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- 开源对比分布式消息服务RocketMQ基于开源产品RocketMQ进行问题修复与优化,并自主研发,实现低成本、高可靠、高性能和具备监控运维能力的中间件产品。 使用开源RocketMQ遇到的问题 功能不完善:功能比较单一,针对不同应用场景无法有效支持,如消息查询,数据自动删除策略等。 可维护性差:缺乏配套监控运维能力,难以迅速发现解决如消息堆积、队列堵塞等问题。 可靠性较低:消息服务不提供主备切换能力,存在单点故障,无法保证服务高可用。
- 通过控制台使用开发者平台-边缘函数触发器 边缘函数需要域名作为入口供客户端访问,域名使用AOne安全与加速上的加速域名。 函数模板 当前根据常见客户场景提供预制代码,帮助您快速体验并为您的CDN域名扩展自定义功能。选择函数模板部署完成后,您可以从函数详情->版本与发布->快速编辑 进行代码开发、测试与部署。 创建触发器,绑定域名 参数 说明 触发器类型 用于触发函数计算的入口,目前支持:HTTP触发器:使用您的CDN域名作为入口供客户端访问,域名使用AOne安全与加速上的加速域名。
- 是否支持其他平台的直播流访问和分发详细操作请参见:添加加速域名。 推拉流场景 您可以在直播控制台配置推拉流域名,并将其他平台的直播流转推到天翼云直播中心推流节点,实现直播的分发。详细操作请参见:添加加速域名。
- 在科研助手使用AnythingLLM搭建DeepSeek知识库前置说明 该文档为在科研助手上使用 AnythingLLM 搭建 DeepSeek 知识库的说明; 本产品中的模型由第三方主体提供,尽管云公司已尽最大努力进行识别和维护,但仍无法保证模型的可用性。请客户按照该产品的服务协议使用该产品,做好甄别并对自行选择的服务负责 准备环境 本地文档准备 在搭建知识库过程中,如需要引用本地文档,请提前在科研助手中通过【数据存储】功能,将本地数据传至开发机上。此处以数据集管理为例,演示如何创建及挂载。
- 统计分析图 请求数统计 命中率统计1.在天翼云SCDN客户控制台的【统计分析-用量查询-命中率】页面,客户可以查看其在使用安全加速过程中,请求数及流量的命中情况,可以快速了解所选择时间段的整体命中情况。2.界面中展示了请求数、流量的命中饼图和趋势图。图 命中率统计 状态码统计1.在天翼云SCDN客户控制台的【统计分析-用量查询-状态码】页面,客户可以查看其在使用安全加速过程中,不同状态码在不同时间点的趋势曲线图,很直观的展示了状态码的变化情况。
- 步骤一：购买DRDS实例方法一:在天翼云官网首页的顶部菜单栏,选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 分布式关系型数据库,进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击管理控制台 ,进入概览页面。在左侧导航栏,选择DRDS > 实例管理,进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏,选择区域和项目。在实例列表上方,单击创建实例 ,进入DRDS实例订购页面。方法二:在天翼云官网首页的顶部菜单栏,选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 分布式关系型数据库,进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击立即开通,进入DRDS实例订购页面。
- 启用CDN后，当业务异常时，如何快速判断是否源站问题方式一:Windows环境通过修改本地HOSTS文件绑定源站ip进行测试验证 用户修改本地电脑的HOSTS文件,添加一条记录,如:“IP 加速域名”,让本地电脑访问加速域名时,强制绑定解析到源站IP,由源站IP进行服务,从而可以通过本地电脑来验证源站的可用性。 方式二:Linux环境使用curl指令进行测试验证 使用curl指令来发起HTTP/HTTPS请求,使用指定参数绑定源站进行测试验证。假设:192.168.1.1为源站IP地址,test.ctyun.cn为加速域名。
- 步骤一：订购实例说明:实例大版本无法升级,请谨慎选择。 计费模式 RDS-PostgreSQL支持包年/包月、按需两种计费模式,不同区域支持计费模式所支持的计费模式不同,请以实际界面为准。如您临时使用建议您选购按需计费模式,如您长期使用建议您选购更优惠的包年/包月计费模式。 区域 租户当前所在区域,也可在页面左上角切换。 说明:不同区域内的产品内网不互通,且购买后不能更换,请谨慎选择。 实例类型 RDS-PostgreSQL支持单机版、一主一备、一主两备三种实例类型的开通。
- 为什么IP黑名单中的IP仍有访问记录客户在CDN控制台配置IP黑名单后,对应IP将无法访问加速域名下的CDN资源,CDN服务器将向对应IP返回403。可在离线日志中看到该访问记录是因为CDN会记录所有加速域名的访问请求,即使因为IP黑名单机制拒绝客户端访问,也仍会有访问记录,相应流量也会统计进计费数据。但因为403仅响应消息头,一般不会造成实质的计费影响。
- 专业模型训练-昇腾环境随着平台功能的持续升级和优化,相信在未来,用户将能够更加高效地完成大模型的训练任务,并不断探索和应用前沿的人工智能技术。
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