接口描述：调用本接口将预部署状态的lua脚本发布到生产环境。 请求方式：post 请求路径：/icdn/udfscript/publishudfscripttoproduction 使用说明：单个用户一分钟限制调用10000次，并发不超过100。 请求参数说明（json）： 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 domain 是 String 域名，有效且合法，域名必须属于当前账户下 ctyun.cn scriptname 是 String 函数脚本名，为264位的小写字母、数字、下划线组合，以小写字母、数字开头结尾 luatest 返回参数说明： 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 状态码 100000 returnObj Object 返回对象 {} message String 结果简述 正确返回/参数不合法 error String 错误码 CDN200002 errorMessage String 错误详情 请求参数校验失败，参数scriptname为必填，且不能为空 示例： 请求路径： 请求参数： {     "domain":"ctyun.cn",     "scriptname":"luatest" } 返回结果： {     "statusCode":100000,     "message":"正确返回",     "returnObj":{     } } 错误码请参考：参数code和message含义

本章节主要介绍分布式消息服务RabbitMQ的消息持久化。 使用场景 默认情况下，RabbitMQ生产者生产的消息存储在内存中，当节点宕机或重启时，如何确保消息不丢失呢？RabbitMQ通过持久化机制实现，持久化包括Exchange持久化、Queue持久化和Message持久化。 持久化是将内存中的消息写入到磁盘中，以防异常情况导致内存中的消息丢失。但是磁盘的读写速度远不如内存，开启消息持久化后，RabbitMQ的性能会下降。 与惰性队列不同，持久化消息会在磁盘和内存中各存储一份，只有在内存空间不够时，才会将内存中的消息删除，存储到磁盘中。 说明 非持久化Queue、Exchange在重启之后会丢失。 非持久化Message在重启之后会丢失（经过持久化Queue/Exchange的消息不会自动变为持久化消息）。 持久化消息在尚未完成持久化时，如果服务器重启，消息会丢失。 设置Exchange持久化 在RabbitMQ WebUI页面创建Exchange时，设置“durable”为“true”，如图1所示，设置成功后如图2所示。 图1 设置Exchange持久化 图2 持久化的Exchange

场景说明 相关文档 实现 IDC 与 VPC 高速互通。生产数据可快速上传至云进行分析，云上应用也能流畅调用本地数据，即使业务高峰，数据传输依然高效稳定，提升混合云业务协同效率，降低运营成本，推动企业数字化转型。 打通跨地域、跨账号的 VPC 网络，实现数据高速稳定传输。实现企业不同区域公司业务系统间数据交互流畅，资源可灵活调用，显著提升跨区域业务协同效率，降低网络建设与运维成本，为集团一体化运营提供有力支撑。

场景描述 在进行消息发送与接收验证的过程中，我们需要确保RocketMQ的生产者能够将消息成功发送到指定的Topic，同时消费者能够接收到这些消息。通过验证，可以确认生产者发送的消息能够准确无误地到达消费者，这是消息队列最基本也是最重要的功能要求。在开发和测试阶段，通过消息发送与接收验证可以及时发现并修复可能存在的问题，避免在实际应用中出现故障。 操作步骤 1、 天翼云官网点击控制中心，选择产品分布式消息服务RocketMQ。 2、 登录分布式消息服务RocketMQ控制台，点击右上角地域选择对应资源池。 3、 进入实例列表，点击【管理】按钮进入管理菜单。 4、 进入Topic管理菜单，点击【拨测】按钮，进行生产消费的拨测验证，验证开通的消息实例和Topic。 1）生产测试拨测： 选择消息类型，默认普通消息。 填写需要产生的测试消息数量，以及每条消息的大小，默认每条消息1KB，建议不超过4MB(4096KB)。 选择已建的消息Topic，若无选项，请新增Topic，详见上文创建Topic和订阅组。 点击【测试】按钮，按照已填写规格及数量产生测试消息数据，展示消息数据的信息，包括消息ID(messageID)、发送状态、主题名（topic名）、Broker名、队列ID。 拨测功能涉及消息发送状态码，以下是RocketMQ消息发送状态码及其说明： ✧ SENDOK（发送成功）：表示消息成功发送到了消息服务器。 ✧ FLUSHDISKTIMEOUT（刷新磁盘超时）：表示消息已经成功发送到消息服务器，但是刷新到磁盘上超时。这可能会导致消息服务器在宕机后，尚未持久化到磁盘上的数据丢失。 ✧ FLUSHSLAVETIMEOUT（刷新从服务器超时）：表示消息已经成功发送到消息服务器，但是刷新到从服务器上超时。这可能会导致主从同步不一致。 ✧ SLAVENOTAVAILABLE（从服务器不可用）：表示消息已经成功发送到消息服务器，但是从服务器不可用。这可能是由于网络故障或从服务器宕机引起的。 ✧ UNKNOWNERROR（未知错误）：表示发送消息时遇到了未知的错误。一般情况下建议重试发送消息。 ✧ MESSAGESIZEEXCEEDED（消息大小超过限制）：表示消息的大小超过了消息服务器的限制。需要检查消息的大小是否合适。 ✧ PRODUCETHROTTLE（消息生产被限流）：表示消息生产者的频率超出了消息服务器的限制。这可能是由于消息发送频率过高引起的。 ✧ SERVICENOTAVAILABLE（服务不可用）：表示消息服务器不可用。这可能是由于网络故障或者消息服务器宕机引起的。 请注意，以上状态码仅适用于RocketMQ消息发送阶段，并且并不代表消息是否成功被消费者接收。同时，这些状态码也可能因版本变化而有所不同，建议查阅官方文档获取最新信息。 2）消费测试拨测： 选择消息顺序，下拉选择无序/有序，默认选项为无序。 RocketMQ是一种开源的分布式消息中间件，它支持有序消息和无序消息。 ✧ 有序消息是指消息的消费顺序与发送顺序完全一致。在某些业务场景下，消息的处理需要保证顺序性，例如订单的处理或者任务的执行。RocketMQ提供了有序消息的支持，通过指定消息的顺序属性或使用消息队列的分区机制，可以确保消息按照指定的顺序进行消费。 ✧ 无序消息则是指消息的消费顺序与发送顺序无关。无序消息的特点是高吞吐量和低延迟，适用于一些不要求严格顺序的业务场景，如日志收集等。 在RocketMQ中，有序消息和无序消息的实现方式略有不同。有序消息需要借助MessageQueue的分区机制和消费者端的顺序消息消费来实现。而无序消息则是通过消息的发送和接收的并发处理来实现的。 总的来说，RocketMQ既支持有序消息也支持无序消息，根据业务需求选择合适的消息类型来满足业务的要求。 选择消费方式，目前仅提供pull方式。值得注意的是，RocketMQ还提供了推送（push）方式的消费模式，其中消息队列服务器会主动将消息推送给消费者。但在当前仅限于pull方式的消费模式。 填写消费数量。 下拉选择选择已建的消息主题和订阅组，若无选项，请新增主题和订阅组，详见上文创建主题和订阅组。 点击【测试】按钮，按照已填写规格及数量产生消费数据，展示消息数据的信息，包括消息ID(messageID)、主题名称（topicName）、生成时间、存储时间、队列ID、消费状态。 拨测功能涉及消息消费状态码，RocketMQ消费状态码是指在消息消费过程中，对消费结果进行标识的状态码。以下是常见的RocketMQ消费状态码： ✧ CONSUMESUCCESS（消费成功）：表示消息成功被消费。 ✧ RECONSUMELATER（稍后重试）：表示消费失败，需要稍后再次进行消费。 ✧ CONSUMEFAILURE（消费失败）：表示消息消费出现异常或失败。 ✧ SLAVENOTAVAILABLE（从节点不可用）：表示消费者无法访问从节点来消费消息。 ✧ NOMATCHEDMESSAGE（无匹配的消息）：表示当前没有匹配的消息需要消费。 ✧ OFFSETILLEGAL（偏移量非法）：表示消费的偏移量参数不合法。 ✧ BROKERTIMEOUT（Broker超时）：表示由于Broker超时导致消费失败。

本章节主要介绍数据治理中心DataArts Studio如何创建并管理工作空间。 创建DataArts Studio实例的用户，系统将默认为其创建一个默认的工作空间“default”，并赋予该用户管理员角色。您可以使用默认的工作空间，也可以参考本章节的内容创建一个新的工作空间。 DataArts Studio实例内的工作空间作为成员管理、角色和权限分配的基本单元，包含了完整的DataArts Studio功能，工作空间的划分通常按照分子公司（如集团、子公司、部门等）、业务领域（如采购、生产、销售等）或者实施环境（如开发、测试、生产等），没有特定的划分要求。 工作空间从系统层面为管理者提供对使用DataArts Studio的用户（成员）权限、资源、DataArts Studio底层计算引擎配置的管理能力。为实现多角色协同开发，管理员可将相关用户加入到工作空间，并赋予DataArts Studio预设的项目管理员、开发者、运维者、访客等角色，其他帐号也只有在加入工作空间并被分配权限后，才可具备管理中心、数据集成、数据开发模块系列的操作权限。 约束限制 DataArts Studio实例下允许创建的工作空间数量配额暂无限制，请您根据业务需求自行规划。 存储作业日志和脏数据依赖于OBS服务。 前提条件 请参见 创建DataArts Studio基础包，确认已创建DataArts Studio实例。 背景说明 DataArts Studio实例的用户，具有创建工作空间的权限。DataArts Studio将默认为其创建一个default工作空间，并赋予该用户管理员角色。 在主帐号创建的DataArts Studio实例中，该帐号下的IAM用户如需创建工作空间，需要由主帐号给IAM用户赋予DAYU Administrator 或Tenant Administrator权限。在子用户创建的DataArts Studio实例中，主帐号默认具有该DataArts Studio实例的所有执行权限。 工作空间创建成功后，暂不支持删除空间的操作，您可以将不需要的工作空间禁用，以后仍可以重新启用工作空间。 赋予了DAYU User权限的用户，只有当其被添加为工作空间的成员后，才可以访问该工作空间。

命令行模式连接实例 以下操作命令以Linux系统为例进行说明： 步骤 1 解压Kafka命令行工具。 进入文件压缩包所在目录，然后执行以下命令解压文件。 tar zxf [kafkatar] 其中， [kafkatar] 表示命令行工具的压缩包名称。 例如： tar zxf kafka2.122.7.2.tgz 步骤 2 进入Kafka命令行工具的“/bin”目录下。 注意，Windows系统下需要进入“/bin/windows”目录下。 步骤 3 执行如下命令进行生产消息。 ./kafkaconsoleproducer.sh brokerlist {连接地址} topic {Topic名称} 参数说明如下： 连接地址：从前提条件中获取的连接地址，如果是公网访问，请使用“公网连接地址”，如果是VPC内访问，请使用“内网连接地址”，请根据实际情况选择。 Topic名称：Kafka实例下创建的Topic名称。如果Kafka实例开启了自动创建Topic功能，此参数值可以填写已创建的Topic名称，也可以填写未创建的Topic名称。 本文以公网连接为例，获取的Kafka实例公网连接地址为“10.3.196.45:9094,10.78.42.127:9094,10.4.49.103:9094”。执行完命令后输入内容，按“Enter”发送消息到Kafka实例，输入的每一行内容都将作为一条消息发送到Kafka实例。 [root@ecskafka bin] ./kafkaconsoleproducer.sh brokerlist 10.3.196.45:9094,10.78.42.127:9094,10.4.49.103:9094 topic topicdemo >Hello >DMS >Kafka! >^C[root@ecskafka bin] 如需停止生产使用Ctrl+C命令退出。 步骤 4 执行如下命令消费消息。 ./kafkaconsoleconsumer.sh bootstrapserver {连接地址} topic {Topic名称} group ${消费组名称} frombeginning 参数说明如下： 连接地址：从前提条件中获取的连接地址，如果是公网访问，请使用“公网连接地址”，如果是VPC内访问，请使用“内网连接地址”，请根据实际情况选择。 Topic名称：Kafka实例下创建的Topic名称。 消费组名称：根据您的业务需求，设定消费组名称。 如果已经在配置文件中指定了消费组名称，请确保命令行中的消费组名称与配置文件中的相同，否则可能消费失败 。 消费组名称开头包含特殊字符，例如下划线“”、

本文介绍为通过应用托管应用市场体验OpenClaw的使用说明。 前置说明 1.该文档为通过应用托管应用市场体验OpenClaw的说明。 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。

前提条件： 1、提前开通专属云（计算独享型），并存留足够未分配的计算资源； 2、提前开通VPC、安全组等网络侧资源； 操作步骤： 步骤一： 登录天翼云账号，切换至专属云（计算独享型）节点； 如已购买了专属云（计算独享型），在控制台的右上角节点区域，可见有独立专属云“dec”标识的节点，选择用户需要进行Kafka购买的专属云节点进入。 图 带专属云“dec”标识的节点如下： 步骤二： 进入专属云节点后，在控制台中的产品列表中选择“分布式消息服务”，进入到服务控制台，在左侧菜单栏选择“Kafka专享版”，进入Kafka专享版实例列表页面。 图 专享版Kafka订购入口 步骤三： 点击“购买Kafka实例”，进入订购页面，按提示进行相关规格选择与配置。 1）计费方式为“包年包月”； 2）可用区：客户可自行根据资源池多AZ支持情况选择可用区进行创建。 说明：专享版Kafka的实例为集群模式，支持选择1个或者3个及以上可用区。不支持选择2个可用区，选择时需要注意；该可用区选择后不支持更换。 3）实例名称及企业项目：按命名规范自定义，也可以默认系统分配的名称； 4）Kafka版本：当前支持2种版本选择，2.3.0和1.1.0，推荐时间2.3.0版本； 5）CPU架构：当前仅支持“x86计算”，保持默认值即可； 图 购买Kafka订购页 6）选择具体的队列规格类型，在规格的描述与说明中会有该队列的底层资源类型、代理数量、分区上限、消费组数量，供客户与业务系统需求匹配规格。 说明：当前订购规格后，暂不支持规格变更，请在订购时做好业务整体需求评估。 7）选择存储空间：此处有2种存储可以选择，分别是公有云的云硬盘、专属分布式存储。存储的类型均支持高IO、超高IO。 说明：1、选择云硬盘时，具体价格以公有云的云硬盘价格为准； 2、选择转属分布式存储时，需提前已购买了专属云（存储独享型），在“可用存储”右侧的“存储池”列表中进行选择。 3、根据实际需要选择存储Kafka数据的总磁盘大小。 创建实例时会进行磁盘格式化，磁盘格式化会导致实际可用磁盘为总磁盘的93%~95%。 • 基准带宽为100MB/s时，存储空间取值范围：600GB ~ 90000GB。 • 基准带宽为300MB/s时，存储空间取值范围：1200GB ~ 90000GB。 • 基准带宽为600MB/s时，存储空间取值范围：2400GB ~ 90000GB。 • 基准带宽为1200MB/s时，存储空间取值范围：4800GB ~ 90000GB 图 订购页界面 图 选择云硬盘时存储类别 图 选择专属分布式存储时，需要提前购买专属存储，并在存储池列表中选择 8）选择私有云、安全组； 虚拟私有云可以为您的Kafka专享实例构建隔离的、能自主配置和管理的虚拟网络环境。 虚拟私有云和子网在Kafka专享版实例创建完成后，不支持修改。 安全组是一组对弹性云服务器的访问规则的集合，为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的弹性云服务器提供访问策略。 可以单击右侧的“管理安全组”，跳转到网络控制台的“安全组”页面，查看或创建安全组。 9）设置Kafka Manager的用户名、密码； Kafka Manager是开源的kafka集群管理工具，实例创建成功后，实例详情页面会展示Kafka Manager登录地址，您可登录Kafka Manager页面，查看Kafka集群的监控、代理等信息。 10）选择订购时长； 11）点击“立即购买”之前，还可进入“更多配置”也进行高级配置。 1、SASLSSL开关，开启后则对数据进行加密传输，但会对性能造成下降； 客户端连接Kafka专享版实例时，是否开启SSL认证。开启Kafka SASLSSL，则数据加密传输，安全性更高。 创建实例后，Kafka SASLSSL开关不支持修改，请慎重选择。如果创建后需要修改，需要重新创建实例。 开启Kafka SASLSSL后，您需要设置连接Kafka专享版实例的用户名和密码。 2、自动创建Topic，开关开启后，Topic将根据配置API接口自动创建。 选择开启“Kafka自动创建Topic”，表示生产或消费一个未创建的Topic时，会自动创建一个包含3个分区和3个副本的Topic。 12）点击“立即购买”，进入支付前规格确认界面。显示详细kafka 实例信息，价格。 13）确认实例信息无误且阅读并同意服务协议后，点击“去支付”进入购买支付环节，完成付款后则开启Kafka创建。 创建实例大约需要3到15分钟，此时实例的“状态”为“创建中”。 当实例的“状态”变为“运行中”时，说明实例创建成功。 如果创建实例失败，在信息栏的“创建失败任务”中查看创建失败的实例。请删除创建失败的实例，然后重新创建。如果重新创建仍然失败，请联系客服。 说明： 创建失败的实例，不会占用其他资源。

本章节介绍ZooKeeper引擎版本的功能特性 MSE ZooKeeper引擎分为单机版和集群版，下面介绍ZooKeeper引擎版本的功能特性。 1. MSE ZooKeeper单机版：单节点部署，不具备高可用能力，用于开发测试环境。 2. MSE ZooKeeper集群版：支持多节点部署，具备高可用能力，用于生产环境。 3. MSE ZooKeeper 3.8.1.x （单机和集群版）是基于社区开源ZooKeeper3.8.1推出的一个版本。 版本类型 MSE ZooKeeper版本 描述 集群版 3.8.1.16 支持通过导入快照（Snapshot）导入节点数据。 增加子节点个数和数据大小限制，避免子节点过大影响性能。 新增数据轨迹能力，支持通过节点路径和SessionID查询增删改查操作记录。 支持扩容节点、引擎规格。 新增监控中心，提供20余项常用监控指标项。 合并社区分支更新优化项，BugFix。

操作事件 读写类型 创建虚拟主机 写事件 删除虚拟主机 写事件 创建交换器 写事件 删除交换器 写事件 创建队列 写事件 删除队列 写事件 清空队列消息 写事件 队列生产拨测 写事件 队列消费拨测 写事件 新建用户 写事件 删除用户 写事件 创建绑定 写事件 删除绑定 写事件 配置虚拟主机主题权限 写事件 删除虚拟主机主题权限 写事件 配置虚拟主机限制 写事件 删除虚拟主机限制 写事件 配置虚拟主机权限 写事件 删除虚拟主机权限 写事件 插件启停 写事件 更新配置 写事件 实例开通 写事件 实例退订 写事件 实例冻结 写事件 实例注销 写事件 实例按需转包周期 写事件 实例包周期转按需 写事件 实例扩容 写事件 实例缩容 写事件

参数 说明 容灾云主机名称 请输入切换后的云主机名称。长度为2～15 个字符，只能由英文、数字和特殊字符""组成，且只能以英文开头，以英文或数字结尾。 规格 请选择切换后的云主机规格。 注意：请根据容灾中心实际业务情况选择容灾云主机的规格，如果容灾云主机规格比生产中心降配太多，切换后可能导致业务无法流畅运行。 IP地址 请选择IP地址类型。 两种IP地址类型区别如下： DHCP：动态分配云主机的IP地址。 手动指定：用户可以手动输入指定云主机的IP地址。 磁盘类型 请选择磁盘类型。 恢复点 请选择恢复时间点。默认为当前时间，也可以单击“编辑”选择其他恢复点。 弹性IP 请选择弹性IP。

参数 说明 容灾云主机名称 请输入切换后的云主机名称。长度为2～15 个字符，只能由英文、数字和特殊字符""组成，且只能以英文开头，以英文或数字结尾。 规格 请选择切换后的云主机规格。 注意：请根据容灾中心实际业务情况选择容灾云主机的规格，如果容灾云主机规格比生产中心降配太多，切换后可能导致业务无法流畅运行。 IP地址 请选择IP地址类型。 两种IP地址类型区别如下： DHCP：动态分配云主机的IP地址。 手动指定：用户可以手动输入指定云主机的IP地址。 磁盘类型 请选择磁盘类型。 恢复点 请选择恢复时间点。默认为当前时间，也可以单击“编辑”选择其他恢复点。 弹性IP 请选择弹性IP。

本文主要介绍如何创建环境。 概念 环境即我们常说的开发环境、生产环境，是用于应用部署和运行的计算、网络、中间件等资源的集合。 例如可以把同VPC下的云容器引擎、注册中心、数据库等实例组成一个环境。 注意 默认项目下已内置了默认环境，无法创建自定义环境。 非默认项目下，您需要先创建环境才可完成应用接入。 操作步骤 1. 登录应用性能监控控制台，进入应用管理页面。 2. 点击“接入应用”，选择对应的语言。 3. 在应用归属中，点击“新增环境”。 4. 在新增环境弹窗中，输入以下信息。 1. 环境名称：输入合法环境名称。 2. 环境编码：自定义环境编码。 5. 点击确定按钮，完成环境创建。

本节主要介绍集群概述。 随着应用程序开发向基于容器的方向发展，编排和管理资源的需求变得越来越重要。Kubernetes是一个开源的、功能强大的容器编排系统，用于管理容器化应用和服务，它提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制，让部署容器化的应用更加简单并且高效。 云容器引擎（Cloud Container Engine，以下简称CCE）是一种托管的Kubernetes服务，可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理，您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 集群优势 传统的应用部署方式是通过插件或脚本来安装应用。这样做的缺点是应用的运行、配置、管理、所有生存周期将与当前操作系统绑定，这样做并不利于应用的升级更新/回滚等操作，当然也可以通过创建虚拟机的方式来实现某些功能，但是虚拟机非常重，并不利于可移植性。 新的方式是通过部署容器方式实现，每个容器之间互相隔离，每个容器有自己的文件系统，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源。相对于虚拟机，容器能快速部署，由于容器与底层设施、机器文件系统解耦的，所以它能在不同云、不同版本操作系统间进行迁移。 容器占用资源少、部署快，每个应用可以被打包成一个容器镜像，每个应用与容器间成一对一关系也使容器有更大优势，使用容器可以在build或release的阶段，为应用创建容器镜像，因为每个应用不需要与其余的应用堆栈组合，也不依赖于生产环境基础结构，这使得从研发到测试、生产能提供一致环境。类似地，容器比虚拟机轻量、更“透明”，这更便于监控和管理。 集群（Cluster）是容器运行所需云资源的集合，包含了若干云服务器节点（物理服务器或者虚拟机）、负载均衡、虚拟私有云等云资源，您可以在集群中运行您的应用程序。在CCE中，我们可以创建若干集群，每个集群可以创建多个容器，每个容器里面运行一个应用实例，然后通过内置的负载均衡策略，实现对这一组应用实例的管理、发现、访问，而这些细节都不需要运维人员去进行复杂的手工配置和处理。

本文主要介绍分布式消息服务RabbitMQ的消息持久化最佳实践。 使用场景 默认情况下，RabbitMQ生产者生产的消息存储在内存中，当节点宕机或重启时，如何确保消息不丢失呢？RabbitMQ通过持久化机制实现，持久化包括Exchange持久化、Queue持久化和Message持久化。持久化是将内存中的消息写入到磁盘中，以防异常情况导致内存中的消息丢失。但是磁盘的读写速度远不如内存，开启消息持久化后，RabbitMQ的性能会下降。与惰性队列不同，持久化消息会在磁盘和内存中各存储一份，只有在内存空间不够时，才会将内存中的消息删除，存储到磁盘中。 说明 非持久化队列、Exchange在重启之后会丢失。 非持久化消息在重启之后会丢失（经过持久化队列/Exchange的消息不会自动变为持久化消息）。 持久化消息在尚未完成持久化时，如果服务器重启，消息会丢失。 设置Exchange持久化 在RabbitMQ的Web界面创建Exchange时，设置“durable”为“true”，如图1所示，设置成功后如图2所示。 图1 设置Exchange持久化 图2 持久化的Exchange

分布式消息服务RocketMQ版支持任意时间的定时消息，最大推迟时间可达到40天。 定时消息即生产者生产消息到分布式消息服务RocketMQ版后，消息不会立即被消费，而是延迟到设定的时间点后才会发送给消费者进行消费。 收发消息前，请参考收集连接信息收集RocketMQ所需的连接信息。 准备环境 1. 在命令行输入python，检查是否已安装Python。得到如下回显，说明Python已安装。 PS C:> python Python 3.9.9 (tags/v3.9.9:ccb0e6a, Nov 15 2021, 18:08:50) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 如果未安装Python，请使用以下命令安装： pip install rocketmqclientpython 2. 安装librocketmq库和rocketmqclientpython。 说明 建议下载rocketmqclientcpp2.2.0，获取librocketmq库。 3. 将librocketmq.so添加到系统动态库搜索路径。 1. 查找librocketmq.so的路径。 find / name librocketmq.so 2. 将librocketmq.so添加到系统动态库搜索路径。 ln s /查找到的librocketmq.so路径/librocketmq.so /usr/lib sudo ldconfig 以下示例代码中的参数说明如下，请参考收集连接信息获取参数值。 GROUP：表示消费组名称。 ENDPOINT：表示实例连接地址和端口。 TOPIC：表示Topic名称。 发送消息 参考如下示例代码。 import datetime from rocketmq.client import Producer, Message from rocketmq.exceptions import RocketMQException endpoint "${ENDPOINT}" 填写分布式消息服务RocketMQ控制台Namesrv接入点 accesskey "${ACCESSKEY}" 填写AccessKey 在分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户ID accesssecret "${SECRETKEY}" 填写SecretKey 在分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户密钥 topic "${TOPIC}" 填写Topic，在管理控制台创建 producergroup "${GROUP}" 生产者组group 初始化生产者 producer Producer(producergroup) producer.setnamesrvaddr(endpoint) producer.setsessioncredentials(accesskey, accesssecret, "") 启动生产者 try: producer.start() except RocketMQException as e: print('start producer error:', e) exit(1) msg Message(topic) msg.setbody("Hello RocketMQ") delaytime 10 发送任意延迟消息，时间单位为毫秒，如下所示：消息将在10s后投递 delaytimestamp int((datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(secondsdelaytime)).timestamp() 1000) msg.setproperty('STARTDELIVERTIME', str(delaytimestamp)) 发送消息 try: result producer.sendsync(msg) print('send result:', result) except RocketMQException as e: print('send message error:', e) producer.shutdown() exit(1) 关闭生产者实例，释放资源 producer.shutdown()

生产消息 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.Future; import org.apache.kafka.clients.CommonClientConfigs; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; import org.apache.kafka.common.config.SslConfigs; public class KafkaProducerDemo { public static void main(String args[]) { //加载kafka.properties Properties kafkaProperties JavaKafkaConfigurer.getKafkaProperties(); Properties props new Properties(); //设置接入点，请通过控制台获取对应Topic的接入点 props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAPSERVERSCONFIG, kafkaProperties.getProperty("bootstrap.servers")); //设置SSL根证书的路径，请记得将XXX修改为自己的路径 props.put(SslConfigs.SSLTRUSTSTORELOCATIONCONFIG, kafkaProperties.getProperty("ssl.truststore.location")); //根证书store的密码，保持不变 props.put(SslConfigs.SSLTRUSTSTOREPASSWORDCONFIG, "c24f5210"); //接入协议，目前支持使用SSL协议接入 props.put(CommonClientConfigs.SECURITYPROTOCOLCONFIG, "SSL"); //Kafka消息的序列化方式 props.put(ProducerConfig.KEYSERIALIZERCLASSCONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put(ProducerConfig.VALUESERIALIZERCLASSCONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); //请求的最长等待时间 props.put(ProducerConfig.MAXBLOCKMSCONFIG, 30 1000); //设置客户端内部重试次数 props.put(ProducerConfig.RETRIESCONFIG, 5); //设置客户端内部重试间隔 props.put(ProducerConfig.RECONNECTBACKOFFMSCONFIG, 3000); //hostname校验改成空 props.put(SslConfigs.SSLENDPOINTIDENTIFICATIONALGORITHMCONFIG, ""); //构造Producer对象，注意，该对象是线程安全的，一般来说，一个进程内一个Producer对象即可； //如果想提高性能，可以多构造几个对象，但不要太多，最好不要超过5个 KafkaProducer producer new KafkaProducer (props); //构造一个Kafka消息 String topic kafkaProperties.getProperty("topic"); //消息所属的Topic，请在控制台申请之后，填写在这里 String value "this is the message's value"; //消息的内容 try { //批量获取 futures 可以加快速度, 但注意，批量不要太大 List > futures new ArrayList >(128); for (int i 0; i kafkaMessage new ProducerRecord (topic, value + ": " + i); Future metadataFuture producer.send(kafkaMessage); futures.add(metadataFuture); } producer.flush(); for (Future future: futures) { //同步获得Future对象的结果 try { RecordMetadata recordMetadata future.get(); System.out.println("Produce ok:" + recordMetadata.toString()); } catch (Throwable t) { t.printStackTrace(); } } } catch (Exception e) { System.out.println("error occurred"); e.printStackTrace(); } } }

场景 弹性存储集群 普通集群 业务数据量30M/s左右 3副本主题，生产消费1:1，分区100个，消息保留24小时（约2531GB业务数据） 规格： kafka.2u4g.cluster，单节点超高IO 200GB，节点数 3 配置： 开启弹性存储，分片大小128M，消息本地保留时长为1小时，消息保留24小时 性能： 单节点带宽峰值100MB/s（性能瓶颈为节点带宽） 成本： 规格费用：1323元/月 本地存储费用：720元/月 远程存储费用：300元/月 规格： kafka.2u4g.cluster，单节点超高IO 3300GB，节点数 3 配置： 未开启弹性存储，消息保留24小时 性能： 单节点带宽峰值100MB/s（性能瓶颈为节点带宽） 成本： 规格费用：1323元/月 存储费用：11880 元/月

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 pairID 是 String 云容灾保护组id 参考响应示例 pairName 是 String 云容灾保护组名字 参考响应示例 typeName 是 String 类型 参考响应示例 typeCode 是 Integer 0:可用区容灾 1:区域容灾(目前仅支持可用区容灾) 参考响应示例 createTimeDesc 是 String 创建时间 参考响应示例 regionName 是 String 被保护区域名称 参考响应示例 vpcName 是 String 被保护VPC名称 参考响应示例 serverCnt 是 Integer 被保护服务器数量 参考响应示例 copyFailCnt 是 Integer 复制出错数量 参考响应示例 notCopyCnt 是 Integer 未复制数量 参考响应示例 RPOLoadCnt 是 Integer rpo过高数量 参考响应示例 healthCnt 是 Integer 健康服务器数量 参考响应示例 protectedName 是 String 生产中心名称 参考响应示例 drillName 是 String 容灾中心名称 参考响应示例

本文介绍Kafka业务数据不均衡最佳实践 方案概述 Kafka将Topic划分为多个分区，所有消息分布式存储在各个分区上。每个分区有一个或多个副本，分布在不同的Broker节点上，每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步。Kafka的Topic、分区、副本和代理的关系如下图所示： 在实际业务过程中可能会遇到各节点间或分区之间业务数据不均衡的情况，业务数据不均衡会降低Kafka集群的性能，降低资源使用率。 业务数据不均衡原因： 业务中部分Topic的流量远大于其他Topic，会导致节点间的数据不均衡。 生产者发送消息时指定了分区，未指定的分区没有消息，会导致分区间的数据不均衡。 生产者发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，会导致分区间的数据不均衡。 系统重新实现了分区分配策略，但策略逻辑有问题，会导致分区间的数据不均衡。 Kafka扩容了Broker节点，新增的节点没有分配分区，会导致节点间的数据不均衡。 业务使用过程中随着集群状态的变化，多少会发生一些Leader副本的切换或迁移，会导致个别Broker节点上的数据更多，从而导致节点间的数据不均衡。 实施步骤 业务数据不均衡的处理措施： 优化业务中Topic的设计，对于数据量特别大的Topic，可对业务数据做进一步的细分，并分配到不同的Topic上。 生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。 创建Topic时，使分区的Leader副本分散到各个Broker节点中，以保障整体的数据均衡。 Kafka提供了分区重平衡的功能，可以把分区的副本重新分配到不同的Broker节点上，解决节点间负载不均衡的问题。具体分区重平衡的操作请参考修改分区平衡。

接口描述：调用本接口将预部署状态的lua脚本发布到生产环境。 请求方式：post 请求路径：/icdn/udfscript/publishudfscripttoproduction 使用说明：单个用户一分钟限制调用10000次，并发不超过100。 请求参数说明（json）： 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 domain 是 String 域名，有效且合法，域名必须属于当前账户下 ctyun.cn scriptname 是 String 函数脚本名，为264位的小写字母、数字、下划线组合，以小写字母、数字开头结尾 luatest 返回参数说明： 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 状态码 100000 returnObj Object 返回对象 {} message String 结果简述 正确返回/参数不合法 error String 错误码 CDN200002 errorMessage String 错误详情 请求参数校验失败，参数scriptname为必填，且不能为空 示例： 请求路径： 请求参数： { "domain":"ctyun.cn", "scriptname":"luatest" } 返回结果： { "statusCode":100000, "message":"正确返回", "returnObj":{ } } 错误码请参考：参数code和message含义

参数 描述 区域 资源所在的区域。 说明： 不同区域内的产品内网不互通，且创建后不能更换，请谨慎选择。 数据库引擎 MySQL 数据库版本 不同区域所支持的数据库版本不同，请以实际界面为准。 选用RDS for MySQL数据库时，请根据实际业务需求选择合适的数据库引擎版本。建议您选择当前可用的最高版本数据库，因其性能更稳定，安全性更高，使用更可靠。 实例类型+可用区 主备：一主一备的经典高可用架构。适用于大中型企业的生产数据库，覆盖互联网、物联网、零售电商、物流、游戏等行业应用。备机提高了实例的可靠性，创建主机的过程中，同步创建备机，备机创建成功后，用户不可见。 可用区指在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域，可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。 RDS支持在同一个可用区内或者跨可用区部署数据库主备实例，以提供故障切换能力和高可用性。 单机：采用单个数据库节点部署架构，与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。适用于个人学习、微型网站以及中小企业的开发测试环境。 存储类型 实例的存储类型决定实例的读写速度。最大吞吐量越高，读写速度越快。 普通I/O：磁盘类型SATA，最大吞吐量90MB/s。 高I/O：磁盘类型SAS，最大吞吐量150MB/s。 极速型SSD：结合25GE网络和RDMA技术，为您提供单盘最大吞吐量达1000 MB/s并具有亚毫秒级低时延性能。 超高I/O：磁盘类型SSD，最大吞吐量350MB/s。

本页介绍了通过mongodump和mongorestore工具迁移数据操作步骤。 通过使用mongodump和mongorestore工具来迁移文档数据库服务数据是一种常见且可靠的方法。这两个工具是MongoDB官方提供的备份和还原工具，可以帮助您将数据从一个文档数据库服务实例备份到文件，然后再将备份文件还原到另一个文档数据库服务实例。 以下是使用mongodump和mongorestore工具进行文档数据库服务数据迁移的步骤： 1. 使用mongodump备份数据： 在源文档数据库服务实例所在的服务器上运行mongodump命令，用于备份数据到文件。 mongodump命令：mongodump uriyoursourcemongodburi out/path/to/backupdirectory。 其中，yoursourcemongodburi是源文档数据库服务实例的连接URI，/path/to/backupdirectory是备份文件保存的目录。请确保您有权限在该目录下写入文件。 2. 将备份文件传输到目标服务器： 将上一步备份的文件传输到目标文档数据库服务实例所在的服务器，可以使用scp、rsync或其他文件传输工具。 3. 使用mongorestore还原数据： 在目标文档数据库服务实例所在的服务器上运行mongorestore命令，用于将备份文件还原到目标MongoDB实例。 mongorestore命令：mongorestore uriyourtargetmongodburi /path/to/backupdirectory。 其中，yourtargetmongodburi是目标MongoDB实例的连接URI，/path/to/backupdirectory是备份文件所在的目录。 4. 验证数据迁移： 运行完mongorestore命令后，您可以连接到目标文档数据库服务实例，并使用mongo shell或MongoDB客户端工具验证数据是否成功迁移。 注意 使用mongodump和mongorestore工具进行数据迁移会导致目标MongoDB实例上的数据完全被源实例中的数据覆盖。因此，在进行数据迁移前，请务必谨慎备份数据，并在生产环境之外进行测试和验证。如果迁移的目标实例上已经存在数据，那么请特别注意避免数据冲突和重复插入。另外，如果数据量较大或者需要在生产环境中进行数据迁移，考虑使用文档数据库服务副本集或分片集群，并采用逐步迁移的方式，以确保数据的连续性和一致性。

操作场景 分布式消息服务 Kafka 版支持分区动态处理功能，当实例集群出现分区不平衡的情况时，可以手动进行分区均衡，重新分配分区在节点上的分布情况。也可以选择自动分区均衡 ，Kafka 会根据您设定的策略自动检查 Topic 的分区分布，自动分析选择业务低峰期发起分区均衡。 前提条件 自动分区均衡仅支持集群版实例。 自动分区均衡和Topic管理页面的分区平衡任务不能同时运行。 操作影响 分区均衡操作时可能引起流量抖动以及请求超时情况，建议在业务低峰期操作。 分区平衡后Topic的metadata会改变，如果生产者不支持重试机制，会有少量的请求失败，导致部分消息生产失败。 操作步骤 1. 进入Kafka实例管理控制台。 2. 在左侧菜单栏中选择智能运维中的弹性伸缩，进入弹性伸缩功能页面。 3. 在弹性伸缩页面的分区动态处理模块，可以选择开启或关闭自动化分区均衡。 4. 自动分区均衡支持两种策略，通过”配置“按钮可选择自定义时间或自动分析选择业务低峰期。 5. 单击”确定“，完成配置，再点击状态开关进行开启即可。 6. 可通过”查看“按钮或者直接进入智能运维中的后台任务管理功能页面查看自动化分区均衡调整记录详情。

导出 将勾选的topic，导出其配置及路由情况，为excel文件，导出格式如下： 备注： 如果勾选了Topic，则导出勾选的Topic；如果没有勾选，则导出该集群，选定Broker下的所有Topic信息。 堆积量 展示该Topic被哪些消费组消费，及该消费组对应的未消费的消息数量统计。 通过“offset查询”，可以查找队列相应偏移量的消息。 “TPS监控”：显示指定topic的生产、消费的tps趋势图。

本文主要从四个方面介绍了花卷慧办产品优势。 多模态AI智能引擎 通过会议、文档、个人助力三大高频场景，提供会议纪要、智能总结、智能体等丰富的 AI 功能，让 AI 从“提效工具”升级为“智能工作伙伴”，实现解放生产力与激发创造力的双重目标。 一体化协同平台 基于零信任网络、终端管控能力，集成会议、云空间、消息、邮件、日程等协作工具，同时支持接入由服务商代开发及企业自建的应用，为用户终结应用切换，打造唯一工作入口。 澎湃算力 基于息壤智算服务底座，支持企业级高性能需求，无论业务规模如何增长，始终享受极致流畅、不卡顿的稳定体验。 安全办公 构建覆盖终端、网络、数据的一站式纵深防御体系，全栈信创自主可控筑牢数字资产壁垒。

本文介绍应用托管的应用场景。 应用托管&OpenClaw打造「AI员工」 适用场景 基于息壤智算产品体系，围绕‘实用、安全、高效、普惠’四大核心，通过场景化模板封装、安全机制加固、易用性体验提升及一体化套餐服务四大举措 实现 OpenClaw 从工具到服务的全方位升级，为企业打造AI员工。 产品优势 多角色覆盖，开箱即用 ：内置丰富的能力集与Skill，实现开箱即用，提供使用示例，快速匹配业务需求。 一键订阅部署，降低门槛 ：“应用+算力+Token”的套餐，零配置、一键式快速部署，内置主流大模型、大容量文件存储，极大降低用户使用门槛。 AI 短剧制作场景 适用场景 适用于MCN 机构、品牌营销、教育 IP 孵化等多类主体，覆盖短剧 / 漫剧从创意剧本到成片的一站式制作、样片验证、批量生产及出海等全维度需求，实现 AI 短剧普惠化高效落地。 产品优势 全链路 Agent，剧本到视频一站式创作：短剧漫剧智能创作 Agent，整合文本拆分镜、生图生视频提示词改写、角色素材检索等核心功能，打破传统制作环节割裂痛点，让创意一键转化为成片。 一键订阅部署，“应用+算力+Tokens"套餐普惠降本：一键式快速部署，内置主流文生视频大模型、大容量素材存储，调度息壤融合Token算力，一个套餐全搞定，让AI短剧制作普惠化。 智能体开发一体化支持

操作场景 天翼云分布式消息Kafka自集成了一整套监控方案，对Kafka实例的运行状态进行日常监控，可以通过管理控制台查看Kafka实例各项监控指标。 操作前提 已开通天翼云Kafka实例，且实例状态为“运行中” 实例有进行生产消费行为，实例中存在可消费的消息 Kafka 实例是天翼云Ⅱ类资源池实例，目前Ⅱ类资源池包括：华东1、上海36、华北2、长沙42、武汉41、西安7、杭州7、青岛20、西南1、西南2、广州4、郑州5、华南2等 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 进入Kafka管理控制台。 3. 在实例列表页的操作列，目标实例行点击“管理”。 4. 点击“可观测”后，选择“监控信息”，默认展示实例监控，除此之外，监控信息还包括实例节点监控、Topic监控、消费组监控和Connect监控，Connect监控只有开启Kafka Connect才展示。

本章主要介绍开发API流程。 作为API提供者开放API，您需要先后完成以下流程： 1. 创建实例。 使用API网关专享版，需要购买专享版实例。 2. 创建API分组 API分组相当于API的集合，您在创建API前，需要先创建API分组。 3. 绑定域名 开放API前，您需要为API分组绑定独立域名（即自定义域名），API调用者通过访问独立域名来调用您开放的API。 4. 创建API 创建API包括定义API前后端的请求路径、参数、请求相关协议等。 5. 调试API 提供调试功能，调试API接口，验证服务是否正常。 6. 创建环境（可选） API可以同时提供给不同的场景调用，如生产环境（RELEASE）及其他自定义环境。RELEASE是默认存在的环境，无需创建。 7. 发布API 只有在将API发布到环境后，API才支持被调用。

实例类型 简介 使用说明 适用场景 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。 单机版出现故障后，无法保障及时恢复。 个人学习。微型网站。中小企业的开发测试环境。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，支持跨AZ高可用，选择主可用区和备可用区不在同一个可用区（AZ）。主实例和备实例共用一个IP地址。 备机提高了实例的可靠性，创建主机的过程中，会同步创建备机，备机创建成功后，用户不可见。当主节点故障后，会发生主备切换，数据库客户端会发生短暂中断，数据库客户端需要支持重新连接。 大中型企业的生产数据库。覆盖互联网、物联网、零售电商、物流、游戏等行业的应用。

本文提供SQL Server中文乱码的常见原因和解决方案。 在实际生产和使用SQL Server中，常常会用到中文的情况。但是，有时候会出现中文乱码的情况，本文提供中文乱码的两种常见原因和解决思路。 安装设置问题 安装SQL Server实例时，系统默认选择的是排序规则是拉丁文的排序规则，极容易造成使用过程中出现乱码。 解决方案就是在安装实例时不使用默认值、选择ChinesePRCCSAIWS。 业务连接问题 在 一些客户业务使用SQL Server中，连接设置的字符集也会影响到中文显示问题。以Python为例，SQL Server中涉及到中文的缺省字符集是CP936，因此需要将charset设置为CP936，从而解决中文乱码问题。 import pymssql conn pymssql.connect(server"xxx",user"xxx",password"xxx",database"xxx",charset'cp936')