组件 说明 Dataset CRD 用于定义数据集的来源、访问模式及缓存策略。通过Dataset CRD，用户可以在Kubernetes中创建、更新、删除和监控数据集，便于高效的数据管理。 Runtime CRD 用于管理底层缓存引擎的生命周期（创建、扩缩容、预热），支持多种分布式缓存系统。 Dataset/Runtime Manager 负责数据集和支持数据集的运行时在Kubernetes中的调度和编排。负责数据集的调度，迁移和缓存运行时的弹性扩缩容；同时支持数据集的自动化运维操作，比如控制细粒度的数据预热，比如可以指定预热某个指定文件夹；控制元数据备份和恢复，提升对于海量小文件场景的数据访问性能；设置缓存数据的pin策略，避免数据驱逐导致的性能震荡。 Application Manager 负责使用数据集的应用Pod的调度和运行，分为两个核心组件：Scheduler和Webhook。 Scheduler: 结合从Runtime获取的缓存信息，对于Kubernetes集群中的Pod进行调度。将使用数据集的应用优先调度到含有数据缓存的节点; 无需用户指定缓存节点。 Sidecar Webhook: 对于无法运行csipluign的Kubernetes环境， Sidecar webhook会将自动的将PVC替换成 FUSE sidecar，并且控制Pod中容器启动顺序，保证FUSE容器先启动。 CSI Plugin 以容器的方式的方式启动存储客户端，与存储客户端完全解耦，做CSI Plugin升级不会影响到业务容器，同时支持多版本存储客户端部署在同一个Kubernetes集群中；将客户端独立在 pod 中运行也就使其在 Kubernetes 体系中，提供可观测性；设置客户端的计算资源配额。 Runtime Plugin 作为一种扩展性强的插件，能够支持多种数据访问引擎。Fluid通过抽象出一些通用的特征，如缓存的使用介质、配额、目录等，与不同的分布式缓存引擎实现技术具有可扩展性。比如AlluxioRuntime使用MasterSlave架构，而JuiceFSRuntime使用Worker P2P架构，都可以在Runtime的CRD中进行配置。该插件不仅支持Alluxio、JuiceFS等特定的Runtime，也支持通用的ThinRuntime，使用者无需开发即可实现对通用存储的访问。

您可以登录函数计算控制台，在左侧导航栏选择函数 进入函数详情页，然后切换到监控>实例指标 页签，查看实例指标情况。 实例指标项如下表所示。 指标类型 指标名称 单位 描述 并发请求数 最大并发请求数（FunctionMaxConcurrentRequests） 个 函数实例中并发执行的请求个数。按1分钟或1小时粒度统计求最大值。 并发请求数 平均并发请求数（FunctionAvgConcurrentRequests） 个 函数实例中并发执行的请求个数。按1分钟或1小时粒度统计求平均值。 vCPU使用情况（实例级别指标） 最大vCPU（FunctionMaxvCPUCores） vCPU 函数实际使用的vCPU数，其中1代表1vCPU，按1分钟或1小时粒度统计多个实例求最大值。 vCPU使用情况（实例级别指标） 平均vCPU（FunctionAvgvCPUCores） vCPU 函数实际使用的vCPU数，其中1代表1vCPU，按1分钟或1小时粒度统计多个实例求平均值。 vCPU利用率（实例级别指标） 最大利用率（FunctionMaxvCPUUtilization） % 函数实际使用的vCPU核数占vCPU配额的比例。按1分钟或1小时粒度统计多个实例求最大值。 vCPU利用率（实例级别指标） 平均利用率（FunctionAvgvCPUUtilization） % 函数实际使用的vCPU核数占vCPU配额的比例。按1分钟或1小时粒度统计多个实例求平均值。 网络流量（实例级别指标） 入网流量（FunctionRXBytesPerSec） Mbps 函数单位时间的入网流量。 网络流量（实例级别指标） 出网流量（FunctionTXBytesPerSec） Mbps 函数单位时间的出网流量。 内存使用情况（实例级别指标） 最大使用内存（FunctionMaxMemoryUsageMB） MB 函数实例实际使用的内存。按1分钟或1小时粒度统计求最大值。 内存使用情况（实例级别指标） 平均使用内存（FunctionAvgMemoryUsageMB） MB 函数实例实际使用的内存。按1分钟或1小时粒度统计求平均值。 内存使用率（实例级别指标） 最大使用率（FunctionMaxMemoryUtilization） % 函数实例实际使用的内存占内存配额的比例。按1分钟或1小时粒度统计多个实例求最大值。 内存使用率（实例级别指标） 平均使用率（FunctionAvgMemoryUtilization） % 函数实例实际使用的内存占内存配额的比例。按1分钟或1小时粒度统计多个实例求平均值。

功能 描述 全面日志采集 全面支持Syslog、SNMP、OPSec、XML、FTP及本地文件等协议，可以覆盖主流硬件设备、主机及应用，保障日志信息的全面收集。 实现信息资产（网络设备、安全设备、主机、应用及数据库）的日志获取，并通过预置的解析规则实现日志的解析、过滤及聚合。 同时可将收集的日志通过转发功能转发到其它网管平台。 大规模安全存储 内置TB级别存储设备，可以选配各种RAID级别进行数据冗余和安全保障。系统拥有多项自主知识产权的存储加密机制和查询机制，十分适合等保、密保等行业的应用要求。 智能关联分析 实现全维度、跨设备、细粒度关联分析，内置众多的关联规则，支持网络安全攻防检测、合规性检测，可轻松实现各资产间的关联分析。 脆弱性管理 能够收集和管理来自各种Web漏洞扫描工具、主机漏洞扫描工具、网络漏洞扫描工具产生的扫描结果，并实时和用户资产收到的攻击危险进行风险三维关联分析。 数据挖掘和数据预测 支持对历史日志数据进行数据挖掘分析，发现日志和事件间的潜在关联关系，并对挖掘结果进行可视化展示。系统自带多种数据统计预测算法，可以根据历史数据的规律对未来的数据发生情况进行有效预测。 可视化展示 实现对信息资产的实时监控、信息资产与客户管理、解析规则与关联规则的定义与分发、日志信息的统计与报表、海量日志的存储与快速检索以及平台的管理。 通过各种事件的归化处理，实现高性能的海量事件存储和检索优化功能，提供高速的事件检索能力。 事后的合规性统计分析处理，可对数据进行二次挖掘分析。 分布式部署和管理 平台支持分布式部署，可以在中心平台管理规则、配置策略自动分发、远程自动升级等，极大地降低了分布式部署的难度，提高了可管理性。 灵活的可扩展性 提供多种定制接口，实现强大的二次开发能力以及与第三方平台对接和扩展的能力。

分片设计规范 在文档数据库服务分片集群中，分片的设计规范是非常重要的，它可以影响集群的性能、可扩展性和可靠性。以下是一些常见的文档数据库服务分片设计规范： 分片键的选择：分片键是用于分片集合的字段或字段组合。应该选择具有高选择性（即有区分度）的字段作为分片键，例如访问频率较高的字段或具有高度唯一性的字段。应该避免使用随机值或低选择性的字段作为分片键，因为这会导致数据分布不均衡，影响集群性能和可扩展性。 分片键的数据类型：分片键的数据类型应该选择适合应用程序和数据的数据类型。例如，如果查询经常使用时间戳，则可以将时间戳作为分片键，并选择适合的日期时间数据类型。 分片键的范围：分片键的范围应该选择适当的范围，以便在数据分片时能够均匀分布。例如，如果使用范围查询，则应该选择具有大范围的分片键，以便在多个分片上均匀分布数据。 分片集群的节点数：分片集群的节点数应该根据数据量、负载和可扩展性需求来选择。通常建议将分片集群的节点数设置为2的幂次方，例如2、4、8、16等，以便更好地管理和维护集群。 避免 id 作为分片键 。id 通常是有序的,不太符合分布广泛的要求。并且经常使用 id 作为查询条件，不利于分片。 分片的备份和恢复：在使用文档数据库服务分片集群时，应该定期备份和恢复数据，以保证数据的安全性和可靠性。可以使用文档数据库服务提供的备份和恢复工具或第三方工具来完成这些操作。 需要留意的是，在设计文档数据库服务分片集群时，应该根据具体的应用程序和文档数据库服务环境来选择合适的分片设计规范。在分片集群的运维和维护过程中，应该遵循文档数据库服务的最佳实践和规范，例如合理管理数据、监控集群性能和故障等。

查看工作负载详情 列表中展示了该网格所管理的集群下所有已创建服务的工作负载，支持查看负载的名称、所属集群、服务，以及负载的sidecar信息，包括sidecar名称、sidecar版本、状态、CPU使用率、内存使用率等。操作方法如下： 步骤 1 在列表右上角搜索框，选择集群、命名空间，并输入工作负载名称搜索指定工作负载，查看负载的相关信息。 步骤 2 单击工作负载前的图标，查看负载的sidecar信息。 如果提示工作负载中无sidecar，是因为该负载所属命名空间还未注入sidecar，参考sidecar注入进行注入。 配置sidecar资源限制 支持为sidecar（即istioproxy容器）配置CPU和内存的资源上下限。同一个节点上部署的工作负载，对于未设置资源上下限的工作负载，如果其异常资源泄露会导致其他工作负载分配不到资源而异常。未设置资源上下限的工作负载，工作负载监控信息也会不准确。 默认的sidecar资源上下限为： CPU（Core）：最小 0.1，最大 2 MEM（MiB）：最小 128，最大 1024 如需更改，请参考以下操作： 单击工作负载操作列的“sidecar资源限制”，也可以勾选多个工作负载，在列表左上角单击“sidecar资源限制”进行批量配置。 CPU最小值：也称CPU请求，表示容器使用的最小CPU需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配CPU总量 ≥ 容器CPU请求数时，才允许将容器调度到该节点。 CPU最大值：也称CPU限制，表示容器能使用的CPU最大值。 MEM最小值：也称内存请求，表示容器使用的最小内存需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配内存总量 ≥ 容器内存请求数时，才允许将容器调度到该节点。 MEM最大值：也称内存限制，表示容器能使用的内存最大值。当内存使用率超出设置的内存限制值时，该实例可能会被重启进而影响工作负载的正常使用。

本文介绍带宽控制的适用场景和配置方法。 功能介绍 天翼云带宽控制功能可通过设置总带宽值来控制带宽总用量，避免因带宽突发带来更多的带宽费用。 带宽控制功能支持全网边缘总带宽限制，支持分时段控制，您可以根据自身带宽需求选择对应的限制策略。带宽超出设置值后，可选择对请求进行限速、拒绝或者重定向操作。 适用场景 1. 存在带宽突发场景，希望突发情况下CDN带宽费用可以进行有效控制。 2. 对带宽成本有严格把控需求时可选择使用带宽控制功能，超过设置带宽后，对用户设置合理限速。 注意事项 1. 可以针对多个域名合并进行总带宽控制，但是一个域名同时只能配置在一个控制任务中。 2. 不支持对泛域名配置带宽控制功能。 3. 由于域名带宽的监控数据存在一定延迟（大约10分钟），实际带宽达到阈值大约10分钟后生效。 4. 带宽控制功能开启后，如带宽超出限制值后采用限速或拒绝策略，可能会影响用户体验，请慎重开启该功能。 配置说明 该功能暂不支持客户自助配置，如需使用，请通过提交工单给天翼云客服，由其人工操作开启。 提交工单时，请附带如下信息： 参数 说明 限制带宽值 提供需要限制的总带宽大小。 限速时段 可选择全天生效或者固定时段生效。 限制策略 带宽超过限速值后处理方式，可选择单链接限速/拒绝/重定向。选择单链接限速时，所有用户的请求都会按该值来限速；选择拒绝时，超出带宽上限的部分用户请求会被拒绝；选择重定向时，超出带宽上限的部分用户请求会被302重定向至新的地址。 限制策略配置 1.限制策略选择单链接限速，则提供对应的限制值。 2.限制策略选择拒绝，默认拒绝响应403状态码，也可自定义。 3.限制策略选择重定向，则需提供重定向状态码及重定向地址。

参数名 类型 是否必填 名称 说明 productcode string 否 产品类型 支持产品类型：“001”（静态加速）；“003”（下载加速）； “004”（视频点播加速）；“008”（CDN加速）。支持传多个，用逗号隔开。 startdate string 否 开通时间 日期格式：‘%Y%m%d’，例如：“20190430”，不传没有生效时间限制 enddate string 否 到期时间 日期格式：‘%Y%m%d’，例如：“20190530”，不传没有结束时间限制 page int 否 查询分页编号 不传默认为1 pagesize int 否 分页大小 不传默认为10 fieldsort string 否 时间排序方式 effdate（按生效时间排序）；expdate（按失效时间排序） ordersort string 否 排序规则 asc（升序）；desc（降序）。不传默认降序。

分类 云产品 支持审计的关键操作列表 迁移与管理 云监控服务

本文帮您快速了解控制台的主要功能并方便您查阅。 功能 说明 桶管理 指定地域创建桶、删除桶、桶概览、搜索桶和删除桶的操作等。 文件管理 文件管理包括新建目录（文件夹）、上传、下载、搜索、复制、分享文件、通过URL访问对象、修改文件的存储类型、设置文件标签、设置读写权限、设置HTTP头、解冻归档文件、删除文件、恢复文件等。 清理碎片 清理碎片功能可以清除由于文件上传失败而产生的碎片。 权限管理 支持通过桶的读写权限、IAM权限管理、STS临时授权、跨域访问设置、防盗链、桶ACL对ZOS进行权限管理。 多版本管理 多版本管理功能允许用户在存储桶内保留同一对象的多个不同版本，可满足需要追踪数据变更历史、保留先前状态或实现数据恢复的需求。 日志管理 支持创建并保存对存储桶的访问日志记录，以进行请求分析和日志审计。 生命周期管理 支持设置桶的生命周期管理策略，定时删除桶中的对象或者定时转换对象的存储类别，实现对桶的自动化管理，节省存储空间并优化成本。 静态页面设置 通过静态页面设置，可以把存储桶内的对象设置为静态网站托管，并通过存储桶的静态网站域名来访问静态网站。 桶清单 桶清单功能支持将生成的桶清单上传到您指定的桶中，便于获取海量对象的信息并管理桶内对象。 桶配额 桶配额可以限制桶内允许上传的对象总容量/总数量，适用于需要对桶的容量/桶中对象数量进行限制的场景。 用户配额 支持在公共资源池的每个地域设置一个用户地域配额，作为该地域所有桶容量或文件数量的上限。 数据回源 当用户访问的数据在ZOS存储桶中不存在时，会直接返回404错误。如果您配置了数据回源功能，则可以通过数据回源规则从源站访问到对应的数据。 服务端加密 通过服务端在数据写入之前对数据进行加密，并在访问时自动解密，实现对静态数据的有效保护，增强数据的安全性。 合规保留 ZOS控制台支持合规控制策略配置及管理，允许用户以“不可删除、不可篡改”方式保存和使用数据。 图片样式 支持通过图形化方式配置样式，一个样式中包含多个图片处理参数，快速实现复杂的图片处理操作。 对象存储监控 支持通过云监控获取用户维度和桶维度的指标数据，并允许创建告警规则来监测ZOS的状态。 对象存储迁移 对象存储迁移支持将其他云存储的数据迁移到ZOS进行存储。

本节介绍云等保专区产品的堡垒机。 堡垒机具备统一安全管理与审计能力，提供集身份认证（Authentication）、帐户管理（Account）、控制权限（Authorization）、日志审计（Audit）功能于一体。支持多种字符终端协议、文件传输协议、图形终端协议、远程应用协议的安全监控与历史查询，具备全方位运维风险控制能力，可满足各类法律法规（如等级保护、赛班斯法案SOX、PCI、企业内控管理、分级保护、ISO/IEC 27001等）对运维审计的要求。 功能介绍 功能 描述 认证&授权 双因子认证 内置手机APP认证（谷歌动态口令验证）、OTP动态令牌、USBkey双因素认证引擎。 提供短信认证、AD、LDAP、RADIUS认证接口。 支持多种认证方式组合。 认证&授权 权限管理 系统预置多种用户角色：超级管理员、部门管理员、运维管理员、审计管理员、运维员、审计员、系统管理员和密码管理员。 每种用户角色的权限均不同，且可自定义用户角色。 认证&授权 集中授权 梳理用户与主机之间关系，提供一对一、一对多、多对一、多对多的灵活授权模式。 认证&授权 单点登录 托管主机的帐户和密码，运维人员直接点击“登录”即可成功自动登录到目标主机中进行运维操作，无需输入主机的帐户和密码。 认证&授权 自动学习 运维人员通过堡垒机成功登录目标主机后即可自动录入主机信息，减轻管理员配置主机信息、用户与主机关系的工作量。 运维&审计 运维协议支持 支持管理Linux/Unix服务器、Windows服务器、网络设备（如思科/H3C/华为等）、文件服务器、Web系统、数据库服务器、虚拟服务器、远程管理服务器等。 兼容Xshell、XFTP、SecureCRT、MSTSC、VNC Viewer、PuTTY、WinSCP、FlashFXP、SecureFX等多种客户端工具。 运维&审计 统一审计 对所有操作进行详细记录，提供综合查询；审计日志可在线或离线播放，自动备份归档。 审计内容包括图形、字符、文件、应用、SQL语句等会话及应用会话。 运维&审计 浏览器客户端运维 基于H5技术实现浏览器客户端运维，无需安装本地工具，直接通过浏览器打开运维界面。 支持通过SSH、Telnet、Rlogin、RDP、VNC协议的Web客户端运维。 运维&审计 文件传输审计 记录所有操作会话，包括在线监控、实时阻断、日志回放、起止时间、来源用户、来源IP、目标设备、协议/应用类型、命令记录、操作内容。 完整备份传输文件，为上传恶意文件、拖库、窃取数据等危险行为提供查询依据。 运维&审计 自动运维 实现自动化的运维任务并将执行结果通知相关人员。 运维&审计 资产管理 支持主机、主机组、混合云、帐号、帐号组、应用等多种资产类型。 运维&审计 命令控制 集中命令控制基于不同主机、不同用户设置不同的命令控制策略，包括命令阻断、命令黑名单、命令白名单、命令审核四种动作。 运维&审计 工单流程 运维人员向管理员申请需要访问的设备，选择条件包括设备IP、设备帐户、运维有效期、备注事由等，运维工单以邮件方式通知管理员。 其他 系统自审 对系统自身变化信息进行审计，形成系统分析报表。 其他 冗余架构 结合端口聚合技术、RAID技术和HA技术，实现三重冗余备份的高可用架构。 其他 API接口 提供用户、资产、授权的增删改查等API接口。 允许第三方平台调用API接口，实现用户、资产、权限自动同步。

本页简要介绍数据库V3.0.0版本更新说明。 版本说明 V3.0.0版本说明 组件名称 版本号 发布时间 TeleDBXCore 3.0 2021年 12 月 新增和优化功能： 1. 新增告警管理模块，包括告警触发管理、告警记录管理、告警规则管理和站内信通知。 2. 支持磁盘监控，包括磁盘占用量统计和磁盘占用率统计。 3. 支持实例运行快照，包括快照执行和快照查询。 4. 支持系统信息功能，包括系统信息查询和系统参数管理。 5. 支持在线升级功能。 6. 优化性能，包括优化costsize、优化Gather算子、优化并行聚合操作、优化组估计、优化远程子计划和优化远程子查询。 7. 优化Oracle兼容性，包括支持SUM和TOCHAR函数、支持(+) 外连接操作符。 修改漏洞 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 加密问题漏洞(CVE202025694)。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年01月 漏洞修复时间：2021年12月 解决方案：产品版本升级版本至3.0及以上。 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL SQL注入漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年01月 漏洞修复时间：2021年12月 解决方案：产品版本升级版本至3.0及以上。 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年01月 漏洞修复时间：2021年12月 解决方案：产品版本升级版本至3.0及以上。 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 代码问题漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年01月 漏洞修复时间：2021年12月 解决方案：产品版本升级版本至3.0及以上。 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 代码问题漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年01月 漏洞修复时间：2021年12月 解决方案：产品版本升级版本至3.0及以上。 修复缺陷 无。

ecloudrcr ecloudrcr为您提供web端快速接入能力，并提供了丰富的接支持您不同的交互需求。如需下载ＳＤＫ，请联系客户经理获取。 基础知识 接入前需要对云渲染流程有大致了解，可咨询客户经理了解详情。 浏览器支持 云渲染基于 WebRTC 实现，依赖于操作系统和浏览器对于 WebRTC 的支持。 浏览器采集音视频画面的功能在移动端支持较差，比如移动端浏览器不支持屏幕录制，iOS 14.3及以上版本才支持获取用户摄像头设备。 功能介绍 通过ecloudrcr，您可实现自定义开发，目标包含应用生命周期管理、数据通道、自定义组合键、指定推流地址、设置启动页等相关接口。

本章节介绍ZooKeeper的告警管理功能 概述 通过实例的告警管理能力，您可以对实例状态进行实时监控，并在特定指标异常时，将消息以不同形式（短信、邮件、翼连）推送到相关负责人，以便及时感知问题、处理线上故障。 管理通知对象 在配置告警规则之前，您需要先添加通知对象。通知对象包括联系人、联系人组、翼连、WebHook集成四种形式。 联系人：一个告警规则所通知的“个人”，通知渠道包括该“个人”的手机短信和个人邮箱。 联系人组：多个联系人组成的逻辑团体。若告警通知到联系人组，将会通知联系人组下的每个联系人。 翼连：通知到翼连群。 WebHook集成：通过调用预先指定的地址进行告警通知。 下面以最简单的联系人为例，演示如何添加通知对象。 1.进入实例引擎控制台>告警管理>通知组页签，点击新建联系人按钮。 2.在弹出的窗口中，填写联系人的对应信息，即可完成创建。 管理告警规则 告警规则决定了一次告警发生的阈值、通知的对象和渠道，以及通知的内容。完成联系人创建后，进入实例引擎控制台>告警管理>告警规则页签，可以管理您的告警规则。 下面将演示如何创建一个“ZooKeeper引擎延迟过大”告警并使其生效，触发告警。 1. 创建通知策略。进入实例引擎控制台>告警管理>通知策略页签，点击创建通知策略按钮，填写相关信息，并指定通知对象为上一步骤中创建的联系人，完成通知策略创建； 2. 点击创建告警规则按钮，在弹出的窗口中填写告警相关信息。其中，通知策略指定为步骤1中创建的通知策略，告警分组选择“ZooKeeper引擎”，告警指标选择“平均延迟”，根据您的需求选择合适的判断条件，告警等级。 3. 完成告警规则创建后，可在告警规则列表中查询到该条目。告警规则创建完毕后默认启用，可通过右侧操作中的停止来使该规则失效。 4. 告警规则生效后，可在实例引擎控制台>告警管理>告警事件历史页签中，对告警事件的当前状态进行追踪。

本章节介绍Nacos告警管理功能 概述 通过实例的告警管理能力，您可以对实例状态进行实时监控，并在特定指标异常时，将消息以不同形式（短信、邮件、翼连）推送到相关负责人，以便及时感知问题、处理线上故障。 管理通知对象 在配置告警规则之前，您需要先添加通知对象。通知对象包括联系人、联系人组、翼连、WebHook集成四种形式。 1. 联系人：一个告警规则所通知的“个人”，通知渠道包括该“个人”的手机短信和个人邮箱。 2. 联系人组：多个联系人组成的逻辑团体。若告警通知到联系人组，将会通知联系人组下的每个联系人。 3. 翼连：通知到翼连群。 4. WebHook集成：通过调用预先指定的地址进行告警通知。 下面以最简单的联系人为例，演示如何添加通知对象。 1. 进入实例引擎控制台>告警管理>通知组页签，点击“新建联系人”按钮。 2. 在弹出的窗口中，填写联系人的对应信息，即可完成创建。 管理告警规则 告警规则决定了一次告警发生的阈值、通知的对象和渠道，以及通知的内容。完成联系人创建后，进入实例引擎控制台>告警管理>告警规则页签，可以管理您的告警规则。 下面将演示如何创建一个“Nacos引擎配置数量过多”告警规则并使其生效，触发告警。 1. 创建通知策略。进入实例引擎控制台>告警管理>通知策略页签，点击“创建通知策略”按钮，填写相关信息，并指定通知对象为上一步骤中创建的联系人，完成通知策略创建； 2. 点击“创建告警规则”按钮，在弹出的窗口中填写告警相关信息。其中，通知策略指定为步骤1中创建的通知策略，告警分组选择“Nacos引擎”，告警指标选择“配置数”，根据您的需求选择判断条件，告警等级等配置。 3. 完成告警规则创建后，可在告警规则列表中查询到该条目。告警规则创建完毕后默认启用，可通过右侧“操作”中的“停止”来使该规则失效。 告警规则生效后，可在实例引擎控制台>告警管理>告警事件历史页签中，对告警事件的当前状态进行追踪。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台接入RTSP设备。 点击左侧导航栏的【设备管理】，点击【添加设备】，进入添加设备页面，包含接入配置和设备配置两个步骤。 在接入配置页面中，填入设备名称，接入协议选择【RTSP】，下拉选择设备厂商，视频流接入方式目前仅支持拉流，填写用户名、密码、接入IP和端口信息，完成服务配置后点击【下一步】。 进入到设备配置页面，选择接入区域、设备地址和所属行业等相关信息后，点击【提交】可以看到在平台上成功创建的RTSP设备。用户需确保填写的用户名、密码、接入IP和端口等信息准确，才能将设备拉流上线。

在创建通知策略的过程中，您可将告警通知推送至自定义的 Webhook 地址。告警管理模块支持向第三方通知对象发送 Webhook 类型告警，本文将以飞书为例，详细说明 Webhook 告警的配置与创建方法。 步骤一：创建Webhook联系人 1. 登录【应用性能监控控制台】，在左侧导航栏选择告警管理 > 通知对象。 2. 单击Webhook集成 页签，然后单击新建Webhook。 3. 在新建Webhook对话框中输入以下配置信息。 参数 说明 Webhook名称 必填，自定义Webhook名称。 Post和Get 必填，设置请求方法。URL不可超过256个字符 Header和Param 非必填，设置请求头，不可超过200个字符。 单击+添加，可以添加其他Header信息或Param信息。默认请求头为ContentType: text/plain; charsetUTF8，Header和Param个数总数不能超过6个。 通知模板 告警触发时发送的通知模板，非必填，在Post方法下出现，可使用$content占位符输出通知内容，不可超过500个字符。 通知模板如下： {"告警名称":"{{ .commonLabels.alertname }}{{if .commonLabels.clustername }}","集群名称":"{{ .commonLabels.clustername }} {{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectkind }}","应用名称":"{{ .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectname }} {{ end }}","通知策略":"{{ .dispatchRuleName }}","告警时间":"{{ .startTime }}","告警内容":"{{ for .alerts }} {{ .annotations.message }} {{ end }}"} 此处以飞书为例可以设置如下文本格式： { "msgtype": "text", "content": { "text": "告警名称: {{ .commonLabels.alertname }}n{{if .commonLabels.clustername }}集群名称: {{ .commonLabels.clustername }}n{{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectkind }}应用名称: {{ .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectname }}n{{ end }}通知策略: {{ .dispatchRuleName }} n告警时间: {{ .startTime }} n告警内容: {{ for .alerts }} {{ .annotations.message }}n {{ end }}" }} 恢复模板 告警恢复时发送的通知模板，非必填，在Post方法下出现，可使用$content占位符输出通知内容，不可超过500个字符。 恢复模板如下： {"告警名称":"{{ .commonLabels.alertname }}{{if .commonLabels.clustername }}","集群名称":"{{ .commonLabels.clustername }} {{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectkind }}","应用名称":"{{ .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectname }} {{ end }}","通知策略":"{{ .dispatchRuleName }}","恢复时间":"{{ .endTime }}","告警内容":"{{ for .alerts }} {{ .annotations.message }} {{ end }}"} 此处以飞书为例可以设置如下文本格式： { "msgtype": "text", "content": { "text": "告警名称: {{ .commonLabels.alertname }}n{{if .commonLabels.clustername }}集群名称: {{ .commonLabels.clustername }}n{{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectkind }}应用名称: {{ .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectname }}n{{ end }}恢复时间: {{ .startTime }} n通知策略: {{ .dispatchRuleName }} n恢复告警内容: {{ for .alerts }} {{ .annotations.message }}n {{ end }}" }} 4. 可选： 单击发送测试，验证配置是否成功。 5. 单击确定。

功能介绍支持配置暴力破解防护策略防范攻击者通过撞库盗取用户的信息。 功能介绍 支持配置暴力破解防护策略，防范攻击者通过暴力破解盗取用户的信息。 暴力破解是什么？ 暴力破解是指攻击者通过脚本等方式实现原有的尝试登录流程，不断重复尝试登录的一个过程，从理论上来看只要时间足够，所有的账号都有被暴力破解找到口令的可能，对普通用户爆破可以造成个人的财产损失，对网站管理员的账号爆破则可以危害公司资产。 暴力破解的防护原理 边缘云WAF主要通过爆破行为监控来防护。 前提条件 已开通Web应用防火墙（边缘云版）。 已新增域名并成功接入WAF，具体操作请见WAF接入。 开通套餐为基础版及以上版本，支持暴力破解防护相关功能。 操作步骤 1. 登录Web应用防火墙（边缘云版）控制台，在左侧导航栏中选择【域名管理】—【域名列表】，单击域名列表操作【安全防护】进入高级防护页面； 2. 进入【账号安全防护】页面； 3. 进入新增暴力破解防护规则页面。 暴力破解防护配置说明 配置项 说明 开关 可以选择开启或者关闭暴力破解防护策略 处理动作 设置触发暴力破解策略的处理动作，可以选择拦截或告警 登录页URL 设置登录页面的URL 登录页数据请求URL 先单击键盘F12或者抓包，点击登录按钮，获取登录数据请求的url地址。（所获地址与登录页面URL可能是同一个，但是一般情况下动静态页面是分离的，所以大概率是不同的页面） 登录失败跳转URI 设置登录失败后需要跳转的URI 触发条件 在【防护统计频率】内的【作用域】的请求数，请求次数超过【拦截阈值】次数，则执行【处理动作】，处理动作持续时间【拦截时间】。其中，作用域支持CI、IP+UA、IP （1）CI:客户端ID，订购扩展服务BOT管理后支持该作用域 （2）IP+UA：客户端IP与客户端UA （3）IP：客户端IP 白名单 针对误拦设置白名单，可选粒度：IP、IPS、IPR等多个粒度，支持配置多条白名单规则，多个粒度为“且”的逻辑，多个范围为“或”的关系

本章节介绍连接类的常见问题有哪些及解决办法。 外部服务器能否访问RDS数据库 开通公网访问的实例 对于开通公网访问功能的关系型数据库实例，可以通过外网进行访问。 未开通公网访问的实例 在虚拟私有云中开通虚拟专用网络（Virtual Private Network，简称VPN），通过虚拟专用网络连接关系型数据库。 将关系型数据库与弹性云服务器创建在同一个虚拟专用网络下，通过弹性云服务器来访问关系型数据库。 客户端问题导致连接失败 客户端问题导致连接关系型数据库失败，可以从以下几个方面检查： 1、弹性云服务器的安全策略对于Windows平台，可检查Windows的安全策略是否开放关系型数据库端口。对于Linux平台，可使用iptables检查防火墙及端口的放行情况。 2、应用配置错误常见的有连接地址写错、端口参数配置错误和JDBC等的连接参数配置错误。 3、用户名或密码错误如果连接数据库时出现类似如下错误，请检查用户名或密码是否正确。 [Warning] Access denied for user 'username'@'yourIp' (using password: NO) [Warning] Access denied for user 'username'@'yourIp' (using password: YES) Login failed for user 'username' 说明 如问题仍未解决，请联系售后技术支持。 服务端问题导致连接失败 关系型数据库服务端可能出现的问题如下，请依次进行检测。 连接方式有误。 解决方法 ：检查连接方式。如果是通过内网连接RDS实例，弹性云服务器与关系型数据库实例必须处于同一虚拟私有云内，且只能通过弹性云服务器连接。如果通过公网连接RDS实例，该弹性云服务器可以与目标实例不在同一个虚拟私有云内。 连接数满。 解决方法 ：通过关系型数据库服务的资源监控功能查看连接数、CPU使用率等指标是否正常。如果达到上限，需要重启关系型数据库实例数据库，断开实例连接或升级关系型数据库实例规格解决。 实例状态异常。比如实例重启卡住，关系型数据库系统故障，实例或表被锁定等。 解决方法 ：尝试重启功能。如果无法解决，请联系售后技术支持。

本章节会介绍关系型数据库在连接时遇到的常见问题。 外部服务器能否访问RDS数据库 开通公网访问的实例 对于开通公网访问功能的关系型数据库实例，可以通过外网进行访问。 未开通公网访问的实例 在虚拟私有云中开通虚拟专用网络（Virtual Private Network，简称VPN），通过虚拟专用网络连接关系型数据库。 将关系型数据库与弹性云主机创建在同一个虚拟专用网络下，通过弹性云主机来访问关系型数据库。 客户端问题导致连接失败 客户端问题导致连接关系型数据库失败，可以从以下几个方面检查。 1. 弹性云主机的安全策略 对于Windows平台，可检查Windows的安全策略是否开放关系型数据库端口。对于Linux平台，可使用iptables检查防火墙及端口的放行情况。 2. 应用配置错误 常见的有连接地址写错、端口参数配置错误和JDBC等的连接参数配置错误。 3. 用户名或密码错误 如果连接数据库时出现类似如下错误，请检查用户名或密码是否正确。 [Warning] Access denied for user 'username'@'yourIp' (using password: NO) [Warning] Access denied for user 'username'@'yourIp' (using password: YES) Login failed for user 'username' 说明 如问题仍未解决，请联系售后技术支持。 服务端问题导致连接失败 关系型数据库服务端可能出现的问题如下，请依次进行检测。 1. 连接方式有误。 解决方法 ：检查连接方式。如果是通过内网连接RDS实例，弹性云主机与关系型数据库实例必须处于同一虚拟私有云内，且只能通过弹性云主机连接。如果通过公网连接RDS实例，该弹性云主机可以与目标实例不在同一个虚拟私有云内。 2. 连接数满。 解决方法 ：通过关系型数据库服务的资源监控功能查看连接数、CPU使用率等指标是否正常。如果达到上限，需要重启关系型数据库实例数据库，断开实例连接或升级关系型数据库实例规格解决。 3. 实例状态异常。比如实例重启卡住，关系型数据库系统故障，实例或表被锁定等。 解决方法 ：尝试重启功能。如果无法解决，请联系售后技术支持。

本章主要介绍分析Redis实例大Key和热Key 大Key和热Key问题是Redis使用中的常见问题，本章节主要介绍对Redis实例进行大Key和热Key分析，通过大Key和热Key分析，可以监控到占用空间过大的Key，以及该Redis实例存储数据中被访问最多的Key。 大Key分析使用限制和说明： 所有Redis实例都支持。 在大Key分析时，会遍历Redis实例中的所有Key，因此分析所需要时间取决于Key的数量。 在进行大Key分析时，建议在业务低谷期间进行，且不要与配置的自动备份时间重叠。 如果是主备和集群实例，大Key分析是对备节点的分析，对实例性能影响较小。如果是单机实例，由于只有一个节点，是对主节点进行分析，客户访问性能会略有影响（不高于10%），所以建议在业务低谷期进行大Key分析。 对于大Key分析结果，每个Redis实例默认最多保存100条记录（string类型保存top20，list/set/zset/hash类型保存top80），当超过100条记录时会默认删除最老的分析记录，而存入最新的记录。同时，支持用户在控制台上手动删除无用的大Key分析记录。 热Key分析使用限制和说明： 只有Redis 4.0/Redis 5.0/Redis 6.0实例支持，并且实例maxmemorypolicy参数必须配置为allkeyslfu或者volatilelfu。 在热Key分析时，会遍历Redis实例中的所有Key，因此分析所需要时间取决于Key的数量。 配置自动热key分析时，要考虑不要在业务高峰期进行，避免影响业务，同时也不要过了高峰期太久，避免分析结果不准确。 热key分析是对于主节点的分析，在进行分析时，客户访问性能会略有影响（不高于10%）。 对于热Key分析结果，每个Redis实例默认最多保存100条记录。当超过100条记录时会默认删除最老的分析记录，而存入最新的记录。同时，支持用户在控制台上手动删除无用的热Key分析记录 说明 建议在业务低峰时段执行大Key和热Key分析，降低CPU被用满的可能。

本页简要介绍分布式数据库V2.0.0版本更新说明。 版本说明 V2.0.0版本说明 组件名称 版本号 发布时间 TeleDBXCore 2.0 2021年 07 月 新增和优化特性： 1. 新增软件包管理模块，包括查看软件包列表、上传软件包、删除软件包、搜索软件包和增加对软件包进行md5校验。 2. 新增主机管理模块，包括添加服务器、查看服务器列表、删除服务器列表、测试服务器连通性、检测服务器状态接口、编辑服务器信息和根据IP地址搜索服务器。 3. 新增资源模版管理，包括新建资源模版、查看模版列表、编辑资源模版、删除资源模版、检测模版是否被使用和根据模版名称搜索模版。 4. 新增服务器指标，包括服务器CPU使用率、服务器CPU负载、服务器内存占用率、服务器平均每次设备I/O操作服务时间、服务器平均设备I/O队列、服务器设备I/O操作等待时间、服务器入流量、服务器出流量、服务器TCP连接数、服务器数据库文件句柄数和服务器进程数。 5. 新增实例管理模块，包括实例操作、节点操作和健康检查。 6. 支持用户登录和退出数据库管理平台。 7. 新增参数管理和鉴权配置，包括查看数据库参数、自定义配置数据库参数、支持批量修改数据库参数、查看鉴权配置、修改鉴权配置、增加鉴权配置和删除鉴权配置。 8. 新增监控模块，包括集群预览、集群监控和节点监控。 9. 支持任务管理、用户管理和租户管理。 10. 新增备份恢复模块，包括备份策略、备份管理和恢复管理。 11. 新增分布式数据库能力，包括引入TeleDB分布式数据库内核和优化Oracle兼容性。 12. 优化Oracle兼容性。 修复漏洞 CVE20181115 漏洞名称：TeleDB：Quest DR Series Disk Backup软件操作系统命令注入漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE20181058 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 提权漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE202132029 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201810915 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL SQL注入漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201910208 漏洞名称：TeleDB：Postgresql PostgreSQL SQL注入漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201712172 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201715098 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201715099 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE20201720 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE201910130 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 访问控制错误漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 CVE20181052 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2021年07月 漏洞修复时间：2020年06月 解决方案：产品版本升级版本至2.1及以上。 修复缺陷 1. 在indexonly场景下，修复删除数据脱敏列功能不生效的问题。 2. 修复在聚合操作（带有去重）下添加一个排序节点的操作。 3. 在cn上vacuum表时，有cn计算frozenxid，保证集群范围内的统一xid回卷。 4. 修复因为释放的指针未置空导致coredump；优化过程中不能正确获取表的行数导致执行计划不准确的问题。 5. squeue故障时，consuer退出，CN回滚事务时，置空连接状态，避免无限的嵌套循环。 6. 修复查询串格式化时可能导致coredump的问题。 7. 修复等待轻量级锁（lwlock）的进程不进入pgstaterror处理的问题。 8. 修复分布式事务prepare时，未持久化2pc的上下文信息，导致pgclean无法清理一些二阶段事务问题。 9. 考虑空值和已删除的列，将已删除的属性、空值（NULL）以及缺失的值设置为NULL值。 10. 修复没有删除列的之间映射的bug。 11. 在pgsubscriptiontable中同步修改的bug。 12. 逻辑复制在master上新加入的表的数据变更到消费端直接被丢弃。 13. 逻辑复制ALTER SUBSCRIPTION xxx REFRESH PUBLICATION相关BUG。 14. 去掉Pooler调试过程无必要的sleep逻辑。 15. 确保在连接到连接池之前进行事务处理，并确保当前的事务状态是正确的。 16. 删除子表回归测例缺失。 17. 使用GCC版本7.3时遇到编译器错误。 18. 数据节点上通过VACUUM分区表产生的错误的索引信息。 19. 为gtm的 synchronousstandbynames 修正警告信息的if条件。 20. 修复TOAST表相关问题。 21. 修复空指针导致的core dump。 22. 修复一条日志"skip delete portal resowner"打印的if条件。 23. 修复一个在处理Gather 节点的左子树时，未能正确将目标（target）添加到其目标列表（targetlist）中的问题。 24. 在rtables（关系表列表）中搜索之前，没有正确检查变量的层级（level）的bug。如果变量是分布式列，并且其层级正确，那么函数返回 true。 25. 在构建初始快照时，避免recovery时的重复XIDs。 26. 在子事务precommit时使用独立的memorycontext，避免类似plpsql场景下因为子事务导致OOM。 27. 在cn节点调用pgclearnodecoldaccess函数会产生coredump。 28. 在poolerasyncbuildconnection中，在建立连接前检查管道中空间的bug。 29. 增加一条LOG信息，用于记录关于逻辑复制应用在特定数据库和表上的错误或问题的详细信息。 30. 支持在聚合算子下面增加sort算子。 31. 指针和数据的使用不当。 32. 指针和数据的释放函数使用不当。 33. copy tuple时置分片id相关问题。 34. FlushXlogTrack的coredump。 35. 修复GTM备机每次收到主机的时间戳位置都进行持久化的问题。 36. 修复GUC中的coordinatorlxid参数由于超出INTMAX的范围而导致的溢出问题。 37. 修复MergeAppend/Append算子下推时，如果有一个子算子下推到所有DN(nodes为NULL)，在通过并集计算之后反而会丢失部分DN节点，从而导致查询结果不完整的问题。

本页介绍天翼云TeleDB数据库V5.1.5版本更新说明。 版本说明 本章节主要介绍TeleDB版本更新说明。 V5.1.5版本说明 组件名称 版本号 发布时间 TeleDB Core 5.1.5 2024年 11 月 说明 该版本适配的DCP版本为V3.10.1p1。 新增和优化功能： 1. 支持分布式远程数据访问框架RDA。 管控侧：在实例发放页面新增RDA端口输入框，实例开通页面增加内部通信端口。 内核侧：基于RDA实现了TeleDB分布式数据库实例内部，节点间数据的高效传输，解决了原生PGXL架构在处理复杂查询时连接数暴涨的问题。 2. 支持获取和配置全局数据变化的CDC订阅能力。 管控侧：支持部署CDC插件工具，配置CDC运行参数。 内核侧：用于捕获、处理和同步TeleDB分布式数据库实例数据变化的工具，允许将 TeleDB分布式数据库中的变更数据实时地同步到下游系统，例如其他数据库、消息队列、数据仓库等。 3. 新增对接内核跨版本升级工具，支持用户在界面操作跨版本升级。 管控侧：在实例升级流程中，主动识别升级路径，并对接跨版本升级工具。 内核侧：在实例升级过程中，支持通过升级工具对系统表加列、支持新建系统表、支持增删系统函数和支持升级版本管理。 4. 磁盘只读增加开关，支持Agent定时监控磁盘空间使用率和支持磁盘满的时候只允许查询数据，不允许写入数据。 管控侧：支持定时检测节点磁盘容量，当如果任一节点所在机器的数据目录或者表空间目录磁盘达到阈值，则管控侧将自动修改defaulttransactionreadonly参数值。 内核侧：通过识别defaulttransactionreadonly参数值，来设置只允许查询，不允许执行插入更新语句。 5. 支持分布式死锁检测DDS特性。 管控侧：不涉及。 内核侧：用于实时检测分布式死锁，并按优先级终止事务解除死锁。将opentenbase社区pgunlock插件的死锁检测实效性从分钟级提升到秒级。 6. 支持分区表全局索引。 管控侧：不涉及。 内核侧：支持创建节点内跨分区表的全局索引，分区表在非分片键上的查询性能明显提升。 7. 支持GlobalCache特性。 管控侧：不涉及。 内核侧：支持各进程共享PlanCache数据、SysCache 数据和RelCache 数据，全局元数据缓存，实现节点内表、执行计划等对象的全局缓存，减少大并发场景下的内存消耗。 8. 支持列存储引擎Pax。 管控侧：不涉及。 内核侧：通过表访问方法Table Access Method（简称为 Table AM）提供一种可插拔存储引擎机制，用于实现不同的表访问方式，它允许通过实现自定义的 Table AM，来定义新的表访问方式，并将其集成到数据库中。基于这种机制使得 TeleDB 数据库内核可以支持列存储引擎。 9. 支持XCopy实现集群间数据拷贝。 管控侧：不涉及。 内核侧：支持通过XCopy工具实现集群间数据拷贝。 10. 支持全局统计信息搜集。 管控侧：不涉及。 内核侧：支持在1个CN执行analyze后，其它CN统计信息同步更新。 11. 支持索引优化建议。 管控侧：定时任务中内置Queryindexadvice函数和慢SQL查询增加索引优化建议按钮。 内核侧：采样用户SQL，通过创建虚拟索引对比执行计划，给出索引方面的优化建议。 12. 支持表级降冷存储。 管控侧：不涉及。 内核侧：支持数据表整体降冷和重新转热。 13. 支持透明加密对接KMS、全密态对接KMS、审计用户和RDA加密等。 管控侧：实例开通时增加KMS开关、SSL开关。 内核侧：支持按规则、对象等维度，记录DDL、DML、SQL等独立设计的MLSADMIN账号体系和支持行级访问控制，和磁盘数据加密对接KMS、接入KMS管理密钥，密钥不落盘。 修复漏洞 1. prof调试信息泄露漏洞【原理扫描】。 2. Xlake插件相关漏洞修复。 CVE201910164 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 缓冲区错误漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2024年11月 漏洞修复时间：2024年10月 历史版本临时解决方案：数据库禁止互联网访问，或开放风险端口；梳理高危用户权限，避免使用弱密码；pghba.conf认证方式选用md5，暂时规避使用scramsha256的方式。 正式解决方案：产品版本升级到5.1.5及以上。 CVE20222625 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2024年11月 漏洞修复时间：2024年10月 历史版本临时解决方案：数据库禁止互联网可访问，或开放风险端口；禁止使用不受信任第三方插件；扫描并卸载不受信或未使用插件；插件安装禁用CREATE OR REPLACE、 CREATE IF NOT EXISTS。 正式解决方案：产品版本升级到5.1.5及以上。 CVE202339417 漏洞名称：TeleDB：redhat software collectionsSQL注入漏洞 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2024年11月 漏洞修复时间：2024年10月 历史版本临时解决方案：数据库禁止互联网可访问，或开放风险端口；业务系统前端配置WAF防火墙；业务系统启用SQL防注入能力；严格检查extension的安装sql文件是否存在：@extowner@等特殊非法语句否则应调整或禁止安装。 正式解决方案：产品版本升级到5.1.5及以上。 CVE20247348 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL pgdump竞争条件漏洞 风险等级：高危漏洞 漏洞发布时间：2024年11月 漏洞修复时间：2024年08月 漏洞详情： 历史版本临时解决方案：在pgdump 工具中存在TOCTOU竞争条件漏洞，pgdump是PostgreSQL用于备份数据库的工具，它通常由具有较高权限（如超级用户）的用户运行。由于pgdump 在检查对象类型和实际使用这些对象之间存在检查时间使用时间 (TOCTOU) 竞争条件漏洞，威胁者可利用该漏洞来替换某些数据库对象。 正式解决方案：产品版本升级到5.1.5及以上。 CVE20221552 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 权限许可和访问控制问题漏洞 风险等级：高危漏洞 漏洞发布时间：2024年11月 漏洞修复时间：2024年10月 漏洞详情： PostgreSQL 存在权限许可和访问控制问题漏洞，该漏洞源于autovacuum 功能和多个命令可以逃脱“安全限制操作”沙箱。 正式解决方案：产品版本升级到5.1.5及以上。 修复缺陷 1. 内核特性适配。 2. 备份策略的加密配置可修改。 3. 和DCP联调RDA内核开通。 4. 兼容四位版本解析。 5. 禁用dbusernamespace参数。 6. 扩容撤销工单对接。 7. 内存监控指标调整。 8. 配合前端做接口调整。 9. 升级golang sdk为1.11。 10. 实例名称修改。 11. 提供内核版本接口给DCP调用。 12. 通过DCP开通实例失败返回有用错误日志。 13. 修改DCP和x实例列表中的实例系列。 14. pgclean定时任务需针对每个database都执行。 15. RDA版本内核和非RDA版本内核之间的备份恢复。 16. 参数管理增加允许值和描述。 17. 详情页实例名称支持修改。 18. 修改DCP和x实例列表中的实例系列。 19. 强制升级按钮屏蔽。 20. DCP工单以及任务管理中显示具体的扩容失败原因。 21. 备份策略与增量日志定时检测任务优化。 22. 回收资源时，不处理DCP创建的资源。 23. 修改密码页面增加提示。 24. 修改密码页面增加提示。 25. 修复实例运维相关问题，如主从切换、备份恢复、实例启停等。 26. 修复数据空间管理相关问题。 27. 修复监控采集脚本不执行、计算错误等问题。 28. 修复Xcopy无法执行问题。 29. 修复审计相关问题。 30. 界面易用性优化。

本节主要介绍使用限制 操作系统使用限制 AOM支持多种操作系统，详见下表，在购买主机时您需选择AOM支持的操作系统，否则无法使用AOM对主机进行监控。 操作系统 版本 SUSE SUSE Enterprise 11 SP4 64bit SUSE Enterprise 12 SP1 64bit SUSE Enterprise 12 SP2 64bit SUSE Enterprise 12 SP3 64bit OpenSUSE 13.2 64bit 42.2 64bit 15.0 64bit（该版本暂不支持syslog日志采集） CentOS 6.3 64bit 6.5 64bit 6.8 64bit 6.9 64bit 6.10 64bit 7.1 64bit 7.2 64bit 7.3 64bit 7.4 64bit 7.5 64bit 7.6 64bit Ubuntu 14.04 server 64bit 16.04 server 64bit 18.04 server 64bit Fedora 24 64bit 25 64bit 29 64bit Debian 7.5.0 32bit 7.5.0 64bit 8.2.0 64bit 8.8.0 64bit 9.0.0 64bit 资源使用限制 在使用AOM时，您需注意以下使用限制，详见下表。 分类 对象 使用限制 ::: 仪表盘 仪表盘 1个区域中最多可创建50个仪表盘。 仪表盘 仪表盘中的图表 1个仪表盘中最多可添加20个图表。 仪表盘 仪表盘中图表可选资源、阈值规则、组件或主机的个数 1个曲线图中最多可添加100个资源，且资源可跨集群选择。 1个数字图只能添加1个资源。 1个阈值状态图表最多可添加10个阈值规则。 1个主机状态图表最多可添加10个主机。 1个组件状态图表最多可添加10个组件。 指标 指标数据 基础规格：指标数据最多保存7天。 指标 指标项 资源（例如，集群、组件、主机等）被删除后，其关联的指标项在数据库中最多保存30天。 指标 维度 每个指标的维度最多为20个。 指标 指标查询接口 单次最大可同时查询20个指标。 指标 统计周期 最大统计周期为1小时。 指标 单次查询返回指标数据 单个指标单次查询最大返回1440个数据点。 指标 上报自定义指标 单次请求数据最大不能超过40KB。 指标 应用指标 JOB指标 每个主机的容器个数超过1000个时，ICAgent将停止采集该主机应用指标，并发送“ICAgent停止采集应用指标”告警（告警ID：34105）。 每个主机的容器个数缩减到1000个以内时，ICAgent将恢复该主机应用指标采集，并清除“ICAgent停止采集应用指标”告警 。 由于JOB在完成任务之后，会自动退出。如果您需要监控JOB指标，要保证存活时间大于90秒才能采集到指标数据。 指标 采集器资源消耗 采集器在采集基础指标时的资源消耗情况和容器、进程数等因素有关，在未运行任何业务的VM上，采集器将消耗30M内存、1% CPU。为保证采集可靠性，单节点上运行的容器个数应小于1000。 阈值规则 阈值规则 一个项目下最多可创建1000个阈值规则。 阈值规则 发送通知可选择主题数 每个阈值规则最多可选择5个主题。 日志 单条日志大小 每条日志最大10KB，超出后ICAgent将不会采集该条日志，即该条日志会被丢弃 日志 日志流量 每个租户在每个Region的日志流量不能超过10MB/s。如果超过10MB/s，则可能导致日志丢失。 日志 历史日志 历史日志存储空间免费额度为500MB 日志 日志文件 只支持采集文本类型日志文件，不支持采集其他类型日志文件（例如二进制文件）。 日志 每个通过卷挂载日志的路径下，ICAgent最多采集20个日志文件。 日志 每个ICAgent最多采集1000个容器标准输出日志文件，容器标准输出日志只支持jsonfile类型。 日志 采集日志文件的资源消耗 日志文件采集采集时消耗的资源和日志量、文件个数及网络带宽、backend服务处理能力等多种因素强相关。 日志 日志丢失 采集器使用多种机制保证日志采集的可靠性，尽可能保证数据不丢失，但在如下场景可能导致日志丢失。 日志文件未使用CCE提供的logPolicy轮转策略。 日志文件轮转速度过快，如1秒轮转一次。 系统安全设置或syslog自身原因导致无法转发日志。 容器运行时间过短，例如小于30s。 单节点总日志产生速度过快，超过了单节点网络发送带宽或日志采集速度，建议单节点总日志产生速度<5M/s。 日志 日志丢弃 当单行日志长度超过10240字节时，此行会被丢弃。 日志 日志重复 当采集器被重启后，重启时间点附近可能会产生一定的数据重复。 日志 统计规则 一个日志桶下最多可创建5条统计规则。 告警中心 告警 您最多可查询最近30天的告警。 告警中心 事件 您最多可查询最近30天的事件。

模型 模型简介 模型ID DoubaoSeed2.0pro DoubaoSeed2.0Pro 是字节跳动推出的最新一代旗舰级通用Agent大模型，隶属于豆包大模型2.0系列，专为应对大规模生产环境下的深度推理与长链路任务执行场景而设计，全面对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro。该模型围绕真实世界复杂任务需求进行系统性优化，强化了多模态理解、复杂指令执行与长尾领域知识储备，在数学推理、视觉感知、长上下文处理等多个基准测试中达到业界顶尖水平。其token定价较同级海外模型降低约一个数量级，在保证卓越性能的同时大幅降低部署与使用成本，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，目前已在豆包App、电脑端、网页版及火山引擎API服务同步上线。 d4432662ebed421890bf8fe60e400439 Qwen3Max 千问3系列Max模型，相较preview版本在智能体编程与工具调用方向进行了专项升级。本次发布的正式版模型达到领域SOTA水平，适配场景更加复杂的智能体需求。 3d1c69eb6e1d40f186124b98141e64fd DoubaoSeed1.8 DoubaoSeed1.8是字节跳动自主研发的最新一代旗舰级多模态通用智能体（General Agent）大模型，于2025年12月18日在FORCE原动力大会上正式发布，专为应对真实场景中的复杂工作流、多模态交互及智能体执行任务而设计。该模型突破传统单一语言模型局限，实现从“回答问题”到“执行任务”的质变，融合视觉、语言、推理和行动能力于一体，优化了图片编码token数量与推理效率，在多模态理解、智能体操作、代码编写等领域表现卓越，跻身全球大模型第一梯队，其日均token使用量已突破50万亿，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，成为面向实际应用场景的高效实干型AI助手superscript:3。 87f80d930d3e4c478e50f7a121dfbb97 DoubaoSeed1.60615 DoubaoSeed1.60615是全新多模态深度思考模型，同时支持minimal/low/medium/high 四种reasoning effort。 更强模型效果，服务复杂任务和有挑战场景。 651c9b454b58458f9b604e67c03ab73f Doubao1.5pro32k Doubao1.5pro32k 是字节跳动自主研发的新一代旗舰级大模型，专为长文本处理、多场景适配及高精度任务需求而设计，是豆包1.5系列产品线的核心成员之一。该模型坚持高质量训练路线，在14.8万亿高质量tokens上完成预训练，并通过监督微调和强化学习进一步优化，相较于前代模型实现了知识、代码、推理等核心能力的全面跃升。Doubao1.5pro32k集成了稀疏MoE架构与高效上下文管理技术，坚持不使用任何其他模型生成的数据，凭借极低的幻觉率和优异的综合表现，在多项公开评测基准中达到全球领先水平，显著缩小了与前沿闭源模型（如GPT4 Turbo）的差距，可广泛适配个人、企业及专业领域的多样化需求。 3b4f6505923d48beb3d779a28c704a4e Qwen3CoderPlus Qwen3CoderPlus 是阿里通义千问团队研发的顶级代码专用大模型，在 Qwen3 通用模型基座上进行了大规模的代码专项继续预训练与指令微调。该模型熟练掌握 92 种编程语言，在代码生成、Bug 修复、代码解释及跨语言翻译等任务上表现卓越。Qwen3CoderPlus 引入了“仓库级（Repositorylevel）”代码理解技术，能够处理复杂的项目依赖关系，是程序员、数据科学家及自动化运维人员的理想开发助手。 f9089c3c29b24ac7a0148efad6c0650d Qwen3VLPlus Qwen3VLPlus 是阿里通义千问 Qwen3 家族中的增强型视觉语言模型（VisionLanguage Model），专为处理高难度的图像与视频理解任务而设计。相较于开源版本，Plus 版在视觉感知的清晰度、长视频时序分析及视觉智能体（Visual Agent）交互能力上进行了大幅强化。它采用了先进的“原生动态分辨率”技术，支持任意长宽比的图像输入，能够像人类一样精准识别密集文本、复杂图表及长达数小时的视频内容，是构建多模态应用的理想基座。 b0d79f4a19bb4fa8a71745fff38325a4 Qwen3.5397BA17B Qwen3.5397BA17B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE（Mixture of Experts）模型。该模型拥有 3970 亿总参数，但在推理时仅激活 170 亿参数（A17B），实现了极致的性能与效率平衡。Qwen3.5 采用了创新的“门控 DeltaNet + MoE”混合架构，实现了视觉与语言的早期融合训练。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代 Qwen3，更在智能体（Agent）和视觉理解任务上表现卓越，原生支持“思考模式”，具备强大的现实世界适应能力。 06b788a9218d4a5b905e5681c2f4e721 GLM5 GLM5 是智谱 AI 推出的最新一代旗舰级开源大模型，专为应对复杂系统工程和长周期智能体（Agent）任务而设计。该模型坚持扩展（Scaling）路线，参数量从前代的 355B（激活 32B）扩展至 744B（激活 40B），预训练数据量提升至 28.5T tokens。GLM5 集成了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）机制，并引入了全新的异步强化学习基础设施“slime”，在推理、编程和智能体任务上表现卓越，是目前全球开源模型中的佼佼者，进一步缩小了与前沿闭源模型（如 GPT5.2）的差距。 6d3a57c3a6fb465e968b604783b89eda DeepSeekV3.2（正式版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 64badd7229504be5a44123367666a51f DeepSeekV3.2（体验版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 2656053fa69c4c2d89c5a691d9d737c3 Qwen3Coder480BA35BInstruct Qwen3Coder480BA35BInstruct是阿里通义千问开源的顶尖代码大模型，采用混合专家（MoE）架构，总参 4800 亿、激活 350 亿参数，实现性能与成本的平衡，能处理仓库级代码与跨文件依赖。 e8ffc9d7e2b34a7487b30d6682207376 Qwen3235BA22BInstruct2507 Qwen3235BA22BInstruct2507是阿里通义千问发布的开源 MoE 架构大模型，总参 2350 亿、激活 220 亿参数，在指令遵循、推理、编码等多领域性能突出，覆盖 100 多种语言与长尾知识。 aab61a64c8504336848e1720bd379ed4 KimiK2Instruct Kimi K2 是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，激活参数为 320 亿，总参数为 1 万亿。通过 Muon 优化器进行训练，Kimi K2 在前沿知识、推理和编码任务上表现出色，同时精心优化了代理能力。 38a6a77904264b3dac4644aedb0e5ced Qwen330BA3B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 4efd64f3736d41a08f89db919dbe9c6b BGERerankerLarge BGERerankerLarge是北京智源人工智能研究院（BAAI）发布的一款基于深度学习的重排序模型，能够在中英文两种语言环境下，对检索结果进行优化，提高检索的准确性和相关性。与嵌入模型不同，Reranker使用question和document作为输入，直接输出相似度而不是嵌入。 0cb4c1ed8f374eadbe8bffe30bd039dc BaichuanM232B BaichuanM232B是百川 AI 的医疗增强推理模型，是百川发布的第二个医疗模型。该模型专为现实世界的医疗推理任务设计，在 Qwen2.532B的基础上引入了创新的大型验证系统。通过对真实医疗问题的领域特定微调，它在保持强大通用能力的同时实现了突破性的医疗性能。 9488c08cf627421aacdeb44bd9c2f95c DeepSeekV3.1 DeepSeekV3.1是一个支持思考模式和非思考模式的混合模型。是在 DeepSeekV3.1Base 的基础上进行后训练得到的，后者是通过两阶段长上下文扩展方法在原始 V3 基础检查点上构建的，遵循了原始 DeepSeekV3 报告中概述的方法。通过收集额外的长文档并大幅扩展两个训练阶段来扩大的数据集。 37d1d0f4183b4800a44a69abf9102dfa DeepSeekV30324 DeepSeekV30324是DeepSeek团队于2025年3月24日发布的DeepSeekV3语言模型的新版本。是一个专家混合（MoE）语言模型，总参数为6710亿个，每个Token激活了370亿个参数。0324版本开创了一种用于负载均衡的辅助无损策略，并设定了多令牌预测训练目标以提高性能。该模型版本在几个关键方面比其前身DeepSeekV3有了显著改进。 11bd888a35434486bf209066c7dad0ee DeepSeekR10528 DeepSeekR10528是DeepSeek团队推出的最新版模型。模型基于 DeepSeekV30324 训练，参数量达660B。该模型通过利用增加的计算资源并在后训练期间引入算法优化机制，显著提高了其推理和推理能力的深度。该模型在各种基准测试评估中表现出出色的性能，包括数学、编程和一般逻辑。它的整体性能现在接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等领先机型。 ff3f5c450f3b459cbe5d04a5ea9b2511 DeepSeekR1 DeepSeekR1 是一款具有创新性的大语言模型，由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发。该模型基于 transformer 架构，通过对海量语料数据进行预训练，结合注意力机制，能够理解和生成自然语言。它经过监督微调、人类反馈的强化学习等技术进行对齐，具备语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等多种能力。R1 模型在多个 NLP 基准测试中表现出色，具备较强的泛化能力和适应性。 4bd107bff85941239e27b1509eccfe98 DeepSeekV3 DeepSeekV3是DeepSeek团队开发的新一代专家混合（MoE）语言模型，共有671B参数，在14.8万亿个Tokens上进行预训练。该模型采用多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，继承了DeepSeekV2模型的优势，并在性能、效率和功能上进行了显著提升。 9dc913a037774fc0b248376905c85da5 DeepSeekR1DistillLlama70B DeepSeekR1DistillLlama70B是基于Llama架构并经过强化学习和蒸馏优化开发的高性能语言模型。该模型融合了DeepSeekR1的先进知识蒸馏技术与Llama70B模型的架构优势。通过知识蒸馏，在保持较小参数规模的同时，具备强大的语言理解和生成能力。 515fdba33cc84aa799bbd44b6e00660d DeepSeekR1DistillQwen32B DeepSeekR1DistillQwen32B是通过知识蒸馏技术从DeepSeekR1模型中提炼出来的小型语言模型。它继承了DeepSeekR1的推理能力，专注于数学和逻辑推理任务，但体积更小，适合资源受限的环境。 b383c1eecf2c4b30b4bcca7f019cf90d Baichuan2Turbo BaichuanTurbo系列模型是百川智能推出的大语言模型，采用搜索增强技术实现大模型与领域知识、全网知识的全面链接。 43ac83747cb34730a00b7cfe590c89ac Qwen272BInstruct Qwen2 是 Qwen 大型语言模型的新系列。Qwen2发布了5个尺寸的预训练和指令微调模型，包括Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B以及Qwen272B。这是指令调整的 72B Qwen2 模型，使用了大量数据对模型进行了预训练，并使用监督微调和直接偏好优化对模型进行了后训练。 2f05789705a64606a552fc2b30326bba ChatGLM36B ChatGLM36B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM36B 引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列几大特性。 7450fa195778420393542c7fa13c6640 TeleChat12B 星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型，TeleChat12B模型基座采用3万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练。TeleChat12Bbot在模型结构、训练数据、训练方法等方面进行了改进，在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat7Bbot均有大幅提升。 fdc31b36028043c48b15131885b148ce Llama38BInstruct Meta 开发并发布了 Meta Llama 3 系列大型语言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 两种参数大小，Llama38BInstruct 是经过指令微调的版本，针对对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 bda59c34e4424598bbd5930eba713fbf Llama370BInstruct Meta 开发并发布了 Meta Llama 3 系列大型语言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 两种参数大小，Llama370BInstruct 是经过指令微调的版本，针对对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 6192ed0cb6334302a2c32735dbbb6ce3 QwenVLChat QwenVLChat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 QwenVL 系列的基础上，使用对齐机制打造的视觉AI助手，该模型有更优秀的中文指令跟随，支持更灵活的交互方式，包括多图、多轮问答、创作等能力。 e8c39004ff804ca699d47b9254039db8 StableDiffusionV2.1 StableDiffusionV2.1是由 Stability AI 公司推出的基于深度学习的文生图模型，它能够根据文本描述生成详细的图像，同时也可以应用于其他任务，例如图生图，生成简短视频等。 40f9ae16e840417289ad2951f5b2c88f DeepseekV2LiteChat DeepseekV2LiteChat是一款强大的开源专家混合（MoE）语言聊天模型，具有16B参数，2.4B活动参数，使用5.7T令牌从头开始训练，其特点是同时具备经济的训练和高效的推理。 0855b510473e4ec3a029569853f64974 Qwen2.572BInstruct Qwen2.5系列发布了许多基本语言模型和指令调整语言模型，参数范围从0.5到720亿个参数不等。Qwen2.572BInstruct模型是Qwen2.5系列大型语言模型指令调整版本。 d9df728b30a346afb74d2099b6c209aa Gemma29BIT Gemma29BIT是Google最新发布的具有90亿参数的开源大型语言模型的指令调优版本。模型在大量文本数据上进行预训练，并且在性能上相较于前一代有了显著提升。该版本的性能在同类产品中也处于领先地位，超过了Llama38B和其他同规模的开源模型。 4dae2b9727db46b7b86e84e8ae6530a9 Llama3.23BInstruct Meta Llama3.2多语言大型语言模型（LLMs）系列是一系列预训练及指令微调的生成模型，包含1B和3B参数规模。Llama3.2指令微调的纯文本模型专门针对多语言对话应用场景进行了优化，包括代理检索和摘要任务。它们在通用行业基准测试中超越了许多可用的开源和闭源聊天模型。这是Llama3.23BInstruct版本。 f7d0baa95fd2480280214bfe505b0e2e ChatGLM36B32K ChatGLM36B32K模型在ChatGLM36B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。具体对位置编码进行了更新，并设计了更有针对性的长文本训练方法，在对话阶段使用 32K 的上下文长度训练。 98b6d84f6b15421886d64350f2832782 CodeGemma7BIT CodeGemma是构建在Gemma之上的轻量级开放代码模型的集合。CodeGemma7BIT模型是CodeGemma系列模型之一，是一种文本到文本和文本到代码的解码器模型的指令调整变体，具有70亿参数，可用于代码聊天和指令跟随。 fa8b78d2db034b6798c894e30fba1173 Qwen2.5Math7BInstruct Qwen2.5Math系列是数学专项大语言模型Qwen2Math的升级版。系列包括1.5B、7B、72B三种参数的基础模型和指令微调模型以及数学奖励模型Qwen2.5MathRM72B，Qwen2.5Math7BInstruct的性能与Qwen2Math72BInstruct相当。 ea056b1eedfc479198b49e2ef156e2aa DeepSeekCoderV2LiteInstruct DeepSeekCoderV2LiteInstruct是一款强大的开源专家混合（MoE）语言聊天模型，具有16B参数，2.4B活动参数。该模型基于DeepSeekV2进一步预训练，增加了6T Tokens，可在特定的代码任务中实现与GPT4Turbo相当的性能。 f23651e4a8904ea589a6372e0e860b10 BGEm3 BGEm3是智源发布的通用语义向量模型BGE家族新成员，支持超过100种语言，具备领先的多语言、跨语言检索能力，全面且高质量地支撑“句子”、“段落”、“篇章”、“文档”等不同粒度的输入文本，最大输入长度为8192，并且一站式集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三种检索功能，在多个评测基准中达到最优水平。 46c1326f63044fbe80443af579466fe3 Qwen27BInstruct Qwen27BInstruct是 Qwen2大型语言模型系列中覆盖70亿参数的指令调优语言模型，支持高达 131,072 个令牌的上下文长度，能够处理大量输入。 0e97efbf3aa042ebbaf0b2d358403b94 Qwen3235BA22B Qwen3235BA22B是Qwen3系列大型语言模型的旗舰模型。拥有2350多亿总参数和220多亿激活参数。在代码、数学、通用能力等基准测试中，与DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3和Gemini2.5Pro等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。 35af69e0d4af492ca366cf2df03c3172 Qwen332B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen332B是参数量为32.8B的密集（Dense）模型。 3836b8d2ec5d46fc94cc7891064940aa Qwen314B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen314B是参数量为14.8B的密集（Dense）模型。 5873b698960f45c8ae36e72566f7f141 Qwen38B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen38B是参数量为82亿的密集（Dense）模型。 dceefe3233794dd385e3c2ab500dc6c8 Qwen34B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 8606056bfe0c49448d92587452d1f2fc QwQ32B QwQ32B是一款拥有 320 亿参数的推理模型，其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeekR1 媲美。该模型集成了与Agent相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。 b9293363bfbf4db2bccb839ff4300d17 Qwen2.5VL72BInstruct Qwen2.5VL72BInstruct模型是阿里云通义千问开源的全新视觉模型，具有720亿参数规模，以满足高性能计算场景的需求。目前共推出3B、7B、32B和72B四个尺寸的版本。这是旗舰版Qwen2.5VL72B的指令微调模型，在13项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越GPT40与Claude3.5。 88003ac1ca7a4e4e8efa7caee648323b

在创建通知策略的过程中，您可将告警通知推送至自定义的 Webhook 地址。告警管理模块支持向第三方通知对象发送 Webhook 类型告警，本文将以飞书为例，详细说明 Webhook 告警的配置与创建方法。 步骤一：创建Webhook联系人 1. 登录【应用性能监控控制台】，在左侧导航栏选择告警管理 > 通知对象。 2. 单击Webhook集成 页签，然后单击新建Webhook。 3. 在新建Webhook对话框中输入以下配置信息。 参数 说明 Webhook名称 必填，自定义Webhook名称。 Post和Get 必填，设置请求方法。URL不可超过256个字符 Header和Param 非必填，设置请求头，不可超过200个字符。 单击+添加，可以添加其他Header信息或Param信息。默认请求头为ContentType: text/plain; charsetUTF8，Header和Param个数总数不能超过6个。 通知模板 告警触发时发送的通知模板，非必填，在Post方法下出现，可使用$content占位符输出通知内容，不可超过500个字符。 通知模板如下： {"告警名称":"{{ .commonLabels.alertname }}{{if .commonLabels.clustername }}","集群名称":"{{ .commonLabels.clustername }} {{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectkind }}","应用名称":"{{ .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectname }} {{ end }}","通知策略":"{{ .dispatchRuleName }}","告警时间":"{{ .startTime }}","告警内容":"{{ for .alerts }} {{ .annotations.message }} {{ end }}"} 此处以飞书为例可以设置如下文本格式： { "msgtype": "text", "content": { "text": "告警名称: {{ .commonLabels.alertname }}n{{if .commonLabels.clustername }}集群名称: {{ .commonLabels.clustername }}n{{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectkind }}应用名称: {{ .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectname }}n{{ end }}通知策略: {{ .dispatchRuleName }} n告警时间: {{ .startTime }} n告警内容: {{ for .alerts }} {{ .annotations.message }}n {{ end }}" }} 恢复模板 告警恢复时发送的通知模板，非必填，在Post方法下出现，可使用$content占位符输出通知内容，不可超过500个字符。 恢复模板如下： {"告警名称":"{{ .commonLabels.alertname }}{{if .commonLabels.clustername }}","集群名称":"{{ .commonLabels.clustername }} {{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectkind }}","应用名称":"{{ .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectname }} {{ end }}","通知策略":"{{ .dispatchRuleName }}","恢复时间":"{{ .endTime }}","告警内容":"{{ for .alerts }} {{ .annotations.message }} {{ end }}"} 此处以飞书为例可以设置如下文本格式： { "msgtype": "text", "content": { "text": "告警名称: {{ .commonLabels.alertname }}n{{if .commonLabels.clustername }}集群名称: {{ .commonLabels.clustername }}n{{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectkind }}应用名称: {{ .commonLabels.aliyunarmsinvolvedObjectname }}n{{ end }}恢复时间: {{ .startTime }} n通知策略: {{ .dispatchRuleName }} n恢复告警内容: {{ for .alerts }} {{ .annotations.message }}n {{ end }}" }} 4. 可选： 单击发送测试，验证配置是否成功。 5. 单击确定。

本页介绍了关系数据库MySQL版与其他存储的扩展应用。 关系数据库MySQL版支持与分布式缓存服务（Redis） 、文档数据库服务（DDS）和对象存储服务（ZOS）等存储产品搭配使用，实现多样化存储扩展。 图1 存储扩展应用 对象存储 对象存储（简称ZOS，Zettabyte Object Storge）是天翼云为客户提供的一种海量、弹性、高可靠、高性价比的存储产品，是专门针对云计算、大数据和非结构化数据的海量存储形态，通过S3协议和标准的服务接口，提供非结构化数据（图片、音视频、文本等格式文件）的无限存储服务。 例如，当业务应用为论坛时，关系数据库MySQL版搭配ZOS使用，可以减少关系数据库MySQL版的存储压力。 ZOS相关请参见对象存储。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 time long 否 时间戳,单位秒，不传默认当前时间 1667232000 cycle string 否 峰值周期，day（按日查询峰值及95峰值），month（按月查询峰值及95峰值），不传默认day day producttype string 是 产品类型，支持：“001”(静态加速)，“003”(下载加速),“004”(视频点播加速),“008”(CDN加速)，“014”（下载加速闲时） 001 domain string 否 域名，仅支持单个域名查询，不传默认名下所有域名，作为统计筛选项。特别说明：传域名统计的是该域名的峰值，不传域名统计的是所有域名整体的峰值，整体域名的峰值不等于单个峰值的累加，因为峰值时刻不一样。 test.ctyun.cn abroad int 否 国内外区域，0（国内），1（国外），不传默认全部区域 0

全局时钟（Global Timestamp） 全局时钟在分布式数据库中的作用是通过提供统一的时间参考，确保系统内各组件协同工作时的时间同步，从而保障数据的一致性和系统的正确运行。如下为全局时钟的架构和分布式并发记录结构。 由GTM提供全局唯一的事务id和全局事务快照。当事务执行时，会话携带全局事务id，各节点通过全局事务id来判断数据的可见性。 全局时钟通过分布式并发记录来保障各组件协同工作时的时间同步。分布式并发控制核心点如下： 1. 逻辑时钟从零开始内部单向递增且唯一，由GTM维护，定时和服务器硬件计数器对齐，从而保证时钟源稳定。 2. 多个GTM节点构成集群，主节点对外提供服务；主备之间通过日志同步时间戳状态，保证GTS核心服务可靠性。 3. 单台物理机每秒能够处理1200万QPS，几乎满足所有业务场景。 4. 段页式存储的MVCC是整个并发控制的基础。同时约定：事务的gtsstart > gtsmin并且gtsmax没有提交或者gtsstart < gtsmax才能看到对应的事务。 两阶段提交（Two Phase Commit） 分布式事务执行时，由CN节点发起两阶段提交事务，并协调其它节点（参与者）执行事务，经过表决、执行两个阶段各参与者返回的状态，决定分布式事务需要提交或回滚。 两阶段提交被认为是一种一致性协议，用来保证分布式系统数据的一致性。绝大部分的关系型数据库都是采用两阶段提交协议来完成分布式事务处理。 两阶段提交事务在执行时分为两个阶段，第一阶段为表决阶段Prepare，第二阶段为执行阶段Commit，由协调者发起，并根据所有参与者返回的状态，判断是否需要执行下一阶段，Commit提交或回滚事务。 1. 表决阶段Prapare：所有参与者都将本事务能否成功的信息反馈发给协调者。 2. 执行阶段Commit：协调者根据所有参与者的反馈，通知所有参与者，步调一致地在所有分支上提交或者回滚。 两阶段提交机制的潜在问题： 1. 数据不一致问题：当部分参与者故障，各参与者在两阶段提交事务中的状态就会出现不一致的情况，如：部分节点commit，部分prepare，或部分commit，部分rollback，这都会导致该事务更新的数据在所有参与者中出现不一致。 2. 同步阻塞问题：两阶段提交过程中的一些步骤是同步阻塞的，没有超时机制，可能会有长时间阻塞的问题。同时，如果异常时，有prepare状态的两阶段事务残留，残留事务仍会持有锁，会阻塞后续会话对这些数据的访问和更新。 3. 协调节点单点故障问题：如果协调节点故障后短时间不能恢复，参与者的两阶段事务会一直残留，导致出现数据不一致、资源阻塞的问题。 TeleDB在内核处理机制，以及异常处理两个角度，对两阶段提交进行了优化，确保在两阶段事务异常时能自动恢复，不会出现上述问题。 内核处理机制优化 在两阶段事务执行过程中记录信息，用于异常时恢复残留的两阶段事务； 避免进入“Commit Prepared”的两阶段事务在所有参与节点被回滚。 分布式死锁检测模块：该模块对数据库状态进行实时监测，当发现存在长时间等待依赖时自动开启分布式死锁检测，经过节点间信息传递和算法分析可快速检测并解除死锁环。检测算法不影响系统查询效率，用户对死锁检测过程无感知。分布式死锁主要分为四个模块，分别为锁等待依赖关系的管理、线程模型模块、检测算法模块和监控与追踪模块。 锁等待依赖关系的管理：对分布式数据库中出现的长时间等待事务依赖对进行检测与上报。 线程模型模块：包含DDS专用线程工作模式和方法的设计、实现。 检测算法模块：分布式死锁检测的执行算法，根据上游节点发送的消息进行两阶段算法推演，再发送消息给下游节点。 监控与追踪模块：包含DDS依赖消息产生和传播的追踪日志、各节点依赖可视化、最近死锁记录保存。 其优点是内核原生支持、自动检测并解锁、分布式算法，需要传输的信息量少、网络资源消耗少、解锁速度快、无死锁误判、支持优先级解锁和抗丢包性强。 异常处理优化：提供两阶段事务的自动处理插件，在监测到两阶段事务残留时，通过访问两阶段事务执行过程中记录的信息，来判断各个参与节点的状态，根据状态参照对应规则，对残留事务进行清理，恢复各节点数据到全局一致。 PREPARED状态 COMMIT状态 ROLLBACK状态 异常阶段及原因 动作 有 有 无 commit阶段异常参与节点故障 COMMIT剩余事务 有 无 有 prepare阶段异常参与节点宕机 ROLLBACK剩余事务 有 无 无 prepare阶段异常发起节点宕机 ROLLBACK剩余事务

本文带您了解分布式消息服务RocketMQ的功能特性。 消息生产 消息压缩：将较大的消息进行压缩后发送到服务端，有效利用带宽。 延迟消息：设计消费时延，消息发送到服务端后，过了预设时间才可以被消费。 事务消息：根据预设的事务，事务消息可保证分布式系统之间的数据最终一致。 消息消费 有序消费：支持普通有序消息和严格有序消息两种方式。 集群消费：一个主题可被一个或多个消费者组消费，消费者组中消费者实例可平均分摊消费信息。 消费位置设置：支持设置消费组首次启动消费的位置，包括队列头、队列尾及由客户端指定。 消息回溯：支持按时间回溯消费进度，将订阅组在某主题上的消费进度重置到过去或者未来。 完善的运维能力 应用用户管理：集群租户隔离，应用接入集群权限管理。 主题管理：支持对实例下的主题进行管理，执行创建删除等操作。 订阅组管理：支持对实例下的订阅组进行管理。 生产者和消费者管理：用户可查看当前实例下的生产者和消费者信息，并实时更新。 消息查询：按消息ID、消息逻辑偏移量、消息key。 完善的运维功能，节点状态检测、启停；实例状态检测、启停；SLA监控等。 顺序消息 顺序消息是指消费消息的顺序要同发送消息的顺序一致，在RocketMQ中，主要有两种有序消息：全局有序消息和局部有序消息（又称普通有序消息、分区有序消息）。 普通有序消息：在正常情况下可以保证完全的顺序消息，但是一旦发生通信异常造成Broker重启，队列总数发生变化，哈希取模后定位的队列会变化，因此会产生短暂的消息顺序不一致。如果业务能容忍在集群异常情况（如某个Broker宕机或者重启）下消息短暂的乱序，使用普通顺序方式比较合适。 严格有序消息：无论正常异常情况都能保证顺序，但是牺牲了分布式Failover特性，即Broker集群中只要有一台机器不可用，则整个集群都不可用（或者影响hash 值对应队列的使用），服务可用性大大降低。如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自动切换为主避免，不过仍然会存在几分钟的服务不可用。

部署rook operator Rook是一个开源的云原生存储编排工具，提供平台、框架和对各种存储解决方案的支持，以和云原生环境进行本地集成。 Rook 利用扩展功能将其深度地集成到云原生环境中，并为调度、生命周期管理、资源管理、安全性、监控等提供了无缝的体验。Rook 目前支持 Ceph、NFS、Minio Object Store 和 CockroachDB。 plaintext 部署rook operator cd rook/deploy/charts/rookceph/ helm install createnamespace namespace rookceph rookceph . 创建rook ceph集群 plaintext 创建rook ceph集群 cd rook/deploy/examples kubectl apply f cluster.yaml 镜像列表 registry.k8s.io/sigstorage/csiattacher:v4.8.1 registry.k8s.io/sigstorage/csinodedriverregistrar:v2.13.0 registry.k8s.io/sigstorage/csiprovisioner:v5.2.0 registry.k8s.io/sigstorage/csiresizer:v1.13.2 registry.k8s.io/sigstorage/csisnapshotter:v8.2.1 quay.io/ceph/ceph:v19.2.2 quay.io/cephcsi/cephcsi:v3.14.0 rook/ceph:v1.17.2 kubectl get cephcluster A NAMESPACE NAME DATADIRHOSTPATH MONCOUNT AGE PHASE MESSAGE HEALTH EXTERNAL FSID rookceph rookceph /var/lib/rook 3 136m Ready Cluster created successfully HEALTHWARN 40a66dd669ed4401b97fef1edaae17b2 部署rook ceph工具 plaintext cd rook/deploy/examples kubectl apply f toolbox.yaml 通过cephtool工具查看ceph集群状态，正常需要3个OSD（准备三个节点，每个节点至少有一块盘） kubectl exec it kubectl get pods n rookcephgrep rookcephtoolsawk '{print $1}' n rookceph bash bash5.1$ ceph s cluster: id: e7abf175ad9c420a92051328f8097a75 health: HEALTHWARN mon b is low on available space services: mon: 3 daemons, quorum a,b,c (age 12h) mgr: a(active, since 12h), standbys: b mds: 1/1 daemons up, 1 hot standby osd: 3 osds: 3 up (since 12h), 3 in (since 13h) data: volumes: 1/1 healthy pools: 4 pools, 81 pgs objects: 34 objects, 639 KiB usage: 203 MiB used, 120 GiB / 120 GiB avail pgs: 81 active+clean io: client: 1.2 KiB/s rd, 2 op/s rd, 0 op/s wr OSD 可用存储设备满足条件： 设备必须没有分区。 设备不得具有任何 LVM 状态。 不得安装设备。 该设备不得包含文件系统。 该设备不得包含 Ceph BlueStore OSD。 设备必须大于 5 GB。 使用Ceph

本章节介绍Eureka引擎告警管理功能 概述 通过实例的告警管理能力，您可以对实例状态进行实时监控，并在特定指标异常时，将消息以不同形式（短信、邮件、翼连）推送到相关负责人，以便及时感知问题、处理线上故障。 管理通知对象 在配置告警规则之前，您需要先添加通知对象。通知对象包括联系人、联系人组、翼连、WebHook集成四种形式。 联系人：一个告警规则所通知的“个人”，通知渠道包括该“个人”的手机短信和个人邮箱。 联系人组：多个联系人组成的逻辑团体。若告警通知到联系人组，将会通知联系人组下的每个联系人。 翼连：通知到翼连群。 WebHook集成：通过调用预先指定的地址进行告警通知。 下面以最简单的联系人为例，演示如何添加通知对象。 1.进入实例引擎控制台>告警管理>通知组页签，点击“新建联系人”按钮。 2.在弹出的窗口中，填写联系人的对应信息，即可完成创建。 管理告警规则 告警规则决定了一次告警发生的阈值、通知的对象和渠道，以及通知的内容。完成联系人创建后，进入实例引擎控制台>告警管理>告警规则页签，可以管理您的告警规则。 下面将演示如何创建一个“Eureka引擎注册服务健康实例数量占比过少”多告警并使其生效，触发告警。 1. 创建通知策略。进入实例引擎控制台>告警管理>通知策略页签，点击“创建通知策略”按钮，填写相关信息，并指定通知对象为上一步骤中创建的联系人，完成通知策略创建； 2. 点击“创建告警规则”按钮，在弹出的窗口中填写告警相关信息。其中，通知策略指定为步骤1中创建的通知策略，告警分组选择“Eureka引擎”，告警指标选择“健康实例数量占比”，根据您的需求选择合适的判断条件，告警等级。 3. 完成告警规则创建后，可在告警规则列表中查询到该条目。告警规则创建完毕后默认启用，可通过右侧“操作”中的“停止”来使该规则失效。 4. 告警规则生效后，可在实例引擎控制台>告警管理>告警事件历史页签中，对告警事件的当前状态进行追踪。

云应用引擎 支持在应用中添加Sidecar容器，以增强主应用容器的功能。Sidecar容器可以用于实现监控和日志收集等非业务功能的解耦与标准化。通过这种方式，您可以将一些辅助性任务从主应用容器中分离出来，使主应用容器更加专注于其核心业务逻辑。 功能入口 场景不同，操作入口也有所不同 创建应用 1. 登录云应用引擎控制台，在左侧导航栏选择应用管理>应用列表，然后选择单击创建应用 2. 在应用基本信息向导页面进行配置后，单击下一步：高级设置。 对正在运行的应用进行变更 1. 登录云应用引擎控制台，在左侧导航栏选择应用管理>应用列表，然后单击目标应用名称 2. 在目标应用的基础信息页面，单击部署应用 注意 重新部署应用后，该应用将会被重启。为避免业务中断等不可预知的错误，请在业务低峰期执行部署操作 对已停止的应用进行变更 1. 登录云应用引擎控制台，在左侧导航栏选择应用管理>应用列表，然后单击目标应用名称 2. 在目标应用的基础信息页面，单击部署应用 添加Sidecar容器指引 展开Sidecar容器区域，单击+添加按钮弹出的Sidecar容器 面板，按照以下步骤完成添加： 1. 自定义Sidecar容器名称 2. 配置拉取镜像的地址 3. 为Sidecar容器设置CPU资源上限和内存资源上限 说明 Sidecar容器与主应用容器共享CPU和内存资源。为了确保主容器的正常运行，请合理设置Sidecar容器的最大可使用资源上限，避免其过度占用资源。 4. （可选） 单击高级设置 ，按需为Sidecar容器配置以下参数。 1. 在启动命令区域为Sidecar容器配置启动命令。 2. 在环境变量区域为Sidecar容器配置容器环境中需要运行的变量。 3. 在配置管理区域通过挂载ConfigMap配置文件的方式，向Sidecar容器中注入所需的配置信息。 4. 在共享临时存储区域，设置临时存储目录，并将其挂载到主应用容器和Sidecar容器中 说明 临时存储名称只能包含小写字母、数字和短划线（）。