为防止验证码短信被盗刷，短信服务支持企业认证用户设置验证码短信发送频率。当前支持设置同一个签名在1分钟、1小时或1个自然日内对同一个手机号码发送验证码短信的频率。设置验证码短信发送频率之后，还可以设置号码白名单，在白名单中的号码不受短信发送频率限制。 注意事项 请根据实际业务需求调整流控，不同供应商系统对流控的设置有所不同，如因流控设置过大被供应商拦截导致的失败均由您自行承担。 仅支持企业认证用户设置验证码短信发送频率。 白名单中最多可以添加5000个手机号码。 操作步骤 1. 登录云通信控制台。 2. 在左侧导航栏中单击 消息配置 。 3. 在发送频率限制 区域单击 设置 。 4. 填写设置信息。 默认设置为： 1分钟内短信发送条数不超过2。 1小时内短信发送条数不超过5。 1个自然日内短信发送条数不超过10。 5. 单击 确认 。 6. （可选）设置号码白名单。白名单中的号码不受发送频率限制，最多可添加5000个。 1)在频率限制白名单 区域单击 添加 。 2)输入手机号码，多个号码请用英文“,”隔开。 3)单击 确认 。

参数 描述 数据流动方向 选择“入云”。 源数据库引擎 选择“Oracle”。 目标数据库引擎 选择“MySQL”。 网络类型 此处以“公网网络”为示例。目前支持可选公网网络、VPC网络和VPN、专线网络。 目标数据库实例 创建好的RDS for MySQL实例。 同步实例所在子网 请选择同步实例所在的子网。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。为确保同步实例创建成功，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”。 同步模式 全量+增量该模式为数据持续性实时同步，通过全量过程完成目标端数据库的初始化后，增量同步阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据保持数据持续一致。 说明 选择“全量+增量”同步模式，增量同步可以在全量同步完成的基础上实现数据的持续同步，无需中断业务，实现同步过程中源业务和数据库继续对外提供访问。 全量该模式为数据库一次性同步，适用于可中断业务的数据库同步场景，全量同步将用户选择的数据库对象和数据一次性同步至目标端数据库。

本节介绍集群定时备份用户指南。 前提条件 1. 已完成集群注册，具体操作请参见 本地注册集群 / 三方云注册集群。 2. 集群已安装ccsebackup插件，具体操作请参考 插件。 操作步骤 下发备份任务 1. 登陆分布式容器云平台，在左侧导航栏中选择集群资源 > 集群管理，进入注册集群列表页。 2. 在注册集群列表中点击需要备份的集群，进入单集群管理页面。 3. 在单集群管理页面导航栏中选择运维管理 > 集群定时备份 > 创建备份 ，进入集群定时备份配置页面。 4. 填写配置项后，点击“确定”下发备份任务。 备份配置项说明： 配置项名称 说明 名称 必填，备份任务的名称，名称限制为由小写字母开头，只允许小写字母，数字和‘’组成，且备份任务是当前集群中唯一。 命名空间 非必填，选择备份资源的命名空间，可多选。 资源 非必填，选择所备份资源的类型，可多选，也可以手动输入。 持久卷 选择是否备份pod所使用的持久卷，备份内容中有pod资源，此项才生效。不能备份临时卷及hostPath。 保留天数 必填，定时备份后产生的备份包所保留的天数，超过保留天数的备份包则会被自动清理。 时间点 必填，定时备份时执行的时间点，为整点。 重复周期 必填，定时备份任务重复在一周内哪几天触发执行。 说明 1. 此处建议保留天数要大于两个定时备份任务执行的间隔天数，否则会导致任务执行完毕后，还没等到下个任务开始，就被清理。 2. 备份任务下发后，在备份列表中可查看定时备份任务的各项配置。 备份列表的操作列还包含以下三个操作： 编辑：弹出定时任务编辑框修改定时任务信息。 立即执行：马上触发备份任务执行。 删除：删除当前定时备份任务。

对比类 对比项 分布式消息服务Kafka 开源Kafka 简单易用 立等可用 即开即用，可视化操作，自助创建，自动化部署，分钟级创建实例，立即使用，实时查看和管理消息实例。 自行准备服务器资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。 易出错。 简单API 提供简单的实例管理RESTFul API，使用门槛低。 无 成本低廉 按需使用 提供多种规格，按需使用，支持一键式在线进行实例代理个数、磁盘存储空间和代理规格扩容。 搭建消息服务本身需要费用，而且即使没有使用，所占用资源本身依旧要收费。 成本低廉 完全托管 租户不需要单独采购硬件资源，直接使用就绪的服务，无需额外成本。 需要购买硬件资源，自行搭建整个消息服务，使用和维护成本高。 实践验证 成熟度高 经受电商网站大规模访问考验，并且已经在云服务平台许多产品中使用，广泛部署运行在分布于世界各地的电信级客户云业务系统里。满足严苛的电信级故障模式库标准。紧随社区主流版本，修复开源bug，持续上线新功能，进行版本升级。 使用开源软件成熟度低，无法保证关键业务，商业案例少；自研周期长，并需要长时间进行验证。 实践验证 能力强大 100%兼容开源，支持一键扩容，深度优化开源代码提升性能和可靠性，支持消息查询等高级特性。 功能不完善，需额外投入进行开发。 稳定可靠 稳定高可用 支持跨AZ部署，提升可靠性。故障自动发现并上报告警，保证用户关键业务的可靠运行。 需要自己开发或基于开源实现，开发成本高昂，无法保证业务可靠运行。 稳定可靠 无忧运维 后台运维对租户完全透明，整个服务运行具有完备的监控和告警功能。有异常可以及时通知相关人员。避免724小时人工值守。 需要自行开发完善运维功能，尤其是告警及通知功能，否则只能人工值守。 稳定可靠 安全保证 VPC隔离，支持SSL通道加密。 需要自行进行安全加固。

本文为您介绍分布式消息服务MQTT客户端连接配置。 引入依赖//版本号按需调整 org.eclipse.paho org.eclipse.paho.client.mqttv3 1.2.5 连接mqtt云消息服务的示例代码如下： import java.security.SecureRandom; import java.security.cert.X509Certificate; import javax.net.ssl.SSLContext; import javax.net.ssl.TrustManager; import javax.net.ssl.X509TrustManager; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.IMqttDeliveryToken; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttCallbackExtended; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttClient; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttConnectOptions; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttException; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttMessage; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.persist.MemoryPersistence; public class ConnTest { // 填入您在mqtt控制台创建的ACL账号密码。 private static final String USERNAME "yourusername"; private static final String AUTHPASSWORD "yourpassword"; // 是否使用tls加密传输 private static final Boolean isTls true; public static void main(String[] args) { // 填写mqtt云消息服务的接入点。接入点分为tls以及非tls两种接入。tls接入格式为:ssl://{ip}:8085 String broker "tcp://localhost:1883"; // 指定连接客户端的id，该id可用于查询连接会话信息以及设备轨迹信息。 String clientId "ctgmqttclienttest"; MemoryPersistence persistence new MemoryPersistence(); try { final MqttClient myClient getMqttClient(broker, clientId, persistence); MqttConnectOptions connOpts new MqttConnectOptions(); connOpts.setCleanSession(true); connOpts.setUserName(USERNAME); connOpts.setPassword(AUTHPASSWORD.toCharArray()); // 设置心跳间隔（这里示例为2分钟） connOpts.setKeepAliveInterval(120); // 设置自动重连 connOpts.setAutomaticReconnect(true); // 设置tls相关配置（可选） // 目前暂未支持自动配置ssl证书，默认的ssl证书需要客户端进行默认证书信任。不影响正常的tls链路加密 if (isTls) { SSLContext sslContext SSLContext.getInstance("TLS"); // 默认信任服务端ssl证书 sslContext.init(null, new TrustManager[]{new X509TrustManager() { public void checkClientTrusted(X509Certificate[] chain, String authType) { } public void checkServerTrusted(X509Certificate[] chain, String authType) { } public X509Certificate[] getAcceptedIssuers() { return new X509Certificate[0]; } }}, new SecureRandom()); // 可以按照自定义的方式进行ssl证书的主机名验证 connOpts.setHttpsHostnameVerificationEnabled(false); connOpts.setSSLHostnameVerifier((hostname, session) > true); connOpts.setSocketFactory(sslContext.getSocketFactory()); } System.out.println("Connecting to broker: " + broker); myClient.connect(connOpts); System.out.println("Connected"); // 这里编写您的消息收发逻辑 myClient.disconnect(); System.out.println("Disconnected"); System.exit(0); } catch (MqttException me) { // 打印详细的错误信息。 System.out.println("reason " + me.getReasonCode()); System.out.println("msg " + me.getMessage()); System.out.println("cause " + me.getCause()); System.out.println("excep " + me); me.printStackTrace(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); } } private static MqttClient getMqttClient(String broker, String clientId, MemoryPersistence persistence) throws MqttException { final MqttClient myClient new MqttClient(broker, clientId, persistence); myClient.setCallback(new MqttCallbackExtended() { @Override public void connectComplete(boolean reconnect, String serverURI) { // 连接建立成功 } @Override public void connectionLost(Throwable cause) { // 连接丢失，建议记录日志，做好监控 } @Override public void messageArrived(String topic, MqttMessage message) throws Exception { // 收到消息的回调，这里不要进行阻塞操作，以免卡住导致连接断开 } @Override public void deliveryComplete(IMqttDeliveryToken token) { // 成功发送消息到服务端 } }); return myClient; } }

使用限制 Cubecni IPVLAN模式下，基于eBPF实现NetworkPolicy，有如下限制： 1. IP Blocks即使包含Pod地址，这些Pod地址也不会加入白名单，需通过PodSelector或NamespeceSelector选择Pod； 2. IP Blocks的except支持不佳，不建议使用except关键字； 3. 若配置egress规则，会限制Pod访问所在节点以及其上HostNetwork类型Pod，即使白名单配置了所在Host地址也无效。 使用示例 网络策略详细使用方式可参考Kubernetes社区文档，下文以Nginx应用为例，介绍使用方式。 准备示例应用 使用YAMl方式创建示例应用，YAML定义如下： a. 登录云容器引擎控制台，左侧导航栏选择集群； b. 在集群列表页面，单击目标集群名称，进入集群管理页面； c. 左侧导航栏，选择工作负载 > 无状态； d. 选择default命名空间，点击新增YAML ，默认为一Nginx示例，将image字段替换为{镜像拉取地址}/opensource/nginx:1.26alpineslim，点击保存； e. 等待服务启动完成。 示例一：限制服务只能被带有特定标签的应用访问 通过控制台操作如下： 1. 登录云容器引擎控制台，左侧导航栏选择集群； 2. 在集群列表页面，单击目标集群名称，进入集群管理页面； 3. 左侧导航栏，选择网络 > 网络策略 ，选择default命名空间，点击创建网络策略； 创建面板配置说明如下： 配置名 说明 示例 名称 网络策略的名称。 example1 Pod选择器 单击+ 选择工作负载添加标签，设置使用网络策略的Pod。 若不配置Pod选择器，则对命名空间下所有Pod生效。 示例设置如下： 设置工作类型为：Deployment 设置工作负载为：nginxdeployment 设置标签为：appnginx 来源 配置入站规则（igress）列表，用于声明谁可以访问目标Pod。每个列表项包含规则和端口。 每个规则表示一组允许的来源，若配置多个规则，则满足任一规则即允许访问。 规则： 1. podSelector：此选择器将在与NetworkPolicy相同的名字空间中选择特定的Pod，将其允许作为入站流量来源； 2. namespaceSelector：此选择器将选择特定的名字空间，将所有Pod用作其入站流量来源； 3. ipBlock：此选择器将选择特定的IP CIDR范围用作入站流量来源。 端口：支持TCP和UDP协议。 本示例不添加任何来源规则。 去向 配置出站规则（egress）列表，用于声明目标Pod可以访问哪些地址。每个列表项包含规则和端口。 每个规则表示一组允许的去向，若配置多个规则，则满足任一规则即允许访问。 规则： 1. podSelector：此选择器将在与NetworkPolicy相同的名字空间中选择特定的Pod，将其允许作为出站流量目的地； 2. namespaceSelector：此选择器将选择特定的名字空间，将所有Pod用作其出站流量目的地； 3. ipBlock：此选择器将选择特定的IP CIDR范围用作出站流量目的地。 端口：支持TCP和UDP协议。 本示例不添加任何去向规则。 4. 点击下一步 ，点击确认； 5. 在另一个命名空间（例如demo）部署demo服务（可使用Nginx镜像），登陆容器，测试与示例Nginx的通信。可见，网络策略没有允许demo服务访问，导致访问会超时： 6. 修改网络策略为允许demo服务访问，点击编辑，在来源右侧，单击+添加，规则设置如下： 配置名 示例值 选择器 namespaceSelector 命名空间 demo 标签 kubernetes.io/metadata.name: demo 点击下一步 ，点击确认； 7. 登陆容器，测试与示例Nginx的通信。可见，网络策略允许demo服务访问，访问正常：

本节介绍云等保专区产品的漏洞扫描。 漏洞扫描系统功能主要包含网站漏洞扫描、数据库漏洞扫描、基线核查、主机漏洞扫描、安全事件扫描五大扫描功能，以及统计报告控制体系、用户权限管理体系等辅助功能。 功能 描述 首页 资产总量分布 统计资产总数及不同类型资产数目及占比。 统计主机风险资产、网站风险资产占比（风险等级非信息类资产）。 首页 弱点总量分布 统计当前发现的所有弱点数及根据不同弱点类型统计弱点数目。 首页 资产风险分布 从不同风险等级维度统计风险资产数量。 首页 风险主机TOP5 根据风险主机弱点数，列出风险数最多的5个主机资产。 首页 风险网站TOP5 根据风险网站的弱点数，列出风险数最多的5个网站资产。 首页 主机资风险/服务分布 统计主机资产出现次数最多的10个弱点、漏洞风险、服务类型、端口。 首页 网站资产风险/服务分布 统计网站资产出现次数最多的10个弱点、漏洞风险、服务类型。 首页 弱点发现趋势 按时间展示弱点的趋势状态，弱点的数据包括所有扫描类型的数据（不包含信息类漏洞）。 资产管理 资产列表 支持主机资产、网站资产两种类型。 支持新增、导入、导出、删除、编辑资产。 支持按照组织视角展示资产。 资产管理 授权管理 支持主机授权信息管理。 支数据库授信息管理。 任务管理 创建任务 支持创建通用任务、专项任务。 通用任务支持主机扫描、网站扫描、数据库扫描、基线配置核查、事件内容。 专项任务支持弱口令扫描、存活主机探测、大数据漏洞扫描、物联网漏洞扫描、信创漏洞扫描。 任务管理 任务列表 支持查看已下发的所有扫描任务，可对任务进行集中管理，包括查询任务、新增任务、执行任务等。 模板中心 漏洞模板 支持主机策略、网站策略、数据库策略管理。 支持新增、编辑、另存为、删除、查看策略。 支持使用自定义策略下发扫描任务。 模板中心 基线模板 支持工信部、公安部行业基线核查模板。 支持对应用程序、操作系统、网络设备、虚拟化设备、数据库五类资产的安全配置进行核查。 支持查看基线模板详情。 模板中心 扫描参数 支持设置主机扫描、网站扫描高级参数模板。 可根据需要设置与恢复默认扫描参数配置。 模板中心 字典模板 主机扫描和弱口令发现任务中引用的各协议弱口令字典。可自定义弱口令字典。 模板中心 报告模板 根据不同任务类型，设置离线报告导出的内容。 支持设置主机扫描报告、网站扫描报告、数据库扫描报告、基线核查报告、事件内容报告。 支持系统默认模板及自定义报告内容模板。 模板中心 端口列表 系统默认提供的端口列表模板。 报告管理 报告管理 支持对已扫描完成的任务导出离线报告。 支持对已导出报告进行下载。 系统管理 用户管理 支持角色管理及用户管理。 支持新增角色、编辑角色、删除角色。 支持新增用户，并指定用户角色。 系统管理 系统设置 提供系统服务、升级、数据备份等管理功能。 支持在线升级和离线升级。 支持系统SSH服务开启、系统重启、系统关闭、网卡重启操作。 支持设置系统时间。 支持根据需要备份系统数据。 系统管理 配置管理 提供网络配置、安全配置、告警配置、版权配置功能。 支持网卡设置、路由配置、DNS配置、网关配置。 支持密码安全复杂度、登录安全设置、超时设置、磁盘告警设置、多因子认证设置。 支持验证码登录、认证证书登录、用户名密码登录。 系统管理 引擎管理 支持对系统各个引擎状态进行查看与监控。 系统管理 常用工具 支持Ping、Traceroute、Dig、Telnet、SSH、CURL、Nmap命令工具。 系统管理 许可管理 支持查看许可授权内容及更新许可。 了解更多漏洞扫描相关操作内容，请下载阅读《云等保专区漏洞扫描 v1.0 用户指南》。

消息模板是告警通知消息的固定格式，系统发送告警通知消息必须使用消息模板向订阅者发送。默认内置消息模板分别为关键词模板、keywordstemplate、sql模板和sqltemplate。不同协议的订阅者优先选择模板名称对应的协议模板，如果对应的协议模板不存在，则采用内置的消息模板。使用消息模板发送告警通知消息时，系统会自动将模板变量替换为告警规则中的内容。 创建消息模板 1. 在云日志服务管理控制台，单击“告警”，进入告警页面，选择“消息模板”。 说明 消息模板默认有以下内置模板，当您所选择的消息模板中未配置消息内容时，云日志服务默认使用内置模板。 1. 关键词模板：关键词告警模板 2. keywordstemplate：关键词告警英文模板 3. sql模板：sql告警模板 4. sqltemplate：sql告警英文模板 2. 单击“创建”，在界面右侧弹出的“创建消息模板”页面中，配置消息模板的相关参数。 表 1 配置消息模板参数 参数名称 说明 校验规则 样例 模板名称 消息模板的名称 输入内容只能是数字、字母、下划线、汉字、中划线，且不能以下划线、中划线等特殊符号开头和结尾。长度不能超过100个字符。 LTStest 模板描述 对消息模板的描述 输入内容只能是数字、字母、下划线、汉字，且不能以下划线等特殊符号开头和结尾。长度不能超过1024个字符。 消息头语言 系统在发送消息时会默认添加消息头 中文（简体）英文 中文：“尊敬的用户...” 英文：“Dear User...” 通知方式 消息的通知方式类型 邮件、HTTP/HTTPS 主题 消息的主题 支持自定义主题名称和使用变量命名主题两种方式。主题名称长度不能超过512个字符。仅邮件类型支持配置消息主题。 test 正文 消息的内 添加变量： 规则原始名称：${eventname} 告警级别：${eventseverity} 发生时间：${startsat} 发生区域：${regionname} 账号：${domainname} 告警源：$event.metadata.resourceprovider 资源类型：$event.metadata.resourcetype 资源标识：${resources} 告警状态：$event.annotations.alarmstatus 表达式：$event.annotations.conditionexpression 当前值：$event.annotations.currentvalue 统计周期：${frequency} 规则名称：${eventname} 关键词告警支持的变量 1. 查询时间：$event.annotations.results[0].time 2. 查询日志：$event.annotations.results[0].rawresults 3. 查询URL：$event.annotations.results[0].url 4. 日志组/日志流名称：$event.annotations.results[0].resourceids 注：只支持添加首次创建的日志组/日志流原始名称，不支持添加修改后的日志组/日志流名称。 5. 查询自定义字段 $event.annotations.results[0].fields.xxx 注：xxx表示原始日志的结构化字段和内置字段（hostIP、hostName等）。 SQL告警支持的变量 1. 图表0的日志组/流名称：$event.annotations.results[0].resourceid 注：只支持添加首次创建的日志组/日志流原始名称，不支持添加修改后的日志组/日志流名称。 2. 图表0的查询语句：$event.annotations.results[0].sql 3. 图表0的查询时间：$event.annotations.results[0].time 4. 图表0的查询URL：$event.annotations.results[0].url 5. 图表0的查询日志：$event.annotations.results[0].rawresults 复制模板 ： keywordstemplate sqltemplate sql模板 关键词模板 自定义模板（用户通过添加变量创建的消息模板） ${eventname} ${eventseverity} ${startsat} ${regionname} 用户自定义创建消息模板 复制模板创建消息模板 说明 1. 邮件内容支持html标签和消息预览。 2. 针对AOM和LTS，最多可以创建100（包含）条消息模板，如果消息模板数量已达上限100个时，请删除不需要的消息模板后重新创建。 3. 配置完成后，单击“确定”。

主机组是为了便于分类管理、提升配置多个主机日志采集的效率，对主机进行虚拟分组的单位。云日志服务支持通过一个接入配置来采集多台主机上的日志，您可以将这些主机加入到同一个主机组，并将该主机组关联至对应的接入配置中，方便您对多台主机日志进行采集。 当用户扩容主机时，只需在主机组中添加主机，该主机会自动继承关联的日志路径，无需为每台主机重复配置路径。 当用户修改多个主机采集路径时，只需修改对应的主机组关联的路径，无需为每台主机重复配置路径。 创建主机组（IP地址） 1. 登录云日志服务管理控制台，单击“主机管理”，进入主机管理页面，单击右上角“新建主机组”。 2. 在弹出的新建主机组页面，输入“主机组名称”，选择主机类型“Linux主机”或“Windows主机”。 3. 在列表中选择需要加入该主机组的主机，单击“确定”，完成主机组的创建。 可以通过主机名称或主机IP对列表进行过滤，也可以单击，并在弹出的搜索框中输入多个主机IP，进行批量搜索。 当列表中没有所需主机时，单击“安装ICAgent”，在弹出的页面安装指引完成主机安装。 创建主机组（自定义标识） 1. 在主机管理页面，单击右上角“新建主机组”。 2. 在弹出的新建主机组页面，输入“主机组名称”，选择主机组类型“自定义标识”。 说明 1. 自定义标识的主机组仅支持Linux类型的主机。 2. 单击“了解采集路径填写规则”，可查看详细的采集路径规则。 3. 单击，添加自定义标识。 说明 最多可添加10个自定义标识。 4. 完成后，单击“确定”。 5. 执行以下操作创建customtag文件。 1. 执行“cd /opt/cloud”命令，在cloud目录下，执行mkdir lts 创建lts目录。 2. 继续执行“chmod 750 lts”，修改lts目录权限。 3. 在lts目录下执行“touch customtag”，创建customtag文件 。 4. 继续执行“chmod 640 customtag;vi customtag”命令，修改customtag权限并打开该文件。 5. 按i进入insert模式，键入自定义标识后，按ESC键，“:wq!”保存退出即可。 说明 执行5之后，支持以下两种方式将主机加入到自定义标识主机组： 第一种（推荐使用）： Linux主机 在主机里/opt/cloud/lts目录下的customtag文件中，查看该主机的标识，然后将该主机的标识，添加为主机组自定义标识，就可以将主机加入到该主机组下。例如：在主机里/opt/cloud/lts目录下的customtag文件中，查看该主机的标识为test1，创建主机组的自定义标识为test1，即将该主机加入到主机组下。 第二种： Linux主机 1. 在主机里/opt/cloud/lts目录下的customtag文件中，添加主机组自定义标识，可以将主机加入到该主机组下。例如：主机组的自定义标识为test，则在customtag文件中填写test，就可以将主机加入到该主机组下。 2. 当添加了多个自定义标识时，在主机里/opt/cloud/lts目录下的customtag文件中，任意填写一个自定义标识，就可以将主机加入到该主机组下。

本章节内容主要介绍购买类常见问题 购买迁移任务的数量限制？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制，如：一个数据库复制服务帐号，您最多可以创建5个任务。 如果受当前资源配额限制，无法满足业务使用需求，您可以申请扩大配额，通过提工单方式。 购买数据库复制是否支持包周期？ 当前还仅具备按配置费、数量传输费两个收费项的按需订购，不迁移时不收费； 后续将根据技术发展，考虑增加包周期的收费方式，敬请期待。 扩大带宽是否会对DRS正在进行的任务产生影响？ 扩大云连接带宽时需要重建带宽链路，则会导致网络断开，此时是否会对DRS任务产生影响取决于网络断开的时间以及源库IP有没有发生变化。 例如针对MySQL引擎而言，如果网络断开1天，而在这1天时间内源库binlog被清理了（MySQL都有binlog清理策略，用户侧自己配置的），就无法进行任务续传，需要重置任务。 如果网络中断的时间很短，并且带宽链路更换完成后源库的VPN内的IP地址没有变，则是可以继续续传任务，不会对DRS任务产生影响。

本文主要介绍 手动配置Agent（Windows，可选） 操作场景 用户成功安装Agent插件后，推荐您采用“修复插件配置”方式配置Agent。如果“修复插件配置”不成功或其他原因导致无法配置Agent，你可以采用本章节提供的手工方式配置Agent。 约束与限制 Windows类型BMS暂不支持安装Agent。 前提条件 已成功安装Agent插件。 操作步骤 1. 登录ECS。 2. 打开telescopewindowsamd64bin文件夹下的conf.json文件。 3. 配置如下参数，参数说明请参见下表。 plaintext { "InstanceId":"", "ProjectId": "", "AccessKey": "", "SecretKey": "", "RegionId": "cnhz1", "ClientPort": 0, "PortNum": 200 } 表 公共配置参数 参数 说明 InstanceId ECS ID，可通过登录管理控制台，在弹性云主机ECS列表中查看。 说明 InstanceId可不用配置，保持"InstanceId":"",即可，若需要配置，需要遵循如下两条原则： l 该资源ID需保证全局唯一性，即同一个RegionID下Agent使用的InstanceId不能相同，否则系统可能会出现异常。 l InstanceId必须与实际的ECS或BMS资源ID一致，否则云监控服务界面将看不到对应ECS或BMS资源操作系统监控的数据。 ProjectId ProjectId可不用配置，保持"ProjectId": "",即可。若需要配置，请参考已下获取方式。 项目ID，获取方式如下： 登录管理控制台，单击右上角“用户名”，选择“我的凭证”； 在项目列表中，查看ECS或BMS资源对应的所属区域的项目ID。 AccessKey/SecretKey 访问密钥，获取方式如下： 登录管理控制台，单击右上角“用户名”，选择“我的凭证 > 管理访问密钥”； l 如已有访问密钥，查看创建时下载保存的credentials.csv文件中，获取文件中记录的Key值即可； l 如未创建，则通过“新增访问密钥”可创建新的访问密钥，妥善保存credentials.csv文件，并获取文件中记录的Key值。 须知 l 为了安全考虑，建议该用户为IAM用户，并且权限仅为CES Administrator和LTS Administrator 。 l 配置的AccessKey必须在“我的凭证 > 管理访问密钥”列表中，否则将鉴权失败，云监控服务界面看不到操作系统监控数据。 RegionId 区域ID，例如：ECS或BMS资源所属区域为“杭州”，则RegionID为“cnhz1”。 ClientPort Agent占用的起始端口号。 说明 默认为0，表示随机占用。11023为系统保留端口，建议不要配置。 PortNum Agent占用的范围的个数。 说明 默认为200，若ClientPort配置5000，则表示在50005199端口中随机占用。 4. 等待几分钟后，当插件状态为“运行中”并且监控状态开启时，说明Agent已安装成功并开始采集细粒度监控指标。

在应用的发布、重启过程中，不可避免的会造成流量的损失，可能会因为服务没有预热而出现抖动，或因为服务没有完全初始化之前就注册在注册中心导致访问失败。微服务治理提供了服务上线的保护能力，提供服务预热、延迟注册服务的能力解决流量损失问题。 使用无损下线 默认情况下，当应用开启服务治理后即可享受无损下线功能，无需额外操作 功能入口 1. 完成灰度应用部署后，即可查看应用当前存在的标签。 2. 登录云应用引擎控制台。 3. 在左侧导航栏选择 应用管理 > 应用列表，单击目标应用名称。 4. 应用基础信息页面，选择 微服务治理 > 流量治理，单击 无损上下线 服务预热 应用在启动后，由于内部资源还未彻底初始化，直接处理大流量可能会导致出现请求阻塞或报错的情况。在应用刚启动的一段时间内，通过小流量预热的方式使应用完成内部资源的初始化，这样可以有效的避免应用上线后出现的抖动问题。 预热参数说明： 参数 说明 预热时长（秒） 应用实例下一次启动的预热时间，默认预热时长为120秒。服务预热时长设置范围为0~86400秒（即24小时）。 预热曲线 默认为2（适合于一般预热场景），表示在预热周期内服务提供者的流量接收曲线形状呈2次曲线形状。预热曲线设置范围为0~20。

本节介绍了创建守护进程(DaemonSet)的用户指南。 基本概念 创建守护进程：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，请参照购买集群中内容创建。 操作步骤及说明 步骤 1 登录云容器引擎控制台。 步骤 2 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，选择“守护进程”，在右上角单击“创建Daemonset”。 步骤 3 配置工作负载的信息。

本节为您介绍云迁移服务CMS评估任务之异构评估。 1. 单击左侧导航栏迁移评估中“异构评估”，进入“异构评估”点击创建异构评估任务，如图4所示。 图4 异构评估创建评估任务页面。 2. 在弹出窗口中可以选择离线采集，在线采集选项，点击下一步完成创建，如图5所示。 图5 异构评估采集模式选择页面。 3. 编辑“信息收集”，点击“下一步”如图6所示。 图6 异构评估信息收集编辑页面。 4. 创建异构完成，进入异构评估列表页面，如图7所示。 图7 异构评估列表页面。 5. 在异构评估列表页面选择待操作的评估任务，点击“查看详情”图8所示。 图8异构详情页面。 6. 在异构评估详情页中，进行选择工具的评估确认，图9所示。 图9 异构评估工具确认页面。 7. 点击“确认”按钮返回，进入异构评估列表，点击“查看评估报表”，图10所示。 图10异构详情页面。

监控 您可以通过CCE控制台查看工作负载和容器组的CPU和内存占用情况，以确定需要的资源规格。本文以无状态工作负载为例说明如何使用监控功能。 步骤 1 登录CCE控制台，进入一个已有的集群，在左侧导航栏中选择“工作负载”。 步骤 2 选择“无状态负载”页签，单击已创建工作负载后的“监控”。在监控页面，可查看工作负载的CPU利用率和物理内存使用率。 图 查看无状态工作负载监控 步骤 3 单击工作负载名称，可在“实例列表”中单击某个实例的“监控”按钮，查看相应实例的CPU使用率、内存使用率。 日志 您可以通过“日志”功能查看无状态工作负载、有状态工作负载、守护进程集、普通任务的日志信息。本文以无状态工作负载为例说明如何查看日志。 步骤 1 登录CCE控制台，进入一个已有的集群，在左侧导航栏中选择“工作负载”。 步骤 2 选择“无状态负载”页签，单击工作负载后的“日志”。 在弹出的“日志”窗口中可以根据时间查看日志信息。 图 查看无状态工作负载日志 说明 云容器引擎服务对接了应用运维管理服务AOM提供日志查看、检索功能，默认存储时长为7天。目前AOM每月赠送500M免费日志采集额度，超过免费额度部分将产生费用。

本文通过示范举例，向您介绍天翼云云搜索服务Logstash实例可以提供的数据写入能力。 Logstash作为一个强大的数据收集和转发工具，可以从各种来源（如Kafka、数据库等）获取日志数据，并通过灵活的过滤器对数据进行清洗、格式转换和增强。经过处理后的数据可以被发送到多个目标系统，如Elasticsearch、OpenSearch或者其他数据库和分析平台，从而帮助企业在更短的时间内获取、分析和展示数据。这种处理方式对于日志分析、监控、事件追踪等场景尤为重要。 这里，我们以一个示范的例子读取Kafka中的数据转换后写入到Elasticsearch，向您简单介绍天翼云Logstash实例如何帮助企业实现高效的日志数据流处理。 前提条件 1. 已在同VPC下开通Kafka服务和Elasticsearch实例。 2. 获取相应内网地址和端口，例如192.168.XX.XX:9200。 操作步骤 创建Logstash实例 1. 在云搜索服务实例创建页面选择已经开通好的Elasticsearch实例，点击进入Elasticsearch实例，选择Logstash加装。 2. 订购周期、当前区域（即资源池）、可用区、填写实例名称、节点规格等基础配置信息后，按页面提示并根据需要进行配置，然后点击下一步。 3. 按页面提示，勾选相关协议，完成订单付款，即可完成订购，等待资源开通完成，对应实例处于“运行中”状态，即为开通成功。

本文介绍如何在微信小程序引入验证码插件。 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。 开通套餐为标准版及以上版本，支持验证码功能。 需先完成验证码配置。暂时未开放控制台，请通过提交工单给天翼云客服，由其人工操作开启。 注意 请勿在“微信开发者工具”的“游客模式”下接入验证码。 接入说明 1、添加插件 用管理员身份登录微信公众平台 ，且需使用接入小程序的相关账号。 选择设置 > 第三方设置 > 添加插件，在搜索框内输入关键字“ AOne 验证码”查找插件，并单击添加。 2、集成插件 引入验证码小程序插件。 使用验证码插件前，需要在 app.json 中声明验证码小程序插件，如下： html { "plugins": { "captchaplugin": { "version": "1.3.0", "provider": "wx10dca5c3b7d08b57" } } } 引入验证码小程序组件。 需要在页面.json 文件中需要引入自定义组件，js 代码如下： html { "usingComponents": { "aonecaptcha": "plugin://captchaplugin/aonecaptcha" } } 3、使用小程序插件 使用原生小程序语言接入时，需要在自定义的.wxml 文件中，使用验证码插件，wxml 代码如下： html 登录 组件参数说明： 字段名 值类型 默认值 说明 httpDomain String 无 验证码拦截的域名 captchaShow Boolean false 控制弹框显示 组件方法说明： 字段名 说明 success 成功回调 (code 状态码 0 成功,ticket 成功标识) close 关闭弹框 成功失败回调字段说明： 字段名 说明 code 状态码 ticket 成功标识 状态码code字段定义说明： 失败的状态页面会直接重新刷新，进行再次验证。 字段名 说明 0 成功，可以获取 ticket 1 验证数据格式有误 2 验证失败 3 验证动作超时 4 验证码版本不对 在自定义的.js 文件中，监听事件，代码如下： 2.1 打开弹框： html // 点击打开弹框 login: function () { this.setData({ captchaShow: true }) }, // 验证码成功回调 captchaSuccess: function (data) { console.log('验证码成功回调token:', data.detail) //获取验证码token，用于后端验证码校验 // code and ticket const detail data.detail this.setData({ ticket: data.detail.ticket, captchaShow: false, }) }, // 验证码关闭回调 captchaClose: function () { this.setData({ captchaShow: false, }) } })

错误注入功能提供模拟微服务间异常调用的能力，可应用于故障演练、能力验证等场景。该能力支持调用延时和调用异常响应的模拟，通过该能力可进行应用容错能力研发、测试和演示，提高开发测试人员工作效率。 功能入口 1. 完成灰度应用部署后，即可查看应用当前存在的标签。 2. 登录云应用引擎控制台。 3. 在左侧导航栏选择 应用管理 > 应用列表，单击目标应用名称。 4. 应用基础信息页面，选择 微服务治理 > 流量治理，单击 错误注入 错误注入规则参数说明： 参数 说明 规则名称 错误注入规则的名称 框架 支持SpringCloud和Dubbo框架 服务消费者应用 服务消费者对应的应用名称 服务提供者应用 服务提供者对应的应用名称 服务 被调用服务标识 SpringCloud框架：服务注册名称 Dubbo框架：服务名称/分组/版本信息，格式为{DubboService}:{group}:{version}， 如 com.example.DemoService:dev:v1 请求路径 SpringCloud框架被调用接口的路径 请求方法 SpringCloud框架Http请求方法 支持GET/POST/PUT/DELETE 选择ALL匹配所有方法 服务方法 Dubbo框架被调用的方法，格式为{MethodName}:{ParamType...}如 sayHello:java.lang.String,java.lang.String 类型 延迟：模拟调用延迟，可自定义延迟时间 错误：SpringCloud框架下模拟调用返回的Http状态码和响应体；Dubbo框架下模拟调用触发的异常，可输入异常类全路径和异常信息 触发概率 触发此规则相关模拟调用的概率

本文主要介绍散点图配置。 散点图是一种在直角坐标系平面上，通过数据点展示两个变量关系的图表。每组数据分别对应X轴和Y轴的坐标值，点的位置、分布和密集程度可用于判断两个变量之间的相互影响程度。 前提条件 已完成日志采集配置，并成功采集到日志。 操作步骤 1. 登录云日志服务控制台。 2. 在日志管理页面的日志项目列表中，点击已创建的日志单元名称，进入日志单元详情页面。 3. 在日志单元详情页面中，即可查看当前日志单元中的日志数据。 4. 在语句搜索模式下，输入查询语句与SQL分析语句，具体语法请参考SQL统计分析章节。 5. 点击【查询】按钮，结果将默认以表格形式呈现。右侧图表类型选择点击散点图。 6. 结果将以散点图的形式展示。 配置参数 查询分析配置 参数 说明 图表名称 支持自定义图表名称。 x轴字段 选择目标日志字段作为X轴。 y轴字段 选择目标日志字段作为Y轴。 分类列 选择用于数据分类的日志字段。 点大小列 选择一个字段，将根据该字段的值动态设置点的大小。 图形配置 参数 说明 线宽 设置线的宽度。 透明度 设置透明度 点大小 设置点的大小。 若您设置了点大小列，则此处的点大小设置不会生效。 形状 设置点的形状（圆形、方形和三角形）。

云应用引擎 CAE（Cloud App Engine）是集成 IaaS + PaaS 的 Serverless PaaS 平台，支持多种方式部署应用和任务，支持主流微服务框架和开源任务框架。CAE采用最小化闲置资源原则，以秒级弹性伸缩性能为您打造高效的低成本服务。 应用全托管免运维 CAE采用一站式、全托管的应用管理界面，让您可以聚焦核心业务，专注于业务的逻辑开发，无需考虑底层资源，例如集群可用性、容量和性能等方面的问题，减少繁杂的运维管理。同时，CAE采用一站式、全托管的管理界面，为应用和任务提供开箱即用的生命周期管理、可观测等功能，帮您快速排查故障。 精细化成本管理 告别传统模式下为峰值流量而长期预留固定资源的低效做法。CAE让您转向按量付费，精准匹配应用的实际负载，并结合一键启停（如批量管理开发/测试环境），彻底消除资源闲置成本，实现企业级资源的精细管控与成本优化。 丰富的弹性策略 CAE 提供多层次、自动化的弹性策略，保障应用在负载波动下始终稳定运行、成本最优： 指标弹性：基于 CPU、内存等核心监控指标自动扩缩容，实时响应业务压力。 定时弹性：根据预设的日程（如工作日/大促）自动调整实例数，提前应对规律性流量。 混合弹性：可灵活组合定时与指标策略，实现对复杂场景的精细化、自动化容量管理。

云应用引擎 CAE（Cloud App Engine）是集成 IaaS + PaaS 的 Serverless PaaS 平台，支持多种方式部署应用和任务，支持主流微服务框架和开源任务框架。CAE采用最小化闲置资源原则，以秒级弹性伸缩性能为您打造高效的低成本服务。 应用全托管免运维 CAE采用一站式、全托管的应用管理界面，让您可以聚焦核心业务，专注于业务的逻辑开发，无需考虑底层资源，例如集群可用性、容量和性能等方面的问题，减少繁杂的运维管理。同时，CAE采用一站式、全托管的管理界面，为应用和任务提供开箱即用的生命周期管理、可观测等功能，帮您快速排查故障。 精细化成本管理 告别传统模式下为峰值流量而长期预留固定资源的低效做法。CAE让您转向按量付费，精准匹配应用的实际负载，并结合一键启停（如批量管理开发/测试环境），彻底消除资源闲置成本，实现企业级资源的精细管控与成本优化。 丰富的弹性策略 CAE 提供多层次、自动化的弹性策略，保障应用在负载波动下始终稳定运行、成本最优： 指标弹性：基于 CPU、内存等核心监控指标自动扩缩容，实时响应业务压力。 定时弹性：根据预设的日程（如工作日/大促）自动调整实例数，提前应对规律性流量。 混合弹性：可灵活组合定时与指标策略，实现对复杂场景的精细化、自动化容量管理。

抽帧工具ivtalDecoder转码参数说明 plaintext mode 0 fi 指定抽帧间隔 thread 指定线程数量 指定输入视频 指定输出抽帧后像素文件 运行示例1 plaintext 执行命令 ivtalDecoder mode 0 fi 400 thread 1 movie.mp4 movieivtal2.yuv 命令解释： ivtalDecoder 使用视频抽帧工具（英特尔版） mode 0 fi 400 指定每隔400帧抽一帧 thread 1 用一个线程 movie.mp4 输入1920x1080 24fps的电影场景视频 movieivtal2.yuv 指定输出像素文件的名字 执行结果如图 plaintext 日志解释： save yuv2 一共抽出来多少帧 real0.713 一共耗时多少 性能提升说明 下面是在规格c8.4xlarge.2云主机下的视频转码测试结果对比的数据。 优化前 plaintext ffmpeg i movie.mp4 c:v libx264 crf 22 psnr out.mp4 优化后 plaintext ffmpeg i movie.mp4 c:v libx264 mvreuse 2 crf 22 psnr out.mp4 过程中cpu利用率为11%。 指标 优化前 优化后 PSNR（dB） 48.3 48.3 Bitrate（kbps） 6399.5 6173.9 FPS（帧/秒） 55 85 CPU利用率（%） 18% 11% 优化后相比优化前，cpu利用率明显下降，视频转码fps提升55%。

本文主要解决修改/etc/security/limits.conf文件后重启系统,配置项不生效的问题。 可能原因 在Linux操作系统云主机中，/etc/security/limits.conf配置文件主要用于设置系统中用户或用户组的资源限制。可在配置文件中指定用户、用户组以及资源限制的具体值。该文件中的配置会影响到整个系统范围内的用户或进程。但这些配置会受到/etc/security/limits.d/ 目录中的配置的影响，因为/etc/security/limits.d/目录中的配置优先级高于/etc/security/limits.conf。 如果遇到修改/etc/security/limits.conf文件，重启后配置项不生效问题，可能原因是/etc/security/limits.d/目录中的配置项覆盖了/etc/security/limits.conf文件中的值。 解决步骤 1. 进入/etc/security/limits.d/目录内，查看是否有配置文件内容与/etc/security/limits.conf文件中修改的配置项冲突。如果有则尝试修改这些文件中的配置，或者删除冲突的文件。 2. 如果想要在/etc/security/limits.d/目录中创建新的配置文件来配置资源限制，确保没有在多个配置文件中重复定义相同的配置项。同时可用数字前缀来指定配置文件的加载顺序，确保正确的加载顺序。 3. 在确认配置项已经全部正确设置后，需重新启动系统以确保新的配置生效。 4. 如果问题仍然存在，检查位于/var/log目录下的系统日志，获取关于配置项加载冲突等更多的信息。

本文主要介绍云日志服务如何为日志空缺字段赋值。 在日志加工中，您可以使用eset函数为日志空缺字段赋值。 场景1：原字段不存在或者为空时，为字段赋值 函数： eset("result", "......value......", mode"fill") mode参数取值见下表： 参数值 说明 fill 当目标字段不存在或者值为空时，设置目标字段。 fillauto 当新值非空，且目标字段不存在或者值为空时，设置目标字段。 add 当目标字段不存在时，设置目标字段。 addauto 当新值非空，且目标字段不存在时，设置目标字段。 overwrite 总是设置目标字段。 overwriteauto 当新值非空，设置目标字段。 示例： 原始日志 name: 加工规则 eset("name", "aspara2.0", mode"fill") 加工结果 name: aspara2.0 场景2：为多个字段赋值 函数： eset("k1", "v1", "k2", "v2", "k3", "v3", ......) 示例： 原始日志 source: 192.168.0.1 topic: tag: receivetime: id: 7990 teststring: 加工规则 则 为topic字段、tag字段和receivetime字段赋值。 eset("topic","app", "tag","stu","receivetime","1597214851") 加工结果 source: 192.168.0.1 topic: app tag: stu receivetime: 1597214851 id: 7990 teststring:

本文主要介绍结构化解析JSON模式。 概述 支持解析Object类型的JSON日志，提取JSON日志内容作为KeyValue键值对，即Object首层的键作为Key，Object首层的值作为Value。 示例 如您需要采集的原始数据为： 原始日志： plaintext {"timelocal":"22/Jan/2019:19:19:34 +0800","bodysent":23,"responsetime":0.232,"upstreamtime":"0.232","httphost":"127.0.0.1","method":"POST","request":"POST","xff":"","referer":" (Windows NT 10.0; WOW64; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0","responsecode":"200"} 经过结构化处理后，采集到云日志服务后的日志如下： plaintext agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0 bodysent: 23 httphost: 127.0.0.1 method: POST referer: request: POST responsecode: 200 responsetime: 0.232 timelocal: 12/Jan/2023:21:33:18 +0800 upstreamtime: 0.232 xff: message: {"timelocal":"22/Jan/2019:19:19:34 +0800","bodysent":23,"responsetime":0.232,"upstreamtime":"0.232","httphost":"127.0.0.1","method":"POST","request":"POST","xff":"","referer":" (Windows NT 10.0; WOW64; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0","responsecode":"200"} 配置说明 在日志接入流程中创建采集配置步骤中，切割模式选择JSON模式即可。

本文介绍主机接入配置完成后未采集到日志的处理方法。 问题现象 已完成接入配置，但一直未采集到日志。 可能原因 日志采集器未正常运行。 采集路径配置错误。 业务当前无产生日志，或部分时间段有日志，部分时间段无日志。 日志时间错误问题，日志上报至未来时间或已超出日志主题存储时长的时间。 解决方法与排查思路 1. 检查采集器状态是否正常。请参考检查采集器运行状态。若采集器状态为正常，但仍无日志，请继续进行以下排查。 2. 检查日志采集配置中的采集路径是否配置正确，例如日志目录path是否正确。更多关于日志采集路径的说明请参考接入云主机文本日志。 3. 增加检索时间区间，查看其他时段是否能检索到日志。可能为该时间段确实无日志，请检查自身业务在指定时间段是否产生日志。 4. 在日志单元配置页面，查看当前配置的日志保存时间；请确保日志检索时的时间区间在日志保存时间范围内，在范围以外的日志不再保存，故检索不到。 5. 日志采集器只会采集新增内容，如果目标文件没有更新，则不会采集数据，也不会有数据上报，因此查询不到日志。 若以上解决方法均无法解决您的问题，请提交工单进行报障处理。

本节介绍云容器引擎的最佳实践：集群规格推荐规划。 集群规格规划 Kubernetes集群的稳定性受到两方面因素的影响，一方面是资源对象的数量，另一方面是节点的规格和数量。对于后者而言，选择小数量、大规格的ECS搭建集群或者大数量、小规格的ECS搭建集群都可能存在较大的隐患。因此对集群规格进行合理规划显得尤为重要。 在考虑ECS规格时，需要考虑以下因素： 网络带宽：大规格ECS的网络带宽优于小规格，适用于对带宽需求较大的应用。 网络通信：容器在同一大规格ECS内部建立链路的比例增大，可以避免跨ECS访问，减少网络开销。 容量：ECS系统需要预留一部分CPU、内存、磁盘等节点资源，用于集群管理和基础设施组件的运行。小规格ECS由于抢占资源等因素，使得集群的稳定性和可靠性降低的概率大增。 碎片化：节点资源分配时，小规格ECS更容易被少数甚至一个容器独占，导致不一致或不连续的资源需求难以有效组合，进而造成资源浪费。 镜像拉取：大规格ECS更能有效地利用容器镜像的分层机制，提升拉取镜像的效率。 ECS数量的考量因素： 小数量的ECS，在节点故障时，由于资源冗余不足，可能导致无法及时处理故障节点外排的业务。 大数量的ECS极大地考验Master的性能和稳定性。

本节介绍网络的用户指南：Service概述 Pod地址可变性 Pod销毁重建后，其IP地址也会变化，例如deployment工作负载升级时，新建的pod地址会改变。Kubernetes的Service可提供一个固定的IP地址（来自订购集群时配置的服务网段）和Service域名，结合标签选择器，对一组pod做负载均衡。客户端可通过该地址或域名访问IP地址可变的pod。如下图所示，nginx部署的前端服务，通过service地址访问后端服务. Service类型 Service支持如下类型： 1. ClusterIP：Service默认类型，用于集群内应用间访问，客户端可通过ClusterIP或内部Service域名访问后端Pod； 2. NodePort：用于集群外部访问集群内服务，将Service通过集群节点固定端口暴露，集群外部可通过任一集群节点IP和该固定端口来访问Serivce； 3. LoadBalancer：用于集群外部访问集群内服务，通过LoadBalancer实例访问NodePort或直通Pod，相对于NodePort方式，有更高的可用性和性能； 4. Headless：该类Service没有IP地址，可用于DNS负载均衡场景，客户端访问Service域名时会通过DNS返回该Service所有后端Pod的IP地址； 5. ExternalName：将集群外部域名映射到集群内部Service上，使得集群内可通过Service名访问外部域名。 Service创建 登录云容器引擎控制台，进入指定集群，选择服务（Service）>创建，按需配置信息即可。

本节主要介绍复制参数模板。 操作场景 您可以复制您创建的自定义数据库参数模板。当您已创建一个数据库参数模板，并且想在新的数据库参数模板中包含该组中的大部分自定义参数和值时，复制参数模板是一个方便的解决方案。您还可以导出某数据库实例应用的参数列表，生成一个新的参数模板，供您后期使用。 您无法复制默认参数模板。不过，您可以创建基于默认参数模板的新参数模板。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB”。 3. 在左侧导航栏，单击“参数模板管理”。 4. 在参数模板管理页面的“自定义”页签，选择需要复制的参数模板，单击“复制”。 除了上述操作，您还可以在“实例管理”页面，单击实例名称，在左侧导航栏，单击“参数修改”，单击“导出”，将该实例对应参数列表导出并生成一个参数模板，供您后期使用。 5. 在弹出框中，填写新参数模板名称及描述，单击“确定”。 图1 复制参数模板 参数模板名称在1位到64位之间，区分大小写，可包含字母、数字、中划线、下划线或句点，不能包含其他特殊字符。 描述不能超过256位，且不能包含回车和> ! < " & ' 特殊字符。 创建完成后会生成一个新的参数模板，您可在参数模板列表中对其进行管理。

本节主要介绍Kvrocks到GeminiDB Redis的迁移方案。 Kvrocks是一款开源的兼容Redis生态的NoSQL keyvalue数据库，底层基于RocksDB实现，并提供namespace功能支持数据分区。Kvrocks集群管理功能相对薄弱，自建集群时需要与外部组件配合，Kvrocks支持的redis命令还不够全面，例如缺少在消息流和统计场景经常使用的stream及hyperloglog数据结构。 GeminiDB Redis是一款兼容Redis生态的云原生NoSQL数据库，基于共享存储池的多副本强一致机制，保证数据的安全可靠。GeminiDB Redis具有高兼容、高性价比、高可靠、弹性伸缩、高可用、无损扩容等特点。不亚于RedisCluster的兼容度，使用户在应用时无需修改代码，可直接使用，100%兼容原生接口。GeminiDB Redis在适配Kvrocks业务的同时，还能克服器管理能力弱、对Redis兼容度不高等缺点。 迁移原理 使用开源工具kvrocks2redis进行Kvrocks到GeminiDB Redis的迁移，在此基础上，从GeminiDB Redis源码层面对Kvrocks的namespace功能进行适配。 迁移过程分为全量和增量两个阶段：迁移开始后，先进行全量迁移，此时对kvrocks打快照，并记录对应的数据版本（seq）。然后解析全量数据文件成redis命令写入GeminiDB Redis。全量迁移完成后进入持续的增量迁移过程，迁移工具循环给Kvrocks发送PSYNC命令，将获取到的增量数据不断转发给GeminiDB Redis，完成增量迁移 。

本文主要介绍原地升级。 操作场景 您可以通过云容器引擎管理控制台升级集群版本，以支持新特性的使用。 升级前，请先了解CCE各集群版本能够升级到的目标版本，以及升级方式和升级影响，详情请参见集群升级概述和升级前须知。 升级说明 集群的升级采用原地升级方式更新节点上的Kubernetes组件，升级后不会改变节点上的OS版本。 数据面节点升级时将采用分批升级的方式，默认会选择根据CPU、内存、PDB（Pod Disruption Budget，即为应用程序设置干扰预算）等设置节点升级的优先级，您也可以根据您的业务需要自行设置优先级。 注意事项 集群升级过程中会自动升级插件到目标集群兼容的版本，升级过程中请不要卸载或者重装插件。 升级之前请确认所有的插件都处于运行状态，如果插件升级失败可以在插件问题修复后，重试升级。 升级时会检查插件运行状态，部分插件（如CoreDNS）需要至少两个节点才能维持正常状态，那此时升级就至少需要两个节点。 若在集群升级过程中出现升级失败的提示，请参照提示信息修复问题后点击重试，若重试后仍未成功升级，请提交工单联系我们协助您进行修复。 更多注意事项请参见升级前须知。

原因分析 1. 写入冲突：当多个客户端同时向同一个索引写入数据时，可能会发生写入冲突，导致部分写入操作被推迟或重试，从而降低写入速度。 2. 磁盘 I/O 限制：写入操作需要频繁访问磁盘。如果磁盘 I/O 性能不佳或资源被其他任务占用，写入速度会受到影响。 3. 缓冲区溢出：云搜索服务在写入数据时会使用内存缓冲区。如果缓冲区满了，系统会强制刷新到磁盘，这个过程可能会拖慢写入速度。 4. 垃圾回收（GC）问题：如果节点的 JVM 频繁进行垃圾回收，特别是 Full GC，系统性能会受到影响，导致写入速度下降。 解决方案 1. 优化写入并发：避免高并发写入到同一索引，可以通过拆分索引或批量写入方式减少冲突。调整客户端的并发写入线程数和批量写入大小。 2. 提升磁盘性能：使用更高性能的磁盘设备（如 SSD），确保磁盘 I/O 不是瓶颈。检查系统中是否有其他进程占用了磁盘资源，影响了写入速度。 3. 调整刷新间隔：可以通过增加刷新间隔来减少缓冲区强制刷新到磁盘的频率，如下述命令将延长刷新时间，允许更多的数据在内存中积累，从而减少写入延迟。 PUT INDEXNAME/settings { "index.refreshinterval": "30s" } 4. 优化垃圾回收设置：监控 JVM 的垃圾回收行为，必要时升级到 G1 GC 或调整堆内存大小，减少 GC 对性能的影响。