id195456b426231) 服务器安全卫士（原生版）漏洞库多久更新一次？ 服务器安全卫士（原生版）支持的系统OS有哪些？ 购买了服务器安全卫士（原生版）是否能保证系统通过网络安全等级保护测评（等保）？ 服务器安全卫士（原生版）是否能以软件形式线下交付？ 服务器安全卫士（原生版）和云防火墙一起使用需要注意什么问题？ 什么是服务器安全卫士（原生版）？ 服务器安全卫士（原生版）是一款全方位保障云上服务器安全的产品，能全面识别并管理服务器中的信息资产、实时监测服务器风险并阻止非法入侵行为，当发现服务器出现安全问题时，第一时间向您发出告警通知。主要包括资产清点、漏洞扫描、入侵检测、基线检查、弱口令检测等功能，帮助您构建服务器安全防护体系。 什么是网页防篡改（原生版）？ 网页防篡改（原生版）是一款全方位保障云上网站安全的产品，可对网站文件进行监控，若发生篡改时，实时对客户进行告警；同时通过备份恢复被篡改的文件或目录，保障客户系统的网站信息不被恶意篡改。 服务器安全卫士（原生版）是否有版本区分？主要功能有何不同？ 服务器安全卫士（原生版）提供基础版、企业版、旗舰版和增值服务（网页防篡改）供用户选择： 基础版包含安全概览、资产管理、入侵检测（异常登录、暴力破解）、漏洞扫描等功能。 企业版包含安全概览、资产管理、入侵检测（异常登录、暴力破解、后门检测、可疑操作、反弹Shell、进程提权、Webshell检测）、漏洞扫描、基线管理、病毒查杀等功能。 旗舰版包含安全概览、资产管理、入侵检测（异常登录、暴力破解、后门检测、可疑操作、反弹Shell、进程提权、Webshell检测、端口蜜罐）、漏洞扫描、基线管理、病毒查杀、文件完整性保护、文件防勒索等全部功能。 不同版本详细功能说明请参见产品规格。

本章节为您介绍人员监管相关内容。 人员监管模块可查看人员的总体风险情况，对人员、账号、部门等进行管理。 人员总体风险 1.在数据安全运营中心上方导航栏选择“人员监管”进入人员监管页面。 2.在左侧导航栏选择“人员看板 > 人员总体风险”即可进入人员总体风险管理页面。 人员总体风险对日志、告警中的人员访问行为进行监测，实时监控和管理人员的风险状况，对人员的风险评分进行排名；展示活跃用户数、最近一周活跃用户数、最近一周高风险用户数和日志总数的概览信息，呈现用户风险排行、最近一周趋势变化以及不同风险类型分布情况，并支持展示风险Top5用户列表。 页面展示项 展示项介绍 活跃用户 显示最近一个月活跃的人员数量。 最近一周活跃用户数 显示最近一周活跃的人员数量。 最近一周高风险用户数 显示最近一周存在过高风险的人员数量。 日志总数 显示总的原始日志数量。 用户风险排行 显示根据用户风险进行排行； 显示用户的风险评分、最新访问时间； 单击用户卡片可打开查看该人员用户的档案。 关注用户 显示人员管理中关注程度等于重要的用户的风险评分情况点击用户卡片可打开查看该人员用户的档案。 离职用户 显示人员管理中人员状态等于离职的用户的风险评分情况点击用户卡片可打开查看该人员用户的档案。 最近一周趋势图 显示最近 7 天的每日高风险人员数、每日活跃人员数的趋势变化折线图。 用户风险分布图 显示当天的无风险、低风险、中风险、高风险人员数量分布情况。 风险类型分布图 显示当天的风险类型分布TOP5，及单风险的TOP5 人员姓名，点击用户姓名可打开查看该人员用户的档案。

兼容性与集成 搜索引擎的 SQL 支持可以与各种 BI 工具、数据可视化平台和 ETL 流程无缝集成。这意味着用户可以在现有的 SQL 工作流中直接利用搜索引擎，执行实时分析和报告生成。 实时分析 通过 SQL 查询，用户可以对实时索引的数据进行分析，从而在海量数据中快速提取有价值的信息。这对于需要实时监控和数据洞察的业务场景，显得尤为重要。 技术实现与应用 使用搜索引擎的 SQL 支持非常简单。用户可以通过 OpenSearch Dashboards / Kibana 提供的 SQL 工作台直接运行 SQL 查询，或通过 REST API 接口在应用程序中集成 SQL 查询。搜索引擎将这些 SQL 查询转换为原生的查询语句，并返回结果。 搜索引擎还支持 SQL 的多种格式输出，包括 JSON、CSV、TXT 等，方便用户在不同场景中使用查询结果。此外，用户可以使用 SQL 进行复杂的聚合查询和时间序列分析，充分利用搜索引擎强大的数据处理能力。 操作示例 我们以Elasticsearch为例。 创建索引： PUT employees { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "integer" }, "position": { "type": "text" }, "department": { "type": "text" } } } } 插入数据： POST employees/doc { "name": "John Doe", "age": 30, "position": "Software Engineer", "department": "Engineering" } 使用SQL进行查询： POST opendistro/sql { "query": "SELECT FROM employees WHERE age > 25" } 返回结果： { "schema": [ { "name": "name", "type": "text" }, { "name": "position", "type": "text" }, { "name": "department", "type": "text" }, { "name": "age", "type": "integer" } ], "datarows": [ [ "John Doe", "Software Engineer", "Engineering", 30 ] ], "total": 1, "size": 1, "status": 200 } 通过支持 SQL，搜索引擎极大地扩展了其数据查询与分析的能力，使用户能够在一个平台上利用标准 SQL 语法处理大规模的非结构化数据。无论是在降低学习门槛、增强数据分析能力，还是在兼容现有 SQL 工作流与实时数据分析等方面，搜索引擎的 SQL 支持都为用户提供了一个强大而灵活的数据操作工具。

本文介绍Nginx Ingress概述。 本文将介绍Ingress基本概念、Ingress Controller工作原理以及Nginx Ingress Controller的使用说明。 Ingress基本概念 Ingress是Kubernetes集群中一种API对象，属于网络路由和负载均衡中的一个概念。它的主要作用是将外部的流量路由到集群内部的服务，您可以通过Ingress资源来配置不同的转发规则，从而根据不同的规则设置访问集群内不同的Service所对应的后端Pod。Ingress可以看作是在Service的基础上提供了更高级别的负载均衡和路由规则控制。与Service不同的是，Service只提供了基础的负载均衡和服务发现功能。 Ingress Controller工作原理 Ingress API对象的创建需要使用Ingress Controller，它是一个独立于Kubernetes集群之外的组件。Ingress Controller会不断地监视Ingress对象的变化，当检测到Ingress对象的变化时，它会自动更新代理服务器的配置信息。通常情况下，Ingress Controller会将请求代理到运行在同一集群内的Service中，但它也可以被配置为代理到集群外部的其他服务。Ingress Controller 常见的工作流程如下： 1. Kubernetes集群中的Ingress Controller通过API Server监控Ingress的创建、删除和更新。 2. 当有新的Ingress创建时，Ingress Controller会解析Ingress的规则，并将其实现为代理服务器的转发规则。 3. 当有新的Service创建或修改时，Ingress Controller会读取对应的Service的信息，例如其IP和端口等，并将其添加到代理服务器的配置中，实现对后端服务的指向。 4. 当新的Pod创建、修改或删除时，Ingress Controller会读取每个Pod上的Service的信息，并将其添加到代理服务器的配置中，实现对后端服务的指向。 5. 当有Ingress被删除时，Ingress Controller会删除代理服务器上对应的路由规则。

参数名称 说明 名称 只能包含中文、英文字母、数字、左右括号、中划线和下划线，且以中文或英文字母开头。 英文名称 只能包含英文字母、数字、下划线，且以英文字母开头。 编码 逻辑属性的编码，当逻辑实体为自定义编码时，逻辑属性可以自定义编码，也可以自动编码。 数据类型 设置属性的数据类型。如果在下拉列表中未找到所需要的数据类型，您可以参考 数据标准 如果您已创建数据标准，单击 按钮可以选择一个数据标准与逻辑实体属性相关联。在“配置中心>功能配置”页面中的“模型设计业务流程步骤>创建质量作业”勾选的情况下，将逻辑实体属性关联数据标准后，逻辑实体发布上线后，就会自动生成一个质量作业，每个关联了数据标准的逻辑实体会生成一个质量规则，基于数据标准对属性进行质量监控，您可以前往DataArts Studio数据质量模块的“质量作业”页面进行查看。 如果您还未创建数据标准，请参见 主键 选中时为主键。 分区 选中时为分区字段。 不为空 是否限制该字段不为空。 标签 单击 按钮可以为逻辑实体属性添加标签。 在弹出框中可以选择一个或多个已有的标签。如果尚未添加标签，您也可以前往DataArts Studio数据目录模块的“标签管理”页面添加新的标签。 在弹出框中，您也可以输入一个新的标签名称然后按回车键。标签名称只能包含中文、英文字母、数字和下划线，且不能以下划线开头。 描述 描述信息。

功能 说明 配置 进入该节点的“节点属性”页面。 删除 支持删除一个节点或同时删除多个节点。 单节点删除：右键单击画布中的节点图标，选择删除或按快捷键 Delete 。 多节点删除：按下键盘中的 Ctrl ，单击画布中需要删除的节点图标，在当前作业画布空白处单击右键，选择删除或按快捷键 Delete 。 复制 支持复制一个或多个节点至任意作业中： 单节点复制：右键单击画布中的节点图标，选择复制或按快捷键 Ctrl+C ，在作业画布空白处粘贴节点或按快捷键 Ctrl+V ，复制后的节点携带原节点的配置信息。 多节点复制：按下键盘中的 Ctrl ，单击画布中需要复制的节点图标，在当前作业画布空白处单击右键选择复制或按快捷键 Ctrl+C ，在目标作业画布空白处粘贴或按快捷键 Ctrl+V 。复制后的节点携带原节点的配置信息，但不包含节点间的连接关系。 测试运行 测试运行该节点。 从当前节点测试运行 仅在批作业下显示该选项。选择“从当前节点测试运行”，则测试运行当前节点以及后续节点。 添加/删除连线 可以选择为两个不同的节点添加或删除连线， 编辑CDM作业 仅CDM Job节点显示该选项。选择CDM集群和作业后，可以跳转到CDM作业编辑页面，进行作业修改。 查看CDM作业日志 仅CDM Job节点显示该选项。当CDM作业运行后，右键选中CDM Job节点，单击“查看CDM日志”，可以跳转到作业监控页面，查看作业日志打印的详细信息，帮助开发者定界定位作业运行异常原因。 编辑脚本 仅关联了脚本的节点显示该选项。跳转到脚本编辑页面，对关联的脚本进行编辑。 添加便签 为该节点添加便签，每个节点可以有多个便签。

对于DAYU User 账号权限的IAM用户而言，DataArts Studio工作空间角色决定了其在工作空间内的权限。如果您需要与DAYU User账号权限的IAM用户协同使用DataArts Studio实例，请参考 创建IAM用户并授予DataArts Studio权限的操作准备必要的IAM用户，然后参考本章节将该用户添加为工作空间成员并配置工作空间角色。 工作空间角色决定了该用户在工作空间内的权限，当前有管理员、开发者、部署者、运维者和访客这几种预置角色可被分配，您也可以参考（可选）自定义工作空间角色自定义角色。各角色权限的详细说明请参见产品介绍中的“DataArts Studio权限列表”章节。 管理员：工作空间管理员，拥有工作空间内所有的业务操作权限。建议将项目负责人、开发责任人、运维管理员设置为管理员角色。 开发者：开发者拥有工作空间内创建、管理工作项的业务操作权限。建议将任务开发、任务处理的用户设置为开发者。 运维者：运维者具备工作空间内运维调度等业务的操作权限，但无法更改工作项及配置。建议将运维管理、状态监控的用户设置为运维者。 访客：访客可以查看工作空间内的数据，但无法操作业务。建议将只查看空间内容、不进行操作的用户设置为访客。 部署者：企业模式独有，具备工作空间内任务包发布的相关操作权限。在企业模式中，开发者提交脚本或作业版本后，系统会对应产生发布任务。开发者确认发包后，需要部署者审批通过，才能将修改后的作业同步到生产环境。 自定义角色：如果预置角色不能满足您的需求，您也可以创建自定义角色。自定义角色的权限可自由配置，实现业务操作权限最小化。

本章节主要介绍数据仓库服务如何查看其它资料并清理资源。 查看其它资料 完成如上操作步骤后，我们推荐您可以参考如下资料继续对数据仓库服务进行更详细深入的了解： 《数据仓库服务用户指南》：本指南在此入门的基础上，对创建、管理、监控以及连接集群的概念和相关操作提供全面详细的信息。 《数据仓库服务数据库开发指南》：本指南在此入门的基础上，为数据库开发人员提供全面详细的信息，帮助他们了解如何构建、管理和查询DWS 数据库，包括SQL语法、用户管理、数据导入导出等指导。 清理资源 当完成快速入门的样例后，如果您不再需要使用本样例创建的样例数据、集群、ECS以及VPC时，您可以删除这些资源，以免资源浪费或占用您的配额。 1.删除DWS 集群。 在DWS 管理控制台，单击“集群管理”，在集群列表中集群“dwsdemo”所在行，单击“更多 > 删除”。然后在弹出对话框中勾选“释放与集群绑定的弹性IP”，单击“确定”。 如果待删除集群使用了自动创建的安全组，且该自动创建的安全组没有被别的集群使用，删除集群时，该安全组也会一起被自动删除。 2.删除子网。删除前请先确保该子网未被其他资源绑定。 登录虚拟私有云管理控制台，在左侧导航树单击“虚拟私有云”，在虚拟私有云列表中，单击名称“vpcdws”，然后在子网列表中“subnetdws”所在行单击“删除”。 3.删除虚拟私有云。删除前请先确保该虚拟私有云未被其他资源绑定。 登录虚拟私有云管理控制台，在虚拟私有云列表中，找到虚拟私有云“vpcdws) ”，单击其所在行的“删除”。 具体步骤，请参见《虚拟私有云用户指南》中“虚拟私有云和子网 > 删除虚拟私有云”章节。

本章节主要介绍查看重分布详情。 查看重分布详情 在“重分布详情”页面可以查看到当前集群的重分布模式、重分布进度、数据表重分布详情等监控信息，可以对重分布进行暂停和恢复，重分布暂停状态可设置重分布优先级，修改重分布并发数等操作。 说明 查看重分布详情功能8.1.1.200及以上集群版本支持，其中数据表重分布进度详情仅8.2.1及以上集群版本支持。 注意 查看重分布详情功能只有集群处于重分布中、重分布失败或者重分布暂停状态下才能使用，其他时段该功能不可使用，且相关信息展示会有一定延迟。 操作步骤 1. 登录DWS 管理控制台。 2. 选择“集群 > 专属集群”。默认显示用户所有的集群列表。 3. 集群列表中，在指定集群所在行的“任务信息”列，单击“查看详情”。 4. 重分布中会显示重分布状态、重分布配置、重分布整体进度以及指定数据库下所有数据库表的重分布详情。用户在查看数据表重分布详情时， 必须指定一个数据库 ，且支持按照表的重分布状态和表名作为条件的搜索，由于重分布机制的原因，若某数据库下所有表完成重分布，页面将不会在查询到详细信息。 5. 重分布暂停状态下，可设置重分布优先级（schema或表维度），设置了排序优先级后，会按照设置的重分布顺序依次进行重分布。用户也可在重分布开始前设置重分布优先级。 6. 重分布过程中可动态调整重分布并发数。 说明 8.1.0及以下集群版本不支持动态调整，需先暂停重分布。 7. 重分布完成后会显示重分布进度（完成数据量、剩余数据量、完成表数量、剩余表数量、重分布过程中的平均速率）。

本章节主要介绍数据仓库服务的产品优势。 DWS数据库内核使用自主研发的GaussDB数据库，兼容PostgreSQL 9.2.4的数据库内核引擎，从单机OLTP数据库改造为企业级MPP（大规模并行处理）架构的OLAP分布式数据库，其主要面向海量数据分析场景。 DWS与传统数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势，可解决多行业超大规模数据处理与通用平台管理问题： 易使用 一站式可视化便捷管理 DWS让您能够轻松完成从项目概念到生产部署的整个过程。通过使用DWS 管理控制台，您不需要安装数据仓库软件，也不需要部署数据仓库服务器，就可以在几分钟之内获得高性能、高可靠的企业级数据仓库集群。 您只需点击几下鼠标，就可以轻松完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。 与大数据无缝集成 您可以使用标准SQL查询HDFS、对象存储服务（Object Storage Service，OBS）上的数据，数据无需搬迁。 提供一键式异构数据库迁移工具 DWS提供配套的迁移工具，可支持Oracle和Teradata的SQL脚本迁移到DWS 。 高性能 云化分布式架构 DWS采用全并行的MPP架构数据库，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 查询高性能，万亿数据秒级响应 DWS后台还通过算子多线程并行执行、向量化计算引擎实现指令在寄存器并行执行，以及LLVM动态编译减少查询时冗余的条件逻辑判断，助力数据查询性能提升。 DWS支持行列混合存储，可以同时为用户提供更优的数据压缩比（列存）、更好的索引性能（列存）、更好的点更新和点查询（行存）性能。 数据加载快 DWS提供了GDS极速并行大规模数据加载工具。

本文主要介绍 Kafka相关概念。 云服务平台使用Kafka作为消息引擎，以下概念基于Kafka进行描述。 Topic 消息主题。消息的生产与消费，围绕消息主题进行生产、消费以及其他消息管理操作。 Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息，多个消费者订阅该消息主题的消息，生产者与消费者彼此并无直接关系。 生产者（Producer） 向Topic（消息主题）发布消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块，使对方按照约定处理该消息。 消费者（Consumer） 从Topic（消息主题）订阅消息的一方。订阅消息最终目的在于处理消息内容，如日志集成场景中，监控告警平台（消费者）从主题订阅日志消息，识别出告警日志并发送告警消息/邮件。 代理（Broker） 即Kafka集群架构设计中的单个Kafka进程，一个Kafka进程对应一台服务器，因此手册中描述的代理，还包括对应的存储、带宽等服务器资源。 分区（Partition） 为了实现水平扩展与高可用，Kafka将Topic划分为多个分区，消息被分布式存储在分区中。 副本（Replica） 消息的备份存储。为了确保消息可靠，Kafka创建Topic时，每个分区会分别从代理中选择1个或多个，对消息进行冗余存储。 Topic的所有消息分布式存储在各个分区上，分区在每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步，任何一个副本不可用，数据都不会丢失。 每个分区都随机挑选一个副本作为Leader，该分区所有消息的生产与消费都在Leader副本上完成，消息从Leader副本复制到其他副本（Follower）。 Kafka的主题和分区属于逻辑概念，副本与代理属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向，解释了Kafka的分区、代理与主题间的关系。 图 Kafka消息流

参数 描述 灾备关系 选择“本云为备”。灾备关系可以为“本云为备”或者“本云为主”，默认选择“本云为备”。“本云为备”：指灾备数据库为本云数据库的场景。“本云为主”：指业务数据库为本云数据库的场景。 业务数据库引擎 选择“MySQL”。 灾备数据库引擎 选择“MySQL”。 网络类型 此处以公网网络为示例。默认为公网网络类型，支持VPN网络、专线网络、公网网络。 灾备数据库实例 用户所创建的作为灾备任务目标数据库的关系型数据库实例。 灾备实例所在子网 请选择灾备实例所在的子网。也可以单击“查看子网”，跳转至“网络控制台”查看实例所在子网帮助选择。默认值为当前所选数据库实例所在子网，请选择有可用IP地址的子网。为确保灾备实例创建成功，仅显示已经开启DHCP的子网。 IP类型 选择迁移实例的IP类型，目前支持选择“IPv4”或“IPv4&IPv6双栈”。只有所选择的VPC及子网都开启了IPv6双栈功能，才能选择IP类型为“IPv4&IPv6双栈”。 目标库实例读写设置 只读。 灾备中，灾备数据库 整个实例 将转化为只读、不可写入的状态，通过“灾备监控”界面的“本云数据库升主”功能，可以使灾备数据库（目标库）变为业务数据库，此时数据库将变为读写状态。 灾备任务 结束 后，灾备数据库也将变为读写状态。 外部数据库具有superuser权限的帐号时，也可以实现作为灾备数据库时只读状态。 如遇DRS实例节点故障重建，任务恢复前为保证DRS任务在恢复过程中的数据一致性，会将本云为备数据库短暂设置为只读，任务正常后同步关系恢复正常。

参数 描述 灾备关系 选择“本云为备”。 灾备关系可以为“本云为备”或者“本云为主”，默认选择“本云为备”。 “本云为备”：指灾备数据库为本云数据库的场景。 “本云为主”：指业务数据库为本云数据库的场景。 业务数据库引擎 选择“MySQL”。 灾备数据库引擎 选择“MySQL”。 网络类型 此处以公网网络为示例。 默认为公网网络类型，支持VPN网络、专线网络、公网网络。 灾备数据库实例 用户所创建的关系型数据库实例。 灾备实例所在子网 请选择灾备实例所在的子网。也可以单击“查看子网”，跳转至“网络控制台”查看实例所在子网帮助选择。 默认值为当前所选数据库实例所在子网，请选择有可用IP地址的子网。为确保灾备实例创建成功，仅显示已经开启DHCP的子网。 IP类型 选择迁移实例的IP类型，目前支持选择“IPv4”或“IPv4&IPv6双栈”。只有所选择的VPC及子网都开启了IPv6双栈功能，才能选择IP类型为“IPv4&IPv6双栈”。 目标库读写设置 只读。 灾备中，灾备数据库实例将转化为只读、不可写入的状态，通过“灾备监控”界面的“本云数据库升主”功能，可以使灾备数据库（目标库）变为业务数据库，此时数据库将变为读写状态。灾备任务结束/删除后，灾备数据库也将变为读写状态。 外部数据库具有superuser权限的账号时，也可以实现作为灾备数据库时只读状态。 标签 可选配置，对迁移任务的标识。使用标签可方便管理您的迁移任务。每个任务最多支持10个标签配额。 任务创建成功后，您可以单击任务名称，在“标签”页签下查看对应标签。关于标签的详细操作，请参见 标签管理。

本章节主要介绍如何授权安全通信。 MRS集群通过管理控制台为用户发放、管理和使用大数据组件，大数据组件部署在用户的VPC内部，MRS管理控制台需要直接访问部署在用户VPC内的大数据组件时需要开通相应的安全组规则，而开通相应的安全组规则需要获取用户授权，此授权过程称为通信安全授权。 若不开启通信安全授权，MRS将无法创建集群。集群创建成功后若关闭通信将导致集群状态为“网络通道未授权”且如下功能将受到影响： 大数据组件安装、集群扩容、集群缩容、升级Master节点规格功能不可用。 集群的运行状态、告警、事件无法监控。 集群详情页的节点管理、组件管理、告警管理、文件管理、作业管理、补丁管理、租户管理功能不可用。 Manager页面、各组件的Web站点无法访问。 再次开启通信安全授权，集群状态会恢复为“运行中”，以上功能将恢复为可用。具体操作请参见下方 为关闭安全通信的集群开启安全通信。 当集群中授权的安全组规则不足以支撑MRS集群管理控制台为用户发放、管理和使用大数据组件的操作时，“通信安全授权”右侧出现的提示，请单击“一键修复”按钮进行修复，具体请参考下方 一键修复。 创建集群时开启安全通信 1.登录MRS管理控制台。 2.单击“创建集群”，进入创建集群页面。 3.在创建集群页面，选择“快速创建”或“自定义创建”。 4.参考快速创建集群或创建自定义集群配置集群信息。 5.在“通信安全授权”栏，勾选“确认授权”。 6.单击“立即创建”创建集群。 当集群开启Kerberos认证时，需要确认是否需要开启Kerberos认证，若确认开启请单击“继续”，若无需开启Kerberos认证请单击“返回”关闭Kerberos认证后再创建集群。

本文介绍天翼云云搜索服务OpenSearch实例系统默认插件支持情况。 系统默认插件为天翼云云搜索服务预置的插件，不支持卸载。 默认预设的插件列表功能版本如下: OpenSearch 2.19.1 插件名 描述 版本 analysishanlp 优化过的HanLP中文分词插件 2.19.1.0 flowcontrol 自研流量控制插件，可进行流控管控、限流等 2.19.1.0 opensearchanalisyspinyin 拼音分词插件 2.19.1.0 opensearchanalisysstconvert STConvert插件，支持中文简体和中文繁体相互转换 2.19.1.0 opensearchanalysisik ik中文分词插件，支持自定义词典 2.19.1.0 opensearchasynchronoussearch 异步搜索插件 2.19.1.0 opensearchcrossclusterreplication 跨集群复制插件 2.19.1.0 opensearchgeospatial geospatial插件 2.19.1.0 opensearchindexmanagement 索引管理插件 2.19.1.0 opensearchjobscheduler 任务调度插件 2.19.1.0 opensearchknn 向量检索引擎插件，可支撑图像搜索、语音识别和商品推荐等向量检索场景的需求 2.19.1.0 opensearchnotifications 消息通知插件 2.19.1.0 opensearchnotificationscore 消息通知core插件 2.19.1.0 opensearchsecurity 安全插件 2.19.1.0 opensearchsql sql查询插件 2.19.1.0 prometheusexporter Opensearch的prometheus exporter插件 2.19.1.0 repositoryhdfs Hadoop分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）存储库插件，提供了对HDFS存储库的支持 2.19.1.0 repositorys3 支持将数据存入天翼云对象存储ZOS的插件 2.19.1.0 ingestattachement 支持多格式文件的全文检索插件 2.19.1.0 opensearchreportsscheduler 报告生成插件 2.19.1.0 opensearchalerting 告警管理插件 2.19.1.0 opensearchanomalydetection 基于机器学习的时序数据异常模式识别插件 2.19.1.0 opensearchcustomcodecs 自定义编码器插件，支持zstd压缩算法 2.19.1.0 opensearchflowframework 可视化数据管道编排插件 2.19.1.0 opensearchltr 基于机器学习的搜索相关度排序插件 2.19.1.0 opensearchml 机器学习插件 2.19.1.0 opensearchneuralsearch 基于神经网络的语义检索插件 2.19.1.0 opensearchobservability 全栈监控工具插件 2.19.1.0 opensearchperformanceanalyzer 性能分析插件 2.19.1.0 opensearchskills 提供机器学习agent框架工具 2.19.1.0 opensearchsystemtemplates 系统模板仓库插件 2.19.1.0 analysisicu 提供 ICU（International Components for Unicode） 支持的分词和字符归一化功能，尤其适合多语言处理 2.19.1.0 analysiskuromoji 日语分词器插件 2.19.1.0 analysisnori 韩语分词器插件 2.19.1.0 OpenSearch 3.5.0 插件名 描述 版本 analysisicu 提供ICU（International Components for Unicode）支持的分词和字符归一化功能，尤其适合多语言处理 3.5.0 analysisik ik中文分词插件，支持自定义词典 3.5.0 analysispinyin 拼音分词插件 3.5.0 opensearchalerting 告警管理插件 3.5.0.0 opensearchanomalydetection 基于机器学习的时序数据异常模式识别插件 3.5.0.0 opensearchasynchronoussearch 异步搜索插件 3.5.0.0 opensearchcrossclusterreplication 跨集群复制插件 3.5.0.0 opensearchcustomcodecs 自定义编码器插件，支持zstd压缩算法 3.5.0.0 opensearchflowframework 可视化数据管道编排插件 3.5.0.0 opensearchgeospatial geospatial插件 3.5.0.0 opensearchindexmanagement 索引管理插件 3.5.0.0 opensearchjobscheduler 任务调度插件 3.5.0.0 opensearchknn 向量检索引擎插件，可支撑图像搜索、语音识别和商品推荐等向量检索场景的需求 3.5.0.0 opensearchltr 基于机器学习的搜索相关度排序插件 3.5.0.0 opensearchml 机器学习插件 3.5.0.0 opensearchneuralsearch 基于神经网络的语义检索插件 3.5.0.0 opensearchnotifications 消息通知插件 3.5.0.0 opensearchnotificationscore 消息通知core插件 3.5.0.0 opensearchobservability 全栈监控工具插件 3.5.0.0 opensearchperformanceanalyzer 性能分析插件 3.5.0.0 opensearchreportsscheduler 报告生成插件 3.5.0.0 opensearchsearchrelevance 评估、比对和微调搜索结果的准确度插件 3.5.0.0 opensearchsecurity 安全插件 3.5.0.0 opensearchsecurityanalytics 安全分析/SIEM插件 3.5.0.0 opensearchskills 提供机器学习agent框架工具插件 3.5.0.0 opensearchsql sql查询插件 3.5.0.0 opensearchsystemtemplates 系统模板仓库插件 3.5.0.0 opensearchubi 收集和存储用户在客户端的真实搜索行为插件 3.5.0.0 prometheusexporter Opensearch的prometheus exporter插件 3.5.0.0 queryinsights 查询洞察插件 3.5.0.0 repositorys3 支持将数据存入天翼云对象存储ZOS的插件 3.5.0

对象存储 对象存储（CTZOS，Zettabyte Object Storage）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）的云存储服务。更多信息请参见对象存储产品介绍。您可以将需要长期存储的日志转储至对象存储中，确保日志不丢失并实现数据持久化。

参数名 参数解释 取值范围 默认值 timeout 客户端空闲N秒（timeout参数的取值）后将关闭连接。当N0时，表示禁用该功能。Proxy集群实例不支持该参数。 0~7200，单位：秒。 0 appendfsync 操作系统的fsync函数刷新缓冲区数据到磁盘，有些操作系统会真正刷新磁盘上的数据，其他一些操作系统只会尝试尽快完成。Redis支持三种不同的调用fsync的方式： no：不调用fsync,由操作系统决定何时刷新数据到磁盘，性能最高。 always：每次写AOF文件都调用fsync，性能最差，但数据最安全。 everysec：每秒调用一次fsync。兼具数据安全和性能。单机实例不支持该参数。 l nol alwaysl everysec no appendonly 指定是否在每次更新操作后进行日志记录，Redis在默认情况下是异步的把数据写入磁盘，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。有2个取值供选择：yes：开启。no：关闭。单机实例不支持该参数。 l yesl no yes clientoutputbufferlimitslavesoftseconds slave客户端outputbuffer超过clientoutputbufferslavesoftlimit设置的大小，并且持续时间超过此值（单位为秒），服务端会主动断开连接。单机实例不支持该参数。 0~60 60 clientoutputbufferslavehardlimit 对slave客户端outputbuffer的硬限制（单位为字节），如果slave客户端outputbuffer大于此值，服务端会主动断开连接。单机实例不支持该参数。 取值范围与实例的类型及规格有关 默认值与实例的类型及规格有关 clientoutputbufferslavesoftlimit 对slave客户端outputbuffer的软限制（单位为字节），如果outputbuffer大于此值并且持续时间超过clientoutputbufferlimitslavesoftseconds设置的时长，服务端会主动断开连接。单机实例不支持该参数。 取值范围与实例的类型及规格有关 默认值与实例的类型及规格有关 maxmemorypolicy 在达到内存上限（maxmemory）时DCS将如何选择要删除的内容。有8个取值供选择： volatilelru：根据LRU算法删除设置了过期时间的键值。 allkeyslru：根据LRU算法删除任一键值。 volatilerandom：删除设置了过期时间的随机键值。 allkeysrandom：删除一个随机键值。 volatilettl：删除即将过期的键值，即TTL值最小的键值。 noeviction：不删除任何键值，只是返回一个写错误。 volatilelfu:根据LFU算法删除设置了过期时间的键值。 allkeyslfu:根据LFU算法删除任一键值。 取值范围与实例的版本有关 默认值与实例的版本及类型有关 luatimelimit Lua脚本的最长执行时间，单位为毫秒。读写分离实例不支持设置该参数。 100～5,000 5,000 masterreadonly 设置实例为只读状态。设置只读后，所有写入命令将返回失败。Proxy集群、读写分离实例不支持该参数。 l yesl no no maxclients 最大同时连接的客户端个数。Proxy集群、读写分离实例不支持该参数。 取值范围与实例的类型及规格有关 默认值与实例的类型及规格有关 protomaxbulklen Redis协议中的最大的请求大小，单位为字节。读写分离实例不支持设置该参数。 1,048,576～536,870,912 536,870,912 replbacklogsize 用于增量同步的复制积压缓冲区大小（单位为字节）。这是一个用来在从节点断开连接时，存放从节点数据的缓冲区，当从节点重新连接时，如果丢失的数据少于缓冲区的大小，可以用缓冲区中的数据开始增量同步。单机实例不支持该参数。 16,384～1,073,741,824 1,048,576 replbacklogttl 从节点断开后，主节点释放复制积压缓冲区内存的秒数。值为0时表示永不释放复制积压缓冲区内存。单机实例不支持该参数。 0～604,800 3,600 repltimeout 主从同步超时时间，单位为秒。单机实例不支持该参数。 30～3,600 60 hashmaxziplistentries 当hash表中只有少量记录时，使用有利于节约内存的数据结构来对hashes进行编码。 1~10000 512 hashmaxziplistvalue 当hash表中最大的取值不超过预设阈值时，使用有利于节约内存的数据结构来对hashes进行编码。 1~10000 64 setmaxintsetentries 当一个集合仅包含字符串且字符串为在64位有符号整数范围内的十进制整数时，使用有利于节约内存的数据结构对集合进行编码。 1~10000 512 zsetmaxziplistentries 当有序集合中只有少量记录时，使用有利于节约内存的数据结构对有序序列进行编码。 1~10000 128 zsetmaxziplistvalue 当有序集合中的最大取值不超过预设阈值时，使用有利于节约内存的数据结构对有序集合进行编码。 1~10000 64 latencymonitorthreshold 延时监控的采样时间阈值（最小值），单位为毫秒。阈值设置为0：不做监控，也不采样；阈值设置为大于0：将记录执行耗时大于阈值的操作。可以通过LATENCY等命令获取统计数据和配置、执行采样监控。Proxy集群实例不支持该参数。 0~86400000，单位：毫秒。 0 notifykeyspaceevents notifykeyspaceevents选项的参数为空字符串时，功能关闭。另一方面，当参数不是空字符串时，功能开启。 notifykeyspaceevents的参数可以是以下字符的任意组合，它指定了服务器该发送哪些类型的通知： K：键空间通知，所有通知以keyspace@为前缀。 E：键事件通知，所有通知以keyevent@为前缀。 g：DEL、EXPIRE、RENAME等类型无关的通用命令的通知。 $ ：字符串命令的通知。 l：列表命令的通知。 s：集合命令的通知。 h：哈希命令的通知。 z：有序集合命令的通知。 x：过期事件：每当有过期键被删除时发送。 e：驱逐(evict)事件：每当有键因为maxmemory政策而被删除时发送。 A：参数glshzxe的别名。输入的参数中至少有一个K或者E，A不能与g$lshzxe同时出现，不能出现相同字母。举个例子，如果只想订阅键空间中和列表相关的通知，那么参数就应该设为Kl。将参数设为字符串"AKE"表示发送所有类型的通知。Proxy集群实例不支持该参数。 请参考该参数的描述。 Ex slowloglogslowerthan Redis慢查询会记录超过指定执行时间的命令。slowloglogslowerthan用于配置记录到慢查询的命令执行时间阈值，单位为微秒。 0～1,000,000 10,000 slowlogmaxlen 慢查询记录的条数。注意慢查询记录会消耗额外的内存。可以通过执行SLOWLOG RESET命令清除慢查询记录。 0～1,000 128 multidb 开启或关闭多DB特性。要求先清除已有数据。清除数据之前请先手动备份生成备份文件。若要恢复已清除的数据请通过数据迁移页面的备份导入功能进行数据恢复。有2个取值供选择：yes：开启。no：关闭。仅Redis 4.0及以上版本的Proxy集群实例支持该参数。 l yesl no no

参数名 参数解释 取值范围 默认值 timeout 客户端空闲N秒（timeout参数的取值）后将关闭连接。当N0时，表示禁用该功能。Proxy集群实例不支持该参数。 0~7200，单位：秒。 0 appendfsync 操作系统的fsync函数刷新缓冲区数据到磁盘，有些操作系统会真正刷新磁盘上的数据，其他一些操作系统只会尝试尽快完成。 Redis支持三种不同的调用 fsync的方式： no：不调用fsync,由操作系统决定何时刷新数据到磁盘，性能最高。 always：每次写AOF文件都调用fsync，性能最差，但数据最安全。 everysec：每秒调用一次fsync。兼具数据安全和性能。单机实例不支持该参数。 l nol alwaysl everysec no appendonly 指定是否在每次更新操作后进行日志记录，Redis在默认情况下是异步的把数据写入磁盘，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。有2个取值供选择：yes：开启。no：关闭。单机实例不支持该参数。 l yesl no yes clientoutputbufferlimitslavesoftseconds slave客户端outputbuffer超过clientoutputbufferslavesoftlimit设置的大小，并且持续时间超过此值（单位为秒），服务端会主动断开连接。单机实例不支持该参数。 0~60 60 clientoutputbufferslavehardlimit 对slave客户端outputbuffer的硬限制（单位为字节），如果slave客户端outputbuffer大于此值，服务端会主动断开连接。单机实例不支持该参数。 取值范围与实例的类型及规格有关 默认值与实例的类型及规格有关 clientoutputbufferslavesoftlimit 对slave客户端outputbuffer的软限制（单位为字节），如果outputbuffer大于此值并且持续时间超过clientoutputbufferlimitslavesoftseconds设置的时长，服务端会主动断开连接。单机实例不支持该参数。 取值范围与实例的类型及规格有关 默认值与实例的类型及规格有关 maxmemorypolicy 在达到内存上限（maxmemory）时DCS将如何选择要删除的内容。 有8个取值供选择： volatilelru：根据LRU算法删除设置了过期时间的键值。 allkeyslru：根据LRU算法删除任一键值。 volatilerandom：删除设置了过期时间的随机键值。 allkeysrandom：删除一个随机键值。 volatilettl：删除即将过期的键值，即TTL值最小的键值。 noeviction：不删除任何键值，只是返回一个写错误。 volatilelfu:根据LFU算法删除设置了过期时间的键值。 allkeyslfu:根据LFU算法删除任一键值。 取值范围与实例的版本有关 默认值与实例的版本及类型有关 luatimelimit Lua脚本的最长执行时间，单位为毫秒。读写分离实例不支持设置该参数。 100～5,000 5,000 masterreadonly 设置实例为只读状态。设置只读后，所有写入命令将返回失败。Proxy集群、读写分离实例不支持该参数。 l yesl no no maxclients 最大同时连接的客户端个数。Proxy集群、读写分离实例不支持该参数。 取值范围与实例的类型及规格有关 默认值与实例的类型及规格有关 protomaxbulklen Redis协议中的最大的请求大小，单位为字节。读写分离实例不支持设置该参数。 1,048,576～536,870,912 536,870,912 replbacklogsize 用于增量同步的复制积压缓冲区大小（单位为字节）。这是一个用来在从节点断开连接时，存放从节点数据的缓冲区，当从节点重新连接时，如果丢失的数据少于缓冲区的大小，可以用缓冲区中的数据开始增量同步。单机实例不支持该参数。 16,384～1,073,741,824 1,048,576 replbacklogttl 从节点断开后，主节点释放复制积压缓冲区内存的秒数。值为0时表示永不释放复制积压缓冲区内存。单机实例不支持该参数。 0～604,800 3,600 repltimeout 主从同步超时时间，单位为秒。单机实例不支持该参数。 30～3,600 60 hashmaxziplistentries 当hash表中只有少量记录时，使用有利于节约内存的数据结构来对hashes进行编码。 1~10000 512 hashmaxziplistvalue 当hash表中最大的取值不超过预设阈值时，使用有利于节约内存的数据结构来对hashes进行编码。 1~10000 64 setmaxintsetentries 当一个集合仅包含字符串且字符串为在64位有符号整数范围内的十进制整数时，使用有利于节约内存的数据结构对集合进行编码。 1~10000 512 zsetmaxziplistentries 当有序集合中只有少量记录时，使用有利于节约内存的数据结构对有序序列进行编码。 1~10000 128 zsetmaxziplistvalue 当有序集合中的最大取值不超过预设阈值时，使用有利于节约内存的数据结构对有序集合进行编码。 1~10000 64 latencymonitorthreshold 延时监控的采样时间阈值（最小值），单位为毫秒。阈值设置为0：不做监控，也不采样；阈值设置为大于0：将记录执行耗时大于阈值的操作。可以通过LATENCY等命令获取统计数据和配置、执行采样监控。Proxy集群实例不支持该参数。 0~86400000，单位：毫秒。 0 notifykeyspaceevents notifykeyspaceevents选项的参数为空字符串时，功能关闭。另一方面，当参数不是空字符串时，功能开启。 notifykeyspaceevents的参数可以是以下字符的任意组合，它指定了服务器该发送哪些类型的通知： K：键空间通知，所有通知以keyspace@为前缀。 E：键事件通知，所有通知以keyevent@为前缀。 g：DEL、EXPIRE、RENAME等类型无关的通用命令的通知。 $ ：字符串命令的通知。 l：列表命令的通知。 s：集合命令的通知。 h：哈希命令的通知。 z：有序集合命令的通知。 x：过期事件：每当有过期键被删除时发送。 e：驱逐(evict)事件：每当有键因为maxmemory政策而被删除时发送。 A：参数glshzxe的别名。输入的参数中至少有一个K或者E，A不能与g$lshzxe同时出现，不能出现相同字母。举个例子，如果只想订阅键空间中和列表相关的通知，那么参数就应该设为Kl。将参数设为字符串"AKE"表示发送所有类型的通知。 Proxy集群实例不支持该参数。 请参考该参数的描述。 Ex slowloglogslowerthan Redis慢查询会记录超过指定执行时间的命令。slowloglogslowerthan用于配置记录到慢查询的命令执行时间阈值，单位为微秒。 0～1,000,000 10,000 slowlogmaxlen 慢查询记录的条数。注意慢查询记录会消耗额外的内存。可以通过执行SLOWLOG RESET命令清除慢查询记录。 0～1,000 128 multidb 开启或关闭多DB特性。要求先清除已有数据。清除数据之前请先手动备份生成备份文件。若要恢复已清除的数据请通过数据迁移页面的备份导入功能进行数据恢复。有2个取值供选择：yes：开启。no：关闭。仅Redis 4.0及以上版本的Proxy集群实例支持该参数。 l yesl no no

本节介绍了守护进程的用户指南。 基本概念 创建守护进程集：即kubernetes中的“DaemonSet”，守护进程集确保全部（或者某些）节点都运行一个Pod实例，支持实例动态添加到新节点，适用于实例在每个节点上都需要运行的场景，如ceph、fluentd、Prometheus Node Exporter等。 操作场景 守护进程集（DaemonSet）可以确保全部（或者某些）节点上仅运行一个Pod实例，当有节点加入集群时，也会为他们新增一个 Pod。当有节点从集群移除时，这些Pod也会被回收。删除 DaemonSet 将会删除它创建的所有Pod。 使用DaemonSet的一些典型用法： 运行集群存储daemon，例如在每个节点上运行glusterd、ceph。 在每个节点上运行日志收集daemon，例如fluentd、logstash。 在每个节点上运行监控daemon，例如Prometheus Node Exporter、collectd、Datadog代理、New Relic代理，或Ganglia gmond。 一种简单的用法是为每种类型的守护进程在所有的节点上都启动一个DaemonSet。一个稍微复杂的用法是为同一种守护进程部署多个DaemonSet；每个具有不同的标志， 并且对不同硬件类型具有不同的内存、CPU要求。 前提条件 在创建守护进程集前，您需要存在一个可用集群。若没有可用集群，请参照集群开通中内容创建。 操作步骤及说明 创建DaemonSet与创建Deployment的过程类似，仅升级方式有差异，需要注意： 删除升级（不推荐这种升级方式）：如果设置DaemonSet的升级方式为删除升级，那么我们全量替换升级DaemonSet时，全量替换更新的内容在我们重新部署Pods前是不会生效的。 滚动升级：如果设置DaemonSet的升级方式为滚动升级，那么我们全量替换升级DaemonSet时，k8s会自动帮我们删除重建DaemonSet的每一个Pod，此时有一个可选的参数MaxUnavailable。MaxUnavailable：设置升级过程中最多有多少个Pod处于不可用状态，默认值为1。

本文将介绍弹性伸缩的具体使用流程。 弹性伸缩服务是根据您的业务需求，通过策略自动调整其弹性计算资源的一种管理服务。该服务能够根据预设规则自动调整伸缩组内的云主机数量，弹性伸缩服务的主要使用流程如下图： 1. 准备工作：首先进行准备工作，注册天翼云，确保账户余额，具体流程参见准备工作。 2. 创建伸缩组：创建弹性伸缩首先需要创建伸缩组，伸缩组是具有相同属性和应用场景的云主机实例和伸缩策略的集合。创建伸缩组的基本信息，包括配置最大实例数、最小实例数和关联的负载均衡服务等，具体操作请参见创建伸缩组。 3. 创建伸缩配置：在创建完伸缩组后，可以创建伸缩配置，伸缩配置即伸缩活动中添加的云主机的规格。通常为一个伸缩组内添加云主机实例规格的配置模板，包括云主机的类型、vCPU、内存等。一个伸缩组支持创建一个伸缩配置。具体操作请参见创建伸缩配置。 4. 确认伸缩启用状态：在创建伸缩策略之前，需要确认伸缩组是否处于启用状态，只有伸缩组启用状态为“已启用” 的伸缩组，系统才会监控该伸缩组的伸缩策略，才可能触发伸缩活动。伸缩组创建成功后，状态默认为“已启用”。仅当伸缩组状态为“已停用”才可以启用伸缩组。具体操作步骤请参见启用伸缩组。 5. 创建伸缩策略：确认伸缩组为启用状态，用户可以创建伸缩策略。天翼云弹性伸缩服务支持创建6种策略，分别为告警策略、定时策略、周期策略、目标追踪策略、智能预测策略、简单策略，可以根据业务实际需求来创建对应的策略。具体操作请参见创建伸缩策略。

本节主要介绍使用限制。 集群和节点 云容器引擎对单个用户的资源数量和容量限定了配额，默认情况下，您最多可以创建50个集群（每个Region下），每个集群中可以选择50节点、200节点、1000节点、2000节点几种规格。 非高可用模式的集群在控制节点故障后将不可用，影响业务功能，不适用于商用场景，建议您选择“高可用”模式。 集群创建时将默认创建名称带有“cce”标识的安全组规则，删除或修改后可能导致集群无法正常使用。 集群名称、集群规模、高可用开关、网络模型、网段配置、服务转发模式在集群创建后将无法修改，请谨慎选择。 CCE集群默认安装采集探针，方便您在Web界面查看集群资源的日志和监控信息。 集群一旦创建以后，不支持变更以下项： 变更集群的控制节点数量，例如非高可用集群（控制节点数量为1）变更为高可用集群（控制节点数量为3）。 变更控制节点可用区。 变更集群的网络配置，如所在的虚拟私有云VPC、子网、容器网段、服务网段、IPv6、kubeproxy代理（转发）模式。 变更网络模型，例如“容器隧道网络”更换为“VPC网络”。 CCE创建的ECS实例（节点）目前支持“按需计费”和“包年/包月”，其他资源（例如负载均衡）为按需计费。如果资源所属的服务支持将按需计费实例转换成包年/包月实例，您可以通过对应的控制台进行操作。 集群中纳管计费模式为“包年包月”的节点时，无法在CCE控制台为其续费，用户需前往ECS控制台单独续费。 由于ECS（节点）等CCE依赖的底层资源存在产品配额及库存限制，创建集群、扩容集群或者自动弹性扩容时，可能只有部分节点创建成功。 ECS（节点）规格要求：CPU ≥ 2核且内存 ≥ 4GB。 通过搭建VPN方式访问CCE集群，需要注意VPN网络和集群所在的VPC网段、容器使用网段不能冲突

查看实时测试报告 压测过程中，可以通过实时报告查看压测过程中各项指标的监控数据。 前提条件 测试任务已启动，正在执行中。 操作步骤 1、登录性能测试控制台，在左侧导航栏中选择“JMeter测试工程”，单击待操作工程后的。 2、在“测试报告”页签下选择需要查看测试报告的测试计划，单击，查看实时报告结果。单击“停止任务”，可以停止当前运行的任务。 3、您可以查看响应状态分布、平均响应时间、带宽、响应时间区间比例、TP最大响应时间以及并发数等的数据。 4、您可以在“各项测试指标”下用例名称前展开任务下用例，查看报文的性能指标。单击操作栏的，查看事务日志和请求日志信息。 查看离线测试报告 压测结束后，系统会生成离线测试结果报告。 前提条件 测试任务已执行结束。 操作步骤 1、登录性能测试控制台，在左侧导航栏中选择“JMeter测试工程”，单击待操作工程后的。 2、在“测试报告”页签下，选择需要查看报告的测试计划，单击，查看测试报告结果。 说明 您可以选择下载离线报告（PDF格式）到本地进行查看。 3、 您可以查看响应状态分布、平均响应时间、带宽、响应时间区间比例、TP最大响应时间以及并发数等的数据。 4、 您可以在“各项测试指标”下用例名称前展开任务下用例，查看报文的性能指标。单击操作栏的，查看事务日志和请求日志信息。 报告对比 对于不同时间，不同条件下执行测试计划产生的测试报告，可以通过报告对比直观的查看测试结果。

当前活动会话 呈现当前用户管理范围内的实时会话统计数据。 用户角色需获取“实时会话”模块管理权限，以及开启角色管理权限，即可查看当前活动会话统计信息。 单击不同类型实时会话，跳转到实时会话列表页面，可实时监控相应会话。 今日新增会话 呈现当前用户管理范围内的历史会话统计数据。 用户角色需获取“历史会话”模块管理权限，以及开启角色管理权限，即可查看今日新增会话统计信息。 单击不同类型历史会话，跳转到历史会话列表页面，可查看相应类型历史会话。 登录次数统计 呈现当前用户管理范围内的用户登录系统次数趋势图，可分别查看本周和本月的趋势图。 用户角色需获取“用户管理”模块管理权限，以及开启角色管理权限，即可查看用户登录系统次数统计信息。 将鼠标放置在某个日期上，可查看当天的用户登录系统次数。 用户登录系统次数统计 运维次数统计 呈现当前用户管理范围内的用户登录资源次数趋势图，可分别查看本周和本月的趋势图。 用户角色需获取“历史会话”模块管理权限，以及开启角色管理权限，即可查看用户登录资源次数统计信息。 将鼠标放置在某个日期上，可查看当天的用户登录资源次数。 运维次数统计 运维用户Top5 呈现当前用户管理范围内的登录资源次数最多的Top5用户，可分别查看本周和本月的统计数据。 用户角色需获取“历史会话”模块管理权限，以及开启角色管理权限，即可查看用户登录次数统计信息。 单击列表中用户，跳转到用户详情页面，可快速查看和管理用户信息。 运维用户Top5

业务场景 在一个社交媒体平台中，我们需要实时统计用户的点赞数和在线人数。为了满足实时性和高并发的需求，我们决定使用 Redis 来实现一个实时计数器。 业务需求 实时统计用户的点赞数，以便在用户界面上显示点赞数的实时更新。 实时统计在线用户人数，以便在管理后台实时监控在线用户的数量。 需求分析 计数器需要能够实时更新，并能够处理高并发的请求。 计数器的数据需要持久化，以防止数据丢失。 实现方案 使用 Redis 的计数器功能来存储和更新点赞数和在线用户数。 使用 Redis 的键过期功能来自动清除超时的在线用户。 使用 Redis 的持久化功能，如 AOF 或 RDB，来保证数据的持久性。 使用 Redis 的事务功能来确保计数器的原子性更新。 示例代码 以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用 Redis 实现实时计数器的关键部分： // 用户点赞操作 public void likePost(String postId, String userId) { Jedis jedis new Jedis("localhost"); jedis.incr("postlikes:" + postId); // 增加点赞数 jedis.sadd("postlikedusers:" + postId, userId); // 添加点赞用户 jedis.close(); } // 获取帖子的点赞数 public long getPostLikes(String postId) { Jedis jedis new Jedis("localhost"); long likes Long.parseLong(jedis.get("postlikes:" + postId)); jedis.close(); return likes; } // 用户上线操作 public void userOnline(String userId) { Jedis jedis new Jedis("localhost"); jedis.setex("useronline:" + userId, 300, "true"); // 设置用户在线标志，并设置过期时间为 300 秒 jedis.close(); } // 获取在线用户数 public long getOnlineUserCount() { Jedis jedis new Jedis("localhost"); long count jedis.keys("useronline:").size(); jedis.close(); return count; } 在上述示例代码中，我们使用 Redis 的计数器功能来存储点赞数，并使用 Redis 的集合数据类型来存储点赞的用户。对于在线用户数的统计，我们使用 Redis 的键过期功能来设置用户在线标志的过期时间，并使用 Redis 的键查询功能来获取在线用户数。

本文介绍购买类常见问题。 云容器引擎服务与serverless容器服务的区别是什么？ 容器引擎将容器运行的集群资源也交付给了用户，用户能够感知到集群、节点的存在，能够对集群节点进行查看和管理，用户的操作权限及自由度更大，相应的也需要承担集群维护的责任。Serverless容器服务不涉及资源节点的管理，用户无法对集群节点进行操控，用户仅需要关注应用的运行。 说明： 关于云容器引擎服务产品的进一步详细信息可参照【产品定义】部分。 容器引擎是否需要购买镜像仓库？ 如若你开通了云容器引擎服务，云容器引擎平台将会提供一个免费的基础版镜像仓库供给用户使用，用户无需单独购买镜像仓库产品，也可以实现私有镜像的上传。若用户具有更高的需求，也可开通天翼云的容器镜像服务，服务目前为免费提供。 说明 ：镜像仓库的详细使用方式可参考容器镜像部分【创建容器镜像】。 云容器引擎常见的使用场景是什么？ 以下列举了几项使用云容器引擎的常见场景： 适用于传统IT架构渐进式转型的场景，实现单一架构解耦拆分为多个容器，系统更灵活，轻松应对市场变化。 适用于业务上线效率低下的场景，实现容器镜像贯穿从开发到运维各环节，统一环境配置，业务快速上线。 适用于访问量有明显波峰、波谷的应用，实现自动弹性伸缩，系统秒级自动弹性扩容，快速响应并发高峰。 适用于系统IT资源浪费严重的场景，使平均负载维持较高水平，每分钱都真正支持业务。 适用于复杂系统运维压力大的场景，基于容器服务实现自动化运维，基于实时日志快速问题定位，界面化操作和短信通知实现24小时自动监控。 说明： 更多场景应用可参考【应用场景】部分，或咨询客户。

本章节主要介绍云搜索服务的备份与恢复索引操作。 为避免数据丢失，您可以将集群的索引数据进行备份，当数据发生丢失或者想找回某一时间段数据时，您可以通过恢复索引操作快速获得数据。索引的备份是通过创建集群快照实现。第一次备份时，建议将所有索引数据进行备份。 说明 备份与恢复索引功能上线之前（即2018年3月10日之前）创建的集群，无法创建快照。 管理自动创建快照：自动创建快照指按照设置的规则，每天在指定时间自动创建快照。您可以开启自动创建功能、设置自动创建的策略、和关闭自动创建功能。 手动创建快照：在任意时间，您通过手动创建快照的方式，针对当时的数据或某几个索引创建快照进行备份。 恢复数据：将已有的快照，通过恢复快照功能，将备份的索引数据恢复到指定的集群中。 删除快照：对于已失效的快照，建议删除以释放存储资源。 说明 创建快照之前，您需要进行基础配置，包含存储快照的OBS桶、快照的备份路径及安全认证使用的IAM委托。 集群快照存储的OBS桶，在首次设置后，不管自动创建快照还是手动创建快照，如果快照列表中已有可用的快照，则OBS桶将无法再变更，请谨慎选择存储OBS桶。 如果OBS桶已经存储了快照，OBS无法变更，您可以使用这个方法修改：首先关闭快照功能，然后再开启快照功能，指定新的OBS桶。一旦关闭快照功能，之前创建的快照将无法用于恢复集群。 当集群处于“不可用”状态时，快照功能中，除了恢复快照功能外，其他快照信息或功能只能查看，无法进行编辑。 备份与恢复过程中，支持集群扩容、访问Kibana、查看监控、删除其他快照的操作。不支持重启此集群、删除此集群、删除正在创建或恢复的快照、再次创建或恢复快照的操作。补充说明，当此集群正在进行创建快照或者恢复快照时，此时，自动创建快照任务将被取消。

本节主要介绍针对于在云监控服务页面设置了告警功能后，如何停用和启用的操作。 停用告警规则 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 选择“管理与监管 > 云监控服务”，进入云监控服务页面。。 步骤 32 在左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”，单击告警规则“操作”列的“停用”。 停用告警规则 步骤 4 在弹出的“停用”界面，单击“是”可以停用告警规则。 或在“告警规则”界面，可勾选多个告警规则，单击“停用”，在弹出的“停用”界面，单击“是”，可以停用多个告警规则。 启用告警规则 步骤 1登录管理控制台。 步骤 2 选择“管理与监管 > 云监控服务”，进入云监控服务页面。。 步骤 3 在左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”，单击告警规则“操作”列的“启用”。 图 启用告警规则 步骤 4 在弹出的“启用”界面，单击“是”，可以开启告警规则。 或在“告警规则”界面，可勾选多个告警规则，单击“启用”，在弹出的“启用”界面，单击“是”，可以启用多个告警规则。

本文介绍客户业务接入天翼云CDN加速的基本条件。 限制项 具体要求 加速域名准入条件 中国内地： 1.账号已在天翼云进行实名认证。 2.域名已完成ICP备案且备案信息准确有效。 3.域名接入时需要经过内容审核。 4.域名接入时需要能通过域名归属权验证。 全球（不含中国内地）： 1.账号已在天翼云进行实名认证。 2.域名接入时需要经过内容审核。 3.域名接入时需要能通过域名归属权验证。 全球： 1.账号已在天翼云进行实名认证。 2.域名已完成ICP备案且备案信息准确有效。 3.域名接入时需要经过内容审核。 4.域名接入时需要能通过域名归属权验证。 说明： 1.全球（不含中国内地）：包括中国香港、中国澳门、中国台湾、其他国家及地区。 2.加速范围为：中国内地、全球的域名必须完成ICP备案且备案信息准确有效才能接入天翼云CDN，否则天翼云无法提供加速服务。 加速域名使用限制 1.域名类型：支持具体域名（例如，abc.ctyun.cn）或泛域名（例如，.ctyun.cn域名）。 2.域名长度：长度不超过128字节。 3.支持的字符：小写英文字母（az）、数字（09）、短划线（），如为泛域名，支持以 开头，例如 .ctyun.cn域名。 4.天翼云CDN在开通CDN服务后接入域名时，会进行二级域名的信用度检查。例如：您的二级域名在天翼云账号中曾产生过影响信用度的违规行为，如产生大量欠款未结清，二级域名将被列入黑名单，天翼云CDN会禁止新增二级域名黑名单匹配的所有加速域名。例如，ctyun.cn被列入黑名单，A.ctyun.cn、B.ctyun.cn均会被限制新增。 额定用量 1.URL刷新：10000条/日。 2.目录刷新：100条/日。 3.正则刷新：10条/日。 4.URL预取：2000条/日。 5.域名数量：每个账号每个产品类型最多可以添加100个域名。 说明：为防止资源滥用，天翼云CDN平台限定了各服务资源的额定用量，如果当前用量无法满足使用需要，请提交工单申请扩大额度。 内容审核 CDN不支持接入违反相关法律法规的域名，包括但不限于： 1.涉黄、涉赌、涉毒、涉暴恐内容的网站。 2.盗版游戏 / 盗版软件 / 盗版视频网站。 3.P2P类金融网站、彩票类网站、违规医院和药品类网站。 4.游戏私服类。 说明：如果您的加速域名含有以上违规的内容，您将自行承担相关风险。如果发现加速域名有违规行为，CDN将封禁该域名，因违规而封禁的加速域名将永久不能解禁。 用户请求相关限制 1.请求方法限制：天翼云CDN加速产品支持PUT、GET、POST和HEAD请求，不支持PUSH、PURGE请求。其中仅POST、PUT支持发送带有请求体（BODY）的请求，其余方法不支持。 2.单URL或单请求头长度限制：不能超过64KB，单URL长度超过限制则返回414状态码，单请求头长度超过限制则返回400状态码。 3.URL+所有请求头总长度限制：不能超过256KB，超过则返回400状态码。 缓存key 缓存key长度不能超过8KB，超过则返回400状态码。 源站HTTP响应头 源站向CDN节点返回的响应头，其总大小默认最大不能超过128KB，否则CDN会响应异常。 文件上传 CDN加速默认支持的最大上传文件大小为300MB。 域名被攻击限制 如果您的CDN加速域名受到攻击，导致CDN节点带宽或请求QPS大幅上涨，影响正常用户请求时，天翼云CDN将基于域名业务情况、攻击影响程度等综合评估，必要情况下有权将您的加速域名流量导入“隔离节点”，进入“隔离节点”的用户请求将不再保障服务质量。 单用户调用API接口频率限制 1.针对查询类API接口，单个用户一分钟限制调用10000次，并发不超过100。 2.针对操作类API接口，单个用户一分钟限制调用10次。 说明：操作类接口，是指例如新增域名、删除/停用/启用域名等需对域名状态进行变更类的操作。 请求端口 请求端口默认开启HTTP 80端口及HTTPS 443端口，如需其他特殊端口，需提交工单进行评估。评估通过后，端口开通时效最长为14个工作日。

LTS 错误码 错误说明 英文说明 解决方法 LTS1400 数据包从产生到发送的过程中等待的时间较长 The waiting time for data packets from generation to transmission is relatively long 检查发送是否正常，或是否存在数据量超过默认配置、配额不足或网络存在问题。 LTS1401 无权限读取指定文件 No permission to read the specified file 检查lmtagent的启动账号，建议以root方式启动。 切要采集的日志目录具备读权限 LTS1402 行首正则与日志行首匹配失败，无法对日志做分行 Failed to match the beginning of the line with the log entry's starting pattern, unable to split the log into lines 检查行首正则正确性。 若是单行日志可以配置为 . 。 LTS1403 完整正则模式下，日志内容和正则表达式不匹配 No match found between log content and regular expression in full regex mode 查看错误详情，重新调整正则规则适配日志原文。 LTS1404 JSON、分隔符等模式下，由于日志格式不符合定义而解析失败 Parsing failed in JSON, delimiter, and other modes due to mismatched log format definitions 查看错误详情，重新调整规则适配日志原文。 LTS1405 采集配置不合法 The collection configuration is invalid 采集配置JSON格式有误，可以通过控制台重新编辑下发规则。 LTS1406 因超过服务器资源使用上限而崩溃 Crashed due to exceeding server resource limits 调整CPU/内存上限， 主机需要调整 /etc/systemd/system/lmtagent.service 里几个限额项 MemoryMax/MemoryLimit/CPUQuota ； 容器需要在ccse控制台调整日志插件的YAML文件中定义的限额项 resources.limit.cpu/resources.limit.memory。 LTS1407 在Linux系统中注册日志监听失败，可能由于没有文件夹权限或文件夹被删除 Failed to register the log listener in the Linux system, possibly due to lack of folder permissions or the folder being deleted 检查采集器是否有权限访问该文件夹，或者该文件夹是否被删除。 LTS1408 日志采集进度落后于日志产生进度 Log collection is lagging behind log generation 采集有部分延迟，应避免一个配置文件采集过多目录，可以通过拆分配置来解决，如果持续出现错误可以提工单反馈。 LTS1409 日志采集进度落后于日志产生进度，且未处理的日志轮转超过20个，开始丢弃日志 Log collection is lagging behind log generation, and with over 20 unprocessed log rotations, logs are now being discarded 采集延迟较多，应避免一个配置文件采集过多目录，可以通过拆分配置来解决，如果持续出现错误可以提工单反馈。 LTS1410 没有日志监控目录读取权限 No read permission for the log monitoring directory 检查日志监控目录是否存在。如果存在，请检查目录权限设置。 LTS1411 日志采集配置目录中的文件数超限 The number of files in the log collection configuration directory has exceeded the limit 检查采集的目录下是否有较多文件和子目录并合理设置监控目录最大深度。 LTS1412 进程退出时日志落盘到本地超时，此时会丢弃未落盘完成的日志 When the process exits, flushing logs to disk times out, and any unfinished logs will be discarded 该报错通常为采集严重阻塞导致，如果持续出现错误可以提工单反馈。 LTS1413 输入源采集异常 Input source collection exception 查看详细报错，根据具体错误信息进一步排查。 LTS1414 过滤器初始化异常 Filter initialization exception 一般由于过滤器的正则表达式非法导致，请根据提示修复。 LTS1415 向聚合队列中添加数据失败 Failed to add data to the aggregation queue 数据发送过快。若真实数据量很大，可忽略。 LTS1416 Checkpoint解析失败 Checkpoint parsing failed 查看详细报错，根据其中检查点内容（前1024个字节）以及具体错误信息进一步排查。 LTS1417 同时监听的目录数超出限制 The number of simultaneously monitored directories exceeds the limit 检查当前采集配置是否包含较多的目录数，合理设置监控目录最大深度。 LTS1418 执行命令添加Docker文件映射失败 Failed to add Docker file mapping when executing the command 查看详细报错，根据具体错误信息进一步排查。 LTS1419 无法在Docker容器中查找到指定文件 The specified file could not be located within the Docker container 查看详细报错，根据其中的容器信息以及查找的文件路径进一步排查。 LTS1420 servicedockerstdout插件错误，根据配置中的BeginLineRegex编译失败 Error in servicedockerstdout plugin: failed to compile BeginLineRegex from configuration 查看详细报错，检查其中的正则表达式是否正确。 LTS1421 同时打开的文件对象数量超过限制 The number of simultaneously open file objects has exceeded the limit 一般因为当前处于采集状态的文件数过多，请检查采集配置是否合理。 LTS1422 processorsplitlogregex以及 processorsplitlogstring插件错误，无法从日志中获取到配置中指定的SplitKey。 Error in processorsplitlogregex and processorsplitlogstring plugins: unable to extract the configured SplitKey from log data 查看详细报错，检查是否存在配置错误的情况。 LTS1423 执行LZ4压缩发生错误 Error occurred during LZ4 compression execution 查看详细报错，根据具体错误信息进一步排查。 LTS1424 已打开文件数量超过限制，无法打开新的文件 The number of open files has exceeded the limit, preventing new files from being opened 日志采集配置目录中的文件数超限 ，默认上限为100000，需要检查采集配置是否通配了过多文件，调整采集规则。 LTS1425 打开文件出错 Error opening file 文件无法打开，需要查看文件是否损坏。 LTS1426 processorregex插件错误，编译配置中指定的Regex正则表达式失败 Error in processorregex plugin: failed to compile the Regex expression specified in the configuration 查看详细报错，检查其中的正则表达式是否正确。 LTS1427 日志解析速度过慢 Log parsing speed is too slow 查看详细报错，根据其中的日志数量、缓冲区大小、解析时间来确定是否正常。 如果不正常，检查是否有其他进程占用了过多的CPU资源或是存在效率较低的复杂正则表达式等不合理的解析配置。 LTS1428 processorregex插件错误，无法从日志中找到配置中SourceKey指定的字段 Error in processorregex plugin: unable to locate the field specified by SourceKey in the configuration from the log data 查看详细报错，检查是否存在SourceKey配置错误或日志不合法的情况。 LTS1429 processorregex插件错误，匹配失败 Error in processorregex plugin: match failed 查看详细报错，报错根据内容分为如下类型，请根据具体的错误信息进行排查。 unmatch this log content... ：日志无法匹配配置中的正则表达式 match result count less... ：匹配的结果数量少于配置中指定的 Keys 数量。 LTS1430 splitchar以及splitstring插件错误，无法从日志中找到配置中SourceKey指定的字段 Error in splitchar and splitstring plugins: unable to locate the field specified by SourceKey in the configuration from the log data 查看详细报错，检查是否存在SourceKey配置错误或日志不合法的情况。 LTS1431 processorsplitchar以及processorsplitstring插件错误，解析得到的字段数量与SplitKeys中指定的不相同 Error in processorsplitchar and processorsplitstring plugins: the number of parsed fields does not match the count specified in SplitKeys 查看详细报错，检查是否存在SourceKey配置错误或日志不合法的情况。 LTS1432 解析日志时间失败 Failed to parse log timestamp 正则表达式提取的时间字段是否正确。 指定的时间字段内容是否匹配配置中的时间表达式。 LTS1433 checkpoint相关错误 Checkpointrelated error 读取checkpoint文件格式异常，需要确认文件是否被修改，可能导致重采，如果持续出现错误可以提工单反馈。 LTS1434 inotify监听超限 inotify watch limit exceeded 监听目录数超限 ，默认上限为3000，需要检查采集配置是否通配了过多文件，调整采集规则。 LTS1435 采集器启动配置不存在或解析失败 Collector startup configuration does not exist or failed to parse 主机采集器启动配置格式有误，需要确认文件是否被修改，如果持续出现错误可以提工单反馈。 LTS1436 采集队列已满 The collection queue is full 网络中断等原因导致数据无法上报，反压队列满，会持续重试1h等待恢复，如果持续出现错误可以提工单反馈。 LTS1437 本地目录下配置过多 Too many configurations in the local directory 查看详细报错，根据具体错误信息进一步排查。 LTS1438 采集器上报插件初始化失败 Collector reporting plugin initialization failed 先确认VPCE私网域名是正常开通。如果持续出现错误可以提工单反馈。 LTS1439 采集器上报插件endpoint无法连接 Unable to connect to the endpoint of the collector reporting plugin 先确认VPCE私网域名是正常开通，以及本地DNS到VPCE域名是否能ping通。如果持续出现错误可以提工单反馈。 LTS1440 上报日志网关中出现错误 Error occurred in the log gateway during reporting token失效或者到日志网关的网络不通。如果是token失效需确认AK/SK是否有getToken权限。 LTS1441 上报日志网关后返回错误 The log gateway returned an error after reporting 查看详细报错，根据具体错误信息进一步排查。 LTS1442 获取token失败 Failed to retrieve token 用户指定的AK/SK 获取token失败，可能是未正确授权。查看详细报错，根据具体错误信息进一步排查。 LTS1443 采集内部错误 Internal collection error 未定义在上面详细错误码的都归在此类，需要查看详细报错，根据具体错误信息进一步排查。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台使用录像回放的播放控制相关功能。 在单个视频流的播放窗口下方，支持暂停、音量控制、倍速、电子缩放、保存截图、画面比例、实时预览、录像下载和全屏查看等操作。 倍速：支持调节多种速率的播放，支持16/8/4/2/1.5/1/0.5/0.25倍速。 播放实时预览：点击后该窗口切换为实时预览查看模式。 录像下载：支持用户选择日期和时间区间进行录像下载。 其他功能说明可参考【实时预览播放控制】。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台使用播放控制相关功能。 在单个视频流的播放窗口下方，支持暂停、音量控制、倍速、电子缩放、保存截图、画面比例、实时预览、录像下载和全屏查看等操作。 倍速：支持调节多种速率的播放，支持16/8/4/2/1.5/1/0.5/0.25倍速。 播放实时预览：点击后该窗口切换为实时预览查看模式。 录像下载：支持用户选择日期和时间区间进行录像下载。 其他功能说明可参考【实时预览播放控制】。

在监控Go应用之前,您需要通过客户端将应用数据上报至APM服务端。本文介绍如何通过OpenTelemetry Go SDK上报Go应用数据。 前提条件 完成vpce接入。 背景信息 OpenTelemetry Go SDK提供了Go语言的分布式链路追踪能力，您可以直接使用OTLP gRPC或者HTTP协议向APM服务端上报数据。 接入步骤 1. 添加OpenTelemetry Go依赖。 plaintext package main import ( "context" "flag" "go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/net/http/httptrace/otelhttptrace" "go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/net/http/otelhttp" "go.opentelemetry.io/otel" "go.opentelemetry.io/otel/baggage" "go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace" "go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracehttp" "go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource" sdktrace "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace" semconv "go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.17.0" "go.opentelemetry.io/otel/trace" "io" "log" "net/http" "net/http/httptrace" "time" ) 2. 查看接入点信息。 应用列表的接入指引会根据您所在资源池提供“通过 HTTP 上报数据”和“通过 gRPC 上报数据”的ENDPOINT(天翼云vpc网络接入点)、鉴权TOKEN信息。 3. 初始化OpenTelemetry Go SDK。 （注意需将token和endpoint替换成相应地域的接入点信息。） 注意 需将token和endpoint替换成相应地域的接入点信息。 方式1：使用HTTP协议上报数据。 plaintext func initProvider() func() { ctx : context.Background() auth : map[string]string{ "xctgauthorization": " ", // 替换成token信息 } path : flag.String("path", "/v1/traces", "path") traceClient : otlptracehttp.NewClient( otlptracehttp.WithEndpoint(" "), // 替换成otel http的上报地址。 otlptracehttp.WithURLPath(path), otlptracehttp.WithHeaders(auth), otlptracehttp.WithInsecure()) otlptracehttp.WithCompression(1) log.Println("start to connect to server") traceExp, err : otlptrace.New(ctx, traceClient) handleErr(err, "Failed to create the collector trace exporter") res, err : resource.New(ctx, resource.WithFromEnv(), resource.WithProcess(), resource.WithTelemetrySDK(), resource.WithHost(), resource.WithAttributes( // 在APM控制台显示的服务名称。 semconv.ServiceNameKey.String("otelgoclientdemo"), // 在APM控制台显示的主机名称。 semconv.HostNameKey.String("yourhostname"), // 在APM控制台显示的服务端地址。 semconv.NetSockHostAddr("serviceaddr"), // 在APM控制台显示的客户端地址。 semconv.NetSockPeerAddr("clientaddr"), ), ) handleErr(err, "failed to create resource") bsp : sdktrace.NewBatchSpanProcessor(traceExp) tracerProvider : sdktrace.NewTracerProvider( sdktrace.WithSampler(sdktrace.AlwaysSample()), sdktrace.WithResource(res), sdktrace.WithSpanProcessor(bsp), ) otel.SetTracerProvider(tracerProvider) return func() { cxt, cancel : context.WithTimeout(ctx, time.Second) defer cancel() if err : traceExp.Shutdown(cxt); err ! nil { otel.Handle(err) } } } 方式2：使用gRPC协议上报数据。 plaintext func initProviderGrpc() func() { ctx : context.Background() auth : map[string]string{ "xctgauthorization": " ", //接入流程里面获取token信息 } traceClient : otlptracegrpc.NewClient( otlptracegrpc.WithInsecure(), otlptracegrpc.WithEndpoint(" "), //替换成grpc接入信息 otlptracegrpc.WithHeaders(auth), otlptracegrpc.WithDialOption(grpc.WithBlock())) log.Println("start to connect to server") traceExp, err : otlptrace.New(ctx, traceClient) handleErr(err, "Failed to create the collector trace exporter") res, err : resource.New(ctx, resource.WithFromEnv(), resource.WithProcess(), resource.WithTelemetrySDK(), resource.WithHost(), resource.WithAttributes( // 在APM控制台显示的服务名称。 semconv.ServiceNameKey.String("otelgoclientdemoprovider"), // 在APM控制台显示的主机名称。 semconv.HostNameKey.String("yourhostname"), // 在APM控制台显示的服务端地址。 semconv.NetSockHostAddr("serviceaddr"), // 在APM控制台显示的客户端地址。 semconv.NetSockPeerAddr("clientaddr"), ), ) handleErr(err, "failed to create resource") bsp : sdktrace.NewBatchSpanProcessor(traceExp) tracerProvider : sdktrace.NewTracerProvider( sdktrace.WithSampler(sdktrace.AlwaysSample()), sdktrace.WithResource(res), sdktrace.WithSpanProcessor(bsp), ) otel.SetTracerProvider(tracerProvider) return func() { cxt, cancel : context.WithTimeout(ctx, time.Second) defer cancel() if err : traceExp.Shutdown(cxt); err ! nil { otel.Handle(err) } } } 4. client端上报例子。 plaintext func sendReq(url string, ctx context.Context) { // 构造一个trace client client : http.Client{ Transport: otelhttp.NewTransport( http.DefaultTransport, otelhttp.WithClientTrace(func(ctx context.Context) httptrace.ClientTrace { return otelhttptrace.NewClientTrace(ctx) }), ), } tr : otel.Tracer("example/client") err : func(ctx context.Context) error { ctx, span : tr.Start(ctx, "say hello", trace.WithAttributes(semconv.PeerService("ExampleService"))) defer span.End() ctx httptrace.WithClientTrace(ctx, otelhttptrace.NewClientTrace(ctx)) req, : http.NewRequestWithContext(ctx, "GET", url, nil) res, err : client.Do(req) if err ! nil { panic(err) } , err io.ReadAll(res.Body) res.Body.Close() return err }(ctx) if err ! nil { log.Fatal(err) } } func doClient(url string, ctx context.Context) { // 不断请求数据 for { sendReq(url, ctx) time.Sleep(3 time.Second) } } func main() { shutdown : initProvider() defer shutdown() url : flag.String("server", " "server url") flag.Parse() bag, : baggage.Parse("usernamexxx") ctx : baggage.ContextWithBaggage(context.Background(), bag) doClient(url, ctx) } 5. 服务端上报例子。 plaintext func handler() { uk : attribute.Key("username") //加点属性 helloHandler : func(w http.ResponseWriter, req http.Request) { ctx : req.Context() //继续调用下一个服务最终效果是client》hello》hello1 sendReq(" ctx) } helloHandler1 : func(w http.ResponseWriter, req http.Request) { ctx : req.Context() span : trace.SpanFromContext(ctx) bag : baggage.FromContext(ctx) span.AddEvent("handling this...", trace.WithAttributes(uk.String(bag.Member("username").Value()))) , io.WriteString(w, "Hello, world!n") } otelHandler : otelhttp.NewHandler(http.HandlerFunc(helloHandler), "Hello") otelHandler1 : otelhttp.NewHandler(http.HandlerFunc(helloHandler1), "Hello1") http.Handle("/hello", otelHandler) http.Handle("/hello1", otelHandler1) } func main() { flag.Parse() shutdown : initProvider() defer shutdown() handler() err : http.ListenAndServe(":" + serverPort, nil) //nolint:gosec // Ignoring G114: Use of net/http serve function that has no support for setting timeouts. if err ! nil { log.Fatal(err) } } 6. 通过以上步骤，最后就在APM控制台的应用列表页面选择目标应用，查看监控数据。