功能 特性 2.x 1.x 备注 引擎管理 安全性 支持安全认证 √ √ 引擎管理 可靠性 3AZ高可靠 √ √ 微服务管理 基础能力 注册发现 √ √ 微服务管理 基础能力 多框架接入 √ √ 支持Spring Cloud、ServiceComb Java Chassis、Dubbo、Go Chassis。 微服务管理 基础能力 无实例版本自动清理 √ x 2.3.7及以后版本，支持保留最近3个微服务版本，并自动清理无实例版本。 微服务管理 性能 实例变化毫秒级推送 √ √ 配置管理 基础能力 管理配置 √ √ 配置管理 基础能力 配置格式多样化 √ 仅支持文本 2.x新增支持配置格式有：YAML、JSON、TEXT、Properties、INI、XML。 配置管理 基础能力 导入导出 √ √ 2.x新增支持设置导入相同配置策略。 配置管理 高级特性 历史版本 √ x 配置管理 高级特性 版本对比 √ x 配置管理 高级特性 一键回滚 √ x 配置管理 高级特性 配置标签 √ x 配置管理 性能 秒级下发 √ x 微服务治理 业务场景化治理 业务场景定义 √ x 微服务治理 业务场景化治理 基于请求Method的匹配规则 √ x 微服务治理 业务场景化治理 基于请求Path的匹配规则 √ x 微服务治理 业务场景化治理 基于请求Headers的匹配规则 √ x 微服务治理 治理策略流量控制 服务端的令牌桶限流 √ √ 微服务治理 治理策略重试 客户端通过重试来保证用户业务的可用性、容错性、一致性 √ √ 微服务治理 治理策略熔断 服务端通过熔断故障业务，防止故障蔓延到整个服务，发生大规模故障 √ √ 微服务治理 治理策略隔离仓 服务端基于信号量控制请求并发能力 √ x 开发工具 本地轻量化引擎 本地一键启动，方便开发者离线开发微服务 √ √

方案 四层或七层转发 支持高可用 支持HTTPS 优缺点 适用场景 NodePort 四层 是 否 优点：使用简单，无须额外配置 TCP或HTTP服务、访问量不大 NodePort+Nginx 七层 是 是 缺点：需要额外手动部署与配置Nginx HTTPS服务，访问量不大 NodePort+LVS 四层 是 否 缺点：需要额外手动部署与配置LVS TCP或HTTP服务，访问量大 NodePort+Nginx+LVS 七层 是 是 缺点：需要额外手动部署与配置Nginx和LVS HTTPS服务，访问量大 Ingress 七层 是 当前不支持，后续会支持 优点：使用简单；缺点：只支持域名访问，不支持IP访问，需要自行配置DNS服务器 HTTP服务(后续支持HTTPS服务)，访问量不大 Ingress+LVS 七层 是 当前不支持，后续会支持 缺点：需要额外部署LVS，只支持域名访问，不支持IP访问，需自行配置DNS服务器 HTTP服务(后续支持HTTPS服务)，访问量大

产品架构 智算一体机产品架构包括算力层、平台层、模型层，内容囊括了硬件+训推工具+预置模型+典型应用。 算力层 采用先进的硬件架构，集成高性能计算服务器，支持多种AI芯片，如NVIDIA、昇腾等主流品牌。裸金属直接部署容器运行环境，无虚拟化开销，释放硬件最大效能。 平台层 内置端到端大模型“训推用”全链路工具平台，涵盖数据管理、模型开发与训练、模型评估、模型管理、服务部署等模块，为用户提供模型训练、推理、应用全套工具。 模型层 预置丰富的基座大模型和数据集，支持国产化算力，提供算子加速与模型加速，极大提升大模型训练推理效率。 产品计费 产品按照不同的规格型号进行收费，订购时长为3年～5年，更多信息请见计费模式。

本文主要介绍云防火墙（Cloud Firewall，CFW）的产品定义。 云防火墙（Cloud Firewall，CFW）是新一代的云防火墙，提供云上互联网边界和VPC边界的防护，包括实时入侵检测与防御、全局统一访问控制、全流量分析可视化、日志审计与溯源分析等，同时支持按需弹性扩容、AI提升智能防御能力、灵活扩展满足云上业务的变化和扩张需求，极简应用让用户快速灵活应对威胁。云防火墙服务是为用户业务上云提供网络安全防护的基础服务。 智能防御 CFW通过安全能力积累和全网威胁情报，提供AI入侵防御引擎对恶意流量实时检测和拦截，与安全服务全局联动，防御木马蠕虫、注入攻击、漏洞扫描、网络钓鱼、暴力破解等攻击。 灵活扩展 CFW可对全流量进行精细化管控，支持互联网边界防护，防止外部入侵、内部渗透攻击和从内到外的非法访问；同时，防护IP与防护带宽等关键性能规格可无限扩展，集群部署高可靠，满足大规模流量的安全防护。 极简应用 云防火墙作为云防火墙，支持一键开启，多引擎安全策略一键导入，资产自动秒级盘点，操作页面可视化呈现，大幅提高管理和防护效率。

前言——私有知识库作用简介 大模型私有知识库，作为大语言模型技术与企业、组织自有数据深度融合的创新知识管理及应用解决方案，能够为特定用户群体提供更为精准、专业且安全的知识服务。具体来讲，它是借助大语言模型搭建而成，专门为特定组织或个人定制的知识存储与检索系统。此系统会对组织内部的专业知识、业务数据、历史文档等各类信息进行深度整合与精细化处理，从而构建出独一无二的专属知识集合。依托大模型强大的语言理解与生成能力，用户能够在此基础上实现高效的知识查询与问答交互。 在本教程中，我们将为您详细介绍一种基于开源框架的私有知识库搭建方案。利用该方案，您可以在本地便捷地搭建起相应的私有知识库，大幅提升文本检索能力。 教程使用配置说明：C7通用型云主机 plaintext cpu 8核 内存 32G 优势 知识准确性：让模型访问定制的信息，从而提高回答的准确性和可靠性。 可解释性：检索过程可以明确指出回答所依据的信息来源，增强了回答的可解释性。 减少幻觉：降低了语言模型生成无事实依据内容（即“幻觉”）的可能性。 一、DeepSeek自部署 请参考在天翼云使用Ollama运行 DeepSeek的最佳实践7b版弹性云主机最佳实践AIGC实践 天翼云 自定义部署DeepSeek。

本章节主要介绍ALM19008 HBase服务进程堆内存使用率超出阈值的告警。 告警解释 系统每30秒周期性检测HBase服务堆内存使用状态，当检测到HBase服务堆内存使用率超出阈值（最大内存的90%）时产生该告警。 说明 若集群启用了多实例功能且安装了多个HBase服务，请根据“定位信息”的“服务名”值来确定具体产生告警的HBase服务。例如HBase1服务不可用，则“定位信息”中显示服务名HBase1，处理步骤中的操作对象也应由HBase调整为HBase1。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 19008 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 HBase可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 可能原因 该节点HBase服务堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率 1.在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，选中“告警ID”为“19008”的告警，查看“定位信息”中的角色名并确定实例的IP地址。 告警上报的角色是HMaster，执行步骤2。 告警上报的角色是RegionServer，执行步骤3。 2.在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase > 实例”，单击告警上报的HMaster，进入实例“概览”页面，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > HMaster堆内存使用率与直接内存使用率统计”，单击“确定”，查看HBase服务进程使用的堆内存是否已达到HBase服务进程设定的最大堆内存的90%。 是，执行步骤4。 否，执行步骤6。 3.在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase > 实例”，单击告警上报的RegionServer，进入实例“概览”页面，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > RegionServer堆内存使用率与直接内存使用率统计”，单击“确定”，查看HBase服务进程使用的堆内存是否已达到HBase服务进程设定的最大堆内存的90%。 是，执行步骤4。 否，执行步骤6。 4.在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase > 配置”，单击“全部配置”， 选择“HMaster/RegionServer > 系统”，将“GCOPTS”参数中“Xmx”的值参考以下说明进行调大。 说明 a.HMaster的GC参数配置建议 建议“Xms”和“Xmx”设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整堆内存大小时影响性能。 调整“XX:NewSize”大小的时候，建议把其设置成和“XX:MaxNewSize”相同，均为“Xmx”大小的1/8。 当HBase集群规模越大、Region数量越多时，可以适当调大HMaster的GCOPTS参数，配置建议如下：Region总数小于10万个，“Xmx”设置为4G；超过10万个，“Xmx”设置为不小于6G；超过10万时，每增加35000个Region，增加2G的“Xmx”，整体的“Xmx”的大小不超过32G。 b.RegionServer的GC参数配置建议 建议“Xms”和“Xmx”设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整堆内存大小时影响性能。 调整“XX:NewSize”大小的时候，建议把其设置为“Xmx”大小的1/8。 RegionServer需要的内存一般比HMaster要大。在内存充足的情况下，堆内存可以相对设置大一些。 根据机器的内存大小设置“Xmx”大小：机器内存>200G，“Xmx”设置为32G；128G<机器内存<200G，“Xmx”设置为16G；机器内存<128G，“Xmx”设置为8G。“Xmx”配置为32G，可支持单RegionServer节点2000个Region，200个热点Region。 5.观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行步骤6。

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。

AI检测开关 默认关闭。点击开启则进行AI大模型检测；点击关闭则不会进行AI检测。 云端AI训练正文样本开关 默认关闭。开启AI检测才能开启此项，开启AI训练正文样本开关会存储邮件主题、发件人、正文信息给AI大模型进行训练。

用户通过VNC方式登录弹性云主机后，查看数据出现乱码、错误码等情况，导致用户无法正常使用VNC。 以上现象出现的原因有如下几点，用户可依次对照排查： 查看大文件长时间未读取完成； 游戏像素过高、播放视频清晰度过高； 浏览器缺陷，占用内存大。 如存在以上场景，则用户重新登录云主机或者更换浏览器即可。

参数 说明 取值样例 大区域 选择大区域类型，目前仅支持“境内”和“亚太” 境内 资源池 选择目标资源池，支持模糊检索 华东1 名称 云企业路由名称 CERhuadong1 描述 云企业路由器描述

购买大模型服务并获取配置 1、登录++天翼云息壤一体化智算服务平台++。 2、进入++服务接入++，创建服务组。 3、点击【+创建服务组】。 配置服务组名称等信息，建议勾选全部服务，点击提交创建服务组。 点击刚刚创建的服务组，查看详情。 获取App Key、App ID、模型调用地址、模型ID等信息。 4、配置并启用模型服务。 登录虚拟机，执行以下命令，配置大模型。 shell openclaw config set 'models.providers.ctyun' json '{ "baseUrl": " ", "apiKey": " ", "api": "openaicompletions", "models": [ { "id": " ", "name": " ", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 65536, "maxTokens": 65536 } ] }' 配置启用的大模型。 shell openclaw config set agents.defaults.model.primary "ctyun/ " openclaw config set agents.defaults.models.[ctyun/ ] {} 执行如下命令，重启openclaw gateway，使大模型配置生效。 shell openclaw gateway restart

API接口 1. 列举模型 URL：GET /api/models 描述：列出可用的模型列表，并提供相关模型的基本信息。 例子: plaintext curl H "Authorization: Bearer APIKEY" 2. 对话补全 URL：POST /api/chat/completions 描述：根据输入的上下文，来让模型补全对话内容。 例子： plaintext curl L X POST ' H 'ContentType:application/json' H 'Accept:application/json' H 'Authorization:BearerAPIKEY' d '{ "model":"deepseekr1:7b", "messages": [ { "content":"用英语翻译一下你好", "role":"user" } ], "stream":false }' 使用外部大模型 Open WebUI通过云主机方式部署完自己的DeepSeek后，可以直接嵌入使用外部大模型，嵌入后可以通过WEB、API进行模型使用。配置方式如下： 1. 登录Open WebUI。 2. 选择管理员面板>设置>外部连接。 3. 选择OpenAI API开启，点击管理OpenAI API连接，新增外部大模型连接，输入外部模型的URL和API KEY。 4. 点击保存。 5. 查看对话新增的大模型，其中DeepSeekchat和DeepSeekreasoner为DeepSeek官网新增模型。

名字 存储尺寸 描述 范围 smallint 2字节 小范围整数 小范围整数32768 到+32767 integer 4字节 整数的典型选择 2147483648 到 +2147483647 bigint 8字节 大范围整数 大范围整数9223372036854775808 到+9223372036854775807 decimal 可变 用户指定精度，精确 最高小数点前131072位，以及小数点后16383位 numeric 可变 用户指定精度，精确 最高小数点前131072位，以及小数点后16383位 real 4字节 可变精度，不精确 6位十进制精度 double precision 8字节 可变精度，不精确 15位十进制精度 smallserial 2字节 自动增加的小整数 1到32767 serial 4字节 自动增加的整数 1到2147483647 bigserial 8字节 自动增长的大整数 1到9223372036854775807

本文介绍播放URL中AppName和StreamName格式要求。 AppName 播放URL中的AppName支持大小写字母、数字、下划线和中划线。 StreamName 播放URL中的StreamName支持大小写字母、数字、下划线和中划线。 说明 播放URL中的AppName和StreamName通常与推流中的AppName和StreamName保持一致。

本节介绍了登录数据库实例的相关内容。 本文介绍如何在数据管理服务中登录数据库。 数据库实例创建成功后，数据管理服务会自动创建一条管理员账号的实例登录信息，输入密码即可登录数据库实例。 如果您想使用其他非管理员账号登录该数据库实例，您需要先新建一条数据库实例登录信息。具体操作请参见新增数据库实例登录信息。 使用须知 支持的数据库实例为：RDS for MySQL、RDS for PostgreSQL、RDS for SQL Server、DDS、TaurusDB、GaussDB、DRDS。 创建的数据库实例需要和数据管理服务在同一个Region下。 支持通过ipv6地址连接和管理数据库实例。 登录数据库实例 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域和项目。 步骤 3 单击页面左上角的 ，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。 步骤 4 在左侧导航栏中，单击“开发工具”，进入开发工具页面。 步骤 5 选择需要登录的数据库实例，单击操作列表中的“登录”。 首次登录时需要输入密码，如果首次登录时勾选了记住密码，后续登录不需要重复输入密码。 结束 新增数据库实例登录信息 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域和项目。 步骤 3 单击页面左上角的 ，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。 步骤 4 在左侧导航栏中，单击“开发工具”，进入开发工具页面。 步骤 5 在“由我创建的数据库实例连接”页面，单击“新增数据库实例连接”，打开新增数据库登录窗口。 步骤 6 设置数据库实例连接信息。 表 参数说明 参数名称 说明 示例 数据库引擎 选择需要新增登录信息的数据库引擎。 MySQL 数据来源 数据来源取决于您所选的数据库引擎类型。 当您选择数据来源后，页面会自动显示该账号下的所有当前类型下的实例，您可以在数据库实例列表中选择需要新增登录信息的实例。 目前支持如下数据来源。 RDS DDS DRDS RDS 登录用户名 登录数据库的用户名。 该用户需要具有允许DAS的IP连接数据库的权限。 root 密码 登录数据库的用户密码。 您可以勾选记住密码，后续登录时不用重复输入密码。 描述 非必填项。 SQL执行记录 开启SQL执行记录后，允许DAS将您在SQL窗口中执行的SQL语句保存下来。 建议您开启SQL执行记录，开启后，便于在“SQL操作 > SQL执行记录”中查看，并可再次执行，无需重复输入。 开启 步骤 7 数据库实例信息设置完成后，单击密码右侧的“测试连接”。  如果测试连接成功，继续进行步骤8。  如果测试连接失败，将提示连接失败原因，您需要根据提示信息修改，修改完成后，继续进行步骤8。 步骤 8 测试连接成功后，单击“确定”。 步骤 9 在“由我创建的数据库实例连接”页面可以查看新建数据库实例连接信息。 您还可以单击操作列的“修改”来修改实例登录信息，或者单击“删除”来删除不需要的实例登录信息。 结束

字段 说明 推流域名 在直播控制台添加的推流域名。 AppName 发布点，即直播的应用名，是指直播流媒体文件的存放路径。默认为“live”，可根据实际需要自定义。AppName支持大小写字母、数字、下划线和中划线。 StreamName 流名，通常与域名和发布点一起唯一标识一路流。StreamName支持大小写字母、数字、下划线和中划线。

临时表导致实例I/O高 现象 通常情况下MySQL产生的临时文件很小，同时也会及时释放，但是一些异常情况下，比如慢查询，会导致短时间产生大量的临时文件。如果临时目录很大，可能存在慢SQL排序、去重等操作导致创建很大的临时表。临时表写入也会造成I/O增加。您可以在实例监控指标页面查看临时表创建情况。 解决方案 在控制台的慢日志页面，下载并查看执行缓慢的SQL，通过分析慢SQL的执行耗时和执行计划，优化对应的SQL。 读取冷数据导致实例I/O高 现象 关系型数据库MySQL版采用的是buffer pool缓存架构，SQL访问或者修改的数据行，不在buffer pool中命中，就需要到文件系统中读取物理文件，这时会产生大量的读IO，如果buffer pool空闲页不够，还需要交换部分脏页数据到磁盘，同时又会产生大量的写IO。您可以在实例监控指标页面查看缓冲池命中率。 解决方案 根据业务场景重新设计业务缓存策略，或者升级实例规格。 大事务写Binlog导致实例I/O高 现象 关系数据库MySQL版在事务提交时候需要写binlog，默认binlog日志为行格式，当出现大事务时候，比如一个大表一次delete大量数据，这时候会产生大量的binlog日志，可能达到几十G甚至更多，binlog文件需要刷盘，造成突然很高的磁盘IO使用率。 解决方案 建议尽量将大事务拆分为小事务，避免大事务和降低刷新磁盘频率。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的数据类型，包括数字类型、字符类型、二进制数据类型、日期类型和布尔类型。 数字类型 名字 存储尺寸 描述 范围 smallint 2字节 小范围整数 小范围整数 32768 到+32767 integer 4字节 整数的典型选择 2147483648 到+2147483647 bigint 8字节 大范围整数 大范围整数 9223372036854775808 到+9223372036854775807 decimal 可变 用户指定精度，精确 最高小数点前131072位，以及小数点后16383位 numeric 可变 用户指定精度，精确 最高小数点前131072位，以及小数点后16383位 real 4字节 可变精度，不精确 6位十进制精度 double precision 8字节 可变精度，不精确 15位十进制精度 smallserial 2字节 自动增加的小整数 1到32767 serial 4字节 自动增加的整数 1到2147483647 bigserial 8字节 自动增长的大整数 1到9223372036854775807 字符类型 名字 描述 character varying(n),varchar(n) 有限制的变长 character(n),char(n) 定长，空格填充 text 1GB

编程Token Plan 编程Token Plan是专为AI编码场景设计，仅需按固定周期付费，即可在主流AI开发工具中畅享热门模型，获得便捷、稳定、流畅的编码体验。 说明 已了解编程Token Plan的用户，直接参见快速开始开启 AI 编码。 套餐优势 模型灵活切换：一次购买即可自由按需切换GLM5（正式版）、DeepSeekV3.2（旗舰版）模型。 兼容主流工具：支持 Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Cline、CodeBuddy 等主流编程工具，套餐额度共享，灵活适配多种开发场景。 多种套餐适配：提供6档不同额度不同价格套餐，适应不同强度的编程场景。 费用更加节省：同模型套餐价相比于直接调用API服务价格更便宜。套餐额度越多，百万Tokens单价越低。 套餐定价 编程Token Plan 2500万 编程Token Plan 8000万 编程Token Plan 1.8亿 编程Token Plan 3.8亿 编程Token Plan 6.8亿 编程Token Plan 10亿 适用场景 入门体验，适合首次体验AI工具能力 日常使用，适合处理基础的开发任务 轻量开发，适合处理较为复杂的开发任务 专业开发，适合处理复杂项目的开发任务 高频AI开发，适合处理复杂项目的持续迭代任务 高额度支持，适合处理大规模/高级的开发任务 价格 29元/月 89元/月 199元/月 399元/月 699元/月 999元/月 额度 2,500万Tokens 8,000万Tokens 18,000万Tokens 38,000万Tokens 68,000万Tokens 100,000万Tokens 支持模型 GLM5（正式版）（ModelID：GLM5Pro） DeepSeekV3.2（旗舰版）（ModelID：DeepSeekV3.2Pro）

本节介绍智算套件应用场景。 AI训练 支持大模型训练需要具备的超大规模算力调度、高效并行算法设计、稳定收敛优化、海量数据工程处理及故障容错恢复的综合能力。 AI推理 推理应用支持多推理引擎、智能资源调度、异构资源兼容、弹性伸缩，实现大模型在多场景下的高效部署与便捷调用。

CTCCLSlowdetect是天翼云自研的用于大模型训练中慢节点检测的工具套件,需配合CTCCL0.4.0及以上使用。 功能介绍 CTCCLSlowdetect1.0.0工具套件架构如图所示，包括三个模块。 · ctccm：跨节点的集中式慢节点诊断工具。部署在和所有训练任务节点网络互通的节点上，每个大模型训练任务只需部署一个ctccm服务。负责收集汇总和集中发现与定位慢节点问题。 · ctcclprofilercomm：通信域级别集合通信信息统计工具。在每个训练任务所在的节点/容器内安装ctcclprofilercomm插件，在训练任务的脚本中import相关库并调用API接口使用，负责获得训练任务的通信域任务拓扑，以及收集通信域级别的超时集合通信操作事件，提供给ctccm进行慢节点分析诊断。 · ctcclprofilernet：机间通信边缘诊断工具。在每个训练任务所在的节点/容器内部署ctcclprofilernet服务，每个训练任务节点都需要部署1个独享的ctcclprofilernet服务。负责在边缘处理与初步诊断机间通信数据。 在大模型训练任务中使用CTCCLSlowdetect1.0.0工具套件，能够实现大模型训练过程中通信原因与非通信原因的慢节点检测。在发现集群中慢节点存在时，自动化开启全量集合通信操作事件监控，进一步分析定位慢节点。

本页面介绍云数据库ClickHouse的产品优势。 强大的性能、便捷的运维、安全可靠性和灵活的架构是云数据库ClickHouse的关键优势。 高性能 分布式大规模并行处理（MPP）架构，支持大规模数据的高速处理，应用延时更低；SIMD 高效指令集、向量化执行引擎、列式存储和索引优化，充分利用硬件资源，单个查询的处理性能可达每秒TB级别；数据秒级入仓，数据极速加载。 便捷运维 可视化的集群监控和运维能力，便于运维人员快速发现和处理问题；集群最佳实践配置，一键交付上线 安全可靠 提供多租户资源隔离，企业级安全防护及网络隔离，以及针对人为错误的故障安全机制，访问使用更加安全；多副本、集群高可用能力，提供自动容灾服务，确保业务连续性 架构灵活 单副本、多副本架构，支持在线扩展节点，提升计算和存储能力；支持存储按需扩容，有效应对业务增长 综上所述，云数据库ClickHouse以其卓越的性能、便捷的运维、安全可靠性和灵活的架构为用户提供了强大的数据分析解决方案。无论是大规模数据处理还是复杂分析查询，云数据库ClickHouse都能够满足用户的要求并提供卓越的性能和可靠性。

常见的定义类问题Q&A。 ECX与云计算有什么区别和联系？ ECX节点资源分布广，节点规模小，距离用户近。云计算节点资源集中，节点规模大，距离用户较远。 ECX更适合低延时场景。部分对于时延敏感的业务，如VR游戏等，在边缘进行VR渲染比中心云更有优势。 ECX更适合大流量场景。边缘的大流量业务例如高清视频内容分发，中心云未必有足够的出口带宽资源，且边缘机房的带宽成本比中心云机房的要低很多。 ECX更适合本地化的业务场景。同时相对于客户自建，具备服务面运维的优势，同时可以快速部署边缘PaaS等能力。 ECX节点部署的位置在哪里？ 中国电信天翼云率先提出“2+4+31+X”战略布局。“2”就是两个大规模的数据中心，“31”是指每一个省都有一个大规模的数据中心来承接全网数据结构，“X”是接入层面，把内容和存储放到离用户最近的地方，实现网随云动、入云便捷、云间畅达，满足用户按需选择和低时延需求。ECX“X”一方面代表边缘节点是天翼云2+31+X节点部署规划中的X，另外一方面代表边缘云有着丰富的边缘能力。 ECX目前主要部署在电信的城域IDC机房、MSE机房，有与CDN节点同址建设的节点，也有非同址建设的节点。

本节主要介绍排查Redis实例带宽使用率高的问题 概述 Redis实例作为更靠近应用服务的数据层，通常会执行较多的数据存取并消耗网络带宽。不同的实例规格对应的最大带宽有所不同，当超过该规格的最大带宽时，将对应用服务的数据访问性能造成影响。本节讲述如何排查Redis实例带宽使用率高的问题。 操作步骤 步骤 1 查询带宽使用率。 查询实例在指定时段的带宽使用率。具体操作请参见查看监控指标。 通常来说，“网络瞬时输入流量”和“网络瞬时输出流量”快速上升，并持续大于实例最大带宽的80%时，需引起注意，可能流量不足。 需关注的监控指标为带宽使用率如下图。带宽使用率的计算公式：带宽使用率（网络瞬时输入流量+网络瞬时输出流量）/（2最大带宽限制） 100%。 带宽使用率示例 其中，带宽使用率超过100%，不一定导致限流，有没有被流控需要看流控次数指标。 带宽使用率没有超过100%，也有可能有限流，因为带宽使用率是上报周期实时值，一个上报周期检查一次。流控检查是秒级的，有可能存在上报周期间隔期间，流量有秒级冲高，然后回落，待上报带宽使用率指标时已恢复正常。 步骤 2 优化带宽使用率。 1. 当业务的访问量与预期带宽消耗不匹配，例如带宽使用率的增长趋势和QPS的增长趋势明显不一致（可结合网络瞬时输入流量和网络瞬时输出流量，分析业务是读业务和还是写业务导致的流量上涨）。对于单个节点带宽使用率上涨，您可以通过缓存分析功能，发现实例中存在的大Key，具体操作请参见缓存分析。对大Key（通常大于10 KB）进行优化，例如将大Key拆分、减少对大Key的访问、删除不必要的大Key等。 2. 经过上述步骤优化后流量使用率依旧较高，可评估升级至更大内存的规格，以承载更大的网络流量。具体操作请参见变更实例规格。 说明 在正式升级实例的规格前，您可以先创建一个实例，测试要升级到的目标规格是否能够满足业务的负载需求，测试完成后可将其释放。释放实例请参考

服务凭证管理 服务凭证指的是在智能体引擎平台运行的智能体，在访问外部的第三方服务（如大语言模型、云服务 API 等）时所需要提供的凭证。您可以在服务凭证管理页面安全方便地管理您的第三方服务凭证，并在需要的智能体内引用，以避免每次在新建或更新智能体时，都需要重新编码或保存具有敏感信息的第三方服务凭证。 服务凭证类型 智能体引擎提供了三种服务凭证的管理，分别是API Key, AK/SK和自定义Headers。 服务凭证可以通过以下入口创建： 通用 凭证管理 服务凭证 +创建凭证 API Key 当智能体需要调用第三方大语言模型服务（如天翼云息壤大模型、OpenAI等）时，可以配置对应大语言模型服务所提供的API Key进行访问。API Key是简单通用且安全的认证方式，适合大多数第三方API服务。 字段 功能含义 规则限制 凭证名称 只能包含字母、数字、中划线和下划线，必须以字母开头，长度在 132之间。 描述 凭证描述 128个字符之内 API key 第三方模型服务提供的API key 256个字符之内 AK/SK 当智能体需要调用主流云服务商（如阿里云、AWS、腾讯云等）的API时，可以配置对应云服务商提供的AK/SK进行访问。AK/SK是高安全性的认证方式，常用于云服务鉴权。 字段 功能含义 规则限制 凭证名称 只能包含字母、数字、中划线和下划线，必须以字母开头，长度在 132之间。 描述 凭证描述 128个字符之内 AccessKeyId 云服务商提供的访问密钥 ID（AK） AccessKeySecret 云服务商提供的访问密钥（SK） 账户ID 部分云服务商需要的额外身份标识

为保障大模型安全测评流程高效、准确落地，测评目标配置需遵循标准化流程与校验规范，以下为结合平台功能与业务场景的配置最佳实践指南： 配置前准备：明确接口类型与前置条件 在新建测评目标前，需先完成两项核心准备工作，避免配置返工： 1. 确认接口标准化类型 1. 标准接口：兼容 OpenAI 规范的通用接口，支持通过 API 密钥 + 模型名称直接接入。 2. 非标接口：需自定义请求参数、依赖特定请求格式的接口，需提前梳理完整请求模板。 2. 校验前置信息完整性 提前确认目标大模型的完整接口 URL、鉴权凭证（API 密钥 / Token）、请求参数格式、模型标识等信息，确保配置无缺失项。 测评目标配置流程规范 根据接口类型差异，执行差异化配置路径，确保每一步合规有效： 一、标准接口配置（OpenAI 兼容模式） 适用于遵循通用规范的大模型服务，配置步骤如下： 1. 基础信息录入：选择客户名称，勾选「标准接口」模式。 2. 核心参数配置： 1. 填写目标模型完整 URL （如 2. 补充有效的 API 密钥（如目标接口存在鉴权校验）。 3. 填写目标模型名称（如gpt3.5turbo），若接口支持模型自动发现，可先不填写，由系统自动识别。 3. 发起连通性测试：单击“新建并测试”，触发平台自动校验流程。

配置项 描述 API名称 自定义Agent API名称 域名 选择您计划创建Agent API的域名 BasePath 自定义API的基本路径，BasePath会转发给后端服务 协议 目前支持阿里云百炼和自定义协议 阿里云百炼应用：阿里云百炼推出的大模型应用，智能体、工作流与智能体编排，可扩展了大模型的应用范围 自定义：适用于您自定义的其他Agent服务 描述 Agent API的描述信息

本文介绍推流URL中的AppName和StreamName的格式限制。 AppName 发布点是指直播的应用名称，即直播流媒体文件的存放路径。 推流URL中的AppName，支持大小写字母、数字、下划线和中划线。 StreamName 流名即直播流名称，通常与域名和发布点一起唯一标识一路流。一般情况下流名不包含文件后缀。 推流URL中的StreamName，支持大小写字母、数字、下划线和中划线。

本文为您介绍开发过程中的SQL规范。 1. 首要原则：语句尽量简单，不在数据库做复杂运算，不用存储过程、函数 数据库难于扩展，扩展能力远不如APP。 大消耗性能的SQL很容易对其他SQL产生影响。 MySQL优化器不足，处理复杂SQL时容易选择错误执行计划； MySQL没有SQL级并行、HashJoin、分析函数等特性，处理复杂SQL能力不强；在高并发的系统中，复杂SQL容易产生锁问题 复杂SQL可拆分多个简单SQL 2. select，insert一定要带上字段名，尽量少用select select的数据长度可以影响order by排序算法。 增删字段对程序的影响。 如果有大字段select真正需求的字段可以节省网络IO开销。 3. 优化LIMIT分页：不要用LIMIT start, offset，更高效方法可以找dba select from user limit 100000,1 对于MySQL来讲是：先扫描100000行丢弃掉，再读取一行。因此，不建议使用这种写法来分页。 4. 不要在where语句后的索引列做运算或表达式，会导致用不了索引，示例如下： 5. 禁用select for update、insert……select from、select （必须明确给出需要字段）、insert TB values……（必须明确给出字段）、order by rand（）语法。 它会扩大意向锁范围，较大程度影响数据库的并发事务效率； 6. 只用inner join或者left join；禁止用right join。表关联的on必须有索引，只关联需要表，只选择需要的列 7. 复杂查询拆分简单查询；尽量小批量小语句分段执行；一个sql不要超过1G的binlog 拒绝3大类型sql： 1大SQL (BIG SQL) 2大事务 (BIG Transaction) 3大批量 (BIG Batch) 。合理拆分sql。 小语句小事务好处：减少锁、用上多cpu，缓存命中率高 8. 大事务可以set autocommit 0 关闭自动提交，但是拒绝滥用，会导致阻塞 9. 注意SQL语句中数据类型隐式转换的问题 查询条件中使用‘’可能导致类型转换无法使用索引，比如：intcol‘0’，会导致隐式转换无法正常使用索引

什么是 GPUStack ？ GPUStack云服务是基于开源GPUStack构建的托管式AI模型部署平台，让您无需管理基础设施，即可在高性能GPU集群上轻松部署和运行各类AI模型。 GPUStack具备以下核心能力： 资源管理：提供自动化GPU资源调度与集群管理，支持异构GPU设备统一纳管，实现资源利用率最大化与成本最优化； 模型部署：支持主流开源大模型一键部署，兼容Hugging Face、ModelScope等模型源，集成vLLM、SGLang和TensorRTLLM等高性能推理引擎，满足不同场景性能需求； 智能运维：内置自动扩缩容、故障转移与负载均衡机制，提供实时性能监控与告警，确保服务高可用性与稳定性； 安全管控：提供完善的认证授权体系与网络隔离策略，支持私有化部署与数据安全保障，满足企业级安全合规要求。 通过部署 GPUStack 应用，您可以可视化管理GPU资源调度，快速搭建专属模型推理集群，为AI应用提供专属模型推理服务。 使用 GPUStack 部署模型推理平台指南 步骤1：订购GPU资源并部署GPUStack平台 1. 登录天翼云官网，选择应用商城 公有云生态专区，点击立即选购，进入应用专区页。 在专区页，点击“立即选购”，进入应用选购页。 2. 在应用选购列表中，找到“GPUStack单机版”，点击“立即订购”。 3. 按提示订购“GPUstack 单机版”，点击“确认下单”。 支付成功后，在我的应用页，查看应用状态，当应用状态为运行中时，代表GPUStack平台部署完成。 4. 点击“查看应用”按钮，在应用详情页点击“立即使用”或在浏览器中输入复制的应用入口，即可访问GPUstack。

编程Token Plan 编程Token Plan是专为AI编码场景设计，仅需按固定周期付费，即可在主流AI开发工具中畅享热门模型，获得便捷、稳定、流畅的编码体验。 说明 已了解编程Token Plan的用户，直接参见快速开始开启 AI 编码。 套餐优势 模型灵活切换：一次购买即可自由按需切换GLM5（正式版）、DeepSeekV3.2（旗舰版）模型。 兼容主流工具：支持 Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Cline、CodeBuddy 等主流编程工具，套餐额度共享，灵活适配多种开发场景。 多种套餐适配：提供6档不同额度不同价格套餐，适应不同强度的编程场景。 费用更加节省：同模型套餐价相比于直接调用API服务价格更便宜。套餐额度越多，百万Tokens单价越低。 套餐定价 编程Token Plan 2500万 编程Token Plan 8000万 编程Token Plan 1.8亿 编程Token Plan 3.8亿 编程Token Plan 6.8亿 编程Token Plan 10亿 适用场景 入门体验，适合首次体验AI工具能力 日常使用，适合处理基础的开发任务 轻量开发，适合处理较为复杂的开发任务 专业开发，适合处理复杂项目的开发任务 高频AI开发，适合处理复杂项目的持续迭代任务 高额度支持，适合处理大规模/高级的开发任务 价格 29元/月 89元/月 199元/月 399元/月 699元/月 999元/月 额度 2,500万Tokens 8,000万Tokens 18,000万Tokens 38,000万Tokens 68,000万Tokens 100,000万Tokens 支持模型 GLM5（正式版）（ModelID：GLM5Pro） DeepSeekV3.2（旗舰版）（ModelID：DeepSeekV3.2Pro）

模型适配是确保AI模型能够高效、稳定地运行于各种硬件平台（包括但不限于华为昇腾NPU、英伟达GPU等）和多种软件框架（如MegatronLM、DeepSpeed、ColossalAI、LLaMAFactory、msswift等）上的关键技术体系。 模型适配专家服务为客户解决模型在国产化算力上训练、推理的适配难题，帮助客户的大模型应用高效、快速地迁移到国产化算力上，加速大模型基于国产化算力的应用落地。