本章节介绍如何通过制品部署前端应用到容器 概述 在微服务云应用平台中接入您的应用进行发布，所支持的介质类型大体上可分为制品（JAR/WAR/ZIP包等）、镜像等，您可以按实际需求选择接入的方式。 为了帮助您快速体验如何在微服务云应用平台中通过制品部署前端应用到容器。微服务云应用平台提供了前端VUE应用制品（ 通过制品部署前端应用 前提条件 1. 您已开通微服务云应用平台 2. 您已订购一个云容器引擎实例 说明 用户如果想使用自定义基础镜像部署前端应用，对应的Dockerfile需要用户参考系统提供的模板改写，模板说明如下： 1. WORKDIR /usr/local/：设置工作目录 2. COPY $packageName . ：拷贝制品包到当前目录（用户上传制品包统一用packageName占位符表示） 3. RUN mkdir p /usr/local/static：创建静态资源目录 4. RUN tar xvf $packageName C /usr/local/static ：解压缩制品包到静态资源目录 5. RUN cp r /usr/local/static/ /usr/share/nginx/html：拷贝静态资源文件到nginx运行目录下 6. EXPOSE 8081：暴露服务指定端口 7. CMD ["nginx", "g", "daemon off;"]'：通过nginx启动服务 部署流程 创建环境和导入资源 在左侧导航栏，选择环境管理。在环境列表左上角点击创建环境。环境创建好后，将云容器引擎导入到环境中。

故障恢复失败怎么办？ 1. 检查日志 ：与注入失败类似，先通过查看日志了解恢复失败的原因。 2. 平台重试 ：单击重试按钮，尝试让平台再次自动恢复。 3. 手动恢复 ：如果平台重试无效，您需要根据故障类型进行手动恢复。例如： 对于主机宕机 ，请到云主机 控制台对机器执行重启操作。 对于DNS篡改 ，请登录到云主机手动编辑并还原 /etc/hosts 文件。 对于大多数组件故障，在对应云产品 控制台对实例执行重启通常是有效的恢复手段。 4. 确认跳过 ：如果确认通过手动方式恢复了故障 ，且业务已恢复正常，可以回到故障演练 控制台，对该恢复节点单击跳过 按钮，系统将忽略该故障动作的恢复结果，继续推进演练流程。请务必谨慎使用此功能。

本节介绍天翼云息壤一体化智算服务平台的产品定义。 天翼云息壤是基于算力加速、训练推理、算网调度三个层面的技术一体化核心竞争力，构建的领先开放的一体化智算服务平台，其包含以下核心产品： 公共算力服务：统一的资源调度和交易平台，提供多维度的核心调度能力。 训推服务：为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链的智算服务平台，预置丰富的基座大模型和镜像，支持国产化等异构算力，提供算子加速与模型加速，极大提升大模型训练推理效率。 模型推理服务：面向企业开发者的一站式大模型服务平台，提供功能全面、安全可靠且具有价格优势的模型调用服务，同时配备完整的大模型开发工具链，帮助企业开发者实现大模型服务与应用对接。 应用托管：提供一站式应用托管平台，免运维底层资源，支持跨域算力调度与分布式服务部署，具备自适应弹性伸缩能力，提供应用构建、部署、运维和治理全生命周期管理，构建息壤应用生态体系。 科研助手：一站式科研实训平台，可调度各种类型的计算资源，针对各科研场景搭载开箱即用的科研软件。 产品形态及其使用场景 天翼云息壤一体化智算服务平台面向细分客户群体的不同使用场景，提供多种产品形态，如下表所示。 产品形态 产品定位 使用场景 公共算力服务 统一资源调度和交易平台，提供多维度的核心调度能力，支持多方算力接入，实现跨地域跨服务商异构算力一体化供给，满足算力互联接入、促成算力交易、闭环算力运营流程、符合算力政策四大核心需求。 适用于对算力有特定要求的客户，比如算力所在区域、算力卡型、成本等，需要在全国范围内寻匹配的供应商。 训推服务 训推平台是为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链的智算服务平台，包含数据处理、模型开发、训练任务、智算资产管理、模型服务等模块。预置丰富的基座大模型和镜像，支持国产化等异构算力，提供算子加速与模型加速，极大提升大模型训练推理效率。 用户无需自建平台，基于训推服务开箱即用，快速、高效训练模型，部署服务用于业务生产。 模型推理服务 面向企业开发者的一站式大模型服务平台，提供功能全面、安全可靠且具有价格优势的模型调用服务，同时配备完整的大模型开发工具链，帮助企业开发者实现大模型服务与应用对接。 适用于缺少资源、缺乏算力管理和分布式框架底层经验，希望低门槛使用，或需要基于用户的行业数据，对基础大模型进行调优训练，快速部署并与业务系统进行集成等场景。 应用托管 提供一站式应用托管平台，免运维底层资源，支持跨域算力调度与分布式服务部署，具备自适应弹性伸缩能力，提供应用构建、部署、运维和治理全生命周期管理，构建息壤应用生态体系。 可基于息壤公有云便捷托管部署自己的应用，并全面掌控资源运行状态。 科研助手 一款适用于高校科研场景的一站式科研实训平台，实现可调度各种类型的计算资源，并针对仿真、流体计算、材料化学、数学计算等科研场景搭载常用科研软件，支持一键部署、随时随地、无需配置开箱即用。 适用于高校科研场景，解决高校科研团队在日常科研场景中面临的算力分散、算力短缺、科研软件不好找等核心痛点问题。

本节介绍了Windows操作系统为什么要安装并更新VMTools的相关内容。 为什么要安装VMTools？ VMTools是为弹性云主机提供高性能磁盘和网卡的半虚拟化驱动（virtio driver）。 标准的Windows系统不会自带virtio driver。 平台提供的公共镜像默认已安装VMTools。 私有镜像需用户自行安装VMTools，安装指导请参见安装UVP VMTools。 为什么要更新VMTools？ 平台会定期从virtio社区同步问题修复，每月发布更新版本。保持最新的驱动版本能有效避免触发社区或研发测试发现的已知问题。 什么时候更新VMTools？ 如果是重大错误修改，建议您立即更新VMTools版本（目前暂未遇到该情况）。其他问题，请根据实际需要决定是否更新。 平台会及时更新提供至OBS桶里的VMTools版本，确保您在制作私有镜像时下载使用的VMTools为最新版本。 平台提供的公共镜像会及时更新，确保安装最新版本的VMTools。 资料更新与OBS桶文件的更新始终保持同步，确保文档里指定的下载链接是VMTools最新版本。 用户需要做哪些操作？ 根据指导升级Windows私有镜像或正在运行的Windows实例中的驱动程序。 如有任何技术问题或疑问，请联系客服获取帮助。

监控通知将为您提供云监控平台相关通知消息，为避免您日常使用受到影响，建议你及时关注监控通知消息。 操作场景 监控通知功能便于您及时了解监控平台推送您的重要通知消息。 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。 操作步骤 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”，进入监控概览页面。 4. 单击右上角“监控通知”按钮，即可查看云监控平台推送的通知消息。 说明 在监控通知抽屉页，您可点击消息右上角“标为已读”按钮，确认您已知晓消息内容。 “监控概览”/“监控面板”页面，监控通知按钮右上角数值，表示用户未读消息数目。 在4.0资源池，监控通知功能在“监控概览”、“监控面板”页面均显示；在3.0资源池，监控通知功能在“监控面板”页面显示。 注意 “监控通知”功能仅在云监控平台根据业务需求，向您推送相关通知信息后，控制台才显示相关功能。

本节主要介绍智能视图服务电子地图的主界面。 点击左侧菜单栏【电子地图】进入该功能模块，右侧展示电子地图界面，如下图。 若地图上有摄像头，则在地图上显示摄像头数量和摄像头名称，放大电子地图后即可查看单个摄像头地理位置，如下图。

本节介绍智算套件应用场景。 AI训练 支持大模型训练需要具备的超大规模算力调度、高效并行算法设计、稳定收敛优化、海量数据工程处理及故障容错恢复的综合能力。 AI推理 推理应用支持多推理引擎、智能资源调度、异构资源兼容、弹性伸缩，实现大模型在多场景下的高效部署与便捷调用。

多层级资源管理指的是在训推平台内,可以通过工作空间能力+账号权限体系,匹配客户自身组织层级结构,实现多层级资源管理,进行AI作业。通过对客户组织层级的调研,客户使用训推平台大致有如下几种组织层级,请各客户根据自身实际情况来进行多层级资源管理。 一、 扁平化组织 扁平化组织是以各个AI项目为核心，直接由管理员进行工作空间创建，资源配额创建，然后让具体项目成员加入工作空间进行AI作业。其对应关系如下图： 管理员：对应客户内部负责管理该训推业务的负责人，将其账号赋予“admin”用户组(即管理员角色)，其将拥有平台全部权限(参见《准备工作章节》)。训推平台引入了“工作空间”概念，即使用训推平台进行AI作业时，需要在工作空间内进行，在空间内，项目所有成员之间,数据、资源共享，各个空间之间数据和资源是互相隔离的。故需要由管理员为各个需要使用训推平台的项目创建其对应的工作空间和资源配额，管理员可以设置项目负责人为此工作空间的管理员，项目负责人(工作空间管理员)可以将项目其他成员添加进工作空间，并赋予其工作空间内的角色(如算法开发、运维角色)，若管理员未给工作空间添加资源配额，则项目负责人(工作空间管理员)可以自己为工作空间添加资源配额(只有为工作空间添加资源配额后，工作空间成员在进行AI作业时才能正常使用资源)，此时工作空间成员可以基于工作空间关联的资源配额进行AI作业，如模型开发、模型训练，推理部署等。工作空间的创建、工作空间成员的添加、以及为工作空间添加资源配额详见《工作空间章节》，资源配额的创建详见《资源配额章节》。

特性 专业版 企业版 文件变量 支持，单个文件变量最大10M，最多5个 支持，单文件变量最大80M，最多100个 测试事务数量(串联链路或API) 最大50个 最大100个 最大并发数 5千 1000万 APM报告集成，性能TOP瓶颈智能推荐 支持，最多添加关联5个分析对象 支持，关联分析对象数量与测试任务数配额一致

搭配使用产品 物理机、弹性云主机、云硬盘、对象存储、并行文件服务、镜像服务、云专线、云间高速、云监控 AI训练推理 场景说明 人工智能作为驱动创新变革的核心力量，正以破竹之势重塑各行业格局。弹性高性能计算可快速部署基于英伟达和国产昇腾架构的大规模训练、推理集群，可显著提升集群部署和模型管理效率。 产品优势 极简部署：弹性高性能计算提供AI集群的快速部署能力，用户无需关心复杂的硬件驱动、运行时库等环境，即可快速创建AI集群环境。集群内置任务管理平台，可快速拉起AI模型。 性能跃升：高性能的基础设施，提供高性能的裸金属服务器，节点间通过RDMA网络互联。在AI推理场景中，通过PD分离等能力，大幅提升并发数、上下文长度等指标。结合弹性负载均衡ELB能力，实现多集群统一管理，突破单集群性能瓶颈。 数据加速：结合云间高速、SDWAN、天翼云镜像站等产品，实现模型数据快速拉取。 搭配使用产品 物理机、弹性云主机、弹性负载均衡、云硬盘、弹性文件服务、镜像服务、云监控、云间高速、SDWAN

本节介绍了 查看实例慢SQL的操作场景、操作步骤等相关内容。 操作场景 慢SQL分析功能通过对实例记录的慢SQL进行用户来源、IP来源、SQL模板等多维度统计聚合，以及时序趋势分析，多角度识别慢SQL，方便快速业务SQL优化。 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域。 步骤 3 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 步骤 4 在“实例管理”页面，选择目标实例，单击实例名称，进入实例的“基本信息”页签。 步骤 5 在左侧导航栏选择“智能DBA助手 > 历史诊断”。 步骤 6 选择“慢SQL”页签。 说明 “慢SQL”模块为付费的高级智能运维包功能，请您先升级运维包。 步骤 7 单击“升级”，在弹框中，了解增值功能以及费用说明。 步骤 8 升级运维包后，可以查看当前实例的慢SQL趋势。 步骤 9 支持查看近1小时、近3小时、近12小时、自定义时间段（间隔不超过一天）内的慢SQL趋势和慢日志的归档信息。 步骤 10 支持查看慢日志明细及模板统计信息。 单击“导出”，可导出当前慢日志信息。 单击“查看导出列表”，在弹窗中查看历史导出信息。 结束

存储资源使用情况 1. 统计说明及名词解释：平台主要支持两类存储高性价比的ZOS、高性能的HPFS，关于两类存储的解释，可见基础数据集章节。 2. 指标含义： 类别 指标 解释 账号自有ZOS 已使用量 您租户账号下的同资源池下已开通的对象存储使用量； 平台共享ZOS 剩余可用 您租户账号在本平台共享存储的对象存储剩余可用量； 平台共享ZOS 已使用量 您租户账号在本平台共享存储的对象存储使用量； 账号自有HPFS 已购买量 您租户账号下同资源池购买的HPFS总量； 账号自有HPFS 已使用量 您租户账号下同资源池的HPFS已使用量； 平台共享HPFS 剩余可用 您租户账号在本集群的HPFS剩余可用量； 平台共享HPFS 已使用量 您租户账号在本集群的HPFS使用量。 集群资源监控 1. 下拉至集群资源监控模块，点击集群资源监控tab，可查看相应的资源监控。集群维度的资源监控，是所有节点相应指标的聚合值，平台跟据各指标项的具体含义，选取了最能体现资源组整体使用情况的统计方式，例如平均值、最大值等。通过此统计方式，您可以了解该集群的整体使用情况。 2. 图像展示： 1. 放大与明细：点击指标右侧“>”箭头，可展开指标大图，大图展示对图像上点的统计细项，包括最大值、最小值、平均值、中位数、75分位数； 2. 图例：点击图例，可以对线段进行展示/隐藏； 3. 时间轴：滑动图像下方时间轴，可以在已选定时间的基础上，查看更小范围的监控。 3. 指标含义： 类别 指标 解释 CPU、内存与网络监控 CPU负载 一段时间内系统等待处理的工作量，包括了正在使用 CPU 的进程和等待 CPU 的进程。 默认按 平均值（avg） 聚合。 CPU、内存与网络监控 CPU使用率 CPU在单位时间内，CPU被任务占用使用的时间占比。 默认按 平均值（avg） 聚合。 CPU、内存与网络监控 CPU使用量 CPU 实际使用的核数。 默认按 累加值（sum） 聚合。 CPU、内存与网络监控 内存使用率 已用内存占总内存的百分比。 默认按 平均值（avg） 聚合。 CPU、内存与网络监控 内存使用量 内存实际使用量。 默认按 累加值（sum） 聚合。 CPU、内存与网络监控 普通网络吞吐 传统以太网的实际数据传输速率，即单位时间内实际传输的数据量。 默认按 平均值（avg） 聚合。 CPU、内存与网络监控 本地磁盘使用率 本地磁盘的使用率。 默认按 平均值（avg） 聚合。 显卡基础指标 显卡使用率 在单位时间内，显卡被任务占用使用的时间占比。 默认按 平均值（avg） 聚合。 显卡基础指标 显存使用率 已用显存占总显存的百分比。 默认按 平均值（avg） 聚合。 显卡基础指标 显存使用量 显存实际使用量。 默认按 累加值（sum） 聚合。

计费项 计费说明 计费方式 带宽 根据带宽大小、接入区域和购买时长收取费用。 基础带宽以月为周期进行订购，支持退订； 此外支持临时升配，提供弹性带宽包，可以天为周期进行订购。 包年包月、按天 智能网关 根据实例规格、购买时长、购买数量收取费用。 目前提供经济版、标准版、企业版、企业增强版4种规格。 包年包月 增值服务 天翼云智能网关提供5G、WIFI、LTE服务，可按需购买. 包年包月 装维服务 天翼云可提供上门安装服务，根据装维区域、装维模式进行收费。 目前支持按次订购，按订购次数进行上门装维； 也可按月订购，在订购周期内进行上门装维。 包年包月、按次

本章主要介绍翼MapReduce的安全声明功能。 JDK使用声明 MRS是一个大数据集群，为用户提供分布式的数据分析计算能力。本产品自带的JDK为OpenJDK，主要使用场景如下： 平台服务运行及维护使用。 Linux客户端运行时使用（主要为业务提交、应用运维等）。 JDK风险说明 系统对自带的JDK进行了权限控制，只有属于FusionInsight平台相关群组的用户才有权限访问，且平台部署在客户内网，安全风险较低。 JDK加固 JDK加固相关操作请参考加固策略的“加固JDK”部分。 Hue组件包含公网IP的说明 Hue组件使用的ipadrress，requests，Django等第三方包的测试用例及其注释包含的公网IP，组件在提供服务时不涉及这些IP，Hue组件的配置文件中不涉及公网IP。

本文介绍回源加密算法的配置方法。 功能介绍 回源协议为HTTPS协议时，天翼云边缘安全加速平台安全与加速服务默认使用国际标准加密算法回源，也可以选择使用国密加密算法回源或者跟随客户端加密算法回源；未选择默认使用国际加密算法回源。 配置说明 1. 登录边缘安全加速平台控制台。 2. 进入安全与加速工作台域名基础配置页面，点击目标域名。。 3. 进入源站设置页面，单击“编辑配置”。 4. 当【回源协议】选择HTTPS回源或者协议跟随时，可选择【回源加密算法】，支持选择国密加密回源、国际加密回源、跟随客户端加密算法回源。 5. 单击【保存】，完成配置。 参数名 说明 国密加密回源 国密算法，即国家商用密码算法，是由国家密码管理局认定和公布的密码算法标准及其应用规范。国密加密回源，即回源时的HTTPS协议采用国密加密算法。 国际加密回源 国际加密回源，即采用国际标准的密码算法回源，如果没有特殊配置，我们通常回源时使用的加密算法都是国际加密算法。 跟随客户端加密算法回源 若客户端使用国际加密算法接入天翼云AOne安全与加速平台，则回源时也使用国际加密算法回源；若客户端使用国密加密算法接入天翼云AOne安全与加速平台，则回源时也使用国密加密算法回源。

操作步骤 磁盘自动扩容 1. 登录管理控制台。 2. 进入Kafka管理控制台。 3. 在实例列表页的操作列，目标实例行点击“管理”按钮。 4. 点击“智能运维”、“弹性伸缩”菜单进入磁盘水位处理页面。 5. 在磁盘水位处理页面开启磁盘自动扩容。 6. 点击“配置”按钮，可调整配置参数。 动态策略：当磁盘使用量达到指定比例后，系统自动扩容磁盘指定比例的容量，单节点最低扩容100GB。 最高磁盘：实例磁盘总容量扩容到指定值后不再扩容。 7. 点击“确定”按钮保存配置。 8. 点击调整记录列的“查看”按钮跳转至任务列表查看磁盘自动扩容调整记录。 动态消息保留策略 1. 登录管理控制台。 2. 进入Kafka管理控制台。 3. 在实例列表页的操作列，目标实例行点击“管理”按钮。 4. 点击“智能运维”、“弹性伸缩”菜单进入磁盘水位处理页面。 5. 在磁盘水位处理页面开启动态消息保留策略。 6. 点击“配置”按钮，可调整配置参数。 动态策略：当磁盘使用量达到指定比例后，系统自动调整主题的消息保留时长，删除指定比例的最早消息数据。 保底时长：主题消息的最低保留时长，当某个主题的保留时长调整到该值后，该主题不会再被调整。 7. 点击“确定”按钮保存配置。 8. 点击调整记录列的“查看”按钮跳转至任务列表查看动态消息保留记录。

本节介绍云智手机的产品定义。 云智手机主要面向年轻群体，通过语音和智能体交互，调用生活、影音、游戏场景，拉动流量和云资源使用。 支持语音与文本输入，具备意图识别能力，支持一句话操作购物、出行、生活等应用。 不受手机硬件配置的限制，通过自然语言交互，调用云端部署的热高清视频、大型热门游戏，支持自适应横屏展示与游戏云挂机永不掉线。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台查看设备事件。 在设备事件模块，用户可以统一查看全量的设备事件，支持快捷筛选事件发生的时间区间、事件级别和事件类型，也支持输入设备名称进行搜索。 用户也可在设备管理模块选中单个设备，切换至【设备事件】查看该设备的设备事件列表，同样支持相应的快捷筛选操作。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台使用列表模式下的录像管理功能。 说明 仅云端录像支持列表查看。 在录像回放播放窗口的右下角，可切换为录像片段列表展示。在左侧的目录树选择不同的设备和录像日期，可在列表查看该设备当天的所有录像片段，包含录像名称、录像截图、开始时间和时长等信息，用户可以下载或播放单个录像片段。

URL跟踪 在某些场景下，用户需要关注某个重要应用调用的拓扑关系，称之为URL跟踪分析，比如电子商务系统的创建订单的接口调用。在APM系统，由于URL跟踪消耗资源较大，并不会默认将入口的url调用标示为URL跟踪，需要用户自己将某个环境的某个监控项的调用标示为URL跟踪。APM对于总体URL跟踪标示个数有限制，对于标示为URL跟踪的接口，APM会重点跟踪由此引起的下游的一系列调用关系。通过URL跟踪可以让用户跟踪某一些重要接口调用与下游的服务调用关系，从更细粒度角度发现问题。 标签管理 APM支持各业务下的环境及应用进行标签管理，按照业务需求对不同的环境及应用添加对应的标签，用来划分业务，方便对业务进行管理。 智能告警 接入APM的应用在达到设定的告警条件时，会触发告警并及时上报信息，以便用户在第一时间获取到服务的异常状况，进而迅速处理故障，避免造成业务损失。 APM支持配置告警模板，可以在模板下创建多个告警策略，并将这些策略绑定应用到多个节点上。 智能告警可以帮助用户将应用的告警以HTTP、HTTPS或邮件的方式发送给指定的终端。 Agent管理 通过Agent管理您可以查看当前已接入Agent的部署状态及运行状态，并且能对接入的Agent进行停止、启动和删除操作。

操作项说明 1. 提取成功的文件默认在平台上存储 30 天，需要在有效期内完成文件下载，超时文件将自动清理并显示文件已失效。 2. 点击【重试】对提取失败的文件重新下发提取任务。 3. 点击【关联日志】支持查看该提取文件关联的日志。 4. 点击【删除】则删除文件提取记录，如果当前任务关联的文件已经提取到平台，则文件也将从平台上删除。

本文介绍如何配置DDoS封堵通知渠道。 注意 本文适用于天翼云所有公网资源池。所有弹性 EIP 均已纳入 DDoS 基础防护覆盖范围，平台会统一为其分配免费基础 DDoS 防护阈值。若您的 EIP 所属资源池未开放 DDoS 基础防护控制台，虽无控制台操作与查询功能，但 EIP 流量超出防护阈值被平台封堵时，系统仍会自动向账号绑定联系人发送站内信、短信及邮件通知。 引言 为确保您能及时获知弹性 EIP 的 DDoS 封堵相关信息，快速响应并保障业务平稳运行，本文将详细介绍 DDoS 封堵通知渠道的配置方法。默认情况下，当 IP 触发 DDoS 封堵时，平台会自动向您天翼云账号本身已绑定的联系人，通过短信、站内信、邮件三种方式发送封堵通知；若您需要让业务值班人员、运维人员等更多相关人员同步接收该类通知，可通过配置安全消息接收人的方式额外增加接收人，实现 DDoS 封堵信息的多人同步推送，具体配置操作将在下文逐步说明。 前提条件 用户持有天翼云弹性 EIP：所有弹性 EIP 均纳入 DDoS 基础防护覆盖范围，平台基于整体安全管控需求，为每一个弹性 EIP 统一分配 DDoS 防护阈值；若客户无公网业务需求，可无需使用该产品相关功能。 完成账号实名制认证。

本文介绍如何配置DDoS封堵通知渠道。 注意 本文适用于天翼云所有公网资源池。所有弹性 EIP 均已纳入 DDoS 基础防护覆盖范围，平台会统一为其分配免费基础 DDoS 防护阈值。若您的 EIP 所属资源池未开放 DDoS 基础防护控制台，虽无控制台操作与查询功能，但 EIP 流量超出防护阈值被平台封堵时，系统仍会自动向账号绑定联系人发送站内信、短信及邮件通知。 引言 为确保您能及时获知弹性 EIP 的 DDoS 封堵相关信息，快速响应并保障业务平稳运行，本文将详细介绍 DDoS 封堵通知渠道的配置方法。默认情况下，当 IP 触发 DDoS 封堵时，平台会自动向您天翼云账号本身已绑定的联系人，通过短信、站内信、邮件三种方式发送封堵通知；若您需要让业务值班人员、运维人员等更多相关人员同步接收该类通知，可通过配置安全消息接收人的方式额外增加接收人，实现 DDoS 封堵信息的多人同步推送，具体配置操作将在下文逐步说明。 前提条件 用户持有天翼云弹性 EIP：所有弹性 EIP 均纳入 DDoS 基础防护覆盖范围，平台基于整体安全管控需求，为每一个弹性 EIP 统一分配 DDoS 防护阈值；若客户无公网业务需求，可无需使用该产品相关功能。 完成账号实名制认证。

平台提供了以下大模型API能力。 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

弹性高性能计算(EHPC,Elastic High Performance Computing)是一个便捷安全的云超算平台,依托天翼云分布式云底座和海量的计算、存储、网络资源,搭配开箱即用的集群管理平台,为用户提供高性能、高可靠、快速交付、简洁易用、安全可信的高性能计算服务。

拓展业务功能 介绍 配置方式 、 示例 手机号和手机验证码登录服务 使用手机号加上手机验证码的方式来登录 默认关闭，开启和关闭方式为：登录边缘安全加速平台零信任服务控制台，选择账户安全后开启/关闭短信验证码登录 邮箱和邮箱验证码登录服务 使用邮箱加上邮箱验证码的方式来登录 默认关闭，开启和关闭方式为：登录边缘安全加速平台零信任服务控制台，选择账户安全后开启/关闭邮箱验证码登录

本章节为您介绍数据安全专区的产品优势。 多维度的数据资产快速梳理 快速识别网络中的个人信息、重要数据、行业敏感数据，掌握数据的分布情况、存储方式和数据量级，生成数据保护对象清单 。 采用自动发现、人工录入等方式，对数据库、数据表、数据字段进行管理，支持对敏感数据分类分级自动梳理 。 采用自动发现、人工录入等方式，对应用系统资产、API接口进行管理，并形成数据链路刻画 。 采用自动发现、人工录入等方式，对网络主机资产信息进行统一梳理 。 丰富的数据源支持 系统适配关系型数据库、国产数据库、MPP数据库、数仓、大数据组件等合计超40+数据源类型，同时支持word、pdf、txt等非结构化数据的分类分级。 基于业务系统的数据流动全链路监控 围绕业务场景开展的数据流动安全监管，将业务场景分解到业务系统上的数据流和数据节点进行细粒度的监控，实现基于业务规则的数据流动安全监管。包括全局性敏感数据的违规访问、调用、泄露等；基于业务特性的数据异常情况监控。 智能灵活的分析建模引擎 规则引擎内置 200+ 模型规则，涵盖常见安全攻击行为特征；支持规则模型、统计模型、关联模型以及智能AI模型，并可通过图形化方式进行配置编排，可通过不同规则组合以满足复杂的告警场景需求。

本文为您介绍脚本编写最佳实践。 概述 多活容灾服务支持使用 Shell 与 Python2 脚本语言。您可以在数据库或非天翼云云主机上执行这些脚本。 脚本管理提供多种创建方式： 上传本地脚本：直接上传您已有的脚本文件。 手工录入：在平台提供的编辑器中直接编写脚本内容。 克隆现有脚本：基于一个已有脚本快速复制并修改。 脚本功能强大，支持以下高级特性： 定义脚本参数：通过参数化提升脚本的灵活性。 使用系统环境变量：内置平台提供的环境变量。 设计输入与输出：明确脚本的请求参数与返回结果。 设置成功标准：根据返回参数自定义脚本执行成功的判定条件。 使用介绍 一、脚本参数说明 通过定义脚本参数，可以极大增强脚本的灵活性和复用性。单个脚本可作为模板，通过为不同资源配置不同的参数值，轻松适配多种场景，无需重复编写。 脚本参数包含两种类型： 1. 此类参数由多活容灾平台预定义，例如 HostIP、HostPort、HostUser、DBIP 等（共12个）。脚本执行时，平台会自动获取 指定资源的对应信息并注入环境变量，无需用户手动设置。 说明 查看方法：目前支持HostIP、HostPort、HostUser、HostPwd、HostAuthKeyPath、HostOtherUser、HostOtherPwd、DBIP、DBPort、DBName、DBName、DBPwd。具体适用对象和备注等内容可通过左侧菜单栏的“系统环境变量”查看。 2. 用户可根据脚本逻辑自定义所需的参数，每个参数需配置参数名 、参数类型 和参数Key。 参数名：仅为便于管理界面识别和填写，不会在脚本执行过程中出现。 参数Key：脚本执行时实际使用的变量名。 用户自定义参数分为两种用途： 请求参数：作为脚本的输入，在执行前由用户配置具体值，用于初始化脚本中的变量。 返回参数：作为脚本的输出结果，平台将捕获此参数的值，并用于判断脚本执行是否达到用户定义的成功标准。

本文介绍当攻击发生且触发平台稳定性红线时的处理预案。 场景说明 天翼云CDN是公共的加速服务，平台承载着成千上万的域名加速业务，是一个多客户共用的加速平台，默认不提供防攻击服务。当某个客户的域名遭受攻击（例如CC攻击），而出现带宽或QPS异常大幅上涨触发平台稳定性红线时，CDN系统有权（根据域名业务情况、攻击影响程度等因素综合判断）将对应客户的域名切入专用隔离资源池以隔离异常业务，避免影响其他正常用户的加速服务。在攻击较严重的情况下，同账户下的其他域名也会切入隔离资源池。 域名被切入隔离资源池后，天翼云CDN将不再保证服务质量，部分时段可能会出现无法服务的情况。 说明 隔离资源池是天翼云CDN的一组特殊节点，这组节点与常规节点之间相互隔离，用于隔离有风险的业务。 注意事项 因被攻击导致域名被切入隔离资源池后，用户访问带来的流量仍然会产生计费账单。 相关建议 如您的域名存在潜在被攻击风险，不希望在上述场景下被切换至隔离资源池，请在CDN加速基础上，叠加购买Web应用防火墙（边缘云版），或切换至安全类加速产品，例如：边缘安全加速平台。 相关概念： DDoS：分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial of Service，简称DDoS）是指攻击的发出点是分布在不同地方，且所请求的服务往往要消耗大量的系统资源，造成目标主机无法为用户提供正常服务。 CC攻击：攻击者借助代理服务器生成指向受害主机的合法请求，以实现DDoS和伪装的，称为CC(Challenge Collapsar)，CC主要是攻击页面，属于应用层攻击。

本节主要介绍智能视图服务电子地图的主界面。 点击左侧菜单栏【电子地图】进入该功能模块，右侧展示电子地图界面，如下图。 若地图上有摄像头，则在地图上显示摄像头数量和摄像头名称，放大电子地图后即可查看单个摄像头地理位置，如下图。

万卡规模国产化集群下,断点续训在5类故障下实现1分钟检测、5分钟内定位、15分钟内恢复训练。 测试数据及代码准备 数据集 数据集大小 使用模型 Wikipediaen (1M条) 9.1GB Llama270B /Llama3.1405B 使用预处理为MindRecord格式的Wikipediaen (1M条)数据集，上传到对象存储，并由对象存储下载到平台HPFS。 测试代码在gitlab仓库下载到本地，并放置于/work/home下。 脚本和任务准备 按照下面修改run.sh脚本 plaintext ! /bin/bash huijuformers的绝对路径, 需要修改pathtohuijuformers export BASEDIR/work/data/llama29216/huijuformers 以下为平台自动注入的环境变量 yaml文件中需要修改的环境变量 export BATCHSIZE1 export EPOCHS350 export LEARNINGRATE6.e5 export DATAPARALLEL256 export MODELPARALLEL4 export PIPELINESTAGE9 模型微调相关 export FINETUNEMODELTYPEllama270bbase 合并为一个参数,与模型存放文件夹名称一致（与后端沟通过） export FINETUNINGTYPEALL export TIMETAG$(date +"%m%d%H%M") 数据相关 export DATASETPATH${BASEDIR}/data export DATASETFILEoriginaldata.json 需要修改 以下为平台后端需要自行更改后传入的环境变量 平台数据格式转换，专用数据调试时用不到 export DATASETTMPPATH${BASEDIR}/data/processeddata/${FINETUNEMODELTYPE} mkdir p ${DATASETTMPPATH} 模型输入 专业模式，平台训练时需要按照平台的挂载路径去修改这一块的变量 export CHECKPOINTDIR'' 低代码模式，微调时约定挂载为下面的路径 export CHECKPOINTDIR/work/mount/publicModel/${FINETUNEMODELTYPE}/${FINETUNEMODELTYPE} 输出文件夹路径，runmode为训练模式，如train,lora,full runmodetrain export OUTPUTDIR${BASEDIR}/output/${FINETUNEMODELTYPE}/${runmode}/${TIMETAG} export OUTPUTROOTDIR${BASEDIR}/output/${FINETUNEMODELTYPE}/${runmode} rm rf ${OUTPUTDIR}/resumerecord 获取节点IP、名称，记录至文件 echo $(hostname I awk '{print $1}'),$NODENAME >> ${BASEDIR}/output/nodes sed i '/pamlimits.so/s/^//' /etc/pam.d/sshd 启动脚本 cd ${BASEDIR}/bin/scripts apt install netcat y 微调 bash finetune.sh 预训练 export MSTOPOTIMEOUT7200 bash train.sh 启动训练任务 点击训练任务页面的新建任务，按照如下的示例配置训练命令和模型挂载等，然后启动任务。 Llama270B万卡测试结果 在平台使用9216卡对Llama270B进行预训练，万卡规模国产化集群下，断点续训在5类故障下实现1分钟检测、5分钟内定位、15分钟内恢复训练。

本文主要介绍数据采集 在使用APM服务过程中用户开启APM数据采集开关后，APM仅采集应用性能指标及调用链相关数据，不涉及个人隐私数据。所采集的数据仅用于应用的性能分析和故障诊断，不会用于其他商业目的。 数据类型 采集数据 传输方式 存储方式 数据用途 时限 性能指标数据 JVM相关数据、异常、数据库、SQL语句以及中间件调用相关的数据 通过WSS方式传输 APM服务端按照租户隔离存储 指标查看页面展示 免费版7天，企业版30天，到期彻底删除 调用链数据 调用链event数据，包含中间件调用的相关数据 通过WSS方式传输 APM服务端按照租户隔离存储 调用链前台查询展示 免费版7天，企业版30天，到期彻底删除 资源信息 服务类型、服务名称、创建时间、删除时间、所在节点地址和服务发布端口 通过WSS方式传输 APM服务端按照租户隔离存储 资源库前台查询展示 免费版7天，企业版30天，到期彻底删除 资源属性 系统类型、系统启动事件、CPU个数、服务执行用户名称、服务进程id、服务的PodID、CPU标志、系统版本、服务使用的Web框架、JVM版本、时区、系统名称、采集器版本以及LastMail的Url 通过WSS方式传输 APM服务端按照租户隔离存储 资源库前台查询展示 免费版7天，企业版30天，到期彻底删除 表 采集项限制说明 采集项名称 最大值 监控项默认最大行数 500行 SQL默认长度限制 2000字符 SQL Result Body体默认采集数量限制 100个 SQL Result Body体默认采集内容大小限制 999字符 Redis Body体默认长度限制 100字符 Mongo最大集群数 10个 Mongo command默认长度限制 2000字符 Hbase command默认长度限制 500字符 Es RestClient上限 10个 Cassandra CQL默认长度限制 2000字符 Cassandra Session上限 10个 Kafka Mbean采集ObjectName上限 100个 Kafka ClientId对应IP缓存上限 100个 RabbitMq连接地址上限 20个 RabbitMq每个地址最大缓存连接数 100个 RabbitMq Consumer上限 500个 RabbitMq每个Consumer最大缓存Channel数 100个 RabbitMq每个Channel没有ACK的消息数 3000条 RabbitMq缓存的手动ACK Consumer个数 20个 RocketMq PID上限 20个 RocketMq ClientId上限 20个 Jetcd Tag最大长度 500字符 HttpClient连接池上限 10条 连接池调用链默认上报时间阈值 1毫秒 Dubbo Invocation长度限制 500字符 Dubbo Attachment长度限制 500字符 URL Body体默认长度限制 9999字符 URL采集应用code body长度限制 0字符 Java Method Body体长度限制 8192字符