本页介绍天翼云TeleDB数据库的复制表功能。 复制表是所有DN 节点都存储一份相同的数据。 plaintext teledb create table trep (id int,mc text) distribute by replication; CREATE TABLE teledb d+ trep Table "public.trep" Column Type Collation Nullable Default Storage Stats target Description +++++++ id integer plain mc text extended Distribute By: REPLICATION Location Nodes: ALL DATANODES 所有节点都会保存一份数据 plaintext teledb insert into trep values(1,'teledb'),(2,'ctyun'); COPY 2 teledb EXECUTE DIRECT ON (dn01) 'select from trep'; id mc + 1 teledb 2 ctyun (2 rows) teledb EXECUTE DIRECT ON (dn02) 'select from trep'; id mc + 1 teledb 2 ctyun (2 rows)

本页介绍天翼云TeleDB数据库使用[OR REPLACE] 更新存储的语法。 带OR REPLACE的作用，在建立存储过程时若存在则替换，建立存储时不带 OR REPLACE关键字，则遇到函数已经存系统则会报错，如下所示。 plaintext teledb select prosrc from pgproc where proname'proc1'; prosrc begin + raise notice 'Hello teledbpg';+ end; + (1 row) teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc1() AS $$ begin raise notice 'Hello，teledbpg'; end; $$ LANGUAGE PLPGSQL; CREATE PROCEDURE teledb select prosrc from pgproc where proname'proc1'; prosrc begin + raise notice 'Hello，teledbpg';+ end; + (1 row) teledb teledb call proc1(); NOTICE: Hello，teledbpg CALL teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库使用[OR REPLACE] 更新存储的语法。 带OR REPLACE的作用，在建立存储过程时若存在则替换，建立存储时不带 OR REPLACE关键字，则遇到函数已经存系统则会报错，如下所示。 plaintext teledb select prosrc from pgproc where proname'proc1'; prosrc begin + raise notice 'Hello teledbpg';+ end; + (1 row) teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc1() AS $$ begin raise notice 'Hello，teledbpg'; end; $$ LANGUAGE PLPGSQL; CREATE PROCEDURE teledb select prosrc from pgproc where proname'proc1'; prosrc begin + raise notice 'Hello，teledbpg';+ end; + (1 row) teledb teledb call proc1(); NOTICE: Hello，teledbpg CALL teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库的复制表功能。 复制表是所有DN 节点都存储一份相同的数据。 plaintext teledb create table trep (id int,mc text) distribute by replication; CREATE TABLE teledb d+ trep Table "public.trep" Column Type Collation Nullable Default Storage Stats target Description +++++++ id integer plain mc text extended Distribute By: REPLICATION Location Nodes: ALL DATANODES 所有节点都会保存一份数据 plaintext teledb insert into trep values(1,'teledb'),(2,'ctyun'); COPY 2 teledb EXECUTE DIRECT ON (dn01) 'select from trep'; id mc + 1 teledb 2 ctyun (2 rows) teledb EXECUTE DIRECT ON (dn02) 'select from trep'; id mc + 1 teledb 2 ctyun (2 rows)

本页介绍天翼云TeleDB数据库的复制表功能。 复制表是所有DN 节点都存储一份相同的数据。 plaintext teledb create table trep (id int,mc text) distribute by replication; CREATE TABLE teledb d+ trep Table "public.trep" Column Type Collation Nullable Default Storage Stats target Description +++++++ id integer plain mc text extended Distribute By: REPLICATION Location Nodes: ALL DATANODES 所有节点都会保存一份数据 plaintext teledb insert into trep values(1,'teledb'),(2,'ctyun'); COPY 2 teledb EXECUTE DIRECT ON (dn01) 'select from trep'; id mc + 1 teledb 2 ctyun (2 rows) teledb EXECUTE DIRECT ON (dn02) 'select from trep'; id mc + 1 teledb 2 ctyun (2 rows)

本页介绍天翼云TeleDB数据库停止节点。 操作场景 TeleDB支持手动停止节点，停止节点的所有组件进程，不会删除节点，也不会直接关闭节点所在虚拟机或物理机。 约束与限制 停止节点可能会降低集群承受风险的能力。 停止节点时不可执行备份恢复，备份恢复时也不可执行停止节点。 停止节点后，无法修改实例参数。 操作步骤 1. 切换至TeleDB控制台，在左侧导航单击实例列表。 2. 单击目标实例所在行的详情 ，进入实例详情页面。 3. 进入详情页，单击操作列 的停止， 弹出提示 对话框。 4. 在提示 对话框中，单击确认 停止实例。 5. 您可前往任务管理器查看任务执行情况。

严重性 用法 syslog eventlog DEBUG1..DEBUG5 为开发者提供连续的更详细的信息。 DEBUG INFORMATION INFO 提供用户隐式要求的信息，例如来自VACUUM VERBOSE的输出。 INFO INFORMATION NOTICE 提供可能对用户有用的信息，例如长标识符截断提示。 NOTICE INFORMATION WARNING 提供可能出现的问题的警告，例如在一个事务块外COMMIT。 NOTICE WARNING ERROR 报告一个导致当前命令中断的错误。 WARNING ERROR LOG 报告管理员可能感兴趣的信息，例如检查点活动。 INFO INFORMATION FATAL 报告一个导致当前会话中断的错误。 ERR ERROR PANIC 报告一个导致所有数据库会话中断的错误。 CRIT ERROR

本页介绍天翼云TeleDB数据库的复制表功能。 复制表是所有DN 节点都存储一份相同的数据。 teledb create table trep (id int,mc text) distribute by replication; CREATE TABLE teledb d+ trep Table "public.trep" Column Type Collation Nullable Default Storage Stats target Description +++++++ id integer plain mc text extended Distribute By: REPLICATION Location Nodes: ALL DATANODES 所有节点都会保存一份数据。 teledb insert into trep values(1,'teledb'),(2,'ctyun'); COPY 2 teledb EXECUTE DIRECT ON (dn01) 'select from trep'; id mc + 1 teledb 2 ctyun (2 rows) teledb EXECUTE DIRECT ON (dn02) 'select from trep'; id mc + 1 teledb 2 ctyun (2 rows)

本章节会介绍通过常用工具Navicat连接PostgreSQL时需要哪些前提条件。 在进行本文操作之前，您需要完成以下准备工作： 1. Navicat客户端与PostgreSQL数据库网络可达 2. 安全组放开对应登录端口

本页介绍天翼云TeleDB数据库Oracle语法中的转换函数。 toclob 转换字符为clob类型。 plaintext teledb select toclob('teledb') from dual; toclob teledb (1 row) teledb ROWIDTOCHAR 转换rowid值为varchar2类型。 plaintext teledb d+ trowid Table "public.trowid" Column Type Collation Nullable Default Storage Stats target Descripti on +++++++ f1 integer plain f2 integer plain Has ROWIDs: yes Distribute By: SHARD(f1) Location Nodes: ALL DATANODES teledb SELECT ROWIDTOCHAR(rowid),rowid from trowid; rowidtochar rowid + XPK3fwAQAAAAAAAAA XPK3fwAQAAAAAAAAA (1 row) teledb CHARTOROWID CHARTOROWID(c1) 转换varchar2类型为rowid值，c1，字符串，长度为20的字符串，字符串必须符合rowid 格式。 plaintext teledb select CHARTOROWID('AAAFd1AAFAAAABSACCAA') a1 from dual; a1 AAAFdwFAAAABSACCA (1 row) teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库Oracle语法中的转换函数。 toclob 转换字符为clob类型。 plaintext teledb select toclob('teledb') from dual; toclob teledb (1 row) teledb ROWIDTOCHAR 转换rowid值为varchar2类型。 plaintext teledb d+ trowid Table "public.trowid" Column Type Collation Nullable Default Storage Stats target Descripti on +++++++ f1 integer plain f2 integer plain Has ROWIDs: yes Distribute By: SHARD(f1) Location Nodes: ALL DATANODES teledb SELECT ROWIDTOCHAR(rowid),rowid from trowid; rowidtochar rowid + XPK3fwAQAAAAAAAAA XPK3fwAQAAAAAAAAA (1 row) teledb CHARTOROWID CHARTOROWID(c1) 转换varchar2类型为rowid值，c1，字符串，长度为20的字符串，字符串必须符合rowid 格式。 plaintext teledb select CHARTOROWID('AAAFd1AAFAAAABSACCAA') a1 from dual; a1 AAAFdwFAAAABSACCA (1 row) teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库集群监控。 操作场景 集群监控页面展示整个集群监控指标，可以从实例的整体全局上了解实例的运行状态。 操作步骤 1. 切换至TeleDB控制台，在左侧导航树单击实例监控 ，选择集群监控 页签。 2. 选择需要查看的时间范围。 集群监控页面包括以下指标信息： 容量占用率：所有节点数据目录大小之和 / 所有节点磁盘总量之和。 总请求数：所有DN节点总请求数之和。 读请求数：所有DN节点读请求数之和。 写请求数：所有DN节点写请求数之和。 其他请求数：所有DN节点其他请求数之和。 总连接数：所有DN节点连接数之和。

本页介绍天翼云TeleDB数据库删除实例。 操作场景 TeleDB支持手动退订实例、销毁实例来删除已创建的实例，暂停进程，清空数据。 约束与限制 需先停止实例才可以注销实例。 操作步骤 1. 登录TeleDBDCP控制台，在左侧导航树选择实例管理 > 实例列表 ，进入实例列表页面。 2. 退订实例 说明 退订成功的实例会进入实例回收站，可在实例回收站 恢复或销毁实例。 1. 在实例列表页面，单击目标实例所在行的更多 > 退订 ，出现退订确认 对话框。 2. 在退订确认 对话框，单击确定 。 3. 您可在左侧导航树实例管理 > 工单管理 页面目标实例所在行的查看流程中查看退订情况。

本页介绍天翼云TeleDB数据库通过配置文件设置参数。 设置数据库参数最基本的方法是编辑postgresql.conf文件，该配置文件默认在节点数据目录下。 配置文件中每一行指定一个参数。名称和值之间的等号是可选的。空白是无意义的（除了在一个引号引用的参数值内）并且空行被忽略。井号（ ）指示该行的剩余部分是一个注释。非简单标识符或者数字的参数值必须用单引号包围。要在参数值里嵌入单引号，要么写两个单引号（首选）或者在引号前放反斜线。 以这种方式设定的参数为实例提供了默认值。除非这些设置被覆盖，活动会话看到的就是这些设置。下面的小节描述了管理员或用户覆盖这些默认值的方法。 主服务器进程每次收到SIGHUP信号（最简单的方法是从命令行运行pgctl reload或调用 SQL函数pgreloadconf()来发送这个信号）后都会重新读取这个配置文件。主服务器进程还会把这个信号传播给所有正在运行的服务器进程，这样现有的会话也能采用新值（要等待它们完成当前正在执行的客户端命令之后才会发生）。另外，你可以直接向一个单一服务 器进程发送该信号。有些参数只能在服务器启动时设置，在配置文件中对这些条目的修改将被忽略，直到下次服务器重启。配置文件中的非法参数设置也会在SIGHUP处理过程中被忽略（但是会记录日志）。 除postgresql.conf之外，数据目录还包含一个文件postgresql.auto.conf，它具有和postgresql.conf相同的格式。这个文件保存了通过ALTER SYSTEM命令修改的参数设置。每当postgresql.conf被读取时这个文件会被自动读取，并且它的设置会以同样的方式生效。postgresql.auto.conf中的设置会覆盖postgresql.conf 中的设置。 如果SIGHUP信号没有产生预期效果，那么系统表pgfilesettings 有助于对配置文件的预测试更改，或者诊断问题。

云应用引擎 CAE（Cloud App Engine）具有广泛的应用场景，帮助您的企业极速上云、从容应对突发性流量洪流和灵活启停应用环境，降低资源成本。 应用托管 在企业生产环境中，通过合理拆分微服务，将每个微服务应用压缩为 ZIP 包、Docker 镜像存储在天翼云镜像仓库。您只需基于 Spring Cloud 或 Dubbo 等框架开发规范迭代每个微服务应用，由 CAE 提供底层资源调度、部署、灰度发布、微服务治理和监控诊断等能力。同时提供丰富的高级应用配置项，实现业务快速迁移上云。 零改造：CAE 能够平滑迁移应用，零改造地完成 Spring Cloud 或 Dubbo 应用快速上云。 免运维：CAE 能够免运维底层基础设施，例如 IaaS、K8s、微服务组件和 APM 组件等，无需自建注册中心，极大降低开发运维成本。 低门槛：CAE 能够一站式开箱使用全套微服务能力，提供自动构建镜像、灰度发布、流量控制、环境隔离、应用监控等企业级高级特性。 任务托管 聚焦于泛互联网、新零售、电商、文化传媒、制造、 IoT、物流、金融证券、医疗卫健和保险等行业。主要场景如下： 定时任务：定时拉取数据、爬虫。 批处理数据：数据清洗、转换、分析，对实时性要求低。 异步执行解耦：异步状态刷新以及离线查询。 微服务架构：与原有的微服务架构进行调用通信、流程解耦。 相比开源的分布式框架，其优点在于全托管免运维的用户体验，开箱即用的完备功能以及白屏化管控，任务运行完立即释放资源，不会浪费闲置资源成本。

方案优势 简化训练和部署的复杂流程：训推智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本：训推智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和Deepspeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。 平台化全流程管理：训推智算服务平台，一个集成化的平台化工具，将以上所有角色都汇聚于一个统一的平台之上，提供从数据处理、模型开发、模型训练到最终模型部署应用的全栈服务。管理者能够在平台上实现统一管理和查看，确保各环节的无缝衔接，让各角色参与者能借助平台完美协同工作，实现数据互通、环境互通，确保数据和模型安全，全程不出平台实现训练开发资产的一站式沉淀与管理，能显著提升企业整体工作效率，实现AI生产的流水线化运作。

方案优势 简化训练和部署的复杂流程：一站式智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本：一站式智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和Deepspeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。 平台化全流程管理：一站式智算服务平台，一个集成化的平台化工具，将以上所有角色都汇聚于一个统一的平台之上，提供从数据处理、模型开发、模型训练到最终模型部署应用的全栈服务。管理者能够在平台上实现统一管理和查看，确保各环节的无缝衔接，让各角色参与者能借助平台完美协同工作，实现数据互通、环境互通，确保数据和模型安全，全程不出平台实现训练开发资产的一站式沉淀与管理，能显著提升企业整体工作效率，实现AI生产的流水线化运作。

本文主要介绍弹性伸缩服务操作类问题。 弹性伸缩一定要搭配弹性负载均衡、云监控才能使用吗？ 弹性伸缩服务可以单独使用，也可以同弹性负载均衡（ELB），云监控（CES）一起使用。其中，云监控服务为免费服务，系统默认开通；负载服务在有需求时可以部署，例如，有分布式集群需求的场景下，可以使用ELB。 弹性伸缩是否会因监控指标突变导致误伸缩？ 不会。弹性伸缩服务的监控数据基于云监控服务来获取的，监控周期可配置多个档位，如：五分钟，二十分钟，一小时。不会因为一次指标的高峰而导致错误伸缩。 同时，弹性伸缩服务还支持配置冷却时间，防止由于监控的变化造成伸缩组的反复无效变化，该时间可由用户进行自定义。 能创建和使用多少个伸缩策略和配置？ 您可以创建10个弹性伸缩组，100个弹性伸缩配置。每个弹性伸缩组同一时刻支持使用1个伸缩配置，10个伸缩策略。 按照伸缩策略增加的云主机在我不用时可以自动删除吗？ 可以，但是需要您增加一条删除云主机的伸缩策略。 伸缩组使用负载均衡健康检查，为何没有立即生效？ 通常，弹性伸缩活动中自动添加的实例需要足够的预热时间才能通过负载均衡健康检查。因此，如果您为伸缩组添加了负载均衡器并且健康检查方式选择负载均衡健康检查，那么伸缩组会等健康状况检查宽限期结束后才检查实例的运行状况。 当实例加入伸缩组并且进入已启用状态后，健康状况检查宽限期才会启动，默认为10分钟。

本节介绍Gang scheduling调度。 通过使用 Gang scheduling 能力，可有效解决原生调度器无法支持 AllorNothing 作业调度的问题。 前提条件 已安装智算套件。 背景信息 Gang scheduling 是一种保证一组相关任务同步执行的调度策略，多个任务的作业调度时，要么全部成功，要么全部失败，这种调度场景，称作为Gang scheduling。其中一个经典使用场景是分布式机器学习训练：在大规模机器学习模型的训练中，数据可能被分布到多个节点上，每个节点都需要运行一个模型的副本。这些模型副本需要同时开始训练，以保证参数更新的同步。随着大规模和复杂的工作负载在Kubernetes上的普及，需要对应的调度策略适配这种场景，避免资源浪费和延迟。由于Kubernetes的核心调度器默认不支持 Gang scheduling，使得一些工作负载无法很好地迁移至 Kubernetes。为了适配这种场景，目前的云容器引擎基于调度器框架实现 Gang scheduling 功能，可以在云容器引擎中非常方便使用该能力。 功能介绍 为了实现AllorNothing的特性，首先需要将一组同时调度的Pod通过annotations标识出来，这个标识可称为PodGroup。提交作业的时候调度器可根据工作负载的相关annotations，获取调度的配置并进行调度。只有当集群资源满足该任务最少运行个数时，才会统一调度，否则作业将一直处于Pending状态。 使用方法 下面使用kubeflow的TFJob作为例子展示Gang scheduling的能力。 plaintext apiVersion: "kubeflow.org/v1" kind: TFJob metadata: name: gangexample spec: tfReplicaSpecs: Worker: replicas: 2 restartPolicy: OnFailure template: spec: schedulerName: roc

本文主要介绍 集群基本信息。 Kubernetes是一个很容易地部署和管理容器化的应用软件系统，使用Kubernetes能够方便对容器进行调度和编排。 对应用开发者而言，可以把Kubernetes看成一个集群操作系统。Kubernetes提供服务发现、伸缩、负载均衡、自愈甚至选举等功能，让开发者从基础设施相关配置等解脱出来。 Kubernetes可以把大量的服务器看做一台巨大的服务器，在一台大服务器上面运行应用程序。无论Kubernetes的集群有多少台服务器，在Kubernetes上部署应用程序的方法永远一样。 Kubernetes集群架构 Kubernetes集群包含Master节点（控制节点）和Node节点（计算节点/工作节点），应用部署在Node节点上，且可以通过配置选择应用部署在某些特定的节点上。 说明 CCE集群的Master节点由云容器引擎服务创建并托管，您只需创建Node节点。 Kubernetes集群的架构如下所示： 图 Kubernetes集群架构 Master节点 Master节点是集群的控制节点，由API Server、Scheduler、Controller Manager和ETCD四个组件构成。 API Server：各组件互相通讯的中转站，接受外部请求，并将信息写到ETCD中。 Controller Manager：执行集群级功能，例如复制组件，跟踪Node节点，处理节点故障等等。 Scheduler：负责应用调度的组件，根据各种条件（如可用的资源、节点的亲和性等）将容器调度到Node上运行。 ETCD：一个分布式数据存储组件，负责存储集群的配置信息。 在生产环境中，为了保障集群的高可用，通常会部署多个Master，如CCE的集群高可用模式就是3个Master节点。

事件模式是事件总线EventBridge用来过滤相关事件的模式定义。事件总线EventBridge通过事件模式过滤事件并将事件路由到事件目标，事件模式必须和匹配的事件具有相同的结构。本文介绍事件模式的常用类型。 注意事项 事件模式匹配的注意点如下： 事件必须包含事件模式中列出的所有字段名对应的过滤项。 事件模式是逐个字符精确匹配的 ，需注意大小写，匹配过程中不会对字符串进行任何标准化的操作。 事件模式匹配中，JSON对象的各个属性支持AND 语义，数组中的各元素支持OR语义。 事件模式当前匹配仅支持根据事件的属性进行过滤，暂不支持data数据过滤。 创建事件模式时，某一字段下的匹配字段需符合一定的规则，详见下文。 指定值匹配 您可以指定某个字段的值进行匹配。 例如，以下示例事件模式只匹配source是分布式消息服务Kafka的事件。下表介绍事件从事件源发出经过事件模式过滤的过程。 从事件源接收的事件 事件模式 模式过滤后的事件 plaintext { "id": "f36b49b668914b59b11cbf689xxxx712", "source": "ctyun:kafka", "type": "ctyun:kafka:Topic:Message", "specversion": "1.0", "datacontentype": "application/json; charsetutf8", "subject": "ctyun:kafka:75dcxx1eb5:topic:source1", "time": "20241203T09:48:00.696Z", "data": { "key": "test2", "value": "test1" } } plaintext { "source": [ { "exact" : "ctyun:kafka" } ] } plaintext { "id": "f36b49b668914b59b11cbf689xxxx712", "source": "ctyun:kafka", "type": "ctyun:kafka:Topic:Message", "specversion": "1.0", "datacontentype": "application/json; charsetutf8", "subject": "ctyun:kafka:75dcxx1eb5:topic:source1", "time": "20241203T09:48:00.696Z", "data": { "key": "test2", "value": "test1" } }

本文主要介绍云搜索服务的应用场景。 日志检索分析 云搜索服务可以采集分析各类以文件形式存储的日志，包括不限于服务器、容器日志等。结合消息队列Kafka、Logstash对日志数据进行采集清洗，进入Elasticsearch或OpenSearch中存储检索分析，并通过Kibana或Dashboards进行可视化呈现。 高稳定：通过读写限流、查询熔断、集群监控等方式保障。 性能优化：通过支持压缩算法、内核增强节省存储空间，增强读写速率、降低响应延迟。 易用性：支持多种统计分析方法、划分维度，丰富的可视化查询，可对接BI实现拖拽式报表。 站内搜索 面对海量数据，提供分布式的信息检索工具，可根据网站内容进行关键字检索，也可搭建商品检索或推荐系统。 实时检索：支持模糊搜索，数据来源多样且持续写入，站内资料或商品信息更新数秒内即可被检索。 分类统计：检索同时可以将符合条件的结果进行排序或分类统计。 多场景适配：可用于网站、移动端应用搜索、企业内部应用等多种需要快速检索的场景。 数据分析 提供开箱即用的可视化、高聚合分析能力，便捷高效地对海量数据实时分析。更好地适配实时多维分析在线查询服务场景，满足高实时性，高查询QPS，低查询延迟的数据分析要求。 快速响应：支持海量的、数据源多样、字段不固定的数据高并发处理，毫秒级响应。 复杂查询：支持大批量模糊关键字搜索及一些聚合的复杂查询。 向量检索：基于向量特征相似度匹配，支持图文搜索、地理位置搜索。

本章节介绍什么是媒体存储。 产品简介 媒体存储（CTXStor，原对象存储融合版）是天翼云基于分布式数据存储和媒体处理技术，为客户提供海量视频、图片及其他非结构化数据存取与处理的云服务，具有弹性灵活、安全可靠、高性价比等优点，支持多种存储协议及多档资源类型，深度匹配各类行业场景应用。 产品架构 支持多种网络接入，如公网、内网、专线等接入方式，满足用户不同的网络环境情况。 提供多种接入方式，如标准存储协议、流直存，并提供丰富的API与SDK，供用户、开发者使用，便捷快速上云。 通过数据迁移服务，用户可以轻松地将海量数据迁入媒体存储。 提供多种标准存储协议以及多档资源类型，精细匹配应用场景需求。 搭配基础管理、生命周期、数据安全与数据处理等功能，完成数据的全生命周期管理。 重要特性 版本控制：媒体存储支持版本控制，针对Object的覆盖和删除操作以历史版本的形式保存下来，可将 Object 恢复至任意的历史版本。 存储桶复制：支持跨不同存储区域或同一存储区域的Bucket 自动、异步（近实时）复制对象（Object），可根据配置，将源桶Object的创建、更新和删除等操作复制到目标Bucket。 合规保留：开启合规保留后，处于合规保留期的对象均“不可删除、不可篡改”。 图片处理：针对媒体存储内存储的图片文件（Object），您可以在GetObject请求中携带图片处理参数对图片文件进行处理。例如添加图片水印、转换格式等。 媒体存储为客户提供更多数据管理、数据安全和数据处理等功能，详情请参见 产品功能 文档。

本节介绍了DDoS高防（边缘云版）如何配置CC防护功能。 使用场景 CC攻击（Challenge Collapsar）是DDoS（分布式拒绝服务）的一种。CC攻击是目前应用层攻击的主要手段之一，借助代理服务器生成指向目标系统的合法请求，如模拟多个正常用户不停地访问需要大量数据操作的动态页面，造成服务器资源的浪费，CPU长时间处于满载，网络拥塞，正常访问被中止。CC防护根据访问者的URL，频率、行为等访问特征，智能识别CC攻击，迅速识别CC攻击并进行拦截，在大规模CC攻击时可以避免源站资源耗尽，保证企业网站的正常访问。 前提条件 已开通DDoS高防（边缘云版）。 域名状态为“已启用”。 使用说明 1.登录DDoS高防（边缘云版）控制台。 2.进入【业务接入】【域名接入】页面。 3.选择需要配置的域名，在操作栏点击【防护配置】按钮，进入【CC防护配置】页面。 4.CC防护配置项说明： 配置项 说明 防护开关 控制CC防护功能是否生效。 防护模式 阈值：域名访问达到防护条件时进行防护校验。 永久：域名每次访问都进行防护校验。 检测条件 设置检测条件，当触发检测条件后，对请求进行防护。该配置在阈值模式下才可进行配置。 防护时长 达到检测条件后持续对应时间内都进行防护校验。该配置在阈值模式下才可进行配置。 跨域请求防护 若您所防护的域名存在跨域访问场景（即被其他域名网站引用访问），建议关闭跨域请求防护，以免被CC防护算法拦截。 5.完成配置点击右上角【保存】按钮。

本节介绍了云数据库TaurusDB的续费说明。 如需续费，请进入“续费管理”页面进行续费操作。 “按需计费”方式，即按实际使用时长计费，精确到秒，只要您账户上有足够余额，就可以一直使用服务。当账户余额不足时，就会导致欠费，因此在欠费前请及时充值。 “包年/包月”计费方式，您在购买时一次性付费， 使用过程中不会再另外扣费。

本节为您介绍数据库迁移工具高级配置选项。 经过选择的迁移对象，可进行高级配置。 操作步骤 1. 点击“高级配置”按钮，出现配置页面。 2. 在配置页面点击配置按钮，弹出配置框，在配置框中可进行数据过滤配置、表名映射、字段名映射等配置。

读写分离权重：系统分配 操作场景 数据库代理服务中读写分离权重分配使用了系统分配方式。 内存 cpu 权重 4G 1核 100 4G 2核 200 8G 2核 200 16G 2核 200 8G 4核 400 16G 4核 400 32G 4核 400 16G 8核 800 32G 8核 800 64G 8核 800 32G 16核 1600 64G 16核 1600 128G 16核 1600 64G 32核 3200

本章介绍如何在控制台创建副本集实例、以及创建后如何设置安全组、并通过内网连接副本集实例。 操作场景 本章介绍如何在控制台创建副本集实例、以及创建后如何设置安全组、并通过内网连接副本集实例。 使用流程 初次创建实例到可以开始使用实例，您需要完成如下操作： 内网访问数据库实例

本章节主要介绍分布式消息服务RabbitMQ的死信和TTL。 死信和TTL（Time To Live）是RabbitMQ中需要慎用的2个特性，它们可能会对性能产生负面影响。 死信 死信是RabbitMQ中的一种消息机制，在消费消息时，如果队列里的消息满足以下任意一种情况，那么该消息将成为“死信”。 “requeue”被设置为“false”，消费者使用“basic.reject”或“basic.nack”否定应答（NACK）消息。 消息在队列的存活时间超过设置的TTL时间。 队列的消息数量已经超过最大队列长度。 死信消息会被RabbitMQ进行特殊处理，如果配置了死信队列信息，该消息将会被存储到死信队列中，如果没有配置，该消息将会被丢弃。 更多关于死信的说明，请参考Dead Letter Exchanges。 使用队列参数配置死信交换机和路由 为队列配置死信交换机，并在申明队列时指定“xdeadletterexchange”和“xdeadletterroutingkey”参数。队列根据“xdeadletterexchange”将死信消息发送到死信交换机中，并根据“xdeadletterroutingkey”为死信消息设置死信路由Key。 以下示例演示在Java客户端配置死信交换机和路由： channel.exchangeDeclare("some.exchange.name", "direct"); Map args new HashMap (); args.put("xdeadletterexchange", "some.exchange.name"); args.put("xdeadletterroutingkey", "someroutingkey"); channel.queueDeclare("myqueue", false, false, false, args); TTL TTL即过期时间。RabbitMQ支持设置消息和队列的TTL，消息的TTL可以通过以下两种方法设置： 通过队列属性设置：队列中所有消息的具有相同的过期时间。 对消息本身单独设置：每条消息可以设置不同的TTL。 如果两种方法同时使用，以较小的TTL为准。 消息在队列中的生存时间超过了TTL后，消息会被丢弃，如果队列设置了死信交换机，丢弃的消息会被转发到死信交换机，由死信交换机将其路由到死信队列。 更多关于TTL的说明，请参考TTL。

前提条件 Kafka实例的状态为“运行中”时，才能升级Kafka实例内核版本。 升级Kafka实例内核版本 1. 登录管理控制台。 2. 在管理控制台左上角单击，选择Kafka实例所在的区域。 3. 在管理控制台左上角单击，选择“应用服务 > 分布式消息服务 Kafka”，进入Kafka实例列表页面。 4. 通过以下任意一种方法，升级Kafka实例。 在待升级内核版本的Kafka实例所在行，单击“更多 > 升级”，弹出“版本升级”对话框。 单击待升级内核版本的Kafka实例名称，进入实例详情页面。单击右上角的“ > 升级”，弹出“版本升级”对话框。 5. 选择执行时间，支持“立即执行”和“定时执行”。 如果选择“定时执行”，还需要指定执行时间。 6. 在“风险检查”区域，查看升级前的检查项是否正常。 如果检查项有异常，请先根据提示信息修改，然后单击“重新检查”。如果确认异常的检查项无需修改，请勾选“我已知晓风险。”。 7. 单击“确定”。 立即执行和定时执行查看升级是否完成的方法不同，具体如下： 表1110查看升级结果 执行方式 升级结果 立即执行 1. 单机升级实例名称，进入实例详情页。 2. 在左侧导航栏单击“实例管理 > 后台任务管理”，进入“后台任务管理”页面。 3. 在“即时任务”页签中，查看升级任务的状态。 1. 当任务的“状态”为“成功”时，表示升级完成。 2. 当任务的“状态”为“失败”时，表示升级失败，请联系客服处理。 定时执行 1. 单击升级实例名称，进入实例详情页。 2. 在左侧导航栏单击“实例管理 > 后台任务管理”，进入“后台任务管理”页面。 3. 在“定时任务”页签中，查看升级任务是否开始执行。 1. 当“状态”为“待执行”时，表示升级任务未执行。 2. 当“状态”为“成功”时，表示升级任务开始执行。 4. 在“即时任务”页签中，查看升级任务的状态。 1. 当任务的“状态”为“成功”时，表示升级完成。 2. 当任务的“状态”为“失败”时，表示升级失败，请联系客服处理。

本文主要介绍分布式消息服务RabbitMQ的典型应用场景。 RabbitMQ作为一款热门的消息队列中间件，具备高效可靠的消息异步传递机制，主要用于不同系统间的数据交流和传递，在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 异步通信 将业务中属于非核心或不重要的流程部分，使用消息异步通知的方式发给目标系统，这样主业务流程无需同步等待其他系统的处理结果，从而达到系统快速响应的目的。 如网站的用户注册场景，在用户注册成功后，还需要发送注册邮件与注册短信，这两个流程使用RabbitMQ消息服务通知邮件发送系统与短信发送系统，从而提升注册流程的响应速度。 图1 串行发送注册邮件与短信流程 图2 借助消息队列异步发送注册邮件与短信流程 错峰流控与流量削峰 在电子商务系统或大型网站中，上下游系统处理能力存在差异，处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击，需要提高系统的可用性的同时降低系统实现的复杂性。电商大促销等流量洪流突然来袭时，可以通过队列服务堆积缓存订单等信息，在下游系统有能力处理消息的时候再处理，避免下游订阅系统因突发流量崩溃。消息队列提供亿级消息堆积能力，3天的默认保留时长，消息消费系统可以错峰进行消息处理。 另外，在商品秒杀、抢购等流量短时间内暴增场景中，为了防止后端应用被压垮，可在前后端系统间使用RabbitMQ消息队列传递请求。 图3 消息队列应对秒杀大流量场景

本章介绍将自建Redis的数据通过DCS控制台迁移到DCS Redis。 场景描述 当前DCS支持将自建Redis的数据通过DCS控制台迁移到DCS Redis。 您需要先将自建Redis的数据进行备份，然后在DCS控制台创建迁移任务，将备份数据文件迁移到DCS Redis中。 前提条件 已创建主备或集群目标实例，且源实例已写入数据并备份成功。 步骤1：获取源Redis实例名称及密码 获取准备迁移的源Redis实例名称。 步骤2：准备目标Redis实例 如果您还没有DCS Redis，请先创建。 如果您已有DCS Redis，则不需要重复创建，但在迁移之前，您需要清空实例数据。 − 清空操作请参考清空Redis实例数据。 − 如果没有清空目标实例数据，当目标实例存在与源Redis实例相同的key时，迁移后，会覆盖目标Redis实例原来的数据。 步骤3：创建迁移任务 步骤 1 登录分布式缓存服务管理控制台。 步骤 2 在管理控制台左上角单击，选择区域和项目。 步骤 3 单击左侧菜单栏的“数据迁移”。页面显示迁移任务列表页面。 步骤 4 单击右上角的“创建备份导入任务”，进入创建备份导入任务页面。 步骤 5 设置迁移任务名称和描述。 步骤 6 “数据来源”选择“Redis实例”。 步骤 7 在“源Redis实例”中选择步骤1：获取源Redis实例名称及密码中的Redis实例。 步骤 8 在“备份记录”中选择需要迁移的备份文件。 步骤 9 选择步骤2：准备目标Redis实例中创建的目标Redis。 步骤 10 输入目标实例的密码，单击“测试连接”，测试密码是否符合要求。免密访问的实例，请直接单击“测试连接”。 步骤 11 单击“立即创建”。 步骤 12 确认迁移信息，然后单击“提交”，开始创建迁移任务。 可返回迁移任务列表中，观察对应的迁移任务的状态，迁移成功后，任务状态显示“成功”。 结束