介绍分布式消息服务Kafka删除消息功能操作内容。 场景描述 在以下场景中，可以考虑删除Kafka中的消息： 错误消息：当Kafka中的消息存在错误或异常时，需要将这些消息删除。这可能是由于消息格式错误、消息内容不完整或者其他数据质量问题导致的。删除错误消息可以保持数据的一致性和准确性。 保留策略变更：Kafka中可以设置消息的保留时间或者大小，即消息在主题中的保留期限。当需要更改消息的保留策略时，可能需要删除旧的消息以应用新的策略。例如，如果要缩短消息的保留时间，则需要删除超过新保留期限的旧消息。 清理测试数据：在测试环境中，经常需要清理旧的测试数据，以确保环境的可用空间和性能。当测试数据不再需要时，可以删除相应的消息来释放资源。 故障恢复：当Kafka发生故障或者数据丢失时，可能需要删除一些消息以进行数据恢复。在这种情况下，需要根据故障的范围和影响选择删除相应的消息，以恢复数据的完整性。 需要注意的是，在删除消息之前，需要确保删除的消息不再需要或者已经备份。删除消息是不可逆的操作，一旦删除就无法恢复。因此，在执行删除操作之前，建议先进行备份或者确认消息不再需要。 操作步骤 （1）登录管理控制台。 （2）进入Kafka管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“Topic管理”后进入主题管理页面。 （5）在Topic所在行，点击其右侧“更多”，在下拉框中单击“消息删除”，并选择确认。

指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象&维度 监控周期（原始指标） bandwidthusage 带宽使用率 当前流量带宽与最大带宽限制的百分比 0200% 测量对象：Redis 4.0/5.0主备实例数据节点Redis 4.0/5.0 Cluster集群实例数据节点测量维度：dcsclusternode 1分钟

本文主要介绍安全加速应用场景。 场景架构图 政企客户 客户特点 ：政企行业的门户网站作为政府、企业的互联网信息服务的重要渠道，有着很重要的作用，要求网站需要保证稳定的运行。 客户需求： 大型会议、特殊时期重保 。 防止被黑、被挂马、篡改等安全事件发生。 用户、公民敏感信息不能被窃取。 产品推荐： 安全加速（推荐同时购买WAF、抗D服务） 天翼云安全加速能够防御政企网站被入侵、页面篡改、数据泄露、后门、博彩暗链、JS挖矿等WEB安全风险的同时能够进行DDOS、CC流量清洗，保证政企网站的稳定运行。 产品优势： 丰富的资源覆盖。 国内拥有丰富的节点覆盖承载能力，覆盖多运营商、主要省份和城市无盲点。 加速节点可根据需求随时增加，致力于客户的发展壮大。 金融网站 客户特点： 业务系统对业务可用性要求非常高，同时需要保障用户个人数据和资金安全，一旦发生安全问题，也可能会引发投资人恐慌，对公司造成很大的影响。 客户需求 ： 官网、信用卡中心等业务稳定加速运行。 纪念币等发行时突发流量应对。 攻防演练、护网行动保障。 恶意DDoS攻击防护，无俱黑客勒索。 防撞库、暴力破解等。 产品推荐： 安全加速（推荐同时购买WAF、抗D服务） 天翼云安全加速不仅能够提升网站的访问速度，还对网站的安全进行防护；天翼云安全加速对金融网站加速的同时还提供防御金融行业面临的SQL注入、跨站、撞库拖库、数据泄露等多种WEB安全风险，并防御大规模流量攻击，保障网站稳定运行的同时维护用户个人数据和资金安全，满足PCIDSS合规要求。 产品优势： 可靠的安全防护。 分布式集群防护，单点故障自动转移，确保网站的高可用性。 利用大平台优势，基于全网、全行业流量的攻击数据，结合机器学习算法，构建一套智能防护体系。 精准防护，域名粒度的防护策略，结合客户自身业务定制化防护策略。 电子商务网站 客户特点： 业务对用户体验实时性要求较高，并且存在用户个人账号信息被盗、敏感信息泄露等问题，若存在可用性或者安全问题会造成交易问题，流失客户。 客户需求： 业务可用性稳定性保障。 营销活动减少业务欺诈。 用户信息、订单等数据不被窃取。 产品推荐： 安全加速（推荐购买WAF服务） 天翼云安全加速不仅能够提升网站的访问速度，满足用户操作的实时性，还对网站的安全进行防护，通过账号安全防护提供的三大能力：撞库防护、暴力破解防护、批量注册防护防止用户个人账户被恶意盗取；另外，通过敏感词防护，能够避免网站上的敏感信息如身份证号码、手机号、地址、邮箱被泄露。此外，天翼云安全加速对电子商务网站加速的同时还提供防御金融行业面临的SQL注入、跨站、撞库拖库、数据泄露等多种WEB安全风险，并防御大规模流量攻击，避免网站被恶意刷票引起的访问崩溃，保障网站稳定运行。 产品优势： 特色的安全防护。 敏感信息回显脱敏，保护用的身份证号、手机号和卡号等敏感信息。 撞库攻击防护，防止网站撞库攻击，保护网站用户数据安全。 恶意挖矿防护，识别js挖矿脚本，避免访问网站的用户被利用成“挖矿机”。 客户端防广告，移除客户端被插入的广告，保护内容安全。

本章节介绍DCS服务与开源Redis服务的差异。 DCS提供单机、主备、集群等丰富的实例类型，满足用户高读写性能及快速数据访问的业务诉求。支持丰富的实例管理操作，帮助用户省去运维烦恼。用户可以聚焦于业务逻辑本身，而无需过多考虑部署、监控、扩容、安全、故障恢复等方面的问题。 DCS基于开源Redis向用户提供一定程度定制化的缓存服务，因此，除了拥有开源服务缓存数据库的优秀特性，DCS提供更多实用功能。 与开源Redis差异 DCS与自建开源Redis的差异说明 比较项 开源Redis DCS Redis ::: 服务搭建 从自行准备服务器资源到Redis搭建，需要0.5~2天。 Redis3.0版本5~15分钟完成创建。 Redis4.0及以上版本，采用容器化部署，8秒完成创建。 版本 深度参与开源社区，及时支持最新Redis的版本。目前支持Redis 3.0、Redis 4.0、Redis 5.0、Redis 6.0版本。 安全 自行保证网络与服务器的安全。 使用云上虚拟私有云与安全组，确保网络安全。 主备与集群多副本、定时备份，确保数据高可靠。 性能 单节点达10万QPS（Query Per Second）。 监控 提供简单的信息统计。 提供30余项监控指标，并支持用户自定义监控阈值和告警策略。 指标类型丰富 常见的外部业务监控和统计：命令数、并发操作数、连接数、客户端数、拒绝连接数等。 常见的资源占用监控和统计：cpu占用率、物理内存占用、网络输入/输出流量等。 常见的关键内部监控和统计：键个数、键过期个数、容量占用量、pubsub通道个数、pubsub模式个数、keyspace命中、keyspace错过。 自定义监控阈值及告警提供基于各项监控制定阈值告警，支持客户自定义，便于及时发现业务异常。 备份恢复 支持。 提供定时与手动备份数据能力，支持备份文件下载到本地。 支持控制台一键恢复数据。 可视化维护缓存参数 不具备，需要自行开发。 web控制台可视化维护。 可在线修改配置参数。 支持在web控制台连接并操作数据。 可扩展性 需要中断服务。首先为服务器调整运行内存，然后调整Redis内存配置并重启操作系统与服务。 提供不中断服务的在线扩容或缩容能力。 规格可根据实际需要，在DCS支持的规格范围内进行扩容或者缩容。

本文主要介绍云日志服务的应用场景。 运维管理 在集群的运维工作中，企业应用的运维日志分散在不同的节点上，通过云日志服务提供的采集器将分散在集群各个节点的重要日志数据采集到日志服务平台进行集中化统一管理，享受全托管式服务。 全托管式：日志集中统一管理，提供日志采集、存储、检索与分析能力。 海量日志管理：支持每天百TB级日志的接入，十亿级日志秒级搜索。 提升运维效率：通过关键词检索可快速搜索出异常事件的日志，定位问题节点，结合上下文查询能力将异常事件的调用链完整还原，全面提升运维效率。 日志数据统计分析 云日志服务支持对日志内容进行结构化处理，按照指定的分词规则将日志原文格式化解析为键值对，即可更方便地日志数据进行统计分析，包括网站或应用程序的访问分析、业务数据分析、安全事件分析等，帮助企业更全面、更便捷地了解系统、业务和用户等方面的情况，优化运营和决策，从而提高企业的业务价值和竞争力。 多种结构化解析：针对日志记录格式不规范、不统一的问题，云日志服务提供JSON、分隔符、正则等格式结构化解析能力，使日志具备可读性与可分析性。 灵活构造分析条件：支持SQL语句或可视化方式构造不同的分析条件，提供丰富的查询分析语句，学习成本低，可灵活构造各类数据分析场景。 可视化分析结果展示：提供柱状图、饼图、时序图、流图等多种图表对日志数据进行直观化分析展示，有助于迅速发现趋势、异常和潜在问题，更好地了解业务运行状况，及时做出相应的决策。

云主机支持通过内网访问对象存储，对象存储可供用户存储任意类型的数据。将图片、视频等数据存储至对象存储后，在弹性云主机上可以访问对象存储，下载桶中的图片或视频等数据。 步骤一：创建桶 在对象存储（原生版）Ⅰ型页面，单击“创建Bucket”，填写桶信息，完成桶的创建。 步骤二：上传文件 点击创建完成的桶名称，进入桶详情页面，单击“文件管理”页签，进入文件管理页签，单击“上传文件”上传所需的文件至对象存储桶中。 步骤三：在Windows云主机上通过内网访问对象存储，详细内容参见对象存储（原生版）Ⅰ型云主机通过内网访问对象存储。

介绍云点播产品欠费相关的计费规则。 欠费原因 在按需计费的模式下帐号的余额不足。 欠费停服说明 欠费后天翼云云点播的转码服务会自动停止。 您所占用的存储空间资源仍会继续扣费，因此欠费余额会累计。 如果您在15天内充值补足欠款，服务会重新启用，停服期间产生的存储空间费用将会在服务恢复后扣除。 当欠费超过15天，将视为您主动放弃该服务，您保存在天翼云云点播系统的全部数据将会被销毁，销毁后数据不可恢复。请您及时关注账户余额并及时续费以保证您的服务不受到影响。 若您确认不再使用天翼云云点播服务，请务必及时删除存储于云点播上的数据。 续费说明 请在15天内充值补足欠款并保证帐号中的余额充足。

本节介绍了弹性云主机挂载磁盘时的限制。 待挂载的磁盘与弹性云主机属于同一可用区。 如果是非共享盘，待挂载的磁盘为“可用”状态。 如果是共享盘，待挂载的磁盘为“正在使用”状态或“可用”状态。 弹性云主机的状态为“运行中”或“关机”。 处于冻结状态的磁盘，不支持挂载给弹性云主机。 设备类型为SCSI的磁盘不能作为弹性云主机的系统盘。 对于“包年/包月”方式购买的弹性云主机： 在创建服务器时购买的系统盘，卸载后，如果继续作为系统盘使用，则只能挂载给和原服务器规格相同的服务器；如果作为数据盘使用，则可以挂载给任意服务器。 在创建服务器时购买的非共享数据盘，卸载后，如果重新挂载，则只能挂载给原服务器作数据盘使用。

本文介绍HTTPS双向认证功能原理。 功能介绍 双向认证，顾名思义，即客户端与服务器双方均需认证对方的身份，在确认对方身份后才可以建立HTTPS连接。在标准的HTTPS中，通常采用单向认证的方式，即服务器向客户端证明自己的身份以建立一个安全加密的通信连接；双向认证在服务器向客户端证明身份的基础上，还需要客户端也提供客户端证书，供服务器验证客户端的身份，客户端与服务器双方都验证通过对方的身份后，才建立HTTPS连接。 单向认证流程： 1. 客户端向边缘加速节点发起HTTPS请求。 2. 边缘加速节点将对应域名的SSL证书公钥发送给客户端。 3. 客户端验证对应证书公钥正确后，随机生成一个密钥，并使用公钥进行加密后发送给边缘加速节点。 4. 边缘加速节点使用对应私钥进行解密，得到密钥。 5. 客户端与边缘加速节点在后续通信过程中使用该密钥对传输的数据加密。 6. 客户端与边缘加速节点使用对应密钥对收到的数据进行解密，获取对应数据。 双向认证流程： 1. 客户端向边缘加速节点发起HTTPS请求。 2. 边缘加速节点将对应域名的SSL证书公钥发送给客户端，并发送证书请求标记要求获取客户端证书。 3. 客户端验证域名的SSL证书公钥正确后，随机生成一个密钥A，并使用SSL证书公钥进行加密后发送给边缘加速节点。同时客户端收到证书请求标记，将发送对应的客户端证书给边缘加速节点，同时计算历史消息的hash值，将该hash值通过客户端私钥签名，并将签名结果也发送给边缘加速节点。 4. 边缘加速节点使用域名SSL证书对应的私钥进行解密，得到密钥A。同时获取客户端的证书和签名后，验证客户端证书是否可信，并使用客户端证书公钥和历史消息的hash值校验签名是否正确，存储验证结果。 5. 客户端与边缘加速节点在后续通信过程中使用该密钥A对传输的数据加密。 6. 客户端与边缘加速节点使用对应密钥A对收到的数据进行解密，获取对应数据。 7. 后续客户端发送请求，如果之前验证是通过的则正常处理，否则立即返回错误响应，告诉客户端双向认证失败。

规范 规范说明 级别 备注 业务数据分离 防止由于Redis故障或不可用影响所有相关业务收到干扰 建议 业务数据分离，避免多个应用使用一个Redis实例，不相干的业务拆分，公共数据做服务化。 完善redis的容错处理 缓存可能会遇到基础设施的故障或主备切换，应用需要对可能的故障和慢请求做容错处理。 建议 缓存访问失败时，具备降级措施，从DB获取数据；或者具备容灾措施，自动切换到另一个Redis使用。 避免redis内存使用量超过80% 虽然云主机会有一定的内存冗余，但是redis内存过高时，redis全量持久化时引入的COPYONWRITE机制带来额外的内存消耗，再加上大内存带来的内存碎片和云主机相关的管理进程消耗，容易触发操作系统OOM KILL。 强制 建议及时做扩容处理。 防止缓存击穿 防止缓存击穿，推荐搭配本地缓存使用Redis，对于热点数据建立本地缓存。本地缓存数据使用异步方式进行刷新。 建议 就近部署业务 避免网络延迟将极大影响读写性能，如果对于时延较为敏感，请避免使用跨AZ Redis实例。 建议 不当成消息队列 发布订阅场景下，不建议作为消息队列使用。redis的PUB/SUB支持的性能有限。 强制 如果需要消息队列，建议改用kafka或rabbitmq。

本章节主要介绍配置定时任务。 在表/文件迁移的任务中，CDM支持定时执行作业，按重复周期分为：分钟、小时、天、周、月。 说明 CDM在配置定时作业时，不要为大量任务设定相同的定时时间，应该错峰调度，避免出现异常。 如果通过DataArts Studio数据开发调度CDM迁移作业，此处也配置了定时任务，则两种调度均会生效。为了业务运行逻辑统一和避免调度冲突，推荐您启用数据开发调度即可，无需配置CDM定时任务。 分钟 CDM支持配置每几分钟执行一次作业，定时任务周期不建议小于5分钟。 开始时间：表示定时配置生效的时间，也是第一次自动执行作业的时间。 重复周期（分）：从开始时间起，每多少分钟执行一次作业。 结束时间：该参数为可选参数，如果不配置则表示一直自动执行。如果配置了结束时间，则会在该时间停止自动执行作业。 小时 CDM支持配置每几小时执行一次作业。 重复周期（时）：表示每多少个小时自动执行一次定时任务。 触发时间（分）：表示每小时的第几分钟触发定时任务。该参数值取值范围是“0～59”，可配置多个值但不可重复，最多60个，中间使用“,”分隔。 如果触发时间不在有效期内，则第一次自动执行的时间取有效期内最近的触发时间，例如： −有效期的“开始时间”为“1:20”。 −“重复周期（时）”为“3”。 −“触发时间（分）”为“10”。 有效期：分为开始时间和结束时间。 −开始时间：表示定时配置生效的时间。 −结束时间：该参数是可选参数，表示停止自动执行的时间。如果不配置，则表示一直自动执行。

服务名称 一站式智算服务平台与其他服务之间的关系 相关内容 对象存储 使用对象存储存储用户的数据和模型 详细内容参见 并行文件服务HPFS 使用HPFS并行文件服务存储用户的数据和模型 详细内容参见

本文介绍了实例列表的主要功能。 简介 实例列表功能旨在为用户提供一个展示所有数据库实例及已收藏实例的操作模块。用户可通过实例列表找到需要使用的实例，既可在所有实例中定位实例，也可在收藏的实例中定位实例并进行操作。定位到实例后，通过树状结构分层级展示实例的各级数据库对象，帮助用户实现对指定实例的快速访问。 前提条件 用户已登录数据管理服务。 操作步骤 1. 登录数据管理服务。 2. 点击右侧边栏 实例列表图标。 功能介绍 功能 说明 添加实例到收藏夹 点击可添加实例至收藏夹，详见添加实例至收藏夹。 所有&收藏Tab 可分别在所有实例列表和已收藏的实例列表之间互相切换显示，默认显示所有实例列表。 实例搜索 支持按实例名、库名和模式名进行模糊搜索。 实例列表 支持将所有实例或已收藏的实例按数据库类型进行分组展示。 实例右键操作框 右键实例名称时显示，可对实例进行登录、查看详情、编辑、同步元数据、打开查询窗口等操作。 库/模式列表 可双击库/模式名称或右键操作快速打开查询窗口页面，从而开始管理操作数据库。 实例信息悬浮框 鼠标悬浮实例名称时显示，可在此框内查看该实例的登录状态（已登录的数据库账号）、实例名称、地址、来源、类型、属性、环境、版本等信息。

本章节主要介绍数据仓库服务的术语解释。 DWS的管理概念 集群 表示由多个节点组成的服务器群组。DWS以集群为单位进行组织，一个DWS集群由多个在相同子网中的相同规格的节点组成，共同提供服务。 节点 每个DWS集群部署节点取值范围为3~256，其中实时数仓（单机模式）取值为1，每个节点都支持存储与分析数据。 规格 用户创建DWS集群时需要指定集群节点的规格，不同规格节点使用的CPU、内存和存储资源不同。 快照 快照是用户根据需要创建的DWS集群备份，用于还原创建快照时的集群数据。快照会一直保存，直到用户使用管理控制台将此快照删除（自动快照不支持手动删除）。快照会占用用户使用的OBS配额。 Project Project用于将OpenStack的资源（计算资源、存储资源和网络资源）进行分组和隔离。Project可以是一个部门或者一个项目组。一个帐户中可以创建多个Project。 DWS的数据库概念 数据库 一个DWS集群实际上是一个支持联机分析处理方式的数据库平台，属于分析性的关系型数据库。 联机分析处理 联机分析处理（Online Analytical Processing，简称OLAP），是DWS集群的主要工作方式，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 大规模并行处理 大规模并行处理（Massive Parallel Processing，简称MPP，也可称为无共享架构），是指在DWS集群的每个节点中，都有独立的内存计算和磁盘存储系统，DWS根据数据库模型和应用特点，将业务数据划分到不同节点上，通过节点间的网络彼此连接协同计算，使集群作为整体提供数据库服务以满足业务需要。

本文介绍如何申请免费体验包。 注意 免费体验开发机使用须知： 免费体验包仅供试用，7天后开发机会自动关机，所产生的数据将被清空，请勿存放重要数据，请您知悉； 停机前请务必完成数据备份与镜像保存操作，避免数据丢失； 若需持续使用开发机服务，请通过平台创建「按需付费开发机」（免费体验实例不支持直接续期）。 操作步骤 1.在科研助手主页面中，点击【免费体验7天】，即可创建免费体验的开发机。 2.点击【开发机】可看到新创建的开发机，等待启动完成后，点击【打开】即可开始使用。 免费体验内容 免费体验规格：CPU:10核 内存:20GB GPU:gn3.m1.12gb1 免费体验镜像：pytorchjupyter:cuda11.1torch1.9.0multikernel 免费体验时长：7天 常见问题 1. 试用期限是多久？ 您可以享受7天的免费体验。 2. 试用期结束后如何收费？ 试用期结束后，开发机将自动关机并释放。 3. 使用的是什么镜像？ 默认提供的是多内核Jupyter WebIDE，免费7天的开发机支持更换镜像。

本页介绍天翼云TeleDB数据库元数据pgprofile的内容。 存储系统管理资源限制的配置信息。 名称 类型 定义 profname NameData 配置文件的名称 profsessions float4 允许的并发会话数 profsessioncpu float4 会话的CPU 时间限制 profquerycpu float4 查询的CPU 时间限制 profcontime float4 会话的总持续时间限制 profidletime float4 会话中允许的连续非活动时间 profsessionblks float4 会话中允许读取的数据块数（包括从内存和磁盘读取的块） profqueryblks float4 查询中允许读取的数据块数（包括从内存和磁盘读取的块） profprivatesga float4 会话在共享缓冲区中可以分配的空间 profcompositelimit float4 会话的总资源成本限制 proffailedlogtimes float4 连续失败登录尝试次数后锁定账户的时间 profpasslocktime float4 账户在指定连续失败登录尝试后锁定时间 profpasslifetime float4 密码可用于身份验证的时间 profpassgracetime float4 密码过期后允许警告并允许登录的时间 profpassreusetime float4 密码在重新使用前的时间 profpassreusemax float4 密码在重新使用前必须更改的次数 profcontainer float4 当前未使用 profpassverifyfunc text 密码复杂性验证函数的OID

本章节主要介绍向量检索的客户端代码示例。 Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python、Go等语言编写的客户端。 基于开源数据集SIFT1M（ Elasticsearch Client，本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装： pip install numpy pip install elasticsearch7.6.0 代码示例 import numpy as np import time import json from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers endpoint ' 构建es客户端对象 es Elasticsearch(endpoint) 索引mapping信息 indexmapping ''' { "settings": { "index": { "vector": "true" } }, "mappings": { "properties": { "myvector": { "type": "vector", "dimension": 128, "indexing": true, "algorithm": "GRAPH", "metric": "euclidean" } } } } ''' 创建索引 def createindex(indexname, mapping): res es.indices.create(indexindexname, ignore400, bodymapping) print(res) 删除索引 def deleteindex(indexname): res es.indices.delete(indexindexname) print(res) 刷新索引 def refreshindex(indexname): res es.indices.refresh(indexindexname) print(res) 索引段合并 def mergeindex(indexname, segcnt1): start time.time() es.indices.forcemerge(indexindexname, maxnumsegmentssegcnt, requesttimeout36000) print(f"在{time.time() start}秒内完成merge")

通过云主机创建系统盘镜像 通过镜像文件创建系统盘镜像 通过云主机创建数据盘镜像 通过镜像文件创建数据盘镜像 通过云主机快照创建系统盘镜像

本文简述websocket协议特点和应用场景。 背景介绍 HTTP 协议有一个缺陷：通信只能由客户端发起。这种单向请求的特点，注定了如果服务器有连续的状态变化，客户端要获知就只能使用"轮询"的方案。 轮询是在特定的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出HTTP请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，显而易见，轮询不仅效率特别低，且特别浪费带宽资源，因为HTTP请求可能包含较长的头部，其中真正有效的数据可能只是很小的一部分，显然这样会浪费很多带宽资源。 因此，工程师们一直在思考，有没有更好的方法。websocket 就是这样发明的。websocket 协议诞生于2008年，2011年成为国际标准，目前所有浏览器均已支持。它最大的特点全双工通信，浏览器和服务器只需要做一个握手的动作，然后浏览器和服务器之间就形成了一条快速通道，两者之间就可以直接互相传送数据了，如下右图所示。可见，websocket 协议，能更好的节省服务器资源和带宽，并且能够更实时地进行通讯。 websocket的优势： 较少的控制开销：在连接创建后，服务器和客户端之间交换数据时，用于协议控制的数据包头部相对较小。 更强的实时性：由于协议是全双工的，所以服务器可以随时主动给客户端下发数据。相对于HTTP请求需要等待客户端发起请求服务端才能响应，延迟明显更少；即使是和Comet等类似的长轮询比较，其也能在短时间内更多次地传递数据。 保持连接状态：与HTTP不同的是，Websocket需要先创建连接，这就使得其成为一种有状态的协议，之后通信时可以省略部分状态信息。而HTTP请求可能需要在每个请求都携带状态信息（如身份认证等）。 更好的二进制支持：Websocket定义了二进制帧，相对HTTP，可以更轻松地处理二进制内容。 可以支持扩展：Websocket定义了扩展，用户可以扩展协议、实现部分自定义的子协议。 更好的压缩效果：相对于HTTP压缩，Websocket在适当的扩展支持下，可以沿用之前内容的上下文，在传递类似的数据时，可以显著地提高压缩率。 与 HTTP 协议有着良好的兼容性：默认端口也是80和443，并且握手阶段采用 HTTP 协议，因此握手时不容易屏蔽，能通过各种 HTTP 代理服务器。 没有同源限制：客户端可以与任意服务器通信。

本节主要介绍实例回收站。 GeminiDB Influx支持将退订后的包年包月实例和删除的按需实例，加入回收站管理。您可以在回收站中重建实例恢复数据。 使用须知 回收站策略机制默认开启，且不可关闭，默认保留天数为7天，该功能免费。 目前回收站允许加入100个实例，超过该配额的实例将无法添加至回收站中。 当实例存储空间满时，删除之后的实例不会放入回收站。 目前仅集群版本支持重建实例恢复数据功能，单节点暂不支持。 设置回收站策略 注意 修改回收站保留天数，仅对修改后新进入回收站的实例生效，对于修改前已经存在的实例，仍保持原来的回收策略，请您谨慎操作。 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“回收站”页面，单击“回收站策略”，设置已删除实例保留天数，可设置范围为1~7天。单击“确定”，完成设置。 图1 设置回收站策略 重建实例 在回收站保留期限内的实例可以通过重建实例恢复数据（目前仅集群版本支持此功能，单节点暂不支持）。 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“回收站”页面，在实例列表中找到需要恢复的目标实例，单击操作列的“重建”。 图2 重建实例 4. 在“重建新实例”页面，选填配置后，提交重建任务。

本章节主要介绍DataArts Studio的开发一个MRS Spark Python作业流程。 本章节介绍如何在数据开发模块上进行MRS Spark Python作业开发。 案例一：通过MRS Spark Python作业实现统计单词的个数 前提条件： 具有OBS相关路径的访问权限。 数据准备： 准备脚本文件"wordcount.py"，具体内容如下： coding: utf8 import sys from pyspark import SparkConf, SparkContext def show(x): print(x) if name "main": if len(sys.argv) ") exit(1) 创建SparkConf conf SparkConf().setAppName("wordcount") 创建SparkContext 注意参数要传递confconf sc SparkContext(confconf) inputPath sys.argv[1] outputPath sys.argv[2] lines sc.textFile(name inputPath) 每一行数据按照空格拆分 得到一个个单词 words lines.flatMap(lambda line:line.split(" "),True) 将每个单词 组装成一个tuple 计数1 pairWords words.map(lambda word:(word,1),True) 使用3个分区 reduceByKey进行汇总 result pairWords.reduceByKey(lambda v1,v2:v1+v2) 打印结果 result.foreach(lambda t :show(t)) 将结果保存到文件 result.saveAsTextFile(outputPath) 停止SparkContext sc.stop() 说明 需要将编码格式设置为“UTF8”，否则后续脚本运行时会报错。 准备数据文件“in.txt”,内容为一段英文单词。 操作步骤 ： 1. 将脚本和数据文件传入OBS桶中，如下图。 上传文件至OBS桶 说明 本例中，wordcount.py和in.txt文件上传路径为：obs://obstongji/python/ 2. 创建一个数据开发模块空作业，作业名称为“jobMRSSparkPython”。 新建作业 3. 进入到作业开发页面，拖动“MRS Spark Python”节点到画布中并单击，配置节点的属性。 配置MRS Spark Python节点属性 参数设置说明： master yarn deploymode cluster obs://obstongji/python/wordcount.py obs://obstongji/python/in.txt obs://obstongji/python/out 其中： obs://obstongji/python/wordcount.py为脚本存放路径； obs://obstongji/python/in.txt为wordcount.py的传入参数路径，可以把需要统计的单词写到里面； obs://obstongji/python/out为输出参数文件夹的路径，并且会在OBS桶中自动创建该目录（如已存在out目录，会报错）。 4. 单击“测试运行”，执行该脚本作业。 5. 待测试完成，执行“提交”。 6. 在“作业监控”界面，查看作业执行结果。 详见下图：查看作业执行结果 作业日志中显示已运行成功 详见下图：作业运行日志 详见下图：作业运行状态 7. 查看OBS桶中返回的记录。（没设置返回可跳过） 详见下图：查看OBS桶返回记录

本节主要介绍数据同步拓补介绍 DRS实时同步功能目前支持多种拓扑类型，用户可根据自己的需求进行规划，详细说明可参考以下内容。 说明 为保证同步数据的一致性，请勿对目标数据库中的同步对象进行修改操作。 一对一实时同步 用户创建一个同步任务来实现一对一的实时同步。 一对多实时同步 用户需要用户创建多个同步任务来实现一对多的实时同步。例如从实例A同步到实例B、实例C和实例D，需要创建三个同步任务。 多对一实时同步 用户需要用户创建多个同步任务来实现多对一的实时同步。例如从实例B、实例C和实例D同步到实例A，需要创建三个同步任务。微观上，支持多张表同步到一张表。

本章节内容主要介绍实现副本集高可用和读写分离 最佳实践概述 场景描述 DDS副本集不仅可以通过存储多份数据副本来保证数据的高可靠性，还可以通过自动主备切换机制来保证服务的高可用。通过客户端读取不同的数据副本，可以提高数据的读取性能。请使用高可用方式连接副本集实例，否则，将无法体验副本集的高可用性和高读取性能。 方案正文 副本集的主节点不是固定的，当出现副本集配置改变、主节点宕机、人为主备切换等状况，会导致主备节点切换，此时副本集可能会选举出新主节点，原来的主节点则降为备节点。如下图所示： 图1 主备切换示意图 连接副本集实例（高可用方式） DDS副本集包含主、备、隐藏节点。其中，隐藏节点对用户不可见。您需要使用一种高可用的方式（即同时连接主节点和备节点的IP和端口）连接副本集实例，从而实现副本集的读写分离和高可用。 以下主要介绍如何使用URL和Java实现高可用连接实例的方法。 方法一：通过URL连接副本集实例 您可以在实例管理页面，单击目标实例，进入基本信息页面。在“网络信息 > 高可用连接地址”获取副本集的连接地址。 图2 获取副本集连接地址 示例：mongodb://rwuser:@192.168.0.148:8635,192.168.0.96:8635/test?authSourceadmin&replicaSetreplica 其中，“192.168.0.148:8635,192.168.0.96:8635”中包含一个主节点和一个备节点的IP及端口号。即使发生主备切换而更换了主节点，客户端仍然可以成功连接副本集实例。同时，提供副本集多个IP及端口号，可以扩展整个数据库的读写性能，如下图所示： 图3 数据读写示意图 方法二：Java驱动连接副本集实例 示例代码： MongoClientURI connectionString new MongoClientURI("mongodb://rwuser:@192.168.0.148:8635,192.168.0.96:8635/test?authSourceadmin&replicaSetreplica"); MongoClient client new MongoClient(connectionString); MongoDatabase database client.getDatabase("test"); MongoCollection collection database.getCollection("mycoll"); 表1 参数说明 参数 说明 rwuser: 启动鉴权的用户名和密码。 192.168.0.148:8635,192.168.0.96:8635 副本集主、备节点的IP及端口号。 test 待连接的数据库名称。 authSourceadmin 表示鉴权时，用户名所属的数据库。 replicaSetreplica 副本集实例类型名称。 连接副本集实例（非友好方式） 通过连接地址连接副本集实例 mongodb://rwuser:@192.168.0.148:8635/test?authSourceadmin&replicaSetreplica 其中，“192.168.0.148:8635”为暂时的主节点IP及端口号。当发生主备切换而更换了主节点，客户端将无法连接到副本集实例主节点，因为客户端无法知道新选举出的主节点的IP及端口号信息，导致整个数据库服务发生故障。同时，只提供主节点IP及端口号，读写只能在固定的主机上操作，无法扩展数据库的读写性能，如图下图所示： 图4 数据读写示意图 读写分离 读写分离的相关内容请参考mongodb官方文档。

本节主要介绍安装HBlock。 1. 请先完成以下准备工作：在服务器上准备一个或多个目录作为HBlock数据目录，用来存储HBlock数据。如：/mnt/storage01。对于集群版，每台服务器准备的目录可以不同。建议数据目录不要与操作系统共用磁盘或文件系统。 2. 将安装包放到服务器欲安装HBlock的目录下并解压缩，进入解压缩后的文件夹。 unzip CTYUNHBlockPlus3.9.0x64.zip cd CTYUNHBlockPlus3.9.0x64 说明 建议安装目录不要与数据目录共用磁盘或文件系统。 示例：在服务器上执行解压缩安装包，并进入解压缩后的文件夹。 [root@hblockserver opt] unzip CTYUNHBlockPlus3.9.0x64.zip …… [root@hblockserver opt] cd CTYUNHBlockPlus3.9.0x64/ 3. 安装HBlock。 注意 安装HBlock和执行HBlock管理操作的应该属于同一用户。 在每台服务器上安装HBlock。 ./stor install [ { a apiport } APIPORT ] [ { w webport } WEBPOR T ] APIPORT：指定API端口号，默认端口号为1443。 WEBPORT：指定WEB端口号，默认端口号为2443。 说明 您可以根据业务需要设置API端口号和WEB端口号。 注意 请确保Linux用户具有所需要端口的权限。Linux系统默认小于1024的端口不对没有root权限的Linux普通用户开放。 示例：在服务器上安装HBlock。 [root@hblocksever1 CTYUNHBlockPlus3.9.0x64]

主要介绍HBlock安装。 1. 请先完成以下准备工作：在服务器上准备一个或多个目录作为HBlock数据目录，用来存储HBlock数据。如：/mnt/storage01。对于集群版，每台服务器准备的目录可以不同。建议数据目录不要与操作系统共用磁盘或文件系统。 2. 将安装包放到服务器欲安装HBlock的目录下并解压缩，进入解压缩后的文件夹。 说明 建议安装目录不要与数据目录共用磁盘或文件系统。 unzip CTYUNHBlockPlus3.8.0x64.zip cd CTYUNHBlockPlus3.8.0x64 示例：在服务器上执行解压缩安装包，并进入解压缩后的文件夹。 [root@hblockserver opt] unzip CTYUNHBlockPlus3.8.0x64.zip …… [root@hblockserver opt] cd CTYUNHBlockPlus3.8.0x64/ 3. 安装HBlock。 注意 安装HBlock和执行HBlock管理操作的应该属于同一用户。 在每台服务器上安装HBlock。 ./stor install [ { a apiport } APIPORT ] [ { w webport } WEBPORT ] APIPORT：指定API端口号，默认端口号为1443。 WEBPORT：指定WEB端口号，默认端口号为2443。 说明 您可以根据业务需要设置API端口号和WEB端口号。 注意 请确保Linux用户具有所需要端口的权限。Linux系统默认小于1024的端口不对没有root权限的Linux普通用户开放。 示例 ：在服务器上安装HBlock。 [root@hblocksever1 CTYUNHBlockPlus3.8.0x64]

接口定义 plaintext // 简化接口 public S3Object getObject(String bucketName, String key) // 完整接口 public S3Object getObject(GetObjectRequest getObjectRequest) 参数说明 参数名 类型 说明 s3ObjectIdBuilder S3ObjectIdBuilder 包含bucketName和key range long[] 获取文件的区间 generalProgressListener ProgressListener 进度回调 代码示例 plaintext public void GetObjects(String bucketName, String objectKey, OnS3ResponseListener listener) { GlobalThreadPool.getInstance().execute(() > { try { S3Object result sS3Client.getObject(bucketName, objectKey); Handler mainHandler new Handler(Looper.getMainLooper()); mainHandler.post(() > listener.onResponse(result)); } catch (Exception e) { Handler mainHandler new Handler(Looper.getMainLooper()); mainHandler.post(() > listener.onError()); } }); } 复制对象 对象是存储数据的基本单元。对象由元信息（Object Meta），用户数据（Data）和文件名（Key）组成。对象由桶内部唯一的Key来标识。本章节介绍如何复制对象。 接口定义 plaintext // 简化接口 public CopyObjectResult copyObject(String sourceBucketName, String sourceKey, String destinationBucketName, String destinationKey) // 完整接口 public CopyObjectResult copyObject(CopyObjectRequest copyObjectRequest) 参数说明 参数名 类型 说明 sourceBucketName String 源bucket及请求参数 sourceKey String 源对象名 destinationBucketName String 目的bucket destinationKey String 目的对象名 代码示例 plaintext public void CopyObjects(String sourceBucketName, String sourceObjectKey, String destBucketName, String destObjectKey, OnS3ResponseListener listener) { GlobalThreadPool.getInstance().execute(() > { try { CopyObjectResult result sS3Client.copyObject(sourceBucketName, sourceObjectKey, destBucketName, destObjectKey); ​ Handler mainHandler new Handler(Looper.getMainLooper()); mainHandler.post(() > listener.onResponse(result)); } catch (Exception e) { Handler mainHandler new Handler(Looper.getMainLooper()); mainHandler.post(() > listener.onError()); } }); } 删除对象 对象是存储数据的基本单元。对象由元信息（Object Meta），用户数据（Data）和文件名（Key）组成。对象由桶内部唯一的Key来标识。本章节介绍如何删除对象。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 diskType 是 String 数据盘类型（hio高IO（high IO）；uhio超高IO（ultrahigh IO）；不同的资源池支持的盘类型可能不同，相关接口：查询可用的磁盘类型列表） uhio size 是 Integer 数据盘大小（单位：GB），必须是10的倍数，范围：[10,32000] 20

本章节会介绍SQL Server的只读实例功能特点 产品简介 目前，云数据库Microsoft SQL Server仅2017企业版及以上版本的实例支持新增只读实例。 在对数据库有少量写请求，但有大量读请求的应用场景下，单个实例可能无法抵抗读取压力，甚至对主业务产生影响。为了实现读取能力的弹性扩展，分担数据库压力，您可以在某个区域中创建一个或多个只读实例，利用只读实例满足大量的数据库读取需求，以此增加应用的吞吐量。您需要在应用程序中分别配置主实例和每个只读实例的连接地址，才能实现将写请求发往主实例而将读请求发往只读实例。 只读实例为单个节点的架构（没有备节点），采用SQL Server的原生复制功能，将主实例的更改同步到所有只读实例，而且主实例和只读实例之间的数据同步不受网络延时的影响，只读实例跟主实例在同一区域，但可以在不同的可用区。 功能特点 规格可以与主实例不一致，并可以随时更改规格（没有时间限制），便于弹性升降级。 不需要维护帐号与数据库，全部通过主实例同步。 提供系统性能监控。 关系型数据库服务提供近20个系统性能的监控视图，如磁盘容量、IOPS、连接数、CPU利用率、网络流量等，用户可以轻松查看实例的负载。 备份设置：不支持自动备份设置以及手动备份。 实例恢复：不支持通过备份文件或任意时间点创建只读实例，不支持通过备份集覆盖只读实例。 数据迁移：不支持将数据迁移至只读实例。

通过备份策略，您可以将整个存储库绑定的资源按照一定的策略要求，对资源的数据进行周期性备份，以便服务器在数据丢失或损坏时快速恢复数据，保证业务正常运行。 通过备份策略，您可以将整个存储库绑定的资源按照一定的策略要求，对资源的数据进行周期性备份，以便云主机在数据丢失或损坏时快速恢复数据，保证业务正常运行。 当需要定期备份存储库时，首先需要创建一个备份策略，系统根据您的备份策略决定何时执行备份任务。您可以使用系统提供的默认备份策略，也可以结合实际情况，创建新的自定义备份策略。 约束与限制 可以为云主机备份存储库、SFS Turbo备份存储库、云硬盘备份存储库、数据库服务器存储库设置备份策略。 通过备份策略的方式对资源进行周期性备份，仅当启用备份策略后，系统才会自动备份所绑定的存储库绑定的资源，并定期删除过期的备份。 每个用户最多只能创建32个备份策略。 策略保留规则过期清理时，仅会删除过期自动备份数据不会删除手动备份数据。 只有“运行中”、“关机”状态的云主机才可进行备份。 只有“可用”或“正在使用”状态的磁盘才可进行备份。 操作步骤 1. 登录云服务备份管理控制台。 a. 登录管理控制台。 b. 单击管理控制台左上角的，选择区域。 c. 单击“”，选择“存储 > 云服务备份”。 2. 在左侧导航树选择“策略”，进入“备份策略”页签，单击右上角“创建策略”，创建自定义策略。如下图所示。 图 创建备份策略 3. 设置备份策略信息。各参数说明如下表所示。 参数 说明 示例 类型 选择策略类型。本章节以创建备份策略为例。 备份策略 名称 设置备份策略的名称。只能由中文字符、英文字母、数字、下划线、中划线组成，且长度小于等于64个字符。 backuppolicy 是否启用 设置备份策略的启用状态。 仅当启用备份策略后，系统才会自动备份所绑定的存储库的云主机和磁盘，并定期删除过期的备份。 备份周期 设置备份任务的执行日期。 o 按周 指定备份策略在每周的周几进行备份，可以多选。 o 按天 指定备份策略每隔几天进行一次备份，可设置1～30天。 每1天当选择按天备份时，理论上第一次备份的时间为备份策略创建当天。如果当天备份策略创建的时间已经晚于设置的备份时间，那么将会等到第二个备份周期再进行第一次备份。建议选择无业务或者业务量较少的时间进行备份。 备份时间 设置备份任务在一天之内的执行时间点。只支持在整点进行备份，同时支持选择多个整点进行备份。 须知： o 设定的备份时间和控制台实际创建备份的时间可能存在差异。 o 如需要备份的资源总数据量较大，建议备份执行时间点不宜设置过于紧密。如果单个资源执行备份的时长超过两个备份执行时间间隔，则会跳过第二个备份时间点不进行备份。 例如： 某磁盘的备份策略设置的备份时间点为：00:00，01:00，02:00。在00:00时，磁盘开始进行备份，由于磁盘此次备份增量数据较大，或者该时间段同时执行的备份任务较多，该次备份任务耗时90分钟，在01:30时完成备份。则01:00的备份时间点会跳过，在02:00时再执行备份，将只会产生两个备份。 o 备份时间指的是客户端所在的本地时间，并不是指region所在的时区时间。 00:00，02:00o 建议选择无业务或者业务量较少的时间进行备份。o 备份的业务高峰期在0点到早上6点，建议客户评估业务类型，分散时间备份，如果指定的策略在业务高峰时段，可能会有一定的调度延迟 保留规则 设置备份产生后的保留规则。 o 按时间 可选择1个月、3个月、6个月、1年的固定保留时长或根据需要自定义保留时长。取值范围为2～99999天。 o 按数量单个云主机执行备份策略保留的备份总份数。取值范围为2～99999个。 o 永久保留 说明： § 当保留的备份数超过设置的数值时，系统会自动删除最早创建的备份，当保留的备份超过设定的时间时，系统会自动删除所有过期的备份；系统默认每隔一天自动清理，删除的备份不会影响其他备份用于恢复。 § 保留的备份可能将不会在备份策略设置的时间点按时自动删除，将会存在一定的延迟。备份在到期时间后的12点至0点的时间段，进行分批删除。 § 保留规则仅对备份策略自动调度生成的备份有效。手动执行备份策略生成的备份不会统计在内，且不会自动删除。如需删除，请在备份页签的备份列表中手动删除。 § 当备份创建过镜像之后，该备份不会继续统计在保留规则中，也不会自动删除。§ 周期性备份产生的失败的备份最多保留10个，保留时长1个月，可手动删除。 设置“按数量”保留3个备份。 说明 备份越频繁，保留的备份份数越多或时间越长，对数据的保护越充分，但是占用的存储库空间也越大。请根据数据的重要级别和业务量综合考虑选择，重要的数据采用较短的备份周期，且保留较多的备份份数或较长时间。 4. 设置完成后，单击“提交”，完成备份策略的创建。 说明：创建完备份策略后找到目标存储库，单击“更多 > 绑定备份策略”，绑定创建好的备份策略。可以在存储库详情中查看已配置的备份策略。绑定成功后，存储库将按照备份策略进行周期性备份。 示例 某用户在星期一上午10:00设置某存储库策略A的备份时间为每天凌晨02:00，保留策略为按数量保留3份，该存储库绑定了一个磁盘。星期六上午11:00，保留策略保留了3个备份，分别为星期三、星期四和星期五产生的备份。星期二凌晨2：00产生的备份已经被系统自动删除。

本节介绍了用户指南:云硬盘概述。 云容器引擎支持使用天翼云云硬盘存储卷。当前 cstorcsi 插件可提供云盘动态存储卷和静态存储卷功能，通过将云硬盘挂载至容器指定目录，实现数据持久化需求。 云硬盘挂载支持容器在同一可用区内迁移时，所挂载的云硬盘随之自动迁移。 通过挂载云硬盘，可将远端存储系统中的数据直接映射到容器内部。即使容器被删除，存储卷中的数据仍会保留在云硬盘中，确保数据的安全性与持久性。 使用限制 共享存储 非共享盘存储：仅支持单节点挂载，访问模式不可设置为 ReadWriteMany。 共享盘存储：支持多节点同时挂载，但卷模式仅限块设备（Block），不支持文件系统（Filesystem）。 卷模式与访问模式 卷模式 访问模式 Block ReadWriteOnce ReadWriteMany ReadOnlyMany Filesystem ReadWriteOnce 跨可用区 云硬盘不支持跨可用区挂载。当Pod重建时，会重新挂载原云盘。若由于其他限制无法调度到原可用区，则Pod将会处于Pending状态。 容量 单个数据盘最小容量10GB，最大容量为32TB，最小扩容容量为1GB，扩容步长为1GB。 挂载数量 单个节点允许挂载的数量受底层存储的限制，如有需要，请参照云硬盘产品文档。 节点类型 昇腾裸金属节点不支持挂载云盘。 磁盘模式 当前仅支持云硬盘磁盘模式为VBD。 云盘加密 暂不支持使用加密盘。 挂载应用类型 推荐使用有状态应用通过PVC模版方式挂载使用云盘。 无状态应用挂载使用云盘有诸多限制，比如当选择卷模式为Filesystem的存储卷时，无法为每个Pod配置独立的存储卷，所以要求Replica需要配置为1或者保证Pod均调度到同一节点上。此外，由于Deployment的升级策略，重启Pod时新的Pod可能一直无法挂载，故不推荐使用。 应用参数配置 创建工作负载时，如果配置了securityContext.fsgroup参数，kubelet在存储卷挂载完成后会执行chmod和chown操作，导致挂载时间延长。

本节主要介绍仪表盘 通过仪表盘可将不同图表展示到同一个屏幕上，通过不同的仪表形式来展示资源数据，例如，曲线图、数字图等，进而全面、深入地掌握监控数据。 例如，可将重要资源的关键指标添加到仪表盘中，从而实时地进行监控。还可将不同资源的同一指标展示到同一个图形界面上进行对比。另外，对于例行运维需要查看的指标，可添加到仪表盘中，以便再次打开AOM时无需重新选择指标就可进行例行检查任务。 创建仪表盘前，请您先了解仪表盘中支持添加的图表类型，以便选择合适的图表，更精准地对资源进行监控。仪表盘中支持添加的图表如下： 指标数据类图表（包括曲线图和数字图） 曲线图 ：以时间先后顺序显示指标的数据趋势。当需要监控一段时间内一个或多个资源的指标数据趋势时，请使用此类型图表。 使用曲线图可对不同资源的同一指标进行对比，如下图所示，在同一个图表中展示了不同组件的CPU内核总量。 曲线图 数字图 ：当需要实时监控某个指标的最新数值时，可使用此类型的图表。 如下图所示，可实时查看组件的分配内存的平均值。 数字图 健康状态类图表（包括阈值状态、主机状态、组件状态图表） 支持阈值、主机、组件状态的展示。可将关注的一个或多个告警规则、主机或组件的状态信息分别置于同一图表中进行监控。 阈值状态图表： 实时监控告警规则的状态。 阈值状态图表 说明：添加阈值状态图表前请先创建告警规则，否则将无法添加阈值状态图表。 主机状态图表： 实时监控主机的状态。 主机状态图表 组件状态图表： 实时监控组件的状态。 组件状态图表

本节主要介绍导出备份命令。 ./stor backup {E export }[{f fromsnap } FROMSNAPSHOTNAME ] { s snap } SNAPSHOTNAME {o out } OUTPUTFILE [ M compression ] [ allowmodify ] 此命令用来导出备份。 备份分为全量备份和增量备份： 全量备份：导出从卷创建到快照时刻数据到备份文件中。 增量备份：导出同一卷的两个快照之间的差异数据到备份文件中，如创建snap1snap2的增量备份，即导出从快照snap1时刻到快照snap2时刻的卷数据。 注意 只有在快照均为Normal状态下才可以导出备份。 只有卷在Normal、Flattening和Rollbacking状态下，才可以导出备份。 导出备份时，不能删除相关的快照和卷。 每个服务器最多同时导出4个备份，此处的服务器为快照源卷Activer IQN所在的服务器。 参数 参数 描述 f FROMSNAPSHOTNAME 或 fromsnap FROMSNAPSHOTNAME 快照名称，表示导出此快照时刻之后的数据。 说明 导出增量备份时必须设置此参数，表示增量备份的起始快照名称。不设置此参数，表示从卷的起始位置开始备份。 s SNAPSHOTNAME 或 snap SNAPSHOTNAME 快照名称，表示将快照时刻的数据进行导出。 o OUTPUTFILE 或 out OUTPUTFILE 备份文件的路径及文件名称。 说明 需要具备路径的读写权限。 M 或 compression 对备份文件进行压缩。 allowmodify 如果已存在重名的备份文件，允许当前备份任务修改该文件。 注意 若存在同名文件，但该文件并非由HBlock的导出任务生成，则无法对其进行修改。 说明 如果存在重名的备份文件： 如果本次对导出的文件进行了压缩，本次备份文件会从头导出，并覆盖原来的文件。 如果本次导出的文件未进行压缩： 已存在的备份文件为压缩文件，则会从头导出，并覆盖原来的文件。 已存在备份文件且未压缩，根据已经生成的文件大小判断上次备份中断的位置，从断点位置继续导出，并写入同一文件中。