本节介绍了云容器引擎的最佳实践：集群网络地址段规划实践。 在云容器引擎创建集群时，需要根据具体业务需求规划VPC大小和数量、子网大小和数量、容器网段和服务网段。本文介绍集群各类地址作用，以及如何规划地址段。 约束与限制 使用VPN方式访问集群时，需注意VPN网络与集群所在的VPC网段、容器网段和服务网段不能冲突。 集群各网段基本概念 VPC网段 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC）是隔离的、私密的网络环境，可以自定义网络地址、路由表、安全组等。同时，虚拟私有云提供丰富的网络连接，可以满足云上虚拟私有云互访、公网访问、通过专线或者VPN与线下IDC互通等网络场景。 子网网段 云资源（例如云服务器、数据库服务等）须部署在子网内，同子网内网络默认互通，同VPC下不同子网之间默认互通。子网网段创建后无法修改，请合理规划网络。 下图所示，VPC网段结构： 容器网段（Pod网段） 订购集群时，可指定容器网段（即Pod网段）。针对选择的网络插件，容器网段有不同限制： 1、Calico IPIP隧道网络： 可指定一个私有地址段作为容器网段，该地址段仅在集群内有效。网段大小影响后续可添加节点数及可创建Pod数上线，建议使用大网段，例如172.16.0.0/16，如下所示： VPC网段 容器网段 Service网段 最大可分配Pod地址数 192.168.0.0/16 172.16.0.0/16 10.96.0.0/16 65536 容器网段不能与节点所在的VPC网段重叠。例如节点使用子网网段192.168.1.0/24，所属VPC网段为192.168.0.0/16，则不能使用与192.168.0.0/16重叠的网段作为容器网段。

Kubernetes 1.30 版本Changelog 1. Pod 调度就绪机制（GA），通过 spec.schedulingGates 字段，允许用户在 Pod 创建后动态控制其调度时机。例如，当存储卷或网络策略未准备好时，Pod 可被标记为 “未就绪”，避免无效调度导致的资源浪费。 2. Pod 拓扑分布最小域（GA），在 PodTopologySpread 中新增 minDomains 参数，要求 Pod 至少分布在指定数量的拓扑域（如可用区）。若当前域不足，Pod 将暂停调度，触发自动缩放器创建新节点，确保高可用性。 3. 基于索引的 Job 回退机制（Beta），支持为索引 Job 的每个任务索引单独配置重试策略（.spec.backoffLimitPerIndex），避免因单个索引失败导致整个 Job 终止。适用于分布式训练等需细粒度控制的场景。 4. 基于容器资源的 HPA（GA），Horizontal Pod Autoscaler 可根据 Pod 内单个容器的 CPU / 内存使用情况进行扩缩容，而非依赖 Pod 整体指标。例如，优先对关键容器（如数据库主节点）设置更严格的扩缩容阈值。 5. 负载均衡器 IP 模式（Beta）， LoadBalancer 类型的 Service 新增 .status.loadBalancer.ingress.ipMode 字段，用于指定负载均衡器IP的转发行为。该字段仅在指定了.status.loadBalancer.ingress.ip字段时才能被指定。 6. 多服务 CIDR 支持（Alpha），允许为集群配置多个 Service ClusterIP 地址段（通过 ServiceCIDR 资源），扩展服务 IP 地址空间，满足复杂网络拓扑需求。 7. 基于 CEL 的准入控制（GA），该特性支持通过CEL表达式声明资源的验证准入策略。 8. ImageMaximumGCAge（Beta），允许kubelet配置对未使用镜像被垃圾回收前的最大存活时间，即在达到指定时间后若镜像仍然未被使用，那么镜像将可被垃圾收集机制清理。默认值为"0s"，即不设置时间限制）。 更多信息请参考：Kubernetes 1.30 Changelog

本节介绍了如何在控制台停用域名。 使用场景 如果您需要停止针对某个域名的防护，您可以在边缘安全加速控制台进行停用操作。对域名进行停用操作后，控制台上域名状态将变更为“已停止”。天翼云CDN会将加速域名的CNAME立即解析至不可用地址。 注意： 1、对域名进行停用操作后，边缘安全与加速服务节点会立即删除配置，但仍会在系统数据库中保留原来的配置记录，可再次对域名进行"启用"操作。 2、边缘安全加速平台套餐内默认包含一些流量，若套餐有效期内流量用尽，边缘安全加速平台安全与加速服务将会停止加速服务，将CNAME入口解析至客户源站地址，对域名进行停用操作后，控制台上域名状态将变更为“已停止”。 3、边缘安全加速平台客户退订套餐或套餐到期，边缘安全加速平台安全与加速服务会立即将加速域名的CNAME入口解析至客户源站地址，控制台上域名状态将变更为“已停止，1天后将加速域名的CNAME解析至不可用地址。 前提条件 域名状态为“已启用”。 停用域名前，为了避免停用导致业务中断，客户需要确保已将域名DNS解析记录由原来CNAME至天翼云，调整为解析至其他CNAME或A记录 使用说明 1.登录边缘安全加速控制台。 2.进入安全与加速工作台域名域名管理页面。 3.选择需要停用的域名，在操作栏点击【停用】按钮后，会进行弹窗提示，再次确认后，域名会进入停用流程，域名状态变成“配置中”。 4.进入后台自动化配置流程（正常情况15分钟以内），流程结束后会自动变成“已停止”状态。若“配置中”状态持续时间过长，可创建工单获取支持。

索引设计规范 单表的索引数量最好不超过5个，单个索引中的字段数最好不超过5个，避免因长时间锁定数据导致内存、连接消耗过多等问题。 确保索引字段长度固定且不宜过长。过长的索引字段会占用更多磁盘空间，并影响索引的性能。 避免冗余索引，即存在两个索引 (a,b) 和 (a) 的情况，若查询条件为a列，只需建立 (a,b) 索引即可，不需要额外建立 (a) 索引。 对于高过滤性的字段，考虑在其上加索引。高过滤性字段的索引可以提高查询效率。 注意选择性和数据类型。选择性高的字段和合适的数据类型可以提高索引效果和查询性能。 合理利用覆盖索引来减少I/O开销，通过创建包含所需列的复合索引，避免回表操作。 开发使用规范 在处理复杂运算或业务逻辑时，优先考虑在业务层实现，而非在SQL中进行。合理选择分页方式以提高分页效率，避免使用跳跃式分页。 在事务中使用更新语句时，尽量基于主键或唯一键进行操作，避免产生间隙锁和死锁。 尽量避免使用外键和级联更新，应该在应用层处理外键关系。 减少使用in操作，集合元素数量不应超过1000个。 对于批量数据操作，可以适度采用批量SQL语句，例如使用insert into...values语句批量插入数据，但不宜超过100个。 避免使用存储过程，存储过程难以调试、扩展和移植。 避免使用触发器、事件调度器和视图来实现业务逻辑，这些应该在业务层处理，避免对数据库产生逻辑依赖。 避免使用隐式类型转换，了解类型转换规则，确保比较操作符两边的数据类型一致，避免影响查询性能。 在一个事务中，尽量控制SQL语句的数量，不超过5个，避免长时间锁定数据、内存缓存问题和连接消耗过多。 利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。

本节主要介绍CCE集群的网络地址段规划实践。 在CCE中创建集群时，您需要根据具体的业务需求规划VPC的数量、子网的数量、容器网段划分和服务网段连通方式。 本文将介绍VPC环境下CCE集群里各种地址的作用，以及地址段该如何规划。 约束与限制 通过搭建VPN方式访问CCE集群，需要注意VPN网络和集群所在的VPC网段、容器使用网段不能冲突。 集群各网段基本概念 VPC网段/子网网段 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，简称VPC）是您在天翼云上申请的为云服务器、云容器、云数据库等资源构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境。您可以自由配置VPC内的IP地址段、子网、安全组等子服务，也可以申请弹性带宽和弹性公网IP搭建业务系统。 子网是用来管理弹性云服务器网络平面的一个网络，可以提供IP地址管理、DNS服务，子网内的弹性云服务器IP地址都属于该子网。 默认情况下，同一个VPC的所有子网内的弹性云服务器均可以进行通信，不同VPC的弹性云服务器不能进行通信。不同VPC的弹性云服务器可通过创建对等连接通信。 在CCE中创建集群时，需要选择VPC和子网，集群的控制节点（k8s控制面）将在所选择的子网中创建。 容器网段（pod网段） Pod是Kubernetes内的概念，每个Pod具有一个IP地址。 在CCE中创建集群时，可以指定Pod的地址段（即容器网段），容器网段不能和子网网段重叠。例如子网网段用的是 192.168.0.0/16，集群的容器网段就不能使用192.168.0.0/18，192.168.1.0/18等，因为这些地址都涵盖在 192.168.0.0/16 里了。

本章节为您介绍风险监测的相关内容。 您在数据源管理页面新增数据源后，将自动生成同名的风险检测任务。风险检测主要针对包含数据库的数据源中的漏洞风险、配置基线风险、弱口令风险以及敏感数据。 风险监测结果概况 可视化报表 可视化图表直观展示了数据源中存在的漏洞、配置基线、弱口令风险数，并分别指出风险数最多的前5项数据源。点击数据源名称，可以跳转至对应的风险检测详情界面。 风险数量统计基于所有已完成风险扫描任务的数据源，不包括扫描失败的任务。当未成功扫描到特定类型的风险时，对应图表区域显示“暂无数据”。 报表导出 1.登录数据分类分级实例。 2.在左侧导航栏选择“安全评估 > 风险监测”，进入“风险监测”页面。 3.单击页面右上角的“导出”即可导出报表。 风险监测任务管理 新增数据源后，本页面将自动生成同名的风险检测任务。 当数据源被删除时，对应的风险检测任务也将自动删除。 风险监测任务列表 任务列表的展示字段包括：任务名称、数据源名称、数据源主机、风险评分、风险数、状态、更新时间。 风险评分：指在对数据源进行扫描后，基于漏洞风险、基线风险、弱口令以及数据源的分类分级结果综合计算后得出的分数；数据源的分类分级结果会影响其风险评分，具体来说，分类分级后，数据源中的敏感表、敏感字段越多，其风险评分就越高； 风险数：漏洞、基线、弱口令等三类漏洞的数量； 状态：分为已完成、扫描中、失败、待扫描。 列表默认按照风险评分降序排序，您可以单击表头的“风险评分”和“更新时间”，使表格切换为按该列降序或升序排序。

本章节为您介绍数据安全专区的数据对比任务。 “数据对比任务”页面用于比较生产源和对比目标，轻松发现目标数据是否脱敏；也可用于验证数据脱敏处理效果，即对比脱敏前后的数据差异。 注意 目前，系统仅支持对比同构数据库中的敏感字段，自动跳过非敏感字段，且表名及表所含字段名完全相同才算匹配上。 不支持对比主键经过脱敏的数据。 新增数据对比任务 1.使用系统管理员登录数据脱敏实例。 2.在左侧导航栏选择“数据对比 > 数据对比任务 ”，进入“数据对比任务”页面。 3.单击页面左上角的“新增”按钮，即可开始新增数据对比任务。 参数 参数说明 填写样例 任务名称 自定义数据对比的任务名称，在您创建的时候系统会生成一个随机名称。 Test 生产源 选择数据对比任务的生产源。 生产数据 选择数据对比任务的生产数据。 对比名称 选择需要对比的数据。 目标数据 选择目标数据。 采样数据 可根据您需求是否开启，若开启可选择： 采样行数 采样比例 采样比例 特殊处理 选择单表超过一定行数时，自动完成对比任务。 500 4.配置完成后，单击“报告”即可生成数据对比报告。 后续操作： 单击报告末尾的“一键创建敏感数据发现任务”，界面将跳转至敏感数据发现的任务创建页，自动生成一个结构化发现任务，并自动填入输入源（对应“生产源”）、输入数据、任务名称等参数； 单击“一键创建脱敏任务”，界面将跳转至脱敏/水印任务的任务创建页，自动生成一个脱敏任务，并自动填入输入源、输入数据、输出目标（对应“对比目标”）、任务名称等参数。

本章节为您介绍数据安全专区的计费模式。 数据安全专区目前仅支持包年包月计费和一次性计费两种形式 数据脱敏与水印、数据分类分级支持包年包月计费。 数据安全咨询规划服务、数据分类分级服务支持一次性计费。 包年包月适用场景 包年包月是一种计费模式，适用于多种场景，尤其是需要稳定资源并长期使用的情况： 1.长期稳定使用 常驻服务： 适用于需要长期稳定运行的服务，如网站托管、数据库服务器、企业应用等。 2.成本可控和节约 成本控制： 对于需要长期使用的资源，包年包月可以降低长期成本，相比按需付费更为经济。 预算规划： 有助于企业预算规划，避免长期高额的变动费用，提供更稳定的费用支出。 3.稳定资源需求 资源保障： 对于有稳定资源需求的业务，如特定配置的服务器、存储或计算资源，包年包月提供稳定的资源保障。 包年包月约束与限制 包年包月的计费模式虽然有其优势，但也存在一些约束和限制，这些限制可能因服务提供商和具体服务套餐而异： 1.长期绑定 合约期限： 通常需要按照一定期限购买，可能是一年或更长时间的合约，无法随时更改或取消。 费用一次性支付： 一次性支付包年包月费用，无法根据实际使用情况灵活调整费用。 2.非弹性和限制 固定资源： 购买后资源固定，无法根据实际需求灵活调整，可能导致资源过剩或不足。 限制升级： 一些服务可能在包年包月期间限制资源的升级，只能在合同到期后进行。 3.限制服务范围 部分服务限制： 某些服务或特性可能无法包含在包年包月套餐内，需要额外付费或选择其他计费模式。 4.资费约束 费用固定性： 购买后的费用是固定的，无法根据实际使用情况进行变动或调整。

本节介绍如何导入/导出资产。 操作场景 态势感知（专业版）支持导入云外各种资产，导入后，可以呈现资产的安全状态。同时，还可以将资产信息导出。 约束与限制 仅支持导入.xlsx格式的文件，且单次导入文件大小不超过5MB。 最多支持导出9999条资产信息。 导入资产 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. 在资产管理页面中，选择对应资产页签，如主机资产、网站、数据库等。 例如，需要导入主机资产，则选择“主机资产”页签。 需要导入部门或业务系统，则选择“部门及业务系统”页签。 6. 导入资产，在资产列表左上方，单击“导入”，弹出导入资产对话框。 导入部门，单击“部门”下方的导入按钮，弹出导入部门对话框。 导入业务系统，单击“业务系统”下方的“导入”按钮，弹出导入业务系统对话框。 7. 在导入资产对话框中，单击“下载模板”，并根据模板填写要求填写待导入资产信息。 在导入部门对话框中，单击“下载模板”，并根据模板填写要求填写待导入部门信息。 在导入业务系统对话框中，单击“下载模板”，并根据模板填写要求填写待导入业务系统信息。 8. 待导入文件信息填写完成后，在导入对话框中，单击“添加文件”，并选择需要导入的Excel文件。 9. 选择完成后，单击“确定”，完成导入。 10. 导入完成后，在左侧导航栏选择“资产管理> 资产管理”，在资产管理页面选择导入资产对应的资产页签，即可在资产列表中查看已导入的资产。

导入作业 导入作业功能依赖于OBS服务，如无OBS服务，可从本地导入。 在作业目录中导入一个或多个作业 1. 单击作业目录中的 > 导入作业，选择已上传至OBS或者本地中的作业文件，以及重名处理策略。 说明 在硬锁策略下，如果锁在其他人手中，重名策略选择了覆盖，则会覆盖失败。软硬锁策略请参考 详见下图：导入作业定义及依赖 2. 单击“下一步”，根据提示导入作业。 说明 在导入作业过程中，若作业关联的数据连接、dli队列、ges图等在数据开发模块系统中不存在时，系统会提示您重新选择。 操作示例 背景信息： 在数据开发模块系统中创建一个DWS的数据连接“doctest” 在作业目录中创建实时作业“doc1”，作业中添加节点“DWS SQL”，配置节点的“数据连接”为“doctest”，配置“SQL脚本”和“数据库”。 1. 登录DataArts Studio控制台。选择实例，点击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 详见下图：选择数据开发 2. 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 3. 在作业搜索框中搜索作业“doc1”，导出作业到本地，并上传作业至OBS文件夹中。 4. 在数据开发模块系统中删掉作业关联的dws数据连接“doctest”。 5. 单击作业目录中的 > 导入作业，选择上传至OBS文件夹中的作业，并设置重名处理策略。 6. 单击“下一步”，根据导入作业页面的提示重新选择数据连接。 7. 单击“下一步”，再单击“关闭”。

参数项 描述 默认值 名称 资源池的名称。 CPU资源（%） 共享配额：关联在当前资源池的用户在执行作业时可以使用的CPU时间比例，取值范围为199的整数。 专属限额：限定资源池中数据库用户在执行作业时可使用的最大CPU核数占总核数的百分比，取值范围为0100的整数，0表示不限制。 所有资源池的总和不能超过99%。当配置CPU共享配额后，如果当前只有一个资源池时，该参数不生效。 共享配额非绝对限制，只有在发生CPU竞争时才生效。例如，资源池A和B被绑定在CPU1运行，当A和B均运行时参数生效，只有A运行则参数不生效。 所有资源池的CPU专属限额总和最大不能超过100%，系统默认的CPU专属限额（%）为0。 l CPU专属限额仅8.1.3及以上集群版本支持。 内存资源（%） 资源池所占用的内存百分比。 内存和查询并发支持单独管控和联合管控，联合管控时必须同时满足并发和内存要求时作业才能下发。 0（不限制） 存储资源（MB） 可使用的永久表空间大小。 该值是资源池下所有DN的表空间总值，单DN 节点可用空间 设置值/ DN节点数。 1（不限制） 复杂语句并发 资源池中的最大查询并发数。 内存和查询并发支持单独管控和联合管控，联合管控时必须同时满足并发和内存要求时作业才能下发。 10 网络带宽权重 网络调度时权重值。取值范围为1~2147483647的整数，默认配置为1。 网络带宽权重仅8.2.1及以上集群版本支持。 1（不限制）

本节介绍边缘虚拟机支持的装机镜像类型及操作系统。 简介 镜像是一个包含了软件及必要配置的虚拟机模板，至少包含操作系统，还可以包含应用软件（例如：数据库软件）和私有软件。您可以使用镜像创建虚拟机。 镜像分为公共镜像和自定义镜像，公共镜像为系统默认提供的镜像，自定义镜像为用户自己创建的镜像。 用户可以灵活便捷的使用公共镜像或者自定义镜像申请虚拟机。同时，用户还能通过已有的虚拟机创建私有镜像，这样能快速轻松地启动能满足您一切需求的新虚拟机。例如，如果您的应用程序是网站或Web服务，您的自定义镜像可能会包含Web服务器、相关静态内容和动态页面代码，您通过这个镜像创建虚拟机之后，您的Web服务器将启动。 镜像类型 公有镜像：常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用。公共镜像具有高度稳定性，皆为正版授权，请放心使用，用户也可以根据实际需求自助配置应用环境或相关软件。目前ECX公有镜像也支持不同的国产化镜像，部分常见操作系统及支持的版本等信息见下表，具体清单可登录边缘虚拟机控制台，进入【镜像>公有镜像】进行查看。 操作系统 系统位数 版本 CentOS 64 8.2 CentOS 64 8.1 CentOS 64 7.9 CentOS 64 7.8 CentOS 64 7.7 CentOS 64 7.6 CentOS 64 7.4 CentOS 64 6.5 Ubuntu 64 22.04 Ubuntu 64 20.04 Windows Server 64 2019 Datacenter Windows Server 64 2016 Datacenter Windows Server 64 2016 Standard Windows Server 64 2012 R2 Datacenter Debian 64 10.12 Debian 64 10.9 Debian 64 9.13 KylinServer 64 10 CTyunOS 64 3.0 x86 CTyunOS 64 3.0 ARM UOSServer 64 20 自定义镜像：包含操作系统或业务数据、预装的公共应用以及用户的私有应用的镜像，仅用户个人可见。

本章节主要介绍翼MapReduce服务的变更操作。 规格变更 在开通MRS前有多种实例供您选择，您可根据业务需要选择合适的Master和Core节点实例。当集群启动后，MRS提供如下几种变更配置的方式。 配置Task节点：新增Task节点，请参见“扩容集群”中的相关任务。 扩容：手动扩容Core或Task节点，请参见“扩容集群”。 弹性伸缩：根据业务数据量的变化动态调整集群节点数量以增减资源，请参见用户操作指南“配置弹性伸缩规则”。 若MRS提供的变更配置方式不满足您的要求，您也可以通过重建集群，做数据迁移的方式实现集群配置变更。 说明 MRS包周期集群暂不支持缩容及弹性伸缩。 扩容 翼MR的扩容不论在存储还是计算能力上，都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成，不需要修改系统架构，降低运维成本。集群Core节点不仅可以处理数据，也可以存储数据。可以在集群中添加Core节点，通过增加节点数量处理峰值负载。集群Task节点主要用于处理数据，不存放持久数据。 背景信息 翼MR集群支持Core与Task节点总数最大为500个。如果用户需要的Core/Task节点数大于500，可以联系支持人员或者调用后台接口修改数据库。 目前支持扩容Core节点和Task节点，不支持扩容Master节点。此处扩容的最大Core/Task节点数为（500 集群Core/Task节点数）。例如：当前集群Core节点数为3，此处扩容的Core节点数必须小于等于497。如果集群扩容失败，用户可重新进行扩容操作。 如果在创建集群时，没有扩容节点，用户可以在扩容时添加节点个数，但不能指定具体节点扩容。 选择的版本不同，扩容集群的操作也不同。

本小节介绍堡垒机收敛资产运维暴露面最佳实践。 背景 企业在经营过程中，随着业务的发展，资产规模也越来越大，各式各样的应用服务资源分布在不同的资产中，所有资源和应用都需要开放端口以提供不同的功能服务，随着时间的推移，资产的运维工作将变得越来越繁重，且难以梳理管控。近年来，网络攻击手段层出不穷，企业资产时刻面临各种网络攻击威胁，在这种安全形势下，收敛企业资产暴露面，从源头掐断各类探测连接的可能性，成为企业防护资产安全的有效手段之一。 天翼云支持纳管各种类型资产，如WindowsLinux等类型主机服务器、DB协议类型数据库、安全设备、网络设备以及WEB应用类等资产。企业将各服务类型资产纳管至堡垒机，仅提供堡垒机访问入口，资产本身暴露面可实现隐藏，各类资产访问统一通过堡垒机进行单点登录，既实现将受攻击的范围从面缩小到点，也可实现资产及资产账户的统一管控，降低企业在资产运维管理工作中所需支付的成本。 解决方案 为解决企业资产暴露面过多的问题，堡垒机提供全网资产纳管能力，用户入网统一通过堡垒机入口，经过严密的身份认证以及权限验证后才允许用户进一步访问资产。在此基础上，为了解决用户登录资产问题，堡垒机提供资产账户密码托管能力，可实现资源的快捷单点登录。 说明 企业将资产纳入堡垒机进行管理维护； 根据运维场景需求，企业可选择性的将资产账户托管至堡垒机，堡垒机提供定期修改资产账户密码功能，并在修改后发送相关消息告知管理员； 已纳入堡垒机的资产，企业陆续关闭其互联网访问入口，视情况关闭内网直连入口。

本节主要介绍使用规范。 本页面主要从业务设计、命令等方面介绍GeminiDB Redis的一些规范和建议，用于解决常见的使用错误，助力您高效使用GeminiDB Redis。 业务设计规范 使用建议 使用限制 命令执行超时或失败时，业务侧需要具有重传机制。 Key设计建议随机散列，尽量避免热点。 Pipeline建议一次执行的命令数不超过30。 使用Pub/Sub系列命令的连接上不能执行其他常规命令。 不允许不同数据类型使用同名key。（否则，诸如type等命令的执行效果将不符合预期。） 暂不支持事务相关操作。 命令使用规范 用户在连接到GeminiDB Redis后，为了更好的使用数据库，需要关注下表所示的使用建议和使用限制。 命令类型 使用建议 使用限制 String 使用mset、mget、msetnx命令时，建议为key增加hashtag来提高性能。如果不增加hashtag，则不同的key可能分散到不同的节点执行，会影响性能，并且不同节点的key无法保证原子性。 可以使用pipeline批量执行命令。 key的大小不超过100kB，value大小不超过1MB。 msetnx必须携带hashtag，否则命令会报错。 hash 使用hkeys、hvals、hgetall命令时，建议操作的元素数量限制在100以内, 建议使用hscan命令代替。 使用hmget、hmset、hscan命令时，建议单次操作的元素数量限制在100以内。 key+field大小不超过100KB，value大小不超过1MB。 在新建连接中首次执行hscan命令，需要从0开始扫描。如需分多次进行一轮完整扫描，需保持在同一个长连接中操作。 list 使用lrem、ltrim、lrange、linsert命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 建议仅在头部和尾部插入元素时使用linsert命令。 key大小不超过100KB，value大小不超过1MB。 不支持blpop、brpop、brpoplpush命令。 set 使用sdiff、sdiffstore、sinter、sinterstore、srandmember、sunion、sunionstore命令时，建议操作集合元素数量限制在100以内。 使用smembers命令时，建议操作集合元素数量限制在100以内，建议使用sscan替代。 key+member大小不超过100KB。 在新建连接中，首次执行sscan命令时，需要从0开始扫描。如果需要分多次进行一轮完整扫描，需保持在同一个长连接中操作。 smove、sunion、sinter、sdiff、sunionstore、sinterstore、sdiffstore命令需要给多key增加相同的hashtag。 zset 使用zcount、zinterstore、zlexcount、zrange、zrangebylex、zrangebyscore、zrank、zremrangebylex、zremrangebyrank、zremrangebyscore、zrevrange、zrevrangebylex、zrevrangebyscore、zrevrank、zunionstore命令时，建议操作集合元素数量限制在100以内。 由于zremrangebyscore命令不支持limit，因此建议使用“先执行zrangebyscore（加limit，count限制在100以内）查出符合条件的member，再执行zrem进行删除”的方式，控制每批删除的记录数。 key+member大小不超过100KB。 在新建连接中，首次执行zscan命令，需要从0开始扫描。如果需要分多次进行一轮完整扫描，需保持在同一个长连接中操作。 zunionstore、zinterstore命令需要给多key增加相同hashtag。 不支持bzpopmax、bzpopmin命令。 Stream 使用xinfo、xtrim命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 key大小不超过100KB。 xread命令需要给多key增加相同的hashtag。 xread、xreadgroup命令会占用内部有限连接资源，使用时必须搭配BLOCK选项设置超时时间，避免持续占用内部连接资源，影响其他命令的正常执行。 hyperloglog 使用pfmerge命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 key大小不超过100KB。 pfmerge、pfcount命令需要给多key增加相同hashtag。 不支持pfdebug、pfselftest命令。 geo 使用georadius、georadiusbymember命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 key+member大小不超过100KB。 如果georadius命令搭配store、storedist选项使用，相当于使用了多key，此时需要给多key增加相同hashtag。 不支持georadiusro、georadiusbymemberro命令。 bitop key大小不超过100KB。 bitop命令需要给多key增加相同hashtag。 key管理 scan操作搭配match pattern时，不建议使用后缀匹配，否则会影响性能。 使用del、exists命令时，建议为key增加hashtag，从而提高性能。如果不增加hashtag，则不同key可能分散到不同节点执行，影响性能，并且不同节点的key无法保证原子性。 可以使用pipeline批量执行命令。 使用sort命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 在新建连接中，首次执行scan命令，需要从0开始扫描。如需分多次进行一轮完整扫描，需保持在同一个长连接中操作。 sort命令需要给多key增加相同hashtag。 sort命令不支持store选项。 不支持debug、dump、migrate、move、object、rename、renamenx、restore、restoreasking、touch、unlink命令。 数据库管理 flushall命令会导致实例所有数据被清空，建议谨慎使用。 info命令返回的内存指标不代表数据量。如需查看数据量，请使用info capacity命令，该命令查询结果为数据量的预估值，非实时的准确值。 dbsize命令查询结果为key数量的预估值，非实时的准确值（由于采用MVCC机制）。在执行flushall之后，dbsize查询结果为0。 暂不支持通过config set命令调整参数l 由于目前还不支持多DB特性，因此select命令执行无效。 不支持bgrewriteaof、bgsave、client、command、flushdb、info keyspace、keys、lastsave、latency、lolwut、memory、module、monitor、post、psync、replconf、replicaof、role、save、shutdown、slaveof、slowlog、sync、swapdb命令。

生命周期管理是指通过配置指定的规则,定期删除桶中的对象或改变对象的存储类别。本文介绍生命周期的使用场景、基本规则和使用方式。 使用场景 生命周期管理可应用于以下典型场景： 定期上传的日志文件可能只需要保留一周或一个月。当它们过期时删除它们。 一些文档在一段时间内被频繁访问，但是在一段时间后可能不再被访问。这些文档需要转换为低频存储、归档存储或在一定时间后删除。 出于存档目的上传到对象存储（简称ZOS）的一些数据类型包括数字媒体存档、财务和医疗记录、原始基因组序列数据、长期数据库备份以及为满足监管要求而必须保留的数据。 一次性删除桶中的大量文件。手动删除对象费时费力，而且有数量限制。在桶中配置一个生命周期管理规则，设置为定期删除所有文件。 对于上述场景中的对象，可以定义标识这些对象的生命周期管理规则，通过这些规则实现对象的生命周期管理。 注意 最多可配置1000条生命周期管理规则，超过1000条则不支持。 低频访问存储的最低存储时间为30天，归档存储的最低存储时间为90天。如果低频的对象转换存储类型后，低频类型的存储时间少于最低存储时间，需要补足剩余天数的存储费用。 对象存储类别转换限制： 支持将标准存储对象转换为低频或归档存储对象，低频或归档存储对象转换为标准存储对象需手动转换。 支持将标准存储或低频访问存储对象转换为归档存储对象。如果要将归档存储对象转换为标准存储或低频访问存储对象，需要手动恢复对象，然后手动转换存储类别。 归档类型不支持多AZ，因此无法使用生命周期规则将多 AZ 存储桶中文件的存储类型转换为归档存储。

批量导入资产访问授权规则 1. 使用“管理角色”账户登录云堡垒机（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏选择“授权管理 > 资产访问授权”，进入“资产访问授权”页面。 3. 单击“导入”，在弹出的对话框中下载导入模板。 4. 打开模板，配置相关内容。 参数 参数说明 取值样例 基本信息 授权规则名 自定义资产访问授权的规则名称。 Test 基本信息 启用状态 选择授权规则创建完成后的启用状态，可选择“启用”或“禁用”。 启用 登录名 登录名 （可选）填写需要配置访问授权的用户名，用户名请保持和系统中添加用户名保持一致。 登录名 用户组 （可选）填写需要配置访问授权的用户组，用户组请保持和系统中添加用户组名保持一致。 若您填写的用户和用户组存在重合部分，取两者最大的合集。 资产 资产 （可选）填写需要配置访问授权的资产，资产名称请保持和系统中添加的资产名保持一致。 资产 资产组 （可选）填写需要配置访问授权的资产，资产组名称请保持和系统中添加的资产名保持一致。 若您填写的资产和资产组存在重合，默认取最大的合集。 账号 资产账号 （可选）选择资产授权规则中允许使用的资产账号，添加资产账号请参见：资产账号章节。 root 协议 协议 选择该授权规则支持访问的协议，协议可填写：SSH、TELNET、SFTP、FTP、X11、RDP、数据库、VNC。 SSH 授权时间 授权生效日期 选择规则生效的日期，日期填写格式为yyyy/mm/dd。 20231001 授权时间 授权失效日期 选择规则失效的日期，日期填写格式为yyyy/mm/dd。 20241001 授权时间 授权生效时间 填写规则生效的时间段，时间段填写格式为00:00:00。 9:00:00 授权时间 授权失效时间 填写规则失效的时间段，时间段填写格式为00:00:00。 18:00:00 5. 填写完成后，保存文件并上传。

本章节向您介绍什么是安全组与安全组规则。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组，为具有相同安全保护需求并相互信任的云主机、云容器、云数据库等实例提供访问策略。安全组创建后，用户可以在安全组中定义各种访问规则，当实例加入该安全组后，即受到这些访问规则的保护。 您在创建实例时（比如云主机），必须将实例加入一个安全组，如果此前您还未创建任何安全组，那么系统会自动为您创建默认安全组并关联至该实例。除了默认安全组，您还可以根据业务需求创建自定义安全组并关联至实例。一个实例可以关联多个安全组，多个安全组按照优先级顺序依次匹配流量。 安全组中包括入方向规则和出方向规则，您可以针对每条入方向规则指定来源、端口和协议，针对出方向规则指定目的地、端口和协议，用来控制安全组内实例入方向和出方向的网络流量。 以下图为例，在区域A内，某客户有一个虚拟私有云VPCA和子网SubnetA，在子网SubnetA中创建一个云主机ECSA，并为ECSA关联一个安全组SgA来保护ECSA的网络安全。 安全组SgA的入方向存在一条放通ICMP端口的自定义规则，因此可以通过个人PC (计算机)ping通ECSA。但是安全组内未包含允许SSH流量进入实例的规则，因此您无法通过个人PC远程登录ECSA。 当ECSA需要通过EIP访问公网时，由于安全组SgA的出方向规则允许所有流量从实例流出，因此ECSA可以访问公网。 说明 您可以免费使用安全组资源，当前不收取任何费用。

使用场景 常用场景 1 ：当资源争抢时，需留足资源给优先级高的接口 为了确保提交的数据不丢失，我们将数据库读写分离，并给写库分配了更高的优先级。对于读取数据的请求，如果过于频繁，会对写入操作进行限流。 在新建流控防护规则对话框中配置以下规则信息： 1. 统计维度选择关联接口。 2. 流控效果选择快速失败。 3. 关联接口阈值为10。 当写库操作的QPS超过10之后，读库操作会被限流以保证留足资源给写库操作，避免写库操作数据丢失。 常用场景 2 ：预热启动避免大流量冲击 采用流量控制的方法，在流量入口处进行控制，以缓慢增加的方式让流量通过，在一定时间内达到阈值上限，以便系统能够预热。这种方法最适合应对突发流量的场景。 在新建流控防护规则对话框中配置以下规则信息： 1. 统计维度选择链路入口。 2. 流控效果选择预热启动。 3. 单机QPS阈值为90。 4. 预热时间为10s。 预热流控方式下，默认会从设置的QPS阈值的1/3开始慢慢往上增加至QPS设置值。本示例中，当入口的QPS超过30（即90÷3）时，会在预热的10s内缓慢增长至90。 常用场景 3 ：削峰填谷，使流量匀速通过 请求流量具有波峰波谷的特点，流量管理的原理是将前期的高峰流量延迟到后期再处理，以最大化满足所有请求，并保证用户体验。 在新建流控防护规则对话框中配置以下规则信息： 1. 统计维度选择当前接口。 2. 流控效果选择排队等待。 3. 配置匀速模式下请求单机QPS阈值为5。 4. 等待时长为5s。

本文为您介绍已过期备份集的相关功能。 已过期备份集页面支持汇总所有通过备份规则或备份集复制等产生的过期备份集信息，且支持过期备份集多条件组合搜素，方便对过期备份集进行统一的管理。 1. 已过期备份集列表说明如下： 备份ID：显示该备份集对应的备份ID。 客户端：显示该备份集对应的客户端。 实例名：显示该备份集对应的实例名字，一般仅数据库才显示。 对象：当前版本显示为空，作为后续数据源备份集管理预留字段使用。 备份时间：显示该备份集的备份时间。 过期时间：显示该备份集何时过期（备份时间+保留时间） 状态：显示当前备份集的状态。 文件数量：显示当前备份集的文件数量。 大小：显示备份集的大小。 磁盘池：显示备份集所属的磁盘池名称。 磁带池：显示备份集所属的磁带池名称。 备份规则：现在该备份集对应的备份规则名称。 副本数：显示该备份集的副本数量，当副本数>1时，为超链接形式，可以点击查看该备份集的所有副本。 主副本：显示该备份集是否为主副本，即第一次产生的备份副本。 存储单元：显示该备份集备份时的目标存储单元。 规则类型：显示该备份集对应的规则类型。 备份类型：显示该备份集对应的备份类型。 备份计划：现在该备份集对应的备份计划名称。 备份服务器：显示该备份集所属的备份服务器。 存储介质：显示该备份集对应的存储介质。 磁带条形码：显示该备份集对应的磁带条形码。 备份集清理次数：显示备份集过期清理的次数。 2. 操作列说明如下： 查看：查看备份集详细信息。 3. 操作栏说明如下： 导出：导出备份集过期任务。 删除：删除备份集过期任务。 刷新：刷新当页备份集过期任务。

本章节为您介绍云堡垒机自动运维的相关内容。 云堡垒机具备自动运维功能，允许用户依照既定步骤自行执行命令和运维脚本，对多个目标进行自动化运维管理。除此之外，系统支持设定任务执行的周期和时间，实现自动化定期执行。同时，它还能够并行处理多种类型的任务步骤，大大提高了效率。 约束限制 仅企业版云堡垒机支持自动运维功能。 仅支持对Linux主机（SSH、Telnet协议类型）资源执行自动运维任务。 暂不支持对Windows主机资源、数据库资源和应用资源执行自动运维任务。 管理员和运维角色都支持自动化运维功能。 用户自动化运维可执行的命令和脚本受到命令权限的限制。 新建自动运维策略 1. 使用“管理角色”或“运维角色”账户登录云堡垒机系统。 2. 在左侧导航栏选择“自动运维”，进入“自动运维”页面。 3. 单击“新增”，开始新增自动运维策略。 4. 在弹出的“新增自动运维策略”对话框中填写相关内容。 配置项 说明 任务名称 自定义运维策略名称。 描述 自定义运维策略的描述内容。 资产账号 单击“添加”选择需要自动化运维的设备及账号。 执行策略 选择运维策略。 手动执行：保存运维策略后可手动执行该策略。 定期执行：选取执行时间，保存后在对应时间执行该策略。 周期执行：选取首次执行时间和执行周期（天），保存后在对应时间执行该策略。 执行方式 选择自动化运维的执行方式。 执行命令：在“执行命令”参数框中填写需要执行的运维的命令。 执行脚本：上传可使用的.sh/.py脚本命令，若有相关脚本参数在“脚本参数”对话框中填写，多个参数使用英文逗号","分隔。 5. 单击“确认”，弹出“验证用户身份”窗口。 6. 在“验证用户身份”窗口输入资产账号的密码，完成输入后单击“提交”即可完成自动运维策略建立。

本小节介绍堡垒机收敛资产运维暴露面最佳实践。 背景 企业在经营过程中，随着业务的发展，资产规模也越来越大，各式各样的应用服务资源分布在不同的资产中，所有资源和应用都需要开放端口以提供不同的功能服务，随着时间的推移，资产的运维工作将变得越来越繁重，且难以梳理管控。近年来，网络攻击手段层出不穷，企业资产时刻面临各种网络攻击威胁，在这种安全形势下，收敛企业资产暴露面，从源头掐断各类探测连接的可能性，成为企业防护资产安全的有效手段之一。 天翼云支持纳管各种类型资产，如WindowsLinux等类型主机服务器、DB协议类型数据库、安全设备、网络设备以及WEB应用类等资产。企业将各服务类型资产纳管至堡垒机，仅提供堡垒机访问入口，资产本身暴露面可实现隐藏，各类资产访问统一通过堡垒机进行单点登录，既实现将受攻击的范围从面缩小到点，也可实现资产及资产账户的统一管控，降低企业在资产运维管理工作中所需支付的成本。 解决方案 为解决企业资产暴露面过多的问题，堡垒机提供全网资产纳管能力，用户入网统一通过堡垒机入口，经过严密的身份认证以及权限验证后才允许用户进一步访问资产。在此基础上，为了解决用户登录资产问题，堡垒机提供资产账户密码托管能力，可实现资源的快捷单点登录。 说明 企业将资产纳入堡垒机进行管理维护； 根据运维场景需求，企业可选择性的将资产账户托管至堡垒机，堡垒机提供定期修改资产账户密码功能，并在修改后发送相关消息告知管理员； 已纳入堡垒机的资产，企业陆续关闭其互联网访问入口，视情况关闭内网直连入口。

集群网络选择 云容器引擎支持calico IPIP隧道网络和cubecni VPC网络。不同网络插件存在性能和功能差异，请根据业务需求合理选择，详见集群网络概述。 VPC选择：由于VPC间相互隔离，如果容器应用需访问RDS数据库等云服务实例，建议把这些云服务实例创建在同一VPC。对于已创建好处于不同VPC的云服务实例，可以通过对等连接配置两VPC互通。 容器网段选择：容器网络网段大小直接影响可创建的节点和Pod数，所以不能设置太小。使用calico IPIP隧道网络的集群，如果容器网段掩码是/16，这有256256个地址，默认情况下每个节点从容器网段一次分配的IP网段为24，此时可创建节点数为256。使用cubecni VPC网络的集群，容器网段为VPC子网，容器网段被节点共享，每个节点会预申请10个子网IP。容器网段大小与节点数无直接关系，但影响可创建Pod数。若子网掩码是/19，则有8192个子网地址供Pod使用。 服务网段选择：服务网段决定集群中Service数上限，请根据实际需求配置Service网段。由于Service网段创建后无法修改，请勿设置过小的Service网段。 详见集群网络地址段规划实践。 服务转发模式 Kubernetes集群的kubeproxy组件，负责Service与后端Pod间的负载均衡转发，该组件有两种服务转发模式： 1. iptables：适用于Service数量较少或客户端会出现大量并发短连接场景。当Service数超过1000时，iptables模式可能引入部分网络延迟； 2. IPVS：相比iptables模式，其吞吐更高速度更快，适用于集群规模较大或Service数较多的场景。

操作步骤 1. 购买数据安全中心DSC。 2. 在左侧导航树中，选择“安全 > 数据安全中心”。 3. 点击左侧导航树中的“资产列表”，单击页面右上角的“云资产委托授权”。 4. 在对象存储OBS资产所在行的“操作”列，单击开启授权。 5. 添加对象存储OBS资产，具体的操作请参见添加OBS资产。 6. 在左侧导航树中，选择“敏感数据识别（新） > 识别任务”，单击“新建任务”，配置敏感数据的扫描任务。 “数据类型”选择步骤5中添加的OBS资产，其他配置请参见创建敏感数据识别任务。 7. 在左侧导航树中选择“敏感数据识别 > 识别任务”，进入识别任务页面。 8. 单击目标任务“操作”列的“识别结果”查看识别结果。 在页面左上角，识别任务名称选择dsctest、资产类型选择OBS、资产名称选择全部资产，筛选OBS敏感数据识别结果，识别结果如下图所示。 9. 单击“查看分类分级结果详情”，进入“分类分级结果详情”弹框。 在“安全总览”页面查看“数据存储安全”模块，如果风险数据库中存在未加密的对象桶，为了防止您的资产存在不必要的存储安全，建议您单击对象桶名称，前往OBS界面，对未加密的对象桶进行加密。 在异常告警列表中，根据风险等级查看异常情况，排查是否存在高风险事件。具体操作请参见查看风险行为检测事件详情和查看Access Key泄露检测事件详情。 在OBS控制台，为了解决存在风险的桶或文件，可以修改其读写权限。

本文为您介绍脚本编写最佳实践。 概述 多活容灾服务支持使用 Shell 与 Python2 脚本语言。您可以在数据库或非天翼云云主机上执行这些脚本。 脚本管理提供多种创建方式： 上传本地脚本：直接上传您已有的脚本文件。 手工录入：在平台提供的编辑器中直接编写脚本内容。 克隆现有脚本：基于一个已有脚本快速复制并修改。 脚本功能强大，支持以下高级特性： 定义脚本参数：通过参数化提升脚本的灵活性。 使用系统环境变量：内置平台提供的环境变量。 设计输入与输出：明确脚本的请求参数与返回结果。 设置成功标准：根据返回参数自定义脚本执行成功的判定条件。 使用介绍 一、脚本参数说明 通过定义脚本参数，可以极大增强脚本的灵活性和复用性。单个脚本可作为模板，通过为不同资源配置不同的参数值，轻松适配多种场景，无需重复编写。 脚本参数包含两种类型： 1. 此类参数由多活容灾平台预定义，例如 HostIP、HostPort、HostUser、DBIP 等（共12个）。脚本执行时，平台会自动获取 指定资源的对应信息并注入环境变量，无需用户手动设置。 说明 查看方法：目前支持HostIP、HostPort、HostUser、HostPwd、HostAuthKeyPath、HostOtherUser、HostOtherPwd、DBIP、DBPort、DBName、DBName、DBPwd。具体适用对象和备注等内容可通过左侧菜单栏的“系统环境变量”查看。 2. 用户可根据脚本逻辑自定义所需的参数，每个参数需配置参数名 、参数类型 和参数Key。 参数名：仅为便于管理界面识别和填写，不会在脚本执行过程中出现。 参数Key：脚本执行时实际使用的变量名。 用户自定义参数分为两种用途： 请求参数：作为脚本的输入，在执行前由用户配置具体值，用于初始化脚本中的变量。 返回参数：作为脚本的输出结果，平台将捕获此参数的值，并用于判断脚本执行是否达到用户定义的成功标准。

本文主要介绍日志收集系统Flume接入Kafka。 最佳实践概述 场景描述 使用Flume+Kafka来完成实时流式日志处理，后面再连接上Storm/Spark Streaming等流式实时处理技术，从而完成日志实时解析的目标。如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速度大于数据处理速度，很容易发生数据堆积或者数据丢失，而kafka可以当做一个消息缓存队列，可以把它理解为一个数据库，可以存放一段时间的数据。 因此数据从数据源（ HTTP、Log 文件、JMS、监听端口数据等）到flume再到Kafka进行消息缓存，数据一方面可以同步到HDFS做离线计算，另一方面可以做实时计算，可实现数据多分发。 技术架构图 暂无。 方案优势 把数据存储到 HDFS 或者 HBase 等下游存储模块或者计算模块时需要考虑各种复杂的场景，例如并发写入的量以及系统承载压力、网络延迟等问题。Flume 作为灵活的分布式系统具有多种接口，同时提供可定制化的管道。在生产处理环节中，当生产与处理速度不一致时，Kafka 可以充当缓存角色。Kafka 拥有 partition 结构以及采用 append 追加数据，使 Kafka 具有优秀的吞吐能力；同时其拥有 replication 结构，使 Kafka 具有很高的容错性。所以将 Flume 和 Kafka 结合起来，可以满足生产环境中绝大多数要求。 前提条件 需已购买Kafka实例、创建Topic，并且已成功消费消息。 确认准备 Apache Flume环境（1.6.0以上版本兼容 Kafka）。 确认 Kafka 的 Source、 Sink 组件已经在 Flume 中。 资源规划 本实践方案内容仅涉及Kafka专享版实例。 分布式消息服务 Figure 1 分布式消息服务 资源类型 配置项 配置明细 说明 :::: 企业中间件 DMS Kafka专享实例 需已购买kafka专享实例，创建好Topic，并成功消费消息。 方案正文

本章节为您介绍云堡垒机自动运维的相关内容。 云堡垒机具备自动运维功能，允许用户依照既定步骤自行执行命令和运维脚本，对多个目标进行自动化运维管理。除此之外，系统支持设定任务执行的周期和时间，实现自动化定期执行。同时，它还能够并行处理多种类型的任务步骤，大大提高了效率。 约束限制 仅支持对Linux主机（SSH、Telnet协议类型）资源执行自动运维任务。 暂不支持对Windows主机资源、数据库资源和应用资源执行自动运维任务。 管理员和运维角色都支持自动化运维功能 用户自动化运维可执行的命令和脚本受到命令权限的限制 新建自动运维策略 1.使用“管理角色”或“运维角色”账户登录云堡垒机（原生版）控制台。 2.在左侧导航栏选择“自动运维”，进入“自动运维”页面。 3.单击“新增”，开始新增自动运维策略。 4.在弹出的“新增自动运维策略”对话框中填写相关内容。 配置项 说明 任务名称 自定义运维策略名称。 描述 自定义运维策略的描述内容。 资产账号 单击“添加”选择需要自动化运维的设备及账号。 执行策略 选择运维策略 手动执行：保存运维策略后可手动执行该策略。 定期执行：选取执行时间，保存后在对应时间执行该策略。 周期执行：选取首次执行时间和执行周期（天），保存后在对应时间执行该策略。 执行方式 选择自动化运维的执行方式 执行命令：在“执行命令”参数框中填写需要执行的运维的命令。 执行脚本：上传可使用的.sh/.py脚本命令，若有相关脚本参数在“脚本参数”对话框中填写，多个参数使用英文逗号","分隔。 5.单击“确认”，弹出“验证用户身份”窗口。 6.在“验证用户身份”窗口输入资产账号的密码，完成输入后单击“提交”即可完成自动运维策略建立。

本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 plaintext teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 plaintext teledb

本章节主要介绍最佳实践中基于角色的权限管理(RBAC)。 什么是基于角色的用户管理？ 基于角色的用户管理(RoleBased Access Control，简称RBAC)是通过为角色赋予权限，用户通过成为适当的角色而得到这些角色的权限。 角色是一组权限的抽象。 使用RBAC可以极大简化对权限的管理。 什么是RBAC模型？ 为角色赋予适当的权限。 指定用户为相应的角色。 场景介绍 假设有两个SCHEMA：s1, s2。 有两组用户： 一组用户包括u1, u2，可以在s1中查询所有表，在s2中更新所有表。 另一组用户包括u3, u4，可以在s2中查询所有表，在s1中更新所有表。 1.使用系统管理员dbadmin连接DWS数据库。 2.复制以下语句在窗口1中执行，创建本用例的SCHEMA s1和s2，用户u1~u4。 说明 示例中'{password}'请替换成实际密码。 CREATE SCHEMA s1; CREATE SCHEMA s2; CREATE USER u1 PASSWORD '{password}'; CREATE USER u2 PASSWORD '{password}'; CREATE USER u3 PASSWORD '{password}'; CREATE USER u4 PASSWORD '{password}'; 3.复制以下语句在窗口1中执行，创建对应的s1.t1，s2.t1表。 CREATE TABLE s1.t1 (c1 int, c2 int); CREATE TABLE s2.t1 (c1 int, c2 int); 4.复制以下语句在窗口1中执行，为表插入数据。 INSERT INTO s1.t1 VALUES (1,2); INSERT INTO s2.t1 VALUES (1,2); 5.复制以下语句在窗口1中执行，创建4个角色。分别对应s1的查询权限、s1的更新权限、s2的查询权限、s2的更新权限。 CREATE ROLE rs1select PASSWORD disable; s1的查询权限 CREATE ROLE rs1update PASSWORD disable; s1的更新权限 CREATE ROLE rs2select PASSWORD disable; s2的查询权限 CREATE ROLE rs2update PASSWORD disable; s2的更新权限 6.复制以下语句在窗口1中执行，将SCHEMA s1和s2的访问权限先授予这些角色。 GRANT USAGE ON SCHEMA s1, s2 TO rs1select, rs1update,rs2select, rs2update; 7.复制以下语句在窗口1中执行，将具体的权限授予这些角色。 GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA s1 TO rs1select; 将s1下的所有表的查询权限授予角色rs1select GRANT SELECT,UPDATE ON ALL TABLES IN SCHEMA s1 TO rs1update; 将s1下的所有表的查询、更新权限授予角色rs1update GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA s2 TO rs2select; 将s2下的所有表的查询权限授予角色rs2select GRANT SELECT,UPDATE ON ALL TABLES IN SCHEMA s2 TO rs2update; 将s2下的所有表的查询、更新权限授予角色rs2update 8.复制以下语句在窗口1中执行，将对应的角色授予对应的用户，实现将一组权限授予用户。 GRANT rs1select, rs2update TO u1, u2; u1，u2可以对s1的查询权限、对s2的更新权限。 GRANT rs2select, rs1update TO u3, u4; u3，u4可以对s2的查询权限、对s1的更新权限。 9.复制以下语句在窗口1中执行，可以查看指定用户绑定的角色。 du u1; 10.重新打开一个会话窗口2，以用户u1连接DWS数据库。 gsql d gaussdb h U u1 p 8000 r W {password}; 11.复制以下语句在窗口2中执行，验证用户u1对s1.t1有查询权限而没有更新权限。 SELECT FROM s1.t1; UPDATE s1.t1 SET c2 3 WHERE c1 1; 12.复制以下语句在窗口2中执行，验证用户u1对s2.t1有更新权限。 SELECT FROM s2.t1; UPDATE s2.t1 SET c2 3 WHERE c1 1;

本节介绍了云数据库TaurusDB支持的监控指标。 功能说明 通过Cloud Eye的资源监控功能可以了解系统的运行情况。本节定义了云数据库TaurusDB上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和监控指标维度。 命名空间 SYS.GAUSSDB 实例支持的监控指标 表TaurusDB实例支持的监控指标 指标ID 指标名称 指标含义 取值范围 测量对象 监控周期（原始指标） gaussdbmysql001cpuutil CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU利用率。 0～100% GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql002memutil 内存使用率 该指标用于统计测量对象的内存利用率。 0～100% GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql004bytesin 网络输入吞吐量 该指标用于统计平均每秒从测量对象的所有网络适配器输入的流量。 ≥0 bytes/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql005bytesout 网络输出吞吐量 该指标用于统计平均每秒从测量对象的所有网络适配器输出的流量。 ≥0 bytes/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql006conncount 数据库总连接数 该指标用于统计连接到TaurusDB数据库的总连接数。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql007connactivecount 当前活跃连接数 该指标用于统计当前活跃的连接数。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql008qps QPS 该指标用于统计SQL语句查询次数，包含DDL，DML，SHOW语句，SET语句和存储过程。 ≥0 Times/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql009tps TPS 该指标用于统计平均每秒事务执行次数，包含提交的和回退的。 ≥0 Times/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql010innodbbufusage 缓冲池利用率 该指标用于统计使用的页与InnoDB缓存中数据页总数比例。 01 GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql011innodbbufhit 缓冲池命中率 该指标用于统计该段时间读命中与读请求数比例。 01 GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql012innodbbufdirty 缓冲池脏块率 该指标用于统计InnoDB缓存中脏数据与数据比例。 01 GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql013innodbreads InnoDB读取吞吐量 该指标用于统计Innodb平均每秒读字节数。 ≥0 bytes/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql014innodbwrites InnoDB写入吞吐量 该指标用于统计Innodb平均每秒写页面数据字节数。TaurusDB只写入临时表页面。 ≥0 bytes/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql017innodblogwritereqcount InnoDB日志写请求频率 该指标用于统计平均每秒的日志写请求数。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql019innodblogwrites Innodb log buffer写入log file的总次数 该指标用于采集InnoDB表上的 log buffer写入log file的总次数。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql020temptblcount 临时表数量 该指标用于统计TaurusDB执行语句时在硬盘上自动创建的临时表的数量。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql028comdmldelcount Delete语句执行频率 该指标用于统计平均每秒Delete语句执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql029comdmlinscount Insert语句执行频率 该指标用于统计平均每秒Insert语句执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql030comdmlinsselcount InsertSelect语句执行频率 该指标用于统计平均每秒InsertSelect语句执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql031comdmlrepcount Replace语句执行频率 该指标用于统计平均每秒Replace语句执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql032comdmlrepselcount ReplaceSelection语句执行频率 该指标用于统计平均每秒ReplaceSelection语句执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql033comdmlselcount Select语句执行频率 该指标用于统计平均每秒Select语句执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql034comdmlupdcount Update语句执行频率 该指标用于统计平均每秒Update语句执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql035innodbdelrowcount 行删除速率 该指标用于统计平均每秒从InnoDB表删除的行数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql036innodbinsrowcount 行插入速率 该指标用于统计平均每秒向InnoDB表插入的行数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql037innodbreadrowcount 行读取速率 该指标用于统计平均每秒从InnoDB表读取的行数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql038innodbupdrowcount 行更新速率 该指标用于统计平均每秒向InnoDB表更新的行数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql048diskusedsize 磁盘使用量 该指标用于统计测量对象的磁盘使用大小。 0GB～128TB GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql072connusage 连接数使用率 该指标用于统计当前已用的TaurusDB连接数占最大连接数的百分比。 0~100% GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql074slowqueries 慢日志个数统计 该指标展示每分钟TaurusDB产生慢日志的数量。 ≥0 counts/min GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql077replicationdelay 数据同步延迟 该指标用于采集实例的数据同步延迟时间。 ≥0 s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql104dfvwritedelay 存储写时延 该指标用于统计某段时间写入数据到存储层的平均时延。 ≥0 ms GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql105dfvreaddelay 存储读时延 该指标用于统计某段时间从存储层读取数据的平均时延。 ≥0 ms GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql106innodbrowlockcurrentwaits InnoDB行锁数量 该指标用于采集InnoDB表上的操作当前正在等待的行锁数量。 ≥0 Locks/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql107comdmlinsandinsselcount Insert和InsertSelect语句执行频率 该指标用于统计平均每秒Insert和InsertSelect语句的执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql108comcommitcount Commit语句执行频率 该指标用于统计平均每秒Commit语句的执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql109comrollbackcount Rollback语句执行频率 该指标用于统计平均每秒Rollback语句的执行次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql110innodbbufpoolreads InnoDB存储层读请求频率 该指标用于统计平均每秒InnoDB从存储层读取数据的请求次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql111innodbbufpoolreadrequests InnoDB读请求频率 该指标用于统计平均每秒InnoDB读取数据的请求次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql114innodbbufpoolreadahead Innodb顺序预读页数 该指标用于采集InnoDB表上的顺序预读页数。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql115innodbbufpoolreadaheadevicted Innodb顺序预读，但未访问过的页数 该指标用于采集InnoDB表上的顺序预读，但未访问过的页数。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql116innodbbufpoolreadaheadrnd Innodb随机预读页数 该指标用于采集InnoDB表上的随机预读页数。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql117innodbpagesread Innodb读取物理page的数量 该指标用于采集InnoDB表上的读取物理page的数量。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql118innodbpageswritten Innodb写入物理page的数量 该指标用于采集InnoDB表上的写入物理page的数量。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql121innodbrowlocktime 行锁花费时间 该指标用于统计该段时间内InnoDB表上行锁花费时间。 ≥0 ms GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql122innodbrowlockwaits 行锁等待数 该指标用于统计该段时间内InnoDB表上行锁数量。 ≥0 counts/min GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql123sortrange 范围排序数 该指标用于统计该段时间内使用范围扫描完成的排序数。 ≥0 counts/min GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql124sortrows 行排序数 该指标用于统计该段时间内已排序的行数。 ≥0 counts/min GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql125sortscan 扫描表排序数 该指标用于统计该段时间内通过扫描表完成的排序数。 ≥0 counts/min GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql126tableopencachehits 打开表缓存查找的命中数 该指标用于统计该段时间内打开表缓存查找的命中数。 ≥0 counts/min GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql127tableopencachemisses 打开表缓存查找的未命中数 该指标用于统计该段时间内打开表缓存查找的未命中数。 ≥0 counts/min GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql128longtrxcount 未关闭的长事务个数 该指标用于统计未关闭的长事务个数。 ≥0 counts GaussDB(for MySQL)实例 150秒 gaussdbmysql342iostatiopswrite IO写IOPS 该指标用于采集磁盘每秒写次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql344iostatiopsread IO读IOPS 该指标用于采集磁盘每秒读次数。 ≥0 counts/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql346iostatthroughputwrite IO写带宽 该指标用于采集磁盘每秒写带宽。 ≥0 bytes/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql348iostatthroughputread IO读带宽 该指标用于采集磁盘每秒读带宽。 ≥0 bytes/s GaussDB(for MySQL)实例 1分钟 gaussdbmysql371taurusbinlogtotalfilecounts Binlog文件个数 该指标用于统计TaurusDB Binlog文件数量。 ≥0 GaussDB(for MySQL)实例 5分钟 gaussdbmysql378createtemptblpermin 临时表每分钟创建数 该指标用于统计TaurusDB执行语句时在硬盘上每分钟自动创建的临时表的数量。 ≥0counts/min GaussDB(for MySQL)实例 1分钟

本文将为您介绍如何创建伸缩策略。 操作场景 伸缩策略用于定义伸缩活动的触发模式、触发条件和触发动作。伸缩策略通常有6种：告警策略、定时策略、周期策略、目标追踪策略、智能预测策略、简单策略。 告警策略：通过对伸缩组内实例性能指标（CPU使用率、内存使用率等）的监控，来确认其是否到达预设的告警条件，来自动增加或减少云主机的数量。 定时策略：根据业务实际情况设置一个时间点，在此时间点自动增加或减少云主机的数量。 周期策略：根据业务实际情况设置一段时间段，在此时间段内按照周期（按天、按周、按月）来重复执行自动增减云主机的数量。 目标追踪策略：通过设置伸缩组监控指标目标值，为了维持伸缩组监控指标维持在目标值附近自动增加或减少云主机的数量。 智能预测策略：通过分析伸缩组历史监控数据，利用算法预测未来48小时的监控指标值变化趋势，并根据预测值自动增加或减少云主机的数量，减少人工运维成本。 简单策略：可手动执行的伸缩策略，便于快速执行增加或减少云主机数量。 操作步骤 创建伸缩策略有两个进入窗口： 在待创建伸缩策略的伸缩组详情页面，点击“创建策略”，进入到伸缩策略创建页面。本文将会详细介绍此种方式。 创建伸缩组时，完成伸缩组、伸缩配置的创建之后，点击“下一步”进入“伸缩策略”页面，即可创建新的伸缩策略。具体操作请参见“快速入门>快速扩缩容弹性云主机>创建伸缩策略”。 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心左上角的，选择弹性伸缩组所在地域。 3. 单击“计算>弹性伸缩服务”，进入弹性伸缩管理控制台。 4. 点击待添加伸缩策略的伸缩组名称，进入到伸缩组详情页面。 5. 在详情页面的下方，单击“伸缩策略”进入伸缩策略页签，单击“创建策略”按钮，进入到创建伸缩策略页面。 6. 在创建伸缩策略页面，可配置具体的策略信息，用户可选择创建6种策略，分别为告警策略、定时策略、周期策略、目标追踪策略、智能预测策略、简单策略。6种策略类型的参数不同，具体参数说明如以下6个表所示： 告警策略参数说明： 参数 是否必选 参数说明 名称 是 创建伸缩策略的名称。 策略类型 是 此处选择“告警策略”。 告警规则 是 保持默认配置“现在创建”。当您有已经创建好的告警规则时，可以选择“使用已有”，来直接获取已创建好的告警规则模板。 告警规则名称 是 创建告警规则名称。 触发条件 是 用户可以选择弹性伸缩所支持的性能指标，并为此性能指标配置触发条件。用户可以选择的性能指标有：CPU使用率、内存使用率、网络流入速度、网络流出速度、磁盘读速率、磁盘写速率、磁盘读请求速率、磁盘写请求速率。 监控周期 是 告警规则监控状态刷新的间隔时间。 连续出现次数 是 连续出现次数指探测结果连续几次符合您设置的规则，才会触发告警。例如设置为3，则表示连续3次超过阈值后才会触发告警。 冷却时间 是 冷却时间是指用户在每次成功的伸缩活动后设置的一段锁定时间，当一次伸缩活动执行完成，系统开始计算冷却时间。为避免告警策略的频繁触发，在冷却时间内，由告警策略触发的伸缩活动将会被拒绝执行，其他类型的伸缩活动不受限制，但执行完成之后将会重新开始冷却时间计时。 例如， 将告警策略冷却时间设置为300秒，伸缩组08:00时由于告警策略触发并完成了伸缩活动，则在08:05前，伸缩组会拒绝新告警触发的伸缩活动，但不会拒绝在08:0008:05间设置的定时或周期策略触发的伸缩活动。 执行动作 是 指当满足设置的告警策略进行伸缩活动时，弹性伸缩服务将执行的动作。用户可在此设置以下三种动作： 增加n台云主机实例。 减少n台云主机实例。 设置为n台云主机实例。 定时策略参数说明： 参数 是否必选 参数说明 名称 是 创建伸缩策略的名称。 策略类型 是 此处选择“定时策略”。 时区 否 为默认值：GMT+08:00，代表北京时间。 触发时间 是 设置伸缩活动执行时间。注意：请确保触发时间晚于当前时间，否则定时策略不会被触发执行。 执行动作 是 指当满足设置的定时策略进行伸缩活动时，弹性伸缩服务将执行的动作。用户可在此设置以下三种动作： 增加n台云主机实例。 减少n台云主机实例。 设置为n台云主机实例。 周期策略参数说明： 参数 是否必选 参数说明 名称 是 创建伸缩策略的名称。 策略类型 是 此处选择“周期策略”。 周期 是 执行伸缩活动的重复周期，用户可在按天、按周、按月中选择。 时区 否 为默认值：GMT+08:00，代表北京时间。 触发时间 是 设置伸缩活动执行时间。注意：触发时间须在策略的生效时间段内。 生效时间 是 伸缩策略可被触发的有效时间段。 执行动作 是 指当满足设置的周期策略进行伸缩活动时，弹性伸缩服务将执行的动作。可在此设置以下三种动作： 增加n台云主机实例。 减少n台云主机实例。 设置为n台云主机实例。 目标追踪策略策略参数说明： 参数 是否必选 参数说明 名称 是 创建伸缩策略的名称。 策略类型 是 此处选择“目标追踪策略”。 追踪目标 是 定义追踪的监控指标，支持如下监控指标： CPU利用率 网络流入速率 网络流出速率 目标值 是 需追踪的监控指标的目标值，伸缩策略将通过自动伸缩活动，将监控指标维持在目标值附近。 缩容波动范围 是 为保证伸缩组的稳定性，伸缩组监控数据低于目标值时不会立即触发缩容活动。您可以设置一个波动范围，当伸缩组监控指标＜目标值（1波动范围）时，才触发缩容活动，保证伸缩组稳定。 预热时间 是 为避免伸缩组监控数据抖动导致异常伸缩活动，建议您设置实例预热时间。 当一次由目标追踪策略触发的活动结束后，系统开始计算预热时间。 预热时间内，通过目标追踪策略新增的实例正常加入伸缩组，但实例不会向云监控上报监控数据。实例预热期间将拒绝目标追踪策略触发的伸缩活动。 预热时间结束后，新增的实例正常向云监控上报监控数据。 扩容连续告警次数 是 创建目标追踪策略后，将自动创建一条用于扩容的告警规则。连续出现次数指探测结果连续几次符合您设置的规则，才触发扩容活动。 缩容连续告警次数 是 创建目标追踪策略后，将自动创建一条用于缩容的告警规则。连续出现次数指探测结果连续几次符合您设置的规则，才触发缩容活动。 禁用缩容 否 是否允许目标追踪策略触发缩容活动，默认不禁用。若开启禁用缩容，则目标追容策略只会创建一条告警规则，用于扩容。 智能预测策略策略参数说明： 参数 是否必选 参数说明 名称 是 创建伸缩策略的名称。 策略类型 是 此处选择“智能预测策略”。 预测目标 是 定义需要预测的监控指标，支持如下监控指标： CPU利用率。 目标值 是 智能预测策略进行预测的监控指标的目标值。预测策略将根据目标值，计算伸缩组每小时需要的实例数。 预测模式 是 智能预测策略对伸缩组实例数量的影响模式，支持以下两种模式： 只预测不伸缩：只会生成预测结果，不生成预测任务。 预测并伸缩：预测结果和定时预测任务都会生成。 预测实例数处理方式 是 确定预测结果与当前伸缩组设置的最大实例数之间的约束关系，支持以下两种方式： 预测实例数不允许超过最大实例数。 预测实例数允许超过最大实例数一定比例。 预测实例数超出比例 是 当预测实例数处理方式设置为“预测实例数允许超过最大实例数一定比例”必填。伸缩组通过智能预测策略扩容时，以伸缩组最大实例数（1+预测实例数超出比例）作为伸缩组边界约束扩容活动。 扩容实例预启动时间 是 设置预启动时间提前执行预测扩容任务，准备资源。默认整点执行，支持最大提前30分钟执行。 注意：缩容时不可提前执行。 简单策略策略参数说明： 参数 是否必选 参数说明 名称 是 创建伸缩策略的名称。 策略类型 是 此处选择“简单策略”。 执行动作 是 指手动执行简单策略进行伸缩活动时，弹性伸缩服务将执行的动作。可在此设置以下三种动作： 增加n台云主机实例。 减少n台云主机实例。 设置为n台云主机实例。 说明 目标追踪策略、智能预测策略、简单策略仅部分资源池可用。 7. 用户根据上述参数说明完成伸缩策略配置，点击右下方“确认”，创建策略成功后，回到弹性伸缩详情页面中的“伸缩策略”页签，可以查看到已创建好的伸缩策略，且此策略默认为“已启用”状态。