场景描述 当开启自动创建Topic功能时，平台预设的管理员用户可跳过手动授权步骤，直接对任意Topic进行生产/消费。 操作步骤 （1）登录管理控制台。 （2）进入Kafka管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“用户管理”后进入用户管理页面，点击“管理员用户”按钮。 （5）设置并且确认符合安全策略的密码，即可使用管理员用户。

p8e055b8b06eb3e8b)。点击“下一步：确认配置”，进入确认配置页面。确认信息无误后，点击“立即创建”，完成数据保护配置的开启。 步骤四：生产服务器配置 1. 生产服务器drnode客户端安装：若生产服务器为天翼云云主机，操作与步骤三一致，其他可参考++安装drnode客户端++。 2. 生产服务器节点开启数据保护：与步骤三一致，节点角色需选择：备份客户端、FFO/CDM整机客户端。 步骤五：存储资源配置 1. 磁盘池配置：点击左侧菜单栏“资源同步管理”“存储管理”，点击“存储池磁盘池”，进入磁盘池页面。点击“新建”按钮，进入创建磁盘池页面。配置磁盘池相关信息。填写磁盘池名称、选择磁盘池类型为本地磁盘、选择备份服务器、存储路径，其他选项可保持默认或根据需要配置。 2. 存储单元配置：点击左侧菜单栏 “存储管理”，点击“存储单元”，进入存储单元页面。点击“新建”按钮，进入创建存储单元页面。配置存储单元相关信息。输入存储单元名称、选择存储单元类型、选择备份服务器、选择磁盘池、选择默认保留等级，其他选项可以保持默认或根据需要配置。

本章节介绍了分布式消息服务RocketMQ的相关术语解释。 主题（Topic） 消息关联的基础逻辑单元。消息生产与消费时的基础单位。 队列（Queue） 一个主题由多个队列组成。队列数越大消费的并发度越大。 生产者（Producer） 消息写入的触发者，负责将消息推送到服务端。 生产者组（Producer Group） 同一类生产者的集合，这类生产者发送同一类消息且发送逻辑一致。 消费者（Consumer） 接收消息的对象，负责从服务端获取消息。 消费组（Consumer Group） 多个消费者组成同一个消费组，同一消费组内的消费者具有相同的消费属性。 代理（Broker） 一组节点构成的一个业务集群。 NameServer 存储元数据信息的轻量级注册中心。生产者/消费者在生产/消费消息前，需要先从NameServer获取元数据。

本章节介绍如何将老的内核版本升级到最新的内核版本。 升级Kafka实例内核版本，指的是将老的内核版本升级到最新的内核版本，升级后，Kafka实例将支持一些新的特性（例如支持在控制台创建消费组、支持查看Topic详情等），并且修复老版本的一些问题。 升级Kafka实例内核版本并不会升级Kafka实例的大版本，例如升级前Kafka版本为2.7，升级内核版本后，Kafka版本还是2.7。 升级内核版本的影响 若Topic为单副本，升级期间无法对该Topic生产消息或消费消息，会造成业务中断。 若Topic为多副本，升级不会造成服务中断，但会逐个节点重启，负载会转移到剩余节点上，建议您在业务低峰期升级。 升级过程中会逐个节点升级，单个节点的升级包括两部分：升级软件包和数据同步。升级软件包耗时在5分钟左右，数据同步耗时取决于升级软件包过程中其他节点Leader副本的生产数据量，数据量越大，所需时间越久。升级总耗时每个节点升级软件包耗时+数据同步耗时。 升级过程中会逐个节点重启监控进程，导致监控数据断点，重启成功后，监控数据恢复。 升级过程中节点滚动重启造成分区Leader切换，会发生秒级连接闪断，在用户网络环境稳定的前提下，Leader切换时长一般为1分钟以内。多副本的Topic需要在生产客户端配置重试机制，方法如下： 生产客户端为Kafka开源客户端时，检查是否配置retries和retry.backoff.ms参数。建议参数值分别配置为：retries10，retry.backoff.ms1000。 生产客户端为Flink客户端时，检查是否配置重启策略，配置重启策略可以参考如下代码。 StreamExecutionEnvironment env StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(10, Time.seconds(20)));

参数名称 说明 分区数 Topic的分区数。 老化时间 消息的最长保留时间。 副本数 Topic每个分区的副本数量。 同步复制 后端收到生产消息请求并复制给所有副本后，才返回客户端。 同步落盘 开启：生产的每条消息都会立即写入磁盘，可靠性更高。 关闭：生产的消息存在内存中，不会立即写入磁盘。 消息时间戳类型 定义消息中的时间戳类型，取值如下： CreateTime：生产者创建消息的时间。 LogAppendTime：broker将消息写入日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许的最大批处理大小，如果启用消息压缩，则表示压缩后的最大批处理大小。 如果增加“批处理消息最大值”的值，且存在消费者版本早于0.10.2，此时消费者的“fetch size”值也必须增加，以便消费者可以获取增加后的批处理大小。 描述 Topic的描述信息。

本节主要介绍云数据库GeminiDB的产品定义。 云数据库 GeminiDB是一款基于计算存储分离架构的分布式多模NoSQL数据库服务。在云计算平台高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、备份恢复、监控报警等服务能力。 云数据库 GeminiDB目前兼容InfluxDB、Redis主流的NoSQL接口，并提供高读写性能，具有高性价比，适用于IoT、气象、互联网、游戏等领域。 如何选择接口 不同接口的适用场景及功能存在差异，您可以根据业务需要选择接口产品。 表1 场景说明 接口名称 兼容接口 使用场景 说明 GeminiDB Redis接口 兼容KeyValue接口：Redis GeminiDB Redis接口满足高读写性能场景及容量需弹性扩展的业务需求。与开源Redis相比，本产品将数据全部存储在磁盘中而非内存中，容量更大、成本更低。 GeminiDB Redis 接口是一款基于计算存储分离架构，兼容Redis生态的云原生NoSQL数据库，基于共享存储池的多副本强一致机制，支持持久化存储，保证数据的安全可靠。具有高兼容、高性价比、高可靠、弹性伸缩、高可用、无损扩容等特点。 GeminiDB Influx接口 兼容时间序列型接口：InfluxDB GeminiDB Influx接口广泛应用于资源监控，业务监控分析，物联网设备实时监控，工业生产监控，生产质量评估和故障回溯等。 GeminiDB Influx 接口是一款基于计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL时序数据库。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，支持多维聚合计算和数据可视化分析能力。具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询等特点。

控制台消费组管理不能订阅Topic的问题 消费组如需消费某个Topic，无需在控制台新建订阅，直接订阅消费即可。如果需要使用sasl连接进行生产消费，可以在用户管理页面对用户权限进行管理，增加用户对Topic的生产消费权限。

主程序执行 trap 'echo e "${RED}脚本执行中断${NC}"; exit 1' INT TERM checkdependencies cleanupoldcontainer startservice verifyservice 4.3 服务启动 plaintext bash /data/deepseek/startvllmascend.sh 五、服务验证与运维 5.1 推理服务验证 plaintext curl H "ContentType: application/json" d '{"model": "deepseekv4mtp", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}], "maxtokens": 100}' 成功响应示例： 5.2 推理日志查看 若服务异常，可通过日志排查问题，请在容器外部执行以下指令。 5.2.1 查看实时日志（推荐） plaintext docker logs f vllmascend f 参数可实时跟踪日志输出。 5.2.2 查看历史日志 plaintext docker logs vllmascend 显示容器从启动到当前的全部日志（包括启动时的错误信息）。 六、注意事项 1. 驱动版本：请不要自行更换 910B NPU 驱动版本，避免与硬件固件不兼容导致未知问题。 2. 安全防护：生产环境建议配置安全组 IP 白名单，减少公网暴露面，并通过天翼云 WAF 防护恶意攻击。请勿将 EIP 直接无防护暴露于公网。 七、附录 天翼云 GPU 云主机产品文档：GPU云主机产品文档帮助中心 天翼云 DeepSeekV4 910B 适配版模型下载地址：< vllmascend 启动 deepseekv4 帮助文档：<

本节介绍了编译工程生产消费的主要内容点,包括引入依赖、绑定BindingKey、生产消息和消费消息。 前提条件 创建分布式消息服务RabbitMQ实例。 操作步骤 RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件，支持生产者和消费者之间的异步通信。在上述资源准备完成后，接下来需要编译工程生产消费，主要分以下几个步骤： 1、编写生产者代码：编写一个生产者程序。该程序将连接到RabbitMQ服务器，并将消息发送到队列中。 2、编写消费者代码：编写一个消费者程序。该程序将连接到RabbitMQ服务器，并从队列中接收消息。 3、运行生产者和消费者：运行生产者程序，它将发送消息到队列中。然后运行消费者程序，它将从队列中接收并处理消息。 4、验证结果：检查生产者和消费者程序的输出，确保消息被正确发送和接收。 引入依赖 在使用RabbitMQ时，你需要在你的项目中引入相应的依赖。具体的依赖项可能会因你的项目和需求而有所不同。在使用RabbitMQ之前，请确保查阅官方文档以获取最新的依赖项和使用说明。 以Java编程语言为例，可以使用RabbitMQ的Java客户端库。你可以在Maven或Gradle构建工具中添加以下依赖项： com.rabbitmq amqpclient 5.7.0 也可以通过下载JAR包来引入依赖。 绑定BindingKey 在RabbitMQ中，绑定键（Binding Key）是用于绑定交换机（Exchange）和队列（Queue）的关键字。当一个消息被发送到交换机时，交换机会根据绑定键将消息路由到相应的队列中。 绑定键是在创建绑定（Binding）时指定的，它定义了消息应该如何被路由到队列。绑定键通常与消息的属性或内容进行匹配，以确定消息应该发送到哪个队列。 绑定键可以具有不同的形式，取决于使用的交换机类型。以下是一些常见的绑定键形式： 直接匹配（Direct Match）：绑定键与消息的路由键（Routing Key）完全匹配时，消息会被路由到相应的队列。 通配符匹配（Wildcard Match）：绑定键可以使用通配符进行模式匹配。常见的通配符有和

步骤二：测试验证 1. 登录分布式消息服务Kafka管理控制台。 2. 在左侧导航栏，单击实例列表，选择事件流的源实例。 3. 在主题管理页面，选择源的目标主题，操作列点击更多 ，然后点击生产消息。 4. 在生产消息对话框输入想要发送的消息，然后点击发送消息。 5. 发送消息后返回实例列表，选择事件流的目标实例，进入管理。 6. 在消息查询页面，选择目标实例的目标主题，然后按时间查询，查询最近收到的消息。 7. 查看查询到的Key和Value值是否与生产的消息一致，详见图2。 图2 在分布式消息服务Kafka管理控制台查看消息详情

最佳实践 1. 灾备机建议配置：CPU 16 core，32GB内存，200GB系统盘。数据盘容量是生产机总数据量的4倍。（与具体的保留策略有关，至少4倍容量） 2. 网络要求：与增量数据相关。 3. 1台灾备机保护10台生产机。

测试场景 本章节主要测试RocketMQ不同产品规格在发送1KB大小的消息，实例的网络入流量、网络出流量、消息生产速率、消息消费速率、CPU核均负载和内存使用率。 测试环境 购买实例 名称 规格 存储空间 rocketmq01 c7.xlarge.2 4C8G 超高I/O 500GB rocketmq02 c7.2xlarge.2 8C16G 超高I/O 500GB rocketmq03 c7.4xlarge.2 16C32G 超高I/O 500GB 控制台创建主题 名称 权限 关联代理 队列个数 topic01 发布+订阅 broker1 8 控制台创建消费组 名称 关联代理 最大重试次数 是否允许以广播模式消费 group01 broker1 16 否 测试工具准备 购买1台ECS服务器（区域、可用区、虚拟私有云、子网、安全组与RocketMQ实例保持一致，Linux系统），安装jdk，并配置环境变量 tar zxvf jdk8u131linuxx64.tar.gz vi /etc/profile 追加以下内容 export JAVAHOME/root/jdk1.8.0131 export PATH$JAVAHOME/bin:$PATH 生效配置 source /etc/profile 下载测试工具 wget 解压测试工具 unzip rocketmqall5.1.4binrelease.zip 测试命令

本节介绍如何使用的安全接入点接入Kafka的方法，文档以Java代码为例。 前提条件 已配置正确的安全组。 已获取连接Kafka实例的地址。 如果Kafka实例未开启自动创建Topic功能，在连接实例前，请先创建Topic。 已创建弹性云服务器，如果使用内网同一个VPC访问实例，请设置弹性云服务器的VPC、子网、安全组与Kafka实例的VPC、子网、安全组一致。 需要用户先在用户管理页面创建用户，然后给对应的topic授予生产消费权限。 使用内网同一个VPC访问，实例端口为8092，实例连接地址从控制台实例详情菜单处获取，如下图所示。 Maven中引入Kafka客户端 java Kafka实例基于社区版本2.8.2/3.6.2，推荐客户端保持一致。 org.apache.kafka kafkaclients 2.8.2/3.6.2 客户端关键参数 java Properties props new Properties(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAPSERVERSCONFIG, BROKERADDR); props.put(ProducerConfig.VALUESERIALIZERCLASSCONFIG, StringSerializer.class.getName()); props.put(ProducerConfig.KEYSERIALIZERCLASSCONFIG, StringSerializer.class.getName()); props.put(CommonClientConfigs.SECURITYPROTOCOLCONFIG, "SASLPLAINTEXT"); props.put("sasl.mechanism", "SCRAMSHA512"); props.put(SaslConfigs.SASLJAASCONFIG, "org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required username"testuser" password"Kafka@Test";"); 生产者代码示例 java package com.justin.kafka.service.gw.sasl; import org.apache.kafka.clients.CommonClientConfigs; import org.apache.kafka.clients.producer.Callback; 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.SaslConfigs; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import java.util.Properties; public class Producer { private final KafkaProducer producer; public final static String TOPIC "testtopic2"; public final static String BROKERADDR "192.168.0.11:8092,192.168.0.9:8092,192.168.0.10:8092"; public Producer() { Properties props new Properties(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAPSERVERSCONFIG, BROKERADDR); props.put(ProducerConfig.VALUESERIALIZERCLASSCONFIG, StringSerializer.class.getName()); props.put(ProducerConfig.KEYSERIALIZERCLASSCONFIG, StringSerializer.class.getName()); props.put(CommonClientConfigs.SECURITYPROTOCOLCONFIG, "SASLPLAINTEXT"); props.put("sasl.mechanism", "SCRAMSHA512"); props.put(SaslConfigs.SASLJAASCONFIG, "org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required username"testuser" password"Kafka@Test";"); props.put(ProducerConfig.ACKSCONFIG, "all"); props.put("retries",3); producer new KafkaProducer<>(props); } public void produce() { try { for (int i 0; i (TOPIC, data), new Callback() { public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) { if (exception ! null) { // TODO: 异常处理 exception.printStackTrace(); return; } System.out.println("produce msg completed, partition id " + metadata.partition()); } }); } } catch (Exception e) { // TODO: 异常处理 e.printStackTrace(); } producer.flush(); producer.close(); } public static void main(String[] args) { Producer producer new Producer(); producer.produce(); } }

本节主要介绍分布式消息服务Kafka如何创建应用用户 场景描述 用户：主要用于规定生产消费指定加密主题的策略而需要，例如规定用户A可生产消费加密Topic1，用户B可生产消费加密Topic2，用户C可生产消费加密Topic1、Topic2，则需要为这三个用户创建用户，并分配加密主题权限。 操作步骤 （1）登录管理控制台。 （2）进入Kafka管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“用户管理”后进入用户管理页面，点击新建用户。 （5）在 新建用户的窗口中填入集群名、用户、密码、描述，然后保存。 批量创建用户 （1）登录管理控制台。 （2）进入Kafka管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“用户管理”后进入应用用户管理页面。 （5）点击“批量创建用户”后，出现如下上传文件界面，文件格式件批量下载说明。 （6）点击“上传”完成批量创建。 下载批量创建用户模板 （1）登录管理控制台。 （2）进入Kafka管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“用户管理”后进入用户管理页面。 （5）点击“下载模板”右侧下拉倒三角“下载模板”，内容如下图。 （6）参数说明。 参数 说明 username 用户名 password 密码 description 备注或描述

方案概述 Kafka将Topic划分为多个分区，消息被存储在不同的分区中。在同一个消费组内，一个消费者可同时消费多个分区，但一个分区在同一时刻只能被一个消费者消费。 在消息处理过程中，如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，这部分消息就被称为堆积消息。消息没有被及时消费就会产生消息堆积，从而会造成消息消费延迟。 导致消息堆积的常见原因如下： 生产者短时间内生产大量消息到Topic，消费者无法及时消费。 消费者的消费能力不足（消费者并发低、消息处理时间长），导致消费效率低于生产效率。 消费者异常（如消费者故障、消费者网络异常等）导致无法消费消息。 Topic分区设置不合理（leader副本都集中在部分Broker中、分区数太少），或新增分区无消费者消费。 Topic频繁重平衡导致性能下降，消费效率降低。 实施步骤 从消息堆积的原因看，消息堆积问题可以从消费者端、生产者端和服务端三个方面进行处理。 消费者端 根据实际业务需求，合理增加消费者个数（消费并发度），建议消费者数量和分区数保持一致。 提高消费者的消费速度，通过优化消费者处理逻辑（减少复杂计算、第三方接口调用和读库操作），减少消费时间。 增加消费者每次拉取消息的数量：拉取数据/处理时间 > 生产速度。 生产者端 生产消息时，给消息Key加随机后缀，使消息均衡分布到不同分区上。（在实际业务场景中，为消息Key加随机后缀，会导致消息全局不保序，需根据实际业务判断是否适合给消息Key加随机后缀。） 服务端 合理设置Topic的分区数，在不影响业务处理效率的情况下，调大Topic的分区数量。 当服务端出现消息堆积时，对生产者进行熔断，或将生产者的消息转发到其他Topic。

平台化全流程管理 AI训练的高效执行，依赖于大数据团队、数据标注团队、算法开发团队、性能优化团队以及算法工程化团队等多个专业角色的紧密协作。 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。 丰富的算力资源 平台支持多种类型算力集群，如昇腾的910B集群，英伟达系列的H800、A10、A100、A800、L40S等算力集群，为用户提供丰富的算力资源选择；同时平台算力集群支持异构算力，即同一集群内可融合不同型号的算力显卡，并使用不同卡部署任务。

场景说明 RocketMQ提供了两种连接： 生产者连接：生产者通过调用RocketMQ提供的API，与RocketMQ代理（Broker）建立连接。生产者连接主要用于发送消息到RocketMQ。 消费者连接：消费者通过调用RocketMQ提供的API，与RocketMQ代理（Broker）建立连接。消费者连接主要用于从RocketMQ订阅消息并进行消费。 RocketMQ采用基于TCP/IP的通信协议，使用长连接方式进行连接。在建立连接之前，需要配置正确的RocketMQ服务端地址和端口，并使用相应的身份验证信息（如AccessKey和SecretKey）进行认证。 建立连接后，RocketMQ客户端可以通过连接发送消息到RocketMQ集群，并从集群中接收消息进行消费。连接的建立和维护是RocketMQ消息传递的基础，确保了消息的可靠传递和高效处理。 操作步骤 首先需要在RocketMQ控制台实例详情记录下集群的接入点信息，目前默认支持Namesrv的内网访问，将该地址作为客户端程序Namesrv地址的参数，具体生产消费消息的客户端示例代码请参考快速入门生产消费验证。 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、 进入主题管理菜单，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主题。 5、 用户应用按照规范接入RocketMQ，发送、消费消息。

本章节介绍了如何连接已开启SSL的分布式消息服务RocketMQ实例。 实例开启SSL时，数据使用加密传输，安全性更高。本文主要介绍在命令行模式下使用SSL连接RocketMQ实例的操作，其中包含VPC内和公网环境下两种连接场景。 在使用SSL连接的场景下，通过VPC内访问和通过公网环境访问，仅涉及连接IP和端口不一致，其他操作步骤是一样的，VPC内访问的连接端口为8100，公网环境下访问的连接端口为8200。 文中仅介绍公网环境下的连接示例，在VPC内连接时，替换为相应的连接地址即可。 前提条件 已创建RocketMQ实例，并记录实例详情中的“元数据连接地址”（VPC内访问）/“元数据公网连接地址”（公网访问）。 已配置安全组。 已创建Topic。 已创建弹性云服务器，并且弹性云服务器的VPC、子网、安全组与RocketMQ实例的VPC、子网、安全组保持一致。 已安装Java Development Kit 1.8.111或以上版本，并完成环境变量配置。 命令行模式连接实例 1. 下载“rocketmqtutorial”示例软件包。 wget 2. 解压“rocketmqtutorial”。 unzip rocketmqtutorial.zip 3. 进入“rocketmqtutorial/bin”目录。 cd rocketmqtutorial/bin 4. 运行生产普通消息示例。 sh mqadmin sendMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} p "hello rocketmq" 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin sendMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest p "hello rocketmq" 使用Ctrl+C命令退出。 5. 运行消费普通消息示例。 sh mqadmin consumeMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin consumeMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest 如需停止消费使用Ctrl+C命令退出。 6. 运行生产带消息轨迹的消息示例。 sh mqadmin sendMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} p "hello rocketmq" m true 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin sendMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest p "hello rocketmq" m true 使用Ctrl+C命令退出。 7. 运行消费消息示例，并发送消息轨迹。 sh mqadmin consumeMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} m true 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin consumeMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest m true 使用Ctrl+C命令退出。

本章节介绍了如何连接未开启SSL的分布式消息服务RocketMQ实例。 实例开启SSL时，数据使用加密传输，安全性更高。本文主要介绍在命令行模式下使用SSL连接RocketMQ实例的操作，其中包含VPC内和公网环境下两种连接场景。 在使用SSL连接的场景下，通过VPC内访问和通过公网环境访问，仅涉及连接IP和端口不一致，其他操作步骤是一样的，VPC内访问的连接端口为8100，公网环境下访问的连接端口为8200。 文中仅介绍公网环境下的连接示例，在VPC内连接时，替换为相应的连接地址即可。 前提条件 已创建RocketMQ实例，并记录实例详情中的“元数据连接地址”（VPC内访问）/“元数据公网连接地址”（公网访问）。 已配置安全组。 已创建Topic。 已创建弹性云服务器，并且弹性云服务器的VPC、子网、安全组与RocketMQ实例的VPC、子网、安全组保持一致。 已安装Java Development Kit 1.8.111或以上版本，并完成环境变量配置。 命令行模式连接实例 1. 下载“rocketmqtutorial.zip”示例软件包。 wget 2. 解压“rocketmqtutorial”。 unzip rocketmqtutorial.zip 3. 进入“rocketmqtutorial/bin”目录。 cd rocketmqtutorial/bin 4. 运行生产普通消息示例。 sh mqadmin sendMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} p "hello rocketmq" 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin sendMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest p "hello rocketmq" 使用Ctrl+C命令退出。 5. 运行消费普通消息示例。 sh mqadmin consumeMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin consumeMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest 如需停止消费使用Ctrl+C命令退出。 6. 运行生产带消息轨迹的消息示例。 sh mqadmin sendMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} p "hello rocketmq" m true 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin sendMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest p "hello rocketmq" m true 使用Ctrl+C命令退出。 7. 运行消费消息示例，并发送消息轨迹。 sh mqadmin consumeMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} m true 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin consumeMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest m true 使用Ctrl+C命令退出。

公有云使用Kafka作为消息引擎，以下概念基于Kafka进行描述。 Topic 消息主题。消息的生产与消费，围绕消息主题进行生产、消费以及其他消息管理操作。 Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息，多个消费者订阅该消息主题的消息，生产者与消费者彼此并无直接关系。 生产者（Producer） 向Topic（消息主题）发布消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块，使对方按照约定处理该消息。 消费者（Consumer） 从Topic（消息主题）订阅消息的一方。订阅消息最终目的在于处理消息内容，如日志集成场景中，监控告警平台（消费者）从主题订阅日志消息，识别出告警日志并发送告警消息/邮件。 节点（Broker） 即Kafka集群架构设计中的单个Kafka进程，一个Kafka进程对应一台服务器，因此手册中描述的节点，还包括对应的存储、带宽等服务器资源。 分区（Partition） 为了实现水平扩展与高可用，Kafka将Topic划分为多个分区，消息被分布式存储在分区中。 副本（Replica） 消息的备份存储。为了确保消息可靠，Kafka创建Topic时，每个分区会分别从节点中选择1个或多个，对消息进行冗余存储。 Topic的所有消息分布式存储在各个分区上，分区在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，任何一个副本不可用，数据都不会丢失。 每个分区都随机挑选一个副本作为Leader，该分区所有消息的生产与消费都在Leader副本上完成，消息从Leader副本复制到其他副本（Follower）。 Kafka的主题和分区属于逻辑概念，副本与节点属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向，解释了Kafka的分区、节点与主题间的关系。 图 Kafka消息流

本文主要介绍 Kafka相关概念。 云服务平台使用Kafka作为消息引擎，以下概念基于Kafka进行描述。 Topic 消息主题。消息的生产与消费，围绕消息主题进行生产、消费以及其他消息管理操作。 Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息，多个消费者订阅该消息主题的消息，生产者与消费者彼此并无直接关系。 生产者（Producer） 向Topic（消息主题）发布消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块，使对方按照约定处理该消息。 消费者（Consumer） 从Topic（消息主题）订阅消息的一方。订阅消息最终目的在于处理消息内容，如日志集成场景中，监控告警平台（消费者）从主题订阅日志消息，识别出告警日志并发送告警消息/邮件。 代理（Broker） 即Kafka集群架构设计中的单个Kafka进程，一个Kafka进程对应一台服务器，因此手册中描述的代理，还包括对应的存储、带宽等服务器资源。 分区（Partition） 为了实现水平扩展与高可用，Kafka将Topic划分为多个分区，消息被分布式存储在分区中。 副本（Replica） 消息的备份存储。为了确保消息可靠，Kafka创建Topic时，每个分区会分别从代理中选择1个或多个，对消息进行冗余存储。 Topic的所有消息分布式存储在各个分区上，分区在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，任何一个副本不可用，数据都不会丢失。 每个分区都随机挑选一个副本作为Leader，该分区所有消息的生产与消费都在Leader副本上完成，消息从Leader副本复制到其他副本（Follower）。 Kafka的主题和分区属于逻辑概念，副本与代理属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向，解释了Kafka的分区、代理与主题间的关系。 图 Kafka消息流

Kafka实例的超高IO和高IO如何选择？ 高IO：平均时延13ms，最大带宽150MB/s（读+写）。 超高IO：平均时延1ms，最大带宽350MB/s（读+写）。 建议选择超高IO，云硬盘服务端压力大场景，都不能达到最大带宽，但是超高IO可达到的带宽比高IO高很多。 如何选择Kafka实例存储容量阈值策略？ 支持以下两种策略： 生产受限策略 该策略场景下一旦磁盘使用达到容量阈值95%，会导致后续生产失败，但保留了当前磁盘中的数据，直至数据自然老化（Kafka原有的老化机制，数据默认保留3天）。该场景适用于对数据不能丢的业务场景，但是会导致生产业务失败。 自动删除策略 该策略场景下磁盘使用到达容量阈值95%后，依旧可以正常生产和消费消息，但是会删除最早的10%的消息，以保证磁盘容量充足。该场景优先保障业务不中断，数据可能会丢失。 以上两种策略的需要基于业务对数据和业务的可靠性来进行选择，只能作为极端场景下的一个种处理方式。 建议业务购买时保证有充足的磁盘容量，避免磁盘的使用达到容量阈值 。 Kafka服务端支持版本是多少？ Kafka 1.1.0、2.7和3.x版本。 如果您想要创建Kafka实例，具体步骤请参考购买Kafka实例。

实例系列 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。与高可用的主备实例相比，它只包含一个节点，但可满足大部分应用场景，具有高性价比。 单机实例出现故障后，恢复时间较长，无法及时保障快速恢复。 个人学习。 微型网站。 中小企业的开发测试环境。 主备实例 采用一主一备的高可用架构，支持跨可用区部署实例，使用跨可用区部署能力无需另外收费，故障下支持主备自动切换，用户访问地址不变。 主节点故障下，如无法正常启动恢复，自动切换至备节点，若存在复制延时，主备切换完成时间视数据量大小而定。 支持用户自行设置主备节点同步方式，同步方式支持异步、同步方式。 中大型企业的生产数据库。 互联网、物联网、物流等行业的数据库。 一主两备实例 采用一主两备的高可用架构，支持跨可用区部署实例，使用跨可用区部署能力无需另外收费，故障下支持主备自动切换，用户访问地址不变。 适用于对高可用性要求较高的业务场景，节点间应当配置足够高的带宽，以保证主备数据的同步速度。创建实例时会同时创建两个备节点，在主节点故障后，会选择与主库数据最接近的从节点会自动提升为新的主节点。 适用于数据安全要求比较高的中大型企业的生产数据库。 互联网、物联网、物流等行业的数据库。 只读实例 采用单节点架构，支持读取主实例的数据。 适用于读多写少的业务场景，可以实现较好的读写分离，提高数据库的处理能力，减轻主实例的压力。同样需要注意表库名的大小写敏感要与主实例保持一致，并在只读实例故障时进行相应的切换操作。（说明： 开通只读实例需要在开通主实例之后） 大型企业的生产数据库，尤其读请求压力大的业务场景。

敏感数据是指泄漏后可能会给社会或个人带来严重危害的数据。 敏感数据举例： 个人：家庭住址、工作单位、银行卡号、身份证号码 企业或组织：财务信息、客户资料、技术资料、重大决策等公司核心信息。 天翼云数据安全中心（Data Security Center，简称DSC）为您提供静态数据脱敏功能：能够根据脱敏规则对大批量数据进行统一变形转换处理。静态脱敏的应用场景多为：开发测试、数据分享、数据研究。可以将生产环境中的敏感数据交付至开发、测试或者外发环境。 为何敏感数据会泄露 内部原因 员工（包括在职员工、待离职员工、合作伙伴、外包人员）盗窃数据 重要笔记本电脑和移动设备的丢失或失窃 敏感数据越权访问和存储 企业员工打印、外和复制敏感数据 意外传输敏感数据 外部原因 基础措施不可控，避免数据存储系统存在安全漏洞 配置不当导致的外部攻击 敏感数据越权访问和存储 场景 场景假设：“rsddsctest”数据库中“dscyunxiaoke”表中存储了银行员工信息。 处理方案：当前需要对敏感数据进行敏感数据识别并完成脱敏，可选择识别规则组“银行金融领域模板”，该模板为预置模板，能识别出敏感数据并生成识别结果数据报告，再对识别出的敏感数据进行“Hash脱敏”中的SHA256算法进行脱敏处理，以此来达到保护敏感数据得目的。

主程序执行 trap 'echo e "${RED}脚本执行中断${NC}"; exit 1' INT TERM checkdependencies cleanupoldcontainer startservice verifyservice 4.3 服务启动 plaintext bash /data/deepseek/startvllmascend.sh 五、服务验证与运维 5.1 推理服务验证 plaintext curl H "ContentType: application/json" d '{"model": "deepseekv4mtp", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}], "maxtokens": 100}' 成功响应示例： 5.2 推理日志查看 若服务异常，可通过日志排查问题，请在容器外部执行以下指令。 5.2.1 查看实时日志（推荐） plaintext docker logs f vllmascend f 参数可实时跟踪日志输出。 5.2.2 查看历史日志 plaintext docker logs vllmascend 显示容器从启动到当前的全部日志（包括启动时的错误信息）。 六、注意事项 1. 驱动版本：请不要自行更换 910B NPU 驱动版本，避免与硬件固件不兼容导致未知问题。 2. 安全防护：生产环境建议配置安全组 IP 白名单，减少公网暴露面，并通过天翼云 WAF 防护恶意攻击。请勿将 EIP 直接无防护暴露于公网。 七、附录 天翼云 GPU 云主机产品文档：GPU云主机产品文档帮助中心 天翼云 DeepSeekV4 910B 适配版模型下载地址：< vllmascend 启动 deepseekv4 帮助文档：<

本节主要介绍产品定义。 GeminiDB Influx接口是一款基于计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL时序数据库。在云计算平台高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，并且支持多维聚合计算和数据可视化分析能力。 GeminiDB Influx接口具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询的特点。 高写入性能 数据按“时间Range + 时间线Hash”两层打散，分布式并行写入,且最高每天处理万亿级时间点写入。 灵活弹性 计算独立按需扩展、扩容不迁移数据，分钟级完成集群节点扩缩容。 高压缩率 列式存储布局和专用压缩算法，相比开源版本压缩率可以提升5~10倍左右。 高查询性能 多节点多线程并行查询，可高效处理高并发大数据量分析任务。 典型应用 IoT传感器时序数据分析 物联网应用，规模和可靠性至关重要。GeminiDB Influx接口提供了高吞吐量和并发性，您可以通过快速的响应时间来支持大量的连接。因此非常适合要求苛刻的物联网应用。 优势 ： 超强写入：小批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的4.5倍，大批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的3.3倍。 弹性扩展：基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期。

本章节主要介绍容灾管理。 启动容灾 1.登录DWS 管理控制台。 2.在左侧导航栏中，单击“容灾管理”。 3.在容灾列表中，在指定容灾所在行的“操作”列，单击 “启动” 按钮。 4.在弹出框单击“确定”。 此时容灾的“容灾状态”显示为“启动中”，启动需要时间请耐心等待。启动成功后“容灾状态”显示为“运行中”。 说明 容灾状态为“未启动”、“启动失败”和“已停止”时可以执行启动容灾操作。 启动容灾后，生产集群和灾备集群将无法进行恢复、扩容、升级、重启、节点替换等操作，此外，灾备集群将无法进行备份操作，请谨慎操作。 停止容灾 1.登录DWS 管理控制台。 2.在左侧导航栏中，单击“容灾管理”。 3.在容灾列表中，在指定容灾所在行的“操作”列，单击 “停止” 按钮。 4.在弹出框单击“确定”。 此时容灾的“容灾状态”显示为“停止中”，停止需要时间请耐心等待。停止成功后“容灾状态”显示为“已停止”。 说明 容灾状态为“运行中”和“停止失败”时可以执行停止容灾操作。 停止后，将无法进行数据同步，请谨慎操作。 灾备切换 1.登录DWS 管理控制台。 2.在左侧导航栏中，单击“容灾管理”。 3.在容灾列表中，在指定容灾所在行的“操作”列，单击 “灾备切换” 按钮。 此时容灾的“容灾状态”显示为“灾备切换中”，灾备切换需要时间请耐心等待。 4.在弹出框单击“确定”。 切换成功后“容灾状态”更新为切换前的状态，如：切换前容灾状态为“运行中”，切换后还是“运行中”。 说明 容灾状态为“运行中”和“异常”时可以执行灾备切换操作。 灾备切换需要一定时间，在此期间，原生产集群将可不用。 不同场景下进行灾备切换，RPO说明如下： 生产集群在“可用”的状态下，RPO0。 生产集群在“不可用”的状态下，无法保证RPO0，但数据至少可恢复到生产集群“最近容灾成功时间”，详情请参见 查看容灾信息。

本文为您介绍注册的操作流程。 操作场景 在完成故障恢复后，可以对生产中心恢复出来的云主机进行注册操作，将恢复出的生产云主机加入当前保护组，为正向复制操作做准备。 前提条件 受保护的服务器状态为“故障恢复完成”。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心左上角的，选择地域。 3. 在存储产品中选择“云容灾”，进入云容灾页面。 4. 在云容灾页面，单击“云上容灾”，进入保护组板块展示页面。 5. 在保护组板块展示页面，找到目标保护组，单击目标保护组板块，进入保护组页面。 6. 在保护组页面，在“受保护的服务器”页签，找到目标主机名，在操作列选择“更多＞故障切换＞注册”。 7. 在弹窗中，确认信息无误后单击“确定”，服务器状态变为“注册中”。 8. 待云主机状态变为“已初始化”，说明注册完成。 此时，受保护的服务器变为生产中心的云主机。

本文主要介绍查看示例代码。 本章节指导您在控制台查看Java、Go和Python生产消费消息的示例代码。 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 在管理控制台右上角单击，选择区域。 说明 请选择Kafka实例所在的区域。 步骤 3 在管理控制台左上角单击，选择“企业中间件”“分布式消息服务”“Kafka专享版”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 步骤 4 单击Kafka实例的名称，进入实例详情页面。 步骤 5 选择“Topic管理”页签，显示已创建的Topic详情。 步骤 6 单击“查看示例代码”，弹出“生产消费示例代码”对话框。 查看Java、Go和Python生产消费消息的示例代码。示例代码区分是否开启SASLSSL认证，“接入类型”为“PLAINTEXT”时，表示未开启SASLSSL认证。“接入类型”为“SASLSSL”时，表示已开启SASLSSL认证。

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【重置消费】按钮，弹出窗口选择消费组名称。 5、 选择重置时间点，点击确定即可重置消费位置。 注意：当将消费时间重置到历史时间T1,则T1之前生产的消息，都变成已消费，T1之后生产的消息，都变成未消费；将消费时间重置到未来时间T2，则存量的所有消息都变成已消费。 备注： 重置时间：是指消息生产的时间 不选时间：所有消息都变成未消费 未来时间：所有消息都变成已消费 某时间点：该时间之前变成已消费，改时间之后未消费 v1消费模式必须关闭消费客户端

本章主要介绍使用软件开发生产线快速搭建项目（ECS篇） 本文基于软件开发生产线内置代码仓库，介绍如何使用软件开发生产线完成项目的开发、构建与部署，实现持续交付。 本文采用的ECS部署，若需了解CCE部署方法，请参考使用软件开发生产线快速搭建项目（CCE篇）。 准备工作 1. 拥有天翼云帐号。若没有，请先注册天翼云帐号。 2. 已购买软件开发生产线。 3. 已购买弹性IP。 4. 已购买云主机，购买时的必要配置可参考下表，表中未列出的配置可根据实际情况选择。完成购买后，参考“《云主机用户指南》​>安全​>安全组​>配置安全组规格”添加端口22及8080的入方向规则。 表 云主机配置 配置分类 配置项 配置建议 ::: 基础配置 计费模式 选择“按需计费”。 基础配置 CPU架构 选择“x86计算” 基础配置 规格 选择2核4G或以上规格。 基础配置 镜像 选择“公共镜像 > CentOS > CentOS 7.6 64bit(40GB)”。 网络配置 弹性IP 选择“使用已有”。 高级配置 登录凭证 选择“密码”。 高级配置 密码 输入自定义密码。

本章节介绍使用云原生网关实现蓝绿、金丝雀发布及AB实验的最佳实践 概述 蓝绿部署（BlueGreen Deployment）和金丝雀部署（Canary Deployment）是部署中常用的两种策略，用于在生产环境中引入新版本的应用程序或服务。这两种部署策略旨在降低风险并确保新版本的稳定性，同时允许逐步发布或回滚变更。 蓝绿部署中存在两个完全独立的生产环境（通常称为蓝环境和绿环境）被用于部署不同版本的应用程序。最初，蓝环境是当前正在运行的稳定版本，而绿环境是新版本的部署目标。一旦绿环境成功部署并通过测试，可以将流量切换到绿环境，并将蓝环境作为备份或回滚选项保留。这种方式可以确保在生产环境中保持稳定，并在需要时快速回滚到之前的版本。 金丝雀部署是一种逐步发布新版本的策略。在金丝雀部署中，新版本的应用程序或服务仅在一小部分用户或服务器上进行部署，这些用户或服务器被称为金丝雀群体。通过监控金丝雀群体的性能和稳定性，可以评估新版本的表现，并在没有负面影响的情况下逐步扩大金丝雀群体的规模，直到最终将新版本部署到整个生产环境。如果金丝雀部署中发现了问题或负面影响，可以快速回滚到之前的版本，以避免对所有用户造成影响。