本文为您介绍如何通过mysqldump将用户自建数据库数据迁移到天翼云关系数据库MySQL。 前期准备 准备能够远程连接关系数据库MySQL的机器。 通过弹性云主机连接关系数据库MySQL，需要创建一台弹性云主机。 通过公网地址连接关系数据库MySQL，需要将关系数据库MySQL绑定公网地址。 关系数据库MySQL实例设置白名单。 在准备的弹性云主机或其他可访问关系数据库MySQL的设备上，安装MySQL客户端。 创建关系数据库MySQL账号。 说明 弹性云主机或可访问关系数据库MySQL的设备需要安装和关系数据库MySQL相同版本的数据库客户端。（如果不相同则只能够向后兼容，例如用5.7版本的mysqldump来导出5.5版本的数据库数据） 适用场景 mysqldump迁移复杂，且需要停止源数据库的应用程序，建议数据量小的场景下使用。 数据量大的场景下建议优先使用DTS迁移数据。 导出数据 需要先对源数据库进行导出，才能将其迁移到关系数据库MySQL。 1. 登录源数据库。 2. 使用mysqldump导出自建数据库的表结构和数据，命令如下： 说明 数据库迁移为离线迁移，您需要停止使用源数据库的应用程序。 下文中的自建数据库用户需要具备相关的操作权限。 若使用的mysqldump低于5.6版本，需要去掉“setgtidpurgedOFF”。 bash mysqldump h u p P databases opt defaultcharactersetutf8 hexblob singletransaction setgtidpurgedOFF skiptriggers skipevents skiproutines > /tmp/ data.sql 示例： bash mysqldump h xxx u root p P databases test opt defaultcharactersetutf8 hexblob singletransaction setgtidpurgedOFF skiptriggers skipevents skiproutines > /tmp/testdata.sql 3. 使用mysqldump导出自建数据库的触发器、事件、存储过程和函数，命令如下： 说明 如果源数据库中没有使用触发器、事件、存储过程和函数，可跳过此步骤。 bash mysqldump h u p P database opt defaultcharactersetutf8 hexblob singletransaction setgtidpurgedOFF nocreateinfo nodata routines events sed e 's/DEFINER[ ][ ][^]//' e 's/DEFINER[ ].FUNCTION/FUNCTION/' e 's/DEFINER[ ].PROCEDURE/PROCEDURE/' e 's/DEFINER[ ].TRIGGER/TRIGGER/' e 's/DEFINER[ ].EVENT/EVENT/' > /tmp/ trigger.sql 示例： bash mysqldump h xxx u root p P databases test opt defaultcharactersetutf8 hexblob singletransaction setgtidpurgedOFF nocreateinfo nodata routines events sed e 's/DEFINER[ ][ ][^]//' e 's/DEFINER[ ].FUNCTION/FUNCTION/' e 's/DEFINER[ ].PROCEDURE/PROCEDURE/' e 's/DEFINER[ ].TRIGGER/TRIGGER/' e 's/DEFINER[ ].EVENT/EVENT/' > /tmp/testtrigger.sql

本章节会介绍云数据库 RDS for MySQL提供使用命令行、图形化界面。 表 RDS连接方式 连接方式 使用场景 通过DAS连接RDS for MySQL实例 通过数据管理服务（Data Admin Service，简称DAS）这款可视化的专业数据库管理工具，可获得执行SQL、高级数据库管理、智能化运维等功能，做到易用、安全、智能地管理数据库。云数据库RDS库服务默认开通DAS连接权限。 通过mysql命令行客户端连接实例 在Linux操作系统中，您需要在弹性云主机上安装MySQL客户端，通过mysql命令行连接实例。支持公网和内网两种连接方式： 系统默认提供内网IP地址。当应用部署在弹性云主机上，且该弹性云主机与RDS for MySQL实例处于同一区域，同一VPC时，建议单独使用内网IP连接弹性云主机与RDS for MySQL实例。 不能通过内网IP地址访问RDS实例时，使用公网访问，建议单独绑定弹性公网IP连接弹性云主机（或公网主机）与RDS for MySQL实例。 通过图形化界面连接RDS for MySQL实例 在Windows操作系统中，您可以使用任何通用的数据库客户端连接到RDS for MySQL实例。

本节主要介绍将摄像头接入智能视图服务前的前置确认联网操作。 将摄像头接入平台前，可以先快速确认该摄像头是否可以访问互联网，以海康和大华为例。 海康摄像头联网确认 登录设备自身的管理控制台，通常地址为设备IP地址，查看摄像头是否支持萤石云。打开【配置】【网络】【高级配置】【平台接入】选择【萤石云】，勾选【启用】后点击【保存】，如下图，10~15秒后刷新界面，注册状态为“在线”则表示摄像头已接入到互联网。 大华摄像头联网确认 登录设备自身的管理控制台，查看摄像头是否支持乐橙云。打开【设置】【网络设置】【平台接入】【P2P】，勾选【使能】，点击【确定】，10~15秒后刷新界面，注册状态为在线则表示摄像头已接入到互联网。

本节主要介绍将摄像头接入智能视图服务前的前置确认联网操作。 将摄像头接入平台前，可以先快速确认该摄像头是否可以访问互联网，以海康和大华为例。 海康摄像头联网确认 登录设备自身的管理控制台，通常地址为设备IP地址，查看摄像头是否支持萤石云。打开【配置】【网络】【高级配置】【平台接入】选择【萤石云】，勾选【启用】后点击【保存】，如下图，10~15秒后刷新界面，注册状态为“在线”则表示摄像头已接入到互联网。 大华摄像头联网确认 登录设备自身的管理控制台，查看摄像头是否支持乐橙云。打开【设置】【网络设置】【平台接入】【P2P】，勾选【使能】，点击【确定】，10~15秒后刷新界面，注册状态为在线则表示摄像头已接入到互联网。

本章节主要介绍翼MapReduce服务对象管理简介。 MRS集群包含了各类不同的基本对象，不同对象的描述介绍如下表所示： MRS基本对象概览 对象 描述 举例 服务 可以完成具体业务的一类功能集合。 例如KrbServer服务和LdapServer服务。 服务实例 服务的具体实例，一般情况下可使用服务表示。 例如KrbServer服务。 服务角色 组成一个完整服务的一类功能实体，一般情况下可使用角色表示。 例如KrbServer由KerberosAdmin角色和KerberosServer角色组成。 角色实例 服务角色在主机节点上运行的具体实例。 例如运行在Host2上的KerberosAdmin，运行在Host3上的KerberosServer。 主机 一个弹性云主机，可以运行Linux系统。 例如Host1～Host5。 机架 一组包含使用相同交换机的多个主机集合的物理实体。 例如Rack1，包含Host1～Host5。 集群 由多台主机组成的可以提供多种服务的逻辑实体。 例如名为Cluster1的集群由（Host1～Host5）5个主机组成，提供了KrbServer和LdapServer等服务。

本章节主要介绍翼MapReduce的修改集群属性操作。 操作场景 FusionInsight Manager支持用户在集群安装完成后查看基本属性。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 集群属性”。 默认可查看集群名称、集群描述、产品类型、集群ID、认证模式、创建时间和已安装部件信息。 3. 修改“集群名称”。 单击，填入新的名称。 支持的命名规则：集群名称只能包含汉字、字母、数字、下划线（ ）、中划线（）和空格，仅以汉字、字母、数字、下划线（ ）或中划线（）开头，只能在中间包含空格，并且最小长度为2个字符，最大长度不能超过199个字符。 单击“确定”使新的集群名称生效。 4. 修改“集群描述”。 单击，填入新的描述信息。 只能包含汉字、英文字母、数字、中英文逗号、中英文句号、下划线（ ）、空格和换行符，并且不能超过199个字符。 单击“确定”使新的描述生效。

本文介绍与Agent沙箱相关的专有名词与基本概念 Agent 沙箱 为企业级Agent应用提供强安全、高弹性、可扩展的云端沙箱运行环境，沙箱与宿主机和其他沙箱相互隔离，可限制沙箱实例资源用量，用完即销毁不留痕迹。 沙箱模板 预先配置的Agent沙箱，包含镜像、规格和其他配置，基于沙箱模板可以快速启动沙箱实例；智能体运行在沙箱实例中。 沙箱实例 基于沙箱模板启动的“运行中的沙箱”实例，每个沙箱实例都是相互隔离、可控、可变的安全容器。 VNC 调试 Virtual Network Computing 图形化远程桌面协议，在Agent沙箱场景中用于访问沙箱的图形界面；例如浏览器沙箱 API Key API Key（应用程序编程接口密钥）是一种身份认证凭证，用于识别和验证调用API的客户端身份。它是一个唯一的字符串，类似于"密码"，但专门用于程序之间的通信。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台对向上级联资源进行自定义级联国标ID。 一般场景中，向上级联的国标ID和平台设备自身的国标ID保持一致即可，但是特殊业务场景中，当向上级联的国标ID与视频资源在本身平台的国标ID不一致时，支持国标ID映射设置页面进行修改。（一般场景下不建议修改级联国标ID） 若用户开启【继承父级目录行政区划】开关，则在编辑父级目录时，虚拟业务组模式会自动同步子目录至多前8位编码，行政区划模式会按各层级目录编码位数向下同步。 说明 自定义级联国标ID时，不支持存在相同的级联国标ID。 行政区划模式下的目录编码规则，按目录层级递减，5个层级目录分别建议编码位数为2、4、6、8、10位。

本章节向您介绍VPC对等连接组网迁移实施步骤。 步骤一：创建云服务资源 1. 创建迁移过程中验证ER和VPC通信情况的子网。在每个待迁移的VPC内，各创建一个新的子网。 2. 在迁移验证子网内，创建ECS。在每个待迁移的子网内，各创建一个ECS。 3. 创建1个企业路由器。本示例中，对等连接两端的VPC网段不重叠，因此创建企业路由器时，同时开启“默认路由表关联”和“默认路由表传播”。 注意 如果VPC对等连接两端的VPC网段存在重叠，则不能开启企业路由器的“默认路由表传播”功能。由于该功能是将整个VPC网段学习到ER路由表中用作目的地址，那么VPC网段重叠时，会导致ER路由表内路由冲突。此时，您需要手动在ER路由表中添加指向VPC连接的路由。 步骤二：在企业路由器中添加VPC连接及路由 1. 将3个待迁移的VPC分别接入企业路由器中。添加连接时，不开启“配置连接侧路由”功能，添加“虚拟私有云（VPC）”连接。 2. 检查ER路由表中指向VPC的路由。本示例中，ER开启了“默认路由表关联”和“默认路由表传播功能”功能，那么在ER中添加“虚拟私有云（VPC）”连接时，系统会自动添加ER指向VPC的路由，无需手动添加，只需要检查即可。 说明 开启“配置连接侧路由”功能后，会自动VPC路由表中自动添加指向ER的路由，目的地址固定为10.0.0.0/8，172.16.0.0/12，192.168.0.0/16。迁移时，需要手动在VPC路由表中添加规划的大网段路由，不能使用自动添加的路由。 如果您未开启“默认路由表传播”功能，则需要手动在ER路由表中添加指向VPC的路由。 步骤三：验证VPC和ER之间的网络通信情况 1. 在接入ER的VPC的路由表中，添加指向ER的迁移验证路由。 2. 在弹性云主机的远程登录窗口，执行以下步骤，验证VPC和ER的网络通信情况。 登录ecsA02，验证vpcA与vpcB是否可以通过ER通信。 登录ecsA02，验证vpcA与vpcC是否可以通过ER通信。 登录ecsB02，验证vpcB与vpcC是否可以通过ER通信。 3. 验证完成后，删除迁移验证相关的路由、ECS和子网。 步骤四：在VPC路由表中添加路由 在VPCA、VPCB和VPCC的路由表中，依次添加路由。 1. 添加指向任意VPC对等连接的临时通信路由。此路由确保迁移过程中，删除原有VPC对等连接路由时流量不中断。 在vpcA的路由表中，添加1.1.1.1/32路由。 在vpcB的路由表中，添加1.1.1.2/32路由。 在vpcC的路由表中，添加1.1.1.3/32路由。 2. 添加指向ER的大网段路由。该路由的目的地址即需要覆盖待迁移的所有VPC网段，又不能被其他业务占用。 在vpcA的路由表中，添加172.16.0.0/14路由。 在vpcB的路由表中，添加172.16.0.0/14路由。 在vpcC的路由表中，添加172.16.0.0/14路由。

OBS的优势 1. 数据稳定，业务可靠：OBS支撑数亿用户访问，稳定可靠。 2. 多重防护，授权管理：OBS支持多版本控制、防盗链、VPC网络隔离、访问日志审计以及细粒度的权限控制，保障数据安全可信。 3. 千亿对象，千万并发：OBS通过智能调度和响应，优化数据访问路径，并结合传输加速、大数据垂直优化等，为各场景下用户的千亿对象提供千万级并发、超高带宽、稳定低时延的数据访问体验。 4. 简单易用，便于管理：OBS支持标准REST API和数据迁移工具，让业务快速上云。无需事先规划存储容量，存储资源和性能可线性无限扩展，不用担心存储资源扩容、缩容问题。

数据传输过程中的机密性、完整性保护 数据安全传输实现说明如下： 1. APP集成协同签名客户端SDK； 2. 用户首次使用APP时下载SM2软证书（密钥分片）到本地； 3. APP端上传重要数据时通过服务端公钥进行数据加密，服务端通过私钥进行解密； 4. 服务端下发重要数据时通过用户公钥进行数据加密，APP端通过软证书以及协同签名服务实现数据解密。 密文采用数字信封方式封装，加解密过程中自动通过SM3算法实现数据完整性保护。 协同签名客户端SDK为二级软件密码模块，可达到与硬件智能密码钥匙相同的密钥保护安全强度，认证过程中用户无需使用任何硬件介质，满足等保3级系统应用和数据层面数据传输机密性相关要求。

本节介绍IPSec VPN的产品介绍。 功能介绍 IPsec VPN产品用于客户防火墙或其他VPN设备与云侧IPsec VPN实例建立加密隧道实现数据入云安全传输，完成客户侧办公区与云侧VPC的快速安全互联。有别于iVPN实例，iVPN实例在逻辑上属于客户侧资源，IPsec VPN实例在逻辑上属于云侧资源。同时IPsec VPN与翼甲防火墙产品相比，不需要绑定弹性IP即可建立加密隧道。 使用限制 （1）IPsec VPN支持关联的客户侧网段与各VPC子网网段重叠，但是需要用户确保客户侧与云侧不存在IP冲突设备，因此建议用户在使用过程中避免客户侧与云侧网段重叠。 （2）IPsec VPN只能加载IPsec VPN实例所在资源池VPC，加载跨资源池VPC需要结合跨域互联使用。 （3）IPSec VPN暂时只支持IKEv2协议。

本章节主要介绍自定义词库使用示例。 场景说明 通过给集群配置自定义词库，将“智能手机”设置为主词，“是”设置为停词，“开心”和“高兴”设置为同义词。使用配置好的集群，对文本内容“智能手机是很好用”进行关键词搜索，查看关键词查询效果；对文本内容“我今天获奖了我很开心”进行同义词搜索，查看同义词查询效果。 配置自定义词库 1.准备词库文件（UTF8无BOM格式编码的文本文件），上传到对应OBS路径下。 主词词库文件中包含词语“智能手机”；停词词库文件中包含词语“是”；同义词词库文件中包含一组同义词“开心”和“高兴”。 说明 由于系统默认词库的停用词包含了“是”、“的”等常用词，此类停用词可以不用上传。 2.在云搜索服务管理控制台，单击左侧导航栏的“集群管理”。 3.在“集群管理”页面，单击需要配置自定义词库的集群名称，进入集群基本信息页面。 4.在左侧导航栏，选择“自定义词库”，参考配置自定义词库为集群配置1准备好的词库文件。 5.待词库配置信息生效后，返回集群列表。单击集群操作列的“Kibana”接入集群。 6.在Kibana界面，单击左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作页面。 7.执行如下命令，查看自定义词库的不同分词策略的分词效果。 −使用iksmart分词策略对文本内容“智能手机是很好用”进行分词。 示例代码： POST /analyze { "analyzer":"iksmart", "text":"智能手机是很好用" } 运行结束后，查看分词效果： { "tokens": [ { "token": "智能手机", "startoffset": 0, "endoffset": 4, "type": "CNWORD", "position": 0 }, { "token": "很好用", "startoffset": 5, "endoffset": 8, "type": "CNWORD", "position": 1 } ] } −使用ikmaxword分词策略对文本内容“智能手机是很好用”进行分词。 示例代码： POST /analyze { "analyzer":"ikmaxword", "text":"智能手机是很好用" } 运行结束后，查看分词效果： { "tokens" : [ { "token" : "智能手机", "startoffset" : 0, "endoffset" : 4, "type" : "CNWORD", "position" : 0 }, { "token" : "智能", "startoffset" : 0, "endoffset" : 2, "type" : "CNWORD", "position" : 1 }, { "token" : "智", "startoffset" : 0, "endoffset" : 1, "type" : "CNWORD", "position" : 2 }, { "token" : "能手", "startoffset" : 1, "endoffset" : 3, "type" : "CNWORD", "position" : 3 }, { "token" : "手机", "startoffset" : 2, "endoffset" : 4, "type" : "CNWORD", "position" : 4 }, { "token" : "机", "startoffset" : 3, "endoffset" : 4, "type" : "CNWORD", "position" : 5 }, { "token" : "很好用", "startoffset" : 5, "endoffset" : 8, "type" : "CNWORD", "position" : 6 }, { "token" : "很好", "startoffset" : 5, "endoffset" : 7, "type" : "CNWORD", "position" : 7 }, { "token" : "好用", "startoffset" : 6, "endoffset" : 8, "type" : "CNWORD", "position" : 8 }, { "token" : "用", "startoffset" : 7, "endoffset" : 8, "type" : "CNWORD", "position" : 9 } ] }

本文介绍科研助手的产品优势。 简单易用 多种算力形态适配：一站式使用多种架构的算力资源。 预置科研镜像：无需配置科研环境，即开即用。丰富的镜像内容，涵盖数学、仿真、地球科学等领域。 智能调度 支持资源共池 ：提供Serverless共享容器资源池， 面向资源跨域调度。 自研调度器：面向容器/应用的调度算法优化，较原生K8S性能大幅提升。 极致弹性 秒级弹性伸缩：基于容器技术，提供秒级弹性伸缩能力，在流量突增时能快速弹性扩容，保障业务的连续性和高稳定性。 弹性扩容：根据客户需求动态分配计算资源。 灵活付费 按需使用：按照资源实际使用量付费。 包周期：适合长期使用的场景。 套餐包：通过预估用量，节约使用成本。

本节介绍智算安全专区的应用场景。 模型输入输出内容违规 场景特点：使用者输入违规内容（如违法犯罪、暴力色情等），诱导模型生成不相关或非法内容，造成不良影响。 解决方案：内置大模型内容安全引擎，在输入阶段评估提示词，防止生成非法结果；在输出阶段检测违规内容，及时阻断并进行事后审计。支持模型接口代理方式实时检测与阻断，通过三道过滤防线保障内容安全。 敏感数据安全脱敏 场景特点：在问答结果输出阶段，应用可能带出个人简历、薪资情况等敏感信息，导致泄露。 解决方案：在数据输入阶段介入脱密信息处理，使进入RAG 语料库的资料均为脱敏后材料，基于大模型的智能脱敏在保护敏感信息的同时保留数据可用性。

本文介绍云备源的适用场景、注意事项和使用说明。 功能介绍 云备源服务可帮助天翼云客户实现定期将网站内容从主源自动同步至备源，如主源发生宕机，则AOne安全与加速可无缝切换至云备源，实现网站业务高可用。 适用场景 如源站需要割接或源站服务能力不稳定，希望边缘安全加速平台安全与加速提供一站式备源能力，保障网站服务高可用时，可使用云备源服务。 注意事项 云备源为付费服务，公测期间暂不收费，收费时间另行通知。 云备源服务仅实现定期将网站内容从客户网站同步至备源，如需实现AOne安全与加速业务高可用，需同步在客户控制台将其配置为备源。 使用说明 该功能目前为公测期间，暂不支持控制台自助配置，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，请说明如下信息： 参数 说明 示例 任务类型 触发云备源的任务类型，分为即时和定时两种： 1. 如为即时类型，请说明任务的具体开始时间。 2. 如为定时类型，请说明任务的开始时间和结束时间，以及任务间隔周期，间隔周期支持按周、日、小时、分、秒来进行设置。 1. 即时任务示例： 按如下时间开始： 开始时间：2023年11月28日17:00分00秒。 效果：该任务于2023年11月28日17:00分00秒开始执行文件同步，后续不再执行。 2. 定时任务示例： 按如下周期执行任务： 开始时间：2023年11月28日17:00分00秒。 结束时间：2025年11月28日17:00分00秒。 间隔周期：每日。 效果：该任务于2023年11月28日17:00分00秒开始执行同步，后续会在每天17:00分00秒自动同步新文件至备源。 备份入口地址 待备份内容的入口地址。 例如： 备份层级 备份地址的层级深度。 例如：3，表示从入口地址往下同步三层。 备份域名 待备份网站中需备份内容对应域名。 www.ctyun.cn，img1.ctyun.cn，img2.ctyun.cn，支持多个；默认为入口地址对应域名。 备份资源类型 待备份网站中的文件资源类型。 html、htm、jpeg，支持多个；默认为html、htm、shtml、js、css、jpg、jpeg、png、gif、svg、ico、ttf、woff2、asp、jsp、php、perl、cgi。如需备份无后缀名的文件，请单独说明。 是否存在同名文件更新 若存在同名文件更新，请给出对应文件后缀或其他特征。 是，html文件后缀。 备份文件量级 指同步任务需要备份的文件量级大小。 20GB。

本章节主要介绍翼MapReduce服务隔离主机。 操作场景 用户发现某个主机出现异常或故障，无法提供服务或影响集群整体性能时，可以临时将主机从集群可用节点排除，使客户端访问其他可用的正常节点。在为集群安装补丁的场景中，也支持排除指定节点不安装补丁。 该任务指导用户在MRS Manager上根据实际业务或运维规划手工将主机隔离。隔离主机仅支持隔离非管理节点。 对系统的影响 主机隔离后该主机上的所有角色实例将被停止，且不能对主机及主机上的所有实例进行启动、停止和配置等操作。 主机隔离后无法统计并显示该主机硬件和主机上实例的监控状态及指标数据。 操作步骤 在MRS Manager单击“主机管理”。 1. 勾选待隔离主机前的复选框。 2. 选择“更多 > 隔离主机”。 3. 在“隔离主机”，单击“确定”。 界面提示“操作成功。”，单击“完成”，主机成功隔离，“操作状态”显示为“已隔离”。 说明 已隔离的主机，可以取消隔离重新加入集群，请参见

本章主要介绍翼MapReduce的配置Kafka数据传输加密功能。 操作场景 Kafka客户端和Broker之间的数据传输默认采用明文传输，客户端可能部署在不受信任的网络中，传输的数据可能遭到泄漏和篡改。 操作步骤 默认情况下，组件间的通道是不加密的。用户可以配置如下参数，设置安全通道为加密的。 参数修改入口：在FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Kafka > 配置”，展开“全部配置”页签。在搜索框中输入参数名称。 说明 配置后应重启对应服务使参数生效。 Kafka服务端的传输加密相关配置参数详见下表。 配置项 描述 默认值 ssl.mode.enable 是否开启SSL对应服务。如果设置为“true”，那么Broker启动过程中会启动SSL的相关服务。 false security.inter.broker.protocol Broker间通信协议。支持PLAINTEXT、SSL、SASLPLAINTEXT、SASLSSL这四种协议类型。 SASLPLAINTEXT “ssl.mode.enable”配置为“true”后，Broker会开启SSL、SASLSSL两种协议的服务，然后服务端或者客户端才能配置相关的SSL协议，进行传输加密通信。

本章节主要介绍翼MapReduce的下载日志操作。 操作场景 FusionInsight Manager支持批量导出各个服务角色所有实例生成的日志，无需手工登录单个节点获取。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“运维 > 日志 ＞ 下载”。 3. 选择日志下载范围。 “服务”：单击勾选所需服务。 “主机”：填写服务所部署主机的IP，也可单击勾选所需主机。 单击右上角的设置日志的起始收集时间“开始时间”和“结束时间”。 4. 单击“下载”完成日志下载。 下载的日志压缩包中会包括对应开始时间和结束时间的拓扑信息，方便查看与定位。 拓扑文件以“topo .txt”命名。文件内容包括节点IP、节点主机名以及节点所安装的服务实例（OMS节点以“Manager:Manager”标识）。 例如： 192.168.204.124suse124DBService:DBServer;KrbClient:KerberosClient;LdapClient:SlapdClient;LdapServer:SlapdServer;Manager:Manager;meta:meta

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台接入RTMP设备。 添加设备 进入设备管理页面，选择RTMP业务组，进入添加设备页面。选择视频流接入方式（目前仅支持推流方式），填入设备名称、厂商、设备地址和所属行业等信息。 若启用【自动激活推流地址】，设备创建完成后自动生成推流地址，否则需点击【启用流】生成推流地址。 查看推流地址 设备创建完成后，进入设备详情页面可获取RTMP推流地址。用户可以使用该推流地址向平台进行推流，拉流成功后，即可使用实时预览、录像回放和AI应用等功能。 若添加设备时未启用【自动激活推流地址】，则在操作中点击【启用流】，生成推流地址后至设备详情中查看。

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

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台接入RTMP设备。 添加设备 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【RTMP】，选择视频流接入方式（目前仅支持推流方式），完成服务配置后点击【下一步】，进入到设备配置页面。 进入到设备配置页面，选择厂商、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RTMP设备。 查看推流地址 设备创建完成后，进入设备详情页面可获取RTMP推流地址。用户可以使用该推流地址向平台进行推流，成功后即可使用实时预览、录像回放和AI应用等功能。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台使用人脸库。 如果要使用人脸识别相关的AI分析功能，需要配置人脸库，包含创建目标人脸库、添加人员信息等操作。点击左侧导航栏的【AI管理人脸库】，可以查看平台的所有人脸库列表，包括人脸库名称、人数、创建时间和更新时间等信息，用户可以进行查看/编辑/删除相关操作。 添加人脸库 点击【添加人脸库】，进入该页面，输入名称和描述完成人脸库的创建。 添加人员 进入目标人脸库的成员详情页面，点击【添加成员】按钮，根据页面提示上传头像、填写姓名等关键信息。 添加完成后，返回人脸库的成员详情页面可进行查看，支持对人员进行编辑和删除操作。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台使用自定义设备树功能。 在【实时预览】与【录像回放】的目录选择中，除了支持系统默认的设备树，还支持用户根据需求自定义创建设备树，将设备添加至自定义创建的设备树中。 用户可自定义子目录层级、目录名称以及创建/删除等操作，详细创建流程如下： 点击【添加】，创建自定义目录树。 完成创建后，在中间“全部设备”栏点击【编辑】，可自行将目标设备添加至自定义的目录树中（可自由增加/删除目录层级以及自定义目录名称）。 如果需要删除创建的自定义目录树，需先【编辑】移除目录下关联的设备后，再执行删除。

通过本文您可以了解智能边缘云ECX的边缘算力计费详情。 边缘算力包括边缘虚拟机、边缘存储、边缘裸金属三部分。 边缘虚拟机 边缘虚拟机计费由vCPU、内存等组成，计费项目如下表所示。 计费项目 单位 包年包月 按需计费 vCPU 核 支持 支持 内存 GB 支持 支持 GPU 块 支持 支持 特定规格的虚拟机：价格已包含vCPU、内存、GPU、存储等，配置以实际购买时所选规格为准。 台 支持 支持 边缘存储 ECX支持多种规格的云硬盘、本地盘、本地裸盘、文件存储，请根据您的业务需要选购。 计费项 单位 包年包月 按需计费 云硬盘 GB 支持 支持 本地盘 GB 支持 支持 本地裸盘 GB 支持 支持 文件存储 GB 支持 支持 边缘裸金属 ECX提供多种边缘裸金属实例规格，请联系您的客户经理获取更多配置信息。 计费项 单位 包年包月 按需计费 裸金属 台 支持 支持

本文介绍公共算力服务的核心功能特性。 多云异构算力并网 构建算力接入规范，支持多种算力接入技术实现对跨区域、跨服务商、跨架构的基础算力资源进行并网接入。 根据算力供给方的不同算力类型和级别进行归类整合，通过对算力资源进行建模，实现算力统一封装、统一调度，为用户提供一站式算力解决方案。 多层次、多维度算力调度 具备跨地域、跨服务商调度和集群内的异构资源调度等多层次、多维度的调度能力。可满足各种复杂的算力需求场景，实现高效、可靠的算力供给保障。 灵活组合多种调度模版，满足业务调度需求，如综合最优、性能最优、成本最优、绿色低碳等多种调度策略。 异构算力多场景覆盖 覆盖通用计算、智能计算、超级计算的跨地域、跨架构、跨厂商的智能化调度能力，丰富的编排调度能力，赋能多场景业务创新。 通过场景化的方式购买算力，平台面向统一资源调度，通过算网大脑分析客户实际业务需求。 调度过程可视化 实时感知算力资源和网络资源，为算网调度提供资源数据，算网评估和调度过程数据动态呈现。 调度策略可视化、动态化、最优化的方式，提供高效、易用、灵活的低代码化的调度模板能力，为应用分配和匹配最优资源。

本章节主要介绍翼MapReduce组件Kafka支持的协议类型。 Kafka目前支持4种协议类型的访问：PLAINTEXT、SSL、SASLPLAINTEXT、SASLSSL。 PLAINTEXT是最简单的协议，它以明文形式传输数据，不提供任何加密或身份验证机制。 SSL（Secure Sockets Layer） 是一种安全的协议，用于在客户端和服务器之间加密通信。通过使用 SSL，可以确保数据在传输过程中是加密的，从而提高了安全性。SSL协议通常需要在Kafka服务器上配置SSL证书以进行安全通信。 SASLPLAINTEXT （Simple Authentication and Security Layer with Plain Text）使用简单身份验证机制，通常用于在不使用加密的情况下进行用户身份验证，但是用户名和密码以明文形式传输。 SASLSSL （Simple Authentication and Security Layer with SSL）结合了 SSL 和 SASL，提供了更强大的安全性。它通过 SSL 加密通信，并使用 SASL 进行身份验证。这是Kafka中最安全的选项之一，适用于在不同网络环境中进行安全通信。 在Kafka中，选择适当的协议取决于集群的安全需求和网络环境。

本章节主要介绍翼MapReduce服务HDFS健康检查指标项说明。 发送包的平均时间统计 指标项名称 ：发送包的平均时间统计 指标项含义 ：HDFS文件系统中DataNode每次执行SendPacket的平均时间统计，如果大于2000000纳秒，则认为不健康。 恢复指导： 如果该指标项异常，则需要检查集群的网络速度是否正常、内存或CPU使用率是否过高。同时检查集群中HDFS负载是否过高。 服务健康状态 指标项名称： 服务状态 指标项含义 ：检查HDFS服务状态是否正常。如果节点有故障，则认为不健康。 恢复指导： 如果该指标项异常，建议检查KrbServer、LdapServer、ZooKeeper三个服务的状态是否为异常并处理。然后再检查是否是HDFS SafeMode ON导致的写文件失败，并使用客户端，确认是否无法在HDFS中写入数据，排查HDFS写数据失败的原因。最后参见告警进行处理。 检查告警 指标项名称： 告警信息 指标项含义 ：检查HDFS服务是否存在未清除的告警。如果存在，则认为不健康。 恢复指导： 如果该指标项异常，请参见告警进行修复。

本章主要介绍翼MapReduce的修改Kerberos管理员密码功能。 操作场景 管理员应定期修改Kerberos管理员“kadmin”的密码，以提升系统运维安全性。 修改此用户密码将同步修改OMS Kerberos管理员密码。 前提条件 已在集群内的任一节点安装了客户端，并获取此节点IP地址。 操作步骤 1.以root用户通过节点IP地址登录安装了客户端的节点。 2.执行以下命令，切换到客户端目录，例如“/opt/hadoopclient”。 cd /opt/hadoopclient 3.执行以下命令，配置环境变量。 source bigdataenv 4.执行以下命令，修改kadmin/admin密码。此操作对所有服务器生效。 kpasswd kadmin/admin 默认密码复杂度要求： 密码字符长度最小为8位。 至少需要包含大写字母、小写字母、数字、空格、特殊字符5种类型字符中的4种。支持的特殊字符为~!?,.;'(){}[]/<>@$%^&+。 不可和用户名相同或用户名的倒序字符相同。 不可以为常见的易破解密码，例如Admin@12345。 不可与最近N次使用过的密码相同，N为密码策略配置中“重复使用规则”的值。

本章节主要介绍翼MapReduce的查看实例配置文件操作。 操作场景 FusionInsight Manager支持在管理页面上直接查看实例节点上实际的环境变量、角色配置等配置文件内容，运维人员在需要快速排查实例对应配置项是否配置错误或者需要查看部分隐藏类型的配置项时，可直接在FusionInsight Manager上进行查看，帮助用户快速分析配置问题。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务”。 3. 单击服务视图中指定的服务名称，并选择“实例”页签。 4. 单击需要查看配置的实例名称，在概览页面的“配置文件”区域内，系统会显示该实例相关的配置文件列表。 详见下图：查看实例配置文件 5. 单击要查看的配置文件的名称，可查看配置文件内具体的配置参数值内容。 如需获取该配置文件，可单击“下载至本地”按钮，将该配置文件内容下载到本地PC。 说明 集群内的节点故障时，将无法查看配置文件，请修复故障的节点后再查看。

维度 敏感词引擎 语义检索引擎 大模型引擎 功能介绍 检测内容是否命中检测分类中所包含的关键词规则 检测内容是否命中检测分类中所包含的语义规则，与规则中的内容语义大于配置的相似度即为命中 使用大模型引擎进行推理判断内容是否命中检测分类中包含的模型推理规则 原理/算法 AC自动机 + Trie树 向量存储 + 余弦相似度计算 大模型推理 依赖 嵌入式向量模型 （已内置） 基础模型 效率 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐ 准确率 ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 稳定性 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐ 成本 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐ 抗规避能力 ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 维护成本 ⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 实时性 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ 可扩展性 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 综合优势 效率极高 成本极低 稳定性强 准确率较高 抗规避能力强 准确率最高 智能程度高 综合劣势 准确率有限 易被规避 效率中等 成本较高 效率最低 成本最高

关键术语 说明 断点续训 基于 CheckPoint 的“故障检测→秒级定位→分钟级恢复→自动重调度→断点续训”机制，有效保障训练任务的连续性，将故障导致的损失（时间、算力）降至最低 。 AI网关 AI网关通过“优化请求、智能调度、减少重复计算”三大核心能力，将推理服务从“被动响应请求”转变为“主动优化流量”，大幅提升推理效率。 KVCache 通过“跨节点协同管理缓存”+“多级缓存”的组合策略，突破单节点容量限制，平衡访问速度与存储成本，实现系统吞吐量的数量级提升。 PD分离 PD分离（PrefillingDecoding Disaggregation）：通过将推理过程拆分为计算密集型的预填充（Prefill）和内存敏感型的解码（Decode）两个独立阶段，为每个阶段匹配最优的硬件资源和调度策略，实现推理效率的革命性提升。