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- 应用场景用户可根据业务需要,自主控制访问频率,并配置期望的处置动作,满足业务定制化需要。 场景示意图 场景三:0Day漏洞修复 第三方框架或插件爆发0Day漏洞时,需要通过下发虚拟补丁,第一时间防护由漏洞引发的攻击。 方案优势 主动发现并响应,及时下发虚拟补丁,更新防御规则,实现漏洞防护。 用户无需任何操作即可获取紧急漏洞防御能力,降低维护成本。 场景示意图
- 产品定义专属云(CT-DeC,Dedicated Cloud)是从公有云上物理隔离的专属虚拟化资源池,用户独享专用的服务器集群,并可在控制中心统一管理。 专属云分为专属云-计算独享型(简称计算专属云)和专属云-存储独享型(简称存储专属云): 计算专属云实现计算资源的物理独享,存储和网络资源逻辑独享。 存储专属云实现计算和存储资源的物理独享,网络资源逻辑独享。 产品架构 专属云(计算独享型)服务的产品架构如下图所示: 计算专属云实现计算资源的物理独享与存储资源的逻辑独享。
- Windows操作系统为什么要安装并更新VMTools？VMTools是为弹性云主机提供高性能磁盘和网卡的半虚拟化驱动(virtio driver)。 标准的Windows系统不会自带virtio driver。 平台提供的公共镜像默认已安装VMTools。 私有镜像需用户自行安装VMTools,安装指导请参见安装UVP VMTools。 为什么要更新VMTools? 平台会定期从virtio社区同步问题修复,每月发布更新版本。保持最新的驱动版本能有效避免触发社区或研发测试发现的已知问题。 什么时候更新VMTools?
- 自建NFS存储安全配置本文介绍了如何正确配置NFS服务的白名单 1.概述 科研助手提供外部挂载NFS持久化存储数据服务的功能,为了您的数据安全,请根据本文步骤正确配置NFS服务白名单,防止他人未授权访问NFS服务。
- 配置HBase允许修改操作的IP地址白名单本章主要介绍翼MapReduce的配置HBase允许修改操作的IP地址白名单功能。
- 使用OceanFS动态存储卷当前cstor-csi插件支持使用海量文件服务动态存储卷和静态存储卷,通过将存储卷挂载到容器指定目录下,以实现数据持久化需求。
- 使用SFS动态存储卷当前cstor-csi插件支持使用弹性文件存储动态存储卷和静态存储卷,通过将存储卷挂载到容器指定目录下,以实现数据持久化需求。
- 自定义防护规则组防护类型:表示规则防御的Web攻击类型,包括SQL注入、XSS、目录穿越、Java代码执行、PHP代码执行、ASP代码执行、通用代码执行、J...化、PHP反序列化、本地文件包含、远程文件包含、文件上传、CSRF、SSRF、命令注入、信息泄露、模板注入、XML实体注入、Xpath注入、LDAP注入、自定义精准攻击、未知攻击。如您暂时无需应用新建的规则组,可以在完成以上配置后,点击“保存”,完成配置向导。后续需要应用该规则组的时候再配置即可。
- 高效的SQL计算能力RDAInit:在RDAInit阶段,初始化RDA算子所需的资源,包括数据缓冲区和共享内存文件,把共享内存文件名通过Socket发送给本节点forwarder进程。 RDAExec:在RDAExec阶段,RDA算子需要完成两方面的工作:1.数据在集群范围内的分发,每扫到数据,则按重分布键计算Dest节点,确定相应共享内存对象和缓冲区;先尝试把数据写共享内存,供forwarder进程读取;若写失败,则写缓冲区。
- 防护日志您可以将WAF的防护日志记录到单独收费的云日志服务(Log Tank Service,简称LTS),LTS默认存储日志的时间为7天,存储时间...化),LTS提供转储功能,可以将日志转储至对象存储服务(OBS)或者数据接入服务(DIS)中长期保存。 Web应用防火墙可以同时查询多个指定IP的防护事件吗? WAF不支持同时查询多个指定IP的防护事件。
- Qwen2.5-72B-Instruct在指令跟随、生成长文本(超过 8K 个标记)、理解结构化数据(例如表格)以及生成结构化输出(尤其是 JSON)方面有了显著改进。对系统提示的多样性更具弹性,增强了聊天机器人的角色扮演实现和条件设置。 长上下文支持多达 128K 个令牌,并且可以生成多达 8K 个令牌。 多语言支持超过 29 种语言,包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
- ALM-29004 Impalad进程内存占用率超过阈值说明 如内存占用超过阈值为常态化状态,需要考虑集群扩容。 告警清除 突发并发任务执行结束后告警自动清除。 参考信息 无。
- Redis实例CPU使用率达到100%的原因？例如,当执行大规模的键扫描、排序、聚合操作或大量数据的持久化操作时,会占用较多的CPU资源。 非优化的命令操作:某些Redis命令操作可能会导致CPU使用率增加。例如,使用SCAN命令进行全量键扫描,或者使用SORT命令对大数据集进行排序等。这些操作可能在大规模数据集上消耗大量CPU资源,导致CPU使用率升高。 锁竞争:如果在Redis实例中使用了分布式锁或自定义锁机制,当多个线程或客户端竞争同一个锁时,会引发CPU的高负载。
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