计费项 计费项说明 使用的计费模式 计费公式 实例费用 计费因子：代理规格和代理数量 包年/包月、按需计费 实例规格单价 代理数量 购买时长 存储空间费用 计费因子：云硬盘类型、容量大小 包年/包月、按需计费 云硬盘规格单价 单个代理存储大小 代理数量 购买时长

本小节介绍SSL VPN的计费类问题。 SSL VPN订购页面选择的并发连接数是什么？ 订购页面选择的并发连接数是SSL VPN并发连接授权数量，用于计算EasyConnect（SSL VPN客户端）、浏览器接入SSL VPN的并发用户数。 SSL VPN订购后是否会包含云主机？ 包含，订购SSL VPN会自动匹配合适的云主机，无需用户再单独购买。

本节介绍了容器镜像服务的产品优势。 简单易用 使用控制台对镜像操作，简单易用，支持镜像的全生命周期管理。 安全保障 支持容器镜像安全扫描，识别镜像中所有已知的漏洞信息。 开放兼容 全面支持社区Registry V2协议，支持使用CLI以及原生API方式管理镜像。 无缝集成 与云容器引擎无缝集成，构建云原生一站式解决方案。

本节主要介绍创建用户并授权使用DDS 如果您需要对您所拥有的DDS进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），通过IAM，您可以： 根据企业的业务组织，在您的天翼云账号中，给企业中不同职能部门的员工创建IAM用户，让员工拥有唯一安全凭证，并使用DDS资源。 根据企业用户的职能，设置不同的访问权限，以达到用户之间的权限隔离。 将DDS资源委托给更专业、高效的其他天翼云账号或者云服务，这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果天翼云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用DDS服务的其它功能。 本章节为您介绍对用户授权的方法，操作流程如下图所示。 前提条件 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的DDS权限，并结合实际需求进行选择，DDS支持的系统权限，请参见：DDS系统权限。 示例流程 图 给用户授权DDS权限流程 1. 创建用户组并授权 在IAM控制台创建用户组，并授予DDS权限“DDS FullAccess”。 说明 如果需要使用到对接其他服务的一些功能时，除了需要配置“DDS FullAccess”权限外，还需要配置对应服务的权限。 例如：使用DAS连接实例时，除了需要配置“DDS FullAccess”权限外，您还需要配置数据管理服务“DAS FullAccess”权限后，才可正常使用DAS登录数据库实例。 2. 创建用户并加入用户组 在IAM控制台创建用户，并将其加入[1](

本文主要介绍如何修改IP地址组基本信息。 操作场景 本章节指导用户修改IP地址组。 说明 修改IP地址组，相应安全组规则和网络ACL规则的源地址范围也会随之改变。 修改IP地址组 1. 登录管理控制台。 2. 在页面左上角单击图标，打开服务列表，选择“网络 > 虚拟私有云”。进入虚拟私有云列表页面。 3. 在左侧导航栏选择“访问控制 > IP地址组”。 4. 在IP地址组列表页面，单击操作列的“修改”，可以对IP地址组信息进行修改，包括名称、IP地址、描述。

工作负载高级设置 设置容器生命周期Yaml样例 任务管理 使用kubectl创建Job 使用kubectl创建CronJob 配置中心 使用kubectl创建配置项 使用kubectl创建密钥 存储管理 使用kubectl自动创建云硬盘 使用kubectl部署带云硬盘存储卷的工作负载

审计日志隐私的合规配置 由于审计日志中的SQL请求语句和结果集中可能包含用户的隐私数据，建议对审计日志开启隐私数据保护，以防止违反隐私保护相关合规要求。 通过配置如下可满足隐私数据的合规要求： 开启“隐私数据脱敏”开关：开启后会对审计日志中的隐私数据进行脱敏存储。 关闭“存储结果集”开关：关闭后，审计日志含有隐私信息的结果集将不会存储到审计日志中。 开启所有的隐私保护规则。

本节介绍快照的管理方式，管理员可使用已创建的系统快照进行还原桌面操作。 操作场景 用户在使用AI云电脑过程中，管理员可以根据需要对AI云电脑进行创建系统快照、还原桌面操作（路径：桌面管理管理）。创建系统快照后，管理员也可以在“快照管理”页面里对系统快照进行查询、编辑、删除等操作。 系统默认一个AI云电脑只能创建一个快照，管理员如需对AI云电脑重新创建系统快照，请先删除原有的快照，再创建新的系统快照。 编辑快照 1. 进入“AI云电脑（政企版）”管理控制台； 2. 展开“AI云电脑管理”菜单栏，选择“快照管理”，进入快照管理页面； 3. 在需要编辑的快照所在行，点击“编辑”； 4. 进入“编辑快照”页面； 5. 编辑快照名称、快照描述等信息； 6. 点击“确定”，即完成编辑快照。 删除快照 1. 进入“AI云电脑（政企版）”管理控制台； 2. 展开“AI云电脑管理”菜单栏，选择“快照管理”，进入快照管理页面； 3. 在需要删除的快照所在行，点击“删除”； 4. 弹出“删除快照”对话框； 5. 点击“确定”，即完成删除快照。

本节介绍了集群退订的用户指南。 操作场景： 之前已创建容器集群，退订不需要使用的集群。 操作步骤 1、登录云容器引擎控制台，在左侧导航栏选择“集群”菜单，打开集群列表页面。 2、在集群列表页面，找到对应的集群实例，点击“退订”，进行实例的退订。 常见问题 如何防止误删除集群 容器提供了集群删除保护功能，为防止误删除集群，您可以开启集群删除保护开关： 1、进入云容器引擎控制台页面，找到对应的集群实例，点击“集群名称”，切换到“基本信息”； 2、开启“集群删除保护”开关，可以保护集群误删除： 3、此时若进行退订集群，将弹出提示： 如何关闭集群删除保护开关 进入云容器引擎控制台页面，找到对应的集群实例，点击“集群名称”，切换到“基本信息”，关闭“集群删除保护”开关。

本文旨在为您介绍如何在云原生API网关中管理消费者并进行授权管理。 创建消费者 云原生API网关通过消费者机制启用认证能力，实现访问权限控制。每种消费者均可独立设置 JWT、HMAC、KEY 或 BASIC 认证策略，您可根据业务安全需求灵活选择合适的鉴权方式，确保API访问既安全又高效。具体详情，请参见 创建消费者。 启用消费者 消费者只有在启用状态时才能生效。具体详情，请参见 启用消费者。 停用或删除消费者 如您需要停用或删除消费者。具体详情，请参见 停用或删除消费者。 消费者授权管理 每个消费者均可配置独立的身份标识和授权策略，确保仅通过认证的请求才能访问对应资源。云原生API网关支持在路由、接口、API 及实例多个维度配置消费者授权机制，实现细粒度的访问控制。具体详情，请参见 消费者授权管理。

本节主要介绍计费项与产品价格。 云容器引擎（CCE）在使用过程中涉及“容器管理集群”和“IaaS基础设施”两个部分的费用： 1、 容器管理集群： 容器集群及控制节点的资源费用。按照每个集群的规格（是否高可用）、集群规模（最大支持的工作节点数）的差异收取不同的费用。 说明 集群规模是指用户在该集群下可创建或购买的云主机/物理机最大总量。 容器管理集群价格： 集群类型 高可用 集群管理规模 按小时（元/小时） 包月（元/月） 混合集群 否 50节点 0.97 421 混合集群 否 200节点 1.88 800 混合集群 否 1000节点 3.69 1557 混合集群 是 50节点 2.91 1263 混合集群 是 200节点 5.64 2400 混合集群 是 1000节点 11.07 4671 混合集群 是 2000节点 20.93 9780.9 2、IaaS基础设施： 集群工作节点所使用的IaaS基础设施费用，包括集群创建使用过程中自动创建或手动加入的相关资源，如云主机、云硬盘、弹性IP/带宽、负载均衡等，价格参照天翼云相应产品价格说明。

本文为您介绍Web应用防火墙客户控制台【态势感知】的开启条件以及操作步骤。 功能介绍 客户如果购买了态势感知大屏服务，可以在控制台查看实时的安全态势感知服务。安全态势感知服务根据客户维度，实时展示客户业务整体的攻击情况，主要包括：攻击来源IP、攻击 TOP URL、攻击域名TOP排行、攻击类型分布、攻击类型趋势、攻击来源TOP排行、攻击趋势和滚动式的安全威胁信息等。 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，具体操作请见快速接入WAF 开通Web应用防火墙（边缘云版）扩展服务可视化大屏服务，支持使用态势感知，具体请见可视化大屏服务 操作步骤 登录Web应用防火墙（边缘云版）控制台 在左侧导航栏中选择【态势感知】，浏览器将跳转至新页面，为您展示目前已接入域名的安全态势

云下一代防火墙可以进行日志查询,日志启用需登录云下一代防火墙web界面进行配置。 本页面仅列出常规使用配置，其他配置请参考运维人员操作指南下载查询。 操作方法 1.打开菜单栏，【监控→日志→日志管理】，开启对应功能日志记录功能。 2.可进行对应日志查询。

本文介绍了如何使用弹性云主机的Windows实例搭建FTP站点 本文介绍了如何使用弹性云主机的Windows实例搭建FTP站点。该指导具体操作以Windows Server 2012 R2为例。 Windows实例搭建FTP站点具体操作步骤如下： 1、添加IIS以及FTP服务角色。 2、创建FTP用户名及密码。 3、设置共享文件的权限。 4、添加及设置FTP站点。 5、（可选）配置FTP防火墙支持。 6、设置安全组及防火墙。 7、客户端测试。

参数 说明 是否必须设置 上报路径 exporter提供的供ServiceStage获取自定义指标数据的URL。 例如，/metrics。 是 上报端口 exporter提供的供ServiceStage获取自定义指标数据的端口。 例如，8080。 是 监控维度 exporter提供的自定义指标名称。例如，["cpuusage","memusage"]。 如果不设置，则ServiceStage会获取所有的自定义指标数据。 如果设置，例如设置为["cpuusage","memusage"]，则ServiceStage会对自定义指标进行过滤，只获取cpuusage、memusage指标数据。 否

事件总线EventBridge是天翼云提供的一款Serverless事件总线服务，支持事件在总线中路由、过滤与转换，支持天翼云服务与自定义应用以标准化、中心化的方式接入，兼容CloudEvents 1.0协议，助力分布式事件驱动架构的快速构建。 核心概念 事件总线EventBridge涉及的核心概念如下： 事件：事件源状态变化的数据记录。 事件源：事件的来源，负责生产事件。 事件目标：事件的处理终端，负责消费事件。 事件总线：事件的中转站，负责事件的中间转储。 事件规则：用于匹配特定类型的事件。当事件成功匹配时，事件会被路由到与事件规则关联的事件目标。 事件总线总体架构 事件总线EventBridge的总体架构如下图所示： 事件源：事件的来源，将天翼云服务、自定义应用、SaaS应用等应用程序产生的事件消息投递至事件总线。 事件总线：存储接收到的事件消息，并根据事件规则将事件消息路由到事件目标。 事件目标：消费事件消息。 应用场景 事件总线EventBridge的典型应用场景如下： 构建事件驱动型架构：借助事件总线EventBridge，您无需了解事件源，就可以直接筛选并发布事件。 函数计算触发器：事件总线提供了统一的事件源接入方式，为函数计算服务提供SaaS应用事件或云服务事件的标准化接入。 应用事件流转：应用产生的事件可以通过事件总线触发其它相关联的应用，从而实现事件在应用与应用之间的流转。

本页面介绍云数据库ClickHouse如何通过JDBC进行连接。 本节以JAVA语言为示例演示JDBC连接云数据库ClickHouse。 添加依赖 java ru.yandex.clickhouse clickhousejdbc 0.3.1 以下代码演示了如何使用 JDBC 驱动连接实例。示例代码包含五个方法，init方法获取数据库连接，close方法关闭连接，insertData方法插入数据，selectData表示查询数据，conditionsQuery为条件查询示例。 import org.junit.jupiter.api.Test; import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDataSource; import ru.yandex.clickhouse.settings.ClickHouseProperties; import java.sql.Connection; import java.sql.Date; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.ResultSetMetaData; import java.sql.SQLException; import java.sql.Timestamp; import java.util.Arrays; import java.util.UUID; public class SomeTest { // 数据库连接地址 public static final String URL "jdbc:clickhouse://IP:PORT/default"; // 数据库账户名 public static final String USER "USERNAME"; // 数据库账户密码 public static final String PASSWORD "PASSWORD"; public static Connection connection null; // 初始化 public static Connection init() throws SQLException { ClickHouseProperties props new ClickHouseProperties(); props.setConnectionTimeout(600); props.setSessionId(UUID.randomUUID().toString()); props.setUser(USER); props.setPassword(PASSWORD); props.setMaxExecutionTime(300); ClickHouseDataSource dataSource new ClickHouseDataSource(URL, props); return dataSource.getConnection(); } public static void close() { try { if (connection ! null) { connection.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } @Test public void createDatabase() { // 如果是集群创建数据库需要加上 ON CLUSTER 集群名 try { connection init(); ResultSet rs null; boolean result connection.createStatement().execute( "create database test;"); System.out.println( "result:"+result); rs connection.createStatement().executeQuery( "SHOW databases;"); while (rs.next()) { String name rs.getString( "name"); System.out.println(name); } } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } finally { close(); } } @Test public void createTable() { ResultSet rs null; try { connection init(); boolean result connection.createStatement().execute( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS test.demolocal "+ " (tsdate Date, tsdatetime DateTime, userid Int64, eventtype String, siteid Int64) " + " ENGINE MergeTree() PARTITION BY tsdate " + " ORDER BY (tsdate, toStartOfHour(tsdatetime), siteid, eventtype) " + " SETTINGS indexgranularity 8192;"); System.out.println( " create table success !" +result); rs connection.createStatement().executeQuery( "SELECT COUNT () FROM test.demolocal "); while (rs.next()) { Long count rs.getLong( "COUNT()"); System.out.println(count); } } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } finally { close(); } } @Test public void selectData() throws SQLException { ResultSet rs null; try { connection init(); rs connection.createStatement().executeQuery( "select from test.demolocal;"); ResultSetMetaData rsmd rs.getMetaData(); int columnCount rsmd.getColumnCount(); System.out.println( "总列数：" +columnCount); int rowCont 0; while (rs.next()) { String id rs.getString( "CounterID"); String createtime rs.getString( "StartDate"); String comment rs.getString( "UserID"); System.out.println( " CounterID: " +id + ",StartDate: " +createtime + " ,UserID: " +comment); rowCont++; } System.out.println( "总行数：" + rowCont); } finally { if (rs ! null) { rs.close(); } close(); } } @Test public void insertData() throws SQLException { ResultSet rs null; try { connection init(); PreparedStatement pstmt connection.prepareStatement( "INSERT INTO test.demolocal(tsdate, " + " tsdatetime, userid, eventtype, siteid)VALUES( ?, ?, ?, ? ,? )"); for (int i 0; i < 20 ; i++){ pstmt.setDate(1, new Date(System.currentTimeMillis() i 86400000)); pstmt.setTimestamp(2, new Timestamp(System.currentTimeMillis())); pstmt.setLong(3, i 1000L); pstmt.setString(4, "event type" + i); pstmt.setLong(5, i 10 + 1000L); pstmt.addBatch(); } int[] result pstmt.executeBatch(); System.out.println( "executeBatch result : " +Arrays.toString(result)); rs connection.createStatement().executeQuery( "select from test.demolocal;"); int rowCont 0; while (rs.next()) { Date tsDate rs.getDate( "tsdate"); Timestamp tsDateTime rs.getTimestamp( "tsdatetime"); Long userId rs.getLong( "userid "); String eventType rs.getString( "eventtype"); Long siteId rs.getLong( "siteid"); System.out.println( " tsDate: " + tsDate.toString() + ",tsDateTime: " +tsDateTime.toString() " ,userId: " +userId + ",eventType: " +eventType + " ,siteId: " +siteId); rowCont++; } System.out.println( " 总行数： " +rowCont); } finally { if (rs ! null) { rs.close(); } } } @Test public void conditionsQuery() throws SQLException { ResultSet rs null; try { connection init(); String queryStr " SELECT tsdate AS ts, AVG (userid) AS userIdAvg FROM test.demolocal WHERE tsdate " " BETWEEN '20200924' AND '20201012' GROUP BY ts; "; rs connection.createStatement().executeQuery(queryStr); while (rs.next()) { Date ts rs.getDate( "ts"); Long userIdAvg rs.getLong( "userIdAvg"); System.out.println( " ts: " +ts.toString() + ",userIdAvg: " +userIdAvg); } } finally { if (rs ! null) { rs.close(); } close(); } } }

介绍APM监控详情里消息监控中的KafkaConsumer相关指标的名称、含义等信息。 KafkaConsumer监控指标说明表 指标类别 指标 指标说明 数据类型 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) id Clientid和IP信息 Enum 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) topic Kafka的Topic名称 Enum 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerbytesconsumedrate 每秒消费字节 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerfetchsizeavg 请求获取平均字节 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerfetchsizemax 请求获取最大字节 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerrecordsconsumedrate 每秒消费消息数 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerrecordsperrequestavg 单次请求平均消息数 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerrecordsconsumedrate 总消费次数 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerrecordsperrequestavg 总消费字节数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) errorCount 错误数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) invokeCount 调用次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) maxTime 最慢调用 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms0To10Count 010ms次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms10To100Count 10100ms次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms100To500Count 100500ms次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms500To1000Count 5001000ms次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms1000To10000Count 110s次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) msMorethan10000Count 10s以上次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) totalTime 总响应时间 Int 汇总（Total，KafkaConsumer汇总信息统计） recordConsumedTotal 总消费次数 Int 汇总（Total，KafkaConsumer汇总信息统计） bytesConsumedTotal 总消费字节数 Int 异常 (Exception，Kafka消费异常信息) exceptionstacktrace 异常产生的堆栈信息 String 异常 (Exception，Kafka消费异常信息) exceptiontype 异常类型 String 异常 (Exception，Kafka消费异常信息) exceptioncount 错误数 Int

本文向您介绍如何将标签批量关联资源。 通过TMS控制台，您可以搜索指定区域的全部资源标签和预定义标签，并支持为标签批量绑定多个云资源，每次操作最多支持批量绑定500个云资源。 搜索标签 1. 登录管理控制台，选择“管理与部署 > 标签管理服务”，进入标签管理服务界面。 2. 选择“标签关联资源”页签。 3. 选择搜索区域，系统将自动搜索该区域下的全部资源标签和预定义标签。 搜索结果列表将展示在页面下方。 4. 在搜索结果列表中，您还可以通过指定标签键、标签值或两者都指定，来进行更进一步的搜索过滤，以缩小搜索结果范围。 绑定资源 通过上述操作搜索出指定区域下的全部标签后，您可以为标签绑定云资源。 1. 在搜索结果列表中单击某一标签操作列的“绑定资源”，进入绑定资源页面。 2. 选择资源所在区域。 3. 选择资源类型。 4. 选择资源绑定方式： 1. 输入资源ID：在“资源ID”输入框中输入一个或多个资源的ID。每次最多支持输入500个资源ID。 2. 资源列表选择：在资源列表中勾选一个或多个资源。每次最多支持选择50个资源。 两种资源绑定方式每次最多支持批量绑定的云资源数量均有限制，如需绑定超出限制的云资源，请分多次操作。 5. 单击“确定”，标签绑定资源成功。

名称 描述 Account 发出请求的账户名。 UserName 发出请求的用户名。如果根用户发送的该请求，则UserName为root。 StorageClass 存储类型： ALL：所有存储。 STANDARD：标准存储。 STANDARDIA：低频访问存储。 TimeZone 返回数据的时区，统一为UTC +0800。 Freq 返回统计数据的采样粒度： by5min：统计数据的采样粒度为5分钟。 byHour：统计数据的采样粒度为1小时。 byDay：统计数据的采样粒度为1天。 BucketName Bucket名字。如果用户在请求中没有携带Bucket参数，BucketName为空。 RegionName 数据位置，如果用户在请求中没有携带Region参数，RegionName为空。 Statistics.Date 返回结果对应的时间： 当请求参数Freq为by5min或byHour时，返回格式为yyyyMMdd HH:mm。 当请求参数Freq为byDay时，返回格式为yyyyMMdd。 Statistics.Data.DeleteCapacity 删除标准存储数据的容量。 Statistics.Standardia.DeleteCapacity 删除低频访问存储数据的容量。

本章为您介绍DSC可以检测哪些类型的异常事件。 数据安全中心服务当前仅支持对OBS桶数据进行异常检测。 DSC根据敏感数据规则对OBS桶进行识别，根据识别的敏感数据进行监控，监控到敏感数据的异常事件相关操作后，会将监控结果展示在异常事件处理页面中，用户可根据需要对异常事件进行处理。 DSC支持检测的异常类型和异常内容 异常类型 异常内容 数据访问异常 敏感文件的越权操作。 敏感文件的下载操作。 数据操作异常 敏感文件的更新操作。 敏感文件的文件内容追加操作。 敏感文件的删除操作。 敏感文件的复制操作。 数据管理异常 添加桶时，检测到桶为公共读或公共读写桶。 添加桶时，检测到私有桶对匿名用户或注册用户组开通了访问/ACL访问权限。 含有敏感文件的桶出现桶策略更改、删除操作。 含有敏感文件的桶出现桶ACL更改、删除操作。 含有敏感文件的桶出现跨区域复制配置的更改、删除操作。 敏感文件的对象出现ACL更改、删除操作。 相关文档 如何处理异常事件？ 如何查看异常事件？

本节主要介绍锁&事务。 InnoDB锁等待 当前功能展示了当前时刻(实时)数据库的DML操作之前的锁等待的信息，可以快速帮助定位多个会话因同时更新同一条数据，而产生的会话等待和阻塞，并且支持快速终止持有锁的源头会话，从而恢复被阻塞的操作。 说明 DDL锁(Metadata Lock, MDL)，不在当前功能的范围之内，可以使用元数据锁进行分析和查看。 操作步骤 1、登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。 在左侧的导航栏中单击“DBA智能运维 > 实例列表”页签，进入DBA智能运维实例列表页面。 在实例列表页面右上角，按照引擎、实例名称或者实例IP筛选实例。 选择目标实例，单击“详情”，进入DBA智能运维总览页面。 选择“锁&事务”下的“InnoDB锁等待”，即可查看是否存在锁等待。

访问控制 租户创建RDS实例时，RDS会为租户同步创建一个数据库主帐户，主帐户的密码由租户指定。此主帐户允许租户操作自己创建的RDS实例数据库。租户可以使用数据库主帐户连接RDS实例数据库，并根据需要创建数据库实例和数据库子帐户，并根据自身业务规划，将数据库对象赋予数据库子帐户，以达到权限分离的目的。 自动备份和手动备份 RDS提供两种备份恢复方法，即自动备份和手动备份。自动备份默认开启，备份存储期限最多732天，同时开启自动备份后，允许对数据库执行时间点恢复。RDS自动备份会进行全量数据备份，且每5分钟会增量备份事务日志，这就允许租户将数据恢复到最后一次增量备份前任何一秒的状态。手动备份是租户手动触发的数据库全量备份，这些备份数据存储在天翼云OBS桶中，当租户删除实例时，OBS桶中的手动备份会被保留。租户可以通过已有备份将数据恢复到新实例。 数据复制 RDS支持部署高可用实例。租户可选择在单可用区或多可用区中部署高可用实例。当租户选择高可用实例时，RDS会主动建立和维护数据库同步复制，在主实例故障的情况下，RDS会自动将备实例升为主实例，从而达到高可用的目的。 数据删除 租户删除RDS实例时，存储在数据库实例中的数据都会被删除，任何人都无法查看及恢复数据。

本页介绍了常用的文档数据库服务的表设计技巧、性能提升建议、索引使用技巧以及慢查询定位和处理方法。 文档数据库服务属于NoSQL数据库，提供了可扩展的高性能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升文档数据库服务实例使用性能的建议： 查询操作的性能提升方式 使用索引：文档数据库服务中的索引和关系型数据库中的索引类似，都可以加速数据的查询和排序操作。在MongoDB中，我们可以通过 createIndex 方法来创建索引。 合理设计文档结构：文档数据库服务中的数据结构应该遵循“嵌套”的原则，即尽量将关联的数据放在同一个文档中。这样可以减少数据查询时的I/O操作，提高查询效率。 避免全局扫描：当查询条件无法使用索引时，查询操作可能会变得很慢。因此，我们应该尽可能避免全局扫描，可以通过分页查询、索引合并等方式来优化查询。 增加缓存：通过使用缓存技术，可以减少查询操作对数据库的访问，提高查询效率。MongoDB中可以使用TTL索引来实现数据缓存。 使用聚合查询：聚合查询可以对文档进行分组、统计、排序等操作，可以更方便地处理复杂的查询需求。MongoDB中提供了聚合框架来实现这些操作。 常用的文档数据库服务索引 文档数据库服务支持丰富的索引机制，合理使用索引能够加快数据检索速度并降低资源消耗。

访问控制 租户创建RDS实例时，RDS会为租户同步创建一个数据库主帐户，主帐户的密码由租户指定。此主帐户允许租户操作自己创建的RDS实例数据库。租户可以使用数据库主帐户连接RDS实例数据库，并根据需要创建数据库实例和数据库子帐户，并根据自身业务规划，将数据库对象赋予数据库子帐户，以达到权限分离的目的。 自动备份和手动备份 RDS提供两种备份恢复方法，即自动备份和手动备份。自动备份默认开启，备份存储期限最多732天，同时开启自动备份后，允许对数据库执行时间点恢复。RDS自动备份会进行全量数据备份，且每5分钟会增量备份事务日志，这就允许租户将数据恢复到最后一次增量备份前任何一秒的状态。手动备份是租户手动触发的数据库全量备份，这些备份数据存储在OBS桶中，当租户删除实例时，OBS桶中的手动备份会被保留。租户可以通过已有备份将数据恢复到新实例。 数据复制 RDS支持部署高可用实例。租户可选择在单可用区或多可用区中部署高可用实例。当租户选择高可用实例时，RDS会主动建立和维护数据库同步复制，在主实例故障的情况下，RDS会自动将备实例升为主实例，从而达到高可用的目的。 数据删除 租户删除RDS实例时，存储在数据库实例中的数据都会被删除，任何人都无法查看及恢复数据。

本章节主要介绍新增数据库登录 操作场景 用户通过创建数据库登录，进入可视化的数据管理操作页面。 此处以新增RDS实例为例。 新增RDS实例登录 1. 在数据管理服务DAS左侧导航栏，单击“开发工具”，进入开发工具数据库登录列表页面。 2. 单击“新增数据库登录”，打开新增数据库登录窗口。 3. 选择“数据库引擎”、“数据库来源”、目标实例，填写登录用户名、密码以及描述（非必填项）信息，开启定时采集、SQL执行记录功能。 您可根据需要选择“测试连接”（必选操作步骤）。如测试连接成功，将提示“连接成功”，您可继续新增操作。如测试连接失败，将提示连接失败原因，您需根据提示信息进行修改，以便新增数据库登录成功。 说明 新增数据库登录所需的登录用户名及密码为数据库的用户名和密码。 用户可通过修改登录信息或删除登录信息的方式清除密码。 建议您打开定时采集开关，若不开启，DAS只能实时的从数据库获取结构定义数据，将会影响数据库实时性能。 采集时间不支持自定义，启用“定时采集”后，系统会在UTC时间每天20:00点自动采集数据。如果您本地不是UTC时间，请根据本地时区转换成对应时间即可。即使未启用“定时采集”，您也可以根据需要随时单击“立即采集”采集数据。 建议您开启SQL执行历史记录，开启后，便于在“SQL操作>SQL执行记录”查看，并可再次执行，无需重复输入。 4. 设置完登录信息，单击“立即新增”。

名称 类型 描述 lunName String 克隆卷名称 capacity Integer 克隆卷容量，单位是GiB。 status String 克隆卷的状态： Normal：正常。 Deleting：卷正在删除中。 DeleteFailed：卷删除失败。 Rollbacking：卷正在回滚。 Flattening：与快照的关系链断开过程中，表示克隆卷正在复制源卷的数据，复制完成之后将变成独立卷，不再依赖快照和源卷。 Importing：正在导入备份数据。 Wiping：卷正在清空数据。 WipeFailed：清空数据失败。

本章节主要介绍ALM27007 数据库进入只读模式的告警。 告警解释 系统每30秒周期性检查DBServer主节点的数据目录磁盘空间使用率，当数据目录磁盘空间使用率超过90%时，系统将产生此告警。 当数据目录磁盘空间使用率低于80%时，此告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 27007 紧急 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 数据库进入只读模式，业务数据丢失。 可能原因 磁盘配置无法满足业务需求，磁盘使用率达到上限。 处理步骤 检查磁盘使用率是否达到上限 1. 在FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > DBService”。 2. 在“概览”页面查看“数据目录磁盘空间使用率”图表，检查数据目录磁盘空间使用率是否超过90%。 是，执行步骤3。 否，执行步骤13。 3. 以omm用户登录DBServer主管理节点，执行以下命令，查看数据库是否进入只读模式。 source $DBSERVERHOME/.dbserviceprofile gsql U omm W password d postgres p 20051 show defaulttransactionreadonly; 说明 其中password为DBService数据库的omm用户密码，用户可以执行q退出数据库界面。 结果如下所示，查看“defaulttransactionreadonly”的值是否为“on”。 POSTGRES

本文介绍了如何在科研助手中删除科研文件。 操作步骤 1. 登录科研助手管理控制台。 2. 在控制台左侧导航栏中，选择【数据存储】。 3. 在【数据存储】弹出的选项中，选择【科研文件管理】。 4. 在【科研文件管理】中，展示了当前可用区的科研文件列表。点击所需要删除的科研文件的【删除】按钮。 5. 删除操作会弹出二次确认提示，确认无误后输入“确认删除”并点击【确定】，科研文件将被删除并且科研文件中的数据不再保留。

本文介绍如何在科研助手中删除存储源。 操作步骤 1. 登录科研助手管理控制台。 2. 在控制台左侧导航栏中，选择【数据存储】。 3. 在【数据存储】弹出的选项中，选择【存储源管理】。 4. 选择【文件存储】或【对象存储】。 5. 在【存储源管理】页面，选择一个存储源的【删除】按钮，注意，当存储源被数据集引用时，该存储源无法删除，【删除】按钮将置灰。 6. 此时弹出【删除存储源】页面。单击弹窗的【确认删除】按钮，删除存储源。

本文介绍了如何在科研助手中删除科研文件。 操作步骤 1. 登录科研助手管理控制台并切换至科研版。 2. 在控制台左侧导航栏中，选择【数据存储】。 3. 在【数据存储】弹出的选项中，选择【科研文件管理】。 4. 在【科研文件管理】中，展示了当前可用区的科研文件列表。点击所需要删除的科研文件的【删除】按钮。 5. 删除操作会弹出二次确认提示，确认无误后，点击【确定删除】，科研文件将被删除，并且科研文件中的数据不再保留。

接口功能介绍 导出指定时间段内的对象存储时序指标监控数据，导出格式为csv文件。 接口约束 regionID（资源池）、deviceUUIDList（对象存储资源）、itemNameList（待查监控项名称）存在。 URI POST /v4/monitor/exportzoshistorymetricdata 请求参数 请求体body参数 参数 参数类型 是否必填 示例 说明 下级对象 regionID String 是 81f7728662dd11ec810800155d307d5b 资源池ID itemNameList Array of String 是 ["zosbucketinnerbytessent"] 待查的监控项名称 startTime String 是 1667815639 查询起始时间戳 endTime String 是 1667817639 查询结束时间戳 deviceUUIDList Array of String 是 ["bucketc574"] 查询设备ID列表 period Integer 否 300 聚合周期，单位：秒，默认300 deviceType String 是 本参数表示设备类型，取值范围：1.zosbucket：存储桶2.zosuser：用户 设备类型 响应参数 根据请求参数导出监控数据为csv文件。 文件内容按照设备deviceUUID分隔，不同设备的数据以栏（多个行）为单位竖向排列。 同一设备的不同指标，按照时间戳横向排列，无数据则为空。 请求失败，返回参数参考历史监控数据查询系列接口。 请求示例 POST /v4/monitor/exportzoshistorymetricdata 请求体body json { "regionID": "81f7728662dd11ec810800155d307d5b", "startTime": "1667815639", "endTime": "1667817639", "itemNameList": [ "zosbucketinnerbytessent", "zosbucketpublicbytessent", "zosbucketmonthpublicbytessent", "zosbucketinnerbytesreceived" ], "deviceUUIDList": [ "bucketc574" ], "deviceType": "zosbucket" }