本章节主要介绍数据分析智能助手。 数据分析智能助手 是面向多源业务数据分析场景的 AI 助手，能够自动理解用户的分析意图，智能解析数据结构，主动推荐合适的指标口径与统计模型，并在探索分析过程中提供可解释的结果洞察。 该助手贯穿全链路数据分析流程，支持多表关联与查询生成，自动优化执行逻辑，并在分析运行过程中实时监控任务状态与性能表现。 数据分析智能助手现支持如下场景的智能实现： 支持的场景 场景描述 直接取数 根据用户描述自动识别数据表生成最优 SQL 查询，并直接返回结果数据。 取数并分析 在取数基础上自动构建分析路径，识别指标口径、关联数据模型并生成统计结果，提供趋势分析、异常识别或可视化展示。 以智能分析助手的“取数并分析”为例，介绍产品使用流程： 在智能对话输入框中输入自然语言指令如“查询不同事故类型的占比情况” 智能召回问题相关的数据表，如事故类型表（odsaccidenttype）、事故事件类型表（odseventtype）、事故记录表（odsaccidentrecord）等 启动取数分析向导，自动进入数据表视图并展示可参与分析的表卡片 系统展示召回表信息，包含： 自动识别的相关表、关键字段及字段示例 系统自动勾选最契合问题语义的分析表 提供“参与分析/不参与分析”判断与推荐 底部自动汇总已选参与分析表，可随时增删 支持用户预览字段、切换数据源类型（如 MySQL / Hive） 用户确认表信息后，点击【取数并分析】按钮 系统响应并系统进入分析请求确认流程： 根据问题意图与已选数据表，自动生成可执行的分析诉求/维度，如“分析不同事故类型的占比情况”“统计事故类型分布情况”等 系统预设的分析诉求均默认勾选，用户可根据需要选择或取消 支持新增自定义分析诉求，输入分析内容后由系统自动解析并加入执行队列 用户点击【开始分析】按钮，系统进入分析执行阶段，并依次完成以下操作： 生成并展示可执行 SQL： 系统根据已选分析诉求自动生成对应的 SQL 查询逻辑，提供「可执行 SQL」查看入口，用户可随时展开查看具体语句。 执行数据查询并返回结果： 系统在后台完成实际取数操作，将每项分析诉求对应的数据查询结果按顺序计算并返回。 自动生成图表展示分析结果： 根据分析诉求，系统自动选择合适的可视化形式（如饼图、柱状图、折线图等），并在主画布区域展示图表内容，直观呈现分析结果。 同步生成明细数据表格： 分析过程中，右侧面板同步展示结构化的结果明细表格，便于查看各类型、各指标的具体数值。 输出自然语言分析结论： 系统根据计算结果，自动生成结构化的文字分析说明，如占比情况、趋势变化、主要类别等，增强结果的可理解性。 支持多分析诉求串行处理： 如果存在多个分析诉求，系统会依次执行并逐项展示结果，过程中会提示当前分析进度及下一任务状态（如“正在生成下一个可视化图表…”）。 支持继续追问或追加分析： 页面底部输入框保持可用，用户可继续输入自然语言进行补充分析、深入查询或基于当前图表继续提问。

天翼AI云电脑崩溃或蓝屏如何恢复？ 请在天翼AI云电脑中工具栏中的“设置”，选择“系统重装”，将天翼AI云电脑恢复至之前的状态。提示：请在“系统恢复”前备份保存好个人数据。 天翼AI云电脑是否同时支持使用蓝牙键盘与虚拟键盘？ 天翼AI云电脑支持同时使用蓝牙键盘和虚拟键盘进行输入。若蓝牙键盘快捷键失效，请使用虚拟键盘组合键代替。 用户能否自行更换天翼AI云电脑的显卡驱动吗？ 目前暂不支持自行更换显卡，后续将推出性能优化版本，敬请留意。 天翼AI云电脑的虚拟键盘支不支持五笔打字或者语音输入法，或者手写输入，如支持如何操作？ 客户可以下载相关输入法软件进行更改。 使用天翼云电脑同步工具在天翼AI云电脑里面是否可以实时访问本地电脑的数据 ？ 使用天翼云电脑同步工具，是在本地电脑上运行，用来同步本地电脑和天翼AI云电脑数据，不能从天翼AI云电脑上去访问本地电脑的数据。 系统恢复需要注意什么事项？ 系统恢复是会清理系统盘（C盘）的数据，所以需要备份好用户数据到数据盘（E盘或D盘）和桌面资料。注意以下几点： 1. 用户文档、文件夹等数据请用户放到数据盘（E盘或D盘），或上传到天翼云盘，以防数据丢失； 2. 提醒用户foxmail邮件会丢失，并且foxmail邮箱需要重新设置，请用户在系统恢复前先导出邮件，并存放到数据盘或上传到天翼云盘。 3. 输入法会清空关联账号，有输入习惯的用户，可自行注册或同步输入法的账号，重装桌面后可以重新登录自己的账号，恢复自定义短语等输入法设置。 4. 网页收藏夹请注册并登录浏览器账户保存个人信息，系统恢复后可以通过登录浏览器恢复收藏夹内容。 5. 自行安装的软件有可能在重装桌面后需要自行安装，注意保留安装包在数据盘或上传到天翼云盘。

背景说明 随着生成式AI工具的普及，员工为提升效率普遍绕过IT监管私自使用AI工具，导致企业面临数据泄露与知识产权流失、漏洞与攻击面扩大等安全风险。AI 服务漏洞检测功能 通过自动化扫描、多维度风险分析、全流程漏洞管理 ，帮助企业精准识别 AI 组件漏洞，构建从 “发现 响应 标记” 的闭环管理体系，解决传统安全工具对 AI 资产 “看不见、管不住” 的核心痛点。 功能说明 支持超过 30+ 种 AI 应用组件漏洞检测，通过多视图查看及标记能力实现漏洞高效管理，帮助用户掌握 AI 应用漏洞风险状况。 ⚠️注意：1、已订购终端管理企业版套餐用户。 操作步骤 1. 登录边缘安全加速控制台，选择【终端管理】。 2. 在左侧导航栏点击【AI 安全】【AI服务漏洞】，查看 AI 服务漏洞功能。 3. 可根据业务需求进行相关扫描和漏洞标记。 AI 漏洞扫描 1. 在 “AI 风险概况” 模块，点击【下发扫描】按钮，可针对组织、用户组、用户、设备主动触发对终端 AI 应用及服务的漏洞扫描，获取最新漏洞数据。 2. 扫描完成后，“最新扫描时间” 将更新为本次扫描时间。

本文为您介绍如何使用Curl命令向天翼云云搜索服务OpenSearch实例导入数据。 Curl是一个用于与Web服务器进行交互的命令行工具，可以直接发送HTTP请求与OpenSearch通信。 适用场景 快速脚本化操作：对于批量操作、简单的查询和数据导入，Curl结合Bash脚本可以快速实现自动化任务。 轻量级客户端：不需要安装任何客户端库，只要有HTTP请求能力，Curl就能与OpenSearch交互。 临时操作：适用于快速执行临时任务或小规模的数据操作，比如单条数据的插入、查询、删除等。 前提条件 已经开通天翼云云搜索OpenSearch实例。 能够通过Curl命令行连通OpenSearch实例。 使用Curl命令导入数据 导入单条数据 使用Curl可以通过HTTP POST请求将数据导入到OpenSearch的指定索引中。 plaintext curl X POST " H "ContentType: application/json" d' { "title": "通过curl导入数据", "content": "curl是一款命令行工具，可以与OpenSearch进行交互...", "date": "20240823" }' 执行以上命令后，你会收到OpenSearch返回的JSON响应，包含导入数据的id等信息。 批量导入数据 使用Curl也可以通过Bulk API实现批量数据导入。以下是一个简单的示例： plaintext curl X POST " H "ContentType: application/json" d' {"index":{"index":"articles"}} {"title":"文章一","content":"是第一篇文章的内容...","date":20240823"} {"index":{"index":"articles"}} {title":"文二","content":"这是第二篇文章的内容...","date":"20240823"}' 在这个示例中，每个文档都以 {"index":{"index":"articles"}} 作为前缀，后跟实际的数据内容。每条数据之间要用换行符分隔。

本文为您介绍如何使用Curl命令向天翼云云搜索服务Elasticsearch实例导入数据。 Curl 是一个用于与Web服务器进行交互的命令行工具，可以直接发送HTTP请求与Elasticsearch通信。 适用场景 快速脚本化操作：对于批量操作、简单的查询和数据导入，Curl结合Bash脚本可以快速实现自动化任务。 轻量级客户端：不需要安装任何客户端库，只要有HTTP请求能力，Curl就能与Elasticsearch交互。 临时操作：适用于快速执行临时任务或小规模的数据操作，比如单条数据的插入、查询、删除等。 前提条件 已经开通天翼云云搜索Elasticsearch实例。 能够通过Curl命令行连通Elasticsearch实例。 使用Curl命令导入数据 1. 导入单条数据，使用Curl可以通过HTTP POST请求将数据导入到Elasticsearch的指定索引中。 plaintext curl X POST " H "ContentType: application/json" d' { "title": "通过curl导入数据", "content": "curl是一款命令行工具，可以与Elasticsearch进行交互...", "date": "20240823" }' 执行以上命令后，你会收到Elasticsearch返回的JSON响应，包含导入数据的id等信息。 2. 批量导入数据，使用Curl也可以通过Bulk API实现批量数据导入。以下是一个简单的示例： plaintext curl X POST " H "ContentType: application/json" d' {"index":{"index":"articles"}} {"title":"文章一","content":"是第一篇文章的内容...","date":20240823"} {"index":{"index":"articles"}} {title":"文二","content":"这是第二篇文章的内容...","date":"20240823"}' 在这个示例中，每个文档都以{"index":{"index":"articles"}}作为前缀，后跟实际的数据内容。每条数据之间要用换行符分隔。

本节主要介绍产品咨询类相关问题。 云存储网关是否支持同传统 SAN 存储产品之间的数据迁移？ 支持。可以通过虚拟化平台完成云存储网关和其他 SAN 产品之间的数据迁移。对于非虚拟化场景，比如数据库，可以采用专门的数据迁移工具进行 SAN 与云存储网关之间的数据迁移。此外，Linux 的内核模块dmclone，可以用于实时克隆块设备，将数据从原有的 LUN 切到新的 LUN，实现原有 SAN 存储到云存储网关的数据迁移。Windows 操作系统可以使用用户状态迁移工具实现数据迁移。 什么是云存储网关？ 云存储网关是中国电信天翼云自主研发的一款可在线下和云上部署的网关软件，方便用户将本地数据轻松上传到天翼云对象存储（经典版）I型（ObjectOriented Storage，OOS），实现存储空间弹性扩展。云存储网关作为本地与云端存储之间的桥梁，通过标准 iSCSI 协议（Internet小型计算机系统接口）提供块存储服务，帮助用户将全量数据自动同步到OOS，本地仅保留热数据以节省本地存储空间，或者保留全量数据以保障本地I/O性能，实现混合云存储。同时，云存储网关也可以将通用服务器及其管理的存储资源转换成高性能的虚拟存储阵列，承载企业核心业务数据。

前端监控专注于Web及小程序场景的监控，可采集用户访问、页面性能（首屏/白屏时间）、JS错误、API请求等核心指标。通过轻量SDK快速接入，支持主流框架及小程序平台，实时追踪页面加载性能、异常详情及接口成功率/延迟。提供多维数据分析与可视化错误堆栈，分钟级定位前端故障，助力优化用户体验与业务稳定性。 注意 目前前端监控为免费试用中，仅华东1资源池开放。 产品优势 轻量化接入 接入流程轻便灵活，支持 NPM、CDN 方式快速接入，仅需对业务代码做极少量修改；SDK体积较小，不会对应用性能造成影响。 多平台支持 支持Web应用以及微信、支付宝及字节等小程序，集成多维数据统计与性能瓶颈定位能力，降低多终端运维成本。 低成本 支持 Web 和多平台小程序的前端真实体验监控服务，学习成本较低，只要您掌握基础的前端知识即可放心使用。 全场景数据可视化洞察 实时统计首屏时间、API 成功率等核心指标，多维数据采集、关联，用户体验可视化，量化页面性能表现，快速定位业务转化瓶颈。

本节主要介绍使用Rediscli迁移自建Redis(AOF文件) Rediscli是Redis自带的一个命令行工具，安装Redis后即可直接使用Rediscli工具。本文档主要介绍如何使用Rediscli将自建Redis迁移到DCS缓存实例。如果是需要通过OBS桶将源端备份数据迁移到DCS缓存实例，请参见使用备份文件离线迁移自建Redis。 AOF文件的生成较快，适用于可以进入Redis服务器并修改配置的场景，如用户自建的Redis服务。 约束与限制 如果目标实例规格小于源实例规格，可能会导致离线迁移失败。 建议选择业务量较少的时间段进行迁移。 正式进行迁移操作前，建议先暂停业务，确保不会在迁移过程中丢失新产生的数据变动。 前提条件 如果您还没有目标Redis，请先创建目标Redis，具体操作请参考创建实例。 如果您已有目标Redis，则不需要重复创建，为了对比迁移前后数据及预留足够的内存空间，建议在数据迁移之前清空目标实例数据，清空操作请参考清空实例数据。如果没有清空实例数据，数据迁移后，目标Redis与源Redis实例重复的数据迁移后会被覆盖，源Redis没有、目标Redis有的数据会保留。 已创建弹性云主机ECS。 生成AOF文件 1. 登录弹性云主机。 2. 安装Rediscli客户端。该操作以客户端安装在Linux系统上为例进行说明。 a. 执行如下命令下载Redis。您也可以安装其他Redis版本。具体操作，请参见[Redis官网](

本文为您介绍KMS集成云产品提供服务端加密能力详情。 密钥管理服务（KMS）与云硬盘、对象存储、弹性文件、关系型数据库MYSQL版等产品实现了服务端集成，在使用这些云服务时，可通过密钥管理服务实现对数据的加解密，并集中使用密钥管理服务（KMS）对密钥进行管理。 支持服务端加密的密钥类型 服务端加密支持选择默认密钥及用户自行创建的用户主密钥，具体可选择的密钥类型如下。 密钥创建者 密钥类型 密钥算法 云产品 默认密钥 AES256（默认） 用户自行创建 用户主密钥软件 AES256 用户自行创建 用户主密钥硬件 AES256 SM4 默认密钥 系统为云产品自动创建的用于服务端加密的默认密钥，默认密钥与云产品对应，每个天翼云账号下的每个云产品在每个资源池支持创建1个默认密钥。 默认密钥的别名定义为alias ，例如aliasecs。 默认密钥的密钥材料由KMS生成，不支持导入外部密钥材料，同时不支持自动轮转、启用/禁用、计划删除、自定义别名等操作。 用户主密钥 云产品加密时，可选用户在KMS服务中自建的用户主密钥，密钥类型为对称密钥，算法支持AES256、SM4，保护级别可选软件保护、硬件保护。 用户主密钥按照KMS服务标准资费进行计费，请您确保账户余额充足，避免因KMS服务冻结导致云产品无法正常调用KMS服务进行加解密操作，云产品可能会出现异常。 用户主密钥支持计划删除，操作计划删除前请确保该密钥非未被用于云产品加密，避免删除后导致云产品无法正常加解密而出现异常。为避免误删，您可以为密钥开启删除保护功能。 注意 当前云产品加密仅支持选择按需版本中的自建用户主密钥，当前包周期版本中的用户主密钥暂不支持做云产品加密使用。若您为2024年9月10日之后购买了KMS包周期服务，您可选择使用默认密钥进行云产品加密。

set to true if target is a redis cluster address "ip:port" when cluster is true, set address to one of the cluster node username "" keep empty if not using ACL password "" keep empty if no authentication is required tls false 6、在线迁移，同步数据。 使用如下命令同步源Redis集群和目标Redis集群数据： ./redisshake shake.toml 执行日志中出现如下信息，代表同步完成： all done 7、迁移后验证。 数据同步结束后，可使用rediscli工具连接DCS 实例，通过dbsize查看Key数量，确认数据是否完整导入。 如果数据不完整，可使用flushall或者flushdb命令清理实例中的缓存数据后重新同步。 8、清理RedisShake配置文件。

向量数据库 开源/闭源 主要特点 支持语言 部署方式 性能优化 索引算法 使用场景 LanceDB 开源 基于 Rust，支持多模态数据，零拷贝、自动版本控制 Python、JavaScript/TypeScript 本地、云 GPU 加速 HNSW、IVF等 AI 应用、多模态数据检索 Astra DB 闭源（云服务） 高可用性、弹性扩展，支持多模态数据 Python、Java、JavaScript等 云服务 分布式优化 HNSW等 需要高可用性和弹性扩展的应用 Pinecone 闭源（云服务） 高性能向量搜索，支持 GPU 和 TPU 加速 Python、JavaScript等 云服务 GPU/TPU 加速 HNSW、IVF等 大规模向量搜索 Chroma 开源 适用于语义搜索和相似性匹配，支持单机和分布式部署 Python、JavaScript等 本地、云 并行查询优化 HNSW等 AI 应用、语义搜索 Weaviate 开源 云原生，支持多模态数据，模块化设计 Python、JavaScript、Java等 本地、云 高效查询优化 HNSW等 多模态数据检索、推荐系统 Qdrant 开源 高效向量检索，支持加密和安全访问控制 Python、JavaScript等 本地、云 并行查询优化 HNSW等 高性能向量检索 Milvus 开源 分布式向量数据库，支持大规模数据查询 Python、Java、C++等 本地、云 GPU 加速 HNSW、IVF等 人工智能、推荐系统 Zilliz 开源（云服务） 基于 Milvus，深度优化，支持云原生部署 Python、Java等 云服务 高性能优化 HNSW等 云原生向量检索

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, }) } })

本文介绍如何在科研助手中创建开发环境。 概述 开发机，以云原生的资源使用和开发工具链的集成，为不同类型开发、探索、教学用户，提供更好云化开发体验，适用于高校或科研机构等进行科研计算等场合。 操作步骤 1.登录科研助手管理控制台科研版。 2.在控制台左侧导航栏中，选择【开发机】。 3.在【开发机 】页面中，单击左上角的【创建开发机】。 4.在【创建开发机】页面中，填写配置相关参数数据。 5.点击【选择框架版本】，选择具体框架版本，点击【确定】选择框架版本。 【基础信息】 参数 描述 说明 可用区 选择所需的可用区 放开可用区的区域 【资源配置】 参数 描述 说明 GPU型号 GPU型号类型 可筛选不同类型GPU型号所对应的主机规格。 主机规格 主机资源规格 根据选定GPU型号选择不同规格的开发机主机规格。 目前的规格如果不满足您的要求，可通过工单申请或联系客户经理进行调整。 【存储配置】 参数 描述 说明 添加 添加目前已建的科研文件 如果还未创建科研文件，请先点击”创建科研文件“，详见科研文件管理。 【框架版本】 参数 描述 说明 框架版本 选择开发机框架版本 点击选择“选择框架版本”，分为： 公共框架、自定义镜像、社区镜像、共享镜像。 公共框架 由发布的公共框架版本 公共框架版本说明： 1.名称：例如“vncubuntu20.04”； 2.标签：例如：”VNC“、“ubuntu：20.04”、“Vscode”等 自定义镜像 保存的镜像 保存的镜像涉及的组织、镜像名称、版本。 社区镜像 社区热门的镜像 发布的社区镜像，包括：名称、框架、镜像大小、镜像版本、镜像描述 共享镜像 由其他人分享给您的镜像 数据分享人邮箱，显示镜像名称、版本、分享用户。 5.确认无误后，点击【确认 】，完成开发机创建；点击【取消】，放弃开发机创建。

数据类型 支持的数据 传统型数据库 Oracle、DB2、MySQL、MariaDB、SQLServer（MsSQL）、PostgreSQL、Informix、Sybase、CacheDB、HANA 非关系型数据库 ElasticSearch、MongoDB、ClickHouse 云数据库+大数据组件 ODPS(MaxCompute)、GaussDB、Teradata、Greenplum、Hive、Hbase、CDH、TDH、IMPALA、DRDS、RDS、Vertica、PolarDB 国产数据库 高斯DBT（GAUSS100）、高斯DBA（GAUSS200）、达梦（DM）、南大通用（GBASE）、人大金仓（KINGBASE）、OceanBase、TiDB、优炫数据库（UXDB） 文件传输协议 FTP、SFTP、Local（本地上传）

应用类型 支持调用的客户端 达梦数据库 达梦管理工具V8

对比项 开源自建 SC/Dubbo + IaaS 集群 开源自建 SC/Dubbo +自建 K8s 集群 CAE IaaS购买和系统搭建 需要。 需要。 不需要。CAE 内置 K8s 集群底座和微服务框架。 运维成本 需要。 需要。 不需要。CAE 免运维。 硬件成本 按峰值固定保有包年IaaS，资源利用率低，有闲置浪费。 按峰值固定保有包年IaaS，资源利用率低，有闲置浪费。 按需使用，按量付费，无闲置浪费。 应用管理 纯黑屏操作，效率低且易出错。 自行集成各个云服务，自研发布策略用于规避停机升级风险。 Kubectl或K8s Dashboard操作，门槛高。 自行集成各个云服务，自研发布策略规避停机升级风险。 白屏化操作，根据应用健康自动调配流量。 可灰度、可观测和可回滚。 提供镜像仓库和代码源等。 弹性效率 分钟级。 分钟级。 秒级。 使用体验 创建应用前置步骤多（需购买机器、创建集群和初始化集群等）。 自行对接各个云服务，集成体验差。 创建应用前置步骤多（需购买机器、创建集群和初始化集群等）。 自行对接各个云服务，集成体验差。 直接创建应用，流程极简。 无缝对接各个云服务，一站式 PaaS 体验。

本章节主要介绍数据治理中心 DataArts Studio 常用的术语及解释。 数据治理中心DataArts Studio实例 DataArts Studio实例是数据治理中心给用户提供的最小计算资源单位。数据治理中心以DataArts Studio实例的方式提供给用户，用户可以同时创建多个DataArts Studio实例，并分别管理和访问每个DataArts Studio实例。每个DataArts Studio实例具有用户指定的基础计算资源，包含管理中心、规范设计、数据集成、数据开发、数据质量、数据资产和数据服务七个模块。用户可根据业务需要申请相应规格的DataArts Studio实例。 工作空间 工作空间是从系统层面为管理者提供对使用DataArts Studio的用户（成员）权限、资源、DataArts Studio底层计算引擎配置的管理能力。 工作空间作为成员管理、角色和权限分配的基本单元，每个团队都可具有独立的工作空间。 您只有在加入工作空间并被分配权限后，才可具备管理中心、数据资产、数据质量、业务指标、数据规范、数据服务、数据开发、数据迁移和数据接入模块的系列操作权限。 成员和角色 成员是被授予工作空间访问或使用权限的云账号。在添加工作空间成员时，您需要同时为添加的成员设置相应的角色。 角色是一组操作权限的集合。不同的角色拥有不同的操作权限，把角色授予成员后，成员即具有了角色的所有权限。每位成员至少要拥有一个角色，并且可以同时拥有多种角色。 工作空间有四种角色，包括：管理员、开发者、运维者和访客。

实例 提供一个或多个服务的具有可访问网络地址（IP:Port）的进程。 模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 模型上下文协议是一种标准化的通信协议，旨在为AI模型提供统一的工具和服务访问接口。在Nacos 3.x平台中，MCP作为AI服务治理的核心组件，实现了AI能力的标准化注册、发现和管理。 MCP服务 MCP服务的核心元数据包括唯一标识符、名称、协议类型、版本信息、状态等。支持多种协议如STDIO、SSE、Sctreamable HTTP等。 MCP服务工具（MCP TOOL） MCP服务提供的工具集合，包含工具列表、元数据等信息。 MCP服务端点（MCP Endpoint） MCP服务器的网络连接方式，支持直接连接和服务引用两种类型。直接连接通过域名或IP地址和端口配置，服务引用则基于Nacos已有的服务注册发现机制。 版本管理（Version Management） 提供完整的MCP服务版本控制机制，支持多版本共存、版本发布、版本切换等功能，确保服务的稳定性和向后兼容性。 服务生命周期管理（Service Lifecycle） MCP服务的创建、修改、启用/禁用、删除等全生命周期操作，实现服务的精细化管理。 Zookeeper Znode Zookeeper树状数据结构上的结点，可以存储少量数据。Znode分为持久节点、临时节点（Ephemeral）、顺序持久型和顺序短暂型。 会话（Session） 会话是指客户端与zookeeper服务器的连接，Zookeeper中的会话叫session，客户端靠与服务器建立一个长连接来维持一个session，通过这个连接，客户端能够与Zookeeper服务器保持有效的通话，也能向Zookeeper集群发起请求并得到响应。

本章节主要介绍数据交换智能助手。 数据交换智能助手是面向多源异构数据交换场景的AI助手，能够自动识别用户需求中的数据源类型、智能推荐映射方式，辅助定义增量字段和字段转换规则。该助手贯穿源全链路数据交换流程，支持完整的调度配置，并在测试运行过程中监控任务状态。 数据交换智能助手现支持如下场景的智能实现： 支持的场景 场景描述 创建 通过理解用户输入的自然语言，识别用户意图，自动创建数据采集任务 编辑 智能理解修改需求，自动调整数据交换任务配置参数 删除 安全删除数据交换任务，自动清理相关调度配置 复制 快速复制现有交换任务，支持参数快速调整 测试 执行数据交换测试运行，验证配置正确性 上线 通过自然语言对话，完成交换任务上线操作 下线 通过自然语言对话，安全下线数据交换任务 查询列表 通过自然语言查询交换任务列表 以数据交换任务的创建为例，介绍产品使用流程。 在智能对话输入框中输入自然语言指令如“创建一个采集任务，从zwglgongwen到projectarchive” 系统响应，进行来源和目标配置： 智能助手识别源表（zwglgongwen）和目标表（projectarchive） 启动数据交换任务创建向导 系统展示数据源配置表单，包含以下信息： 源数据源类型和连接信息 目标数据源类型和连接信息 自动检测的表结构信息 用户操作： 1.查看系统自动填充的配置信息 2.如有需要，手动调整连接参数 3.点击【提交】按钮进入下一步 系统响应，进行字段映射关系配置： 智能匹配源表和目标表的字段映射 推荐最优的数据类型转换方案 用户操作： 1.查看系统推荐的字段映射关系 2.确认或调整字段对应关系 3.点击【提交】按钮进入下一步 系统响应，进行字段处理配置： 目前我们提供字段数据处理智能推荐能力，智能数据处理支持以下几类数据处理函数： 类型转换 TOCHAR：转为字符串格式 TODATE：字符串转日期格式 FROMUNIXTIME：时间戳转日期 字符串处理 LENGTH：获取字符串长度 LEFT/RIGHT：截取左右子串（如LEFT(‘abc’,2)→‘ab’） LPAD/RPAD：左右填充字符（如LPAD(‘1’,3,‘0’)→‘001’） REPLACE/REGEXPREPLACE：普通/正则替换 用户操作： 1.确认系统推荐的字段处理规则 2.根据需要添加自定义转换逻辑 3.点击【提交】按钮进入下一步 系统响应，进行作业基础信息配置，系统预填充：任务中英文名、描述、目录 用户操作： 1.用户可手动修改任务名称和描述信息 2.点击【提交】按钮进入下一步 系统响应，根据源表和目标表的元数据信息智能生成调度配置 用户操作： 1.确认或调整调度时间和频率 2.设置任务依赖关系和执行条件 3.点击【提交】按钮完成配置 系统响应，完成任务配置，用户可以点击【确认】完成交换任务的创建。

本文介绍如何使用AOne创建同步任务,将飞书的组织机构数据同步至AOne平台。 功能介绍 飞书是字节跳动打造的企业级协同办公平台，集成组织架构管理、员工管理、角色权限管理等核心功能。 在AOne平台配置飞书同步任务，可实现将飞书中的核心数据无缝同步至AOne平台的用户与组织模块，其中飞书与AOne的数据对应关系如下表所示： 飞书 AOne平台 说明 成员 用户 飞书中的成员信息（姓名、手机号、邮箱等），同步至AOne平台后对应单个用户账号，包含用户基础信息 部门 组织 飞书中的部门层级结构，同步至AOne平台后对应组织架构，用于划分用户层级。 前置准备 1、创建飞书企业自建应用 请提前开通飞书企业管理员权限，登录飞书开发者后台：< 按以下步骤创建及配置飞书企业自建应用。 步骤1：创建应用 登录 飞书开发者后台，创建企业自建应用，建议： 应用名称：AOne同步身份源 应用描述：用于AOne同步飞书的用户与组织数据

项 目 约束和限制 迁移评估 TCO分析表只支持源端到天翼云端资源成本分析，并给出成本对比，成本分析饼图。 TCO分析表仅支持计算资源、数据库资源、对象存储资源、中间件RDS资源。 资源采集 资源采集分为离线、在线采集，其中离线采集通过调研模板填写源端资源真实信息，进行资源映射管理。 迁移组创建 每个待迁移资源在资源添加完成后都需进行迁移组的创建，便于后续迁移管理。 迁移计划创建 迁移计划建立在迁移组创建成功后，对待迁移资源进行选择。 迁移计划优先级 迁移计划优先级仅用于列表展示顺序进行标识。 迁移管理工具 目前仅支持服务器迁移服务（CMSSMS）、数据库迁移服务（CMSDMS）、数据迁移工具（CMSZMS）以及相应异构迁移工具。 特定需求限制 如果存在涉密文件、需要保持IP不变等特定需求，需要通过工单进行技术咨询，以满足相应需求。

本文主要介绍可信数据空间的术语解释。 可信数据空间（trustworthy data space） 基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。 数字合约（digital contract） 以数字化形式描述的数据提供方、数据使用方、数据服务方等相关参与方对数据流通、使用等环节预期的承诺，包括但不限于数据的内容、使用者、使用方式、使用次数、使用范围、使用环境等。 使用控制（usage control） 在数据的传输、存储、使用和销毁环节，通过集成在数据应用、算法和运行环境中的技术手段，确保相关参与方按照数字合约约定的使用策略对数据进行分析、计算和处理等，实现对数据使用的时间、地点、主体、行为和客体等因素的控制，从而保证对数据的使用符合预期。 数据资源（data resource） 具有价值创造潜力的数据的总称，通常指以电子化形式记录和保存、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。 数据产品（data product） 自然人、法人或者非法人组织对其合法获取的数据资源，经过实质性加工和创新性劳动后形成的，可满足特定需求的数据加工品和数据服务。 隐私计算（Privacy Computing） 是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，指在保护数据不泄露的前提下实现分析计算的技术集合，达成数据“可用、不可见”目标，支持数据价值安全释放。其核心在于构建隐私信息所有权、管理权和使用权分离的可计算模型，涵盖数据收集、脱敏、存储、使用等全流程操作及系统架构设计。

本文介绍天翼云云工作流的流程定义语言。 通过基础知识和相关使用示例， 可达到基本了解构建和管理业务流程的过程。 基本概述 流程（workflow）基本架构 状态（state）通用结构 transtion字段 stateDataFilter字段 相关文档 基本概述 天翼云云工作流流程定义基于CNCF ServerlessWorkflow Specification 0.8版本进行适配优化的。其主要特征是一种基于YAML的声明式工作流规范，用于定义由事件驱动的无服务器应用编排逻辑。它通过状态（State）组织任务流，支持顺序/并行执行（Parallel状态）、条件分支（Switch状态）、暂停（Sleep状态）等控制逻辑，并能通过错误捕获（Catch策略）和重试机制（Retry策略）实现容错处理。其核心特点包括与云服务事件源的无缝集成、状态间数据传递（Data Input/Output）等。所有状态（State）共享基础属性：名称(name)、类型(type)、输入输出(Data Input/output)。通过组合这些状态类型，可以构建出复杂的业务流程。 流程通常包含若干状态（State），这些状态可以是简单的执行类状态，例如任务（Operation）、暂停（Sleep）、传递（Noop）和失败（Fail）等；也可以是复杂的流程控制类状态，例如选择（Switch）、并行（Parallel）和迭代（Foreach）。其作用列举如下： 操作（Operation） ：主要是用于调用集成服务API来完成特定任务， 利用任务类型状态可以执行一个函数调用，调用天翼云云服务API，也可以通过HTTP/HTTPS等通用协议发起第三方服务调用。 传递（Noop） ：是一种特殊的Operation类型状态， 它主要利用场景是用于在流程编排过程中的一种占位符作用的存在。可当作空白节点或者作为数据预处理节点将输入数据结构转换成期望的输出。 失败（Fail）：是一种特殊的Operation类型状态。Fail状态会返回失败结果，可用于提前结束工作流执行并将执行结果置为失败。 暂停（Sleep）：用于暂停工作流执行， 可将工作流按照指定时长等待或者暂停至特定时间点后继续执行。 条件分支（Switch）：根据条件表达式选择执行路径，类似编程中的switchcase，灵活控制流程方向。 并行（Parallel）：并行执行多个分支，合并各分支结果，适用于需要同时处理多项任务的场景。 迭代（Foreach）：并行遍历输入数组，对每个元素执行处理器逻辑，类似foreach循环，高效处理批量数据。 状态（State）是工作流的基本执行单元，每个状态代表流程中的一个步骤，包含输入处理、业务逻辑执行和输出传递功能。状态之间通过转换（transition）形成有向关系，共同构成完整的工作流。

本节包含通过全量备份文件恢复到自建PostgreSQL数据库的相关内容。 本章节介绍将下载的RDS for PostgreSQL全量备份文件恢复到自建PostgreSQL数据库的操作步骤。 如果您希望在本地重新建立一个同样体量PostgreSQL数据库，并且将RDS for PostgreSQL数据全部迁移，可以使用本章节操作将下载的.tar.gz文件在本地进行重建。 操作流程 1. 下载RDS for PostgreSQL实例中对应时间点的全备文件。 2. 将全备文件上传到本地用以重建数据库。 3. 使用tar解压工具将全备文件解压。 4. 保留自建数据库相关配置文件并通过os命令将解压的全备文件覆盖到自建数据库的data目录中。 5. 重启数据库，等待数据库恢复完成。 约束限制 本章节仅使用从RDS for PostgreSQL所有版本实例下载的全量备份文件在本地恢复到对应版本自建数据库，不包括增量备份的恢复操作。 自建PostgreSQL数据库内核小版本需与RDS for PostgreSQL版本号一致。 通过psql V或psql version命令，可以查看PostgreSQL内核版本。 仅支持恢复到本地为Linux操作系统的数据库，系统上需要安装tar解压工具。 通过sudo yum install tar命令安装tar解压工具。 在进行恢复阶段请勿在本地自建数据库运行其他业务或保留业务数据。 RDS for PostgreSQL有部分增强特性（如Failover Slot等），使用云上的物理备份恢复到开源自建数据库时执行部分SQL报错，需要将用到的增强特性删除，详见常见问题。 本地自建数据库的操作系统与云数据库的操作系统可能不一致，而PostgreSQL数据库部分索引的排序规则依赖操作系统，恢复到自建数据库后需要重建索引，需要重建的索引排查方法见官方文档。

基本概念 通过几个基本概念，可以帮助您更快了解什么是对象存储： 基础概念 概念解释 存储空间 Bucket 用于存储对象（Object）的容器，所有的对象都必须隶属于某个存储空间。 对象/文件 Object 存储数据的基本单元。一个对象实际是一个文件的数据与其相关属性信息的集合体。 存储区域 Region 天翼云媒体存储的分布地区，数据存放在这些区域的存储桶中。 访问域名 EndPoint 对象被存放到存储桶中，用户可通过访问域名访问和下载对象。 使用方式 工具 描述 :: 管理控制台 管理控制台以网页的形式为用户提供最简单且易上手的使用方式。通过管理控制台，用户可以使用直观的界面进行相应的操作。 XstorBrowser 本工具支持用户通过可视化界面进行操作。具体可参考：XstorBrowser简介与功能概述。 SDK SDK是对媒体存储提供的REST API进行的封装，用户直接调用SDK提供的接口函数进行使用。 API 对象存储提供REST形式的访问接口，用户可以直接调用相应接口完成操作。

本文介绍如何使用云搜索Elasticsearch、Kibana、Logstash实例搭建日志分析平台。 使用ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats）进行日志管理是一种流行的开源解决方案，用于集中式日志收集、存储、分析和可视化。ELK Stack可以从分布式系统中采集和聚合日志，帮助运维和开发人员更好地理解系统的运行状态、排查问题并监控关键业务指标。 本文将使用Filebeat、Logstash、Elasticsearch、Kibana搭建一个简单的日志分析平台，其中需要自行部署Filebeat并且打通和天翼云云搜索Elasticsearch、Kibana以及Logstash实例之间的网络。 ELK Stack组件 Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎，作为ELK堆栈的核心，它负责存储和索引日志数据。Elasticsearch提供强大的全文搜索、过滤和分析功能，可以快速处理大规模数据并允许实时查询。 Logstash 是一个数据处理管道工具，负责从各种输入源收集数据，进行过滤、处理并将其输出到 Elasticsearch。Logstash 支持多种数据源（如文件、数据库、消息队列），并且能够通过过滤器对数据进行处理，比如解析、格式转换等。 Kibana 是一个数据可视化和分析工具，允许用户在浏览器中直观地查询和展示Elasticsearch 中存储的日志数据。Kibana提供多种图表、仪表盘和地图，可以帮助用户监控系统、分析日志、生成报表等。 Beats是一组轻量级数据收集器，用于将各种类型的数据发送到Elasticsearch或Logstash进行索引和分析。其中Filebeat是 ELK Stack 中的一个轻量级日志数据收集器，用于收集日志文件数据。它监视指定的日志文件或位置，并将其发送到Elasticsearch或Logstash以进行存储和分析。

该任务用于指导用户完成数据管理服务的安装部署。 前提条件 本服务部署需要的全部组件按安装顺序排列如下： Docker MySQL Redis 部署规划 1. 先安装基础组件Docker、MySQL、Redis。 2. 安装dmsconsole、dmsgateway、dmsresource、dasconsole服务。 操作步骤 1. 安装docker，arm64版本。 将dockercompose二进制文件/usr/bin文件目录，重命名为dockercompose。 2. 以/data目录为例，在/data目录创建dms/，上传DMS部署工具包dms0109.tar.gz至/dms并解压到当前目录。 1. cd /data 2. mkdir dms/ 3. cd /dms 4. tar xzvf dms1225.tar 3. 加载基础组件镜像：执行脚本dockerload.sh。 1. cd /data 2. sh ./dms/images/dockerload.sh 前提条件：armjdk11、armmysql820、armredis7alpine镜像压缩包已经放置/dms/images目录下。 4. 通过dockercompose拉起基础组件。 1. cd /data 2. dockercompose f ./dms/dmsdeploy/dockercomposebase.yml up d 5. 构建dms服务镜像，共四个服务，分别是dmsconsole、dmsgateway、dmsresourceintensive、dasconsole。 1. cd /data/dms/dmsdocker 2. sh ./dockerbuild.sh 前提条件： dmsconsole的jar包已上传至./dms/dmsdocker/dmsconsole目录下 dmsgateway的jar包已上传至./dms/dmsdocker/dmsgateway目录下 dmsresourceintensive的jar包已上传至./dms/dmsdocker/dmsresourceintensive目录下 dasconsole的jar包已上传至./dms/dmsdocker/dasconsole目录下 6. 修改服务的配置文件。 1. 修改dmsconsole的服务配置 1. cd /data 2. vi ./dms/dmsdeploy/configs/dmsconfig/dmsconsole/applicationtestgc.yml 需要修改的配置项如红框所示： 2. 修改dmsgateway的服务配置 1. 编辑applicationtestgc.yml文件 1. cd /data 2. vi ./dms/dmsdeploy/configs/dmsconfig/dmsgateway/applicationtestgc.yml 需要修改的配置如红框所示： 2. 编辑bootstrap.yml 1. cd /data 2. vi ./dms/dmsdeploy/configs/dmsconfig/dmsgateway/bootstrap.yml 需要修改的配置如红框所示： 3. 修改dmsresourceintensive服务配置 1. cd /data 2. vi ./dms/dmsdeploy/configs/dmsconfig/dmsresourceintensive/applicationtestgc.yml 需要修改的配置内容如红框所示： 4. 修改dasconsole服务配置 1. cd /data 2. vi ./dms/dmsdeploy/configs/dmsconfig/dasconsole/applicationdevkp.yml 需要修改的配置内容如红框所示： zk与mysql地址（沿用dmsconsole），redis地址修改（沿用dmsconsole） DCP网关地址： 7. 编辑dms后端服务的dockercomposeservice.yml配置，将各服务启动参数中的服务注册地址改为dcp的zk地址，共需要修改4处，如下所示： 1. cd /data 2. vi ./dms/dmsdeploy/dockercomposeservice.yml 8. 部署dms后端服务，执行服务部署脚本 1. cd /data/dms/dmsdeploy 2. sh ./redeployservice.sh

本节介绍数据加密服务的基本概念，帮助您正确理解和使用DEW。 产品定义 数据是企业的核心资产，每个企业都有自己的核心敏感数据。这些数据都需要被加密，从而保护它们不会被他人窃取。 数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW）是一个综合的云上数据加密服务。它提供密钥管理（KMS）、专属加密(DHSM），安全可靠的为您解决数据安全、密钥安全、密钥管理复杂等问题。其密钥由硬件安全模块（Hardware Security Module，HSM） 保护，并与多个云服务集成。您也可以借此服务开发自己的加密应用。 服务介绍 数据加密包含密钥管理服务和专属加密两个服务模块。 名称 定义 密钥管理服务（Key Management Service, KMS） 密钥管理是一种安全、可靠、简单易用的密钥托管服务，帮助您轻松创建和管理密钥，保护密钥的安全。KMS通过使用硬件安全模块（Hardware Security Module，HSM）保护密钥安全，帮助用户轻松创建和管理密钥，所有的用户密钥都由HSM中的根密钥保护，避免密钥泄露。 专属加密（Dedicated Hardware Security Module，Dedicated HSM） 专属加密是一种云上数据加密的服务，可处理加解密、签名、验签、产生密钥和密钥安全存储等操作。Dedicated HSM为您提供经国家密码管理局检测认证的加密硬件，帮助您保护弹性云服务器上数据的安全性和完整性，满足监管合规要求。同时，用户能够对专属加密实例生成的密钥进行安全可靠的管理，也能使用多种加密算法来对数据进行可靠的加解密运算。

相关服务 交互功能 弹性云服务器(ECS) RDSPostgreSQL配合弹性云服务器 (Elastic Cloud Server，简称ECS)一起使用，通过内网连接RDSPostgreSQL可以有效地降低应用响应时间、节省公网流量费用。 虚拟私有云(VPC) 对您的RDSPostgreSQL实例进行网络隔离和访问控制。 弹性IP(EIP) 为您的实例提供公网访问方式。 数据迁移工具(DTS) 使用数据复制服务，实现数据库平滑迁移上云。 数据库管理工具(DAS) 使用数据管理服务，通过专业优质的可视化操作界面，提高数据管理工作的效率和安全。 数据库专家服务 专家团队为您提供数据库安装部署、健康巡检、应急响应、性能调优、架构规划设计、数据迁移咨询、备份恢复咨询等各类数据库专业服务，解决数据库各类问题，为您的数据库系统保驾护航。

本文介绍弹性容器实例ECI的应用场景。 弹性流量业务 场景说明 根据业务流量自动对业务进行扩容，无需人工干预，避免流量激增扩容不及时而导致系统故障，以及平时大量闲置资源造成的浪费。 能够实现 Serverless计算：便捷获取计算资源，兼容 Kubernetes。 快速弹性：秒级启动Pod。 按需使用：容器实例按需创建释放，不需要预先准备底层资源。 持续交付集成 场景说明 支持自动化的持续交付流程，对接Devops平台，自动完成容器部署，加速测试用例的执行和测试环境的建立，并可随时创建销毁容器。 能够实现 自动化：无需创建和维护集群，提供自动化及弹性能力。 环境一致性：以容器镜像交付，支持不可变的基础设施。 深度整合 ：支持日志、告警、事件查询等集成服务。 大数据计算处理 场景说明 大批量的AI、大数据计算数据处理任务，根据业务数据处理需求，能够在短时间内快速创建大量处理节点，满足业务的大数据及 AI 在线处理诉求。 能够实现 共池混部统一调度 ：提供与云主机共池混部的调度能力。 灵活的任务规格 ：提供细粒度容器实例规格，满足上层应用和服务对计算能力的包装。 按需付费 ：容器实例根据资源规格及使用时长付费。 多种引擎统一调度

为助力企业客户能更方便快捷的将已有业务迁移至天翼云分布式数据库或基于天翼云分布式数据库打造全新的应用，TeleDB不仅努力提升内核性能和管控资源全生命周期管理平台的易用性，还不断丰富周边的生态。目前已实现如下功能：如支持强大的GIS地理信息系统、支持异构数据复制能力、支持集群负载均衡能力和支持JSON数据类型等。 支持强大的GIS地理信息系统 GIS地理信息系统是指一个空间数据库，它通过SQL语言高效的进行空间数据管理、数量测量与几何拓扑分析对地球表层（包括大气层）空间中的地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述。TeleDB透过集群化的PostGis插件，使其更好的支持强大的GIS地理信息系统。 说明 PostGIS插件不仅实现了Open Geospatial Consortium 所提出的基本要素类（点、线、面、多点、多线、多面等）的SQL实现参考。PostGIS还能使用wellknown text与wellknown binary在数据库中存储空间对象。wellknown text是一种用文本表示空间对象的注记方法，wellknown是一种用二进制流表示空间对象的存储方法。 GIS地理信息系统目前支持提供了如下的空间特性： 定义了一些基本的集合实体类型。 定义了一系列的函数和操作符来实现几何类型的操作和运算。 引入空间数据索引。 异构数据复制能力 在实际业务中，会涉及到非常多的TeleDB同其他数据库，包括PostgreSQL，MySQL，Oracle等的数据同步的需求。为了满足TeleDB和其它数据库包括PostgreSQL，MySQL，Oracle等实现数据同步，TeleDB开发了一款性能高效，安全可靠，功能完善的异构数据库复制工具。通过异构数据复制工具，让数据能够很好的在多个数据库中实现共享。 异构数据复制逻辑图如下： 异构数据复制原理主要通过数据实时同步、数据一致性同步和多种不同的数据同步方式组成。 数据实时同步 ： 同步数据需准实时的（分钟级）由源库同步到目标库。 数据一致性同步：异构数据库同步具备高可靠性，当发生断网、服务器重启、服务器宕机一段时间恢复后等场景下，保障同步数据的最终一致性。 数据同步方式：TeleDB支持对所有数据的全量同步和对变化数据的增量同步，以及配置同步任务。 全量同步：一般在系统迁移中，有历史数据的迁移，一次需要支持高效快速的将历史数据迁移到新系统的能力，称为全量同步。一般在全量同步完成后，会切换为下文提到的增量同步模式。 增量同步：同步工具实时跟踪数据改变情况，并及时将增量数据同步到目标库。 定时同步：支持配置类似定时任务，支持周期性向目标进行数据同步。

本小节介绍安全专区产品优势。 快速合规方案 产品套餐依据等级保护要求针对云上各种应用场景进行合规设计，产品自动交付，一次购买可满足云用户多个系统的等保合规技术要求，快速解决云上合规整改问题。 平台紧密集成 自动识别所有云资产，关联安全组件能力自动评估云用户资产安全态势，用户使用云平台账号即可登录安全专区实施所有安全管理工作。 网端管三层防护 提供覆盖网络安全、终端安全、应用安全、数据安全各层面的安全能力，网端管联动分析，为云上应用系统安全运行提供全面保障。 集中管理全管控 集中管理用户云上资产安全，集中管理云上安全设备，集中管理云网边界、虚机系统、业务系统的漏洞、告警、用户行为等安全运行数据，提供全覆盖的安全态势管理能力。