本文主要介绍如何通过qemuimg工具转换镜像格式 应用场景 支持导入vhd、vmdk、qcow2、raw、vhdx、qcow、vdi、qed、zvhd或zvhd2格式镜像文件。其他镜像文件，需要转换格式后再导入。本节操作指导您使用开源qemuimg工具转换镜像格式。 方案构架 本节提供本地为Windows操作系统和Linux操作系统的转换镜像格式的操作方法。 资源和成本规划 资源 资源说明 成本说明 qemuimg 是一款开源的转换镜像格式的工具。获取方式： 计算机”，右键单击“属性”。 b.单击“高级系统设置”。 c.在“系统属性”对话框里，单击“高级 > 环境变量"。 d.在环境变量对话框里，在系统变量部分找到Path，并单击“编辑”。在“变量值”里，添加“D:Program Filesqemu”，不同的变量值之间以“;”分隔。 说明： 如果没有Path变量请新建，并补充Path的变量值为“D:Program Filesqemu”。 e.单击“确定”，保存修改。 3、验证安装成功。 单击“开始 > 运行”，输入“cmd”后按回车键，在“cmd”窗口输入qemuimg help，如回显信息中出现qemuimg工具的版本信息，即表示安装成功。 4、转换镜像格式。 a.在“cmd”窗口输入如下命令切换文件目录，以安装目录为“D:Program Filesqemu”为例。 d: cd D:Program Filesqemu b.执行如下命令转换镜像文件格式，以转换vmdk格式为qcow2格式的镜像为例。 qemuimg convert p f vmdk O qcow2 centos6.9.vmdk centos6.9.qcow2 上述命令中各参数对应的说明如下： p：表示镜像转换的进度。 f后面为源镜像格式。 O（必须是大写）后面的参数由如下3个部分组成：转换出来的镜像格式 + 源镜像文件名称 + 目标文件名称。 转换完成后，目标文件会出现在源镜像文件所在的目录下。 回显信息如下所示：

渗透测试是否会对业务系统的运行产生影响？ 渗透测试是模拟黑客攻击，对目标系统进行安全探测，以发现系统最脆弱的环节。在实施渗透测试时，可能会对业务系统的正常运行产生一定的影响。 具体影响的大小取决于渗透测试的具体实施方式和实施范围。如果渗透测试的范围较小，只针对部分系统或特定服务进行测试，对业务系统整体运行的影响可能较小。但如果渗透测试的范围较大，涉及到整个业务系统或关键业务组件，就可能对系统的正常运行产生较大的影响。 另外，渗透测试的时机也会影响其对业务系统运行的影响。如果选择在业务系统的非高峰期进行测试，可以最大程度地减少对业务系统正常运行的影响。但如果测试时间安排在业务高峰期，就可能对业务系统的正常运行产生较大的影响。 因此，在进行渗透测试时，需要综合考虑测试范围、实施方式、时机等多个因素，以尽可能地减少对业务系统正常运行的影响。同时，为了确保渗透测试的准确性和有效性，还需要选择专业的渗透测试团队或机构进行测试。 天翼云渗透测试服务在开始服务前，会为您提供详细渗透测试方案，在时间安排上，我们会将测试时间安排在非高峰期，不会对业务系统的连续性产生影响。 天翼云渗透测试支持对哪些系统测试？ 天翼云渗透测试服务通过真实模拟攻击使用的工具、分析方法来对业务系统进行深度漏洞挖掘，利用系统漏洞获取权限从而获取敏感数据的测试，由测试人员进行深入的手工测试和分析，识别工具无法发现的问题。 主要分析测试内容包括但不限于逻辑缺陷、上传绕过、输入输出校验绕过、数据篡改、功能绕过、异常错误等以及其他专项内容测试与分析。 测试范围：Web系统、移动应用APP、公众号、小程序等。

fdisk l Disk /dev/vda: 42.9 GB, 42949672960 bytes, 83886080 sectors Units sectors of 1 512 512 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes Disk label type: dos Disk identifier: 0x000bcb4e Device Boot Start End Blocks Id System /dev/vda1 2048 83886079 41942016 83 Linux Disk /dev/vdb: 247.0 GB, 246960619520 bytes, 482344960 sectors Units sectors of 1 512 512 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes Disk label type: dos Disk identifier: 0x38717fc1 Device Boot Start End Blocks Id System /dev/vdb1 2048 209715199 104856576 83 Linux /dev/vdb2 209715200 314572799 52428800 83 Linux 记录待扩大分区的起始磁柱值（Start）和截止磁柱值（End），本示例中待扩大分区“/dev/vdb2”的起始磁柱值为209715200，截止磁柱值为314572799。 查看回显中数据盘“/dev/vdb”的容量，扩容的容量是否已经包含在容量总和中。 若扩容的容量未在数据盘容量总和中，请参考扩展SCSI数据盘的分区和文件系统（Linux）章节刷新系统内容量。 若扩容的容量已在数据盘容量总和中，请记录待扩大分区的起始和截止磁柱值，这些值在后续重新创建分区时需要使用，记录完成后执行步骤2。 步骤 2 执行以下命令，卸载磁盘分区。 umount 磁盘分区 命令示例： umount /dev/vdb2 步骤 3 执行以下命令，进入fdisk分区工具。 fdisk 磁盘 命令示例： fdisk /dev/vdb 回显类似如下信息： [root@ecstest0001 ~]

fdisk l Disk /dev/vda: 42.9 GB, 42949672960 bytes, 83886080 sectors Units sectors of 1 512 512 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes Disk label type: dos Disk identifier: 0x000bcb4e Device Boot Start End Blocks Id System /dev/vda1 2048 83886079 41942016 83 Linux Disk /dev/vdb: 247.0 GB, 246960619520 bytes, 482344960 sectors Units sectors of 1 512 512 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes Disk label type: dos Disk identifier: 0x38717fc1 Device Boot Start End Blocks Id System /dev/vdb1 2048 209715199 104856576 83 Linux /dev/vdb2 209715200 314572799 52428800 83 Linux 记录待扩大分区的起始磁柱值（Start）和截止磁柱值（End），本示例中待扩大分区“/dev/vdb2”的起始磁柱值为209715200，截止磁柱值为314572799。 查看回显中数据盘“/dev/vdb”的容量，扩容的容量是否已经包含在容量总和中。 若扩容的容量未在数据盘容量总和中，请参考扩展SCSI 数据盘的分区和文件系统（ Linux ）章节刷新系统内容量。 若扩容的容量已在数据盘容量总和中，请记录待扩大分区的起始和截止磁柱值，这些值在后续重新创建分区时需要使用，记录完成后执行步骤2。 步骤2 执行以下命令，卸载磁盘分区。 umount 磁盘分区 命令示例： umount /dev/vdb2 步骤3 执行以下命令，进入fdisk分区工具。 fdisk 磁盘 命令示例： fdisk /dev/vdb 回显类似如下信息： plaintext [root@ecstest0001 ~]

此小节介绍云堡垒机产品优势。 HTML5一站式管理 无需安装特定客户端，无需安装任何插件，任意终端的主流浏览器，包括移动端APP浏览器登录，用户随时随地打开即可进行运维。 系统HTML5管理界面简洁易用，集中管理用户、资源和权限，支持批量创建用户、批量导入资源、批量授权运维、批量登录资源等高效运维管理方式。 操作指令精准拦截 针对资源敏感操作进行二次复核，系统预置标准Linux字符命令库或自定义命令，对运维操作指令和脚本的精准拦截，并可通过异步“动态授权”，实现对敏感操作的动态管控，防止误操作或恶意操作的发生。 核心资源二次授权 借鉴银行金库授权机制，针对重要资源的运维权限设置多人授权，若需登录此类资源，需多位授权候选人进行“二次授权”，加强对核心资源数据的保护，提升数据安全防护能力和管理能力，保障核心资产数据的绝对安全。 应用发布扩展 针对数据库类、Web应用类、客户端程序类等不同应用资源，提供统一访问入口，并可提高对应用操作的图形化审计。 数据库运维审计 针对DB2、MySQL、SQL Server和Oracle等云数据库，支持统一资源运维管理，以及SSO单点登录工具一键登录数据库，提供对数据库操作的全程记录，实现对云数据库的操作指令进行解析，100%还原操作指令。

操作步骤3：安装PostgreSQL客户端并连接RDSPostgreSQL实例 1. 本地使用Linux远程连接工具登录弹性云主机。连接IP为弹性云主机绑定的弹性公网IP。 2. 输入创建弹性云主机时设置的密码。 3. 获取安装包。 sudo yum install y 4. 安装PostgreSQL。 shell sudo yum install y postgresql12server 5. 连接RDSPostgreSQL实例。 shell psql h xx.xx.xx.xx p xxxx U root –d postgres 6. 创建数据库test1。 create database test1; 7. 切换数据库test1。 c test1; 8. 创建schema：myschema。 create schema myschema; 9. 创建表testtable。 shell create table myschema.testtable(id int primary key not null, name text not null, age int not null); 10. 向表中插入一条数据。 shell insert into myschema.testtable(id, name, age) values(1, 'zhujiasi', 30); 11. 查询表数据。 shell select from myschema.testtable; 12. 更新表中id为1的age字段值。 shell update myschema.testtable set age31 where id1; 13. 查询更新后的表数据。 shell select from myschema.testtable where id1; 14. 删除表中id为1的数据。 shell delete from myschema.testtable where id1; 15. 删除表结构。 shell drop table myschema.testtable; 16. 删除数据库。 shell drop database testdb;

本文介绍UA黑白名单功能及使用建议。 功能介绍 UserAgent（简称UA）是HTTP请求头的一部分，包含用户访问时所使用的操作系统及版本、浏览器类型及版本等标识信息，因此UserAgent是访客身份的象征，标志访客访问时所使用的工具，通过识别HTTP请求中的UserAgent字段中包含的部分信息，可以规范访客的行为，拦截或允许某一类访客的访问，实现防盗链、防盗刷、防攻击的目的。 UserAgent白名单：用于配置允许用户使用的访问工具，UA白名单之外的访问工具全部拒绝访问（节点响应403），UA白名单之内的访问工具全部允许访问。 UserAgent黑名单：用于配置禁止用户使用的访问工具，UA黑名单之外的访问工具全部允许访问，UA黑名单之内的访问工具全部拒绝访问（节点响应403）。 注意事项 1. UA黑名单与UA白名单只能二选一，不可同时配置，为互斥关系。 2. 如果用户请求中携带的UserAgent字段的值命中UserAgent黑名单中的值，则该请求仍可访问到CDN加速节点，但是会被CDN加速节点拒绝并返回403状态码。 配置说明 1. 登录CDN控制台。 2. 单击左侧导航栏【域名管理】【域名列表】。 3. 在【域名列表】页面，找到目标域名，单击【操作】列的【编辑】。 4. 单击右侧【访问控制】。 5. 在【UA黑白名单】模块，开启功能。 6. 根据需求配置是否忽略大小写，默认开启。 7. 设置匹配方式，选择正则或者通配符，默认使用正则表达式匹配。 8. 设置类型，选择【白名单】或【黑名单】，使用换行符分隔。 9. 单击【保存】，完成配置。 参数名 说明 忽略大小写 默认开启，即忽略大小写匹配UA名单，可配置关闭。 匹配方式 默认使用正则表达式匹配，可配置使用通配符匹配。 类型 可选择配置白名单或者黑名单，二选一。 黑名单：黑名单内的UA无法访问资源。 白名单：只有白名单内的UA可以访问资源。

本节主要介绍下载备份文件 使用OBS Browser+下载 您可以通过OBS Brower+下载手动或自动备份文件，用于本地存储备份或者恢复数据库。 使用须知 通过OBS Browser+下载备份文件不额外收取OBS公网流出流量费用。 若备份文件大于400MB时，建议您使用OBS Brower+下载。 通过DDS控制台下载的备份均为全量备份。 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方的，选择区域和项目。 步骤 3 在页面左上角单击，选择“数据库 > 文档数据库服务 DDS”，进入文档数据库服务信息页面。 步骤 4 在左侧导航树，单击“备份管理”。 步骤 5 在“备份管理”页面，选择“集群”、“副本集”页签，在需要下载的可用备份上，单击“下载”，进入下载指导页面。 下载备份 步骤 6 在弹出框中，选择“OBS Browser+下载”，单击“确定”。 选择下载方式 步骤 7 页面跳转至下载备份文件页面，按照界面提示通过OBS Browser+客户端下载DDS备份文件。 下载指导页面 步骤 8 单击步骤1的“OBS Browser+”，下载客户端工具OBS Browser+。 步骤 9 解压并安装OBS Browser+。 步骤 10 登录客户端工具OBS Browser+。 步骤 11 挂载外部桶。 在OBS Browser+“挂载外部桶”页面，输入步骤2的桶名称，单击“挂载”，挂载该桶。 步骤 12 下载备份文件。 在OBS Browser+界面，单击添加成功的外部桶桶名，进入对象列表页面，在右侧搜索栏，输入步骤3的文件名称并检索，选中待下载的文件后，单击“下载”。 步骤 13 备份文件下载成功后，使用前需要通过lz4解压工具解压。 解压命令如下： lz4 d $1 tar xC $2 $1：下载下来的备份文件。 $2：备份文件解压至的目标路径。 步骤 14 您可根据业务需要，在本地进行数据恢复。 详情请参见： 恢复集群备份到本地自建数据库 恢复副本集备份到本地自建数据库

本节主要介绍产品定义 云迁移工具RDA是一个部署在Windows主机上的云迁移工具，用于发现应用的基础设施，提供其迁移到天翼云的推荐配置以及主机和对象存储的一站式迁移能力。 说明

本节介绍天翼量子AI云电脑在使用过程遇到问题，可通过检测工具进行自助检测和修复的操作。 在使用AI云电脑过程中如果遇到无法上网、核心组件异常、使用卡顿等问题，可使用“云电脑检测工具”进行自助检测和修复问题，获取良好的使用体验。操作流程如下： 1. 可通过桌面图标或“开始菜单”启动“云电脑检测工具”，若未找到检测工具应用，请在天翼云电脑应用市场下载。 2. 启动检测工具后，点击【立即体检】。在这过程中，工具将针对AI云电脑网络、组件服务、应用软件进行检测，并展示异常问题。若出现部分项目显示被“跳过”，是由于其依赖于前置问题的修复，可能需要进行多次的检测与修复操作。 3. 体检完成后，点击【一键修复】，工具将对异常项进行自动修复，显示最终修复情况。（注意：用户【忽略】的异常项，工具将不对其进行修复。部分异常若被忽略（如忽略网络模块中的硬件问题），将导致该模块的其余项目无法正常检修，建议谨慎操作。）

本节介绍天翼云CCE集群之间跨资源池迁移。 在天翼云CCE One管理的注册集群间进行迁移，将应用程序从一个地理区域迁移到另一个地理区域，以满足数据合规性、延迟和可用性等需求。迁移流程图参考如下： 前提条件 已开通天翼云分布式容器云平台CCE One及其关联产品的访问权限。 成员集群跨资源池情况下，需要打通成员集群与联邦实例的控制面网络。可选公网、内网（云间高速）等方式： 公网：需要确保成员集群apiserver ELB有绑定公网EIP，以及联邦所在VPC有配置公网SNAT，具备主动访问公网的能力。 内网（云间高速）：所源、目的集群所在VPC不存在网络冲突，可完全内网打通时，可考虑云间高速内网方式；具体配置方式参考：跨区域VPC互通。 适用场景 数据合规性、延迟和可用性等需求场景。 操作指引 本场景迁移，主要包含四个步骤： 步骤一：集群评估与纳管 在这个阶段，您将根据源集群的现状来评估适合迁移的目标集群类型。 可以基于必要的开源工具自动或手工收集源集群的信息，包括Kubernetes版本、规模、工作负载、存储等数据，并根据收集到的数据考虑合适的目标集群信息； 为方便后续的数据备份与恢复，或者基于联邦的细粒度应用迁移，您需要将源集群注册到天翼云CCE One注册集群；

本节介绍了迁移方案总览的相关内容。 云数据库RDS for SQL Server提供了多种数据迁移方案，可满足从RDS for SQL Server、本地SQL Server数据库、其他云SQL Server迁移到云数据库RDS for SQL Server。 常用的数据迁移工具有：DRS、DAS。推荐使用DRS，DRS可以快速解决多场景下，数据库之间的数据流通问题，操作便捷、简单，仅需分钟级就能搭建完成迁移任务。通过服务化迁移，免去了传统的DBA人力成本和硬件成本，帮助您降低数据传输的成本。 DRS提供备份迁移和实时同步功能： 备份迁移：通过将源数据库的数据导出成备份文件，并上传至对象存储服务，然后恢复到目标数据库。备份迁移可以帮助您在云服务不触碰源数据库的情况下，实现数据迁移。 实时同步：实时同步是指在不同的系统之间，将数据通过同步技术从一个数据源拷贝到其他数据库，并保持一致，实现关键业务的数据实时流动。实时同步不同于迁移，迁移是以整体数据库搬迁为目的，而实时同步是维持不同业务之间的数据持续性流动。 迁移方案总览 表 SQL Server迁移方案 源数据库类型 数据量 一次性或持续 应用程序停机时间 迁移方式 文档链接 RDS for SQL Server 中 一次性 一段时间 使用DAS导出数据，再导入到RDS for SQL Server数据库。 使用DAS的导出和导入功能迁移RDS for SQL Server数据 RDS for SQL Server 任何 一次性或持续 最低 使用DRS将源库数据备份迁移到RDS for SQL Server数据库。 将RDS for SQL Server备份迁移到RDS for SQL Server 其他云上SQL Server数据库 任何 一次性或持续 最低 使用DRS将其他云上SQL Server备份迁移到RDS for SQL Server数据库。 其他云SQL Server备份迁移到RDS for SQL Server

本章节介绍下载并安装XstorBrowser。 操作说明 通过XstorBrowser访问媒体存储前，用户需提前下载并安装对应的工具包，并且完成登录操作。 下载XstorBrowser 针对不同操作系统，XstorBrowser下载地址如下表所示： 支持平台 下载地址 Windows x64 xstorbrowser1.0.6win.exe MacOS xstorbrowser1.0.6mac.dmg 安装XstorBrowser 1.单击XstorBrowser工具的下载链接下载该工具。 2.解压下载的软件包。 3.运行XstorBrowser安装包，完成XstorBrowser工具安装。 4.在开始菜单或者桌面快捷方式中双击XstorBrowser，即可运行XstorBrowser工具。 登录XstorBrowser 安装图像化管理工具XstorBrowser后，打开登陆界面界面，填写账号别名，Access Key ID、Secret Access Key以及EndPoint信息。 登录参数说明： 参数 说明 账号别名 用户可为登录XstorBrowser的账号进行自定义账号别名，账号别名仅作为XstorBrowser的账号管理，便于记忆，不参与访问鉴权。 AK/SK AK：指Access Key ID 或 Access Key，即访问密钥ID，与私有访问密钥关联的唯一标识符；一个访问密钥ID对应一个用户，一个用户可以同时拥有5个访问密钥ID。访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK：指Secret access Key，即私有访问密钥, 与访问密钥ID结合使用，对请求进行加密签名，标识发送方，防止请求信息被篡改。 通过XstorBrowser访问媒体存储时，需要通过账号的访问密钥，即AK/SK进行登录鉴权。可参考获取访问密钥。 EndPoint 通过XstorBrowser访问媒体存储时，用户需指定区域节点访问。可参考获取区域节点。 EndPoint填写需要以http(s)开头。

云存储网关扩容节点时，是否需要新节点的配置与原有节点一样？ 可以不一样。只要新扩容节点满足最低配置要求即可。各存储服务器节点的CPU，内存，硬盘数量，硬盘大小可以不一样。 云存储网关的自动化部署实现到什么程度？ 服务器上的操作系统、虚拟机、网络配置等工作需要借助第三方工具安装，或者人工操作完成。完成上述操作后，云存储网关软件可以通过命令行方式进行安装。需要在所有待安装服务器上执行install安装命令，然后在其中某一台服务器上执行setup初始化命令。 若在传输过程中，出现缓存盘毁损情况，是否导致数据丢失？ 若出现此类情况，需要视具体情况而定。对于已经通过网关完成迁移的数据，存储在OOS，不会因缓存盘的故障而丢失；对于存储在网关本地缓存尚未上传到OOS的则会丢失。丢失的数据量与存储网关到OOS的带宽有关，在其他条件相同的情况下，带宽处理速度越快，尚未上传到OOS的数据越少，丢失量越少。 若在传输过程中，出现断电，或者云存储网关服务器宕机情况，是否导致数据丢失？ 若出现此类情况，需要视具体情况而定。在云存储网关服务停止的时刻：对于已经通过云存储网关完成迁移的数据，存储在OOS，不会因云存储网关的故障而丢失；对于存储在云存储网关本地缓存的数据，可能会造成部分最新数据（例如内存中未落盘的数据）的丢失，丢失的数据量也与写入速度有关，使用SSD做一级缓存可减少数据丢失量并提升I/O性能。此外，云存储网关支持集群版，可以部署在多台服务器上，在客户端正确配置MPIO的情况下，在单点故障发生时，服务会被自动切换到备节点，可以继续进行正常的数据读写。

本章节以Linux系统为例，介绍从购买到内网连接MySQL实例的操作步骤。 操作步骤一：创建MySQL实例 具体操作，请参见创建实例。 操作步骤二：创建ECS 具体操作，请参见创建弹性云主机。 操作步骤三：连接MySQL实例 1. 本地使用Linux远程连接工具登录ECS。 其中，Remote host为ECS绑定的弹性公网IP。 2. 输入创建ECS时设置的密码。 3. 下载客户端，选择客户端版本和操作系统，下载mysqlcommunityclient8.0.261.el6.x8664.rpm客户端安装包。 4. 上传客户端安装包到ECS。 5. 安装客户端。 plaintext rpm ivh nodeps mysqlcommunityclient8.0.261.el6.x8664.rpm 6. 连接MySQL实例。 plaintext mysql h 192.168.XX.XX P 3306 u root p 7. 创建数据库testdb。 plaintext create database testdb; 8. 创建表testtable。 plaintext create table testtable(id int(8), name char(32), age int(8)); 9. 向表中插入一条数据。 plaintext insert into testtable(id, name, age) values(1, 'zhujiasi', 30); 10. 查询表数据。 plaintext select from testtable; 11. 更新表中id为1的age字段值。 plaintext update testtable set age31 where id1; 12. 查询更新后的表数据。 plaintext select from testtable where id1; 13. 删除表中id为1的数据。 plaintext delete from testtable where id1; 14. 删除表结构。 plaintext drop table testtable; 15. 删除数据库。 plaintext drop database testdb;

计费模式 一体机采用云服务模式向客户提供服务，产权归天翼云科技有限公司所有。初次订购服务期为3年，3年服务期结束后，用户可按年增购维保服务，原则上最长2年。维保到期后，天翼云将对设备进行回收处理。 一体机按内置超融合节点数量收费，前3年订购费用中已包含交换机、集成、运维费用。 退订说明 服务期内，产品不允许退订。

本章节主要介绍几种常用的连接集群方式。 如果您已经创建了DWS 集群，就可以使用SQL客户端工具或者JDBC（Java database connectivity）/ODBC（Open Database Connectivity）等第三方驱动程序连接集群，访问集群中的数据库。 连接集群的步骤如下： 1. 获取集群连接地址 2. 如果使用SSL加密连接方式，需要执行： 使用SSL进行安全的TCP/IP连接 3. 连接集群访问集群数据库。您可以选择以下任意一种方式连接集群。 使用SQL客户端工具连接集群 使用Linux gsql客户端连接集群 使用Windows gsql客户端连接集群 使用Data Studio图形界面客户端连接集群 使用JDBC、ODBC、psycopg2、PyGreSQL第三方驱动程序连接集群 使用JDBC和ODBC连接集群章节中的“使用JDBC连接数据库” 使用JDBC和ODBC连接集群章节中的“使用ODBC连接数据库” 使用Python第三方库psycopg2连接集群 使用Python第三方库PyGreSQL连接集群 使用JDBC和ODBC连接集群章节中的“配置JDBC连接集群（使用IAM认证方式）”

前提条件 已登录弹性云主机。 请确保安全组出方向规则满足如下要求，否则访问元数据请求失败： − 协议：TCP − 端口范围：80 − 远端地址：169.254.0.0/16 说明 如果您使用的是默认安全组出方向规则，则已经包括了如上要求，可以正常访问元数据。默认安全组出方向规则为： 协议：ANY 端口范围：ANY 远端地址：0.0.0.0/0 Metadata（OpenStack元数据API） 用于查询弹性云主机的元数据。 URI /169.254.169.254/openstack/latest/metadata.json 方法 支持GET请求。 示例： Linux操作系统：以使用cURL工具为例，介绍查询弹性云主机元数据的方法。 curl Winodows操作系统：以使用InvokeRestMethod工具为例，介绍查询弹性云主机元数据的方法。 InvokeRestMethod ConvertToJson { "randomseed": "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", "uuid": "ca9e8b7cf2be4b6da639f10b4d994d04", "availabilityzone": "lttest1c", "hostname": "ecsddd4l00349281.novalocal", "launchindex": 0, "meta": { "metering.imageid": "3a64bd37955e40cdab9e129db56bc05d", "metering.imagetype": "gold", "metering.resourcespeccode": "s3.medium.1.linux", "imagename": "CentOS 7.6 64bit", "osbit": "64", "vpcid": "3b6c201faeb34bceb84164756e66cb49", "metering.resourcetype": "1", "cascaded.instanceextrainfo": "pcibridge:2", "ostype": "Linux", "chargingmode": "0" }, "projectid": "6e8b0c94265645f39c5abbe63c4113c6", "name": "ecsddd4l00349281" }

本节介绍了备份恢复相关问题与处理方法。 mysqldump导数据报错权限不足 场景描述 mysqldump使用指定用户导出数据库数据时，报错：'Access denied; you need (at least one of) the PROCESS privilege(s) 原因分析 mysqldump使用指定用户导出数据时，需要赋予PROCESS权限。 解决方案 使用管理员帐户给相应用户授予PROCESS权限。 GRANT SELECT，PROCESS ON . TO ‘dumpuser’@’%’; FLUSH PRIVILEGES; 使用mysqlbinlog工具获取binlog 本节介绍了获取binlog方法。 本文以从弹性云主机ECS上拉取为例，其他环境下方法类似。 1. 在ECS上安装MySQL客户端，详情请参考安装MySQL客户端。 说明 TaurusDB兼容社区MySQL 8.0及以上版本，请勿安装8.0以下版本的版本的客户端。 2. 执行命令，下载binlog文件。 mysqlbinlog hxxx uxxx Pxxx pxxx binlog.xxxx readfromremoteserver mysqlbinlog的常用参数： h：数据库host。 u：用户名。 P：端口号。 p：密码。 startposition：表示从指定的起始位置开始解析。 startdatetime：表示从指定的时间开始解析。 stopposition：表示解析到指定的位置。 stopdatetime：表示解析到指定的时间。 skipgtids：跳过打印gtidlogevent。 shortform：表示只显示statements。 resultfile：将binlog解析生成sql文件。 readfromremoteserver：远程下载binlog(用于mysqlbinlog与数据库服务端不再同一台机器的情况)。 canal解析binlog报错

本节介绍天翼量子AI云电脑在使用过程遇到问题，可通过检测工具进行自助检测和修复的操作。 在使用AI云电脑过程中如果遇到无法上网、核心组件异常、使用卡顿等问题，可使用“云电脑检测工具”进行自助检测和修复问题，获取良好的使用体验。操作流程如下： 1. 可通过桌面图标或“开始菜单”启动“云电脑检测工具”，若未找到检测工具应用，请在天翼云电脑应用市场下载。 2. 启动检测工具后，点击【立即体检】。在这过程中，工具将针对AI云电脑网络、组件服务、应用软件进行检测，并展示异常问题。若出现部分项目显示被“跳过”，是由于其依赖于前置问题的修复，可能需要进行多次的检测与修复操作。 3. 体检完成后，点击【一键修复】，工具将对异常项进行自动修复，显示最终修复情况。（注意：用户【忽略】的异常项，工具将不对其进行修复。部分异常若被忽略（如忽略网络模块中的硬件问题），将导致该模块的其余项目无法正常检修，建议谨慎操作。）

目前提供Kafka专享版实例的服务，Kafka专享版实例采用物理隔离的方式部署，租户独占Kafka实例。创建Kafka专享版实例之后，使用开源Kafka客户端向Kafka专享版实例生产消息和消费消息。 本章节介绍如何使用开源的Kafka客户端访问未开启SASL的Kafka专享实例方法。 多语言客户端使用请参考Kafka官网： 说明：Kafka服务器允许客户端单IP连接的个数为200个，如果超过了，会出现连接失败问题。 前提条件 已配置正确的安全组。 访问未开启SASL的Kafka专享实例时，支持VPC内访问。实例需要配置正确的安全组规则，具体安全组配置要求，请参考下表。 已获取连接Kafka专享版实例的地址。 使用VPC内访问，实例端口为9092，实例连接地址获取如下图。 获取VPC内访问Kafka专享实例的连接地址（实例未开启SASL） Kafka专享实例已创建Topic，否则请提前创建Topic。 已下载Kafka命令行工具1.1.0版本或者Kafka命令行工具2.3.0版本，确保Kafka实例版本与命令行工具版本相同。 已在Kafka命令行工具的使用环境中安装Java Development Kit 1.8.111或以上版本，并完成环境变量配置。 命令行模式连接实例 以下操作命令以Linux系统为例进行说明： 解压Kafka命令行工具。 进入文件压缩包所在目录，然后执行以下命令解压文件。 tar zxf [kafkatar] 其中，[kafkatar]表示命令行工具的压缩包名称。 例如： tar zxf kafka2.111.1.0.tgz 进入Kafka命令行工具的“/bin”目录下。 注意，Windows系统下需要进入“/bin/windows”目录下。 执行如下命令进行生产消息。 ./kafkaconsoleproducer.sh brokerlist ${连接地址} topic ${Topic名称} 参数说明如下： 连接地址：从前提条件中获取的连接地址。 Topic名称：Kafka实例下创建的Topic名称。 以获取的Kafka实例连接地址为“10.3.196.45:9092,10.78.42.127:9092,10.4.49.103:9092”为例。执行完命令后输入内容，按“Enter”发送消息到Kafka实例，输入的每一行内容都将作为一条消息发送到Kafka实例。 [root@ecskafka bin]

使用须知 G2型弹性云主机不支持规格变更。 G2型弹性云主机当前支持如下版本的操作系统： − Windows Server 2012 R2 Standard 64bit − Windows Server 2008 R2 Enterprise SP1 64bit 使用私有镜像创建的G2型弹性云主机，需在制作私有镜像时安装SRIOV网卡驱动，如果未安装，请在弹性云主机创建完成后进行安装。 SRIOV驱动下载地址：< 使用MSTSC方式访问G2型弹性云主机时，使用WDDM驱动程序模型的GPU将被替换为一个非加速的远程桌面显示驱动程序，造成GPU加速能力无法实现。因此，如果需要使用GPU加速能力，您必须使用不同的远程访问工具，如VNC工具。 G2型云主机启动时如果加载了GRID驱动，使用vGPU显卡作为默认视频输出，暂不支持使用管理控制台提供的“远程登录”功能。请使用RDP协议（如Windows远程桌面MSTSC）访问G3型实例，之后安装远程访问工具，如VNC工具等第三方VDI工具。 使用私有镜像创建的G2型弹性云主机，请确认在制作私有镜像时安装GRID驱动。如果未安装，请在创建完成后安装GRID驱动，以实现图形加速功能。详细安装操作请参考GPU加速型实例安装GRID驱动。

本文介绍通过 MCP 调用 AIuse 云电脑 Computer Use 工具的方法。 本文介绍通过 MCP 调用 AIuse 云电脑 Computer Use 工具的方法。以下示例以 desktopCodexxx 为例，实际调用时请替换为目标云电脑的桌面编码。 工具列表 工具名 说明 movemouse 移动鼠标 clickmouse 点击鼠标 dragmouse 拖拽鼠标 scroll 滚动 presskey 按下键盘按键 typetext 输入文本 screenshot 截图 getcursorposition 获取鼠标位置 movemouse 移动鼠标到指定坐标。 plaintext { "name": "movemouse", "arguments": { "desktopCode": "xxx", "x": 500, "y": 300 } } 参数说明： 参数 是否必填 说明 desktopCode 是 目标云电脑桌面编码 x 是 目标 X 坐标 y 是 目标 Y 坐标 clickmouse 在指定坐标点击鼠标。 plaintext { "name": "clickmouse", "arguments": { "desktopCode": "xxx", "x": 500, "y": 300, "clickMode": "left" } } 参数说明： 参数 是否必填 说明 desktopCode 是 目标云电脑桌面编码 x 是 X 坐标 y 是 Y 坐标 clickMode 否 left、right、middle、doubleleft，默认 left pressMode 否 是否仅按下鼠标 releaseMode 否 是否仅释放鼠标

fdisk l Disk /dev/vda: 42.9 GB, 42949672960 bytes, 83886080 sectors Units sectors of 1 512 512 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes Disk label type: dos Disk identifier: 0x000bcb4e Device Boot Start End Blocks Id System /dev/vda1 2048 83886079 41942016 83 Linux Disk /dev/sda: 107.4 GB, 107374182400 bytes, 209715200 sectors Units sectors of 1 512 512 bytes Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes Disk label type: dos Disk identifier: 0x915ffe6a Device Boot Start End Blocks Id System /dev/sda1 2048 104857599 52427776 83 Linux 查看回显中SCSI数据盘“/dev/sda”的容量，扩容的容量是否已经包含在容量总和中。 若扩容的容量未在数据盘容量总和中，请执行步骤2刷新系统内容量。 若扩容的容量已在数据盘容量总和中，请执行步骤3。 步骤2 （可选）执行以下步骤，刷新系统内SCSI数据盘的容量。 1. 执行以下命令，刷新云主机内SCSI数据盘的容量。 echo 1 > /sys/class/scsidevice/%d:%d:%d:%d/device/rescan & 其中“%d:%d:%d:%d”为“/sys/class/scsidevice/”路径下的文件夹，执行ll /sys/class/scsidevice/命令获取。 回显类似如下信息，“2:0:0:0”即为待获取的文件夹。 plaintext csxen02:/sys/class/scsidevice ll /sys/class/scsidevice/ total 0 lrwxrwxrwx 1 root root 0 Sep 26 11:37 2:0:0:0 > ../../devices/xen/vscsi2064/host2/target2:0:0/2:0:0:0/scsidevice/2:0:0:0 命令示例： echo 1 > /sys/class/scsidevice/2:0:0:0/device/rescan & 2. 刷新完成后，执行以下命令，再次查看磁盘分区信息。 fdisk l 若扩容的容量已在数据盘容量总和中，请执行步骤3。 步骤3 执行以下命令，进入fdisk分区工具。 fdisk 磁盘 命令示例： fdisk /dev/sda 回显类似如下信息： plaintext [root@ecsscsi ~]

当您需要从外部系统或客户端访问部署在MSE Nacos中的微服务时,可以通过在云原生API网关中创建HTTP API来实现微服务间动态通信的需求,提升服务的可访问性和外部集成能力。本文以MSE Nacos为例,介绍如何通过配置HTTP API访问MSE Nacos中的服务。 前提条件 1. 已创建MSE Nacos服务，具体操作请参见 创建Nacos引擎。 2. 微服务demo已注册至MSE Nacos，具体操作可参考 注册配置中心快速接入示例。 3. 已经创建云原生API网关实例，具体操作请参见 创建网关实例。 方案概览 1. 创建HTTP API：配置API的基本信息。 2. 创建路由： 配置路由规则：定义API与MSE Nacos服务的映射关系，确保请求能够准确地被路由到正确的目标服务。 所属实例：选择对应的云原生网关实例，确保路由配置在实际部署时能够正确应用。 关联服务：将服务实例与路由规则关联，实现服务的动态发现与调用，提升系统的灵活性和扩展性。 3. 路由调试：通过模拟请求和分析响应，验证云原生API网关与MSE Nacos服务的集成是否符合预期，确保服务调用的高效性和稳定性。 步骤一：创建HTTP API 1. 登录云原生API网关控制台。 2. 在左侧导航栏，选择 "API"，并在顶部菜单栏选择地域。 3. 在API页面单击"创建API">类型选择"HTTP API">单击"创建"，在创建HTTP API页面填写API名称和描述。

” 号开头，可选择对应知识库或知识文档作为推理参考。 3. 若不想继续使用某个知识库，可按照特定操作流程将其移除，具体操作可参考相关图示。 通过以上步骤，您即可完成一个简单的私有知识库搭建，赶紧动手尝试吧！ 五、推荐使用场景 1. 智能客服训练 AI 回答公司政策、产品 FAQ，减少人工客服负担。 2. 企业内部搜索让员工直接向AI提问，无需翻遍公司Wiki或文档库。 3. 智能助手帮助销售整理客户信息，协助HR处理面试反馈，助力研发自动生成技术文档。 4. 智能营销策划协助市场团队分析市场趋势和竞争对手数据，生成针对性的营销活动方案，提升营销效果。 5. 财务智能分析工具帮助财务人员自动完成财务报表分析，预测财务风险，为企业决策提供数据支持。 6. 生产流程优化系统利用AI实时监测生产设备运行状况，预测设备故障，提前安排维护，减少生产中断。 7. 培训内容生成助手，为培训部门快速生成员工培训课件、在线课程内容，满足不同岗位的培训需求。 8. 供应链管理智能助手，根据销售数据、库存水平和供应商信息，辅助优化采购计划。

平台提供了以下大模型API能力。 模型 模型简介 模型ID MiniMaxM3 MiniMaxM3是MiniMax最新发布的前沿开源大模型，集成了顶尖的 Coding 与 Agent 能力、1M 超长上下文。M3搭载了MiniMax自主研发的全新稀疏注意力架构 MSA，在极大幅度降低计算资源消耗的同时，展现出比肩海外闭源旗舰模型的强大性能。 62cc400ee35e43808b1688fcbc9c3e88 DeepSeekV4Pro DeepSeekV4Pro 是深度求索（DeepSeek）4月正式发布并开源的全新一代旗舰级混合专家（MoE）大语言模型。作为 V4 家族的性能担当，该模型总参数高达 1.6 万亿（1.6T），在智能体（Agent）能力、世界知识积累和逻辑推理性能三大核心维度上全面领跑全球开源社区。其综合实力已比肩甚至在部分领域超越了世界顶级的闭源旗舰模型。 454e3bbcee0a41d2be727d387fa6d06d DeepSeekV4Flash DeepSeekV4Flash 是深度求索（DeepSeek）4月正式发布的新一代极致效能混合专家（MoE）大语言模型。作为 V4 家族中主打“高性价比”的闪电版本，其总参数为 284B。它在完美继承 V4 家族革命性架构的基础上，将推理成本和显存占用压缩到了极限。在保留了接近旗舰版逻辑推理能力的同时，它以极快的生成速度，成为企业级高并发部署和日常 Agent 调度的绝佳底座。 f23c54bf38b64ee194b28783d61be788 GLM5.1 GLM5.1 是智谱 AI 面向智能体工程推出的下一代旗舰级大模型。相比前代 GLM5，该模型在代码能力与复杂任务执行上实现了显著飞跃。它不仅在 SWEBench Pro 榜单上达到了当前最优水平，在 NL2Repo（仓库级代码生成）和 TerminalBench 2.0（真实终端任务）上也确立了绝对领先优势。 5fea387da7f54ba38eab3d4a4fb4e9d8 Qwen3.5122BA10B Qwen3.5122BA10B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE模型。该模型拥有 122B 总参数，但在推理时仅激活 10B 参数，实现了极致的性能与效率平衡。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代 Qwen3，更在智能体和视觉理解任务上表现卓越，具备强大的现实世界适应能力。 78b3c0e1a48d464790de60b267bf0af0 Qwen3.535BA3B Qwen3.535BA3B 是阿里通义千问团队推出的新一代中大型开源多模态 MoE 模型。该模型总参数规模为 35B，在推理过程中仅激活约 3B 参数，在性能与推理成本之间实现了优异平衡。依托统一的视觉语言建模能力与强化学习驱动的智能体训练，该模型在推理、编码、多语言理解及视觉任务中均表现出色，具备良好的实际业务落地能力。 699533bb5f9e41859e6fa76342bde7ab Qwen3VL235BA22BInstruct Qwen3VL235BA22BInstruct 是阿里通义千问推出的旗舰级视觉语言模型（VisionLanguage Model），也是当前 Qwen 系列中最强的多模态模型之一。模型总参数规模达 235B，在推理时激活约 22B 参数，在性能与计算效率之间实现平衡。该模型在文本理解、视觉感知、空间推理及视频理解等方面全面升级，具备从图像、视频到复杂交互任务的统一建模能力。 16f57aed1f544ea9aabc7301a5f85eb2 MiniMaxM2.5 MiniMaxM2.5 是 MiniMax 推出的最新一代高性能智能体大模型，在数十万个复杂真实环境中通过大规模强化学习训练而成，面向代码开发、工具调用、信息检索与办公自动化等高价值任务场景。 3baef975eb114077a3d78a8adeb3ab56 KimiK2.5 KimiK2.5 是一个开源的原生多模态智能体模型，在 KimiK2Base 基础上通过约 15 万亿混合视觉与文本 token 的持续预训练构建而成。该模型无缝融合视觉与语言理解能力，并具备先进的智能体能力体系，适用于复杂多模态任务场景。KimiK2.5 在视觉理解、跨模态推理、代码生成与智能体协作方面表现突出，并通过“智能体集群”机制实现复杂任务的分解与并行执行能力。 4529fb1057994ba0b99982e5b119c67e GLM4.6V GLM4.6V 系列是智谱 AI 在多模态方向推出的一次重要迭代。在视觉理解精度上达到了同参数规模的 SOTA（业界领先）水平。模型支持灵活开启深度思考模式，为真实业务场景中的多模态 Agent 提供了强大、统一且敏捷的技术底座。 45db0217edd742ff9f785efa863b0960 Qwen3Next80BA3BInstruct Qwen3Next80BA3BInstruct 是阿里通义千问推出的新一代基础模型 Qwen3Next 系列的首个指令模型版本。模型总参数规模为 80B，在推理时仅激活约 3B 参数，在保持强大能力的同时显著降低计算成本。该模型基于创新的混合注意力架构（Gated DeltaNet + Gated Attention）与高稀疏度 MoE 设计，重点优化超长上下文建模与推理效率。 e6ba9d0e404e451189138b50f2abc508 DeepSeekV3.2（旗舰版） 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。 24625803b01f4f90b72abbe9d9cdf5cc GLM5（正式版） 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 28.5Ttokens。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。 5df2c9ff4ad347cb95ea42ad6e9e1729 Qwen3.5397BA17B（正式版） 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。 fde2b0a897b140bda7909861ed734671 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

CDC是一种用于捕获，处理和同步TeleDBX实例数据变化的工具，允许将实例中的变更数据实时地同步到下游系统。本页为您介绍CDC的使用和管理操作。 初始化插件 1. 通过pgxcctl新建一个双CN、双DN的实例，并开启服务。 2. 通过telesql连接到CN节点。 3. 在配置文件中设置加载sharedpreloadlibraries。 创建插件 1. 通过telesql连接到CN节点。 执行sql “create extension teledbxcdc” 2. 执行telesql命令dx，查看插件teledbxcdc是否存在。 3. 执行sql “select teledbxinitcdcmeta();”对元数据进行初始化。 管理cdc复制槽 1. 执行以下语法在所有数据节点创建逻辑复制槽 plaintext select from teledbxcreatelogicalreplicationslot('cdcdemo','teledbxcdc'); 2. 执行以下语法查看元数据 plaintext select from teledbx.cdcslot; 3. 执行以下语法删除逻辑复制槽 plaintext select from teledbxdroplogicalreplicationslot('cdcdemo'); 读取变更数据 1. 执行以下语法对变更数据进行可重复读，返回结果为text类型 plaintext select from teledbxcdcpeekchanges('slotname', batchcount, optionalvalue); 2. 执行以下语法对变更数据进行可重复读，返回结果为binary类型 plaintext select from teledbxcdcpeekbinarychanges('slotname', batchcount, optionalvalue); 3. 执行以下语法推高逻辑复制槽位点 plaintext teledb 4. 执行以下语法对变更数据进行不可重复读，返回结果为text类型 plaintext select from teledbxcdcgetchanges('slotname', batchcount, optionalvalue); 5. 执行以下语法对变更数据进行不可重复读 plaintext select from teledbxcdcgetbinarychanges('slotname', batchcount, optionalvalue);

本章介绍端云协同客户端的DMS助手。 功能介绍 端云协同客户端内置了DMS助手，为数据库开发和管理提供智能化的辅助能力。 知识问答：对于数据库中的基础知识或专业术语，提供全面而详尽的解答。 SQL生成：支持用自然语言描述需求生成SQL，并可在DMS助手中一键执行，降低SQL编写门槛，提升开发效率。 SQL纠错 ：快速定位SQL错误并给出修复方案，并可在DMS助手中一键对比修改前后的SQL。 SQL补全：在SQL编辑框中输入时自动提供智能代码补全建议。 自定义模型：支持添加和管理第三方AI模型。 前提条件 安装并已启动端云协同客户端。 注意事项 添加自定义模型时请确认第三方模型支持OpenAI兼容协议。 添加自定义模型时请确保DMS客户端能够访问您配置的API地址。 操作步骤 1. 启动端云协同客户端。 2. 点击右上角的DMS助手图标。 添加自定义模型 自定义模型功能允许您在DMS助手中添加和管理第三方AI模型，扩展DMS的智能问答能力。通过配置自定义模型，您可以使用自己部署的或第三方服务商提供的大语言模型来辅助数据库管理工作。 模型自定义添加 ：支持添加符合OpenAI兼容协议的第三方AI模型，配置API地址、API密钥、模型名称后即可使用。 连接测试 ：保存前可进行连接测试，验证配置是否正确。 模型管理 ：支持启用/禁用、编辑、删除已添加的模型。 多模型切换 ：可在已配置的多个模型间自由切换使用。

本节介绍了通过puttygen.exe工具创建密钥对的操作场景、操作步骤。 操作场景 您可以通过puttygen.exe工具创建密钥对，创建完成后，公钥和私钥均保存在用户本地。 说明 通过puttygen.exe工具创建成功的密钥对，还需要执行导入密钥对，导入系统才能正常使用密钥对。 操作步骤 1. 在以下路径中下载并安装PuTTY和PuTTYgen。 说明 PuTTYgen是密钥生成器，用于创建密钥对，生成一对公钥和私钥供PuTTY使用。 生成公钥和私钥文件。 双击“puttygen.exe”，打开“PuTTY Key Generator”。 PuTTY Key Generator 单击“Generate”。 密钥生成器将自动生成一对公钥和私钥，其中，下图的红框内容为生成的公钥文件。 生成公钥和私钥文件 复制红框中的公钥内容，并将其粘贴在文本文档中，以.txt格式保存在本地，保存公钥文件。 说明 请勿直接单击“Save public key”保存公钥文件。因为通过puttygen.exe工具的“Save public key”按钮保存在本地的公钥文件，公钥内容的格式会发生变化，不能直接导入管理控制台使用。 2. 保存私钥文件。 根据不同用途，需将私钥文件保存为不同格式。为保证安全，私钥只能下载一次，请妥善保管。 保存私钥文件为“.ppk”格式。 3. 当用户使用PuTTY工具登录Linux弹性云主机时，需使用“.ppk”格式的私钥文件。保存方法如下： 在“PuTTY Key Generator”界面，选择“File > Save private key”。 保存私钥文件 保存转化后的私钥到本地。例如：kp123.ppk 保存私钥文件为“.pem”格式。 4. 当用户使用Xshell工具登录Linux弹性云主机，或者获取Windows弹性云主机的密码时，需使用“.pem”格式的私钥文件。保存方法如下： 选择“Conversions > Export OpenSSH key”。 说明 如果该私钥文件用于Windows弹性云主机的获取密码操作，在选择“Export OpenSSH key”时，请勿填写“Key passphrase”信息，否则会导致获取密码失败。 保存私钥文件 保存私钥到本地。例如：kp123.pem 6. 公钥和私钥文件按照需要正确保存后，请参见导入密钥对的“复制公钥文件内容方式”，将公钥导入系统中。

该页面主要介绍分布式消息服务Kafka版的SDK，您可以根据实际业务需求进行集成。 各语言SDK下载及使用 支持语言 SDK附件 Java ctyunctgkafkajavasdkv1.0.1.zip Go ctyunctgkafkagosdkv1.0.1.zip 说明 由于运行环境的多样性，部分接口在某些特定配置下可能存在适配差异，我们的技术团队将持续优化兼容性。如有问题，可提单咨询。

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