AntiDDoS流量清洗服务为弹性公网IP提供网络层和应用层的DDoS攻击防护和攻击实时告警通知。 产品定义 AntiDDoS流量清洗服务（以下简称AntiDDoS）为弹性公网IP提供网络层和应用层的DDoS攻击防护和攻击实时告警通知。同时，AntiDDoS可以提升用户带宽利用率，确保用户业务稳定运行。 AntiDDoS通过对互联网访问弹性公网IP的业务流量进行实时监测，及时发现异常DDoS攻击流量。在不影响正常业务的前提下，根据用户配置的防护策略，清洗掉攻击流量。同时，AntiDDoS为用户生成监控报表，清晰展示网络流量的安全状况。 产品性能 AntiDDoS提供不超过5Gbps流量的DDoS攻击防护。对大于5Gbps的流量，系统会进行自动限流措施（正常访问流量会丢失）；对于正常业务流量超过5Gbps流量的应用，建议用户自主购买第三方清洗中心服务，从第三方获取报表。 功能特性 提供四到七层DDoS攻击防护能力 AntiDDoS流量清洗服务提供四到七层的DDoS攻击防护，包括SYN Flood、UDP Flood等所有DDoS攻击方式。 提供DDoS防护监控 提供查看单个公网IP的监控能力，包括当前防护状态、当前防护配置参数、24小时前到现在的流量情况、24小时的异常事件（清洗和黑洞）。 提供安全能力报告 提供查看安全报告能力，查看区间为一周，支持查询前四周统计数据，包括防护流量、攻击次数、攻击top10排名。

通过自定义度量指标进行Pod的水平自动伸缩 参见 Pod 水平自动扩缩（HPA）云容器引擎用户指南运维管理监控 天翼云 和 prometheusadapter 方案 Kubernetes 实践指南 安装cubeprometheus插件，开通应用性能服务。 业务暴露指标（针对用户自定义应用暴露指标采集上报方案，参见 单集群监控） 安装cubemetricsadapter插件，如需自定义指标进行HPA，则在configmap中定义指标及计算公式。填写prometheus url（该prometheus实例部署在预置区，仅支持内网通过VPCE访问） adapter values.yaml 定义指标+指定prometheus url 声明工作负载和HPA对象（定义与上述差不多）

本文介绍云硬盘与其他服务之间的关系。 云硬盘与其他服务的关系如图所示： 云硬盘与其他服务的联系详情如下表： 相关服务 功能交互 相关链接 弹性云主机（CTECS，Elastic Cloud Server） 云硬盘可以挂载至弹性云主机，作为云主机的系统盘和数据盘，提供可弹性扩展的块存储设备。 挂载云硬盘 物理机（CTDPS，Dedicated Physical Server） 云硬盘可以为物理机提供可弹性扩展的块存储设备，通常为SCSI类的云硬盘。 挂载云硬盘 GPU云主机 高性能的云硬盘可以挂载至GPU 云主机作为系统盘和数据盘。 挂载云硬盘 密钥管理（CTKMS，Key Management Service） 云硬盘通过密钥管理服务实现对数据的加解密，并集中使用密钥管理服务（KMS）对密钥进行管理。 支持云硬盘加密功能 云硬盘备份（CTVBS，Volume Backup Service） 针对云主机的系统盘、数据盘提供的备份服务。用户可对存储重要数据的磁盘进行备份。 云硬盘备份 云监控 云硬盘通过云监控服务来监控云硬盘性能，性能指标例如云硬盘读写速率与云硬盘读写操作速率等。 查看云硬盘监控数据

常用实践 说明 本文介绍如何在虚拟私有云中创建终端节点，实现同资源池云主机通过内网访问对象存储。云主机和ZOS天然内网互通，内部访问不会产生公网流量，且时延更低安全性更高。 本文介绍如何保证ZOS中数据的安全性，只允许资源拥有者或者被授权的用户访问。 本文为您提供使用对象存储迁移服务，将第三方云厂商数据迁移至对象存储ZOS的实践。 本文介绍在云监控创建报警规则实时监控ZOS性能状态。 本文帮助您了解ZOS大文件分段上传的最佳实践。 本文主要针对用户需要批量删除一个桶中的对象的场景，介绍几种批量删除的方法。 本文介绍使用VPC终端节点方式接入对象存储的操作方式。

CCE支持HPA策略和CustomedHPA策略两种工作负载伸缩方式。两种策略的对比如下： HPA和CustomedHPA策略对比 伸缩策略 HPA策略 CustomedHPA策略 实现方式 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能，即Horizontal Pod Autoscaling 弹性伸缩增强能力 策略规则 基于指标（CPU利用率、内存利用率），对无状态工作负载进行弹性扩缩容。 基于指标（CPU利用率、内存利用率）或周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点），对无状态工作负载进行弹性扩缩容。 主要功能 在kubernetes社区HPA功能的基础上，增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 指标触发 支持按照当前实例数的百分比进行扩缩容。 支持设置一次扩缩容的最小步长。 支持按照实际指标值执行不同的扩缩容动作。 周期触发 支持选择天、周、月或年的具体时间点或周期作为触发时间 说明： 伸缩策略优先级：手动伸缩和自动伸缩同时配置的情况下，在不执行手动伸缩时，资源调度以自动伸缩为准，伸缩按照监控信息自动触发，如果使用手动伸缩，自动伸缩会暂时失效。 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。 想要做到自动弹性伸缩，先决条件就是能感知到各种运行数据，例如集群节点、Pod、容器的CPU、内存使用率等等。而这些数据的监控能力Kubernetes也没有自己实现，而是通过其他项目来扩展Kubernetes的能力，CCE提供如下两个插件来实现该能力： []( " ")Prometheus是一套开源的系统监控报警框架，能够采集丰富的Metrics（度量数据），目前已经基本是Kubernetes的标准监控方案。 []( " ")Metrics Server是Kubernetes集群范围资源使用数据的聚合器。Metrics Server从kubelet公开的Summary API中采集度量数据，能够收集包括了Pod、Node、容器、Service等主要Kubernetes核心资源的度量数据，且对外提供一套标准的API。 使用HPA（Horizontal Pod Autoscaler）配合Metrics Server可以实现基于CPU和内存的自动弹性伸缩，再配合Prometheus还可以实现自定义监控指标的自动弹性伸缩。 HPA主要流程如下图所示。 HPA 的核心有如下2 个部分： 监控数据来源 最早社区只提供基于CPU和Mem的HPA，随着应用越来越多搬迁到k8s上以及Prometheus的发展，开发者已经不满足于CPU和Memory，开发者需要应用自身的业务指标，或者是一些接入层的监控信息，例如：Load Balancer的QPS、网站的实时在线人数等。社区经过思考之后，定义了一套标准的Metrics API，通过聚合API对外提供服务。 − metrics.k8s.io： 主要提供Pod和Node的CPU和Memory相关的监控指标。 − custom.metrics.k8s.io： 主要提供Kubernetes Object相关的自定义监控指标。 − external.metrics.k8s.io：指标来源外部，与任何的Kubernetes资源的指标无关。 扩缩容决策算法 HPA controller跟据当前指标和期望指标来计算缩放比例，计算公式如下： desiredReplicas ceil[currentReplicas ( currentMetricValue / desiredMetricValue )] 例如当前的指标值是200m，目标值是100m，那么按照公式计算期望的实例数就会翻倍。那么在实际过程中，可能会遇到实例数值反复伸缩，导致集群震荡。为了保证稳定性，HPA controller从以下几个方面进行优化： − 冷却时间：在1.11版本以及之前的版本，社区引入了horizontalpodautoscalerdownscalestabilizationwindow和horizontalpodautoScalerupscalestabilizationwindow这两个启动参数代表扩容冷却时间和缩容冷却时间，这样保证在冷却时间内，跳过扩缩容。1.14版本之后引入延迟队列，保存一段时间内每一次检测的决策建议，然后根据当前所有有效的决策建议来进行决策，从而保证期望的副本数尽量小的发生变更，保证稳定性。 − 忍受度：可以看成一个缓冲区，当实例变化范围在忍受范围之内的话，保持原有的实例数不变。 首先定义ratio currentMetricValue / desiredMetricValue 当ratio – 1.0 tolerance时， 就会根据之前的公式计算期望值。 当前社区版本中默认值为0.1 由于当前冷却时间窗，忍受度都是全局的参数，对于用户来说，可能应用所需的忍受度和冷却时间窗都不一致，所以当前CCE在社区的基础上，提供应用级别的忍受度和冷却时间窗。 HPA是基于指标阈值进行伸缩的，常见的指标主要是 CPU、内存，当然也可以通过自定义指标，例如QPS、连接数等进行伸缩。但是存在一个问题：基于指标的伸缩存在一定的时延，这个时延主要包含：采集时延(分钟级) + 判断时延(分钟级) + 伸缩时延(分钟级)。这个分钟级的时延，可能会导致应用CPU飚高，相应时间变慢。为了解决这个问题，CCE提供了定时策略，对于一些有周期性变化的应用，提前扩容资源，而业务低谷时，定时回收资源。

参数 参数类型 示例 说明 lastUpdated String 最近更新时间 regionID String 资源池 ID deviceID String 弹性公网 IP itemList Object of Array 监控项值列表

3、配置全局策略 1. 在全局配置 页面，按需添加保护策略 和监控指标。 2. 配置完成后，单击完成 按钮，创建演练任务。 4、发起故障注入 1. 发起演练 ：在演练管理 列表找到对应演练任务，单击操作列的执行演练， 在新页面中点击发起新演练。 2. 进入实验 ：系统将自动跳转到本次演练的运行详情 页，或在演练执行记录 列表点击对应执行实例的详情进入。 3. 注入故障 ：在动作组 中，找到CPU高负载 动作卡片，单击执行。 4. 查看日志 ：单击动作卡片本身，在右侧弹出的侧边栏中查看执行详情。 效果验证 在故障注入期间，您可以通过以下方式验证演练效果： 1、观测实例指标： 登录弹性云主机 控制台，进入目标实例的监控指标页，观测CPU使用率指标。 2、业务应用验证： 观察业务应用是否出现响应变慢、处理失败率升高等现象。

本文介绍了如何查看关键操作日志。 操作场景 当您需要查看您的RDSPostgreSQL实例的操作日志时，您可使用此功能。 约束限制 仅RDSPostgreSQL Ⅱ类资源池支持查看关键操作监控日志。 操作步骤 1. 登录天翼云门户。 2. 点击控制中心，进入控制中心后，选择目标资源池。 3. 在产品列表页面中找到【数据库】→【关系数据库PostgreSQL版】，点击进入控制台。 4. 在左侧菜单中点击【PostgreSQL】→【操作日志】，点击进入操作日志管理页。 您可以单击右上角的“请选择操作”对“操作类型”进行筛选，支持的操作类型详见支持监控的关键操作说明。 您可以单击右上角的时间选框，选择时间范围，筛选查看不同时间段内的操作记录。 注意 不同资源池因IaaS资源能力等原因，加载版本有所差异，详见

事件 事件告诉您AOM自身或ECS、ServiceStage、CCE等外部服务发生了某种变化，但不一定会引起业务异常，事件一般用来表达一些重要信息。您不用对事件进行处理。 阈值规则 阈值规则指对资源的监控指标设置阈值条件，当指标数据满足阈值条件时，会产生阈值告警（阈值告警即由阈值规则触发而产生的告警）；当没有指标数据上报时，会产生数据不足事件（数据不足事件即由阈值规则触发而产生的事件）。 日志 AOM提供了海量运行日志的检索和分析功能，支持日志采集、下载、转储、搜索，并提供报表分析、SQL查询、实时监控、关键词告警等能力。 统计规则 周期性地统计关键词或SQL语句，并生成指标数据，以便您实时了解系统性能及业务等信息。同时，还可以针对日志指标添加阈值规则，当满足阈值条件时产生阈值告警，以便您能在第一时间发现异常并进行处理。

介绍支持记录的关键操作日志类型。 操作场景 RDSPostgreSQL产品支持对在控制台进行的一些关键操作日志进行记录监控，以便客户进行溯源。 限制 仅RDSPostgreSQL Ⅱ类资源池实例支持对关键操作进行记录。 监控操作说明 关键操作名称 说明 实例操作 对实例进行的操作，例如实例重启，停止等。 节点操作 对实例单个节点进行的操作，如节点恢复、停止等。 白名单 实例白名单相关操作，如删除、新增、修改。 备份操作 创建备份，修改备份策略等操作。 实例参数操作 修改实例参数的操作。 实例远程操作 杀空闲连接和VACUUM表操作。 审计日志 开关、修改审计日志设置的操作。 实例用户操作 创建用户、删除用户等操作。 数据库操作 创建数据库、删除数据库等操作。 实例标签 新增实例标签、删除标签等操作。 参数模板操作 创建、修改参数模板等操作。 注意 不同资源池因IaaS资源能力等原因，加载版本有所差异，详见

相关服务 交互功能 弹性云主机 云数据库RDS服务配合弹性云主机（Elastic Cloud Server，简称ECS）一起使用，通过内网连接云数据库RDS可以有效地降低应用响应时间、节省公网流量费用。 虚拟私有云 对您的DRDS实例进行网络隔离和访问控制。 对象存储服务 存储DRDS实例一致性备份 云监控服务 云监控服务是一个开放性的监控平台，帮助用户实时监测云数据库RDS资源的动态。云监控服务提供多种告警方式以保证及时预警，为您的服务正常运行保驾护航。 分布式缓存服务 分布式缓存服务通过将热点数据放入缓存，加快用户端的访问速度，提升用户体验。 数据复制服务 使用数据复制服务，实现数据库平滑迁移上云。

通知模板功能旨在为用户提供更便捷、高效、个性化的通知内容服务。您可以通过该功能，轻松实现定制化短信/邮件告警通知内容的配置。 操作场景 适用于云监控默认短信/邮件通知模板内容，无法满足用户较为丰富的信息展示要求。可以通过通知模板功能，按产品类型定义不同通知内容模板，在配置告警规则时可引用已配置模板，即可完成自定义告警通知内容。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 说明 通知模板功能当前为受限开放阶段，仅支持部分资源池，如有需要可以联系客户经理提单开通。 查看通知模板 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择华东1。 3. 依次选择“管理与部署”，单击“云监控服务”，进入监控概览页面。 4. 选择“告警服务>通知模板”菜单，即可进入通知模板列表页。 创建告警规则 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择华东1。 3. 依次选择“管理与部署”，单击“云监控服务”，进入监控概览页面。 4. 选择“告警服务>告警规则”，进入告警规则列表页，点击“创建告警规则”按钮，进入告警规则创建页面。 5. 在“配置告警通知”模块，“通知模板”支持选择您已经配置的通知模板。 6. 点击“确定”完成告警规则的创建，新的指标数据产生告警通知则会按照模板配置内容展示。

操作步骤 1. 使用Putty或其他终端以root用户登录到已安装Agent的弹性云主机中。 2. 执行如下命令，下载并运行批量安装脚本。 plaintext cd /usr/local && curl k O && bash batchagentinstall.sh r cnjssz1 u 0.1.9 t 2.5.6 d ces.cnjssz1.ctyun.cn 注：命令中的部分内容为示例说明（苏州资源池举例：uniagentcnjssz1.obs.cnjssz1.ctyun.cn，cnjssz1，ces.cnjssz1.ctyun.cn），对应资源池请登录控制台Agent安装引导页面，选择您需要安装Agent的资源池获取具体Agent包地址，或者通过前提条件表格获取。 3. 安装完成后，登录云监控服务管理控制台，单击左侧导航栏的“主机监控”。查看所有已安装Agent的弹性云服务器列表。 说明 Agent插件配置完成后，因监控数据暂未上报，插件状态仍显示“未安装”，等待35分钟，刷新即可。 4. （可选）安装完成后如果不需要pexpect模块，则执行如下命令，到python安装目录下删除pexepct和ptyprocess模块。 plaintext cd /usr/lib/python2.7/sitepackages rm pexpect3.2py2.7.egginfo f rm ptyprocess0.5.2py2.7.egginfo f

参数 是否必选 参数说明 名称 是 创建伸缩配置的名称。 配置规格 是 配置规格有两种选择，使用新规格与使用现有云主机规格： 选择“使用现有云主机规格 > 请选择云主机“快速创建伸缩配置。创建配置时，云主机类型、 vCPU、内存、镜像、云硬盘数据、安全组信息将默认与选择的云主机规格保持一致。 选择“使用新规格”，根据实际业务需求配置云主机类型、vCPU、内存、镜像、云硬盘参数、安全组信息。 弹性IP 是 弹性IP可以实现虚拟私有云中的云资源通过固定的公网IP 地址对外提供访问服务。您可以根据实际需求选择以下两种方式： 不使用：弹性云主机不能与互联网互通，仅可在虚拟私有云内部使用。 自动分配：自动为每台弹性云主机分配独享带宽的弹性IP，带宽大小可以根据您的业务需要设定。 登录方式 是 天翼云提供两种登录方式供您选择，密钥对和密码。 密钥对：指使用密钥作为弹性云主机的鉴权方式进行登录。选择此方式，请您在密钥对配置项中导入密钥对。如果您直接从下拉列表中选择已有的密钥，请确保您已在本地获取该文件，否则，将影响您正常登录弹性云主机。 密码：指使用设置 root 用户（Linux 操作系统）和 Administrator 用户（Windows操作系统）的初始密码方式作为弹性云主机的鉴权方式，如果选择此方式，您可以通过用户名密码方式登录弹性云主机。您需要为您的用户设置密码用于登录云主机。 云监控 否 是否开启详细监控。若开启，在云主机创建成功后35分钟将自动执行详细监控Agent安装，可获取云服务器CPU、内存、网络、磁盘、进程等指标详细监控；若不开启，则通过该伸缩配置创建的云主机无任何监控数据。 是否编辑标签 否 是否启用标签。若启用，通过该伸缩配置创建的云主机默认绑定标签；若不启用，则通过该伸缩配置创建的云主机无标签。 用户数据 否 用于创建云主机时向云主机注入实例自定义数据。伸缩配置支持以文本形式输入用户数据内容，配置后，云主机首次启动时会自行注入数据信息。 例如：您可以通过注入一段脚本，激活待创建云主机的root用户权限，注入成功后，您可以使用root用户登录弹性云主机。

常规支持软件列表 PI7型主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、语音识别、自然语言处理等场景。也可以支持轻量级训练场景和视频编解码场景。 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 PI7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。 P2V型云主机 P2V型云主机采用NVIDIA Tesla V100 PCIE GPU，采用GPU直通技术，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。P2V型云主机能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。 规格名称 vCPU 内存（GB） GPU 显存（GB） 虚拟化类型 p2v.4xlarge.8 16 128 1V100 132GB KVM p2v.8xlarge.8 32 256 2V100 232GB KVM p2v.2xlarge.4 8 32 1V100 132GB KVM p2v.4xlarge.4 16 64 2V100 232GB KVM p2v.8xlarge.4 32 128 4V100 432GB KVM

配置字典 字典是一个或多个关键字或者正则表达式的合集，一般情况会将某一类具有相同特征的关键字或者正则表达式放在同一个字典里面。 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“内容安全 > 语料安全 > 检测因子”，选择“字典”页签。 3. 点击“新增”。 4. 完成内容的填写，点击“确定”完成新增操作。 参数如下表所示: 信息 说明 名称 字典规则名称 备注 字典规则的注解说明 字典项 类型支持关键字、正则表达式。 关键字：自定义内容 正则表达式：内容来源于正则表达式 配置文件类型 系统内置了音频、邮件、文本、图片、视频等常见的文件类型检测因子，同时也支持手动新增文件类型检测因子。 内置规则不支持删除和编辑。 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“内容安全 > 语料安全 > 检测因子”，选择“文件类型”页签。 3. 点击“导入”，选择要上传的文件。 文件约束限制如下： 限制 说明 文件格式 仅支持上传json格式的文件。 文件大小 仅支持上传100kb以内的文件。 名称（name、enName） 长度小于40字符。 备注（desc、enDesc） 长度小于200字符。 文件示例： plaintext { "fileType": [ { "name": "测试", "enName": "test", "desc": "测试txt", "enDesc": "txt", "id": [], "feature": [ ], "suffix": "txt" } ], "version": "version5d79218ec3da" }

本文介绍全站加速在教育行业的最佳实践。 行业概况 当前，数字化日益成为教育管理、教学和工作等各个环节的基本手段，在线教育的教学体验以及数据安全问题也愈加凸显。在线教育用户分布广、流量大，师生互动交互性强，对于时延及稳定性要求极高。 天翼云全站加速产品，依托全球2300+分布式加速节点，基于云网融合优势，通过动静分离、多级缓存、智能路由、协议优化、链路优化等多项技术，为用户提供低时延、高流畅度、高可用的加速网络服务，为教育行业数字化转型注智赋能、保驾护航。 方案架构 天翼云全站加速旨在帮助在线教育用户在教学文件上传/下载，网站高峰期集中访问、动态指令互动等环节，为客户构建低时延、高流畅度的访问体验。可以在不做任何源站架构变动的情况下，快速开通全站加速服务。 需求场景 大文件上传/下载 业务挑战：在线教学场景下，师生日常需要上传、下载教学视频及课件，共享教学资源，因此对于上传及下载的及时性要求较高。 方案优势：天翼云全站加速，提供稳定、优质的上传加速服务，实时探测优质上传路径，保障教学内容上传/下载的实时性。

新建通知策略时，可将联系人组设为告警通知的接收对象。当通知策略的匹配条件被触发后，应用性能监控告警管理模块会通过电话、短信、邮件等多种渠道，向该联系人组内所有成员同步推送告警通知。 前提条件 已创建联系人。 创建联系人组 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. 在联系人 页签单击新建联系人组。 3. 在新建联系人组 对话框中输入组名 ，在下方选择告警联系人 ，并单击确认 。创建完成后，对应的联系人组将显示在联系人页签的左侧列表中。 管理联系人组 创建联系人组后，您可以在联系人页签查询、编辑或删除联系人组： 编辑联系人组：在目标联系人组右侧选择点击更多编辑，在弹出的对话框中修改联系人组的名称或包含的联系人，然后单击确定。 查看联系人组详情：单击联系人组名称即可在右侧查看联系人组中的联系人。 删除联系人组：在目标联系人组右侧点击更多删除，然后在弹出的提示对话框中单击确定。

新建通知策略时，可将联系人组设为告警通知的接收对象。当通知策略的匹配条件被触发后，应用性能监控告警管理模块会通过电话、短信、邮件等多种渠道，向该联系人组内所有成员同步推送告警通知。 前提条件 已创建联系人。 创建联系人组 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. 在联系人 页签单击新建联系人组。 3. 在新建联系人组 对话框中输入组名 ，在下方选择告警联系人 ，并单击确认 。创建完成后，对应的联系人组将显示在联系人页签的左侧列表中。 管理联系人组 创建联系人组后，您可以在联系人页签查询、编辑或删除联系人组： 编辑联系人组：在目标联系人组右侧选择点击更多编辑，在弹出的对话框中修改联系人组的名称或包含的联系人，然后单击确定。 查看联系人组详情：单击联系人组名称即可在右侧查看联系人组中的联系人。 删除联系人组：在目标联系人组右侧点击更多删除，然后在弹出的提示对话框中单击确定。

image C 容器部署 自定义技术栈 概述 系统默认提供 SPRINGCLOUD、DUBBO、STATICRESOURCE、TONGWEB技术栈。如果面临比较紧急的业务需求，或默认技术栈无法满足特定场景下的业务需求，则可以制作自定义技术栈来解决上述问题。 创建技术栈 1. 登录微服务云应用控制台，选择“应用管理 > 技术栈管理”。 2. 点击“创建技术栈”。 3. 在弹出的新增技术栈框中，设置技术栈信息。 “技术栈类型”：下拉选择系统支持的技术栈类型。 “技术栈版本”：技术栈版本命名规范：[技术栈的版本][依赖包版本][依赖包版本]，例：1.0.7j180t2.1.0 (技术栈的版本1.0.7依赖包版本j180依赖包版本t2.1.0)，版本号长度不能低于3个字符，不能超过30个字符。 “支持操作系统”：下拉选择系统支持的ctyunos2.0.1,centos7两种操作系统。 “来源”：默认都是自定义。 “部署方式”：提供容器实例部署、Ecs实例部署、Ecs和容器实例部署，如果选择容器部署，只需填写镜像信息、如果选择Ecs实例部署，只需上传技术栈包(目前技术栈包只支持tar后缀类型文件)，如果选择Ecs和容器实例部署，则技术栈包和镜像信息都需要填写。 “应用性能监控”：默认关闭，开启表示支持接入应用性能监控能力，在创建应用实例时如果订购了应用性能监控产品，则可以勾选开启应用性能监控。 “微服务治理中心”：默认关闭，开启表示支持接入微服务治理能力，在创建应用实例时如果订购了微服务治理产品，则可以勾选开启微服务治理治理。 “技术栈包”：上传技术栈压缩包。关于如何制作技术栈包，请参考技术栈使用指南，目前仅支持tar格式的文件。 "ECS 实例部署环境变量”：支持Ecs实例部署选择技术栈版本时继承自该技术栈版本的环境变量。 “镜像类型”：自购镜像表示用户购买的镜像，MSAP仓库镜像表示微服务云应用平台提供的系统公共镜像。 “MSAP仓库镜像”：包括镜像名称、命名空间、类型、版本、Dockfile信息。 4. 单击“确定”，完成自定义技术栈创建。 说明 创建成功的技术栈处于未发布状态。

HPA的核心有如下2个部分： 监控数据来源 最早社区只提供基于CPU和Mem的HPA，随着应用越来越多搬迁到k8s上以及Prometheus的发展，开发者已经不满足于CPU和Memory，开发者需要应用自身的业务指标，或者是一些接入层的监控信息，例如：Load Balancer的QPS、网站的实时在线人数等。社区经过思考之后，定义了一套标准的Metrics API，通过聚合API对外提供服务。 metrics.k8s.io： 主要提供Pod和Node的CPU和Memory相关的监控指标。 custom.metrics.k8s.io： 主要提供Kubernetes Object相关的自定义监控指标。 external.metrics.k8s.io：指标来源外部，与任何的Kubernetes资源的指标无关。 扩缩容决策算法 HPA controller根据当前指标和期望指标来计算缩放比例，计算公式如下： desiredReplicas ceil[currentReplicas ( currentMetricValue / desiredMetricValue )] 例如当前的指标值是200m，目标值是100m，那么按照公式计算期望的实例数就会翻倍。那么在实际过程中，可能会遇到实例数值反复伸缩，导致集群震荡。为了保证稳定性，HPA controller从以下几个方面进行优化： 冷却时间：在1.11版本以及之前的版本，社区引入了horizontalpodautoscalerdownscalestabilizationwindow和horizontalpodautoScalerupscalestabilizationwindow这两个启动参数代表缩容冷却时间和扩容冷却时间，这样保证在冷却时间内，跳过扩缩容。1.14版本之后引入延迟队列，保存一段时间内每一次检测的决策建议，然后根据当前所有有效的决策建议来进行决策，从而保证期望的副本数尽量小的发生变更，保证稳定性。 忍受度：可以看成一个缓冲区，当实例变化范围在忍受范围之内的话，保持原有的实例数不变。 首先定义ratio currentMetricValue / desiredMetricValue 当ratio – 1.0 tolerance时， 就会根据之前的公式计算期望值。 当前社区版本中默认值为0.1 HPA是基于指标阈值进行伸缩的，常见的指标主要是 CPU、内存，当然也可以通过自定义指标，例如QPS、连接数等进行伸缩。但是存在一个问题：基于指标的伸缩存在一定的时延，这个时延主要包含：采集时延(分钟级) + 判断时延(分钟级) + 伸缩时延(分钟级)。这个分钟级的时延，可能会导致应用CPU飚高，响应时间变慢。为了解决这个问题，CCE提供了定时策略，对于一些有周期性变化的应用，提前扩容资源，而业务低谷时，定时回收资源。

本节主要介绍创建告警规则 通过告警规则可对资源的指标设置阈值条件，当指标数据满足阈值条件时，会产生告警；当没有指标数据上报时，会产生数据不足事件，以便您在第一时间发现异常并进行处理。 例如，在日常运维中，主机CPU使用率过高可能导致主机死机或重启。这种情况下，您可通过告警规则设置阈值条件，当主机的CPU使用率超过85%时，通过告警进行预警，以便及时获取资源运行状态等信息并采取相应措施，避免因资源问题造成业务损失。 注意事项 告警规则不能超过1000条。当告警规则数量达到上限时，请删除不需要的告警规则后重新创建。 自定义告警规则 步骤 1 在AOM左侧导航栏中选择“告警 > 告警规则”，在右上角单击“添加阈值”。 步骤 2 自定义告警规则。 1、选择资源：在“阈值名称”文本框中输入规则名称，选择资源类型，在资源树上选择待监控的资源，单击“下一步”。 说明 资源树上最多可选择10个资源。 当选择多个资源时，创建操作完成后，会创建多个告警规则，每个资源对应一个告警规则。规则命名方式为：您在“阈值名称”文本框中设置的告警规则名称加上0至9的序号（序号和资源选择时的先后顺序有关，先选择的资源序号越小，后选择的资源序号越大）。 选择资源 2、定义阈值：选择待监控的指标，设置阈值条件、连续周期、告警级别、统计方式等参数。 说明 阈值条件：阈值告警的触发条件，由判断条件（>、 、 85”，表示指标的实际值大于已设置的阈值85时，生成阈值告警 连续周期：连续多少个周期满足阈值条件后，发送阈值告警。 统计方式：指标数据按照所设置的统计方式进行聚合。 统计周期：指标数据按照所设置的统计周期进行聚合。 步骤 3 单击“添加”，完成创建。如下图所示，创建了多个告警规则，一个资源对应一个规则，可使用独立的规则对某个资源进行监控。 如下图所示，对于一个告警规则，其监控对象为某个组件，当组件的CPU内核占用超过3时，在告警界面产生阈值告警，可在左侧导航栏中选择“告警 > 告警规则”，在告警列表中查看该告警。 告警规则

本章节主要介绍翼MR Manager的资源概览特性。 操作步骤 1. 登录翼MR管理控制台。 2. 单击“我的集群”，单击指定的集群名称，进入集群信息页面。 3. 单击“翼MR Manager”tab。 4. 单击“前往翼MR Manager”。 5. 进入翼MR Manager后，点击菜单“资源概览”，进入资源概览页面。 6. 默认展示最新3小时的数据，可通过右上角时间范围选框，选择其他时间段的监控数据。 7. 主机状态数据，可以通过下拉选框，选择单台主机，查看监控数据。 资源概览展示当前平台所有主机的CPU使用率、磁盘使用率、内存使用率、网络发送速率、网络接收速率信息，以及集群下组件核心指标。如图所示：

配置项 说明 开关 控制规则为开启/关闭状态 处理动作 支持配置拦截或监控 拦截：对IP访问请求进行拦截处理 监控：不对请求拦截，但是会生成攻击日志 规则名称 支持设置规则名称 防护范围 将通过选择IP可信度、严重级别、威胁类型来配置IP情报防护规则，对同时满足三个配置的IP处理 可信度：即情报的可信度，针对已收录的IP情报，边缘云WAF安全团队将基于内置评分机制进一步验证，根据验证结果评定可信程度为高、中、低 严重级别：恶意IP的严重级别，有严重、高、中、低 威胁类型：漏洞利用、扫描机、傀儡机、垃圾邮件、可疑、失陷主机、暴力破解、代理、远控、僵尸网络、劫持、钓鱼、恶意软件，支持多选

本节介绍的是截图提问的使用方法。 AI 截图功能适用于多种场景，比如在浏览网页时看到精彩的文章段落、有趣的图片组合，或者在观看视频时发现值得保存的画面，都可以通过该功能快速截取并进行后续处理，像提取文字用于编辑、保存图片用于分享等。 【操作步骤】 1、唤起截图工具： 1）通过快捷键 “Alt + X” 或者点击相关功能入口，唤起 AI 截图工具。 2）桌面托盘中，云智助手图标右键，出现列表中点击“AI截图”。 2、选择截图区域：在屏幕上框选需要截取的区域，可以是矩形区域等，精准选择要保存的内容范围。 3、进行截图操作：完成区域选择后，执行截图动作“提取文件”、“复制”、“问问AI”，获取所选区域的内容。点击更多支持“翻译”“润色”“扩写”功能。 4、截图设置（可选）：可根据场景需求，进行截图功能设置，包括“医疗场景”“教育场景”。支持设置问问AI默认动作，直接问AI和自定义提问。 5、修改截图功能，进入设置AI截图提问，支持设置快捷键，点击输入框，按键输入对应所需快捷即可设置。

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本节介绍的是截图提问的使用方法。 AI 截图功能适用于多种场景，比如在浏览网页时看到精彩的文章段落、有趣的图片组合，或者在观看视频时发现值得保存的画面，都可以通过该功能快速截取并进行后续处理，像提取文字用于编辑、保存图片用于分享等。 【操作步骤】 1、唤起截图工具： 1）通过快捷键 “Alt + X” 或者点击相关功能入口，唤起 AI 截图工具。 2）桌面托盘中，AI应用中心图标右键，出现列表中点击“AI截图”。 2、选择截图区域：在屏幕上框选需要截取的区域，可以是矩形区域等，精准选择要保存的内容范围。 3、进行截图操作：完成区域选择后，执行截图动作“提取文件”、“复制”、“问问AI”，获取所选区域的内容。点击更多支持“翻译”“润色”“扩写”功能。 4、截图设置（可选）：可根据场景需求，进行截图功能设置，包括“医疗场景”“教育场景”。支持设置问问AI默认动作，直接问AI和自定义提问。 5、修改截图功能，进入设置AI截图提问，支持设置快捷键，点击输入框，按键输入对应所需快捷即可设置。

本章节主要介绍 Flink作业管理概述 。 在Flink作业管理页面可提交Flink作业。目前有以下作业类型： Flink SQL作业：使用SQL语句定义作业，可以提交到通用队列上。 Flink Jar作业：基于Flink API的自定义Jar包作业，可以运行在独享队列上。 Flink作业管理主要包括如下功能： Flink作业权限管理 创建Flink SQL作业 创建Flink Jar作业 调试Flink作业 编辑作业 启动作业 停止作业 删除作业 导出作业 导入作业 名称和描述修改 导入保存点 触发保存点 运行时配置 Flink作业详情 以及查看“使用指南”和“使用视频”。 委托权限设置 DLI执行Flink作业需要进行委托授权，可在第一次登录管理控制台时进行设置，也可在“全局配置”>“服务授权”中进行修改。 具体权限如下： Tenant Administrator(全局服务)：DLI Flink作业访问和使用OBS或者DWS数据源、日志转储（包括桶授权）、开启checkpoint、作业导入导出等，需要获得访问和使用OBS（对象存储服务）的Tenant Administrator权限。 说明 由于云服务缓存需要时间，该权限60分钟左右才能生效。 CloudTable Administrator：DLI Flink作业访问和使用CloudTable数据源，需要获得访问和使用CloudTable（表格存储服务）的CloudTable Administrator权限。 说明 由于云服务缓存需要时间，该权限3分钟左右才能生效。

使用须知 G2型弹性云主机不支持规格变更。 G2型弹性云主机当前支持如下版本的操作系统： − Windows Server 2012 R2 Standard 64bit − Windows Server 2008 R2 Enterprise SP1 64bit 使用私有镜像创建的G2型弹性云主机，需在制作私有镜像时安装SRIOV网卡驱动，如果未安装，请在弹性云主机创建完成后进行安装。 SRIOV驱动下载地址：< 使用MSTSC方式访问G2型弹性云主机时，使用WDDM驱动程序模型的GPU将被替换为一个非加速的远程桌面显示驱动程序，造成GPU加速能力无法实现。因此，如果需要使用GPU加速能力，您必须使用不同的远程访问工具，如VNC工具。 G2型云主机启动时如果加载了GRID驱动，使用vGPU显卡作为默认视频输出，暂不支持使用管理控制台提供的“远程登录”功能。请使用RDP协议（如Windows远程桌面MSTSC）访问G3型实例，之后安装远程访问工具，如VNC工具等第三方VDI工具。 使用私有镜像创建的G2型弹性云主机，请确认在制作私有镜像时安装GRID驱动。如果未安装，请在创建完成后安装GRID驱动，以实现图形加速功能。详细安装操作请参考GPU加速型实例安装GRID驱动。

AOne会议的等候室功能可以协助主办方有序管理参会者入场权限，轻松维持会议秩序。会议创建者可在预定会议时可开启等候室，主持人及联席主持人可在会中实时开启或关闭等候室。 功能说明 开启等候室后，新加入的成员会进入等候室，待主持人/联席主持人准入后，才可进入会中。 无论是否有开启等候室，都可以在会中将成员移至等候室。若此前未开启等候室，将会中成员移至等候室的同时将开启等候室。 主持人/联席主持人可对等候室中的成员进行管理，可执行准入、移出、全部准入、全部移出，确保会议有序进行。 等候室中的成员不能聊天、不能发言和视频，也不能听到会议中的声音。在等候室中，用户可以修改自己的入会名称、开启或关闭麦克风和摄像头。 使用条件 主持人和参会者的客户端版本要求：Web、Windows≥3.0.1，macOS≥1.8.0，Android≥1.13.0，iOS≥1.13.0。 如果主持人的客户端版本不满足要求，则无法在会中开启或关闭等候室、无法将会议中的成员移至等候室，也无法管理等候中的成员。 如果参会者的客户端版本不满足要求，无法加入已开启等候室的会议。若成员已在会议中，主持人只能将其移出会议，无法移至等候室。 如何开启等候室

本文介绍atop和kdump的配置方法。 atop配置 atop简介 atop是一款功能非常强大的Linux服务器监控工具。它能定期记录系统运行状态，并采集系统资源（如CPU、内存、磁盘、网络）的使用情况，同时还会监控进程的运行情况。通过将这些数据保存为日志文件的方式，我们可以在服务器出现问题时获取相应的atop日志文件进行详细分析。无论是查看系统资源的使用情况，还是追踪特定进程的运行状况，atop都能提供有用的信息。 使用atop工具，系统管理员可以及时发现服务器的性能瓶颈、异常情况以及资源利用率等问题，从而更好地管理和优化服务器的运行。 CentOS 8系列操作系统atop配置方法 1. 通过远程登录或本地登录的方式登录弹性云主机。 2. 下载atop安装包。命令如下。 wget 3. 执行以下命令安装atop。 rpm ivh atop2.6.01.el8.x8664.rpm 4. 编辑配置文件，修改采样周期，atop配置文件为/etc/default/atop。 vi /etc/default/atop 可以根据自己的实际需求修改如下配置参数，修改后保存并退出。 LOGINTERVAL15 LOGGENERATIONS7 LOGPATH/var/log/atop/ 参数说明： LOGINTERVAL：监控周期，单位为秒，默认600s采集一次数据，建议修改为15s。 LOGGENERATIONS：日志保留时间，单位为天，默认保留时间为28天，建议修改为7天，避免大量占用磁盘空间。 LOGPATH：日志保存路径。默认路径为/var/log/atop/。 5. 重启atop服务。 systemctl restart atop 6. 可以设置atop服务自启动（根据实际情况设置）。 systemctl enable atop 7. 检查是否启动成功，active(running)表示运行正常。 systemctl status atop

本页介绍了优化文档数据库语句方法。 优化数据库语句一般处理方法 ： 创建适当的索引：确保使用了合适的索引来支持查询。根据查询条件和排序需求创建索引，避免全表扫描。使用db.collection.createIndex()命令创建索引。 使用explain()分析执行计划：使用explain()方法查看查询的执行计划，确认是否使用了合适的索引。检查执行计划中的winningPlan，确保查询使用了索引，而不是执行了全表扫描。 避免全表扫描：尽量避免全表扫描，特别是对大型集合进行查询。使用索引来提高查询效率，限制返回的文档数目，并使用合适的查询条件。 投影操作：在查询中使用投影操作来限制返回的字段，避免返回不必要的数据。使用投影可以减少网络传输和内存消耗。 分页查询优化：在进行分页查询时，使用limit()和skip()方法来限制返回的文档数目，并避免使用大的skip()值，因为它会导致性能下降。 使用聚合操作替代多次查询：对于复杂的查询需求，使用聚合操作可以避免多次查询和数据传输，提高性能。 批量操作：对于大批量的插入、更新或删除操作，使用批量操作可以减少与数据库的交互次数，提高效率。 数据模型设计优化：合理设计数据模型，使用嵌入文档和引用文档来满足查询需求，避免频繁的联表查询。 定期维护和优化数据库：定期进行数据库的维护和优化操作，包括索引重建、碎片整理等，以确保数据库的性能保持在一个较高水平。 监控和性能调优：使用监控功能来监视数据库的性能指标，及时发现性能问题并进行调优。具体操作，请参见查看监控信息。