本章节介绍DRDS全局序列的设置规则。 序列步长不宜过小，过小则访问序列存储数据组件（Zookeeper）频繁，取1000个序列，步长设置为1，则与Zookeeper交互1000次，设置为1000，则只需交互一次 （步长默认1000）。 序列步长不宜过大，过大则DRDS重启时丢失的序列段就越大，且多DRDS访问时会加大序列的无序性。 序列的值的属性是long型，理论上最大值的设置不能超过9223372036854775807。 序列名称不区分大小写。 序列分为循环序列和非循环序列，循环序列到达最大值后再从最小值开始循环获取。

多表关联查询规范 多表关联应该显式使用 join 子句，避免漏掉关联条件，造成笛卡尔积。 嵌套SQL语句应该为不同表指定不同别名。 高并发交易场景，单条语句关联表不超过两张，使用执行计划为 IndexJoin 的多表关联语句，外表建立了正确的条件过滤索引，内表建立了正确的关联和条件过滤索引。 低并发的分析场景，单条语句关联表不超过 10 张，其中亿级表不超过 2 张。 大事务处理规范 单个事务的总大小默认不超过 100 MB，最大支持 10 GB，实际的单个事务大小限制还取决于服务器剩余可用内存的大小，执行事务时计算节点进程的内存消耗大约是事务大小的 6 倍以上。 由于执行事务时计算节点进程的内存消耗大约是事务大小的 6 倍以上，事务设置过大，或者 Batch 过高，可能导致计算节点进程 OOM，需要评估好内存容量。 为了使性能达到最优，需要对大事务按某个业务维度进行拆分，每 100～500 行提交一个事务。 防范写入热点创建规范 对于写入量非常大的表，应当通过应用性能压测等方法在测试环境模拟表的热点情况。 通过以下三种手段进行配置，规避表的主键写入热点。 避免连续自增主键的设计，建议采用雪花算法生成 UUID 主键。 主键是非整数的表或者启用 altprimarykeytrue 配置后创建的所有表，使用 SHARDROWIDBITS 语法创建基于 rowid 的分片方案，例如：CREATE TABLE t (c int) SHARDROWIDBITS 4 或 ALTER TABLE t SHARDROWIDBITS 4。 创建按照 Hash 或 Range 分区表避免热点。

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 √ √

参数 说明 图表名称 支持自定义图表名称。 数值列 选择数值所在字段，某个类别对应的数值越大，越靠上面层。 显示图例 打开 显示图例 开关后，将在漏斗图中显示图例。

400 role参数错误，不能以assistant开头 问题原因：模型setting首次配置错误，更改配置后，因为本次对话包含历史错误信息，导致仍然会报错。 解决方案：开启一个新的对话即可。 API statuscode429：DEEPSEEKMODELCONCURRENCYLIMIT ruby 报错信息为：[openaiapicompatible]Error:APIrequestfailedwithstatuscode429:{"code":700007,"detail":"Deepseek模型并发已达上限","message":"DEEPSEEKMODELCONCURRENCYLIMIT","error":{"code":"700007","message":"Deepseek模型并发已达上限","type":"DEEPSEEKMODELCONCURRENCYLIMIT"}} 问题原因：大模型并发是大模型的并发能力，和用户、tokens是否用完都无关，只和机器负载能力有关。目前单个模型有固定的并发度，这是所有ds模型共享的并发度，只能支持固定个请求同时访问。 解决方案：等一段时间再调用，或增加重试机制。 API 直连调用耗时长 问题原因：大模型API同步耗时长是因为其推理过程复杂，需要逐个生成token并拼接结果，且在处理长文本或复杂问题时，等待完整结果返回的时间过长。而流式API可以在推理过程中逐步返回结果，用户无需等待全部结果生成，从而提升交互效率。 解决方案：改为流式调用。

鲲鹏内存优化型 鲲鹏内存优化型km1搭载鲲鹏920处理器，云主机实例独享CPU，提供更稳定的CPU性能、更大内存比以及更优秀的网络性能，对内存型应用的运行提供更好支持。 鲲鹏内存优化型km1适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理的应用。 宿主机规格： 宿主机规格 超配比 CPU信息 虚拟CPU核数（vCPUs） 内存（GB） 鲲鹏内存优化型km1 不可配置，仅支持1:1 鲲鹏920，2.6GHz 110 664 鲲鹏内存优化型km1 不可配置，仅支持1:1 鲲鹏920，2.6GHz 110 408 支持的弹性云主机规格： 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 km1.large.8 2 16 3/0.8 30 1 km1.xlarge.8 4 32 7/3 80 2 km1.2xlarge.8 8 64 12/6 140 4 km1.4xlarge.8 16 128 15/8 200 8 km1.8xlarge.8 32 256 30/20 400 16 说明 计算专属云规格中的vCPUs计算公式：vCPUs槽位数 CPU核数 单核线程数 CPU开销。 由于实际部署的主机网络功能的软件版本差异，宿主机可用量可能存在少量误差。

本文为坐席助手的最佳实践案例介绍。 场景及问题 整体客户咨询服务包含四个主要环节。面对海量用户咨询，运营人员主要依赖知识库通过关键词查询来提供客户服务。因此，服务能力在很大程度上依赖于知识查询效率、业务理解程度和提炼总结能力等。当前存在以下风险： 客户服务体验差 运营服务成本高 业务抗风险能力弱 在有限的运营人员情况下，如何高效且高质量地完成服务？这对传统知识库内的搜索场景提出了新的要求。 现存问题 人工： 经验依赖度高 服务： 效率低，投诉频繁 结果： 首页采纳率低 知识： 规范化程度低 内容： 运营工作量大 解决方案 解决手段： 在知识库内的搜索场景中，提供智能答复能力，以提升运营服务手段。 结合自研大模型的优势，赋能传统知识库，补充AI模块，内部实现知识搜索一键触达，降低经验依赖，使每位员工都能成为运营专家；外部则缩短会话平均时长，提高服务效率和用户满意度。 标签与意图识别： 输入用户问题，输出意图标签以定位目标知识范围。 文档检索及管理： 根据标签结果进行查询，匹配目标文档内容。 大模型问答模块： 结合目标文档内容生成回复答案及参考来源。

通用型 提供均衡的计算、存储以及网络配置，支持挂载可弹性扩展的云硬盘，满足资源专享、网络隔离、性能有基本要求的业务场景：如数据库、企业ERP系统、容器、大数据计算等。 规格名称 业务场景 CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.c6s.xlarge 数据库、大数据、容器 52cores Intel(R) Xeon(R) Gold 6278 （226 core CPU,2.6 GHz） 192GiB 无 SDI3.0 physical.c6s.3xlarge 数据库、大数据、容器 52cores Intel(R) Xeon(R) Gold 6278 （226 core CPU,2.6 GHz） 384GiB 无 SDI3.0 physical.c6sd.3xlarge 大数据存算分离 52cores Intel(R) Xeon(R) Gold 6278 （226 core CPU,3.0 GHz） 384GiB 43.2T NVMe SDI3.0（225GE） physical.s6.xlarge 数据库 24cores Intel Cascade Lake 2288X V5 （212 core CPU,2.2 GHz） 192GiB 无 SDI3.0（225GE） physical.s6.3xlarge 数据库 24cores Intel Cascade Lake 2288X V5 （212 core CPU,2.2 GHz） 384GiB 无 SDI3.0（225GE） 本地存储型 系统盘和数据盘均使用本地磁盘，针对数据量大，对计算性能、稳定性、实时性等要求很高的业务场景：如大数据、分布式缓存等。 规格名称 业务场景 CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.d6.xlarge 数据库、大数据、容器 24cores Intel Cascade Lake 2288X V5 （212 core CPU,2.2 GHz） 192GiB 1210TB SATA HDD SDI3.0（225GE） physical.d6.3xlarge 数据库、大数据、容器 24cores Intel Cascade Lake 2288X V5 （212 core CPU,2.2 GHz） 384GiB 1210TB SATA HDD SDI3.0（225GE）

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。

互联网 DDS的副本集模式采用三节点Replica Set的高可用架构，三个数据节点组成一个反亲和组，部署在不同的物理服务器上，自动同步数据。Primary节点和Secondary节点提供服务，两个节点分别拥有独立内网地址，配合Driver实现读取压力分配。 大型企业的数据库往往需要应对TB级数据，有较强的数据存储需求。且大数据场景下，还需要满足业务在线数据实时写入数据库、大数据计算分析、分析结果反馈等实时查询、动态分析的需求。 优势 MapReduce： 解决数据分析场景需求，用户可以自己写查询语句或脚本，将请求都分发到DDS上完成。 性能扩展能力强： 应对业务增长快，数据量大的内容管理系统。具备较好的扩展能力。

天翼云搜索服务的OpenSearch实例支持多种访问方式，本文将对各种访问方式适用场景进行简单介绍。 OpenSearch Dashboards访问 OpenSearch实例支持通过OpenSearch Dashboards可视化界面进行连接。用户可以通过登录页面输入用户名和密码访问实例，默认用户名为admin，密码为创建实例时设置的管理员密码。Dashboards提供了强大的数据可视化和管理功能。 Curl命令行方式 用户可以使用Curl命令行与OpenSearch实例进行通信。Curl命令允许执行多种操作，如创建索引、查询数据、更新和删除文档，适合用于快速测试和管理实例。 Python客户端访问 OpenSearch提供官方Python客户端（opensearchpy），允许开发者通过API与OpenSearch实例交互。该客户端适用于数据索引、复杂查询和自动化脚本，适合大规模数据处理和分析场景。 Java客户端访问 Java客户端提供对OpenSearch实例的深度集成，使用RestHighLevelClient等API与OpenSearch通信。Java客户端非常适合在企业级应用中进行复杂搜索、实时数据处理等操作，能够与Spring等框架很好地结合。 Go客户端访问 Go客户端支持与OpenSearch REST API高效交互，特别适合需要高并发、低延迟的应用。通过Go客户端，可以实现对OpenSearch实例的快速连接和操作，常用于高性能、可扩展的云搜索服务场景。

新增策略 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“策略管理 > 主机策略”。 3. 将光标移至左上角图标，在下拉框中选择“新增”。 4. 在弹出的对话框中填写策略信息，点击“确定”，即可新增策略。 配置策略 说明 系统默认策略模板（内置模板）无法编辑，仅支持编辑自定义策略。 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“策略管理 > 主机策略”。 3. 选择需要编辑的策略，点击该策略，进入策略配置页面。 4. 编辑需要修改的策略信息，点击“保存”即可成功修改该策略。 策略的详细配置说明请参见主机策略配置说明。 相关操作 还支持导入、导出策略。创建策略后，支持查看策略、将策略设为默认模板、删除策略。

本节介绍如何查看检测日志。 “检测日志” 主要用于查看和分析大模型安全卫士的安全检测日志记录。该页面提供日志统计概览和详细的日志记录查询功能。 功能介绍 日志统计概览：显示总请求量、拦截量、拦截率等统计指标。 拦截趋势分析：通过图表展示系统近期的拦截趋势变化。 敏感内容类别分析：通过气泡图展示各类敏感内容的分布情况。 详细日志查询：支持多维度筛选和搜索日志记录。 查看日志详情：提供完整的日志信息展示。 查看日志统计概览 时间范围选择：支持“今日”和“近7天”两种时间范围。 访问统计卡片： 总请求量：显示选定时间范围内的总请求数量。 拦截量：显示被系统拦截的请求数量。 拦截率：显示拦截量占总请求量的百分比。 拦截趋势图表：使用折线图展示拦截趋势变化。 敏感内容类别气泡图：展示各类敏感内容的分布和占比。 查看日志列表 搜索和筛选功能： 搜索项 说明 时间范围选择器 支持精确的时间范围设置。 关键词搜索 支持搜索日志内容、终端信息、大模型名称等。 结果筛选 支持按“全部”、“敏感”、“正常”筛选。 处理方式筛选 支持按“全部”、“放行”、“代答”、“终止回答”、“撤回”筛选。 日志数据列表：显示详细的日志记录信息，支持分页浏览和页面跳转。 日志列表字段说明如下： 字段 说明 时间 日志记录的时间戳。 输入内容 用户输入的内容。 输入结果 输入内容的检测结果（正常/非正常）。 输出内容 大模型返回的内容。 输出结果 输出内容的检测结果（正常/非正常）。 敏感类别 检测到的敏感内容类别。 原因 检测结果的原因说明。 处理方式 系统对请求的处理方式。 检测方式 标识该记录是同步检测还是异步检测。

本文介绍公共算力服务的产品优势。 丰富的场景化能力 支持多种异构算力跨地域的大规模调度能力。 实现不同云服务商、裸算力等多方算力并网能力。 灵活的多维度调度 提供业务调度、编排调度、作业调度的能力，满足不同场景的调度需求。 具备统一编排和跨域调度能力，支持可扩展的调度能力。 精细的可视化运营 算力调度、算力资源的精细化运营管理，提供稳定可靠的算力。 拥有完善的平台和规模化的算力运营经验。 开放的合作生态圈 以算力招募的方式接入社会算力。 提供开放兼容的算力并网接入方式和技术标准，打造开放的合作伙伴生态。

天翼云模型推理服务为用户提供相关开源大模型推理能力,本文提供第三方服务算法备案信息参考,和生成式人工智能服务备案信息参考。 服务算法备案信息 关于服务算法备案 信息，可点击查询下载网信办每批次公告的境内深度合成服务算法备案清单 。 或通过 /searchResult查询备案记录。 生成式人工智能服务备案信息 关于生成式人工智能服务备案信息 ，可点击查询下载网信办每批次发布的生成式人工智能服务已备案信息。 以下模型推理服务平台所提供的部分开源大模型生成式人工智能服务备案 信息，本列表根据平台模型情况定期更新，不再另行公告。 属地 模型名称 备案单位 备案号 备案时间 北京市 求索对话DeepSeek Chat 北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司 BeijingDeepseekChat202404280016 2024/5/13 浙江省 通义千问大模型 阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司 ZheJiangTongYiQianWen20230901 2023/9/12

数据导出 由于数据查询只限于服务少量数据的实时查询，数据量大时，需要分页查看，此时，您可通过数据导出功能，快捷获得一次查询的所有数据信息。或者当进行数据备份或迁移时，您也可通过数据导出功能，获取完整的数据信息。 数据管理服务提供数据导出功能，您可以导出整个数据库、部分数据表或者SQL查询结果集。 前提条件 您已经在数据管理服务控制台上创建用户库。 快速导出数据 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台右上角的，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”，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 选择需要登录的目标数据库实例，单击操作列表中的“登录”，登录目标数据库实例。 步骤 6 在顶部菜单栏选择“导入·导出 > 导出”。 步骤 7 在页面左上角单击“快速导出”，选择需要导出数据的库。 说明 快速导出功能导出的是整个库的数据。 步骤 8 在创建快速导出任务弹窗中选择存储位置，并单击“确定”。 步骤 9 在任务列表中，查看快速导出任务。 您可以单击操作列的查看详情，查看当前导出任务的执行情况以及本次导出的表信息。

基于iptables，阻断终端与任意 IP 的出入站访问，仅保留与大模型平台的连接，遏制威胁扩散；点击 可以取消当前主机的隔离。

为什么我上传的文件一直处于上传中? 为什么我上传的文件一直处于上传中？ 请排查是否由以下原因造成： 原因一：网络问题。请您首先确认上传主机的上行带宽是否充足。一般办公环境宽带为双向对等带宽，家庭宽带为不对等带宽（上行小，下行大），可能存在上行带宽不足或网络拥堵。您可以使用SpeedTEST等工具进行测试。 原因二：同时上传的文件数量过多。请确认上传文件大小以及处于“上传中”状态的时间是否处于合理范围。通过控制台、上传SDK等方式上传文件时，默认会使用分片上传，分片数量过大带宽过小可能会导致上传进度卡顿。

训推服务广泛应用于多种场景,本文带您更快了解训推服务经典应用场景。 模型训练 向下纳管智算硬件资源，提供技术运维及训练加速。向上通过模型开发平台提供大模型训练全链路功能，简化操作，提升效率。封装训练所需的底层技术，缩小训练者所需掌握的技术范围，降低大模型开发技术门槛。 主要用户包括各基础大模型厂商，各种拥有行业和场景专业知识与数据的行业客户，如科研院所、大专院校和教育机构、政府、金融机构、工业企业、科技单位、医院等。 模型推理 向下纳管智算硬件资源，提供技术运维服务及推理加速。向上通过模型服务平台提供部署好的模型服务，并集成丰富配套工具，提供模型推理一站式部署服务。 主要用户包括各种软件开发商，特别是行业软件开发商，以及科研院所、大专院校和教育机构、政府、金融机构、工业企业、科技单位、医院等行业客户。 算力运营 智算平台可部署在客户的智算资源上，对算力资源进行统一管理、统一调度，赋能客户算力运营能力，帮助客户通过算力运营和销售取得收益。 主要客户包括各种算力运营商，如各行业大型企业集团、政府旗下的基建投资公司等。

本文主要介绍在控制台上发布版本（对节点的软件版本进行升级）的操作。 前提条件 节点状态为已停止。 注意事项 大版本升级需要选中实例的所有节点，升级期间可能影响业务，请谨慎操作。 操作步骤 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 分布式关系型数据库 ，进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击管理控制台 ，进入概览页面。 2. 在左侧导航栏，选择DRDS > 实例管理，进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 在实例列表中，找到目标实例，单击操作 列的管理 ，进入实例基本信息页面。 4. 单击计算节点管理，进入计算节点管理页面。 5. 在节点列表中，选中目标节点，单击节点列表上方的发布版本。 6. 在对话框中，设置如下参数，确认信息后，单击确定。 参数 说明 升级类型 选择升级类型，支持大版本 和小版本。 大版本：需要同时升级所有节点，并涉及数据割接，数据割接由控制台自动完成。 小版本：不涉及数据割接，可以滚动升级实例节点。 程序版本 选择程序版本。 注意 具体支持升级的版本，以控制台实际显示为准。

态势感知的数据来源。 态势感知（专业版）基于云上威胁数据和云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host Security Service，HSS）、Web应用防火墙（Web Application Firewall，WAF）等安全防护服务上报的告警数据，从中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 态势感知（专业版）通过对多方面的安全数据的分析，为安全事件的处置决策提供依据，实时呈现完整的全网攻击态势。

DCS自定义策略 如果系统预置的DCS权限，不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。 DCS的支持自定义策略授权项如下表所示。 DCS授权项明细 权限 授权项 IAM项目(Project) 企业项目(Enterprise Project) 创建缓存实例 dcs:instance:create √ √ 查询指定实例 dcs:instance:get √ √ 修改实例信息 dcs:instance:modify √ √ 删除实例 dcs:instance:delete √ √ 缓存实例扩容 dcs:instance:scale √ √ 查询实例列表 dcs:instance:list √ √ 查询实例配置信息 dcs:instance:getConfiguration √ √ 修改实例配置信息 dcs:instance:modifyConfigureation √ √ 重启实例或清空数据 dcs:instance:modifyStatus √ √ 修改实例密码 dcs:instance:modifyAuthInfo √ √ 备份实例数据 dcs:instance:backupData √ √ 恢复实例数据 dcs:instance:restoreData √ √ 查询备份任务 dcs:instance:getDataBackupLog √ √ 查询恢复任务 dcs:instance:getDataRestoreLog √ √ 删除备份文件 dcs:instance:deleteDataBackupFile √ √ 查询实例后台任务 dcs:instance:getBackgroundTask √ √ 删除后台任务 dcs:instance:deleteBackgroundTask √ √ 重置实例密码 dcs:instance:resetAuthInfo √ √ 下载备份文件 dcs:instance:downloadBackupData √ √ 实例数据迁移 dcs:instance:migrateData √ √ Web CLI dcs:instance:webcli √ √ 创建迁移任务 dcs:migrationTask:create √ X 修改迁移任务配置或停止迁移任务 dcs:migrationTask:modify √ X 删除迁移任务 dcs:migrationTask:delete √ X 查询迁移任务列表 dcs:migrationTask:list √ X 查询迁移任务详情 dcs:migrationTask:get √ X 诊断实例 dcs:instance:diagnosis √ √ 查询参数模板列表 dcs:template:list √ X 创建参数模板 dcs:template:create √ X 实例主备倒换 dcs:instance:swap √ √ 修改实例白名单信息 dcs:whitelist:modify √ √ 获取实例白名单列表 dcs:whitelist:list √ √ 创建实例访问帐号 dcs:aclaccount:create √ √ 删除实例访问帐号 dcs:aclaccount:delete √ √ 修改实例访问帐号信息 dcs:aclaccount:modify √ √ 获取实例访问帐号列表 dcs:aclaccount:list √ √ 查询慢日志列表 dcs:slowlog:list √ √ 查询参数模板 dcs:template:get √ X 查询任务进度 dcs:job:get √ √ 查看实例审计日志 dcs:auditlog:get √ √ 查询实例升级信息 dcs:instance:getUpgradeInfo √ √ 查询实例SSL信息 dcs:ssl:get √ √ 重建域名解析 dcs:domainname:rebuild √ √ 实例间交换IP地址 dcs:migrationTask:exchangeIp √ X 实例交换IP后回滚 dcs:migrationTask:rollbackIp √ X Kill Redis会话 dcs:clients:kill √ √ 修改参数模板 dcs:template:modify √ X 开启或关闭公网域名解析 dcs:publicdomainname:update √ √ 删除参数模板 dcs:template:delete √ X 释放历史域名解析 dcs:histroydomainname:release √ √ 升级实例版本 dcs:instance:upgrade √ √ 分析实例的大key或者热key dcs:instance:analyze √ √ 开启或关闭实例审计日志 dcs:auditlog:modify √ √ 开启或关闭客户端ip透传 dcs:clientiptrans:modify √ √ 修改实例SSL信息 dcs:ssl:modify √ √ 查询Redis会话列表 dcs:clients:list √ √ 目前云服务平台支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 本章为您介绍常用的DCS自定义策略样例。 说明 由于缓存的存在，对用户、用户组以及企业项目授予OBS相关的细粒度策略后，大概需要等待5分钟细粒度策略才能生效。

参数 参数说明 分区数 您可以设置Topic的分区数，分区数越大消费的并发度越大。该参数设置为1时，消费消息时会按照先入先出的顺序进行消费。取值范围：1100，默认值：6 分区容量 每个分区的数据量的最大值，超过这个值后前面生产的消息将会被删除，保证了数据不会无限上涨挤爆磁盘。 是否同步刷盘 同步刷盘即确保消息被写入磁盘才会被认定为生产成功，该参数可提高可靠性，但是会影响性能。 消息保留时长 当消息生存时间超过该时长后，将会被清理，可用于控制存储成本。 最小同步副本数 该参数使得消息必须写入设定值个数的副本后，才能被认定生产成功，该参数可提高可靠性，但是过大会影响性能，且必须不大于副本数。 批处理消息最大值 每个批次中最大允许的消息大小，这影响了每次请求中能包含的消息总量和大小。 消息时间戳类型 CreateTime: 这是消息被生产者发送到Kafka时的时间戳，它表示消息创建的实际时间；LogAppendTime: 这是消息被Kafka日志接收并写入到日志文件时的时间戳，它表示消息写入 Kafka 的实际时间。 描述 topic的描述字段，可用作标记和说明。

一站式智算服务平台广泛应用于多种场景,本文带您更快了解一站式智算服务平台经典应用场景。 模型训练 向下纳管智算硬件资源，提供技术运维及训练加速。向上通过模型开发平台提供大模型训练全链路功能，简化操作，提升效率。封装训练所需的底层技术，缩小训练者所需掌握的技术范围，降低大模型开发技术门槛。 主要用户包括各基础大模型厂商，各种拥有行业和场景专业知识与数据的行业客户，如科研院所、大专院校和教育机构、政府、金融机构、工业企业、科技单位、医院等。 模型推理 向下纳管智算硬件资源，提供技术运维服务及推理加速。向上通过模型服务平台提供部署好的模型服务，并集成丰富配套工具，提供模型推理一站式部署服务。 主要用户包括各种软件开发商，特别是行业软件开发商，以及科研院所、大专院校和教育机构、政府、金融机构、工业企业、科技单位、医院等行业客户。 算力运营 智算平台可部署在客户的智算资源上，对算力资源进行统一管理、统一调度，赋能客户算力运营能力，帮助客户通过算力运营和销售取得收益。 主要客户包括各种算力运营商，如各行业大型企业集团、政府旗下的基建投资公司等。

无损上线参数名称 无损上线参数含义 预热时长 应用实例下一次启动的预热时间。 预热曲线 基于已配置的预热时长，被预热的应用流量权重会根据配置的预热曲线呈指数型增长。 在指定预热时长内，预热曲线值越大被预热应用刚启动时分配的流量权重越小，以满足需要较长时间进行预热的复杂应用的预热需求。 默认为2（适合于一般预热场景），表示在预热周期内服务提供者的流量接收曲线形状呈2次曲线形状。 预热曲线设置范围为0~20。相同预热时间，预热曲线值越大，表示预热开始将接收的流量越小，临近预热结束时接收的流量增幅越大。 延迟注册时间 延迟注册到注册中心实例的时长。 无损滚动发布 通过就绪检查前完成服务注册：为应用无侵入提供54199端口用于检查微服务是否已经完成注册，如果已注册完成，端口返回200，否则返回500。 通过就绪检查前完成服务预热：为应用无侵入提供54199端口用于检查微服务是否已经完成预热，如果已预热完成，端口返回200，否则返回500。

无损上线参数名称 无损上线参数含义 预热时长 应用实例下一次启动的预热时间。 预热曲线 基于已配置的预热时长，被预热的应用流量权重会根据配置的预热曲线呈指数型增长。 在指定预热时长内，预热曲线值越大被预热应用刚启动时分配的流量权重越小，以满足需要较长时间进行预热的复杂应用的预热需求。 默认为2（适合于一般预热场景），表示在预热周期内服务提供者的流量接收曲线形状呈2次曲线形状。 预热曲线设置范围为0~20。相同预热时间，预热曲线值越大，表示预热开始将接收的流量越小，临近预热结束时接收的流量增幅越大。 延迟注册时间 延迟注册到注册中心实例的时长。 无损滚动发布 通过就绪检查前完成服务注册：为应用无侵入提供54199端口用于检查微服务是否已经完成注册，如果已注册完成，端口返回200，否则返回500。 通过就绪检查前完成服务预热：为应用无侵入提供54199端口用于检查微服务是否已经完成预热，如果已预热完成，端口返回200，否则返回500。

本文为您介绍安全使用IAM的建议。 为了帮助您安全地控制对天翼云云资源的访问，请您遵循安全使用IAM的建议。 不给天翼云帐号创建访问密钥 天翼云帐号是您天翼云云资源归属、资源使用计费的主体，对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限。密码与访问密钥（AK/SK）都是帐号的身份凭证，具有同等效力，密码用于登录界面控制台，是您必须具备的身份凭证，访问密钥用于使用开发工具进行编程调用，是第二个身份凭证，为辅助性质，非必须具备。为了提高帐号安全性，建议您仅使用密码登录控制台即可，不要给帐号创建第二个身份凭证（访问密钥），避免因访问密钥泄露带来的信息安全风险。 不将访问密钥嵌入到代码中 当您使用API、CLI、SDK等开发工具来访问云服务时，请勿直接将访问密钥嵌入到代码中，减少访问密钥被泄露的风险。 创建单独的IAM用户 如果有任何人需要访问您天翼云帐号中的资源，请不要将帐号的密码共享给他们，而是在您的帐号中给他们创建单独的IAM用户并分配相应的权限，同时，作为天翼云帐号主体，建议您不使用帐号访问天翼云，而是为自己创建一个IAM用户，并授予该用户管理权限，以使用该IAM用户代替帐号进行日常管理工作，保护帐号的安全。

本页为时延类常见问题。 数据迁移/同步全量阶段进度条不更新的原因是什么？ DTS在全量阶段停滞、进度条不动的原因可能有以下几种： 单表数据量过大：在全量同步过程中，进度条的计算和表数量相关，如果源库中某些表数据量过大，需要耗费较长来进行迁移，则可能导致数据库进度条长时间不动。 网络问题：在全量同步过程中，如果网络带宽过小或网络不稳定，可能会导致同步进度长时间不动。可以通过检查网络带宽和网络连接情况来判断是否是网络问题导致的问题。 数据库负载过高：在全量同步过程中，如果源库或目标库的负载过高，同步进度就会受到影响。数据库所在的磁盘有读写上限，当同一时间有其他任务占用过多的读写带宽，会影响DTS数据传输服务的任务进度。 数据迁移/同步增量阶段延迟高的原因是什么？ 增量过程中延迟很高的原因可能有以下几种： 网络问题：在增量同步过程中，如果网络带宽不足或网络不稳定，同步的延迟就会相应增高。 数据变更频繁：在增量同步过程中，如果源库中的数据变更频繁，同步的延迟就会很高。这是因为每次数据变更都需要同步到目标库，如果变更频繁，同步的延迟就会累积，从而导致同步延迟增加。 磁盘读写速度慢：如果目标库的磁盘读写速度不足，写入同步数据的速度就会受到影响，从而导致同步延迟增加。 DTS系统规格限制：如果需要同步的数据过大，而DTS没有选用相应的规格来支撑，可能会导致增量阶段延迟过大。 针对上述延迟高的原因，可以采取以下措施来减少同步延迟： 增加网络带宽或优化网络连接，以提高数据传输速度和稳定性。 等待任务完成数据同步，优化业务逻辑，减少短时间内密集写入和大事务写入。 优化目标库磁盘，可以考虑优化磁盘分区或使用SSD等方式来提高磁盘读写速度。 重新购买更大规格的同步实例，以支撑现有业务。

本节介绍了实时同步链路规格说明的相关内容。 注意事项 文中提供的性能指标仅用于提供参考的测试数据，实际环境会受源或目标数据库性能、网络带宽、数据模型、业务模型等因素影响。 规格说明 表 全量同步性能上限 链路名称 全量性能上线（MB/s）参考 MySQL为源链路 50 Oracle为源链路 40 Redis为源链路 30 GaussDB为源链路 40 PostgreSQL为源链路 30 DDM为源链路 20 MongoDB为源链路 20 注意 影响DRS迁移速度的因素很多，当前全量阶段迁移速度为网络和数据库性能无瓶颈、任务为大规格时的测试数据，仅供用户进行参考。 当目标数据库为Oracle或者GaussDB(DWS)时，受限于目标数据库写入机制，全量速度相较于其他类型数据库下降30%~50%。 MongoDB数据库的写入性能会受索引个数影响，单个索引影响58%，索引越多，速度越慢。 实时同步根据同步链路的增量性能上限，定义了六种规格：极小、小、中、大、超大、极大，各个规格的同步性能上限如下表。 表 规格性能上限 规格名称 增量性能上限（行/秒）参考 极小 300 小 3000 中 7500 大 10000 超大 20000 极大 大于20000 说明 规格的线上运行性能受网络环境、源数据库和目标数据库的性能、延迟等因素影响，实际的性能值会有差异，表中性能上限值仅供参考。 DRS规格：DRS为用户提供的不同性能的链路规格，以全量同步（不限速）和增量同步性能为衡量标准。 性能上限（行/秒）：表示每秒同步的事务数，包括BEGIN、COMMIT 、DML语句（INSERT、DELETE、UPDATE）及DDL语句。用户可通过云监控CES5.9.3 查看监控指标获取。 目前，DRS同步仅支持任务类型为单AZ的同步任务升级实例规格，不支持父子任务升级实例规格，不支持降低规格，具体操作及约束限制可参考5.6.6.12 同步规格变更。 对于支持内容对比的链路，如果创建任务时可以选择实例规格，那么仅支持大规格及以上规格进行内容对比。

新增事件类型 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“安全编排 > 运营对象”，进入运营对象的数据类页面后，选择“类型管理”页签，进入类型管理页面。 5. 在类型管理页面，选择“事件类型”页签，进入事件类型管理页面。 6. 在事件类型管理页面中单击“新增”，右侧弹出新增事件类型页面。在新增事件类型页面中，配置事件类型参数。 参数名称 参数说明 类型名称 自定义新增事件类型的名称。名称需遵循大驼峰命名规范，例如TypeName。 类型标识 填写事件类型标识。标识关键字需遵循大驼峰命名规范，例如TypeTag。 子类型 填写事件类型的子类型。名称需遵循大驼峰命名规范，例如SubType。 子类型标识 填写事件子类型标识。标识关键字需遵循大驼峰命名规范，例如SubTypeName。 启动状态 设置事件类型的启动状态。 ：表示启用。 ：表示禁用。 SLA 设置事件的SLA处理时间。 描述 自定义事件类型描述信息。 说明 自定义事件类型新增成功后，不支持修改“类型名称”、“类型标识”、“子类型标识”参数信息。 7. 在页面右下角单击“确认”，完成新增操作。 新增完成后，可以在事件类型页面的“类型名称”中查看已新增的类型。

问题现象 filebeat是性能非常出色的文件采集工具，绝大多数的业务日志可以很容易的在1秒内收集至elasticsearch内，但是个别日志量大的业务日志无法及时收集，按照官方的默认配置通常1核CPU分配给filebeat时，写ES的速率低于1M/S，这里可以针对filebeat.yml配置文件做优化，提高写入ES的性能。 原因分析 filebeat.yml的默认配置比较保守，在日志量很大的业务场景，需要修改filebeat.yml参数进行调优。 处理步骤 1.针对filebeat.yml配置文件做参数优化，调整input端配置： 根据实际情况调大harvesterbuffersize参数（该参数是指每个harvester监控文件时，使用的buffer大小）。 harvesterbuffersize:40960000 根据实际情况调大filebeat.spoolsize参数（该参数是指spooler的大小，一次Publish，上传多少行的日志量）。 filebeat.spoolsize:250000 根据实际情况调整 filebeat.idletimeout参数（该参数是指spooler的超时时间，如果到了超时时间，不论是否到达容量阈值，spooler会清空发送出去）。 filebeat.idletimeout:1s 2.针对filebeat.yml配置文件做参数优化，调整output.elasticsearch端配置： 根据实际情况将worker参数调整为跟ES个数一致（该参数是指对应ES的个数，默认1）。 worker:1 根据实际情况调大bulkmaxsize参数（该参数是指单个elasticsearch批量API索引请求的最大事件数，默认是50）。 bulkmaxsize:15000 根据实际情况调整flushinterval参数（该参数是指新事件两个批量API索引请求之间需要等待的秒数，如果bulkmaxsize在该值之前到达，额外的批量索引请求生效）。 flushinterval:1s 集群使用故障

调度器介绍 MRS集群默认即启用了Superior调度器。 Superior调度器为增强型，Superior取名源自苏必利尔湖，意指由该调度器管理的数据足够大。 为满足企业需求，克服Yarn社区在调度上遇到的挑战与困难，Superior调度器做了以下增强： 增强资源共享策略 Superior调度器支持队列层级，在同集群集成开源调度器的特性，并基于可配置策略进一步共享资源。针对实例，管理员可通过Superior调度器为队列同时配置绝对值或百分比的资源策略计划。Superior调度器的资源共享策略将Yarn的标签调度增强为资源池特性，Yarn集群中的节点可根据容量或业务类型不同，进行分组以使队列更有效地利用资源。 基于租户的资源预留策略 部分租户可能在某些时间中运行关键任务，租户所需的资源应保证可用。Superior调度器构建了支持资源预留策略的机制，在这些租户队列运行的任务可立即获取到预留资源，以保证计划的关键任务可正常执行。 租户和资源池的用户公平共享 Superior调度器提供了队列内用户间共享资源的配置能力。每个租户中可能存在不同权重的用户，高权重用户可能需要更多共享资源。 大集群环境下的调度性能优势 Superior调度器接收到各个NodeManager上报的心跳信息，并将资源信息保存在内存中，使得调度器能够全局掌控集群的资源使用情况。Superior调度器采用了push调度模型，令调度更加精确、高效，大大提高了大集群下的资源使用率。另外，Superior调度器在NodeManager心跳间隔较大的情况下，调度性能依然优异，不牺牲调度性能，也能避免大集群环境下的“心跳风暴”。 优先策略 当某个服务在获取所有可用资源后还无法满足最小资源的要求，则会发生优先抢占。抢占功能默认关闭。