本节主要介绍产品优势 数据管理服务支持MySQL等类型主流版本实例管理。提供优质的可视化操作界面，大幅提高工作效率，让数据管理变得既安全又简单。 随时随地 使用Web界面呈现，无需安装本地客户端，随时随地可用。 内核源码优化 围绕运维痛点，对内核进行优化和加强，提供了诸如连接被打满时的数据库紧急运维能力、全量SQL语句的记录和分析能力等。 操作安全保障 内置安全保护措施，有效保障数据库的稳定运行，让用户操作起来更安心。例如：用户执行一个慢SQL时，DAS会自动设置超时机制，防止因慢SQL执行时间过久而导致的数据库性能抖动。 特性丰富 DAS提供更多高级特性，例如：SQL语句诊断、SQL任务定时执行、10G容量的数据导入导出、跨实例的数据库表结构同步，支持MySQL等多种数据库类型。

企业项目 企业项目管理（Enterprise Project Management Service，简称“EPS”），为客户提供与企业组织架构和业务管理模型匹配的云治理能力。以面向企业资源管理为出发点，帮助企业以部门、项目等组织架构分级管理和项目业务结构来实现企业在云上的人、物、权管理，提供企业人员管理、项目管理、资源管理等能力。 企业项目服务申请开通后免费使用，您只需要为您账号中的资源进行付费。 企业项目更多相关内容请参见： 创建用户 创建用户组 创建企业项目 企业项目资源迁出/迁入 管理用户组 创建自定义策略 说明 专属云（存储独享型）的存储池不支持企业项目功能，存储池内的云硬盘支持企业项目功能。 重点操作短信验证 重点操作验证，是天翼云平台为了保障安全，在用户进行重点操作前增加的二次认证，二次认证通过后系统才能执行用户操作。可避免因误操作引起严重后果，提供更高的安全性。 “重点操作”是可能引起服务运行中断、网络中断、数据丢失等情况的操作。 目前二次认证仅支持短信验证码方式认证。若您开启短信验证能力，在控制台进行重点操作时，系统会向您的手机号（绑定天翼云账号的手机号）发送短信验证码，需输入正确的验证码才能执行该重点操作。从而避免您进行误操作，造成云产品数据的丢失；另一方面，确保操作人身份，避免影响业务运行。 更多内容请参见重点操作短信验证。 数据擦除机制 数据擦除机制是指分布式块存储系统中已删除的数据一定会被完全擦除，不会被其他用户通过任何途径访问，也无法通过其他方式恢复，进而确保数据的完整性。 当您删除/退订云硬盘时，存储系统立即销毁元数据，确保无法继续访问数据。同时，该云盘对应的物理存储空间会被回收。物理空间再次被分配前一定是清零过的，在首次写入数据前，所有新建的云盘的读取返回全部是零。

名称 类型 描述 alarmId String 告警ID。 instanceId String 告警实例ID。 instanceSnapshot String 告警实例快照，即告警发生时告警实例的详细信息。 alarmRule String 告警规则。 severity Enum 告警级别： Warning：警告。 Major：重要。 Critical：严重。 alarmStatus Enum 告警状态： Unresolved：告警中。 Resolved：告警已解除。 Expired：告警已失效。 duration Long 告警持续时长。unix时间戳（UTC），精确到毫秒。 alarmTime Long 告警发生时间。unix时间戳（UTC），精确到毫秒。 alarmValue String 告警时数值。仅有数值型指标对应的告警会有返回此项，以下告警规则会涉及数值型指标： AlarmNumberApproachingLimit：告警中的告警条数接近上限，显示告警中数据容量使用率，百分比，单位是%。计算公式：（告警中的告警总条数/告警中条数上限）100%。 ResourceUsageApproachingLimit：资源用量接近使用上限，显示许可证可用容量使用率，百分比，单位是%。计算公式：（本地卷总容量/许可证允许的容量）100%。 CapacityQuotaUsageExceedsThreshold：配额使用率超阈值，显示存储池或数据目录关联磁盘的配额使用率（PathCapQuotaRate），百分数，单位是%。 CapacityQuotaUsageApproachLimit：配额用尽，显示存储池或数据目录关联磁盘的配额使用率（PathCapQuotaRate），百分数，单位是%。 DiskUsageExceedsThreshold：磁盘使用率超阈值，显示存储池或数据目录关联磁盘的使用率（PathRate），百分数，单位是%。 InsufficientSpaceonInstallationPath：安装目录剩余空间不足，显示目录所在磁盘的文件系统剩余空间，单位是GiB。 InsufficientSpaceonMetaDir：基础服务数据目录剩余空间不足，显示目录所在磁盘的文件系统剩余空间，单位是GiB。 currentValue String 当前数值。仅有数值型指标对应的告警会有返回此项,以下告警规则会涉及数值型指标： AlarmNumberApproachingLimit：告警中的告警条数接近上限，显示告警中数据容量使用率，百分比，单位是%。计算公式：（告警中的告警总条数/告警中条数上限）100%。 ResourceUsageApproachingLimit：资源用量接近使用上限，显示许可证可用容量使用率，百分比，单位是%。计算公式：（本地卷总容量/许可证允许的容量）100%。 CapacityQuotaUsageExceedsThreshold：配额使用率超阈值，显示存储池或数据目录关联磁盘的配额使用率（PathCapQuotaRate），百分数，单位是%。 CapacityQuotaUsageApproachLimit：配额用尽，显示存储池或数据目录关联磁盘的配额使用率（PathCapQuotaRate），百分数，单位是%。 DiskUsageExceedsThreshold：磁盘使用率超阈值，显示存储池或数据目录关联磁盘的使用率（PathRate），百分数，单位是%。 InsufficientSpaceonInstallationPath：安装目录剩余空间不足，显示目录所在磁盘的文件系统剩余空间，单位是GiB。 InsufficientSpaceonMetaDir：基础服务数据目录剩余空间不足，显示目录所在磁盘的文件系统剩余空间，单位是GiB。 muteStatus Enum 静默状态： Muted：静默。 Normal：正常。 muteDueTime Long 静默截止时间，unix时间戳（UTC），精确到毫秒。 如果多次静默，返回最后一次操作的静默截止时间。 muteOperations Array of muteOperation 静默操作，详见“ 表1 响应参数muteOperation说明 ”。

节点类型 说明 MixCoord 协调器节点，每个实例一个或两个，当副本数为两个时，将启用主从模式，提供高可用性。协调器是Milvus 的大脑。在任何时刻，整个集群都有一个协调器在工作，负责维护集群拓扑结构、调度所有任务类型并保证集群级一致性。 Proxy 代理节点，每个实例一个或多个，访问层由一组无状态的代理节点组成，是系统的前端层，也是用户的终端。它处理客户端请求并对处理结果进行聚合处理返回给客户端 StreamingNode 流节点：每个集群一个或多个，作为工作节点，由一组无状态的节点组成，作为碎片级的 "小型大脑"，基于底层 WAL 存储提供碎片级的一致性保证和故障恢复。同时，流节点还负责增长数据查询和生成查询计划。此外，它还负责将增长数据转换为封存（历史）数据。 DataNode 数据节点：每个群集一个或多个，作为工作节点，由一组无状态的节点组成，数据节点负责离线处理历史数据，如压缩和建立索引。 QueryNode 查询节点：每个群集一个或多个，作为工作节点，由一组无状态的节点组成，查询节点从后端对象存储中加载历史数据，并提供历史数据查询。

产品优势 分布式消息服务MQTT具有协议丰富、安全可靠、低成本高性能、消息互通等优势，适用于大规模分布式系统中的消息传递和处理场景。 协议丰富： 兼容支持原生多种标准协议，如MQTT、MQTTSN、CoAP、LwM2M；兼容任何支持MQTT协议的 SDK覆盖绝大多数移动端开发平台及开发语言。 安全可靠： 数据安全，支持SSL加密通信，提供身份认证，数据传输更安全可靠。 低成本高性能： 稳定承载大规模终端设备连接，资源占用少；消息路由快速低延时，单集群支持百万规模的路由。 更多信息请参见产品优势。 应用场景 分布式消息服务MQTT可以用于许多应用场景，其灵活性和轻量级特性使其适用于各种需要实时消息传输和发布/订阅模型的应用，如物联网通信、远程监控及控制、传感器数据采集等。 物联网（IoT）通信 MQTT广泛用于连接和管理大规模的物联网设备。它允许传感器、嵌入式设备和其他物联网终端之间进行实时数据通信，以监测环境、收集数据和实现智能控制。 远程监控和控制 MQTT可用于远程监控和控制系统，如监控能源设备、工业自动化、智能家居系统等。它使操作员能够实时监测设备状态，同时可以通过发布命令来实现设备控制。 传感器数据采集 MQTT用于将传感器数据从分布式传感器网络传送到数据中心或云平台，以进行分析和处理。这对于监测环境、天气预报、农业数据收集等非常有用。 更多信息请参见应用场景。

相比自购服务器搭建数据库服务,多模态向量数据库Milvus版在服务可用性、数据可靠性、系统安全性、数据库备份等方面具有明显优势。本文从多个维度,为您详细介绍多模态向量数据库Milvus版的优势。 表1 优势对比 对比项 多模态向量数据库Milvus版 自购服务器搭建数据库服务 服务可用性 提供高可用部署，证服务可用性和容错性。 自建数据库的可用性受到自身技术水平和硬件设备的限制，难以保证高可用性和容错性。 数据可靠性 提供数据备份和恢复，支持多种备份策略，保障数据的可靠性和完整性。存储可靠性请参见产品优势 。 自建数据库需自行实现备份和恢复，备份存储和备份策略不够完善，存在数据丢失的风险。 系统安全性 提供多种安全措施，包括访问控制、网络隔离等，保障数据的安全性。 自建数据库受开发人员技能、安全配置和风险管理等限制，安全性更难保障。 软硬件投入 用户无需购买数据库软硬件设备和托管设备，通过付费模式即可获得完善的数据库服务。 需要花费大量时间和成本购买软硬件设备和托管设备，并且需要承担维护设备、维护数据库等额外成本。 系统托管 天翼云提供完善的托管服务，包括应用部署、监控检测、资源调度和故障处理等，降低用户的运维成本。 需要用户自行承担系统托管和维护等工作，投入较大的人力资源和时间成本。 维护成本 天翼云提供高性能、高可用性、高安全性的Milvus云服务，用户只需关注业务需求，降低维护成本。 维护成本较高，需要购买和维护硬件设备、数据库软件，以及承担数据库的维护和升级等额外成本。 部署扩容 提供弹性扩容和收缩服务，根据业务需求自动分配和回收资源，避免资源浪费和运营成本增加。 需要用户自行实现部署和扩容，扩容过程繁琐，并且需要承担额外的硬件资源和运维成本。 资源利用率 提供可弹性调度的资源池，提高数据库资源的利用率并且降低成本。 资源利用率不尽如人意，容易造成资源浪费，增加成本。

一、并行的意义 当你尝试训练一个70B参数的模型时，会遇到两个硬性瓶颈： 瓶颈类型 具体表现 估算数据 显存瓶颈 单卡放不下模型 70B参数FP16需要140GB+，加上优化器状态、梯度、激活值，总需求超过300GB 计算瓶颈 单卡训练太慢 全量训练可能需要数月甚至数年 并行策略的核心思想：把"大"问题拆解成多个"小"问题，分布到多GPU上同时解决。 二、 三种并行策略详解 2.1 数据并行（Data Parallelism, DP） 核心思想 ：数据分片，模型复制。每张卡都存完整的模型，但处理不同的数据批次。 关键特征： 显存占用：每卡都存完整模型，显存需求无减少。 加速效果：理想情况下线性加速（4卡≈4倍速），实际因通信损耗约7090%效率。 适用场景：模型能塞进单卡，但想加速训练。 通信开销：每轮迭代需要一次AllReduce同步梯度，通信量与模型参数量成正比。对于70B模型，每次迭代需传输140GB梯度数据（FP16）。

本文为您介绍创建订阅渠道的前提条件和操作步骤。 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。 说明 数据订阅功能当前为受限开放，如有需求可以联系客户经理为您开放此功能。 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“云监控服务”，进入监控概览页面。 4. 单击左侧“数据订阅”菜单，进入数据订阅任务列表。 5. 单击“创建订阅任务”功能，进入数据订阅任务创建二级页面。 6. 创建订阅任务参数配置如下： 模块 参数 参数说明 配置示例 备注 配置订阅渠道 网络通道 公网/vpc内网 公网 配置订阅渠道 订阅类型 公网：分布式消息服务/remotewriteAPI/API vpc内网:分布式消息服务 分布式消息服务 配置订阅渠道 类型 对应订阅类型下选择支持的类型 分布式消息服务Kafka 配置订阅渠道 地址 填写分布式消息服务/remotewriteAPI/API目标地址 配置订阅渠道 实例选择 下拉选择所创建的kafka实例（前提：“网络通道”选择“vpc内网”） 配置订阅渠道 用户名 目标地址用户名信息 test 配置订阅渠道 密码 目标地址用户名对应密码信息 配置订阅渠道 TOPIC 目标地址主题（TOPIC） 配置订阅渠道 kafka版本 选择目标客户端kafka版本，2.0.0/2.1.0 2.1.0 2.0.0及以下版本，请选择2.0.0 2.0.0以上版本，请选择2.1.0 基本信息 名称 填写订阅渠道名称 test 基本信息 描述 填写订阅渠道描述信息 注意 1、vpc内网数据订阅渠道同样为受限开放功能，如有需要请联系客户经理。

本页为网络安全类常见问题。 数据传输服务有哪些安全保障措施？ 数据传输服务从三个方面提供安全保护措施： 账号安全 基于天翼云完善的账号权限体系为用户提供严格的租户隔离，以及对各种资源进行了精细的权限控制，保障了用户的账号、数据和进行各项操作的安全性。 网络安全 通过VPC技术实现不同用户资源的网络隔离。 通过网络ACL、安全组实现对数据库、DTS实例的进出网络流量的安全控制。 数据传输安全 DTS对于数据传输的源端和目标端之间的连接，提供了可选的SSL加密传输的连接方式，保障了数据迁移、同步过程中数据传输的安全性。 如何处理迁移过程中出现的网络中断？ 在迁移过程中出现网络中断，DTS实例会自动进行重试处理。如果超过20分钟还未恢复，则会将任务状态置为【运行异常】。在后续网络恢复后，用户可在实例详情页面点击【开始任务】重新启动任务，此时会基于网络中断前的迁移进度进行续传。 如何通过设置VPC安全组，实现DTS网络互通？ 在部署上，DTS实例是与目标库实例在同一个VPC，同一个子网和使用同一个VPC安全组，所以DTS实例与目标库实例在网络上是互通的，故对于VPC安全组的设置，主要需要对源库实例所在安全组和DTS实例所在的安全组进行设置。 DTS实例所在安全组 DTS实例所在VPC安全组的出方向规则需要放通源库的IP、端口，允许DTS实例访问安全组外的数据库。 1. 在DTS实例详情页面查看当前DTS实例所在安全组。 2. 在【VPC】产品的控制中心，进入【安全组】页面，找到该安全组，在出方向规则单击【添加规则】，即添加出方向规则，放通源库的IP、端口；如果默认已放通，则无需重复进行添加操作。

本章节主要介绍操作类问题中有关数据库性能的问题。 为什么DWS使用一段时间后执行SQL很慢？ 数据库在使用一段时间后，随着业务的增加促使表数据增加，或者对表数据经常进行增、删、改过后，引发数据膨胀和统计信息不准造成性能下降。 建议对于频繁增、删、改的表，定期做vacuum full和analyze操作。操作步骤如下： 1.默认每30000条数据收集100条做统计信息，当数据量大的时候，发现sql时快时慢，一般是执行计划发生了变化，统计信息的需要调整采样率。set defaultstatisticstarget 可以提高采样率，对优化器生成最优计划有所帮助。 2.重新analyze。详细信息请参见《数据仓库服务用户开发指南》的“ANALYZE ANALYSE”章节。 说明 若用户想要知道是否是磁盘碎片的问题影响了数据库的性能，可以使用以下函数进行查询： select from pgxcgetstatdirtytables(30,100000); 为什么DWS的性能在极端场景下并未比单机数据库好 DWS 中由于MPP架构的限制导致少部分PG系统方法、函数无法下推到DN节点来执行，仅能在CN端出现性能瓶颈。

本章节主要介绍开发脚本的开发Shell脚本。 对Shell脚本进行在线开发、调试和执行，开发完成的脚本也可以在作业中执行（请参见开发作业）。 前提条件 已新增Shell脚本，请参见新建脚本。 已新建主机连接，该主机用于执行Shell脚本，请参见下表。 当前用户已锁定该脚本，否则需要通过“抢锁”锁定脚本后才能继续开发脚本。新建或导入脚本后默认被当前用户锁定，详情参见提交版本并解锁章节中的 编辑锁定功能。 操作步骤 1. 登录DataArts Studio控制台。选择实例，点击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 选择数据开发 2. 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 脚本开发”。 3. 在脚本目录中，双击脚本名称，进入脚本开发页面。 4. 在编辑器上方，配置如下表所示的属性。 Shell脚本属性 参数 说明 示例 主机连接 选择执行Shell脚本的主机。 参数 填写执行Shell脚本时，向脚本传递的参数。多个参数之间使用空格分隔，例如：a b c。此处的“参数”需要在Shell脚本中使用位置变量（如$1，$2，$3）引用，否则配置无效。位置变量由0开始，其中0变量预留用来保存实际脚本的名字，1变量对应脚本的第1个参数，依次类推。如$1、$2、$3分别引用参数a、参数b和参数c。 注意 shell脚本中若引用变量请直接使用args格式，不要使用 {args}格式，否则会导致被作业中同名参数替换。 例如参数输入为“a b c”，执行如下shell脚本，执行结果显示为“b” 。 echo $2 交互式输入 填写交互式参数，即执行Shell脚本的过程中，需要用户输入的交互式信息（例如密码）。 例如执行如下交互式shell脚本， 交互参数1、2、3 分别对应 begin、end、exit。 当交互参数输入1时，执行结果显示为“start something”。 当交互参数输入2时，执行结果显示为“stop something”。 当交互参数输入3时，执行结果显示为“exit”。

开箱即用 无缝对接云容器引擎，一键安装部署即可监控容器集群。 提供开箱即用的监控大盘、告警规则。 低成本 免费提供容器集群基础指标监控。 提供全托管服务，无需额外购置资源，有效降低监控成本，维护成本近乎为零。 开源兼容 无缝支持标准开源 Prometheus 的配置文件格式（prometheus.yml），可灵活适配 Kubernetes 环境中的自定义监控规则（如ServiceMonitor）及基于注解（Annotation）的默认采集配置。 支持用户自定义维度的数据模型构建、通过 HTTP API 进行数据交互，以及使用 PromQL 实现复杂的指标查询与分析。 无上限数据规模 依托云存储能力，实现数据存储无上限，突破本地容量限制。云端分布式存储确保数据可靠性。 通过聚合实例实现对多套云容器集群的统一监控，用户可以实现跨容器集群的聚合查询。

本章节介绍如何通过云备份为云主机、云硬盘和SFS Turbo备份等提供备份保护。 流程如图所示： 步骤1：注册天翼云，为账户充值等，请参见注册天翼云账号章节。 步骤2：针对不同的保护对象，在备份前需要创建不同类型的备份存储库，用于存放备份，请参见创建存储库章节： 创建云主机备份存储库 创建云硬盘备份存储库 创建SFS Turbo备份存储库 步骤3：如果购买存储库时未绑定资源，还需要将资源绑定至存储库，请参见绑定资源。 步骤4：完成绑定资源后，即可对资源进行备份，产生的备份将存放至对应的存储库中，请参见创建备份： 创建云主机备份 创建云硬盘备份 创建SFS Turbo备份 步骤5：成功创建备份后，当资源数据因病毒、误删除导致数据丢失时，可以使用备份恢复资源的数据，请参见操作指导章节的数据恢复： 使用云主机备份恢复数据 使用云硬盘备份恢复数据

本章节主要介绍通用设置模块。 登录系统后，点击"设置"图标，在"通用设置"选项卡中可以配置系统名称、智能助手名称、智能导航菜单访问地址，点击"保存"应用更改。 若开启【我的数据】中的指标、菜单选项，则可以在我的数据配置相关的指标和菜单，配置后可以在对话页面进行指标和菜单的提问和数据分析。

本节介绍了云数据库GaussDB的产品定义及架构。 云数据库GaussDB 是分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力，同时支持分布式事务，同城跨AZ部署，支持1000+的扩展能力，PB级海量存储。同时拥有云上高可用，高可靠，高安全，弹性伸缩，一键部署，快速备份恢复，监控告警等关键能力，能为企业提供功能全面，稳定可靠，扩展性强，性能优越的企业级数据库服务。 GaussDB分布式形态整体架构 GaussDB 分布式形态整体架构如下： Coordinator Node：协调节点CN，负责接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果；负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。 GTM：全局事务管理器（Global Transaction Manager），负责生成和维护全局事务ID、事务快照、时间戳、Sequence信息等全局唯一的信息。 Data Node：数据节点DN，负责存储业务数据（支持行存、列存、混合存储）、执行数据查询任务以及向CN返回执行结果。 GaussDB主备版形态整体架构 GaussDB 主备版形态整体架构如下： ETCD：分布式键值存储系统（Editable Text Configuration Daemon）。用于共享配置和服务发现（服务注册和查找）。 CMS：集群管理模块（Cluster Manager）。管理和监控分布式系统中各个功能单元和物理资源的运行情况，确保整个系统的稳定运行。 Data Node：数据节点DN，负责存储业务数据（支持行存、列存、混合存储）、执行数据查询任务以及返回执行结果。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 dtsJobId 是 Integer 任务id 112233445566 dbList 否 String 待同步数据库对象 newdtsjobname modifyTypeEnum 否 String 修改类型：UPDATEDBLIST, UPDATEEXTPROPERTIES UPDATEDBLIST extraProperties 否 String 扩展配置信息 newdtsjobname dataInitialization 否 Boolean 是否迁移全量数据 true dataSynchronization 否 Boolean 是否迁移增量数据 true structureInitialization 否 Boolean 是否执行结构迁移 true

本页介绍天翼云TeleDB数据库高效的分布式关联能力。 分布式关联是指在不同节点或服务器上存储的数据表之间的关联操作。这种关联操作涉及到跨多个物理位置的数据处理，需要在逻辑上保持数据的一致性和完整性，同时确保查询的高效执行。分布式关联的实现依赖于分布式数据库管理系统（DDBMS）的功能，该系统能够协调和管理分布在多个地点的数据，使得用户或应用程序可以像操作单一数据库一样操作分布式数据库‌。 如，TBLA、TBLB两表关联，其中TBLA和TBLB都有f1，f2两列，其两表分布式关联分为如下三种场景。 场景一：两表关联，关联条件与两张表的分布键相同，都是f1 select from TBLA join TBLB on TBLA.f1 TBLB.f1; 由于两张表的数据分布算法一致，相同f1的数据位于同一个DN节点中，那么只需要在每个DN节点内完成关联，将结果返回CN汇总即可，SQL可以下推DN执行。 场景二：TBLB关联字段没有用到分布键，TBLB很小 select from TBLA join TBLB on TBLA.f1 TBLB.f2; 两张表的数据分布算法一致，相同f1的数据位于同一个DN节点中，由于TBLB的关联字段为f2，TBLA关联需要的TBLB数据,和TBLB数据在DN上的分布情况不一致，不能下推到DN执行。 解决方案： 将TBLB定义为复制表（在每个DN都有一个完整的副本）。此时，每个DN上都有TBLA关联TBLB所需要的数据，关联可以在每个DN节点内完成，SQL就可以下推DN执行。

此小节介绍变更后如何验证。 确认变更规格后系统环境 变更规格后，请先确认“版本号”和“设备系统”信息，以及确认“授权资源数”和“授权资源并发连接数”是否与目标版本一致。 1. 登录云堡垒机系统。 2. 确认变更规格后系统版本。 1. 选择“系统 > 关于系统”，查看系统版本信息。 2. 确认变更规格后系统的“版本号”和“设备系统”信息 3. 确认变更规格后系统授权规格是否为目标规格。 1. 选择“系统 > 系统维护 > 授权许可”，查看授权信息。 2. 将变更规格后系统的授权信息，与选择目标版本规格进行对比，确认是否一致。若一致，则变更规格成功。若不一致，需联系技术支持。 还原系统配置（可选） 后台变更规格成功后，系统资产数、并发数、CPU、数据盘等配置升级，不影响系统数据。 万一变更规格失败导致系统数据丢失，您可以选择导入系统配置、资源账户等备份文件，重新加载还原系统配置。 导入系统配置文件 通过上传备份的系统配置文件，复用变更规格前系统配置数据，还原系统配置。 系统配置文件包括部门、用户、资源、策略、工单、运维、审计和系统模块的全部配置数据。 1. 登录云堡垒机系统。 2. 选择“系统 > 系统维护 > 配置备份与还原”。 3. 在配置还原区域，单击“点击上传”，选择已备份的系统配置文件，并上传。 4. 上传成功后，单击“确定”，完成系统配置文件的导入。 配置文件导入成功后，系统后台读取配置数据还原系统，全程约需5min。若备份的系统配置数据量大，可能需要时间更长

通过本地磁盘存储将容器所在宿主机的文件目录挂载到容器的指定路径中，也可以不填写源路径。 本地磁盘使用场景 使用本地硬盘有四种形式： 主机路径挂载：将容器所在宿主机的文件目录挂载到容器指定的挂载点中，如容器需要访问/etc/hosts则可以使用HostPath映射/etc/hosts等场景。 临时路径挂载：用于临时存储，生命周期与容器实例相同。容器实例消亡时，EmptyDir会被删除，数据会永久丢失。 配置项挂载：将ConfigMap配置项中的key映射到容器中，可以用于挂载配置文件到指定容器目录。ConfigMap的创建请参见创建配置项，具体使用请参见使用配置项。 密钥挂载：将密钥中的数据挂载到容器的某一路径中。密钥是一种用于存储工作负载所需要认证信息、密钥的敏感信息等的资源类型，内容由用户决定。Secret的创建请参见创建密钥，具体使用请参见使用密钥。 下面分别介绍如何通过这四种形式进行挂载。 主机路径(HostPath)挂载 主机路径(HostPath)挂载表示将主机上的路径挂载到指定的容器路径。通常用于：“容器工作负载程序生成的日志文件需要永久保存”或者“需要访问宿主机上Docker引擎内部数据结构的容器工作负载”。 步骤 1 参照创建无状态负载(Deployment)、创建有状态负载(StatefulSet)或创建守护进程集(DaemonSet)，在“容器设置”步骤中，展开“数据存储”，单击“添加本地磁盘”。 步骤 2 设置添加本地磁盘参数，如下表。 表卷类型选择主机路径挂载 参数 参数说明 存储类型 主机路径(HostPath)。 主机路径 输入主机路径，如/etc/hosts。 说明 请注意“主机路径”不能设置为根目录“/”，否则将导致挂载失败。挂载路径一般设置为： /opt/xxxx（但不能为/opt/cloud） /mnt/xxxx（但不能为/mnt/paas） /tmp/xxx /var/xxx （但不能为/var/lib、/var/script、/var/paas等关键目录） /xxxx（但不能和系统目录冲突，例如bin、lib、home、root、boot、dev、etc、lost+found、mnt、proc、sbin、srv、tmp、var、media、opt、selinux、sys、usr等） 注意不能设置为/home/paas、/var/paas、/var/lib、/var/script、/mnt/paas、/opt/cloud，否则会导致系统或节点安装失败。 添加容器挂载 配置如下参数： 1. 子路径：请输入子路径，如：tmp。 使用子路径挂载本地磁盘，实现在单一Pod中重复使用同一个Volume。不填写时默认为根。 2. 挂载路径：请输入挂载路径，如：/tmp。 数据存储挂载到容器上的路径。请不要挂载在系统目录下，如“/ ”、“/var/run ”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 须知： 挂载高危目录的情况下 ，建议使用低权限帐号启动，否则可能会造成宿主机高危文件被破坏。 3. 权限： 只读：只能读容器路径中的数据卷。 读写：可修改容器路径中的数据卷，容器迁移时新写入的数据不会随之迁移，会造成数据丢失。 单击“添加容器挂载”可增加多条设置，单击“确定”完成配置。 临时路径(EmptyDir)挂载 临时路径(EmptyDir)挂载适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据等场景，工作负载实例的删除或者迁移会导致临时路径被删除。 步骤 1 参照创建无状态负载(Deployment)、创建有状态负载(StatefulSet)或创建守护进程集(DaemonSet)，在添加容器后，展开“数据存储”，单击“添加本地磁盘”。 步骤 2 选择本地磁盘类型为“临时路径挂载”，设置添加本地磁盘参数，如下表。 表卷类型选择临时路径挂载 参数 参数说明 存储类型 临时路径(EmptyDir)。 磁盘介质 若勾选“内存”，可以提高运行速度，但存储容量受内存大小限制。适用于数据量少，读写效率要求高的场景。 说明： Memory的EmptyDir使用的是内存，注意内存大小，用超过了容易oom。 Memory的EmptyDir的大小为实例规格的50%，暂时无法更改。 不使用Memory的EmptyDir不会占用系统内存。 若不勾选“内存”，即存储在硬盘上，适用于数据量大，读写效率要求低的场景。 添加容器挂载 配置如下参数： 1. 子路径：请输入子路径，如：tmp。 使用子路径挂载本地磁盘，实现在单一Pod中重复使用同一个Volume。不填写时默认为根。 2. 挂载路径：请输入挂载路径，如：/tmp。 数据存储挂载到容器上的路径。请不要挂载在系统目录下，如“/ ”、“/var/run ”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 须知： 挂载高危目录的情况下 ，建议使用低权限帐号启动，否则可能会造成宿主机高危文件被破坏。 3. 权限： 只读：只能读容器路径中的数据卷。 读写：可修改容器路径中的数据卷，容器迁移时新写入的数据不会随之迁移，会造成数据丢失。 单击“添加容器挂载”可增加多条设置，单击“确定”完成配置。 配置项(ConfigMap)挂载 配置项(ConfigMap)挂载是将配置项中的数据挂载到指定的容器路径。平台提供工作负载代码和配置文件的分离，“配置项挂载”用于处理工作负载配置参数。用户需要提前创建工作负载配置，操作步骤请参见创建配置项。 步骤 1 参照创建无状态负载(Deployment)、创建有状态负载(StatefulSet)或创建守护进程集(DaemonSet)，在添加容器后，展开“数据存储”，单击“添加本地磁盘”。 步骤 2 选择本地磁盘类型为“配置项挂载”，设置添加本地磁盘参数，如下表。 表卷类型选择配置项挂载 参数 参数说明 存储类型 配置项(ConfigMap)。 配置项 选择对应的配置项名称。 配置项需要提前创建，具体请参见“创建配置项”。 添加容器挂载 配置如下参数： 1. 子路径：请输入子路径，如：tmp。 使用子路径挂载本地磁盘，实现在单一Pod中重复使用同一个Volume。不填写时默认为根。 2. 挂载路径：请输入挂载路径，如：/tmp。 数据存储挂载到容器上的路径。请不要挂载在系统目录下，如“/ ”、“/var/run ”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 须知： 挂载高危目录的情况下 ，建议使用低权限帐号启动，否则可能会造成宿主机高危文件被破坏。 3. 设置权限：只读。只能读容器路径中的数据卷。 单击“添加容器挂载”可增加多条设置，单击“确定”完成配置。 密钥(Secret)挂载 密钥(Secret)挂载将密钥中的数据挂载到指定的容器路径，密钥内容由用户决定。用户需要提前创建密钥，操作步骤请参见创建密钥。 步骤 1 参照创建无状态负载(Deployment)、创建有状态负载(StatefulSet)或创建守护进程集(DaemonSet)，在添加容器后，展开“数据存储”，单击“添加本地磁盘”。 步骤 2 选择本地磁盘类型为“密钥挂载”，设置添加本地磁盘参数，如下表。 卷类型选择密钥挂载 参数 参数说明 存储类型 密钥(Secret)。 密钥 选择对应的密钥名称。 密钥需要提前创建，具体请参见“创建密钥”。 添加容器挂载 配置如下参数： 1. 子路径：请输入子路径，如：tmp。 使用子路径挂载本地磁盘，实现在单一Pod中重复使用同一个Volume。不填写时默认为根。 2. 挂载路径：请输入挂载路径，如：/tmp。 数据存储挂载到容器上的路径。请不要挂载在系统目录下，如“/ ”、“/var/run ”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 须知 挂载高危目录的情况下 ，建议使用低权限帐号启动，否则可能会造成宿主机高危文件被破坏。 3. 设置权限：只读。只能读容器路径中的数据卷。 单击“添加容器挂载”可增加多条设置，单击“确定”完成配置。

本页介绍了文档数据库服务如何使用分片实例提升数据库性能。 对于数据量和请求量很大的业务场景，可以使用文档数据库服务集群版本来提升容量和性能。 集群版本包含的 3 种组件： mongos 节点。用户通过 mongos 节点操作数据库，mongos 会将用户的操作请求路由到底层的存储分片中，并收集结果进行合并等操作后赶回给客户端。 config server 节点。底层是 3 副本主从架构，存储路由表、用户、集群配置等信息。对于用户来说是不感知的。 shard server 节点。分片集群有 2 个或者多个 shard，每个 shard 都是独立的 3 副本主从架构。每个 shard server 存储具体的用户数据，执行具体的数据操作。 创建分片表 如果使用集群版本，用户可以在建表时指定片建创建分片表。后续对分片表的读写操作会根据指定的分片建路由到合适的 shard server 中。 需要注意的是，集群版本也能创建非分片表。如果用户在连接 mongos 之后没有按照分片表的方式建表，默认会创建一个非分片表，并存储在某一个 shard server 上，此时容量和性能都会受限。 选择分片策略 文档数据库服务集群常用的分片方式有范围和哈希方式。 范围分片 范围分片方式会按照分片键的范围将数据分成多个 chunk，每个 chunk (默认配置是 64MB) 存储一部分范围连续的数据。范围分片能够很好地满足范围查询需求，但是缺点也很明显。如果业务的写入模型有明显按照分片建递增或者递减的趋势，则写入操作很大程度上会分布再同一个 shard 上，导致无法扩展写能力。 哈希分片 哈希分片方式会先计算分片键的哈希值，然后再根据哈希值的取值范围进行分片，将文档分布到不同的 chunk 中。基于哈希分片能够保证数据在各个分片上的分布基本均衡。但是缺点在于如果出现范围查询，mongos 节点需要将请求广播到 shard server 上，导致查询效率会有所下降。

函数计算服务对用户数据的保护采取了严格的安全措施，确保用户代码的存储和执行环境都是安全且隔离的。函数计算服务不会访问或查看用户的数据和代码，同时实施严格的权限控制机制，确保每个账号只能访问其拥有权限的资源，没有权限读取或获取其他账号的数据，包括代码。

服务 说明 GiServer 全局索引服务，用于提升非分片键查询（select语句）时的效率，避免广播查询 Migration 分片迁移服务，用于分片间的数据迁移 ZKCDC 灾备服务，用于容灾场景下数据传输服务DTS进行数据同步 TeleMatrix 复杂查询引擎（TeleMatrix），用于专注处理OLAP请求，确保分析查询的高效与准确

集群规格 集群模式 最大纳管规模 双机集群 双主 2000虚机/3000容器 4机集群 2接入+2数据 10000虚机/15000容器 6机集群 2接入+4数据 20000虚机/25000容器 8机集群 2接入+2管理+4数据 30000虚机/40000容器

本章节为您介绍数据安全专区的一些基本术语解释。 伪行算法 在数据库中插入按照原始数据格式生成的虚假行数据。 伪列算法 在数据库中插入按照用户所填列信息生成的虚假列数据。

本章节介绍当使用云主机备份创建镜像后，镜像创建的云主机登录后进入维护模式，可能造成的原因和解决方案。 现象描述 使用云主机备份创建镜像后，通过创建成功的镜像创建云主机，但登录云主机后提示系统进入维护模式，无法正常使用云主机。 可能原因 当云主机带有数据盘的时候，恢复后的云主机中的系统盘/etc/fstab文件信息仍是原云主机的配置参数，和新数据盘的UUID信息不匹配，导致云主机启动过程中加载/etc/fstab信息出错，系统进入维护模式。 解决方法 本例以CentOS系统为例介绍解决方法。 1. 使用镜像创建新云云主机后，在云主机控制台，选择目标云主机“操作”列下“远程登录”进入云主机。 2. 在维护模式界面，根据提示进入系统。 图 系统进入维护模式 3. 执行cat /etc/fstab命令查看数据盘挂载信息。 图 数据盘UUID信息 4. 执行vi /etc/fstab 命令打开文件，按i 进入编辑模式，删除所有数据盘的挂载信息后，按Esc 键退出编辑模式，输入 :wq! 退出保存。 图 刷新后的/etc/fstab文件 5. 执行reboot命令重启系统。 图 系统正常启动界面 6. 进入系统后，手动挂载数据盘。 图 手动挂载数据盘 7. 执行blkid命令获取数据盘的UUID信息。 图 获取数据盘UUID信息 8. 执行vi /etc/fstab 命令打开文件，按i 进入编辑模式，将数据盘挂载信息添加到/etc/fstab文件中，按 Esc键退出编辑模式，输入 :wq! 退出保存。 图 手动添加数据盘挂载信息 添加后，系统重启会自动挂载。

本章节主要介绍翼MapReduce的多租户功能。 定义 多租户是MRS集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源的能力。资源包括计算资源和存储资源。 背景 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。 这给大数据集群带来了以下挑战： 合理地分配和调度资源，以支持多种应用和作业在集群上平稳运行。 对不同的用户进行严格的访问控制，以保证数据和业务的安全。 多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用户通过“租用”需要的资源集合，来运行应用和作业，并存放数据。在大数据集群上可以存在多个资源集合来支持多个用户的不同需求。 对此，MRS企业级大数据集群提供了完整的企业级大数据多租户解决方案。 优势 合理配置和隔离资源 租户之间的资源是隔离的，一个租户对资源的使用不影响其他租户，保证了每个租户根据业务需求去配置相关的资源，可提高资源利用效率。 测量和统计资源消费 系统资源以租户为单位进行计划和分配，租户是系统资源的申请者和消费者，其资源消费能够被测量和统计。 保证数据安全和访问安全 多租户场景下，分开存放不同租户的数据，以保证数据安全；控制用户对租户资源的访问权限，以保证访问安全。

本节主要介绍数据库读写性能提升 常见的排查点： 1. 如果数据库有直接报错信息Timeout，需要检查实例的连接数是否已达到上限。 检查方法：通过查看监控指标，查看当前活动连接数是否已经达到当前实例支持的最大连接数。 2. 检查连接方式是否合理。 检查方法：检查连接实例时，集群实例是否同时连接了多个mongos节点，副本集是否同时连接了主节点和备节点。 解决方案：如果是集群实例，连接实例时建议同时连接多个mongos节点，这样可以分担负载并提高可用性；如果是副本集实例，建议同时连接主备节点，这样不仅提升了数据读写性能，而且避免了在发生主备节点切换后，从客户端写入数据报错的问题。 3. 分析实例的监控指标是否存在异常。 检查方法：通过查看监控指标，观察CPU使用率、内存使用率等使用情况。 解决方案：如果CPU和内存指标异常，需要检查客户端业务或者实例数据是否过于集中，造成负载过高。客户端业务过于集中，则需要客户端进行架构优化。数据过于集中，则需要对数据进行必要的分片。 4. 检查慢日志是否过多。 检查方法：请参见查看慢日志。 解决方案：请参见慢操作优化。 其他的注意点： 执行查询时，只选择需要返回的字段，不需要的字段不要返回。修改数据时，只修改变化需要修改的字段，不要整个对象直接存储全部修改。从而减少网络和进程处理的负载。 同一个业务场景，能一次查询返回的必须一次查询，减少和数据库的交互次数。 单个实例中，数据库的总的个数不要超过200个，总的集合个数不要超过500个。 业务上线前，一定要对数据库进行性能压测，评估业务峰值场景下，对数据库的负载情况。 禁止同时执行大量并发事务，且长时间不提交。 业务正式上线前，所有的查询类别，都应该先执行查询计划检查查询性能。 检查实例规格的性能基线，分析当前的业务需求是否达到上限。

本文主要介绍采集中心 采集中心主要是集中管理、展示APM中支持的采集器插件的入口，在这里可以看到APM中支持的各种采集器插件、指标以及支持的可配置的参数信息。 查看采集器详情 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击左侧，选择“应用性能管理 APM”，进入APM服务页面。 步骤 3 在左侧导航栏选择“配置管理 > 采集中心”，进入APM采集中心。 在这里可以看到APM支持的所有的采集器列表。 步骤 4 在采集器列表中，单击待查看采集器所在行的“查看详情”，进入到采集器信息界面。 图查看采集器详情 步骤 5 在采集器详情界面包含三部分内容：基本信息、采集参数和指标集。 基本信息 该模块主要展示采集器的名称和类型等相关信息。 采集参数 该模块主要展示，该采集器中用户自定义的参数配置，用户进行配置后下发到Java Agent中生效，进行个性采集 指标集 该模块主要展示该采集器中所采集的主要指标信息。 采集器 采集器代表指标数据采集的一个插件，主要由采集器描述、指标集、采集参数等几部分组成。采集器描述对采集器采集的数据进行说明，指标集是规范采集的数据，采集参数可以让用户自定义采集的数据。 数据采集由APM Agent实现采集，比如java性能数据采集通过javaagent来实现。APM Agent采集的数据必须跟采集器的指标集的数据模型定义对应，服务器端才会得到处理。 每一种语言和框架的Agent都定义自己的采集器。 采集器被加到某个环境之后，就被实例化成监控项，这种添加过程一般是自动化的。APM Agent会自动发现应用用到的采集插件，自动将采集器加到环境上形成监控项。比如某个java应用如果通过jdbc的mysql驱动连接数据库，那么mysql的采集器会自动添加到这个环境上，形成监控项。

本页介绍天翼云TeleDB数据库节点扩容。 操作场景 随着业务的增长，数据库在运行性能及存储上逐渐会达到瓶颈。此时，需要通过增加节点来提升集群的性能及存储能力。该任务用于指导对协调节点（CN）和数据节点（DN）进行扩容。协调节点和数据节点都是按组添加。每组数量与创建实例时选择的实例系列相关联。机器规格和原实例规格保持一致。用户可自定义新增节点所在服务器。 注意事项 主备节点所在服务器不能为同一台服务器。 增加节点前请检查所有表都已设置主键或设置表级别参数REPLICA IDENTITY为FULL，否则数据无法完成迁移导致新增节点失败。 扩容数据节点后请手动使用数据重平衡功能。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录TeleDBDCP数据库管理平台。 2. 在左侧导航树中，选择实例管理 > 实例列表 ，右侧页面可查看实例列表。 3. 在实例列表页面，单击目标实例所在行的更多 > 扩容 ，出现节点扩容 对话框。 4. 进入节点扩容 对话框，根据以下内容填写基本信息，单击确定 完成扩容。 扩容节点类型：可根据实际情况填写协调节点或数据节点。 节点名称：默认不可更改。 VIP：可选参数，可根据实际需求选择vip。 安装端口:必选参数，可根据实际需求填写，确保端口未被占用。 内部端口：必选参数，可根据实际需求填写，确保端口未被占用 主节点节点信息：可选参数，可根据实际需求选择主节点ip。 备节点节点信息：可选参数，可根据实际需求选择备节点ip。 5. 弹出提示 对话框。可单击立即前往 ，在任务管理页面查看执行详情。

本文介绍对象存储中的数据是否可以让其他用户访问。 可以。 对于桶，您可以通过设置桶ACL和桶策略授予其他用户桶的数据读取权限，其他用户即可访问该桶。具体可参考：访问权限。 对于对象，您可以通过对象ACL，对象策略和桶策略来授予其他用户对象的数据读取权限，或者通过临时URL方式，其他用户即可访问该对象。可参考：访问方式。 除此之外，您也可以通过STS角色，为临时用户颁发一个自定义时效和权限的访问凭证，使您区域粒度下的桶资源被更加安全地访问，参考：STS角色管理。

接口功能介绍 导出数据密钥 接口约束 请保证账户余额大于0 URI POST /v1/keyCompute/exportDataKey 路径参数 无 Query参数 无 请求参数 请求头header参数 请参见请求消息头 请求体body参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 ciphertextBlob 是 String 主密钥加密的数据密钥密文 itIb4kN84JKrbv8P5ZTZJyn3cbu0SLvblB5/csedLEchgF5ijFx9nEc5Y0DpzWba publicKeyBlob 是 String base64格式的公钥 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 wrappingAlgorithm 是 String 使用publicKeyBlob所指定的公钥，加密（Wrap）数据密钥时的加密算法，取值范围： RSAESOAEPSHA256 RSAESOAEPSHA1 RSAESOAEPSHA256 wrappingKeySpec 是 String Publickeyblob的密钥类型，取值：RSA2048 RSA2048

性能趋势的数据来源于统一监控采集上报,提供丰富的性能监控指标的区间查看和对比。 前提条件 仅限来源为天翼云RDS的MySQL和DDS数据库。 已录入DMS中，且实例状态正常的数据库实例。 操作步骤 1. 登录数据管理服务。 2. 在左侧导航栏中，单击 智能运维 > 性能分析 > 性能趋势，进入性能趋势界面。 功能介绍 性能趋势区间查看 支持选中一段时间区间查看监控指标数据，默认展示关键指标，可在指标选择中勾选更多指标。 监控指标最大支持查看时间范围为30天，指标粒度与查询的时间范围相关，时间范围跨度越大，指标粒度也越大。 勾选联动图表选项，支持多图表指标联动。 性能趋势区间对比 支持选中两个不同日期的同一时间段进行对比查看，默认展示关键指标，可在指标选择中勾选更多指标。 查看区间对比的最大范围为1天，指标粒度与查询的时间范围相关，时间范围跨度越大，指标粒度也越大。 勾选联动图表选项，支持多图表指标联动。 说明 若想查看每个性能指标的含义，可查看图表指标名称左侧的问号说明。