关系数据库MySQL版提供了跨地域备份功能，可以将实例的备份集数据同步到其他支持跨域备份的区域，可用于容灾恢复等场景。本文介绍关系数据库MySQL版跨地域备份功能。 注意 仅西南1、华东1、华北2II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，请参见功能概览。 约束限制 实例开通时，备份存储为对象存储服务，且需要此资源池区域支持跨域备份。 实例开通1小时内，由于底层对象存储需要同步信息，可能会导致跨域备份失败，请于开通1小时后开启跨域备份。 跨地域的备份，不支持恢复数据到源地域。 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. 在实例列表中，单击目标实例名称，进入基本信息页面。 4. 单击备份恢复 ，然后进入备份策略页签。 5. 单击跨域备份 右侧的编辑。 6. 打开跨域备份 开关，选择备份地域，然后单击提交。 跨地域备份配置完成，跨域备份将会按照备份策略进行跨域备份。您可以在跨域备份列表中看到备份的文件。 7. 如果您不再需要跨域备份，您只需关闭跨域备份开关即可。

方式二 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. 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. 在实例信息 区域，单击管理员账户名 参数右侧的修改密码。 5. 在修改密码 对话框中，输入新密码和确认密码，然后单击确定。 注意 请妥善管理您的密码，因为系统将无法获取您的密码信息。 重置账号密码 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. 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 列的重置密码。 重置账号权限 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. 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. 在实例信息 区域，单击管理员账户名 参数右侧的重置账号权限。

上下游分析可以查看上下游应用的请求量、平均延时、错误数信息。 功能入口 1. 选择目标资源池，并登录APM组件控制台。 2. 在左侧导航栏中选择「应用监控」「应用列表」。 3. 在应用列表中选择您想查看的应用，点击「应用名称」打开新的应用详情链接。 4. 在左侧导航栏中选择「应用详情」或「接口调用」等其他分析视角，您可以在应用详情页面切换至「上下游分析」页签，在左侧关键指标中选择不同的应用实例/接口等，可查看该应用实例/接口相应的上下游信息。 功能说明 上游应用 上游应用是当前应用/SQL的调用者。上游应用向当前应用/SQL发起请求，并等待当前应用/SQL返回结果。通过上游应用分析可以查看上游应用/SQL的请求量、平均延时、错误数信息。 以卡片形式显示该应用实例在当前筛选时间段内的上游应用，默认全部展开，可以操作展开/收起，每个卡片上显示一个应用的应用名称、请求量、平均延时（即：耗时/响应时间）和错误数。 支持对应用名称进行搜索，支持对请求量/平均延时/错误数进行排序。 下游应用 下游应用指当前应用的被调用方。当前应用程序向下游应用发起请求，并等待下游应用返回结果。通过下游应用分析可以查看下游应用的请求量、平均延时、错误数信息。 以卡片形式显示该应用实例在当前筛选时间段内的下游应用，默认全部展开，可以操作展开/收起，每个卡片上显示一个应用的应用名称、请求量、平均延时（即：耗时/响应时间）和错误数。 支持对应用名称进行搜索，支持对请求量/平均延时/错误数进行排序。 通过记录上游应用和下游应用，可以在应用性能监控系统中查看应用程序与应用/SQL/接口之间的调用链路，并追踪请求和响应的流程。

本页为您介绍WPS云文档天翼云版的使用限制 本产品为商用产品。

本文介绍如何在云应用引擎控制台创建、查看、编辑和删除应用。 创建应用 云应用引擎支持以下2种方式创建应用。 常规创建方式：用户能够通过表单方式进行应用配置，快速初始化应用实例 YAML创建方式：通过内置的应用模板或者导入用户已有的YAML文件来快速创建应用 常规创建 1.在云应用引擎控制台，单击左侧导航栏选择 应用管理 > 应用列表，即可查看所有命名空间或指定命名空间下的应用列表。 2.在应用创建基础信息引导页面中进行应用基础信息设置（如命名空间、部署方式、网络配置等）、容量设置（应用资源限制、实例数等）以及高级设置，最后单击创建应用按钮以创建应用实例。 YAML方式创建 在云应用引擎控制台，左侧导航栏中选择应用管理>应用列表，单击使用YAML部署应用按钮。在页面中，可以基于提供的模板进行修改后部署，也可以上传用户已有的K8s YAML文件进行部署。 说明 目前YAML方式创建仅支持namespace、configmap、secret以及deployment资源。 查看应用 在云应用引擎控制台，单击左侧导航栏选择应用管理>应用列表即可查看指所有/定命名空间下的应用列表。 您可以在列表中单击目标应用名称，查看目标应用详情。 编辑应用 在云应用引擎控制台的应用详情页面，单击右上角修改应用配置按钮，您可以修改应用的配置信息。 删除应用 在云应用引擎控制台的应用详情页面，单击右上角更多>删除应用按钮，然后您需要确认删除的相关依赖资源，并进行应用删除。

本文介绍如何在云应用引擎控制台创建、查看、编辑和删除应用。 创建应用 云应用引擎支持以下2种方式创建应用。 常规创建方式：用户能够通过表单方式进行应用配置，快速初始化应用实例 YAML创建方式：通过内置的应用模板或者导入用户已有的YAML文件来快速创建应用 常规创建 1.在云应用引擎控制台，单击左侧导航栏选择 应用管理 > 应用列表，即可查看所有命名空间或指定命名空间下的应用列表。 2.在应用创建基础信息引导页面中进行应用基础信息设置（如命名空间、部署方式、网络配置等）、容量设置（应用资源限制、实例数等）以及高级设置，最后单击创建应用按钮以创建应用实例。 YAML方式创建 在云应用引擎控制台，左侧导航栏中选择应用管理>应用列表，单击使用YAML部署应用按钮。在页面中，可以基于提供的模板进行修改后部署，也可以上传用户已有的K8s YAML文件进行部署。 说明 目前YAML方式创建仅支持namespace、configmap、secret以及deployment资源。 查看应用 在云应用引擎控制台，单击左侧导航栏选择应用管理>应用列表即可查看指所有/定命名空间下的应用列表。 您可以在列表中单击目标应用名称，查看目标应用详情。 编辑应用 在云应用引擎控制台的应用详情页面，单击右上角修改应用配置按钮，您可以修改应用的配置信息。 删除应用 在云应用引擎控制台的应用详情页面，单击右上角更多>删除应用按钮，然后您需要确认删除的相关依赖资源，并进行应用删除。

前提条件 仅态势感知（专业版）标准版或专业版支持，态势感知（专业版）基础版不支持该功能。 云服务日志已接入态势感知（专业版），态势感知（专业版）的数据管道中已有数据。如需接入云服务日志请参见接入日志数据。 如需投递到OBS中，需要已有一个桶策略为私有、公共读或公共读写的可用的桶（暂不支持并行文件桶）。 如需投递到LTS中，需要已有可用的日志组和日志流。 约束与限制 跨账号投递仅支持投递到其他账号管道中，不支持投递到其他云服务。 如果新增的数据投递为跨账号投递，则需要登录目的账号进行授权操作。

本节主要介绍创建卷。 在“卷管理”页面，点击“创建”。 说明 HBlock上target IQN的数量最多32766个。一个target最多可以关联256个卷，但是一个卷只能被一个target关联。 卷创建成功后，仅下列参数可以修改：卷容量、写策略、最小副本数（仅集群版支持）、折叠副本数（仅集群版支持）、Endpoint、签名版本、区域、AK/SK、是否压缩数据、QoS策略。 图1 创建卷（单机版本地卷） 图2 创建卷（单机版上云卷） 图3 创建卷（集群版本地卷） 图4 创建卷（集群版上云卷） 基本信息 项目 描述 卷名称 设置卷名称。 字符串形式，长度范围是1~16，只能由字母、数字和短横线（）组成，字母区分大小写，且仅支持以字母或数字开头。 iSCSI目标 设置iSCSI目标名称。 iSCSI目标名称：字符串形式，长度范围1~16，只能由小写字母、数字、句点（.）和短横线（）组成，且仅支持以字母或数字开头。 说明 创建卷时可以选择已经存在的iSCSI目标；也可以输入新的iSCSI目标名称，在创建卷的同时创建新的iSCSI目标。 缓存存储池 指定缓存存储池（仅集群版支持）。如果指定了缓存存储池，卷数据首先写入缓存存储池，然后再存入存储池。 存储池 指定存储池（仅集群版支持），表示最终存储池，卷数据最终落在该存储池内。默认使用集群的基础存储池。 注意 存储池与缓存存储池不能是同一个存储池。 容量 设置卷容量。整数形式，数字后面可以选择单位（GiB、TiB、PiB）。 扇区大小 设置磁盘扇区大小。 取值：512 Bytes、4 KiB。默认值为4 KiB。 说明 扇区大小的选取：根据自身业务场景，一般情况下，单次I/O操作的数据大小大于或接近4 KiB，则推荐选择4 KiB；单次I/O操作的数据大小接近512 Bytes，则推荐选择512 Bytes。如果对接VMware等虚拟化平台，则推荐选择512 Bytes。 卷存储模式 卷存储模式： 本地模式：数据全部保留在本地。 缓存模式：本地保留部分热数据，全部数据异步存储到对象存储中。 存储模式：本地保留全部数据，并异步存储到对象存储中。 存储类型默认为本地模式。 卷冗余模式 卷冗余模式（仅集群版支持）： 取值： 副本： 单副本。 两副本。 三副本。 ECN+M：纠删码模式。其中N、M为正整数，N≥M，且N+M≤128。表示将数据分割成N个片段，并生成M个校验数据。分片大小可以为1 KiB、2 KiB、4 KiB、8 KiB、16 KiB、32 KiB、64 KiB、128 KiB、256 KiB、512 KiB、1024 KiB、2048 KiB、4096 KiB。 说明 以下场景均为集群可用的前提下： 创建EC N+M的卷后： 卷所在存储池可用故障域数量大于等于卷的最小副本数时，可以向卷中写数据。卷所在存储池可用故障域数量小于最小副本数时，不能向卷写数据，且系统会产生告警。 卷所在存储池可用故障域数量大于等于N+M，卷数据正常，不会产生降级。卷所在存储池可用故障域数量处于[N, N+M），卷数据将处于降级状态，建议尽快添加或修复故障域。卷所在存储池可用故障域数量小于N时，已写入的数据发生损毁。 创建副本模式的卷后： 卷所在存储池可用故障域数量大于等于卷的最小副本数时，可以向卷中写数据。卷所在存储池可用故障域数量小于最小副本数时，不能向卷写数据，且系统会产生告警。 卷所在存储池可用故障域数量大于等于副本数，卷数据正常，不会产生降级。对于两副本、三副本卷，卷存储池所在故障域大于等于1，但小于副本数时，卷数据将处于降级状态，建议尽快添加或修复存储池故障域。卷所在存储池无可用故障域时，已写入的数据发生损毁。 最小副本数 最小副本数（仅集群版支持）。点击“卷冗余模式”后的“更多”按钮，可以填写最小副本数。 对于副本模式的卷，假设卷副本数为X，最小副本数为Y（Y必须≤X），该卷每次写入时，至少Y份数据写入成功，才视为本次写入成功。 对于EC N+M模式的卷，假设该卷最小副本数设置为Y（必须满足N≤Y≤N+M），必须满足总和至少为Y的数据块和校验块写入成功，才视为本次写入成功。 取值：整数。对于副本卷，取值范围是[1, N]，N为副本模式卷的副本数，默认值为1。对于EC卷，取值范围是[N, N+M]，默认值为N。 折叠副本数 指定卷的折叠副本数（仅集群版支持）。在数据冗余模式下，同一份数据的不同副本/分片默认分布在不同的故障域，当故障域损坏时，允许根据卷的冗余折叠原则，将多份数据副本放在同一个故障域中，但是分布在不同的path上。 注意 如果存储池故障域为path，此参数不生效。 取值：整数。对于副本卷，取值范围是[1, N]，N为副本模式卷的副本数，默认值为1；对于EC卷，取值范围是[1, N+M]，默认值为1。 高可用 卷的高可用类型（仅集群版支持）： 主备：该卷关联对应target下的所有IQN。 禁用：不启用主备，该卷关联对应target下的1个IQN。 默认值为主备。 写策略 卷的写策略： 回写：指数据写入到内存后即返回客户端成功，之后再异步写入磁盘。适用于对性能要求较高，稳定性要求不高的场景。 透写：指数据同时写入内存和磁盘，并在都写成功后再返回客户端成功。适用于稳定性要求较高，写性能要求不高，且最近写入的数据会较快被读取的场景。 绕写：指数据直接写到磁盘，不写入内存。适用于稳定性要求较高，性能要求不高，且写多读少的场景。 默认值为回写。 数据目录 单机版本创建卷时，指定卷数据的存储位置（仅单机版支持）。 如果创建卷时不指定数据目录，使用服务器设置的默认数据目录。 取值：只能包含字母、数字、汉字和特殊字符(~ ! @ $ ( ) + ; . :)。

修改白名单分组 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SQL Server版】，进入关系数据库SQL Server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【SQL Server > 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. 点击【白名单与安全组】，选择已有分组，点击【修改】。 5. 修改IP范围，点击【确定】。 清空白名单分组 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SQL Server版】，进入关系数据库SQL Server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【SQL Server > 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. 点击【白名单与安全组】，选择已有分组，点击【清空】。 5. 清空后，该分组的IP将被重置为127.0.0.1。 删除白名单分组 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SQL Server版】，进入关系数据库SQL Server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【SQL Server > 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. 点击【白名单与安全组】，选择已有分组，点击【删除】。 5. 注意，默认白名单分组不允许删除。

本页介绍了关系数据库MySQL版只读实例如何修改复制延迟。 注意 仅II类型资源池支持该功能，具体支持情况以控制台页面展示为准。更多资源池信息，请参见功能概览。 操作场景 关系数据库MySQL版支持修改只读实例的复制延迟，以满足不同的业务需求。可修改大于1800秒的复制延迟。 多个只读实例可以分别设置延迟时间。写入主实例后，将在设置的延迟时间之后同步到只读实例。 约束限制 实例状态为运行中。 实例为只读实例。 您可设置0s或者大于等于1800s的延时时间，小于1800秒的复制延迟，系统会默认给您调整成1800秒。 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. 在实例管理 页面，单击只读实例的名称。 4. 在基本信息页面，实例信息栏，查看当前延时复制值。 5. 点击“设置 ”，设置延迟时间，单击确认。 6. 等待修改结束，在基本信息页面刷新查看新的延迟时间。 7. 若想关闭延时复制，则将时间设置为0即可。系统将显示“”，代表未设置延时复制。 说明 如果将延迟时间设置太大，会一直堆积relaylog，占用户磁盘空间，建议按需要进行设置。

如果关系数据库MySQL版实例已经开启备份功能，当需要单独使用备份文件时，可通过下载备份操作将数据库的备份文件下载到本地。 前提条件 关系数据库MySQL版实例使用对象存储服务作为备份存储介质，且存在已备份完成的备份集。 注意事项 支持使用公网和内网下载备份文件，您需要注意如下事项： 使用公网下载文件时，将产生公网流量费用，具体资费信息，请参考备份。 使用内网下载文件时，网络更加稳定且不会产生流量费用，但该方式仅适用于在相同资源池的云主机使用。 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 > 备份管理，进入基础备份列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 说明 您也可以在左侧导航栏选择MySQL > 实例管理 ，并在实例列表中单击目标实例名称，进入实例基本信息 页面，然后单击备份恢复，进入基础备份列表页面。 3. 在备份文件列表中，找到待下载的备份文件，单击操作 列的下载。 4. 在文件下载 对话框中，选择下载方式 为内网下载 或公网下载，然后复制生成的下载地址或者单击下载箭头，即可下载备份文件。 注意 如选择内网下载，则将链接复制，使用wget ' 公网下载方式的临时下载地址链接有效时间为1小时。

项目 描述 LUN Name 包括卷名称和卷编号。括号内容表示卷编号。卷编号：LUN在target下的编号，由存储系统分配，对应客户端挂载存储设备时设备地址中的LUN ID。如果target下只有一个LUN，LUN的编号一般为0。 Storage Mode 卷的存储类型： Local：本地模式，数据全部保留在本地。 Cache：缓存模式，本地保留部分热数据，全部数据异步存储到对象存储中。 Storage：存储模式，本地保留全部数据，并异步存储到对象存储中。 Capacity 卷容量。 Status 卷的状态： Normal：正常。 Deleting：卷正在删除中。 DeleteFailed：卷删除失败。 Recovering：卷正在还原中。 RecoverFailed：卷还原失败。 Rollbacking：卷正在回滚。 Flattening：与快照的关系链断开过程中，表示克隆卷正在复制源卷的数据，复制完成之后将变成独立卷，不再依赖快照和源卷。 Importing：正在导入备份数据。 Wiping：卷正在清空数据。 WipeFailed：清空数据失败。 Suspended：卷挂起。 Suspending：卷正在挂起，同时显示待上传数据（wait to upload data）。 SuspendFailed：卷挂起失败。 Failed Reason 失败原因：卷还原失败的原因（卷状态为RecoverFailed时显示），卷删除失败的原因（卷状态为DeleteFailed时显示），卷清空失败的原因（卷状态为WipeFailed显示），或者卷挂起失败的原因（卷状态为SuspendFailed显示）。 Auto Failback 针对卷主备状态，当高优先级的服务器恢复正常后，是否自动进行主备状态切换： Enabled：自动进行主备切换。 Disabled：不自动进行主备切换。 iSCSI Target 卷关联的target，包括target IQN、target IP、target端口号、卷对应的target的状态（Active：主target；Standby：热备target；offline：离线target；ColdStandby：冷备target）。 Create Time 卷创建的时间。 Local Storage Class 卷冗余模式（仅集群版支持）： singlecopy：单副本。 2copy：两副本。 3copy：三副本。 EC N+M+分片大小。 Minimum Replicas 最小副本数（仅集群版支持）。 Redundancy Overlap 卷的折叠副本数（仅集群版支持）。 Local Sector Size 扇区大小。 Cache Storage Pool 缓存存储池（仅集群版支持）。 Storage Pool 存储池（仅集群版支持），表示最终存储池，卷数据最终落在该存储池内。 Data Health 卷的数据健康度，包括：正常数据的比例（normal）、降级数据的比例（low redundancy）、错误数据的比例（error）。 如果存在降级状态的数据，会给出数据重建进度（low redundancy reconstruction progress）。 High Availability 卷的高可用类型（仅集群版支持）： ActiveStandby：启用主备，该卷关联对应target下的所有IQN。 Disabled：不启用主备，该卷关联对应target下的1个IQN。 Write Policy 卷的写策: WriteBack：回写，指数据写入到内存后即返回客户端成功，之后再异步写入磁盘。 WriteThrough：透写，指数据同时写入内存和磁盘，并在都写成功后再返回客户端成功。 WriteAround：绕写，指数据直接写到磁盘，不写入内存。 WWID 卷的唯一标识符。 如果客户端连接卷的时候，HBlock端有多个卷，可以通过WWID标识符来确认所要连接的卷。 UUID 卷的唯一识别码。 Path 存储卷数据的数据目录（仅单机版支持）。 Source Snapshot 克隆卷关联的快照（仅克隆卷支持）。 Source LUN 克隆卷的源卷名称（仅克隆卷支持）。 Snapshot Count 卷的快照个数（仅本地卷支持）。 Snapshot Size 卷关联的快照大小的总和（仅本地卷支持），即快照记录的数据量。 注意 卷异常或上游快照删除等因素可能导致快照大小波动。 Object Storage Info 卷上云信息，包括：Provider、Bucket Name、Prefix、Endpoint、Signature Version、Region、Storage Class、Access Key、Object Size、Compression。 Provider 对象存储服务名称： OOS：天翼云对象存储经典版I型。 S3：兼容S3的其他对象存储。 Bucket Name 存储桶名称。 Prefix 卷数据存储在对象存储的前缀名称。 如果未设置，则不显示此项。 Endpoint 对象存储服务的Endpoint。 Signature Version 上云签名认证的类型： v2：V2签名认证。 v4：V4签名认证。 Region 对象存储服务的Endpoint资源池所在区域。如果是V2签名，此处为空。 Storage Class 对象存储服务的的存储类型： STANDARD：标准存储。 STANDARDIA：低频访问存储。 Access Key 对象存储服务的AccessKeyID。 Object Size 数据存储在对象存储中的大小。 Compression 是否压缩数据上传至对象存储： Enabled：压缩数据上传至对象存储。 Disabled：不压缩数据上传至对象存储。

本小节介绍服务器安全卫士的产品优势。 扫描速度快 基于Agent扫描，执行主机资产清点和风险发现功能，扫描N台主机和1台所需时间一样。 精准检测 设立数万个监测指标，建立多维度、多层次的纵深检测体系，检测结果精准。 资源占用低 CPU占用率<1%，内存占用<40M，消耗极低。 强大的统一安全管控平台 服务器安全卫士是安全问题和安全事态的可视化实时分析平台，可实现统一策略管理，分角色管理，分账号管理，有效管理大批量主机系统。 精准查杀 结合多病毒检测引擎，实时监控病毒进程，查杀率高。多方分析“实锤”病毒信息，检测结果一站化体现，坚实可靠。 丰富的扩展功能 根据不同的业务需求（Web 服务器、存储服务器等），选择不同的功能组合，可根据需求灵活定制安全方案，做到最佳适应；根据用户的业务情况，通过用户自身的业务系统与我们的API 结合，向用户输出 API 集成开发的能力。

本文介绍函数运行时的Encoding定义与用法。 基于 Web APIs 标准TextEncoder、TextDecoder进行设计，实现编码器与解码器。 TextEncoder TextEncoder 接口表示一个文本解码器，一个解码器只支持一种特定文本编码。传递给构造函数的参数将会被忽略，直接创建UTF8的TextEncoder。 TextEncoder()返回一个新构造的函数，该函数生成使用UTF8编码的字节流。详细定义请参见MDN官方文档TextEncoder。 构造函数 javascript let encoder new TextEncoder() 属性 encoding DOMString 只读，编码器使用的编码类型（始终为utf8）。 方法 encode( input USVString ) Uint8Array 对输入的字符串入进行编码。 TextDecoder 解码器。详细定义请参见MDN官方文档TextDecoder。 构造函数 javascript let decoder new TextDecoder() 属性 encoding DOMString 只读，解码器使用的编码类型。 fatal boolean 只读，表示错误模式是否致命。 ignoreBOM boolean 只读，表示是否忽略字节顺序标记。 方法 decode() DOMString 对输入的字符串入进行解码。 相关参考 示例代码：HMACSHA256签名摘要

功能项 子功能项 共同点 不同点 资产安全 主机资产 呈现主机资产的整体安全状态。 SA：仅支持同步HSS主机资产风险信息，列表呈现各主机资产的整体安全状况。 HSS：不仅支持呈现主机的安全状况，还支持深度扫描主机中的帐号、端口、进程、Web目录、软件信息和自启动任务。 资产安全 网站资产 SA：支持检查和扫描网站安全状态，列表呈现各网站资产的整体安全状况。 HSS：不支持该功能。 基线检查 云服务基线 SA：针对云服务关键配置项，从“安全上云合规检查1.0”、“护网检查”风险类别，了解云服务风险配置的所在范围和风险配置数目。 HSS：不支持该功能。 基线检查 主机基线 SA：不支持该功能。 HSS：针对主机，提供基线检查功能，包括检测复杂策略、弱口令及配置详情，包括对主机配置基线通过率、主机配置风险TOP5、主机弱口令检测、主机弱口令风险TOP5的统计。

查看实例详情 应用组件部署以后，可以在组件实例详情页查看概览、实例列表、访问方式等信息。 1、登录ServiceStage控制台，选择“应用管理 > 应用列表”，可查看到所有应用。 2、单击应用名称，进入到应用组件“概览”页。 3、在“环境视图”页签，选择“环境”，可以看到已经部署在该环境下的应用组件。 4、单击应用组件名称，进入应用组件实例“概览”页，可查看实例详情。 查询应用日志 应用组件启动后，可以查询应用组件日志，了解应用组件运行情况。 1、登录ServiceStage控制台，选择“应用管理 > 应用列表”。可查看到所有应用。 2、单击应用名称，进入到应用“概览”页。 3、在“环境视图”页签，选择“环境”，可以看到已经部署在该环境下的应用组件。 4、单击应用组件名称，进入应用组件实例“概览”页。 5、单击“运行日志”，查看应用组件日志。 选择实例名称、指定日志文件名称和时间粒度，查看指定实例在特定时间段的日志。 在输入框输入内容，可对日志进行搜索。 回退应用组件 应用组件升级后，可以进行回退操作，将应用组件回退至目标版本。 1、登录ServiceStage控制台，选择“应用管理 > 应用列表”，可查看到所有应用。 2、单击应用名称，进入到应用组件“概览”页。 3、在“环境视图”页签，选择“环境”，可以看到已经部署在该环境下的应用组件。 4、在待回退应用组件卡片上，选择“操作 > 回退”。 5、选择要回退的目标版本，在“操作”列单击“回退到该版本”。

为减少安全隐患和稳定性风险，云容器引擎建议用户及时升级kubernetes版本。用户使用云容器引擎控制台升级集群的Kubernetes版本，本文介绍集群升级前后的注意事项、升级流程、操作步骤等。 升级集群的好处 云容器引擎使用kubernetes的原生v . . 版本语义，目前尚只支持4个次要版本，分别为v1.23.3, v1.25.6, v1.27.8, v1.29.3版本。云容器引擎会定期发布支持的Kubernetes版本并逐步停止对过期版本的技术支持。建议使用v1.23.3版本的用户建议尽快升级到更高版本kubernetes，已获得更好的使用体验。 主动升级集群有以下好处： 降低安全和稳定性风险：随着Kubernetes版本迭代，会不断优化及修复发现的安全及稳定性漏洞，长久使用过期版本集群会给业务带来安全和稳定性风险。 享受更好的维护支持：对于过期Kubernetes版本，云容器引擎不再提供安全补丁和问题修复，也无法保证过期版本的技术支持质量。使用新版本能够让您享受更好的技术支持和答疑服务。 使用新版本的新功能：随着社区Kubernetes版本的演进，新版本包含新的功能和改进，云容器引擎也将适配新版本，为您带来更好的开发和运维体验。

本节帮助您了解如何查看应用。 操作场景 创建完应用后，系统会在应用管理页签生成一条自定义应用信息，您可以在应用管理页签查看应用详情，也可以根据应用名称快速搜索目标应用。 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。 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，本节我们选择华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“天翼云SDWAN”，进入天翼云SDWAN总览页面。 4. 选择“应用管理”，单击“应用管理”。 5. 用户可查看当前已创建好的自定义应用和系统默认应用。

响应参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 DeleteResult 是 Array of Objects 保存DeleteMultipleObjects请求结果的容器 DeleteResult 表 DeleteResult 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 Deleted 是 Array of Objects 保存被成功删除的对象的容器 Key Error 是 Array of Objects 保存被删除失败的对象的容器 Code,Key,Message 表 Deleted 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 Key 是 String 删除对象的名称 1.jpg 表 Error 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 Key 是 String 删除失败对象的名称 1.jpg Code 是 String 删除失败错误码 403 Message 是 String 删除失败错误信息 AccessDenied 请求示例 http POST /testbucket?delete HTTP/1.1 请求头header http Authorization: authorization string ContentType: applicaton/xml 请求体body xml false multipart.data test.jpg 响应示例 http HTTP/1.1 200 multipart.data test.jpg 状态码 状态码 错误码 描述 200 操作成功 403 AccessDenied 用户没有权限执行操作 404 NoSuchBucket 指定的桶不存在 405 MethodNotAllowed 当前资源池暂不支持批量删除对象操作 错误码 请参考 请求错误码（原生接口）。

本节介绍的是悬浮组件的使用方法。 悬浮组件需要windows系统2.5.3版本支持功能，支持在桌面显示AI功能悬浮卡片，方便直达AI关键能力，打造智能体汇聚中心，分类、分场景呈现，辅助用户快速查询、使用AI能力。 说明 公众版和政企版模块会区分，公众版顶部模块为AI对话、AI智库、AI写作、AI创作、AI智能体。政企版顶部模块为AI对话、个人智库和企业智库。 悬浮组件开启关闭 悬浮组件关闭 1. 打开桌面悬浮组件，可以看到右上角“关闭”入口； 2. 出现二次确认弹窗，点击“关闭”或者“了解并关闭”将会关闭弹窗。 设置页面悬浮组件开启 1. 进入云智助手客户端：首先，请您登录至云智助手的主界面。随后，在右上角找到并点击“头像”图标以访问设置页面； 2. 进入设置页面：在设置页面中，寻找并点击AI工具模块，然后向下滚动找到悬浮组件设置入口； 3. 开启悬浮组件：请在此处点击悬浮组件的开关按钮，并将其切换至开启状态。

本节介绍的是悬浮组件的使用方法。 悬浮组件需要windows系统2.5.3版本支持功能，支持在桌面显示AI功能悬浮卡片，方便直达AI关键能力，打造智能体汇聚中心，分类、分场景呈现，辅助用户快速查询、使用AI能力。 说明 公众版和政企版模块会区分，公众版顶部模块为AI对话、AI智库、AI写作、AI创作、AI智能体。政企版顶部模块为AI对话、个人智库和企业智库。 悬浮组件开启关闭 悬浮组件关闭 1. 打开桌面悬浮组件，可以看到右上角“关闭”入口； 2. 出现二次确认弹窗，点击“关闭”或者“了解并关闭”将会关闭弹窗。 设置页面悬浮组件开启 1. 进入云智助手客户端：首先，请您登录至云智助手的主界面。随后，在右上角找到并点击“头像”图标以访问设置页面； 2. 进入设置页面：在设置页面中，寻找并点击AI工具模块，然后向下滚动找到悬浮组件设置入口； 3. 开启悬浮组件：请在此处点击悬浮组件的开关按钮，并将其切换至开启状态。

本文介绍如何在控制台使用应用门户。 概述 平台为用户提供企业级应用门户，作为企业应用的统一访问入口，整合部署完成的各类应用和工具，赋能业务高效推进。用户可将正常运行的应用访问方式添加到应用门户，实现快捷访问。 说明：该功能目前正处于内测阶段，暂未面向所有用户开放。如果您想成为内测用户，提前体验这些新功能，请联系您的客户经理或通过工单提交申请。 上架门户应用 1. 登录应用托管控制台，在左侧导航栏单击【应用】>【应用门户】，单击【上架门户应用】按钮。 2. 在“上架门户应用”弹窗表单中，填写上架应用信息：应用实例、应用图标、应用名称和应用描述。 字段 说明 选择实例 仅支持「运行中」状态的应用实例上架至应用门户 应用图标 默认使用应用实例图标，支持修改 应用名称 默认使用应用实例名称，支持修改 应用描述 输入应用相关说明 3. 完成表单填写后，单击按钮【确认上架】，完成应用上架。在应用门户可查询到已上架的应用。

云应用引擎支持应用级别的实例，通过Hosts绑定对主机名进行解析，方便应用实例通过主机名进行访问。本文介绍如何在SAE控制台设置Hosts绑定。 功能入口 场景不同，操作入口也有所不同 创建应用 1. 登录云应用引擎控制台，在左侧导航栏选择应用管理>应用列表，然后选择单击创建应用 2. 在应用基本信息向导页面进行配置后，单击下一步：高级设置。 对正在运行的应用进行变更 1. 登录云应用引擎控制台，在左侧导航栏选择应用管理>应用列表，然后单击目标应用名称 2. 在目标应用的基础信息页面，单击部署应用 注意 重新部署应用后，该应用将会被重启。为避免业务中断等不可预知的错误，请在业务低峰期执行部署操作 对已停止的应用进行变更 1. 登录云应用引擎控制台，在左侧导航栏选择应用管理>应用列表，然后单击目标应用名称 2. 在目标应用的基础信息页面，单击部署应用 Hosts配置指引 展开Hosts绑定配置，填写相关信息

本节介绍应用迁移的操作步骤。 操作场景： 用户将一个应用组中的应用迁移到其他应用组中。 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。 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，本节我们选择华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“天翼云SDWAN”，进入天翼云SDWAN总览页面。 4. 选择“应用管理”，单击“应用组管理”。 5. 单击目标应用组“操作”列的“应用迁移”。 6. 根据页面提示选择当前应用组中需要迁移的应用（支持多选），以及待迁移的目标应用组。 7. 单击“确定”，完成应用迁移。

创建项目和应用 创建项目和consumer、provider应用。 说明 项目：用于组织和管理应用，在项目下还可以通过应用分组精细化管理应用。 应用：应用是组成项目的某个业务实现，可独立部署运行，可以简单理解为一份代码程序对应一个应用，例如电商项目里的订单应用。一个应用可以部署到多个环境。 在左侧导航栏，选择应用列表。在应用列表点击新增项目。展开新增完成的项目，在应用管理下创建provider 和 consumer 应用，技术栈选择 SpringCloud。 项目关联环境 说明 项目只有关联了环境，才可以将项目下的应用部署到关联的环境。 展开项目树，在环境列表下将步骤1创建的环境关联上。 创建ECS应用实例并部署 创建consumer和provider的ECS应用实例并部署。 说明 应用实例：是应用在某个环境的实体，平台将基于应用实例对某个环境的应用进行全生命周期管理，提供部署、监控、运维、微服务治理等功能。 在左侧导航栏，选择ECS应用实例 > 应用发布 > 应用实例。在应用实例左上角点击创建应用实例。 基本信息 项目/应用：发布provider应用选择步骤2创建的provider应用，发布consumer应用选择步骤2创建的consumer应用。 应用实例名称：无需修改，使用默认名称即可。 技术栈版本：选择1.0.0j180jar 应用实例版本：无需修改，使用默认版本即可。 企业项目：选择default。 部署配置 选择集群：选择步骤1导入到环境中的ECS集群。 选择实例：选择导入到ECS集群的ECS实例，选一台即可。 部署包来源：选择官方demo。 demo类型：发布provider应用选择Spring Cloud服务端应用，发布consumer应用选择Spring Cloud客户端应用。 监控及治理方案：勾选上接入微服务治理中心和接入应用性能监控 【可选项，建议开通并勾选】。 完成以上信息填写后，点击下一步进入到预览页面，确认信息无误后，点击创建按钮，完成应用实例创建。 应用实例创建完成后，直接点击查看实例详情按钮，到实例详情页面。点击上方发布应用实例按钮，进入到应用发布界面。点击右下角发布按钮，进入到发布单详情界面。等待发布单完成初始化后再点击发布按钮进行应用发布。应用开始发布后，可点击应用实例发布单，查看应用发布具体信息。 发布完成后，在应用实例详情里的应用总览页面，可以查看应用运行状态为运行中。

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); } }

挂载的操作步骤 1. 发现存储卷对应Target所在的服务器IP和Port。如果是集群版的卷，需要输入主备两个Target所在服务器的地址。 iscsiadm m discovery t st p SERVERIP 若您的 iSCSI Target没有开启CHAP认证，请直接执行“登录Target”。集群版的卷需要登录两个Target。 2. 开启CHAP认证 iscsiadm m node T iSCSITARGETIQN o update name node.session.auth.authmethod valueCHAP 3. 输入CHAP用户名 iscsiadm m node T iSCSITARGETIQN o update name node.session.auth.username valueUSER 4. 输入CHAP密码 iscsiadm m node T iSCSITARGETIQN o update name node.session.auth.password valuePASSWORD 5. 登录 Target iscsiadm m node T iSCSITARGETIQN p SERVERIP l 6. 显示相关信息 单机版 iscsiadm m session 显示会话情况，查看当前iSCSI连接 lsblk 查看iSCSI磁盘 集群版 lsscsi 查看SCSI设备 multipath ll 查看MPIO设备 7. 格式化 iSCSI 磁盘 注意 如果卷容量小于等于2TB时，可以使用MBR和GPT中的任意一种进行分区；如果卷容量大于2TB，只能使用GPT分区。 mkfs t ext4 /dev/mapper/mpatha1 格式化成ext4 mkdir DIRECTORYNAMEORPATH 创建目录 mount /dev/mapper/mpatha1 DIRECTORYNAMEORPATH 将mpatha1挂载到目录 8. 如果用户重启客户端，或者需要断开连接、删除磁盘等，需要先执行以下命令，请严格按照规范操作，以防引起文件损坏。 umount DIRECTORYNAMEORPATH iscsiadm m node T iSCSITARGETIQN p SERVERIP u

本页为您介绍WPS云文档天翼云版产品的常见问题 产品如何计费？ 产品按年计费。 产品升级如何计费？ 补差价。

模型 模型简介 模型ID 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

本章节介绍如何通过自建网关实现全链路灰度 概述 您可以基于微服务治理在不修改任何业务代码的情况下，实现全链路灰度的流量控制。本文介绍用户如何通过自建网关实现全链路灰度功能。 前提条件 1、用户已开通微服务治理中心企业版。 2、用户已开通云容器引擎。 背景信息 在微服务架构下，一次需求可能会同时修改多个微服务应用。在发布应用时，通常将这些应用划分为同一个分组，使灰度流量始终在灰度应用中流转。当上游有灰度流量时，会通过引流的方式将灰度流量引导至灰度分组，在此次链路调用过程中，如果存在一些微服务没有灰度环境，那这些请求在下游时依然能回到灰度环境中，以此实现全链路灰度。 通过使用微服务治理中心，可以在不修改业务代码的情况下，轻松实现全链路灰度。本文介绍如何通过自建网关实现全链路灰度。 部署Demo应用 准备自建入口网关msgczuul，准备应用msgcappa，msgcappb和msgcappc。调用过程是msgcappa –> msgcappb > msgcappc。 步骤1：在云容器引擎集群中安装微服务治理插件： 1. 登录云容器引擎控制台。 2. 在左侧菜单栏选择集群，点击目标集群。 3. 在集群管理页面点击插件插件市场，选择cubems插件安装。 步骤2：为应用开启微服务治理能力： 1. 登录云容器引擎控制台。 2. 左侧菜单栏选择集群，点击目标集群。 3. 在集群管理页面点击工作负载无状态，选择目标命名空间。 4. 在Deployment列表页选择指定Deployment，并点击全量替换，进入Deployment编辑页。 5. 在Deployment编辑页点击显示高级设置，新增Pod标签: mseCubeMsAutoEnable:on。 6. 在发布应用时，配置指定环境变量，可指定注入微服务治理中心的应用名、命名空间和标签等信息。 环境变量配置如下： 环境变量名 环境变量值 MSEAPPNAME 接入到微服务治理中心的应用名。 MSESERVICETAG 应用标签信息，如灰度应用可配置gray。 MSENAMESPACE（选填） 接入到微服务治理中心的命名空间，默认为：default。 7. 完成编辑后点击提交，重新发布容器即可接入。 appa应用的配置： 基线： apiVersion: "apps/v1" kind: "Deployment" metadata: 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本文主要介绍云间高速（尊享版）用户使用指南。 天翼云云间高速用户使用指南.pdf

本节介绍如何配置企业应用的菜单与分类。 在菜单管理页面，管理员可以新增、编辑、停用和删除应用菜单。创建的菜单将会在应用市场客户端中展示，如图所示。 注：1、如果该菜单下无应用，应用市场客户端内将不展示该菜单； 2、 菜单可以按照部门、岗位等维度创建，可根据企业实际情况自定义。 在分类管理页面，管理员可以新增、编辑、停用和删除应用分类。在应用市场客户端中，用户可以根据分类快速检索相关应用，如图所示。