参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 id 是 Long 任务id deliverStatus 是 Integer 投递状态 0不投递 1投递 firewallId 是 String 防火墙id

创建物化视图 sql CREATE MATERIALIZED VIEW [IFNOTEXISTS] [db.]tablename [ON CLUSTER] [TO [db.]name] [ENGINEengine] [POPULATE] AS SELECT ... 物化视图存储由相应的SELECT管理。 创建不带 TO [db].[table]的物化视图时，必须指定 ENGINE – 用于存储数据的表引擎。 使用 TO [db].[table] 创建物化视图时，不得使用 POPULATE。 一个物化视图的实现是这样的：当向SELECT中指定的表插入数据时，插入数据的一部分被这个SELECT查询转换，结果插入到视图中。 云数据库ClickHouse中的物化视图更像是插入触发器。 如果视图查询中有一些聚合，则它仅应用于一批新插入的数据。 对源表现有数据的任何更改（如更新、删除、删除分区等）都不会更改物化视图。 如果指定 POPULATE，则在创建视图时将现有表数据插入到视图中，就像创建一个 CREATE TABLE ... AS SELECT ...一样。 否则，查询仅包含创建视图后插入表中的数据。 我们不建议使用POPULATE，因为在创建视图期间插入表中的数据不会插入其中。 SELECT 查询可以包含 DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY、LIMIT……，相应的转换是在每个插入数据块上独立执行的。 例如，如果设置了 GROUP BY，则在插入期间聚合数据，但仅在插入数据的单个数据包内。 数据不会被进一步聚合。 例外情况是使用独立执行数据聚合的 ENGINE，例如 SummingMergeTree。 在物化视图上执行ALTER查询有局限性，因此可能不方便。 如果物化视图使用构造 TO [db.]name，你可以 DETACH视图，为目标表运行 ALTER，然后 ATTACH先前分离的（DETACH）视图。 物化视图受optimizeoninsert设置的影响， 在插入视图之前合并数据。 视图看起来与普通表相同。 例如，它们列在 SHOW TABLES查询的结果中。 删除视图,使用DROP VIEW. DROP TABLE也适用于视图。

问题现象 排查指令 操作建议 设备状态异常 ibstat mlx50 StateActive，Physical stateLinkUp 防火墙阻断 systemctl status firewalld 关闭防火墙或放行 UDP 409665535 端口 LID 通信失败 ibping L <对端LID> Loss%0 IP 通信失败 ping <对端IB IP> 网络可达（延迟 < 1ms）

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。

本章节介绍如何编辑或删除资产。 操作场景 在资产管理页面可以对资产的业务系统进行编辑。另外，如果不再需要在态势感知（专业版）资产管理页面展示某个或某些云下导入的资产的信息，可以删除资产。 云上和云外资产都支持编辑。 仅自定义导入的云外资产支持删除，云上资产不支持删除。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 单击页面左上方的，选择“安全 > 态势感知（专业版）”，进入态势感知（专业版）管理页面。 3. 在左侧导航栏选择“工作空间 > 空间管理”，并在工作空间列表中，单击目标工作空间名称，进入目标工作空间管理页面。 4. 在左侧导航栏选择“资产管理 > 资产管理”，进入资产管理页面。 5. 编辑或删除资产。 操作 执行步骤 编辑资产 编辑资产 1. 在资产管理页面中，勾选需要编辑的资产，并单击资产列表左上角“批量编辑”。 如果需要编辑某个类型的资产，可以选择对应资产页签，进入对应资产页面。例如，需要编辑主机资产，则选择“主机资产”页签。 2. 在弹出的资产编辑框中，对资产的业务系统进行编辑。 3. 编辑完成后，单击“确认”。 4. 在资产管理页面选择对应资产页签，可在资产列表查看资产信息。 编辑部门 1. 在资产管理页面中，选择“部门及业务系统”页签，单击“部门”后的编辑按钮。 2. 在弹出的“编辑部门”框中，编辑“部门名称”。 3. 编辑完成后，单击“确认”。 4. 在资产管理页面，选择“部门及业务系统”页签，可查看修改后的部门名称。 编辑业务系统 1. 在资产管理页面中，选择“部门及业务系统”页签，单击“业务系统”列表对应业务系统操作列的“编辑”按钮。 2. 在弹出的“编辑”对话框中，编辑“业务系统”，选择业务系统所在的“部门”，编辑“责任人”，设置“业务系统”关联的资产。 3. 编辑完成后，单击“确认”。 4. 在资产管理页面，选择“部门及业务系统”页签，可查看修改后的业务系统信息。 删除资产 删除资产 1. 在资产管理页面中，选择对应资产页签，进入对应资产页面。例如，需要删除主机资产，则选择“主机资产”页签。 2. 在对应资产页面，勾选您自定义导入的需要删除的资产，并单击列表上方的“批量删除”。 3. 系统将删除已勾选资产。 删除部门 1. 在资产管理页面中，选择“部门及业务系统”页签。 2. 单击待删除“部门”后的删除按钮。 3. 在弹出的“删除部门”对话框中，确认信息无误后，单击“一键输入”DELETE，单击“确定”。 删除业务系统 1. 在资产管理页面中，选择“部门及业务系统”页签。 2. 选中待删除的“业务系统”，单击操作列的“删除”按钮或列表上方的“删除”按钮。 3. 在弹出的“删除业务系统”对话框中，确认信息无误后，单击“一键输入”DELETE，单击“确定”。

本文介绍IP访问限频功能适用场景和配置方法。 功能介绍 IP访问限频功能可以限制单个用户IP在天翼云全站加速单台服务器上的请求频次，防御CC攻击，防止恶意用户盗刷。 适用场景 1. 网站存在用户使用同个IP频繁重复下载同一资源导致大量全站加速流量浪费的场景。 2. 网站存在用户使用同个IP频繁发起恶意请求或尝试非法访问的场景。 注意事项 1. 当单IP单域名每秒访问单台服务器的次数达到设置的阈值，返回403状态码，阻断时间默认10分钟。 2. 设置阈值时需根据业务的实际情况进行评估，阈值过低可能导致正常用户的访问受限，影响用户体验；而阈值过高则可能无法有效限制非法访问或恶意行为。 3. 限频功能对非法访问防控效果有限，若存在大量IP对全网节点进行恶意访问或攻击，通过此功能无法有效控制，建议您购买边缘安全加速平台产品。 配置说明 1. 登录客户控制台。 2. 单击左侧导航栏【域名管理】【域名列表】。 3. 在【域名列表】页面，找到目标域名，单击【操作】列的【编辑】。 4. 单击右侧【访问控制】。 5. 在【IP访问限频】模块，单击【增加规则】。 6. 根据需求填写配置，单击【确定】。 7. 单击【保存】，完成配置。 参数名 配置值 说明 类型 后缀名/目录/首页/全部文件/全路径文件 需要配置的文件类型。 内容 指定类型的具体内容 类型选择后缀名、目录、全路径文件时，需配置具体内容；例如类型为后缀名时，需在内容处指明具体的文件后缀；如类型为目录时，需在内容处指明具体的目录内容。 访问阈值 每秒可访问次数 单位：次/秒，IP访问超过阈值后，拒绝访问10分钟。 优先级 数字 配置的优先级，存在多条设置时，相同文件类型及内容，执行优先级高的规则。数字越大，优先级越高。

本文介绍IP访问限频功能适用场景和配置方法。 功能介绍 IP访问限频功能可以限制单个用户IP在天翼云CDN单台服务器上的请求频次，防御CC攻击，防止恶意用户盗刷。 适用场景 1. 网站存在用户使用同个IP频繁重复下载同一资源导致大量CDN流量浪费的场景。 2. 网站存在用户使用同个IP频繁发起恶意请求或尝试非法访问的场景。 注意事项 1. 当单IP单域名每秒访问单台服务器的次数达到设置的阈值，返回403状态码，阻断时间默认10分钟。 2. 设置阈值时需根据业务的实际情况进行评估，阈值过低可能导致正常用户的访问受限，影响用户体验；而阈值过高则可能无法有效限制非法访问或恶意行为。 3. 限频功能对非法访问防控效果有限，若存在大量IP对全网节点进行恶意访问或攻击，通过此功能无法有效控制，建议您购买边缘安全加速平台产品。 配置说明 1. 登录CDN控制台。 2. 单击左侧导航栏【域名管理】【域名列表】。 3. 在【域名列表】页面，找到目标域名，单击【操作】列的【编辑】。 4. 单击右侧【访问控制】。 5. 在【IP访问限频】模块，单击【增加规则】。 6. 根据需求填写配置，单击【确定】。 7. 单击【保存】，完成配置。 参数名 配置值 说明 类型 后缀名/目录/首页/全部文件/全路径文件 需要配置的文件类型。 内容 指定类型的具体内容 类型选择后缀名、目录、全路径文件时，需配置具体内容；例如类型为后缀名时，需在内容处指明具体的文件后缀；如类型为目录时，需在内容处指明具体的目录内容。 访问阈值 每秒可访问次数 单位：次/秒，IP访问超过阈值后，拒绝访问10分钟。 优先级 数字 配置的优先级，存在多条设置时，相同文件类型及内容，执行优先级高的规则。数字越大，优先级越高。

本节介绍了:DNS最佳实践的用户指南。 DNS最佳实践 DNS是Kubernetes集群中至关重要的基础服务之一，在客户端设置不合理、集群规模较大等情况下DNS容易出现解析超时、解析失败等现象。本文介绍Kubernetes集群中DNS的最佳实践，帮助您避免此类问题。 前提条件 创建Kubernetes集群 获取集群KubeConfig并通过kubectl工具连接集群 优化域名解析请求 DNS域名解析请求是Kubernetes最高频的网络行为之一，其中很多请求是可以优化和避免的。您可以通过以下方式优化域名解析请求： （推荐）使用连接池：当一个容器应用需要频繁请求另一服务时，推荐使用连接池。连接池可以将请求上游服务的链接缓存在内存中，避免每次访问时域名解析和TCP建连的开销。 （推荐）使用DNS缓存：当您的应用无法改造成通过连接池连接另一服务时，可以考虑在应用侧缓存DNS解析结果。 优化resolv.conf文件：由于resolv.conf文件中ndots 和search两个参数的机制作用，容器内配置域名的不同写法决定了域名解析的效率。 优化域名配置：当容器内应用需要访问某域名时，可以最大程度减少域名解析尝试次数，继而减少域名解析耗时。 使用合适的容器镜像 Alpine容器镜像内置的musl libc库与标准glibc的实现存在以下差异： 3.3及更早版本Alpine不支持search参数，不支持搜索域，无法完成服务发现。 并发请求/etc/resolv.conf中配置的多个DNS服务器，导致NodeLocal DNSCache优化失效。 并发使用同一Socket请求A和AAAA记录，在旧版本内核上触发Conntrack源端口冲突导致丢包问题。 当Kubernetes集群中部署的容器采用了Alpine作为基础镜像时，可能会因为上述musl libc特性而无法正常解析域名，建议尝试更换基础镜像，如Debian、CentOS等。

Token服务广泛应用于多种场景,本文带您更快了解模型推理服务经典应用场景。 模型推理 向下纳管智算硬件资源，提供技术运维服务及推理加速。向上提供高性能的模型调用服务，可以通过标准的API接口将平台提供的大模型服务集成到自己的业务系统中，提供模型推理一站式部署服务。 主要面向用户：各种软件开发商，特别是行业软件开发商，以及科研院所、大专院校和教育机构、政府、金融机构、工业企业、科技单位、医院等行业客户。 模型应用 大模型与插件工具的结合能够有效拓展其在复杂任务中的实用性，支持接入私有知识库增强领域应答，集成联网搜索获取实时信息。 主要面向用户：需要组合模型和工具提供智能办公、智能客服、智能运维能力以及业务主要为知识密集型场景和特定内容生成的企业。

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。

本文帮助您快速熟悉后端主机组及其功能特性。 后端主机组简介 每个监听器都会关联一个后端主机组，后端主机组是一组提供相同服务的云主机实例，可以包含一个或多个后端主机。 支持的后端主机类型如下： 后端主机类型 说明 云主机 添加弹性云主机实例。 物理机 添加标准裸金属、弹性裸金属实例。 弹性网卡/辅助网卡 添加弹性网卡或者辅助网卡，弹性网卡或者辅助网卡必须挂载到主机上。 弹性容器ECI 添加弹性容器ECI实例。 成员网卡 添加成员网卡实例；功能加白开通。 跨VPC后端IP 添加跨VPC后端IP实例，仅支持同账号下通过对等连接打通的跨VPC后端IP；功能加白开通。 远端IP 添加远端IP实例，通过专线或者VPN等打通后的IDC侧主机，此类型不支持ELB实例的客户端地址保持（DNAT模式）功能；功能加白开通。 后端主机组功能 后端主机组的主要功能是将负载均衡器接收到的流量分发给组内的主机，以确保流量在各个主机之间进行均衡分配，从而实现高可用性和高性能。负载均衡器可以根据不同的算法（如轮询、最小连接等）来决定将流量转发到哪个后端主机。 通过后端主机可以对后端主机进行统一管理，灵活地添加或者移除后端主机，降低用户的管理和使用成本。 使用负载均衡集成弹性伸缩服务可实现后端主机组自动扩展的能力。当负载增加时，可以动态添加更多的主机实例来处理流量，以满足应用程序的需求。同样地，当负载减少时，多余的主机实例可以被自动移除，以节省资源和成本。 此外，后端主机组还支持健康检查功能，可监测主机实例的状态和可用性。如果某个主机实例发生故障或不可用，负载均衡器将自动将流量转发到其他健康的主机，以确保应用程序的连续性和可靠性。

本节介绍如何使用数据集。 在创建离线训练任务时，可以使用已有数据集，包括公共数据集和私有数据集。 操作步骤 创建AI训练应用 进入AI应用列表，点击创建AI应用按钮。 使用公共数据集 1. 点击训练数据选择数据集，在弹出页面选择公共数据集，找到需要挂载的公共数据集。 2. 选中数据集及版本后，写入挂载路径即可。 3. 若需要挂载多个数据集，可使用同样方式进行多次挂载。 使用私有数据集 私有数据集在选择数据集时，需点击私有数据集进行选择，其余操作和公共数据集一致。

本节介绍如何使用数据集。 在离线训练创建过程，可以使用已有数据集，包括公共数据集和私有数据集。 操作步骤 创建AI训练应用 进入AI应用列表，点击创建AI应用按钮。 使用公共数据集 1. 点击训练数据选择数据集，在弹出页面选择公共数据集，找到需要挂载的公共数据集。 2. 选中数据集及版本后，写入挂载路径即可。 3. 若需要挂载多个数据集，可使用同样方式进行多次挂载。 使用私有数据集 私有数据集在选择数据集时，需点击私有数据集进行选择，其余操作和公共数据集一致。

本章介绍Kafka的网络带宽利用率监控告警配置指导。 使用场景建议 Kafka存在持续业务，避免出现客户端批量断链场景。 间断性业务场景不建议使用，会存在误告警。 新创建实例不建议设置告警。 告警通知设置，告警对象、告警组设置 1. 登录管理控制台。 2. 在管理控制台左上角单击，选择目标实例所在的区域。 3. 在管理控制台左上角单击，搜索CES服务进入“云监控服务”界面。 4. 选择“告警 >告警通知”，单击“通知对象 >创建通知对象”，填写要通知的对象以及相关联系方式，如果已存在则跳过该步骤，重复该步骤可创建多个通知对象。 5. 选择“通知组 >创建通知组”，把步骤4创建的告警对象都纳入当前组进行管理。 设置告警规则 1. 选择“告警 >告警规则 >创建告警规则”。 参数 说明 名称 自定义名称 描述 自定义描述 告警类型 指标 资源类型 分布式消息服务 维度 Kafka专享版 Broker节点 监控范围 指定资源 监控对象 选择指定kafka实例的所有broker，可选择多个kafka实例 触发规则 自定义创建 告警策略 若++网络带宽利用率++ 的++原始值连续3次<++xx则++每5分钟 告警一次++ ++根据实际情况设置xx的紧急、重要、次要等告警++ 发送通知 打开 通知方式 通知组 通知组 选择上一步创建的通知组 通知内容模板 都可以选择系统模版 生效时间 每日00:00 – 23:59 触发条件 出现告警恢复告警都选 2. 单击“立即创建”。

本章节主要介绍如何创建一个新的翼MapReduce集群。 操作步骤 1、进入集群创建页面 方法一：登录翼MapReduce产品详情页，直接点击“立即开通”。 方法二：进入翼MapReduce产品一类节点资源池的产品控制台，点击“+创建集群”。 2、软件配置 进入“创建集群”页面进行配置与订购，软件配置页面如下图所示，参数说明如下： 区域集群：集群节点所在的物理位置，根据需要选择区域及可用区，也可以使用默认值。 业务场景：选择所需业务场景，此处以“数据湖”场景为例进行说明。 产品版本：选择使用的产品版本，默认值即可。 服务高可用：翼MapReduce默认启用服务高可用且不可关闭高可用模式。 可选服务：由可选组件和必选组件组成，根据业务场景而定。您可根据自身业务场景对可选组件进行选择。 元数据：使用Hive、Ranger、Amoro、Hue或DolphinScheduler组件服务时，需要配置元数据库。请先确认是否已有CTRDS MySQL实例，若尚未创建，可点击提示链接，前往“关系数据库MySQL版”进行开通。若已创建实例，请勾选该选项并进行元数据配置。 元数据配置：勾选“使用已有CTRDS for MySQL”后，请在展开信息中填写所需的5项配置信息。 注意 1、当前仅支持通过内网地址进行数据库连接。请选择关联与当前集群同一虚拟私有云（VPC）下的MySQL数据库。 2、配置Hive、Ranger、Amoro、Hue与DolphinScheduler的元数据信息时，请提前创建数据库，若需要部署多个服务，请创建多个数据库，创建方式可参考创建数据库。 3、元数据配置所需信息可前往数据库控制台查看。 4、请确保配置的数据库用户具有该数据库的读写权限。 5、创建集群时，若元数据库配置错误，将导致Hive/Ranger/Amoro/Hue/DolphinScheduler异常，但不影响集群的创建与部署，集群创建后，您可前往Manager的集群服务，进入集群服务详情，通过运维操作中的“元数据库配置”操作，替换原有元数据库的配置信息。 Kerberos身份认证：集群中的软件以Kerberos安全模式启动，此选项不可关闭。 自定义服务配置：支持指定JSON文件对集群中的组件服务，如HDFS、Spark、Hive等进行参数配置，详细使用方法请参见++自定义服务配置++。默认不开启。

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 saveTypes 是 Array of Strings 存储类型：AC:访问控制;IPS:入侵防御;FLOW:流量;AV:病毒检测

分布式缓存Redis管理控制台支持用户自定义实例参数模板信息，您可以根据业务需求创建不同参数配置的自定义参数模板，并应用到目标实例。 目前已提供以下系统默认模板，您可在系统模板的基础上自定义参数模板内容： DefaultRedisOriginal4Template：适用于Redis 4.0。 DefaultRedisOriginal5Template：适用于Redis 5.0。 DefaultRedisOriginal67Template：适用于Redis 6.0 和 Redis 7.0。 操作步骤 1. 登录 Redis管理控制台。 2. 选择左侧菜单栏的“参数模板”，进入“参数模板”页面 3. 在“参数模板”>"系统默认"页面，根据引擎版本选择系统默认模板并创建为自定义模板，即可打开参数配置界面。 4. 配置好参数后，点击保存按钮，生成自定义模板参数。 5. 在“参数模板”>"自定义"页面，可查询自定义模板，如需将自定义模板应用到目标实例，可单击“应用”，选择目标实例，并保存。 模板中的配置参数说明见参数配置

本文主要介绍关系数据库MySQL下线高IO存储类型的原因，影响和建议。 原因 由于高IO存储类型（SAS）可能无法满足数据库的性能需求。随着数据量和访问量的增加，可能会遇到磁盘 I/O 瓶颈，导致数据库响应时间增加，影响用户体验。 天翼云关系数据库MySQL版计划于2025年10月30日00:00起，对Ⅱ类型资源池的高IO存储类型进行下线处理，届时您将无法新订购高IO存储类型的实例。 影响 资源池范围 西南1，华东1，华北2，华南2等Ⅱ类型资源池。 实例范围 新购实例：无法新订购上述Ⅱ类型资源池的高IO存储类型实例； 存量实例：存量高IO存储类型实例依然可使用续订，扩容，升级等功能，且进行变更后的存储类型依然为高IO。 建议 为享受更加出色的数据管理能力，助力业务快速发展，建议您使用超高IO或者XSSD类型的存储类型。

本节介绍翼加密的付费开通流程。 1.登录AI云电脑控制台，点击“协同套件”菜单栏，找到“翼加密”点击开通； 2.翼加密共有两个版本，根据加密需求选择相应的版本开通使用； 版本 价格 说明 标准版 ¥3.0/台/月 提供基础的加密保护和外发管控能力 旗舰版 ¥30.0/台/月 在标准版基础上提供高强度加密保护及权限管控能力 3.配置加密AI云电脑数； 4.设置脱密审计存储空间，按照100GB步长添加。脱密审计存储适用AI云电脑数据盘资源包资费：¥40/100GB/月； 5.设置告警邮箱和手机号码。默认是账号绑定的邮箱和手机号，可以修改； 6.使用资源包抵扣支付开通。按照计算包1C2G40元/月，存储包100GB40元/月的价格换算抵扣。可自定义配置抵扣的计算包和存储包数量。 备注：开通后，用户可根据使用需求进行扩容、版本升级、续订或退订。

本小节介绍镜像、容器、应用的关系。 镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。 容器和镜像的关系，像程序设计中的实例和类一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。 一个镜像可以启动多个容器。 应用可以包含一个或一组容器。

签名流程包括构造待签名字符串、构造动态密钥、计算签名信息、签名信息应用4个步骤，具体内容如下： 1. 构造待签名字符串：使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 2. 构造动态密钥：使用 HEADER、ctyuneopsk、ctyuneopak 来创建 Hmac 算法的密钥。 3. 计算签名信息：使用第 2 步的密钥和待签字符串，再通过 hmacsha256 来计算签名信息。 4. 签名信息应用：将生成的签名信息作为请求消息头添加到 HTTP 请求中。

查看当前实例的参数修改历史 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域。 步骤 3 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 步骤 4 在“实例管理”页面，选择指定的实例，单击实例名称，进入实例的基本信息页面。 步骤 5 在左侧导航栏，单击“参数修改”，单击“参数修改历史”。 您可查看参数对应的参数名称、修改前参数值、修改后参数值、修改状态、修改时间、是否应用以及应用时间。 结束

本文介绍SQL Server的经典应用场景。 企业级应用 SQL Server广泛应用于各种企业级应用程序，例如企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等。因为企业级应用程序一般对可用性、可靠性和安全性有较高的要求，而且涉及大量数据和复杂数据模型，通常伴随着复杂的数据查询和分析操作，用来支持决策制定和业务智能。 金融行业 金融行业如银行、证券、保险、基金以及新兴的互联网金融领域，通常需要处理大量的敏感数据，并且受到各种法规和监管要求的约束，对安全性、合规性和可用性具有很高的要求。SQL Server的高可用性、多层次的安全机制、内置丰富的商业智能工具等特性，让其成为金融行业数据库服务的首选。 电子商务 电子商务行业通常在处理大量用户请求和交易数据的同时要求能快速响应，并且需要及时根据市场需求，实时分析销售趋势、定制营销策略，不断更新电子商务平台。SQL Server高性能、高可用性、弹性伸缩以及丰富的数据管理和分析能力，可以为电子商务企业提供稳定高效、高性价比的解决方案。 Windows环境 SQL Server是由Microsoft公司开发的数据库管理系统，所以和Windows操作系统紧密集成。在Windows环境中，SQL Server能够发挥操作系统的特性和优势，有利于提高数据库的性能。同时充分利用Microsoft生态系统，获得更好的集成和技术支持，确保业务系统的稳定性和可用性。例如政府和公共服务、教育机构等。

本文介绍实时云渲染产品购买类常见问题。 云渲染服务已购买的渲染资源可以变更吗？ 云渲染服务支持包年包月用户增加已有渲染实例的开通路数与新增渲染规格，云渲染固定带宽也可按需更改带宽值，您可根据实际需要灵活选择购买方案。 包年包月订购云渲染规格如何退订？ 您登陆天翼云控制台，勾选需要退订的云渲染规格，选择”更多退订“，在页面中点击确认，将完成退订订单提交，弹出提示信息，并可在用户中心的订单管理页面看到该退订订单，此时订单状态为“待审核”。 待审核通过后，天翼云将回收资源，并返还现金支付的金额。此时，订单状态将变为“工单完成”，在云渲染列表里也无法看见该渲染规格。 退订云渲染服务前有哪些限制条件？ 如果您需要退订云渲染服务，需要符合天翼云7天无理由退款条件。 1.订购时间超过7天，以及订购7天内但执行过升级、续订操作的云渲染实例均不能执行退订操作。 2.由于退订操作会导致资源回收和清理，平台上的应用数据将无法恢复，因此，在退订前请您做好数据备份工作。 云渲染服务如何选择渲染带宽？ 云渲染服务支持固定带宽和按需计费两种带宽计费方式，由于所有渲染规格共享一个带宽，若选择固定带宽，带宽值推荐选择系统推荐值。

本章节主要介绍Kafka的最佳实践。 1. 体系结构概述 Kafka主题用于对记录进行组织。记录由生产者生成，由消费者使用。生产者将记录发送到 Kafka 代理，后者存储数据。 主题跨代理对记录进行分区。在使用记录时，每个分区最多可使用一个消费者来实现数据并行处理。 复制用于在节点之间复制分区。这可以防止节点（代理）发生服务中断。将副本组之间的单个分区指定为分区领导者。生产者流量将根据由ZooKeeper管理的状态路由到每个节点的领导者。 2. 调优方案选择 Kafka性能体现在两个主要方面：吞吐量和延迟。吞吐量是指数据的最大处理速率，通常吞吐量越高越好。延迟是指存储或检索数据所花费的时间。通常，延迟越低越好。在吞吐量、延迟和应用基础结构的开销方面找到适当的平衡可能会有难度。 根据追求的是高吞吐量、低延迟还是此两者，性能要求可能符合以下三种常见情况中的一种： 高吞吐量，低延迟。此方案要求同时满足高吞吐量和低延迟（大约100毫秒）。服务可用性监视就是这种应用场景的一个例子。 高吞吐量，高延迟。此方案要求满足高吞吐量（大约1.5 GBps），但可以容许较高的延迟（< 250 毫秒）。这种应用场景的一个例子是引入遥测数据进行近实时的处理，例如安全与入侵检测应用程序。 低吞吐量，低延迟。此方案要求提供低延迟（< 10毫秒）以完成实时处理，但可以容许较低的吞吐量。在线拼写和语法检查就是这种应用场景的一个例子。

参数名 类型 名称 是否必填 说明 starttime long 开始时间戳 是 起始时间，时间戳(秒)。不传或者传小于等于0是默认取当前时间3分钟 endtime long 结束时间戳 是 结束时间，时间戳(秒)。不传或者传小于等于0默认取starttime + 1分钟 interval string 时间粒度 否 时间粒度，目前限制1m，不传默认1m domain list（string） 域名列表 否 域名，不传默认名下所有域名，可多个域名，且域名的个数不超过100个。 app list（string） 应用名列表 否 应用名，默认名下所有应用名，可多个应用名 stream list（string） 流名列表 否 流名，默认名下所有流名，可多个流名 province list（int） 省编码列表 否 省编码列表，不传默认所有省份，点击 isp list（string） 运营商编码列表 否 运营商编码列表，不传默认所有运营商，点击 protocol list（string） 播放协议列表 否 应用层协议列表，不传默认所有络层协议，可以为rtmp、http、https。 livetype list（string） 播放协议列表 否 播放协议列表，不传默认所有播放协议，支持rtmp，flv groupby list（string） 聚合维度 否 该指标统计结果的聚合维度，支持在时间颗粒度外叠加多种聚合维度。目前支持domain，app，province，isp，stream，province，isp，protocol。不传默认统计结果按时间颗粒维度聚合。

筛选条件用于筛选符合场景中过滤条件的结果，呈现匹配的结果列表。 例如筛选条件添加产品名称和资源类型两个条件，属性分别为“企业主机安全”和“云服务器”，则匹配的结果必须同时符合这两个条件属性。 目前可添加的条件及属性如下： 标题：检测结果的标题内容，可输入关键字。默认按标题搜索。 严重等级：检测结果的风险等级，包括“致命”、“高危”、“中危”、“低危”、“提示”。 业务领域：检测结果所属业务领域，包括“威胁告警”、“漏洞”、“合规检查”、“违法违规”、“风险”、“舆情”、“安全公告”。 状态：用户对检测结果的处理状态，包括“未处理”、“已忽略”、“已线下处理”。 资源名称：检测结果来源资源的名称，需输入资源名称。 资源类型：检测结果来源资源的类型，包括“云服务器”、“虚拟私有云”、“安全组”、“弹性公网IP”、“磁盘”、“其他”。 公司名称：检测结果来源产品所属公司，需输入公司名全称。 产品名称：检测结果来源安全产品，需输入产品名全称。 约束限制 一个筛选条件仅能包含一组“标题”关键字。 一个筛选条件仅能包含一个“资源名称”。 一个筛选条件仅能包含一个“公司名称”。 一个筛选条件仅能包含一个“产品名称”。 创建筛选条件 1. 登录管理控制台。 2. 在页面左上角单击，选择“安全 > 态势感知（专业版）”，进入态势感知管理页面。 3. 在左侧导航栏选择“检测结果”，进入全部结果管理页面。 4. 添加筛选条件。 在筛选框添加过滤条件，添加一项或多项过滤条件，并配置相应条件属性。 在时间筛选框中，选择时间范围。 5. 单击筛选框后“保存”，弹出筛选条件保存窗口。 6. 配置筛选条件信息。 设置“场景名称”，自定义筛选条件名称。 （可选）勾选“设为默认筛选条件”。 7. 单击“确定”，返回全部结果列表页面，即可在场景列框查看新建的筛选条件。

本节介绍了云数据库TaurusDB的权限管理。 IAM权限管理 如果帐号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用TaurusDB的其他功能。 如果您需要对购买的TaurusDB资源，为企业中的员工设置不同的访问权限，为达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务 （Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全的控制资源的访问。 通过IAM，您可以在帐号中给员工创建IAM用户，并授权控制员工对资源的访问范围。例如您的员工中有负责软件开发的人员，您希望开发人员拥有TaurusDB的使用权限，但是不希望拥有删除TaurusDB等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用TaurusDB，但是不允许删除TaurusDB的权限，控制开发人员对TaurusDB资源的使用范围。 IAM是提供权限管理的基础服务，无需付费即可使用，您只需要为您帐号中的资源进行付费。 TaurusDB权限 默认情况下，管理员创建的IAM用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 TaurusDB部署时通过物理区域划分，为项目级服务。授权时，“作用范围”需要选择“区域级项目”，然后在指定区域对应的项目中设置相关权限，并且该权限仅对此项目生效；如果在“所有项目”中设置权限，则该权限在所有区域项目中都生效。访问TaurusDB时，需要先切换至授权区域。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对云数据库TaurusDB，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类数据库资源进行指定的管理操作。 如下表所示，包括了云数据库TaurusDB的所有系统权限。 表 TaurusDB系统权限 策略名称 描述 类别 GaussDB FullAccess 云数据库TaurusDB服务的所有执行权限。 系统策略 GaussDB ReadOnlyAccess 云数据库TaurusDB服务的只读访问权限。 系统策略 下表列出了云数据库TaurusDB常用操作与系统权限的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统权限。 表 常用操作与系统权限的关系 操作 GaussDB FullAccess GaussDB ReadOnlyAccess 创建TaurusDB实例 支持 不支持 删除TaurusDB实例 支持 不支持 查询TaurusDB实例列表 支持 支持 表 常用操作与对应授权项 操作名称 授权项 备注 修改参数模板 gaussdb:param:modify 变更数据库实例的规格 gaussdb:instance:modifySpec 创建数据库实例 gaussdb:instance:create 界面选择VPC、子网、安全组需要配置：vpc:vpcs:listvpc:vpcs:getvpc:subnets:getvpc:securityGroups:get创建加密实例需要在项目上配置KMS Administrator权限。创建包周期实例需要配置CBC权限：bss:renewal:viewbss:renewal:updatebss:balance:viewbss:order:view 创建手动备份 gaussdb:backup:create 查询备份列表 gaussdb:backup:list 查询错误日志 gaussdb:log:list 重启实例 gaussdb:instance:restart 查询数据库实例列表 gaussdb:instance:list 创建参数模板 gaussdb:param:create 删除参数模板 gaussdb:param:delete 修改备份策略 gaussdb:instance:modifyBackupPolicy 查看参数模板 gaussdb:param:list 删除实例 gaussdb:instance:delete 删除手动备份 gaussdb:backup:delete 查询项目标签 gaussdb:tag:list 应用参数模板 gaussdb:param:apply 批量添加删除项目标签 gaussdb:instance:dealTag 变更配额 gaussdb:quota:modify 升级数据库实例版本 gaussdb:instance:upgrade 只读升主 gaussdb:instance:switchover 修改数据库端口 gaussdb:instance:modifyPort 修改实例安全组 gaussdb:instance:modifySecurityGroup 修改读写内网地址 gaussdb:instance:modifyIp 界面选择ip需要配置：vpc:vpcs:listvpc:vpcs:get 开启、关闭SSL gaussdb:instance:modifySSL 修改实例名称 gaussdb:instance:rename 添加只读节点 gaussdb:instance:addNodes 删除只读节点 gaussdb:instance:deleteNodes 修改存储空间 gaussdb:instance:modifyStorageSize 修改数据库实例密码 gaussdb:instance:modifyPassword 绑定公网IP gaussdb:instance:bindPublicIp 界面列出公网IP需要配置：vpc:publicIps:getvpc:publicIps:list 解绑公网IP gaussdb:instance:unbindPublicIp 修改监控策略 gaussdb:instance:modifyMonitorPolicy 修改节点倒换优先级 gaussdb:instance:modifySwitchoverPriority 修改可维护时间窗 gaussdb:instance:modifyMaintenanceWindow 节点隔离 gaussdb:instance:isolateNodes 创建数据库用户 gaussdb:user:create 删除数据库用户 gaussdb:user:delete 修改数据库用户密码 gaussdb:user:modify 查询数据库用户 gaussdb:user:list 数据库用户授权 gaussdb:user:grantPrivilege 回收数据库用户权限 gaussdb:user:revokePrivilege 创建数据库 gaussdb:database:create 删除数据库 gaussdb:database:delete 查询数据库列表 gaussdb:database:list

本节介绍如何查看告警列表。 通过查看“告警列表”，您可以了解近180天的告警威胁的统计信息列表，列表内容包括告警事件的名称、类型、等级和发生时间等。并可通过自定义过滤条件，如告警名称、告警等级和发生时间等，快速查询到相应告警事件的统计信息。 此外，您还可以通过及时处理告警事件，标记告警事件处理状态，并支持一键导出近180天的告警事件。 约束限制 仅专业版支持忽略和标记告警事件，基础版不支持。 仅支持导出近180天的全部告警事件，暂不支持筛选导出告警事件信息。 按过滤场景筛选告警，最多可呈现10000条告警。 查看告警详情 1. 登录管理控制台。 2. 在页面左上角单击，选择“安全 > 态势感知（专业版）”，进入态势感知管理页面。 3. 在左侧导航栏选择“威胁告警”，默认进入态势感知告警列表管理页面。 4. 筛选“告警名称”、“告警等级”、“发生时间”和“处理状态”条件选项，在列表栏查看显示符合过滤条件的告警事件列表。 告警名称：告警事件所属的分类。 告警等级：告警事件对应的等级，包括“致命”、“高危”、“中危”、“低危”、“提示”。 处理状态：用户对告警事件的处理标记，可选择“未处理”、“已忽略”、“已线下处理”。 发生时间：告警事件发生的时间范围，可选择“今天”、“昨天”、“近3天”、“近7天”、“近30天”和“近半年”。 5. 当过滤后的告警事件较多时，可以利用搜索功能快速找到指定告警事件。 在下拉框中选择“资产IP”、“来源IP”、“主机ID”，在搜索框中输入相应IP或ID，单击搜索图标，即可查看到指定资产相关的告警信息。 6. 查看告警事件详情。 单击列表中告警的“告警名称”，右侧滑出告警详情窗口，可查看与该告警相关的“基本信息”、“数据来源”、“攻击信息”、受影响的用户等信息，以及该告警的处理状态。

本章主要介绍控制台权限管理 创建用户并授权使用软件开发生产线控制台 如果您需要对您所拥有的软件开发生产线控制台进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），通过IAM，您可以： 根据企业的业务组织，在您的帐号中，给企业中不同职能部门的员工创建IAM用户，让员工拥有唯一安全凭证，并使用软件开发生产线资源。 根据企业用户的职能，设置不同的访问权限，以达到用户之间的权限隔离。 将软件开发生产线资源委托给更专业、高效的其他帐号或者云服务，这些帐号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果帐号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用软件开发生产线的其它功能。 本章节为您介绍对用户授权的方法，操作流程如下图所示。 前提条件 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的软件开发生产线控制台权限，并结合实际需求进行选择，软件开发生产线支持的系统权限，请参见“《软件开发生产线产品介绍》>权限管理”。 示例流程 给用户授予软件开发生产线控制台权限流程 1. 创建用户组并授权 在IAM控制台创建用户组，并授予软件开发生产线控制台只读权限“DevCloud Console ReadOnlyAccess”。 2. 创建用户并加入用户组 在IAM控制台创建用户，并将其加入上面1中创建的用户组。 3. 并验证权限 新创建的用户登录控制台，验证权限： 在“服务列表”中选择软件开发生产线，进入“总览”页面，单击基础版“立即购买”，尝试开通软件开发生产线，如果无法开通软件开发生产线（假设当前权限仅包含DevCloud Console ReadOnlyAccess），表示“DevCloud Console ReadOnlyAccess”已生效。 在“服务列表”中选择除软件开发生产线外（假设当前策略仅包含DevCloud Console ReadOnlyAccess）的任一服务，若提示权限不足，表示“DevCloud Console ReadOnlyAccess”已生效。

本文为您介绍创建应急切换的具体操作。 概述 应急切换用于灾难发生后为了快速恢复业务而进行的一系列切换或恢复任务，涉及的切换任务来源于相应的预案流程。故障切换场景下可根据预设的切换预案流程拉起依次数据库、存储、灾备云主机等相关服务；故障回切场景下可根据预设的回切预案流程执行数据库、存储、容灾云主机的回切操作，以确保业务正常运行。 使用条件 应急切换主要用于突发故障下切换工作，为单次执行，不可重复执行。若需定时多次演练，可在容灾演练模块进行相关操作。 进行应急切换前，需完成命名空间创建、容灾管理中心配置、应用接入（可选）、预案编排。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域。 3. 在服务列表选择“计算”“多活容灾服务”，进入多活容灾服务控制台。 4. 点击左侧菜单栏“容灾切换”“应急切换”，进入应急切换列表页。 5. 在列表上方下拉菜单中选择需要进行应急切换的命名空间。 6. 点击列表上方的“创建应急切换”按钮，弹出创建应急演练弹窗。 7. 填写创建应急切换信息，各配置项信息如下： 参数 是否必填 配置说明 切换名称 √ 填写切换名称，同命名空间下切换名称需唯一。 关联预案 √ 选择当前命名空间下已发布状态的预案名称。 涉及容灾管理中心 × 显示选择关联预案后容灾管理中心。 切换超时时间 √ 填写切换超时时间，单位为分钟。 系统将在执行“开始切换”操作后计时，超时系统将自动终止该切换，最新切换状态更新为“已终止”且无法恢复。 时间范围为10分钟6小时。 单个任务超时时间 √ 填写单个任务超时时间，单位为分钟。 单个任务超时时间指任务执行时间超出后系统自动将该任务状态置为“已超时”，需人工介入处理。 该超时时间仅对脚本任务及资源操作类的内置任务有效，人工任务及流程控制类的内置任务不受此超时时间影响。 时间范围为1分钟2小时。 描述 × 填写容灾切换描述。 长度为0100个字符。 8. 点击“确定”按钮，完成应急切换创建。成功创建后，列表新增一条相关记录，状态为“未开始”。