参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 firewallId 是 String 防火墙ID

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本文主要介绍 公测实例转正式商用 API网关于2023年1月10日00:00:00正式商用。请在公测期间订购该产品的客户根据自身业务需求考虑是否需要继续使用该产品，若继续使用该产品，则从转商之日起将正式收取公测期间创建的API网关实例的按需费用，若不考虑继续使用，请于转商日之前删除对应API网关实例，以免产生计费；删除公测期间API网关实例步骤如下： 1、登录API网关管理控制页； 2、在左侧导航表选择API网关>专享版； 3、选中公测期间的API网关实例，点击右上角更多>删除。

本文介绍了如何在科研助手中查看科研文件。 操作步骤 1. 登录科研助手管理控制台并切换至科研版。 2. 在控制台左侧导航栏中，选择【数据存储】。 3. 在【数据存储】弹出的选项中，选择【科研文件管理】。 4. 在【科研文件管理】中，展示了当前可用区的科研文件列表。 5. 在科研文件列表中，可以查看和删除科研文件。 6. 点击可用区下拉框，可以切换可用区，查看其他可用区的科研文件。 7. 您也可以点击科研文件名称，进入详情页查看。

问题现象 管控面提交Flink任务时launcherjob因heap size不足被Yarn终止如何处理？ 解决方法 调大launcherjob的heap size值。 1.使用omm用户登录主OMS节点。 2.修改“/opt/executor/webapps/executor/WEBINF/classes/servicebroker.xml”中参数“job.launcher.resource.memory.mb”的值为“2048”。 3.使用sh /opt/executor/bin/restartexecutor.sh重启executor进程。 提交Flink作业时报错slot request timeout如何处理？ 问题现象 Flink作业提交时，jobmanager启动成功，但taskmanager一直是启动中直到超时，报错如下： org.apache.flink.runtime.jobmanager.scheduler.NoResourceAvailableException: Could not allocate the required slot within slot request timeout. Please make sure that the cluster has enough resources 可能原因 1.Yarn队列中资源不足，导致创建taskmanager启动不成功。 2.用户的Jar包与环境中的Jar包冲突导致，可以通过执行wordcount程序是否成功来判断。 3.若集群为安全集群，可能是Flink的SSL证书配置错误，或者证书过期。 解决方法 1.增加队列的资源。 2.排除用户Jar包中的Flink和Hadoop依赖，依靠环境中的Jar包。 3.重新配置Flink的SSL证书。 DistCP作业导入导出数据常见问题 DistCP类型作业导入导出数据时，是否会对比数据的一致性？ 不会。 DistCP类型作业导入导出数据时不会对比数据的一致性，只是对数据进行拷贝，不会修改数据。 DistCP类型作业在导出时，遇到OBS里已经存在的文件是如何处理的？ 覆盖原始文件。 DistCP类型作业在导出时，遇到OBS里已经存在的文件时会覆盖原始文件。 如何通过Yarn WebUI查看Hive作业对应的SQL语句？ 以业务用户登录FusionInsight Manager。 1.选择“集群 > 服务 > Yarn”，单击“ResourceManager WebUI”后的“ResourceManager(xxx，主) ”超链接，进入Yarn WebUI界面。 2.单击待查看的作业ID。 3.单击“Tracking URL”后的“ApplicationMaster”或“History”。 4.单击左侧导航栏的“Configuration”，在右上角搜索“hive.query.string”参数，即可查询出对应的HiveSQL。 如何查看指定Yarn任务的日志？ 以root用户登录主Master节点。 1.执行如下命令初始化环境变量。 source 客户端安装目录/bigdataenv 2.如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。 kinit MRS集群用户 3.执行以下命令获取指定任务的日志信息。 yarn logs applicationId 待查看作业的applicationID

此小节介绍数据库审计的部署架构。 天翼云数据库审计架构图 天翼云数据库审计从产品部署架构可以自下而上分为数据采集、协议解析、风险识别、数据存储四个部分，在管理控制侧分成日志查询、仪表盘与报表、数据开发和分布式统一管理。 数据采集层的功能是接入需要审计的流量信息，并对流量二三层网络协议和TCP层协议进行解析，提取IP、端口等信息，并根据过滤规则去除不需要进行审计的流量。 协议解析层的功能是按照各种不同数据库的传输协议解析数据包中包含的有效信息，提取出数据库名称、SQL语句、客户端工具等信息，天翼云数据库审计在协议解析领域已积累十三年的解析经验，对数据库协议有着较深的理解，对协议的解析精确且全面。 风险识别功能将解析出来的SQL语句和安全规则进行匹配，以此来发现SQL语句中存在的可疑风险；规则匹配是采用基于DFA状态机的AC算法，该算法实现多条安全规则只需进行一次匹配，实现了高效的规则匹配。如果规则匹配的过程中没有发现风险，那么需要将SQL预计进行字段标准化形成一条审计日志，如果发现了风险，还会根据风险级别相应的产生一条标准化的告警日志，为了达到审计日志和告警日志可回溯，需要将日志进行存储，此时入库程序就会将产生的日志存储到磁盘当中。 当需要查询审计日志和风险日志时，天翼云数据库审计的数据输出模块提供了Web端查询功能，并可将这些日志信息通过Syslog、Kafka等方式发送到第三方平台。同时天翼云数据库审计的系统管理模块提供丰富的管理功能，包括了规则管理、软件升级等功能。

本文介绍天翼云地域和可用区的概念、两者之间的关系以及如何选择等。 地域 地域（Region）是指物理的数据中心的地理区域。地域从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。 天翼云不同地域之间完全隔离，保证不同地域间最大程度的稳定性和容错性。为了降低访问时延、提高下载速度，建议您选择最靠近业务需求的地域。 相关特性 不同地域之间的网络完全隔离，不同地域的云资源默认不能通过内网通信。 如果不同地域之间的云资源之间有通信需求，可以通过公网 IP、VPN等方式进行通信。 如何选择地域 在天翼云中，资源创建或购买成功后不能更换地域，因此选择地域时，您需要慎重考虑以下几个因素： 1. 地理位置：用户和资源部署地域的距离越近，网络时延越低，访问速度越快。建议您基于业务场景对时延的要求选择地域。 a）中国内地：一般情况下建议选择和您目标用户所在地域最为接近的数据中心，可以进一步提升用户访问速度。如果您的业务在中国内地，电信网络可以保证您在中国内地不同地域部署的业务间快速访问。 b）其他国家及地区：其他国家及地区提供的带宽主要面向非中国内地的用户。如果您的业务在中国内地，使用这些地域部署业务会有较长的访问延迟，不建议您使用。 2. 资源价格及资源覆盖：不同区域的资源价格可能有差异，不同地域的产品覆盖可能有差异，请根据您的需求及预算选择合适的地域。 3. 经营性备案：如果您使用弹性云主机实例作为Web服务器，您需要完成经营性备案，同时需要在指定的地域购买实例。（各省（或市）通信管理局对经营性备案的审批要求不同，请以当地管理局经营性备案网站公示内容为准。）

本文介绍了天翼云AOne会议音频相关问题。 用户听不到声音如何排查？ 请按以下步骤排查： 1. Windows端请右键点击任务栏音量图标，打开“音量合成器”，确认系统音量和AOne会议音量未被静音或设置为0。 2. 检查是否选择了正确的音频接入方式（如耳机、蓝牙设备）。 3. 确认系统默认音频输出设备设置正确。 4. 尝试重新插拔音频设备（如耳机、麦克风）或重启设备。 主持人如何静音其他与会成员？ 1. 进入会议界面，点击“成员”按钮。 2. 可点击“全体静音”，一次性将所有成员静音。 3. 或将鼠标悬停在某位成员上，点击“静音”图标即可单独静音该成员。 主持人如何解除他人静音？ 1. 在“成员管理”页面中，找到被静音的成员。 2. 鼠标悬停后点击“解除静音”图标，等待被解静音的人员开启麦克风。 会议中讲话突然没声音（iOS相关问题）怎么办？ 如您使用的是iOS设备，且在会议中突然无法发声： 1. 前往“设置”>“通用”>“隔空播放与连续互通”。 2. 检查是否将声音误投至其他设备（如Apple TV、AirPods）。 3. 可尝试关闭“隔空播放”或切换为本机播放。 会议中无法使用麦克风怎么办？ Web客户端：访问 Windows客户端：前往系统“设置”>“隐私与安全性”>“麦克风”，确认“AOne会议”已获得麦克风访问权限。 macOS客户端：前往系统“设置”>“隐私与安全性”>“麦克风”，启用“AOne会议”权限后，重启客户端使设置生效。 iOS客户端：前往系统“设置”>“隐私与安全性”>“麦克风”，在列表中打开“AOne会议”的权限，设置完成后请重启AOne会议即可。 Android客户端：前往系统“设置”>“隐私”>“麦克风”，在列表中打开“AOne会议”的权限，设置完成后请重启AOne会议即可。

本文为您介绍设置消息回执接收方式的操作流程。 注意事项 使用短信的API接口发送短信后，可以通过HTTP批量推送模式来接收短信的回执消息和上行短信等内容。 如果出现网络问题等异常情况，导致消息回执未成功获取，还可以通过短信发送记录查询API接口进行一定的补偿。目前支持30天内发送记录的查询，可查询一天的发送数据。 消息类型 短信提供3种消息类型：SmsReport（短信下行回执报告消息）、SmsMo（上行短信消息）、eventReport（事件回调消息）。 上行短信指用户发送给通信服务供应商的短信，用于定制某种服务、完成某种查询、或是办理某种业务等。与上行短信相对应的是下行短信。下行短信是指用户收到的短信，例如运营商发送的消息通知、业务提醒等短信。签名和模板审核状态消息是指用户提交的相关信息的审核状态的报告，说明如下。 通过订阅SmsReport可以获知每条短信的发送情况，了解短信是否到达终端用户的状态与相关信息。 通过订阅SmsMo可以获知终端用户回复短信的内容。 通过订阅eventReport接口获取签名，模板的审核状态消息。 更多信息，请参见回调消息简介与配置流程。 事件回调配置 如果需要接收回执消息，必须先在控制台上开启消息接收。 1. 登录云通信控制台。 2. 在左侧导航栏，单击消息配置。 3. 在事件回调配置 区域，单击设置。 4. 云通信消息接收目前支持HTTP批量推送模式 ，该模式通过HTTP POST方式发送消息到指定的Web URL。 说明: HTTP批量推送模式支持全部消息类型。 [](

本章节主要介绍如何授权安全通信。 MRS集群通过管理控制台为用户发放、管理和使用大数据组件，大数据组件部署在用户的VPC内部，MRS管理控制台需要直接访问部署在用户VPC内的大数据组件时需要开通相应的安全组规则，而开通相应的安全组规则需要获取用户授权，此授权过程称为通信安全授权。 若不开启通信安全授权，MRS将无法创建集群。集群创建成功后若关闭通信将导致集群状态为“网络通道未授权”且如下功能将受到影响： 大数据组件安装、集群扩容、集群缩容、升级Master节点规格功能不可用。 集群的运行状态、告警、事件无法监控。 集群详情页的节点管理、组件管理、告警管理、文件管理、作业管理、补丁管理、租户管理功能不可用。 Manager页面、各组件的Web站点无法访问。 再次开启通信安全授权，集群状态会恢复为“运行中”，以上功能将恢复为可用。具体操作请参见下方 为关闭安全通信的集群开启安全通信。 当集群中授权的安全组规则不足以支撑MRS集群管理控制台为用户发放、管理和使用大数据组件的操作时，“通信安全授权”右侧出现的提示，请单击“一键修复”按钮进行修复，具体请参考下方 一键修复。 创建集群时开启安全通信 1.登录MRS管理控制台。 2.单击“创建集群”，进入创建集群页面。 3.在创建集群页面，选择“快速创建”或“自定义创建”。 4.参考快速创建集群或创建自定义集群配置集群信息。 5.在“通信安全授权”栏，勾选“确认授权”。 6.单击“立即创建”创建集群。 当集群开启Kerberos认证时，需要确认是否需要开启Kerberos认证，若确认开启请单击“继续”，若无需开启Kerberos认证请单击“返回”关闭Kerberos认证后再创建集群。

本文介绍实时云渲染的主要应用场景。 智慧党建 红色党会、党建元宇宙等超大型宣传展会需要瞬时超高GPU算力进行运行支撑，个人投建硬件采购成本高，需要降低成本。实时云渲染拥有海量GPU资源，您只需提供执行应用包接入实时云渲染，即可构造栩栩如生的数字新空间。 虚拟演唱会 虚拟演唱会是通过虚拟化身实现多人在线交互活动，是超越次元的元宇宙热点活动。基于实时云渲染强大的图形渲染算力和优秀的网络串流技术，可以轻松打造漫展、蹦迪、演唱会等各种虚拟活动，帮助您建立品牌元宇宙UGC社区，增强营销效应。 教育培训仿真实训 学校/企业可以自行上传仿真实验课件，利用实时云渲染平台进行实时渲染，即可自动适配各终端稳定输出，支持通过局域网/公网方式访问相应资源，实现超真实交互体验，模拟各种真实场景进行实操训练。 VR游戏串流 无需配置高性能PC设备，无需头盔设备有线连接，只需开通实时云渲染按需服务，上传应用包至渲染实例中运行，即可随时畅玩VR游戏，减轻您的开销负担。

产品优势 环境统一：通过镜像，实现应用系统的统一部署与升级，提高运维效率，保证应用环境的一致性。 简化运维：镜像服务提供统一的镜像自助管理平台，简化维护的复杂度。

请求语法 托管模式为当前存储桶 PUT /?website HTTP/1.1 Host: BucketName.ooscn.ctyunapi.cn Date: date ContentLength: ContentLength Authorization: SignatureValue index.html errorDocument.html string string string string string string 托管模式为重定向请求 PUT /?website HTTP/1.1 Host: BucketName.ooscn.ctyunapi.cn Date: date ContentLength: ContentLength Authorization: SignatureValue string string 请求参数 名称 描述 是否必须 WebsiteConfiguration 请求的容器。 类型：容器。 子节点：IndexDocument、ErrorDocument、RoutingRules或RedirectAllRequestsTo。 注意 IndexDocument和RedirectAllRequestsTo互斥。如果填写了RedirectAllRequestsTo，则IndexDocument、ErrorDocument、RoutingRules都不能填写。 是 IndexDocument Suffix元素的容器。 注意：如果未填写RedirectAllRequestsTo，则IndexDocument必填。 类型：容器。 父节点：WebsiteConfiguration。 子节点：Suffix。 否 Suffix 在请求website endpoint上的路径时，Suffix会被加在请求的后面。例如，如果suffix是Index.html，而你请求的是bucket/images/，那么返回的响应是名为images/index.html的Object。 类型：字符串。 父节点：IndexDocument。 是 ErrorDocument Key的容器。 类型：容器。 父节点：WebsiteConfiguration。 子节点：Key。 否 Key 如果出现4XX错误，会返回指定的Object。 类型：字符串。 有效值：长度为1~1024的字符串。 父节点：ErrorDocument。 是 RoutingRules 托管模式配置到当前Bucket的重定向规则容器。 注意 如果RoutingRules下有多个RoutingRule，各RoutingRule之间无影响，按照配置的先后顺序向下执行，当有一个满足条件时，就不再继续向后匹配。如果都没有匹配，就不使用重定向规则。 类型：容器。 父节点：WebsiteConfiguration。 子节点：RoutingRule。 否 RoutingRule 重定向规则的容器。一条重定向规则包含一个Condition和一个Redirect，当Condition匹配时，Redirect生效。容器中至少要有一个重定向规则。 注意 一个RoutingRule下，出现多个Condition和Redirect时，以最后一个为准。 类型：容器。 父节点：RoutingRules。 子节点：Condition、Redirect。 是 Condition 描述重定向规则匹配的条件的容器。如果重定向规则匹配的条件未配置，则重定向规则将应用于所有请求。 注意 该容器可以不配置，如果配置，则至少应该包含HttpErrorCodeReturnedEquals、KeyPrefixEquals中的一个。 类型：容器。 父节点：RoutingRule。 子节点：HttpErrorCodeReturnedEquals、KeyPrefixEquals。 否 HttpErrorCodeReturnedEquals 指定Redirect生效时的HTTP错误码。当发生错误时，如果错误码等于这个值，那么Redirect生效。 注意 ErrorCodeReturnedEquals和KeyPrefixEquals同时存在时，只有都匹配时，Redirect才生效。 类型：字符串。 有效值：[ 400, 417 ]，[ 500, 505]。 例如：当返回的http错误码为404时重定向到NotFound.html，可以将Condition中的HttpErrorCodeReturnedEquals设置为404，Redirect中的ReplaceKeyWith设置为NotFound.html。 父节点：Condition。 否 KeyPrefixEquals 重定向规则生效时的文件名的前缀。 注意 HttpErrorCodeReturnedEquals 和KeyPrefixEquals同时存在时，只有都匹配时，Redirect才生效。 类型：字符串。 取值：长度为01024的字符串。 父节点：Condition。 否 Redirect 重定信息容器。 注意 Redirect配置包含的元素可以为空，也可以包含以下元素:Protocol、HostName、ReplaceKeyPrefixWith、ReplaceKeyWith。当某一元素存在多条值时以最后一条为准。 类型：容器。 父节点：RoutingRule。 子节点：Protocol、HostName、ReplaceKeyPrefixWith、ReplaceKeyWith。 是 Protocol 重定向请求时使用的协议。 类型：字符串。 有效值：http、https，默认值为http。 父节点：Redirect或者RedirectAllRequestsTo。 否 HostName 重定向请求时使用的站点名。 如果父节点为RedirectAllRequestsTo，此项必须填写。 类型：字符串。 有效值：1~1024个字符，不能包含空格。父节点为Redirect，也不能包含斜杠(/)。 父节点：Redirect或者RedirectAllRequestsTo。 否 ReplaceKeyPrefixWith 重定向请求时使用的文件名前缀。 注意 ReplaceKeyPrefixWith与ReplaceKeyWith不能同时存在。 类型：字符串。 有效值：0~1024个字符。 父节点：Redirect。 否 ReplaceKeyWith 指定重定向请求时使用的文件名。 注意 ReplaceKeyPrefixWith与ReplaceKeyWith不能同时存在。 类型：字符串。 有效值：0~1024个字符。 父节点：Redirect。 否 RedirectAllRequestsTo 托管模式为重定向请求的容器。 注意 如果未填写IndexDocument，则RedirectAllRequestsTo必填。如果填写了RedirectAllRequestsTo，则IndexDocument、ErrorDocument、RoutingRules都不能填写。 父节点：WebsiteConfiguration。 子节点：HostName、Protocol。 否

微隔离防火墙以镜像方式提供服务，用户需要一台云主机安装产品镜像，然后申请最大资产数和使用时间的授权。本小节介绍微隔离防火墙计费模式和价格。 计费模式 微隔离防火墙按照用户保护的最大终端数量定义了最大资产数，分为三档依次为20L、50L、100L、200L、400L、800L。 各档最大资产数对应管理中心云主机配置要求参照下表： 序号 最大资产数 管理中心主机配置 1 20 1核2G，60G数据盘 2 50 1核4G，100G数据盘 3 100 2核4G，200G数据盘 4 200 2核4G，200G数据盘 5 400 4核8G，300G数据盘 6 800 8核16G，400G数据盘 价格 产品规格（防护主机台数） 标准价格（元/月） 20 1700 50 4200 100 8300 200 16600 400 29900 800 59800 说明 针对一次性包年付费服务，标准价格按照如下优惠政策进行操作，且在订购期间不允许退订服务。 一次性付费1年 一次性付费2年 一次性付费3年 包月标准价格1285% 包月标准价格2485% 包月标准价格3685%

本节介绍AI空间的使用说明。 AI空间聚合了众多场景化AI应用，满足各类场景的使用需求。用户可以按照图片处理、写作助手、智能分析、办公、学习、生活等场景分类进行提问，让AI输出对应方案。以下我们将通过实例演示让AI输出产品创意方案。 AI空间 对于企业职员、老师等角色，可输入关键词快速生成PPT幻灯片或文档，提升工作效率，减轻文档负担。 【操作步骤】： 1.进入天翼AI云电脑，打开“云智助手”； 2.在云智助手的菜单选择“应用”“写作助手”“PPT生成”； 3.在AI对话窗口，可以根据需求发送关键词内容，如“年度总结”； 4.点击发送后，AI应用即为你输出一份完整的年终总结方案PPT。 办公场景示例 对于职员、老师等有日常文档写作需求的角色，通过翼文档提供的文本扩写、缩写、润色、生成文章等AI能力，可以轻松写文档。 【操作步骤】 1.进入天翼AI云电脑，打开“云智助手”； 2.在云智助手的菜单选择“应用”“写作助手”“Word写作”； 3.在“翼文档”中通过AI辅助word文档写作。

本文介绍操作类常见问题。 在已有的节点创建应用时未重新拉取镜像？ 用户需要编辑应用的yaml文件，修改镜像拉取策略字段imagePullPolicy为Always，保证每次创建应用都会拉取镜像，而并不使用节点上已有的镜像，另外当容器镜像的tag不是latest时，用户更新该容器镜像但没有更改镜像的tag，则使用该镜像创建应用时，就不会重新拉取更新后的镜像，需要您在更新镜像的同时更改镜像的版本tag。 ConfigMap配置项要求是什么？ 配置项若使用上传文件功能设置配置项，目前支持json和yaml两种格式，且文件大小不得超过2MB。以下列举了json及yaml两种示例： json格式： { "kind": "ConfigMap", "apiVersion": "v1", "metadata": { "name": "paasbrokerapp017", "namespace": "lcqtest", "enable": true }, "data": { "context": "{"applicationComponent":{"properties":{"customspec":{}},"nodename":"paasbroker app","stackid":"0177eae189d3cb8a1f94 c0feb7e91d7b"},"softwareComponents":[{"properties":{"customspec":{}},"nodename":"paas broker","stackid":"0177eae189d3cb8a1f94c0feb7e91d7b"}]}" } } yaml格式： apiVersion: apps/v1beta2 for versions before 1.8.0 use apps/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: nginxdeploymentbasic labels: app: nginx spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: nodeSelector: env: testteam containers: name: nginx image: nginx:1.7.9

本小节介绍SSL VPN的产品特性。 身份安全——多因素身份认证 在用户身份安全方面，SSL VPN提供用户名密码、USB KEY、动态令牌、第三方认证（HTTP/HTTPS）、硬件特征码、数字证书、短信认证、LDAP、Radius多种身份认证方式保障用户接入身份的合法性。 终端安全——PC端移动端，全面保障 针对普通PC终端，可进行登录前系统安全状态检查，针对注册表、杀毒软件、系统版本、文件和应用等进行全面检查，确保只有安全终端才可以登录VPN访问业务服务器。在用户结束访问以后会自动清除Cookies、临时文件等遗留在客户端计算机上的信息，实现“零痕迹”访问，避免安全隐患。 权限安全——更细粒度，基于URL和业务账号进行授权 在应用授权方面，可针对每个部门、每个用户进行细致到应用、URL级别的授权，并可针对用户终端安全环境、登录时间、网络地址不同情况下的差别授权及灵活控制。采用了业内独有的主从账号绑定技术，对用户登录SSL VPN后访问应用的账号进行强制指定，防止采用他人账号的越权访问行为。通过更细粒度的授权机制，有效降低了黑客入侵的影响，提升业务系统安全性。 传输安全——加密强度持续关注 SSL VPN支持国际商用加密算法，用户可根据业务系统重要程度按需选择加密算法和密钥长度。通过标准加密算法保障数据传输安全。

本节介绍科研助手常见问题。 您在使用科研助手时，可根据以下问题分类匹配问题场景和解决方案。 分类 帮助文档 应用类 应用类 计费类 计费类 功能类 功能类 技术运维类 技术运维类

本节主要介绍HBlock集群版如何初始化。 填写初始化相关信息 1. 设置基本信息。 参数 描述 版本规格 版本规格： 免费版：基础功能永久免费使用，高级功能默认禁用，提供一次30天免费试用机会。免费版的软件升级功能将在2年后自动失效。导入商业版软件许可证可激活全部功能。 商业版：提供30天全功能试用，到期后部分管理功能将被锁定。导入商业版软件许可证可激活全部功能。 说明 免费版与商业版的功能差别详见商业版与免费版。 系统名称 指定HBlock名称。 字符串形式，长度范围是1~64，可以包含字母、数字、下划线（）和短横线（），字母区分大小写，且仅支持以字母或数字开头。 登录用户名 HBlock管理员用户名。 类型：字符串 取值：长度范围是5~16，只能由数字和字母组成，字母区分大小写。默认值为storuser。 登录密码 设置管理员密码。初始化时必须设置密码。 字符串形式，长度范围8~16，至少包含以下字符中的3种：大写字母、小写字母、数字、特殊字符 (~ ! @ $ % ^ & ( ) + [ ] { } ; : , . / ?)，区分大小写。不能包含：3个连续重复的字符，3个连续或反序的数字、或字母（不区分大小写），3个连续或反序的键盘序列（不区分大小写）。 2. 设置集群拓扑。 拓扑方式可以选择“拓扑文件”或者“服务器”，二选一。 拓扑文件方式 参数 描述 拓扑文件 导入集群拓扑文件。 拓扑文件为符合UTF8编码格式的JSON文件，详见集群拓扑文件。 服务器方式 ：点击“添加服务器”，填写服务器信息。 参数 描述 节点名称 指定服务器节点名称。 取值：字符串形式，长度范围1~63，只能由字母、数字、句点(.)、下划线（）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。 默认使用服务器ID作为节点名称。 服务器IP 要初始化服务器的IP，支持IPv4和IPv6地址。 端口号 API端口号。 注意 需要和该服务器安装HBlock时设置的API端口号保持一致。 数据目录 服务器中，用于存储用户数据的绝对路径。 可以输入一个或多个数据目录，以英文逗号（,）隔开。 取值：只能包含字母、数字、汉字和特殊字符(~ ! @ $ ( ) + ; . :)。 容量（可用/总） 数据目录所在磁盘的可用容量和总容量。 容量配额 数据目录的容量配额，即给HBlock分配的容量配额。一旦达到配额，就立刻阻止数据写入。 支持输入数字（默认单位为GiB），或者输入“数字+单位”，数字应精确到两位小数，单位可为KiB、MiB、GiB、TiB或者PiB，并且配额需要不大于数据目录总容量，0表示禁止写入，负数或者不填表示无限制。 操作 校验：校验数据目录是否可用。 修改：修改数据目录。 移除：移除数据目录。 3. 设置故障域服务器方式： 设置基础存储池的故障域级别（仅集群版支持）。初始化时设置的集群拓扑中，包含的数据目录节点都加入到基础存储池中。可以选择：数据目录级别的故障域、服务器级别的故障域、机架级别的故障域、机房级别的故障域。 注意 如果故障域级别为机架或者机房，则必须使用拓扑文件导入方式进行初始化。 4. 设置网络 参数 描述 业务网络 该网段用于业务与系统之间的数据传输。IP CIDR格式。 如果指定业务网络，请确保每个服务器上都有与指定网段相符的IP，系统会自动选取该IP和客户端进行通信。 如果未指定业务网络，或指定了业务网络，但指定的网段与服务器所有IP均不相符，系统会使用您在第2步指定的服务器IP进行数据传输，该服务器IP不可指定为localhost、127.0.0.1或0:0:0:0:0:0:0:1。 集群网络 用于系统内部数据传输。IP CIDR格式。 如果指定集群网络，为了保证HBlock的各个服务器之间能够正常通信，请确保每个服务器上都有与指定网段相符的IP，系统会自动选取该IP进行通信。 如果未指定集群网络，系统会使用您在第2步指定的服务器IP进行数据传输，该服务器IP不可指定为localhost、127.0.0.1或0:0:0:0:0:0:0:1。 5. 设置端口。 系统使用指定端口及端口范围进行初始化，如都未指定，则使用默认端口。 注意 请确保Linux用户具有所需要端口的权限。Linux系统默认小于1024的端口不对没有root权限的Linux普通用户开放。 设置端口范围时，请避免和Linux系统的本地临时端口（iplocalportrange）范围重合，否则可能会导致HBlock服务所用的端口被占用。使用命令行cat /proc/sys/net/ipv4/iplocalportrange可以查看本地临时端口范围。 参数 描述 端口范围 未指定端口的服务将从此范围中自动取值。 取值：整型，取值为[1, 65535]。默认取值为2000020500。 说明 建议指定的端口范围至少包含500个端口。 iSCSI服务 指定iSCSI端口号。 取值：整型，取值为[1, 65535]，默认端口号为3260。 数据服务 指定数据服务端口号。 取值：整型，取值为[1, 65535]。 管理服务 指定管理服务端口号。 取值：整型，取值为[1, 65535]。 元数据服务 指定元数据服务端口号。 取值：整型，取值为[1, 65535]。

管理员创建北森同步任务 仅将北森应用的用户与组织信息进行同步到AOne，AOne进行认证管理（即密码由AOne管理）。 1. 登录边缘安全加速。 2. 支持在AOne零信任工作台进行操作。 3. 在左侧导航栏身份第三方组织，选择同步身份源菜单。 4. 点击“添加同步任务”，按需选择同步任务，完成任务配置。 1、添加同步任务 进入同步身份源列表，点击“添加同步任务”，进行北森身份源添加。 2、选择同步任务 选择“北森 同步机构任务”。 3、配置任务 输入配置参数，完成北森身份源同步任务配置。 配置参数说明： 参数 说明 北森应用的AppKey 必填，支持自定义同步任务名称。 必填，在北森管理者后台中的应用开发我的连接器页面，查看创建的连接器， 在连接器详情中获取Key和Secret。 北森应用的AppSecret 必填，支持自定义同步任务名称。 必填，在北森管理者后台中的应用开发我的连接器页面，查看创建的连接器， 在连接器详情中获取Key和Secret。 同步任务名称 必填，支持自定义同步任务名称。 同步北森根部门ID 必填，在北森管理者后台的组织员工中获取组织单元Id。 同步至AOneId机构 必填，选择要同步到的AOneId机构。 同步方式 必填，可选择“手动”或者“定时同步”。 手动：启用同步同步任务后，可手动执行同步任务。 定时同步：设置“同步时间”与“同步周期”，启用同步任务后，自动按照定时执行同步任务，期间不可手动执行。

本章主要介绍翼MapReduce的加固LDAP功能。 配置LDAP防火墙策略 在双平面组网的集群中，由于LDAP部署在业务平面中，为保证LDAP数据安全，建议通过配置整个集群对外的防火墙策略，关闭LDAP相关端口。 1.登录FusionInsight Manager。 2.选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > LdapServer > 配置”。 3.查看“LDAPSERVERPORT”参数值，即为LdapServer的服务端口。 4.根据客户的实际防火墙环境，配置整个集群对外的防火墙策略，将该端口关闭，以保证数据安全。 开启LDAP审计日志输出 用户可以通过设置LDAP服务的审计日志输出级别，将审计内容输出至系统日志信息中（如“/var/log/messages”），用于查看用户的活动信息及操作指令信息。 说明 LDAP的审计日志开启后，会产生大量日志信息，严重影响集群性能，请谨慎开启。 1.登录任一LdapServer节点。 2.执行以下命令，编辑“slapd.conf.consumer”文件，将“loglevel”的值设置为“256”（loglevel定义可以在OS上使用man slapd.conf命令查看）。 cd ${BIGDATAHOME}/FusionInsightBASE8.1.0.1/install/FusionInsightldapserver2.7.0/ldapserver/local/template vi slapd.conf.consumer ... pidfile [PIDFILESLAPDPID] argsfile [PIDFILESLAPDARGS] loglevel 256 ... 3.登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > LdapServer > 更多 > 重启服务”，验证当前用户身份后重启服务。

本文为您介绍分布式消息服务MQTT的创建实例内容。 实例介绍 MQTT实例订购支持用户自定义规格和自定义特性，采用物理隔离的方式部署。租户独占MQTT实例，可根据业务需要可定制相应规格的MQTT实例。在新的资源池节点上，还支持选择主机类型和存储规格等丰富用户选项。 操作步骤 1、在产品详情页点击立即开通按钮，或者进入消息管理控制台订购实例，进入订购分布式消息MQTT页面。 2、 订购实例，注意选择产品规格。 （1）填写实例名称，长度4~40个字符，大小写字母开头，只能包含大小写字母、数字及分隔符()。 （2）选择计费模式：包年包月/按需计费，两种模式说明参见计费模式。 （3）购买时长按照计费模式选择变化： 计费模式为包年包月，可选择购买时长16个月、13年。该模式提供自动续期功能，勾选后可以自动续期购买时长：16个月、13年。 计费模式为按需计费，则该选项隐藏无需选择。 （4）部署方式有单可用区和多可用区两个选项，目前仅支持单可用区和3可用区部署,单可用区部署请选中任意一个AZ；多可用区部署请选中3个AZ，系统会自动将Broker节点平均分配至各可用区。 （5）设置节点数，可输入3~16个。MQTT 的节点数是指MQTT 集群中的节点数量。在MQTT 集群中，可以有多个节点组成一个集群，每个节点都是一个独立的MQTT 服务器实例。 （6）下拉选择主机类型，目前提供计算增强型。计算增强型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。 （7）选择实例规格，分布式消息服务MQTT提供计算增强型多种云主机规格，各规格详细说明参见弹性云主机规格。 （8）选择已有虚拟私有云，若无虚拟私有云，点击创建跳转到虚拟私有云页面新增，了解更多内容参见虚拟私有云。 （9）选择已有子网，若无子网，点击创建跳转到子网页面新增，了解更多内容参见虚拟私有云子网管理 创建子网。 （10）选择已有安全组，若无安全组，点击创建跳转到安全组页面新增，了解更多内容参见虚拟私有云安全组 创建安全组。 3、 填写完上述信息后，单击“下一步”，进入费用确认页面。 4、 确认实例信息无误后，提交请求。 5、 在实例列表页面，查看MQTT实例是否创建成功。创建实例大约需要3到15分钟，此时实例状态为“创建中”。

参数 说明 是否必选 名称 输入作业名称。要求如下：长度范围为4~53个字符。名称由小写字母、数字、中划线（）和点（.）组成。以小写字母开头。以小写字母或数字结尾。 是 资源池 在选择资源池类型后，再选择资源池。 是 可用区 选择存储源建立在具体可用区，如福州6。 是 存储类型 选择具体的文件存储类型：文件存储或对象存储，本次选择对象存储。 是 OSS归属 默认，天翼云对象存储（融合版） 否 对象存储URL 填写存储URL。 是 桶名 填写具体的桶名。 是 Access Key ID 填写Access Key ID。 是 Secret Access Key 填写Secret Access Key。 是

在监控Node.js应用之前,您需要通过客户端将应用数据上报至APM服务端。本文介绍了如何通过OpenTelemetry将Node.js Express应用接入APM。 前提条件 完成vpce接入。 接入步骤 1.引入相关依赖。 plaintext npm install save @opentelemetry/api npm install save @opentelemetry/autoinstrumentationsnode npm install save @opentelemetry/sdknode 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”和“通过 gRPC 上报数据”的ENDPOINT(天翼云vpc网络接入点)、鉴权TOKEN信息。 3.server 端上报示例。 请将url和token替换成第2步中获取的接入点信息。 编写以下 server 端代码，保存为 nodejsdemoserverotel.js 文件。 plaintext const express  require('express') const app  express() const port  3000 app.get('/', (req, res) > {   console.log('received request')   res.send('Hello World!') }) app.listen(port, () > {   console.log(server running at  }) 运行 server 端代码（Mac/Linux 系统）。 plaintext export OTELTRACESEXPORTERotlp export OTELEXPORTEROTLPENDPOINT export OTELEXPORTEROTLPPROTOCOLgrpc export OTELEXPORTEROTLPHEADERS"xctgauthorization " export OTELSERVICENAMEnodejsdemoserverotel export NODEOPTIONS"require @opentelemetry/autoinstrumentationsnode/register" node ./nodejsdemoserverotel.js 运行 server 端代码（Windows 系统、PowerShell）。 plaintext $env:OTELTRACESEXPORTER"otlp" $env:OTELEXPORTEROTLPENDPOINT" " $env:OTELEXPORTEROTLPPROTOCOL"grpc" $env:OTELEXPORTEROTLPHEADERS"xctgauthorization " $env:OTELSERVICENAME"nodejsdemoserverotel" $env:NODEOPTIONS"require @opentelemetry/autoinstrumentationsnode/register" node ./nodejsdemoserverotel.js 4.client端上报示例。 编写以下 client 端代码，保存为 nodejsdemoclientotel.js 文件。 plaintext import('nodefetch').then(async ({ default: fetch }) > {   const response  await fetch('   const data  await response.text()   console.log(data) }) 运行 client 端代码。 plaintext node ./nodejsdemoclientotel.js 5.通过以上步骤即可在控制台查看接入的Node.js应用。

本节介绍如何处理暴力破解告警事件。 暴力破解是一种常见的入侵攻击行为，攻击者通常使用暴力破解的方式猜测远程登录的用户名和密码，一旦破解成功，即可实施攻击和控制，严重危害资产的安全。 态势感知（专业版）联动企业主机安全（HSS），接收HSS检测到的暴力破解行为，集中呈现和管理告警事件，提升运维效率。 处理告警事件 HSS通过暴力破解检测算法和全网IP黑名单，若发现暴力破解主机的行为，对发起攻击的源IP进行拦截，并上报告警事件。 当接收到来源于HSS的告警事件时，请登录HSS管理控制台确认并处理告警事件。 若您的主机被爆破成功，检测到入侵者成功登录主机，账户下所有云服务器可能已被植入恶意程序，建议参考如下措施，立即处理告警事件，避免进一步危害主机的风险。 请立即确认登录主机的源IP的可信情况。 请立即修改被暴力破解的系统账户口令。 请立即执行检测入侵风险账户，排查可疑账户并处理。 请及时执行恶意程序云查杀，排查系统恶意程序。 若您的主机被暴力破解，攻击源IP被HSS拦截，请参考如下措施，加固主机安全。 请及时确认登录主机的源IP的可信情况。 请及时登录主机系统，全面排查系统风险。 请根据实际需求升级HSS防护能力。 请根据实际情况加固主机安全组、防火墙配置。

本章节主要介绍数据仓库服务在不同场景下的应用。 增强型的ETL+实时BI分析 数据仓库在整个BI（businessintelligence）系统中起到了支柱的作用，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT、移动互联网、游戏行业、O2O（Online to Offline）等行业提供强大的商业决策分析支持。 电商场景 电商的数据分析，主要用于支撑营销推荐、运营分析、全文检索、客户分析等业务。 物联网场景 物联网（IoT）所产生的数据，通过构建数据仓库，围绕海量的数据进行实时分析并进行反馈优化。应用在工业IoT、O2O业务系统、车联网等解决方案。

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

该页面主要介绍关系数据库MySQL版的SDK，您可以根据实际业务需求进行集成。 各语言SDK下载及使用 支持语言 SDK附件 Java MySQLSDKJAVA.zip（v1.0.0） Java MySQLSDKJAVA.zip（v2.0.0） Go MySQLSDKGO.zip（v1.0.0） 说明 由于运行环境的多样性，部分接口在某些特定配置下可能存在适配差异，我们的技术团队将持续优化兼容性。建议下载更新版本的SDK使用，如有问题，可提单咨询。 SDK中心 天翼云门户提供了SDK中心，供用户参考安装方式，使用步骤等，可跳转查看。

生产者实例 一个生产者实例代表生产者的一员，不同的生产者用不同的实例名字创建。 PUSH消费 Consumer的一种，应用通常向Consumer对象注册一个Listener接口，一旦收到消息，Consumer对象立刻回调Listener接口方法。在RocketMQ中，客户端会自动起线程消费消息，线程数是564，意味着，listener里面的方法，会被多线程执行。客户端内部可以根据堆积量进行调整，使用者不需要新启、管理消费线程。并有流控机制，当客户端缓存一定量消费不及时，会停止推送新消息。 PULL消费 Consumer的一种，应用通常主动调用Consumer的拉消息方法从Broker拉消息，主动权由应用控制，但实时性取决于应用主动拉取的频率。在PULL消费中，线程由应用自主决定。 广播消费 在RocketMQ中，消费者有两种不同的方式消费Topic中的消息，其中一种是广播消费。在广播消费模式下，一条消息被多个Consumer消费，即使这些Consumer属于同一个Consumer Group，消息也会被Consumer Group中的每个Consumer都消费一次，广播消费中的Consumer Group概念可以认为在消息划分方面无意义。V1.x版本由于广播消费的消费进度，是保存在客户端的，对于很多使用场景会带来影响，在RocketMQ中，并不推荐使用此消费模式。 集群消费 一个Topic可以被一个或多个Consumer Group消费，每个Consumer Group有自己独立的消费进度，消费进度是保存在服务端的。一个Consumer Group中的消费者实例可以平均分摊消费消息，做到负载均衡。例如某个Topic有9条消息，其中一个Consumer Group有3个不同的消费者实例（可能是3个进程，或者3台机器），那么每个实例只消费其中的3条消息。在此消费模式下，可以做到PointToPoint的消费，也可以做到JMS里面广播消费，能满足绝大部分场景，推荐使用此消费模式。

本文介绍OpenClaw(原 Clawdbot)更改厂商模型配置的内容。 前置说明 1.该文档为介绍通过应用托管应用市场体验OpenClaw更改厂商模型配置的内容。 2.本产品中的应用由第三方主体提供，尽管天翼云已尽最大努力进行识别和维护，但仍无法保证应用的可用性。请客户按照该产品的服务协议使用该产品，做好甄别工作，并对自行选择的服务承担相应责任。 概述 OpenClaw是近期在开发者社区和AI领域广受关注的一款开源、自托管的个人AI助手。它以其独特的“本地优先”设计理念，将强大的大型语言模型能力与用户本地系统深度结合，实现了从“对话式AI”到“可执行实际任务的智能体”的跨越。与依赖云端服务的传统AI助手不同，OpenClaw将数据主权和隐私控制权完全交还给用户，所有数据和处理过程均在用户可控的环境中进行，被誉为“首个7×24小时永不下班的AI员工”。它的开源特性也吸引了大量开发者参与生态建设，形成了一个活跃的技能市场。 重要：OpenClaw 为开源 AI 助手，请在使用前充分评估其安全性与稳定性并严格遵循许可协议，以切实保障您的系统环境与数据安全。 1. 请避免在 OpenClaw 中绑定生产级敏感账号。如需使用 API 服务，建议使用受限的 API Key 或临时 Token，并建立定期轮换机制，以降低密钥泄露带来的风险。 2. 建议优先使用天翼云官方提供的skills与插件，避免安装来源不明的第三方技能，防止恶意代码注入。 3. 请通过密码或 Token 对 OpenClaw 服务进行访问授权，严格限制访问 IP 范围，避免公网暴露，拦截非授权访问请求。 4. 建议启用详细的日志记录与行为监控，对操作行为和数据处理过程进行持续审计，及时发现并处置异常行为。

本节主要介绍AOM自定义策略 如果系统预置的AOM权限不能满足您的授权要求，您可以创建自定义策略。 目前支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的AOM自定义策略样例。 AOM自定义策略样例 示例1：授权用户创建阈值规则的权限 { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "aom:alarmRule:create" ] } ] } 示例2：拒绝用户删除应用发现规则 拒绝策略需要同时配合其他策略使用，否则没有实际作用。用户被授予的策略中，一个授权项的作用如果同时存在Allow和Deny，则遵循Deny优先。 如果您给用户授予AOM FullAccess的系统策略，但不希望用户拥有AOM FullAccess中定义的删除应用发现规则权限，您可以创建一条拒绝删除应用发现规则的自定义策略，然后同时将AOM FullAccess和拒绝策略授予用户，根据Deny优先原则，则用户可以对AOM执行除了删除应用发现规则外的所有操作。拒绝策略示例如下： { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Effect": "Deny", "Action": [ "aom:discoveryRule:delete" ] } ] } 示例3：多个授权项策略 一个自定义策略中可以包含多个授权项，且除了可以包含本服务的授权项外，还可以包含其他服务的授权项，可以包含的其他服务必须跟本服务同属性，即都是项目级服务。多个授权语句策略描述如下： { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "aom::list", "aom::get", "apm::list", "apm::get" ] }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "cce:cluster:get", "cce:cluster:list", "cce:node:get", "cce:node:list" ] } ] }