指标名称 取值范围 告警策略 是否接近性能上限 告警处理建议 CPU利用率 0~100% 告警阈值：>70%连续触发次数：2告警级别：重要 否 结合业务分析是否由于业务上涨导致的。需要分析各个数据节点的CPU使用率分布是否均匀，如果节点普遍CPU高，需要考虑扩容，集群扩容会增加数据节点，分担CPU压力。如果是单个节点CPU上涨，需要业务侧分析是否存在热key，优化业务侧代码消除热key。 CPU平均使用率 0~100% 告警阈值：>70%连续触发次数：2告警级别：重要 否 结合业务分析是否由于业务上涨导致的，判断是否需要扩容。如果单机/主备实例，无法扩展CPU能力，需要考虑切换为集群实例。该指标仅针对单机、主备、Proxy集群实例设置，Cluster集群实例级别不支持该指标，仅在数据节点支持，即需要在实例详情的“性能监控”中选择“数据节点”页签查看。 内存利用率 0~100% 告警阈值：>70%连续触发次数：2告警级别：重要 否 结合业务分析是否由于业务上涨导致的。需要分析各个数据节点的内存利用率分布是否均匀，如果节点普遍内存利用率高，需要考虑扩容。如果是单个节点内存上涨，需要业务侧分析是否存在大key，优化业务侧代码消除热大key。 活跃的客户端数量 0~10000 告警阈值：>8000连续触发次数：2告警级别：重要 否 分析业务，是否合理，如果结合业务分析连接数是合理的，建议调整告警阈值。 新建连接数 >0 告警阈值：>10000连续触发次数：2告警级别：次要 新建连接数多，可能是短连接导致，建议使用长连接，避免使用短连接影响性能。 是否存在慢日志 0~1 告警阈值：>0连续触发次数：1告警级别：重要 通过慢查询功能分析具体的慢日志命令。 带宽使用率 0~200% 告警阈值：>90%连续触发次数：2告警级别：重要 是 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，需要分析是否有存在大key。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。 流控次数 >0 告警阈值：>0连续触发次数：1告警级别：紧急 是 结合规格限制、网络瞬时输入流量和网络瞬时输出流量，查看是否扩容解决。说明Redis 4.0以上版本的实例才支持该指标，Redis 3.0实例不支持。

查看压缩任务 1. 查看任务详情：在任务列表点击任务名称，进入详情页面，可查看任务配置及任务日志。 2. 操作：可在列表操作列中点击【详情】以查看任务详情，点击【停止】以停止任务。 3. 获取压缩结果：压缩任务运行完成后，压缩后的模型会自动保存到用户指定的模型管理中的位置。可以通过开发机挂载模型、或者下载模型来查看模型文件本身。压缩后的模型可以直接通过我的服务进行服务部署，部署为推理效果更优的大模型服务。

区别项 不开启高频物理备份 开启高频物理备份 备份频率 最多每天一次。 开启高频物理备份后，备份频率更加密集，可设置每1、2、4、6、12小时备份一次。 数据恢复时间（RTO） 距离上次备份完成时间间隔越大，产生的数据量越多，恢复时间越久。 开启高频物理备份后，恢复RTO更低。 备份集删除策略 可以直接删除全量备份集。 不支持删除高频备份备份集，需按整个备份周期执行删除操作。

配置项 说明 名称 路由名称，用于标识一条路由规则。 域名 用于和请求中的域名进行匹配，不填则任何请求都可以匹配。 路径 匹配请求的path（不含query参数），当前支持前缀匹配和精确匹配。 方法 匹配请求中的HTTP方法。 优先级 当多个路由同时匹配一个请求时，路径匹配深度较大的路由优先；路径匹配相同的情况下，路由优先级高（数字大）的优先匹配。 请求header 匹配请求中的HTTP header。 请求query 匹配请求中的HTTP query参数。 目标服务 当前支持单服务、多服务、标签路由、mock路由和重定向。

模块 核心定位 简要说明 依赖关系 巡检指标 最底层的最小检查项 单个检查项目（如 CPU 使用率、连接使用率、主从复制延迟等） 无依赖，为系统预设基础检查项 巡检模板 可复用的标准化检查方案 为满足特定场景，预设的巡检项集合。如日常运维巡检，大促前专项巡检，可以分别沉淀出不同的巡检指标集合。 依赖巡检指标，由多个指标组合而成 巡检任务 巡检任务执行与巡检报告输出 设置指定实例、按照计划执行预定的巡检模板。生成巡检报告。 依赖巡检模板，绑定模板 、 实例与执行时间

手动安装agent可能遇到的问题 安装Agent后应用启动时报OutOfMemoryError错误怎么办？ 请在Java启动命令后面加上堆内存大小配置项，以适当调大JVM参数。以下示例配置项表示堆内存初始值（Xms）为512 M，堆内存最大值（Xmx）为2 G。 说明 请根据实际情况适当调节。对于Tomcat等其他环境，请在配置文件的JAVAOPTS中加入此参数。 Xms512M Xmx2048M 如果出现OutOfMemoryError: PermGen space错误，请添加以下配置。 XX:PermSize256M XX:MaxPermSize512M 如果出现OutOfMemoryError: metaspace错误，请添加以下配置。 XX:MetaspaceSize256M XX:MaxMetaspaceSize512M

参数 描述 应用名称 以中英文开头，支持中文、大小写字母、数字、下划线、中划线，长度为2~32个字符。 应用类型 若选择网站域名，则需要输入访问地址，支持网站名称（例如：www.ctyun.cn）或域名格式（例如：ctyun.cn）； 若选择五元组，则需要填写协议类型、源地址、源端口范围、目的地址、目的端口范围等信息，配置源/目的端口范围时，请先指定协议类型（TCP或UDP）；不配置协议或协议类型为ICMP时，不支持配置源/目的端口范围。 所属应用组 选择您新建的应用组。

OpenSearch Dashboards OpenSearch Dashboards提供了直观的可用于创建、共享、交互式的开发、运维数据分析平台。与OpenSearch搭配使用，并提供角色基础访问控制能力。文内或简称为Dashboards。 支持多用户角色的权限管理 支持包括甘特图在内的多种数据呈现方式 支持多种数据统计方式 支持高阶的索引管理能力 支持通知告警功能 支持基于SQL的查询能力 支持CSV、PDF、Excel等文件的报告生成功能 Logstash Logstash是数据管道服务，通过可扩展的输入、过滤和输出体系，实时采集、转换和加载多源异构数据，并灵活对接各类存储与分析平台，是ELK（Elastic Stack）生态的核心组件之一。天翼云提供的全托管的Logstash服务，支持一键部署、可视化管道配置和数据管道集中管理。 支持文件、数据库、消息队列等多种数据源采集 支持灵活的数据处理，如字段提取、数据脱敏等 内置健康检查机制，支持通过API或可视化界面监控数据管道运行状态 Cerebro Cerebro 是一个功能强大且易于使用的云搜索服务管理工具，适合开发、运维和数据分析等多种场景。通过Cerebro可以对实例进行Web可视化管理，如监控实时的磁盘、集群负载、内存使用率等，通过其直观的界面和丰富的功能，用户可以更高效地管理和监控云搜索实例。云搜索服务兼容开源Cerebro，适配0.9.4。 支持可视化数据管理 支持监控实例实时负载

本节介绍Hermes云电脑的使用方式。 产品核心优势 Hermes云电脑内置Hermes环境，开箱即用。Hermes具备模块化架构和丰富的工具生态，让开发者能够快速构建复杂的AI应用。同时也是拥有内置学习循环的智能体，它从经验中创建技能，在使用过程中持续改进，形成持久化知识。支持微信、飞书、QQ等IM工具接入使用。 体验指引 1. 支持天翼AI云电脑移动端、PC客户端进行切换Hermes镜像； 2. 切换方式：登录云电脑>工具栏>设置>系统重装>更换系统，选择Hermes镜像。 注意 不支持跨系统切换，如Windows不支持切换至Ubuntu。 使用指引（以Ubuntu云电脑为例） 1. 开机后系统会自动启动Hermes后台服务，在云智助手中生成ApiKey并自动将模型信息注入到Hermes中，用户无需再配置模型即可直接使用。 2. 双击【Hermes】图标，首次打开会有安全提示弹窗，系统自动打开默认浏览器并跳转到聊天页面，可以发送指令和查看对话历史。 3. 双击【Hermes助手】图标，可以进入大模型配置界面，这里可以检测模型的连通性，有自行购买的第三方模型（例如息壤）可以配置以切换当前使用的大模型（填写API Key，Base URL和模型等信息）。 4. 在IM设置界面，可以配置微信，飞书和QQ三种IM通道，需要扫描界面上的二维码或者填写所需的信息，保存后静待片刻即可生效。

使用第三方软件结合虚拟IP实现高可用时，心跳检测的源IP怎么配置？ 如果您使用第三方软件（例如keepalived）结合虚拟IP实现高可用，您在配置心跳检测的源IP时可以选取主备云服务器上的任意两个相通的IP地址。通常情况下您可以选择主网卡的主IP地址去配置心跳检测的源IP。 绑定虚拟IP的云服务器访问公网时，数据包的源IP是什么？ 有虚拟IP的实例访问公网，取决于用户的配置方式。虚拟IP和云服务器网卡的普通IP都可以绑弹性IP，虚机里配置路由条目，来决定用哪个IP（虚拟IP和云服务器网卡的普通IP）出公网，如果您选择的虚拟IP地址，云网络就会转换为虚拟IP绑定的弹性IP出公网，如果您选择用的网卡普通IP，云网络就会转换为云服务器网卡绑的弹性IP的出公网。 如何修改云服务网卡MTU? 一些通信场景或网络产品对云服务器发出的数据包大小有着严格的要求，您可以适当修改数据包大小以达到最优吞吐量，保证网络的连通性，避免因数据包过大而必须拆分数据包导致额外的时间损耗。且一些数据库比较大的场景需要修改网卡的MTU值来实现高性能的Oracle rac。 使用限制： 1. 修改云服务器网卡MTU值时，注意不要超过支持的最大MTU上限（8000），否则可能导致网络不通！ 2. 云服务器网卡MTU默认值为1500，仅支持主网卡MTU值修改。 3. 修改网卡MTU值可能会造成瞬时网络断流，如果您的业务严格要求网络实时不能中断，请谨慎评估后再决定是否要修改！ 使用方法： 您可以通过工单申请去修改网卡MTU，请谨慎操作！

本文介绍Redis集群版客户端常见错误码 50010001：路由队列堵塞。 50010002：添加路由队列异常。 50010003： 路由处理异常。 50010004：注册客户端读失败。 50010005：超过允许的最大客户端连接数。 50010006：注册目标路由读事件异常。 50010007：单个客户端连接请求数大于规定值。 50010008：协议异常，一般为客户端发送了不支持的命令或者断开连接。 50010009：不完整的报文。 50010010：读取redis超时。表示已经发送给redis，redis处理超时；检查请求报文是否过大，如果请求报文过大，建议拆小。 50010011：网络io异常。 50010012：目标服务器繁忙,稍后再试。 50010013：获取目标路由主机失败，检查redis机器是否io繁忙。 50010014：路由主机配置端口不合法。 50010015：连接目标主机失败。 50010016：目标主机网络繁忙。 50010017：路由发送给目标主机时网络错误。 50010018：读取解析客户端请求失败。 50010019：注册redis服务端返回失败。 50010020：redis read io exception。 50010021：接入机内部异常。 50010022：内存池不够。 50010023：处理客户端报文异常。 50010024：route 程序bug。 50010025：没有该分组权限。 50010026：实例密码错误。 50010027：集群版鉴权实例名错误。 50010028：客户端IP不在IP白名单内。 50010029： 用户时间失效。 50010030：解析报文失败。 50010031：鉴权信息不完整。 50010032：尚未通过鉴权，未获取到鉴权通过信息。 50010033：尚未通过鉴权，未获取到鉴权分组信息。 50010034：尚未选择分组，未获取到选择分组信息。 50010036：dborder越界。 50010037：获取接入机对应用户名失败。 50010038：订单服务冻结，获取接入机服务失败。 50010039：该分组不存在。 50010040：操作的集合个数不能超过10个。 50010041：每个集合的大小不能超过1000个。 50010042：接入机改造命令限制30k。 50010043：该账户禁止写数据。 50010044：读取redis返回报文串包。 50010047：订阅连接超时错误码。 50010048：接入机不支持的命令。 50010049：接入机read only错误。 50010050：redis内存满。

名称 描述 是否必须 BucketName 存储桶名称。 是 delimiter 分隔符，一个用来对关键字们进行分组的字符。所有的关键字都包含delimiter和prefix间的相同子串，prefix之后第一个遇到delimiter的字符串都会加到一个叫CommonPrefix的组中。如果没有特别定义prefix，所有的关键字都会被返回，但不会有CommonPrefix。delimiter只支持”/”，不支持其他分隔符。 类型：字符串。 否 maxuploads 设置返回的分片上传过程的最大数目。 类型：整型。 取值：[1, 1000]。 默认值：1000。 否 keymarker 与uploadidmarker参数一起，该参数指定列表操作从什么位置后面开始。如果uploadidmarker参数没有被指定，那么只有比keymarker参数指定的key更大的key会被列出。如果uploadidmarker参数被指定，任何包含与keymarker指定值相等或大于key的分片上传过程都会被包括，假设这些分片上传过程包含了比uploadidmarker指定值更大的ID。 类型：字符串。 否 prefix 该参数用于列出那些以prefix为前缀的正在进行的上传过程，用户可以使用多个prefix来把一个bucket分成不同的组（可以考虑采用类似文件系统中的文件夹的作用那样，使用prefix来对key进行分组）。 类型：字符串。 否 encodingtype 指定响应中KeyMarker、NextKeyMarker、Key、Prefix、Delimiter的编码类型。如果KeyMarker、NextKeyMarker、Key、Prefix、Delimiter包含xml 1.0标准不支持的控制字符，可通过设置该参数对响应中的KeyMarker、NextKeyMarker、Key、Prefix、Delimiter进行编码。 类型：字符串。 取值：url，字母不区分大小写。 否 uploadidmarker 与keymarker参数一起，指定列表操作从什么位置后面开始。如果keymarker没有被指定，uploadidmarker参数也会被忽略。否则，任何key值等于或大于keymarker的上传过程都会被包含在列表中，只要ID大于uploadidmarker指定的值。 否

本章节主要介绍创建并提交Spark Jar作业 。 操作场景 DLI可以查询存储在OBS中的数据，本节操作介绍使用DLI提交Spark Jar进行实时计算的操作步骤。 操作流程 使用DLI提交Spark作业进行实时计算。基本流程如下： 1.上传数据至OBS 2.创建队列 3.创建程序包 4.提交Spark作业 上传数据至OBS 开发Spark Jar作业程序，编译并打包为“sparkexamples.jar”。参考以下操作步骤上传该作业程序。 提交Spark作业之前，需要在OBS中上传数据文件。 1.登录管理控制台 2.在服务列表中，单击“存储”中的“对象存储服务OBS”，进入OBS管理控制台页面。 3.创建桶，这里以桶名“dlitestobs01”为例。 a. 单击“创建桶”。 b. 进入“创建桶”页面，输入“桶名称”。其他参数保持默认值或根据需要选择。 说明 创建OBS桶时，需要选择与DLI管理控制台相同的区域，不可跨区域执行操作。 c. 单击“立即创建”。 4.单击所建桶“dlitestobs01”，进入“对象”页面。 5.选择左侧列表中的“对象”，选择“上传对象”，将需要上传的文件，例如“sparkexamples.jar”上传到指定目录，单击“确定”。 例如，文件上传成功后，待分析的文件路径为“obs://dlitestobs01/sparkexamples.jar”。 说明 关于OBS管理控制台更多操作请参考《 OBS上传文件指导，请参见《 针对大文件场景，由于OBS管理控制台对文件大小和数量限制较多，所以推荐使用OBS工具上传大文件，如OBS Browser+上传。 OBS Browser+是一个比较常用的图形化工具，，支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。

本章节主要介绍数据湖探索创建并提交Spark SQL作业。 操作场景 DLI可以查询存储在OBS中的数据，本节操作介绍使用DLI提交Spark SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 操作流程 使用DLI提交Spark SQL作业查询数据。基本流程如下： 1.上传数据至OBS 2.创建队列 3.创建数据库 4.创建表 5.查询数据 上传数据至OBS 使用DLI查询数据前，需要将数据文件上传至OBS中。 1.登录管理控制台。 2.在服务列表中，单击“存储”中的“对象存储服务OBS”，进入OBS管理控制台页面。 3.创建桶，本例桶名以“obs1”为例。 a. 单击页面右上角“创建桶”。 b. 进入“创建桶”页面，输入“桶名称”。其他参数保持默认值或根据需要选择。 创建OBS桶时，需要选择与DLI管理控制台相同的区域，不可跨区域执行操作。 c. 单击“立即创建”。 4.单击所建桶“obs1”，进入“对象”页面。 5.勾选左侧列表中的“对象”，选择“上传对象”，将需要上传的文件“sampledata.csv”上传到指定目录，单击“上传”。 “sampledata.csv”样例文件可以通过新建“sampledata.txt”，复制如下英文逗号分隔的文本内容，再另存为“sampledata.csv”。 12,test 文件上传成功后，待分析的文件路径为“obs://obs1/sampledata.csv”。 说明 关于OBS管理控制台更多操作请参考《 OBS上传文件指导，请参见《 针对大文件场景，由于OBS管理控制台对文件大小和数量限制较多，所以推荐使用OBS工具上传大文件，如OBS Browser+上传。 OBS Browser+是一个比较常用的图形化工具，支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。

本文主要介绍应用场景。 Kafka作为一款热门的消息队列中间件，具备高效可靠的消息异步传递机制，主要用于不同系统间的数据交流和传递，在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 异步通信 将业务中属于非核心或不重要的流程部分，使用消息异步通知的方式发给目标系统，这样主业务流程无需同步等待其他系统的处理结果，从而达到系统快速响应的目的。 如网站的用户注册场景，在用户注册成功后，还需要发送注册邮件与注册短信，这两个流程使用Kafka消息服务通知邮件发送系统与短信发送系统，从而提升注册流程的响应速度。 图 串行发送注册邮件与短信流程 图 借助消息队列异步发送注册邮件与短信流程 错峰流控与流量削峰 在电子商务系统或大型网站中，上下游系统处理能力存在差异，处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击，需要提高系统的可用性的同时降低系统实现的复杂性。电商大促销等流量洪流突然来袭时，可以通过队列服务堆积缓存订单等信息，在下游系统有能力处理消息的时候再处理，避免下游订阅系统因突发流量崩溃。消息队列提供亿级消息堆积能力，3天的默认保留时长，消息消费系统可以错峰进行消息处理。 另外，在商品秒杀、抢购等流量短时间内暴增场景中，为了防止后端应用被压垮，可在前后端系统间使用Kafka消息队列传递请求。 图 消息队列应对秒杀大流量场景

本文主要介绍MySQL到MySQL灾备 支持的源和目标数据库 支持的数据库 业务数据库 灾备数据库 本地自建MySQL数据库 ECS自建MySQL数据库 其他云上MySQL数据库 RDS for MySQL RDS for MySQL 前提条件 已登录数据复制服务控制台。 满足实时灾备支持的数据库类型和版本，详情请参见实时灾备。 使用建议 注意 灾备初始化阶段，请不要在业务数据库执行DDL操作，否则可能导致任务异常。 灾备初始化阶段，确保灾备数据库无业务写入，保证灾备前后数据一致。 数据库灾备与环境多样性和人为操作均有密切关系，为了确保灾备的平顺，建议您在进行正式的数据库灾备之前进行一次演练，可以帮助您提前发现问题并解决问题。 基于以下原因，建议您在启动任务时选择“稍后启动”功能，选择业务低峰期开始运行灾备任务，避免灾备任务对业务造成性能影响。 在网络无瓶颈的情况下，灾备初始化阶段会对业务数据库增加约50MB/s的查询压力，以及占用2~4个CPU。 灾备无主键表时，为了确保数据一致性，会存在3s以内的单表级锁定。 正在灾备的数据被其他事务长时间锁死，可能导致读数据超时。 DRS并发读取数据库，会占用大约610个session连接数，需要考虑该连接数对业务的影响。 灾备初始化阶段读取表数据时，特别是大表的读取，可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。 数据对比 建议您结合数据对比的“稍后启动”功能，选择业务低峰期进行数据对比，以便得到更为具有参考性的对比结果。由于同步具有轻微的时差，在数据持续操作过程中进行对比任务，可能会出现少量数据不一致对比结果，从而失去参考意义。

本章节主要介绍ALM17004 Oozie堆内存使用率超过阈值的告警。 告警解释 系统每60秒周期性检测Oozie服务堆内存使用状态，当检测到Oozie实例堆内存使用率超出阈值（最大内存的95%）时产生该告警。堆内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 17004 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。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 堆内存溢出可能导致服务崩溃。 可能原因 该节点Oozie实例堆内存使用率过大，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 > Oozie堆内存使用率超过阈值”，检查该告警的“定位信息”。查看告警上报的实例主机名。 2.在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Oozie > 实例”，选择上报告警实例主机名对应的角色，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 内存”中的“Oozie堆内存使用率”，单击“确定”。 3.查看Oozie使用的堆内存是否已达到Oozie设定的阈值（默认值为最大堆内存的95%）。 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> Oozie > 配置”，选择“全部配置”。在搜索栏里搜索“GCOPTS”参数，将“Xmx”的值根据实际情况调大，并单击“保存”，单击“确定”。 说明 admin用户默认不具备其他组件的管理权限，如果访问组件原生界面时出现因权限不足而打不开页面或内容显示不全时，可手动创建具备对应组件管理权限的用户进行登录。 5.重启受影响的服务或实例，观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行步骤6。

本章节主要介绍ALM13006 Znode数量或容量超过阈值。 告警解释 系统每4小时周期性检测ZooKeeper服务数据目录下二级znode状态，当检测到二级Znode数量或者容量超过阈值时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 13006 次要 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。 服务目录 产生告警的目录名称。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 向ZooKeeper数据目录空间写入大量数据，导致ZooKeeper无法对外正常提供服务。 可能原因 往ZooKeeper数据目录空间写入大量数据，或者自定义阈值设置不合理。 处理步骤 检查告警目录是否写入大量数据 1. 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，单击告警“Znode数量或容量超过阈值”所在行的下拉菜单，在定位信息中确认告警上报的Znode。 2. 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >ZooKeeper”，单击“资源”，在表“资源使用（按二级Znode）”中，查看告警对应Znode是否被写入较多数据。 是，执行步骤 3。 否，执行步骤 4。 3. 登录ZooKeeper客户端，删除告警对应Znode下的无用数据。 4. 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >ZooKeeper”，在“资源”的“资源使用(按二级Znode)”中，选择“ > 按Znode数量”，进入“按Znode数量”的“阈值设置”页面，单击“操作”下的“修改”。参考“集群 >待操作集群的名称 > 服务 >ZooKeeper > 配置 > 全部配置 > 配额”中参数“max.znode.count”的值，调大阈值。 5. 在“资源使用(按二级Znode)”中，选择“ > 按Znode数量”，进入“按容量”的“阈值设置”页面，单击“操作”下的“修改”。参考“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > ZooKeeper > 配置 > 全部配置 > 配额”中参数“max.data.size”的值，调大阈值。 6. 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行步骤 7。

本节主要介绍产品优势 简单易用 无需修改任何服务代码，也无需手动安装代理，只需开启应用服务网格功能，即可实现丰富的无侵入服务治理能力。 内置金丝雀、蓝绿灰度发布流程 灰度版本一键部署，流量切换一键生效。 灰度策略可配置，支持流量比例、请求内容（Cookie、OS、浏览器等）、源IP等。 一站式健康、性能、流量监控，实现灰度发布过程量化、智能化、可视化。 策略化的智能路由与弹性流量管理 支持对服务配置负载均衡、服务路由、故障注入、熔断容错等治理规则，并结合一站式治理系统，提供实时的、可视化的微服务流量管理；无侵入智能流量治理，应用无需任何改造，即可进行动态的智能路由和弹性流量管理。 权重、内容、TCP/IP等路由规则，实现应用灵活灰度发布。 HTTP会话保持，满足业务处理持续性诉求。 限流、熔断，实现服务间链路稳定、可靠。 网络长连接管理降低资源损耗，提升网络吞吐量。 服务安全认证：认证、鉴权、审计等，提供服务安全保障基石。 图形化应用全景拓扑，流量治理可视化 应用服务网格提供了可视化的流量监控，链路健康状态、异常响应、超长响应时延、流量状态信息拓扑等一目了然。 结合应用运维管理 AOM、应用性能管理 APM服务，提供了详细的微服务级流量监控、异常响应流量报告以及调用链信息，实现更快速、更准确的问题定位。

介绍分布式消息产品选型对比项。 特性 Kafka RabbitMQ RocketMQ 功能 支持功能较少，不支持延迟发送，消息重试等功能 功能丰富，支持多个队列种类（优先级队列、延迟队列、死信队列镜像队列等），提供丰富的策略分配 功能完善，支持事务消息、定时消息、事务消息等 单机吞吐量 十万级 万级 几万级 稳定性 队列/分区多时性能不稳定 消息堆积时，性能不稳定 队列较多、消息堆积时性能保持稳定 可用性 非常高（分布式）具有主备故障自动切换 较高，基于主从架构实现高可用性 非常高（分布式）具有主备故障自动切换 选型建议 性能要求高，数据量大，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务，如日志采集处理、需对接大数据应用等，kafka是首选 数据量少，吞吐量需求不大；数据可靠性要求较高，对功能丰富性极高 可靠性要求很高且性能要求较高的场景以及业务削峰场景，如电商、订单处理等

使用场景 应用：大规模并行处理 (MPP)数据仓库，MapReduce和Hadoop分布式计算，大数据计算。 场景特点：适合处理海量数据、需要高I/O能力，要求快速数据交换和处理的场景。 使用场景：分布式文件系统 ，网络文件系统、日志或数据处理应用。 规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网络连接数（万） 网卡多队列数 网卡个数上限 本地盘 （ GiB） 虚拟化类型 d6.xlarge.4 4 16 5/2 60 50 2 3 2 × 3600 KVM d6.2xlarge.4 8 32 10/4 120 100 4 4 4 × 3600 KVM d6.4xlarge.4 16 64 20/7.5 240 150 8 8 8 × 3600 KVM d6.6xlarge.4 24 96 25/11 350 200 8 8 12 × 3600 KVM d6.8xlarge.4 32 128 30/15 450 300 16 8 16 × 3600 KVM d6.12xlarge.4 48 192 40/22 650 400 16 8 24 × 3600 KVM d6.16xlarge.4 64 256 42/30 850 500 32 8 32 × 3600 KVM d6.18xlarge.4 72 288 44/34 900 700 32 8 36 × 3600 KVM

本文介绍DramaFlow及套餐管理的内容。 注意：DramaFlow 目前处于产品功能内测阶段，仅对特定受邀用户开放体验，暂未对外开放使用，敬请谅解。 概述 DramaFlow 是天翼云应用托管自研的全链路 AI 短剧动漫创作应用，定位为面向影视行业、广告营销、内容创作者等群体的 AI 内容操作系统。产品深度集成 Seedance2.0 模型，可实现从灵感到成片一站式工业化生产，解决传统短剧成本高、周期长、门槛高、合规风险突出四大痛点，提供应用 + 算力 + 模型 一体化解决方案。 核心优势 全链路工业化创作 搭建剧本、分镜、角色场景、视频生成至成片导出的一站式自动化工作流，实现短剧工业化、标准化制作。 顶级模型驱动高质量生成 深度搭载 Seedance 2.0 模型，依托分镜驱动技术保障人物形象统一，规避角色崩坏、画面细节缺失等行业常见问题，支持导演级创作调控。 高效降本提效 全流程制作周期压缩至 714 天，创作效率提升 1050 倍；人力成本降幅达 80%，单分钟制作成本控制在 8001000 元，成本表现远优于传统制作模式。 零门槛可视化创作 搭载 AI 副导演协同创作能力，可完成剧本解读、分镜设定、视频生成、瑕疵修正；支持智能生成分镜、全局风格统一，实现所见即所得创作体验。 规模化协同生产能力 支持多集内容并行生成、多项目同步推进，配套素材资产统一管理，适配大批量内容生产场景。

本文介绍DramaFlow及套餐管理的内容。 注意：DramaFlow 目前处于产品功能内测阶段，仅对特定受邀用户开放体验，暂未对外开放使用，敬请谅解。 概述 DramaFlow 是天翼云应用托管自研的全链路 AI 短剧动漫创作应用，定位为面向影视行业、广告营销、内容创作者等群体的 AI 内容操作系统。产品深度集成 Seedance2.0 模型，可实现从灵感到成片一站式工业化生产，解决传统短剧成本高、周期长、门槛高、合规风险突出四大痛点，提供应用 + 算力 + 模型 一体化解决方案。 核心优势 全链路工业化创作 搭建剧本、分镜、角色场景、视频生成至成片导出的一站式自动化工作流，实现短剧工业化、标准化制作。 顶级模型驱动高质量生成 深度搭载 Seedance 2.0 模型，依托分镜驱动技术保障人物形象统一，规避角色崩坏、画面细节缺失等行业常见问题，支持导演级创作调控。 高效降本提效 全流程制作周期压缩至 714 天，创作效率提升 1050 倍；人力成本降幅达 80%，单分钟制作成本控制在 8001000 元，成本表现远优于传统制作模式。 零门槛可视化创作 搭载 AI 副导演协同创作能力，可完成剧本解读、分镜设定、视频生成、瑕疵修正；支持智能生成分镜、全局风格统一，实现所见即所得创作体验。 规模化协同生产能力 支持多集内容并行生成、多项目同步推进，配套素材资产统一管理，适配大批量内容生产场景。

本文主要介绍云日志服务的产品定义与基本概念。 云日志服务是天翼云打造的一款云原生日志观测分析平台产品，可为应用的海量日志数据提供大规模、低成本、集中式的平台化服务，具备一站式的日志采集、加工、查询分析、可视化、告警、投递消费等能力，全面满足应用研发、运维、服务监控与业务分析等应用场景。 基本概念 您在使用云日志服务前，需要了解以下基本概念。 术语 说明 日志项目 日志项目是用于管理日志服务的资源单元，通常可将某个独立项目/业务的日志对应至一个日志项目中。每个日志项目可包含多个日志单元。 日志单元 日志单元是进行日志数据的采集、存储、检索和分析的基本单元，日志数据以日志单元的方式进行管理，通常可将一个应用/服务下的日志采集至一个日志单元中。 日志 日志是应用系统运行过程中产生的记录数据，这些数据包括用户的操作、接口的访问、系统发生的错误等。通常以文本形式存储在应用系统所在的设备上。 采集器 云日志服务提供的日志采集工具。 主机组 主机组是一组需要采集日志的云主机列表，是一个虚拟分组，云日志服务通过主机组来管理所有需要通过采集器采集日志的云主机。 采集配置 采集配置是指采集器执行日志采集时的策略，包括文件采集路径、分词模式等。

本文为您详细介绍天翼云云搜索服务的优势和特点。 天翼云云搜索服务具备以下特点和显著优势： 高效易用 升级搜索组件内核，吞吐性能提升30%，可将数据经由可视化平台进行分析展示。 无忧运维 全托管服务，开箱即用，主要操作一键可达，专业团队贴身看护。 高安全性 云搜索服务主要从以下几个方面保障数据和业务运行安全： 网络隔离 整个服务部署于用户公有云上专享的虚拟私有云中，提供安全隔离的网络环境，保证用户大数据集群的业务、管理的安全性。通过结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，可以为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。 管理平面和用户服务分开部署，控制台用于管理用户订购的云搜索服务。 主机安全 通过VPC及安全组专有网络来确保主机的安全。针对云主机，天翼云也提供如下安全措施： 操作系统内核安全加固 更新操作系统最新补丁 操作系统权限控制 操作系统端口管理 操作系统协议与端口防攻击 云主机监控 防DDoS攻击 定期备份数据 增加登录密码强度 数据安全 数据安全在云搜索服务中，通过多副本机制保证用户的数据安全。 支持用户认证与细粒度级别鉴权。 云搜索数据存储在天翼云云硬盘产品中，云硬盘采用三副本冗余机制，定期备份，保证上层服务数据的高容灾性。

本章节主要介绍数据管理的新建数据库操作。 数据连接创建完成后，您可以基于数据连接，通过可视化模式或SQL脚本方式新建数据库。 （推荐）可视化模式：您可以直接在DataArts Studio数据开发模块通过No Code方式，新建数据库。 SQL脚本方式：您也可以在DataArts Studio数据开发模块或对应数据湖产品的SQL编辑器上，开发并执行用于创建数据库的SQL脚本，从而创建数据库。 本章节以可视化模式为例，介绍如何在数据开发模块新建数据库。 前提条件 已开通相应的云服务。 已新建数据连接，请参见新建数据连接。 MRS API方式连接不支持通过可视化模式管理数据库，建议通过SQL脚本方式进行创建。 删除数据库时，请确保该数据库未被使用，且没有关联数据表。 新建数据库（可视化模式） 1. 登录DataArts Studio控制台。选择实例，点击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 详见下图：选择数据开发 2. 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 脚本开发”或“数据开发 > 作业开发”。 3. 在左侧菜单选择，右键单击数据连接名称，选择“新建数据库”，配置如下表所示的参数。 下表：新建数据库 参数 是否必选 说明 数据库名称 是 数据库的名称，命名要求如下： DLI：数据库名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。 DWS：数据库名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。 MRS Hive：只能包含英文字母、数字、“”，只能以数字和字母开头，不能全部为数字，且长度为1~128个字符。 描述 否 数据库的描述信息，填写要求如下： DLI：最大长度为256个字符。 DWS：最大长度为1024个字符。 MRS Hive：最大长度为1024个字符。 4. 单击“确定”，新建数据库。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 returnObj String 共享链接 statusCode Long 返回状态码（800为成功，900为处理中/失败） 800 message String 状态描述 SUCCESS description String 状态描述，一般为中文 成功 errorCode String 业务细分码（仅失败时具有此参数），为 product.module.code 三段式码 openapi.userPermission.accessFailed error String 业务细分码（大驼峰形式，仅失败时具有此参数），为 Product.Module.Code 三段式码 Openapi.UserPermission.AccessFailed

配置 说明 VPC网段（IPv4） 修改绑定的VPC名称。 IP类型 修改VPC子网的IP类型。 IPv4：IPv4类型的VPC子网 IPv6：IPv6类型的VPC子网 双栈：IPv4和IPv6类型的VPC子网 子网 修改专线网关需要访问的VPC子网。 权重 修改专线网关到VPC路由的权重，默认为100。 说明 表示当前专线网关到VPC侧路由的权重，多条路由的权重相等时采用负载均衡模式进行流量传输；某条路由的权重值越大，表示该路由优先级越高。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回状态码(800为成功，900为失败) 800 message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 region info empty description String 失败时的错误描述，一般为中文描述 资源池信息为空 returnObj Object 返回数据体 参考表returnObj errorCode String 业务细分码，为product.module.code三段式码.请参考错误码 ebs.regionInfo.empty error String 业务细分码，为product.module.code三段式大驼峰码. 请参考错误码 Ebs.RegionInfo.Empty

重试准则 说明 设置最大重试次数 限制重试次数，避免无限重试导致程序长时间阻塞 控制重试间隔时间 设置重试的间隔时间，避免频繁重试对 Redis 服务器造成过大压力 采用指数退避策略 每次重试的间隔时间逐渐增加，避免同时大量请求导致的雪崩效应 考虑重试次数的上限 设定重试次数的上限，避免过多重试占用过多系统资源 记录重试异常并打印失败报告 在重试过程中，建议在WARN级别上打印重试错误日志，同时，仅在重试失败时打印异常信息。

常规软件支持列表 PN8I型云主机主要用于AI深度学习、图形处理场景，例如LLM大模型推理微调、通用AI识别、AIGC图形生成等众多场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用PN8I型云主机。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架。 RedShift for Autodesk 3dsMax、VRay for 3ds Max等支持CUDA的GPU渲染。 使用须知 PN8I型云主机当前支持如下类型的操作系统： Windows Server CentOS Ubuntu Ctyunos 备注：各资源池支持的具体版本可能略有出入，请以控制台实际支持的版本为准。 PN8S型云主机 该实例目前仅部分地域支持，如有需求，请联系天翼云客服。 PN8S型云主机采用NVIDIA L40S GPU，采用GPU直通技术，使用第四代英特尔 ® 至强® 可扩展处理器，独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，没有进行资源超配，在提供云主机灵活性的同时，提供高性能计算能力和优秀的性价比。单卡能够提供366.5TFLOPS的半精度浮点运算能力和91.6 TFLOPS的单精度浮点运算能力，显存带宽达到864GB/s。PN8S型云主机能够提供超高的计算能力，适用于AIGC图形生成、LLM大模型推理微调、通用AI识别等众多场景。 规格名称 vCPU 内存（GB） GPU 显存（GB） 虚拟化类型 最大带宽（Gbps）/基准带宽(Gbps) 网卡多队列数 最大收发包能力（万PPS） 连接数（万） pn8s.5xlarge.4 20 74 1×L40S 1×48GB KVM 17.5/5.5 8 125 125 pn8s.11xlarge.4 44 148 2×L40S 2×48GB KVM 23/11.5 16 250 250 pn8s.22xlarge.4 88 296 4×L40S 4×48GB KVM 36/23.5 32 500 500 pn8s.44xlarge.4 176 592 8×L40S 8×48GB KVM 47/45 32 1300 1000

适用场景 Windows：默认IPv4的优先级高，如需调整请参考下文Windows操作步骤部分。 Linux：根据RFC3484协议Linux默认情况下IPv6优先级高于IPv4，应用程序优先使用IPv6地址。因部分场景下IPv6的使用不一定畅通，您可以参照如下方式设置IPv4作为默认的连接方式。 Linux 操作步骤 1. 使用IPv4连接优先，不禁用IPv6。需要修改gai.conf配置文件使其生效。 /etc/gai.conf a. 查找如下配置，将前面的 去掉并保存，如果前面没有 号表示已经更改过设置了。如果没有查找到该行直接在文件末尾添加。 数值越大表示优先级越高 precedence ::ffff:0:0/96 100 为IPv4/IPv6转换地址 (IPv4mapped IPv6 address)。 b. 如果没有gai.conf配置文件，执行如下命令，拷贝文件后进行修改： Redhat系统：cp p /usr/share/doc/glibccommon2.17/gai.conf /etc/ CTyunOS系统：echo "precedence ::ffff:0:0/96 100" > /etc/gai.conf c. 修改完成保存生效。采用此方式，双栈情况下优先使用IPv4，同时不影响IPv6的使用。 2. 如不需IPv6，可采用如下方式禁用IPv6。 a. 禁用IPv6：echo "1" > /proc/sys/net/ipv6/conf/all/disableipv6 b. 恢复IPv6：echo "0" > /proc/sys/net/ipv6/conf/all/disableipv6 Windows 操作步骤 1. 运行：Windows PowerShell（x86） a. 查看优先级：a. netsh interface ipv6 show prefixpolicies b. 修改IPv4优先级：netsh interface ipv6 set prefixpolicy ::ffff:0:0/96 100 4（数字越大，优先级越高，100为优先顺序，4为标签） c. 修改IPv6优先级：netsh interface ipv6 set prefixpolicy ::/0 100 1 2. 修改完毕后重启网卡。