支持创建的对端网关数量 100 对端网关必须开启NAT穿越。 对端网关必须使能DPD(Dead Peer Detection，失效对等体检测)。 对端网关必须支持IPSec Tunnel接口，并使能对应的安全策略。 静态路由模式连接开启NQA时，对端网关的IPSec Tunnel接口必须配置IP地址，并响应ICMP请求。 对端网关TCP协议的最大报文段长度建议设置为小于1399，避免因增加IPSec认证头开销导致分片的问题。 VPN连接限制

本节主要介绍HBlock概览信息。 点击航栏中的“概览”，进入“概览”页面。在“概览”页面，可以查看“数据目录”（集群版为基础存储池的数据目录）、“系统健康情况”（许可证、存储池（仅集群版支持）、卷）、“系统性能”（系统带宽、系统IOPS、系统时延）、“上云性能”（上云带宽）、“告警信息”等信息。点击各项对应的按钮，可以查看更多详细信息。 图1 概览（单机商业版） 图2 概览（集群商业版） 图3 概览（集群免费版） 项目 描述 数据目录 单机版：所有数据目录所在磁盘已用容量总和、剩余容量总和、磁盘空间利用率，以及状态为健康、警告和错误的数据目录数量。 集群版：基础存储池所有数据目录所在磁盘已用容量总和、剩余容量总和、磁盘空间利用率，以及状态为健康、警告和错误的数据目录数量。 系统健康情况 许可证 软件许可证情况。 系统健康情况 存储池（仅集群版支持） 包括存储池的数量和基础存储池的基本信息。 存储池的基本信息包括： 基础存储池名称。 故障域级别。 状态为健康、警告和错误的故障域数量。 数据健康度：正常、降级、错误的比例。 如果存在降级状态的数据，会显示数据重建进度和预计剩余时间。 系统健康情况 卷 各类型卷（缓存卷、存储卷、本地卷）对应的个数及总容量、卷数据健康度（正常、降级、错误的比例）。 如果存在降级状态的数据，会显示数据重建进度和预计剩余时间。 系统带宽 读带宽 客户端从HBlock读取数据的带宽。 系统带宽 写带宽 客户端从HBlock写入数据的带宽。 系统带宽 总带宽 客户端从HBlock之间的总带宽。 系统IOPS 读IOPS 客户端从HBlock读取数据的IOPS。 系统IOPS 写IOPS 客户端从HBlock写入数据的IOPS。 系统IOPS 总IOPS 客户端从HBlock之间的总IOPS。 系统时延 读时延 客户端从HBlock读取数据的时延。采集周期内，系统中所有卷读时延的平均值。 系统时延 写时延 客户端向HBlock写入数据的时延。采集周期内，系统中所有卷写时延的平均值。 系统时延 总时延 客户端与HBlock之间的总时延。采集周期内，系统中所有卷读写时延的平均值。 上云带宽 上传带宽 HBlock向云上传数据的带宽。 上云带宽 下载带宽 HBlock向云上传数据的带宽。 上云带宽 总带宽 HBlock与云之间的总带宽。 告警信息 告警信息列表。

本节介绍活动领取的OpenClaw云电脑的开关机策略。 活动云电脑的关机策略 免费活动领取的OpenClaw云电脑，断开连接后不休眠，3天后自动关机。 云电脑（公众版）的关机策略 断开连接1小时后自动休眠，24小时后自动关机。 云电脑（政企版）的关机策略 由租户管理员在管理台 “策略管理→电源策略管理” 中自定义配置。如下图所示： 存量云电脑的关机策略 存量云电脑切换OpenClaw镜像的云电脑，关机策略沿用原有策略，即： （1）云电脑（公众版）：断开连接1小时后自动休眠，24小时后自动关机。 （2）云电脑（政企版）：由租户管理员在管理台 “策略管理→电源策略管理” 中自定义配置。 OpencCaw云电脑延期关机能力 除原有关机策略外，OpenClaw云电脑新增延期关机能力（3 月 23 日～31 日逐步发布）： （1）每次OpenClaw执行任务，云电脑将自动延期 3 小时关机； （2）当存在定时任务时，云电脑保持开机，直至任务执行完毕。 适用范围：仅适用于2026 年 3 月 13 日之后领取或订购的 OpenClaw 云电脑。

批量操作 支持用户对同一域名下的多项访问控制规则进行批量的启用、停用、删除及调整处理动作。 操作步骤： 1. 进入访问控制模块； 2. 勾选需要批量操作的规则； 3. 下拉选择批量操作的动作。 相关操作 当您需要防护高频Web攻击，支持设置攻击挑战。 当您需要防护目录遍历攻击时，可以设置规则防护，使用【敏感防护规则集】，能够满足一般情况下的目录遍历防护需求。 当您需要防护威胁情报已知恶意IP时，支持设置IP情报规则。

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

本节主要介绍HBlock Cinder使用WEB连接卷。 连接卷成功后，可以登录实例，进行mount等操作。 可以通过下列两种方式中的一种连接卷： 在卷页面连接卷 在实例页面连接卷 连接卷（卷页面） 登录OpenStack，点击“卷”，进入“卷”页面，选择需要连接的卷，然后点击其“Actions”列的“管理连接”，弹出“管理已连接卷”页面，可在“连接到实例”下拉框中选择需要连接的实例。 连接卷（实例页面） 登录OpenStack，点击“计算”>“实例”，进入“实例”页面，选择要连接卷的实例，然后点击其“Actions”列的“连接卷”，弹出“连接卷”页面，在“卷ID”下拉框中选择需要连接的卷即可。

本文介绍如何控制集群API Server的公网访问能力。 您可以选择通过弹性公网IP暴露Kubernetes集群的API Server。开启后，Serverless集群将为内网ELB实例绑定一个EIP，获得从公网访问集群 API Server 的能力。 操作步骤 您可以在创建集群时绑定弹性公网IP。 1. 登录云容器引擎控制台，在左侧菜单栏选择“集群”。 2. 在集群列表页面中，单击页面右上角的“创建集群”，进入订购页后单击“Serverless版”，进入订购云容器引擎Serverless版界面。 3. 在“API Server 访问”配置项中勾选“使用EIP暴露API Server”。

本文介绍了如何导出操作日志。 使用场景 操作日志记录了用户在控制台的新增、删除、更新操作，便于用户对操作记录进行审计。您可以在控制台导出操作日志。 前提条件 已开通DDoS高防（边缘云版）。 使用说明 1.登录DDoS高防（边缘云版）控制台。 2.进入【操作日志】页面，您可以指定查询时间或操作人进行查询。 3.点击【全部导出】按钮，将查询结果进行导出。 4.导出时，您可以选择导出的文件格式，支持导出为txt及xls文件。选择后，点击【确定】即可。

本节介绍了如何在控制台删除域名。 使用场景 如果您需在平台中删除某个域名的配置，您可以在控制台进行删除操作。删除按钮只能在域名状态为“已停止”时可见。 前提条件 已开通DDoS高防（边缘云版）。 域名状态为“已停止”。 使用说明 1.登录DDoS高防（边缘云版）控制台。 2.进入【业务接入】【域名接入】页面。 3.选择需要删除的域名，在操作栏点击【删除】按钮后，会进行弹窗提示，再次确认后，域名列表无法查询该域名，配置也无法进行恢复。

公众版AI创作 在界面顶部功能栏中，点击 “AI 创作” 选项，即可进入 AI 创作页面，这里聚合了多种 AI 图像创作工具和海报模板资源，满足用户多样化的创作需求。 注意 AI创作能力为第三方提供，部分功能需要付费实用。 公众版AI写作 在界面顶部功能栏中，点击 “AI 写作” 选项，即可进入 AI 写作模块。该模块聚合了多种 AI 辅助写作工具，覆盖职场、创作、翻译等多个场景，助力用户高效完成各类文字创作任务。 1. 根据需求选择对应的 AI 写作工具，如需要生成工作总结则点击 “个人工作总结”； 2. 进入工具后，按照提示输入相关信息（如主题、要点、基本情况等）； 3. 等待 AI 生成内容，可根据需要对生成的内容进行修改和优化，最终完成创作任务。 政企版AI工作和AI创作 1. 政企版的AI工作和AI创作入口在AI对话页面，进入AI对话页面底部可见； 2. 点击更多进入对应二级详情页面。

本节主要介绍解除对象关联的QoS策略命令。 ./stor qos { D disass } {n name } QOSNAME { o object } OBJECT list list& 此命令用来解除某个具体对象与QoS策略的关联关系。 参数 参数 描述 n QOSNAME 或 name QOSNAME 指定QoS策略名称。 o OBJECT 或 object OBJECT 指定要解除关联的对象类型。 取值： LUN：卷。 storagepool（仅集群版支持）：存储池。 storagepoolforlun（仅集群版支持）：存储池内卷的默认QoS策略。 list list& 对象列表。一次可以添加多个具体对象，以英文逗号（,）分开。 说明 对象类型为LUN，输入具体卷名称。 对象类型为storagepool，输入存储池名称。 对象为storagepoolforlun，输入存储池名称。 示例 示例1 解除LUN关联的QoS策略。 plaintext [root@hblockserver CTYUNHBlockPlus3.10.0x64] ./stor qos disass n qos1 o LUN list luna1,lunb1 Disassociate QoS policy qos1 with LUN luna1,lunb1 successfully. 示例2 解除存储池关联的QoS策略（集群版）。 plaintext [root@hblockserver CTYUNHBlockPlus3.10.0x64] ./stor qos D n qos1 o storagepool list default,pool1 Disassociate QoS policy qos1 with storage pool default,pool1 successfully.

本章节主要介绍产品定义 说明：分布式关系型数据库（简称DRDS），是一款分布式关系型数据库。它兼容MySQL协议，采用存储计算分离架构的模式，使得存储层、计算层可以无限扩展，从而拥有了海量数据高并发访问能力。 产品定义 分布式关系型数据库（Distribute Relational Database Service，简称DRDS），兼容MySQL协议，专注于解决数据库分布式扩展问题，突破传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问。 DRDS是云原生分布式关系型数据库，采用存算分离架构，提供分库分表、读写分离、弹性扩容等能力，具有稳定可靠、高度可扩展、持续可运维的特点。服务器集群管理对用户完全透明，用户通过DRDS管理控制台进行数据库运维与数据读写，提供类似传统单机数据库的使用体验。

本节介绍订购智算集群。 集群开通 您可以通过云容器引擎控制台快速创建云容器引擎（智算版）集群。 云容器引擎（智算版）集群支持GPU等异构节点的部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，您可以实现多种场景的混合部署。 约束与限制 创建节点过程中会使用域名方式从OBS下载软件包，需要能够使用云上内网DNS解析OBS域名，否则会导致创建不成功。为此，节点所在子网需要配置为 内网DNS地址，从而使得节点使用内网DNS。在创建子网时DNS默认配置为内网DNS，如果您修改过子网的DNS，请务必确保子网下的DNS服务器可以解析OBS服务域名，否则需要将DNS改成内网DNS。 集群一旦创建以后，不支持变更以下项： 变更集群类型。 变更企业项目。 变更集群的网络配置，如所在的虚拟私有云VPC、子网、容器网段、服务网段、IPv6、kubeproxy代理（转发）模式。 变更网络模型，例如“容器隧道网络”更换为“VPC网络”。 操作步骤 登录云容器引擎控制台 1. 登录云容器引擎控制台，在左侧导航栏选择集群。 2. 在集群列表页面，单击页面右上角的创建集群。 3. 选择智算版标签页。

本页介绍了关系数据库MySQL版如何修改数据账号权限。 关系数据库MySQL版产品修改数据账号权限指引如下： 操作场景 对创建的账号修改库的权限，包括只读、读写、仅DML、仅DDL几种权限。 操作步骤 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 > 关系数据库MySQL版 ，进入关系数据库MySQL产品页面。然后单击管理控制台 ，进入TeleDB数据库概览页面。 2. 在左侧导航栏，选择MySQL > 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，单击目标实例名称，进入实例基本信息页面。 4. 单击账号管理，进入账号管理页面。 5. 在账号列表中，找到目标账号，单击操作 列的修改。 6. 在未授权数据库 列表中选中目标数据库，然后在已授权数据库 列表中选择对该数据库授予的权限，单击确定。 关于四种权限所包含的内容如下表： 权限列表 授予类型 权限 只读 SELECT, LOCK TABLES, SHOW VIEW 读写（DML+DDL） SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP, REFERENCES, INDEX, ALTER, CREATE TEMPORARY TABLES, LOCK TABLES, EXECUTE, CREATE VIEW, SHOW VIEW, CREATE ROUTINE, ALTER ROUTINE, EVENT, TRIGGER 仅DML SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE , LOCK TABLES, SHOW VIEW, CREATE TEMPORARY TABLES, EXECUTE, EVENT, TRIGGER 仅DDL CREATE, DROP, ALTER, INDEX, CREATE TEMPORARY TABLES, LOCK TABLES, CREATE VIEW, CREATE ROUTINE, ALTER ROUTINE

变更带宽绑定的子网 管理员可以通过变更子网设置，来控制业务子网下AI云电脑的最终可用带宽。 1.进入“AI云电脑（政企版）”管理控制台； 2.单击“网络管理”，选择“带宽管理”，进入带宽管理页面； 3.在需要变更子网绑定的带宽所在行，单击“管理”“子网设置”，打开变更子网页面； 4.根据实际情况进行网络配置，选择“业务子网”； 5.单击“立即申请”，即完成带宽的子网设置。 带宽扩容/缩容 通过“资源包分配”方式开通的带宽可支持带宽扩容和缩容。如果进行缩容，缩容部分的带宽资源配额将会释放回到网络资源包。 1.进入“AI云电脑（政企版）”管理控制台； 2.单击“网络管理”，选择“带宽管理”，进入带宽管理页面； 3.在需要变更的带宽所在行，单击“管理”“扩容/缩容”，打开带宽扩容/缩容页面； 4.根据实际情况选择增加或缩小“带宽大小”； 5.确认相关的配置信息，单击“立即申请”，即完成带宽扩容/缩容。 带宽续订 通过“新开通”方式开通的带宽可以支持续订。 1.进入“AI云电脑（政企版）”管理控制台； 2.单击“网络管理”，选择“带宽管理”，进入带宽管理页面； 3.在需要续订的带宽所在行，单击“管理”“续订”，打开“带宽续订”页面； 4.单击“立即申请”，即完成带宽续订。

用户管理 1.登录AI云电脑（政企版）控制台； 2.点击“桌面池管理”，选择“并发桌面管理”； 3.选择需要管理桌面的所在行，点击“管理”“用户管理”； 4.可查看当前并发桌面池的用户。 切换镜像 1.登录AI云电脑（政企版）控制台； 2.点击“桌面池管理”，选择“并发桌面管理”； 3.选择需要管理桌面的所在行，点击“管理”“切换镜像”； 4.根据需求选择需要切换的镜像； 5.选择执行时间； 立即执行：桌面立即进行系统重装，执行切换镜像的程序。 暂不执行：用户或管理员选择系统重装操作时，桌面才执行切换镜像的程序。 6.点击“确认”，即完成并发桌面的镜像切换。 如需更多的镜像选择，可前往镜像管理创建镜像。 注意 切换镜像提供以用户选择的镜像进行重装系统的功能。将系统重装至初始状态，安装在系统盘的程序、数据将清除，数据盘的数据将保留，如非AI云电脑故障，一般情况下不建议使用。 删除并发桌面池 1.登录AI云电脑（政企版）控制台； 2.点击“桌面池管理”，选择“并发桌面管理”； 3.选择需要管理桌面的所在行，点击“管理”“删除”； 4.点击“确定”，即完成并发桌面池的删除。 注意 并发桌面池下没有AI云电脑时，才允许删除。删除后数据将不能恢复，请谨慎操作。

快捷易用，高效防护DDoS攻击 DDoS基础防护产品依托天翼云资源池网络，根据IP带宽、IP资产类型和资源池网络情况为IP提供免费的基础DDoS防护阈值，在阈值内提供监测和防护。 清晰明确，提供丰富DDoS攻击情况 当DDoS攻击峰值超出DDoS防护阈值后，DDoS基础防护产品会进行DDoS封堵通知，作为其他DDoS防护手段的规格参考，如DDoS高防攻击峰值规格。 综合全面，提供充分DDoS防护建议 为防止DDoS攻击峰值超出DDoS防护阈值进而触发封禁影响业务，DDoS基础防护产品向您提供多种DDoS防护建议，包括配置DDoS高防、配置安全组、检查IP暴露情况等。 轻量延迟，业务防护无负担 DDoS基础防护作用位置在资源池内，为您的池内IP提供原生级别的DDoS防护，不会对业务带来额外延迟影响，业务无负担使用防护功能。

本节介绍连接Redis的网络要求。 任何兼容Redis协议的客户端都可以访问DCS的Redis实例，您可以根据自身应用特点选用任何Redis客户端，Redis支持的客户端列表请参见Redis客户端。 客户端连接Redis在不同的连接场景下，需要满足不同的连接约束： 使用同一VPC内客户端访问Redis实例。 安装了客户端的弹性云主机必须与Redis实例属于同一个VPC。Redis 4.0及以上版本的基础版实例，如果实例配置了IP白名单，需将弹性云主机的IP地址加入实例IP白名单，以确保弹性云主机与Redis实例的网络是连通的。 安全组配置，请参考如何选择和配置安全组。白名单配置，请参考配置Redis访问白名单。 客户端与Redis实例所在VPC为相同Region下的不同VPC。 如果客户端与Redis实例不在相同VPC中，可以通过建立VPC对等连接方式连通网络，具体请参考：缓存实例是否支持跨VPC访问。 客户端与Redis实例所在VPC不在相同Region。 如果客户端服务器和Redis实例不在同一Region，支持通过VPN等方式打通网络，请参考VPN。 在跨Region访问Redis实例时，实例域名无法跨Region解析，无法通过域名访问。可以通过在hosts中手动配置域名与IP绑定关系或使用IP进行访问。 公网访问 客户端公网访问Redis 4.0及以上版本实例时，请参考开启Redis公网访问并获取公网访问地址开启实例公网访问。 客户端公网访问Redis 3.0实例时，Redis缓存实例需要配置正确的安全组规则。当SSL加密功能关闭时，Redis实例的安全组入方向规则，必须允许外部地址访问6379端口；当SSL加密功能开启时，则必须允许外部地址访问36379端口。具体配置请参考常见问题：[如何选择和配置安全组](

项目 描述 HBlock ID HBlock的ID。 HBlock name HBlock的名字。 HBlock serial ID HBlock的序列号。 User name HBlock的管理员用户名。 Base Pool 基础存储池（仅集群版）。 Fault domain of base pool 基础存储池的故障域类型（仅集群版）： path：数据目录级别。 server：服务器级别。 rack：机架级别。 room：机房级别。 Setup date HBlock初始化的时间。 License ID 最后一次成功导入的软件许可证ID（商业版）。 License type 软件许可证订购类型： Subscription：订阅模式。 Perpetual：永久许可模式。 License status 软件许可证状态： Effective：软件许可证已生效。 Expired：软件许可证已过期。 Invalid：软件许可证无效。 License maintenance expire time 对于永久许可模式软件许可证，软件许可证维保过期时间。 License expire time 对于订阅模式软件许可证，软件许可证过期时间。

本节介绍如何开启NAT网关流量防护。 云防火墙通过防护NAT网关所在的VPC，实现对NAT网关流量的防护，并支持对私网IP进行细粒度访问控制，防止内网主机非法外联。 支持防护SNAT和DNAT两种场景。 SNAT组网图 DNAT组网图 约束条件 仅“专业版”支持NAT网关流量防护。 依赖企业路由器（Enterprise Router, ER）服务引流。 云防火墙当前默认支持标准私网网段。 如要实现DNAT网关向CFW集群东西向引流并配置DNAT规则，需提工单联系服务运维人员支撑防火墙升级，避免因旧版本不支持DNAT可能引起的流量受损风险。 开启NAT网关流量防护 需完成创建防火墙，具体配置请参见“创建VPC边界防火墙”。 步骤一：将VPC1和VPCNAT接入企业路由器中 1. 添加VPC连接。 操作步骤请参见《企业路由器用户指南> 在企业路由器中添加VPC连接》。 说明 连接需要添加两条，“连接资源”分别选择VPC1和VPCNAT。 2. 创建两个路由表。 1. 在左侧导航栏中，单击左上方的，选择“网络> 企业路由器”，单击“管理路由表”，进入“路由表”页面。 2. 创建两个路由表，作为关联路由表 和传播路由表分别用于连接需防护的VPC和连接防火墙。 单击“路由表”页签，进入路由表设置页面，单击“创建路由表”，参数详情见下表。 参数名称 参数说明 名称 输入路由表的名称。 命名规则如下： 长度范围为1~64位。 名称由中文、英文字母、数字、下划线（）、中划线（）、点（.）组成。 描述 您可以根据需要在文本框中输入对该路由表的描述信息。 标签 您可以在创建路由表的时候为路由表绑定标签，标签用于标识云资源，可通过标签实现对云资源的分类和搜索。 3. 设置关联路由表。 1. 设置关联功能，添加VPC1和VPCNAT的连接：在路由表设置页面，选择关联路由表，单击“关联”页签，单击“创建关联”，参数详情见下表。 参数名称 参数说明 连接类型 选择连接类型“虚拟私有云（VPC）”。 连接 在连接下拉列表中，选择VPC连接。 说明 关联需要增加两条，“连接”分别选择VPC1和VPCNAT的连接。 2. 添加静态路由，指向防火墙：单击“路由”页签，单击“创建路由”，参数详情见下表。 参数名称 参数说明 目的地址 设置目的地址。 0.0.0.0/0：VPC的所有流量都会经过云防火墙防护 网段：该网段的流量会经过云防火墙防护 黑洞路由 建议您保持关闭状态；开启后如果路由匹配上黑洞路由的目的地址，则该路由的报文会被丢弃。 连接类型 选择连接类型“虚拟私有云（VPC）”。 下一跳 在下拉列表中，选择自动生成的防火墙连接（cfwerautoattach）。 描述 （可选）路由的描述信息。 4. 设置传播路由表。 1. 设置传播功能，添加VPC1的传播：在路由表设置页面，选择传播路由表，单击“传播”页签，单击“创建传播”，参数详情见下表。 参数名称 参数说明 连接类型 选择连接类型“虚拟私有云（VPC）”。 连接 在传播下拉列表中，选择VPC1的连接。 2. 添加静态路由，指向VPCNAT：单击“路由”页签，单击“创建路由”，参数详情见下表。 参数名称 参数说明 目的地址 设置目的地址，设置为：0.0.0.0/0。 黑洞路由 建议保持关闭状态；开启后如果路由匹配上黑洞路由的目的地址，则该路由的报文会被丢弃。 连接类型 选择连接类型“虚拟私有云（VPC）”。 下一跳 在下拉列表中，选择VPCNAT的连接。

产品名称 功能简述 版本 资产数/性能指标 推荐主机规格 月付价格（元/月） 年付价格（元/年） 数据分类分级 提供流程化、开放化的数据分类分级能力 标准版 4资产 8核32G 100G系统盘 500G数据盘 4000 40000 数据分类分级 提供流程化、开放化的数据分类分级能力 标准版 8资产 8核32G 100G系统盘 500G数据盘 7600 76000 数据分类分级 提供流程化、开放化的数据分类分级能力 标准版 16资产 16核32G 100G系统盘 500G数据盘 14800 148000 数据分类分级 提供流程化、开放化的数据分类分级能力 标准版 32资产 32核64G 100G系统盘 1TB数据盘 29200 292000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，仅允许脱敏基本数据库类型 标准版 4资产 8核32G 100G系统盘 500G数据盘 3000 30000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，仅允许脱敏基本数据库类型 标准版 8资产 8核32G 100G系统盘 1TB数据盘 5800 58000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，仅允许脱敏基本数据库类型 标准版 16资产 16核32G 100G系统盘 1TB数据盘 11400 114000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，仅允许脱敏基本数据库类型 标准版 32资产 32核64G 100G系统盘 2TB数据盘 22600 226000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，允许脱敏基本数据库+国产数据库 高级版 4资产 8核32G 100G系统盘 500G数据盘 4500 45000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，允许脱敏基本数据库+国产数据库 高级版 8资产 8核32G 100G系统盘 1TB数据盘 8900 89000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，允许脱敏基本数据库+国产数据库 高级版 16资产 16核32G 100G系统盘 1TB数据盘 17700 177000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，允许脱敏基本数据库+国产数据库 高级版 32资产 32核64G 100G系统盘 2TB数据盘 35300 353000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，允许脱敏基本数据库、国产数据库、大数据组件 企业版 4资产 8核32G 100G系统盘 500G数据盘 6000 60000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，允许脱敏基本数据库、国产数据库、大数据组件 企业版 8资产 8核32G 100G系统盘 1TB数据盘 11600 116000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，允许脱敏基本数据库、国产数据库、大数据组件 企业版 16资产 16核32G 100G系统盘 1TB数据盘 22800 228000 数据脱敏与水印 提供数据脱敏与水印溯源能力，允许脱敏基本数据库、国产数据库、大数据组件 企业版 32资产 32核64G 100G系统盘 2TB数据盘 45200 452000 数据库安全网关 提供数据库准入、访问控制、攻击防护、动态脱敏、 运维审批等多种能力 标准版 4资产 8核16G 100G系统盘 500G数据盘 6000 60000 数据库安全网关 提供数据库准入、访问控制、攻击防护、动态脱敏、 运维审批等多种能力 标准版 8资产 8核16G 100G系统盘 1TB数据盘 11600 116000 数据库安全网关 提供数据库准入、访问控制、攻击防护、动态脱敏、 运维审批等多种能力 标准版 16资产 16核32G 100G系统盘 1TB数据盘 22800 228000 数据库安全网关 提供数据库准入、访问控制、攻击防护、动态脱敏、 运维审批等多种能力 标准版 32资产 32核64G 100G系统盘 2TB数据盘 45200 452000 API安全网关 提供API的创建、维护、监控、发布、参数校验等API生命周期管理功能和API的攻击防护、访问控制、动态脱敏、数据水印、身份认证等API安全防护能力 标准版 2000TPS 4核16G 100G系统盘 1TB数据盘 2950 29500 API安全网关 提供API的创建、维护、监控、发布、参数校验等API生命周期管理功能和API的攻击防护、访问控制、动态脱敏、数据水印、身份认证等API安全防护能力 高级版 4000TPS 8核16G 100G系统盘 1TB数据盘 7950 79500 API安全网关 提供API的创建、维护、监控、发布、参数校验等API生命周期管理功能和API的攻击防护、访问控制、动态脱敏、数据水印、身份认证等API安全防护能力 企业版 6000TPS 16核32G 100G系统盘 2TB数据盘 11950 119500 API安全网关 提供API的创建、维护、监控、发布、参数校验等API生命周期管理功能和API的攻击防护、访问控制、动态脱敏、数据水印、身份认证等API安全防护能力 旗舰版 20000TPS 32核64G 100G系统盘 2TB数据盘 57000 570000 API风险监测 自动分析业务系统API中可被利用的脆弱性，实时监测用户异常访问数据行为，并且支持在泄漏发生时进行溯源分析，全方面守护API数据安全 标准版 2000TPS 8核16G 100G系统盘 500GB数据盘 2950 29500 API风险监测 自动分析业务系统API中可被利用的脆弱性，实时监测用户异常访问数据行为，并且支持在泄漏发生时进行溯源分析，全方面守护API数据安全 高级版 4000TPS 8核16G 100G系统盘 1TB数据盘 7950 79500 API风险监测 自动分析业务系统API中可被利用的脆弱性，实时监测用户异常访问数据行为，并且支持在泄漏发生时进行溯源分析，全方面守护API数据安全 企业版 6000TPS 16核32G 100G系统盘 1TB数据盘 11950 119500 API风险监测 自动分析业务系统API中可被利用的脆弱性，实时监测用户异常访问数据行为，并且支持在泄漏发生时进行溯源分析，全方面守护API数据安全 旗舰版 20000TPS 24核48G 100G系统盘 4TB数据盘 57000 570000 数据安全运营中心 全面了解敏感数据的分类和分级，监控数据的流向和路径，集中管理数据安全策略，实现对数据分布、流转和访问过程中的态势呈现和风险识别 标准版 / 32核64G 100G系统盘 4TB数据盘 10000 100000

本章节主要介绍Ⅰ类型资源池的单机版实例订购入口下线的原因，影响和建议。 原因 为了进一步提升服务质量，为您提供更稳定、高效的数据库体验，天翼云关系数据库MySQL版计划于2025年6月25日00:00起，对Ⅰ类型资源池的单机版订购入口进行下线处理，届时您将无法新订购Ⅰ类型资源池的单机版实例。 影响 资源池范围 北京5、晋中、辽阳1、内蒙古6、石家庄20、杭州2、合肥2、九江、南京3、上海7、芜湖2、郴州2、佛山3、福州4、福州25、广州X节点、海口2、衡阳3、武汉4、乌鲁木齐4、乌鲁木齐27、西安3、西安4、西安5、中卫2、成都4、贵州3、昆明2、拉萨3、重庆2、帆豫智联、中卫5、西宁2等所有Ⅰ类型资源池（部分资源池于2025年5月30日下线整个订购页的入口，可参见关系数据库MySQL版相关公告）。 实例范围 新购实例：无法新订购上述Ⅰ类型资源池的单机版实例； 存量实例：存量单机版实例依然可使用续订，扩容，升级等功能。 建议 为享受更加出色的数据管理能力，助力业务快速发展。建议您在同地域Ⅱ类型资源池进行新实例开通和数据库管理工作，也可将Ⅰ类型资源池的实例数据通过数据传输工具迁移至Ⅱ类型资源池（具体可参考数据迁移 章节进行操作），体验更好的服务。

本节主要介绍使用V2签名时的HttpURLConnection开发。 应用场景 V2签名下，使用HttpURLConnection开发。 前提条件 已开通对象存储（经典版）Ⅰ型服务。 具体操作 可以参考下列示例进行HttpURLConnection开发。 import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStream; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Arrays; import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Locale; import java.util.Map; import java.util.SortedMap; import java.util.TimeZone; import java.util.TreeMap; import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; public class OOSDemoForV2Signer { private static final String DATESTR "EEE, d MMM yyyy HH:mm:ss 'GMT'"; private static final SimpleDateFormat DATEFMT new SimpleDateFormat(DATESTR, Locale.ENGLISH); static { TimeZone gmt TimeZone.getTimeZone("GMT"); DATEFMT.setTimeZone(gmt); } private static final String OOSACCESSKEY "your ak"; private static final String OOSSECRETKEY "your sk"; private static final String OOSENDPOINT "ooscn.ctyunapi.cn"; private static final String OOSOBJECTCONTENT "yourobjectcontent"; private static final int CONNTIMEOUT 30000; private static final int READTIMEOUT 30000; public void putObject(String bucket, String objectKey) { try { Map headers new HashMap<>(); headers.put("ContentType", "text/plain"); headers.put("xamzdate", "xxxx"); HttpURLConnection connection generateConnection("PUT", bucket, objectKey, headers); connection.setFixedLengthStreamingMode(OOSOBJECTCONTENT.length()); connection.setDoOutput(true); connection.connect(); byte[] requestBody OOSOBJECTCONTENT.getBytes(); try (OutputStream outputStream connection.getOutputStream()) { outputStream.write(requestBody); } int responseCode connection.getResponseCode(); if (responseCode 200) { System.out.println("put object success"); } else { try (InputStream inputStream connection.getErrorStream()) { BufferedReader reader new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line; while ((line reader.readLine()) ! null) { System.out.println(line); } } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public void getObject(String bucket, String objectKey) { try { HttpURLConnection connection generateConnection("GET", bucket, objectKey, null); connection.connect(); int responseCode connection.getResponseCode(); // 在responseCode为200 的情况下， 可将connection.getInputStream()的对象数据读出。 if (responseCode 200) { System.out.println("get object success"); } try (InputStream inputStream responseCode 200 ? connection.getInputStream() : connection.getErrorStream()) { BufferedReader reader new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line; while ((line reader.readLine()) ! null) { System.out.println(line); } } } catch (Exception e) { // 异常可选择抛出或者处理掉。 e.printStackTrace(); } } public void deleteObject(String bucket, String objectKey) { try { HttpURLConnection connection generateConnection("DELETE", bucket, objectKey, null); connection.connect(); int responseCode connection.getResponseCode(); if (responseCode 204) { System.out.println("delete object success"); } else { try (InputStream inputStream connection.getErrorStream()) { BufferedReader reader new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line; while ((line reader.readLine()) ! null) { System.out.println(line); } } } } catch (Exception e) { // 异常可选择抛出或者处理掉。 e.printStackTrace(); } } / 1 并不是headers里的所有头域，都参与计算签名。详情请参照 3.1.1章节StringToSign的构成说明 2 任何头以xamzmeta这个前缀开始都会被认为是用户的元数据，当用户检索时，它将会和对象一起被存储并返回。 PUT请求头大小限制为8KiB。在PUT请求头中，用户定义的元数据大小限制为2KiB。 例：headers.put("xamzmetatest", "oos"); / private HttpURLConnection generateConnection(String method, String bucket, String objectKey, Map headers) throws Exception { if (headers null) { headers new TreeMap<>(); } if (!headers.containsKey("Date")) { String date DATEFMT.format(new Date()); headers.put("Date", date); } Map querys new HashMap<>(32); // 设置查询参数示例，可按需选择是否在请求url上设置查询参数。更多接口参数请参考《OOS开发者文档v6》 querys.put("responsecontenttype", "application/octetstream"); String authorization v2Sign(method, bucket, objectKey, headers, querys); String requestUrl " + bucket + "." + OOSENDPOINT + "/" + urlEncode(objectKey, false); if (querys.size() ! 0) { requestUrl + "?" + encodeParameters(querys); } URL url new URL(requestUrl); HttpURLConnection connection (HttpURLConnection)url.openConnection(); connection.setRequestProperty("Authorization", authorization); connection.setConnectTimeout(CONNTIMEOUT); connection.setReadTimeout(READTIMEOUT); connection.setRequestMethod(method); if (null ! headers) { headers.forEach(connection::setRequestProperty); } return connection; } private String encodeParameters(Map querys) { StringBuilder builder new StringBuilder(); Iterator > pairs querys.entrySet().iterator(); while (pairs.hasNext()) { Map.Entry pair pairs.next(); builder.append(urlEncode(pair.getKey(), false)); builder.append(""); builder.append(urlEncode(pair.getValue(), false)); if (pairs.hasNext()) { builder.append("&"); } } return builder.toString(); } // 以下是签名计算相关方法 / The set of request parameters which must be included in the canonical string to sign. / private static final List SIGNEDPARAMETERS Arrays.asList("acl", "torrent", "logging", "location", "policy", "requestPayment", "versioning", "versions", "versionId", "notification", "uploadId", "uploads", "partNumber", "website", "delete", "lifecycle", "tagging", "cors", "restore", "responsecachecontrol", "responsecontentdisposition", "responsecontentencoding", "responsecontentlanguage", "responsecontenttype", "responseexpires"); private String v2Sign(String method, String bucket, String objectKey, Map headers, Map querys) throws Exception { String canonicalString getCanonicalString(method, toResourcePath(bucket, objectKey), headers, querys); String signature sign(canonicalString); return "AWS " + OOSACCESSKEY + ":" + signature; } private String sign(String data) throws Exception { try { Mac mac Mac.getInstance("HmacSHA1"); mac.init(new SecretKeySpec(OOSSECRETKEY.getBytes(StandardCharsets.UTF8), "HmacSHA1")); byte[] bs mac.doFinal(data.getBytes(StandardCharsets.UTF8)); return Base64.getEncoder().encodeToString(bs); } catch (Exception e) { throw new Exception("Unable to calculate a request signature: " + e.getMessage(), e); } } / Calculate the canonical string for a REST/HTTP request to OOS. When expires is nonnull, it will be used instead of the Date header. / private String getCanonicalString(String method, String resource, Map headers, Map querys) { StringBuilder buf new StringBuilder(); buf.append(method).append("n"); SortedMap interestingHeaders new TreeMap<>(); if (headers ! null && headers.size() > 0) { for (Map.Entry entry : headers.entrySet()) { String key entry.getKey(); String value entry.getValue(); if (key null) { continue; } String lk key.toLowerCase(Locale.getDefault()); if ("contenttype".equals(lk) "contentmd5".equals(lk) "date".equals(lk) lk.startsWith("xamz")) { interestingHeaders.put(lk, value); } } } // Remove default date timestamp if "xamzdate" is set. if (interestingHeaders.containsKey("xamzdate")) { interestingHeaders.put("date", ""); } // These headers require that we still put a new line in after them, // even if they don't exist. if (!interestingHeaders.containsKey("contenttype")) { interestingHeaders.put("contenttype", ""); } if (!interestingHeaders.containsKey("contentmd5")) { interestingHeaders.put("contentmd5", ""); } // Any parameters that are prefixed with "xamz" need to be included // in the headers section of the canonical string to sign if (querys ! null) { for (Map.Entry parameter : querys.entrySet()) { if (parameter.getKey().toLowerCase().startsWith("xamz")) { interestingHeaders.put(parameter.getKey().toLowerCase(), parameter.getValue()); } } } for (Map.Entry entry : interestingHeaders.entrySet()) { String key entry.getKey(); Object value entry.getValue(); if (key.toLowerCase().startsWith("xamz")) { buf.append(key).append(':').append(value); } else { buf.append(value); } buf.append("n"); } buf.append(resource); if (querys ! null) { String[] parameterNames querys.keySet().toArray(new String[0]); Arrays.sort(parameterNames); char separator '?'; for (String parameterName : parameterNames) { // Skip any parameters that aren't part of the canonical signed string if (!SIGNEDPARAMETERS.contains(parameterName)) { continue; } buf.append(separator); buf.append(parameterName); String parameterValue querys.get(parameterName); if (parameterValue ! null && !"".equals(parameterValue)) { buf.append("").append(parameterValue); } separator '&'; } } return buf.toString(); } private String toResourcePath(String bucket, String objectKey) { String resourcePath "/" + ((bucket ! null && !"".equals(bucket)) ? bucket : "") + ((objectKey ! null) ? "/" + objectKey : ""); return urlEncode(resourcePath, true); } / @param keepPathSlash 实际上，根据RFC 3986规范，url中的 '/'和'~' 可以不用转译，URLEncoder做了转译，但是为了兼容浏览器解析文件名，要求 '/'和'~'不能做转译。 @param url 客户请求的url，也就是object key @return 转译后的url / private String urlEncode(String url, boolean keepPathSlash) { String encoded; try { encoded URLEncoder.encode(url, StandardCharsets.UTF8.toString()); } catch (UnsupportedEncodingException e) { throw new RuntimeException("UTF8 encoding is not supported.", e); } if (keepPathSlash) { // Web browsers do not always handle '+' characters well, use the wellsupported '%20' instead. encoded encoded.replaceAll("+", "%20"); // Change all "%2F" back to "/", so that when users download a file in a virtual folder by the presigned // URL, // the web browsers won't mess up the filename. (e.g. 'folder1folder2filename' instead of 'filename') encoded encoded.replace("%2F", "/"); encoded encoded.replace("%7E", "~"); } return encoded; } public static void main(String[] args) { String bucket "your bucket"; String objectKey "your object key"; OOSDemoForV2Signer v2 new OOSDemoForV2Signer(); v2.putObject(bucket, objectKey); v2.getObject(bucket, objectKey); v2.deleteObject(bucket, objectKey); } }

创建ECS（MySQL服务器） 购买弹性云主机，用于安装MySQL社区版。 1、登录天翼云控制台。 2、单击管理控制台区域按钮，选择区域“上海4”。 3、单击左侧的服务列表图标，选择“计算 > 弹性云主机 ECS”。 4、单击“购买弹性云主机”。 5、配置弹性云主机参数 安装社区版MySQL 1、打开Xshell客户端 2、填写主机IP和账号密码等信息并登录 3、下载好社区版mysql.zip压缩包传至主机，并编辑好安装脚本 4、在弹性云主机运行数据库安装脚本，执行bash /root/im.sh后，数据库安装成功 5、通过Navicat登录主机搭建好的数据库并新建测试表格数据 6、至此，测试自建库完成搭建。 创建目的端RDS 创建RDS实例 1、登录天翼云控制台。 2、单机管理控制台区域按钮，选择区域“上海4”。 3、单机左侧的服务列表图标，选择“数据库 > 云数据库 RDS”。 4、单击“购买数据库实例”。 5、配置实例名称和实例基本信息。 采用DRS工具进行迁移

创建关系数据库MySQL版实例后，可以通过登录数据库管理服务DMS对数据库实例进行数据管理、用户授权、SQL审计、数据可视化等管理操作。本文为您介绍如何通过数据库管理服务DMS登录关系数据库MySQL版实例。 注意 仅西南1、华东1、华南2、华北2等II类型资源池支持该功能，I类型资源池不支持该功能，具体支持情况以控制台页面展示为准。更多资源池信息，请参见使用限制或者功能概览。 背景信息 数据管理服务（Data Management Service，DMS）是异构数据库（支持MySQL、PostgreSQL、SQLServer、DRDS、MongoDB、DDS等数据库类型）的一站式、全生命周期管理平台，为企业提供统一数据资产视图、统一数据库开发规范、统一数据安全策略、统一变更管控标准，让数据库的使用更高效、更安全、更规范。更多DMS信息，请参见DMS产品定义。 前提条件 已快速创建关系数据库MySQL版实例。 已创建数据库用户。 操作步骤 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 > 关系数据库MySQL版 ，进入关系数据库MySQL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MySQL > 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. 选择如下一种方式，进入数据库管理服务DMS。 方法一：在实例列表上方，单击进入数据管理服务，进入到DMS管理控制台，然后填写登录数据库的数据库账号和密码，即可登录DMS。 方法二：在实例列表中，找到目标实例，单击实例名称，进入实例基本信息 页签，然后在右上角单击登录数据库，即可进入该实例的DMS登录页面。 方法三：在实例列表中，找到目标实例，选择操作 列的更多 > 登录数据库，即可进入该实例的DMS登录页面。

Redis的Key是否能设置为大小写不敏感？ DCS Redis和开源Redis保持一致，key对大小写敏感，且不支持设置大小写不敏感功能。 Redis是否支持查看使用次数最多的命令？ Redis不支持对历史命令的记录，也不支持查看使用次数最多的命令。 WebCli的常见报错 1. ERR Wrong number of arguments for 'xxx' command 该报错代表执行的Redis命令存在参数错误（语法错误），可以参考开源Redis命令协议介绍进行命令构造。 1. ERR unknown command 'xxx' 该报错代表此命令为未知命令或者非redis协议定义的合法命令，可以参考开源Redis命令协议介绍进行命令构造。 2. ERR Unsupported command: 'xxx' 该报错代表命令在DCS的Redis实例场景下禁用，可以参考支持和禁用的Web CLI命令。

本文介绍高性能网络增值服务的计费规则。 重要说明 高性能网络是CDN加速产品的一项跨境能力进阶型增值服务，仅针对有实际业务需求的客户按需开通。您可以通过高性能网络开通和高性能网络了解服务开通流程和功能适用场景。 计费规则 1. 高性能网络提供旗舰版与基础版可选，旗舰版提供全球范围内的高性能网络资源，基础版提供除了亚太以外的其它国家地区的高性能网络资源。 2. 高性能网络现已支持按量计费和高性能网络流量包（预付费）。 高性能网络按量计费标准资费 高性能网络旗舰版 按月95带宽峰值计费： 带宽阶梯 标准资费 单位 [0Mbps, 5Mbps] 1250 元/Mbps/月 (5Mbps,10Mbps] 1150 元/Mbps/月 (10Mbps, +∞) 1050 元/Mbps/月 按流量计费： 流量阶梯 标准资费 单位 [0GB, 1TB] 10.5 元/GB (1TB, 2TB] 9.5 元/GB (2TB, +∞) 8.5 元/GB 高性能网络基础版 按月95带宽峰值计费： 带宽阶梯 标准资费 单位 [0Mbps, 5Mbps] 250 元/Mbps/月 (5Mbps,10Mbps] 230 元/Mbps/月 (10Mbps, +∞) 210 元/Mbps/月 按流量计费： 流量阶梯 标准资费 单位 [0GB, 1TB] 2.1 元/GB (1TB, 2TB] 1.9 元/GB (2TB, +∞) 1.7 元/GB 计费方式：月95带宽峰值计费（按阶梯到达模式）或者流量计费（按阶梯累进模式）。 计费周期：月95带宽峰值计费按月结算，流量计费按小时结算，定时扣费。 用量说明： 1、当计费方式选择为带宽时，则按月95带宽峰值计费。开通首月、到期或者退订当月，使用时长不足一个月时，最终带宽计费值将根据实际开通时长内的5分钟打点数据先取95值再根据当月实际开通天数进行折算。 2、当计费方式选择为流量时，则按当月实际使用的流量进行计费。

本文介绍高性能网络增值服务的计费规则。 重要说明 高性能网络是全站加速产品的一项跨境能力进阶型增值服务，仅针对有实际业务需求的客户按需开通。您可以通过开通高性能网络和高性能网络了解服务开通流程和功能适用场景。 计费规则 1. 高性能网络提供旗舰版与基础版可选，旗舰版提供全球范围内的高性能网络资源，基础版提供除了亚太以外的其它国家地区的高性能网络资源。 2. 高性能网络现已支持按量计费和高性能网络流量包（预付费）。 高性能网络按量计费标准资费 高性能网络旗舰版 按月95带宽峰值计费： 带宽阶梯 标准资费 单位 [0Mbps, 5Mbps] 1250 元/Mbps/月 (5Mbps,10Mbps] 1150 元/Mbps/月 (10Mbps, +∞) 1050 元/Mbps/月 按流量计费： 流量阶梯 标准资费 单位 [0GB, 1TB] 10.5 元/GB (1TB, 2TB] 9.5 元/GB (2TB, +∞) 8.5 元/GB 高性能网络基础版 按月95带宽峰值计费： 带宽阶梯 标准资费 单位 [0Mbps, 5Mbps] 250 元/Mbps/月 (5Mbps,10Mbps] 230 元/Mbps/月 (10Mbps, +∞) 210 元/Mbps/月 按流量计费： 流量阶梯 标准资费 单位 [0GB, 1TB] 2.1 元/GB (1TB, 2TB] 1.9 元/GB (2TB, +∞) 1.7 元/GB 计费方式：月95带宽峰值计费（按阶梯到达模式）或者流量计费（按阶梯累进模式）。 计费周期：月95带宽峰值计费按月结算，流量计费按小时结算，定时扣费。 用量说明： 1、当计费方式选择为带宽时，则按月95带宽峰值计费。开通首月、到期或者退订当月，使用时长不足一个月时，最终带宽计费值将根据实际开通时长内的5分钟打点数据先取95值再根据当月实际开通天数进行折算。 2、当计费方式选择为流量时，则按当月实际使用的流量进行计费。

在边缘函数内使用fetch接口，发起网络请求获取响应。 示例代码 javascript async function handleRequest(request) { // 获取网络资源 const url " const response await fetch(url); return response; } addEventListener('fetch', event > { return event.respondWith(handleRequest(event.request)); }); 示例预览 在浏览器地址栏中输入匹配到HTTP路由的URL，即可预览示例效果。 相关参考 运行时API：addEventListener 运行时API：FetchEvent 运行时API：Web Standards 运行时API：Fetch 运行时API：Response