数据拷贝源端挂载 迁移机器上安装支持 NTFS 文件系统的 ntfs3g软件包，并挂载客户的硬盘： plaintext yum install y ntfs3g ntfs3g /dev/sdd1 /mnt/ntfs o rw,bigwrites,noatime 为了进一步提升机械盘的性能，将该硬盘的预读大小和 IO 队列长度做了修改（修改预读和 IO 队列是磁盘调优的方法，配置参数并不通用，需要测试），之后测试迁移带宽达到150MB/s 左右的限值。 plaintext cd /sys/devices/pci0000:00/0000:00:14.0/usb2/23/23.3/23.3:1.0/host16/target16:0:0/16:0:0:0/block/sdd/queue/ echo 4096 > readaheadkb 预读扩大到4M echo 4096 > nrrequests IO队列扩大到4096 数据拷贝目的端挂载 挂载用户已开通 HPFS 的客户端： plaintext mount t lustre o seckeyxxxxxx 11.2.xxx.x@tcp0:11.2.xxx.x@tcp0:/hp0001/yZcQcAXicFaxxxxxxxxxxxxyqum9s2bu3 /mnt/shar 迁移命令执行 因为当前用例是单个机械盘进行数据拷贝，并行执行无法提高速度，所以使用单任务 rsync更合适。执行迁移命令： plaintext nohup rsync a partial inplace v /mnt/ntfs/ /mnt/share/ & 命令执行后查看 nohup文件和使用 iostat及 df工具观察迁移过程，在迁移大文件时，带宽能到200MB/s，在迁移小文件时带宽会比较小，属于正常状况。

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。）

pe937df8e312faf46) 2025年7月 时间节点 功能名称 功能描述 相关文档 2025.07.10 天翼云电脑游戏版多手柄支持 天翼云电脑游戏版支持连接多个游戏手柄，轻松开启多人同屏畅玩，让聚会游戏乐趣翻倍。 游戏云电脑多手柄支持 2025年6月 时间节点 功能名称 功能描述 相关文档 2025.06.13 云智助手AI截图工具 AI 云电脑内置的全场景智能截图工具，支持一键截图、OCR 文字提取、AI 问答与翻译。 AI截图工具 2025年5月 时间节点 功能名称 功能描述 相关文档 2025.05.12 云智助手AI划词工具栏 AI云电脑内置的全局悬浮 AI 快捷工具，在云内任意界面（文档 / 网页 / 邮件 / 代码）选中文本即弹出工具栏，一键调用搜索、翻译、总结、生成、润色等 AI 能力。 AI划词工具栏

设备子类 设备型号 web服务 apache、jboss、tomcat、IIS、其他等 web中间件 weblogic、websphere等 数据库 oracle、DB2、sql server、mysql、postgresql、sybase、redis、mongodb、memcache、hbase、informix、domino、达梦、elasticsearch、hadoop、hive、Teradata、Impala、gbase等 FTP VSFTP、servu DNS bind、牙木 防病毒 McAfee防病毒系统、趋势防病毒系统、天融信防病毒网关、天融信防病毒等 其他 bash、wget、curl、snmp、rsync、nfs等 网管系统 HP OpenView NNM、IBM NetCool、CiscoWorks、网神网管系统等

本节为您介绍云迁移服务CMS中数据库迁移工具高级配置相关内容。 1. 在迁移对象过滤界面，点击”高级配置”， 可对要迁移的表进行高级配置。 2. 在高级配置页面，可点击”批量配置”按钮，对选择的表进行批量配置，也可以点击对应表后面的配置按钮，进行单表配置，详情如下： 3. 点击对应表后面的配置按钮，进行针对单表进行高级配置详情如下： 4. 可点击”批量配置”按钮，针对多表进行高级配置详情如下： 说明 该高级配置功能，主要是对表、字段进行映射数据过滤

本节为您介绍云迁移服务CMS中数据库迁移工具迁移评估配置工作,包括注意事项,操作步骤。 注意事项 本文仅简单介绍迁移评估的通用配置流程，不同数据库类型在配置时略有不同。具体配置步骤请阅读迁移评估源库配置。 操作步骤 1. 进入迁移评估的任务列表界面。 2. 单击“创建评估”按钮，进入迁移评估配置界面。 源库地址可以填写私有地址，只要安装迁移工具的节点能访问到即可，需要数据库开通白名单。 如果数据库部署在安装迁移agent的同一节点，填写数据库ip时不可填写127.0.0.1而要用本机的ip地址，因为迁移agent安装在docker中，使用127.0.0.1无法访问本地其他服务端口。 3. 填写好评估参数和目标数据库连接后，单击测试连接按钮。 4. 通过连接测试后点击“下一步：启动评估”，即可查看评估结果。

图像处理工具函数 def saveimagefromresponse(responsedata, outputpath): """ 从响应中提取图像并保存到文件 """ try: if "imagedata" in responsedata: 假设图像数据是Base64编码的 import base64 imagedata responsedata["imagedata"] if imagedata.startswith("data:image"): 处理data URL格式 imagedata imagedata.split(",")[1] with open(outputpath, "wb") as f: f.write(base64.b64decode(imagedata)) logger.info(f"图像已保存到: {outputpath}") elif "imageurl" in responsedata: 下载远程图像 imageurl responsedata["imageurl"] imageresponse requests.get(imageurl, timeout30) with open(outputpath, "wb") as f: f.write(imageresponse.content) logger.info(f"图像已从URL下载并保存到: {outputpath}") else: logger.warning("响应中未找到图像数据或图像URL") except Exception as e: logger.error(f"保存图像时出错: {e}") 主程序 if name "main": result texttoimagerequestenhanced() if result: 保存生成的图像（假设响应中包含图像数据） saveimagefromresponse(result, "generatedimage.jpg") print("文本生成图像任务完成")

本文以自建Elasticsearch 7.10.2版本迁移至天翼云Elasticsearch实例为例子,介绍如何使用天翼云Logstash实现迁移Elasticsearch实例的数据。 Logstash 是一个开源的数据处理管道工具，广泛用于数据收集、处理和传输。它通常作为“ELK Stack”（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats）的一个核心组件，用于处理结构化和非结构化数据。 天翼云Logstash可以实现将源Elasticsearch实例（如天翼云、自建或第三方Elasticsearch实例）中的数据迁移至天翼云Elasticsearch实例。在升级实例版本、实例架构调整、或跨区域的实例数据迁移时，可以选择使用天翼云Logstash迁移源Elasticsearch实例数据。 Logstash的方式迁移数据支持跨大版本，且迁移方式灵活，下表是支持的集群版本： 源目标 Elasticsearch7.10.2 OpenSearch Elasticsearch6.x √ √ Elasticsearch7.x小于7.10.2 √ √ Elasticsearch7.x大于7.10.2 √ √ Elasticsearch8.x √ √ 本文以自建Elasticsearch 7.10.2版本迁移至天翼云Elasticsearch实例为例子。 前提条件 已经创建天翼云Elasticsearch实例。 已经在创建的Elasticsearch实例中加装了Logstash实例。 加装Logstash能够通过内网或公网访问需要迁移的源Elasticsearch实例。 Logstash工作模型 Logstash工作模型核心部分为三部分：输入（Input）、过滤器（Filter）、输出（Output），按照配置管道文件的顺序对数据进行提取、处理转换、输出。 1.输入（Input）：Logstash支持多种数据输入源，如文件、数据库、消息队列以及Elasticsearch等。在我们的场景中，源Elasticsearch实例就是输入数据源。Logstash会批量提取源Elasticsearch实例中的数据。 2.过滤器（Filter）：过滤器是可选的，用于对输入数据进行实时处理和转换。它提供了一些强大的插件，可以对数据进行解析、变换、裁剪或其他操作。在我们的场景中，可以选择是否使用过滤器来处理迁移中的数据，例如删除源数据中不需要迁移的字段等操作。 3.输出（Output）：Logstash的输出插件负责将处理后的数据写入到目标位置，这可以是文件、数据库、消息队列，或者像本例中的天翼云Elasticsearch实例。

工具概述 EvalScope是一款专为大模型部署后性能评估设计的压力测试工具，支持多并发场景下的吞吐量、延迟、稳定性等核心指标测试。通过配置输入/输出Token长度、并发数等参数，可模拟真实业务负载，验证模型服务在不同上下文场景下的性能表现。工具基于Apptainer容器化部署，确保环境一致性，降低依赖冲突风险。 使用须知 网络配置 ：被测模型服务需暴露HTTP接口（如 资源要求：测试过程可能产生高I/O和网络负载，建议在独立测试环境中执行，避免影响生产服务。 流式输出（SSE）： 天翼云定制版EvalScope工具不支持流式输出，若需使用流式输出，请使用EvalScope最新官方版本，使用过程参考HCC性能测试工具EvalScope。 应用场景 模型部署验证：确认模型服务在指定并发和上下文长度下的响应能力。 性能瓶颈定位：通过多并发和Token配置组合，识别吞吐量下降或延迟突增的临界点。 服务稳定性测试：长时间高负载下验证服务是否存在内存泄漏、连接超时等异常。 物料准备 天翼云定制版EvalScope高性能容器SIF文件获取 基于Apptainer（原 Singularity）封装的EvalScope压测工具，已完成x86与arm架构适配，使用cthpc一键安装工具，秒级快速下发Apptainer高性能容器灌装。 cthpc 支持自动识别主机硬件架构，智能下发匹配当前架构的程序版本，无需人工区分架构、手动选择安装包，实现跨架构统一分发部署。 shell mkdir p /home/bench 使用 cthpc 工具极速下发 cthpc apptainer makecache cthpc apptainer install evalscopev1.0.1ctyun dir /mnt/nvme0n1/apptainer/ 测试过程

本节为您介绍对象存储迁移创建迁移任务相关操作。 1. 在数据迁移工具首页，您可以在左侧导航栏点击【任务管理】，进入[任务管理]界面，如图所示。 2. 点击【添加任务】按钮，进入[任务配置]界面，依次填写配置信息，如图所示。 3. 在[任务配置信息]界面，依次填写配置信息，如图所示。 4. 在迁移方式中您可以根据需求选择对应迁移方式，如图所示。 5. 在高级选项中您可以根据需求选择对应选项，如图所示。

本页面介绍如何从Flink迁移数据至云数据库ClickHouse。 前提条件 1. 创建了目标云数据库ClickHouse实例。详细的操作步骤，请参考创建实例。 2. 创建了用于目标云数据库ClickHouse集群的数据库账号和密码。详细的操作步骤，请参考创建账号。 通过JDBC导入 要从Flink迁移数据到云数据库ClickHouse，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 准备工作： 确保您已经安装了Flink，并配置好了与云数据库ClickHouse的连接。 确保您已经准备好要迁移的数据源，例如Kafka、文件系统等。 2. 导入所需的依赖： 在您的Flink应用程序中添加所需的依赖项以支持与云数据库ClickHouse的连接。您需要使用ClickHouse JDBC驱动程序和Flink的相关依赖项。例如，您可以在Maven项目中添加以下依赖项： xml ru.yandex.clickhouse clickhousejdbc 0.4.1 根据您使用的构建工具和版本，请相应地配置依赖项。 3. 编写Flink应用程序： 创建一个Flink应用程序，将数据从数据源读取并写入云数据库ClickHouse。下面是一个示例代码： java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSinkBuilder; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.data.ClickHouseRow; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.data.ClickHouseRowConverter; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.data.ClickHouseRowConverter.FieldConverter; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.data.ClickHouseRowConverter.RowConverter; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.table.internal.options.ClickHouseOptions; public class FlinkToClickHouseExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建执行环境 StreamExecutionEnvironment env StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置数据源 DataStream sourceStream env.addSource(/ 添加您的数据源 /); // 转换数据格式为ClickHouseRow DataStream clickHouseStream sourceStream.map(new MapFunction () { @Override public ClickHouseRow map(String value) throws Exception { // 在这里根据数据源的格式，将数据转换为ClickHouseRow对象 // 示例中假设数据源为CSV格式，字段分隔符为逗号 String[] fields value.split(","); ClickHouseRow row new ClickHouseRow(fields.length); for (int i 0; i clickHouseSink ClickHouseSinkBuilder .builder() .setOptions(options) .setClickHouseRowConverter(createRowConverter()) .build(); // 将数据写入ClickHouse clickHouseStream.addSink(clickHouseSink); // 执行任务 env.execute("Flink to ClickHouse Example"); } // 定义ClickHouseRowConverter private static RowConverter createRowConverter() { return new RowConverter () { @Override public FieldConverter createConverter(int columnIndex) { // 在这里根据表的字段类型，创建对应的FieldConverter // 示例中假设表的所有字段都为String类型 return FieldConverter.STRINGCONVERTER; } }; } } 在上述代码中，您需要替换以下内容： / 添加您的数据源 /：根据您的实际数据源类型，添加相应的数据源配置，例如Kafka、文件系统等。 "jdbc:clickhouse://yourclickhousehost:port/database"：实际的云数据库ClickHouse连接URL和目标数据库信息。 "yourtable"：目标表的名称。 "yourusername"：云数据库ClickHouse的用户名。 "yourpassword"：云数据库ClickHouse的密码。 4. 运行Flink应用程序： 将您的Flink应用程序打包，并根据您的环境和需求，将其提交到Flink集群或本地运行。 例如，如果您使用Flink命令行工具，可以执行以下命令来提交应用程序： flink run c FlinkToClickHouseExample path/to/your/app.jar 这将启动Flink应用程序并开始将数据从数据源读取并写入云数据库ClickHouse。 说明 上述示例代码仅提供了一个基本的框架，您可能需要根据实际需求进行调整和优化。此外，根据您的数据源类型和目标表的字段类型，您可能需要自定义适当的数据转换器。

2.3、资源管理 2.3.1、接入层配置 1. 在应用容灾多活菜单下单击数据双活 ，在应用系统列表页面，单击lilishop商城系统 ，进入应用系统概览页面。 2. 单击左侧导航栏容灾配置 ，在容灾配置菜单下单击接入层配置 ，进入容灾配置接入层配置页面。 3. 在站点网关列表，单击所选站点操作列选择网关 按钮，弹出接入层网关选择 页面。在接入层网关实例列表，单击所选网关实例操作列选择按钮，选择已开通的网关实例，完成站点网关实例绑定。 4. 单击URI配置列表上方创建 按钮，弹出新增URI配置页面，依次填入各个单元组URI、应用入口地址等信息完成配置。 2.3.2、数据层配置 1. 在应用容灾多活菜单下单击数据双活 ，在应用系统列表页面，单击lilishop商城系统， 进入应用系统概览页面。 2. 单击左侧导航栏容灾配置 ，在容灾配置菜单下单击数据层配置 ，进入容灾配置数据层配置页面。 3. 单击数据源配置列表上方创建按钮，依次创建各个单元组不同站点的数据源。 4. 单击数据同步任务列表上方创建按钮，以创建数据同步任务。 5. 选择创建的同步任务，点击配置链路 ，弹出配置数据同步链路 页面，在配置数据同步链路 页面点击绑定 ，弹出绑定同步链路信息页面。 6. 在绑定同步链路信息 页面依次选择同步工具实例 并根据需求选择关联方式 ，在本示例中选择创建任务 ，进一步填写需要同步的库表配置 和同步配置 ，完成所有必要信息填写后，点击确定保存配置。 7. 在数据同步任务列表页面，找到刚刚创建的任务，选择创建的任务，点击批量启动按钮，开启同步。 8. 若同步任务的服务状态 为全量同步中 或增量同步中，则说明开启同步成功。

本节为您介绍云迁移服务CMS中数据库迁移工具迁移前的准备工作,包括账号注册认证、账户余额确认、迁移网络打通等。 1.使用或注册天翼云账号。 2.确认源端数据库或目标端是否满足数据库类型要求。 需对数据库迁移工具支持迁移的迁移源数据库类型及版本做确认，具体请见数据库迁移兼容性列表。 迁移网络打通 迁移节点 迁移节点所在云主机需要能正常访问源数据库、目标数据库、CMS控制台，建议出方向安全组不作限制。 迁移节点若使用弹性IP连接，需要提前购买和配置正确的EIP。 迁移节点默认端口为18080，因此迁移节点所在云主机需开放TCP的18080端口，以便CMS控制台下发任务。未执行任务时，建议及时关闭18080端口。 源数据库 若使用弹性IP连接，源数据库需要提前购买和配置正确的EIP。 源数据库安全组需开放数据库端口，建议将数据库端口的入方向IP限制为迁移节点所在云主机IP。 目标数据库 若使用弹性IP连接，目标数据库需要提前购买和配置正确的EIP。 目标数据库安全组需开放数据库端口，建议将数据库端口的入方向IP限制为迁移节点所在云主机IP。

本节为您介绍数据库迁移中任务列表查看。 数据库迁移工具可以查看当前用户发起的迁移任务基本信息，如任务名、源连接、目标连接开始时间、状态等信息。

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。

本文以 Qoder 为例,演示如何配置 AIuse 云电脑 MCP Server,并调用工具完成基础桌面操作和文件操作。 场景目标 本教程完成以下动作： 1. 在 Qoder 中配置 MCP Server。 2. 确认可用工具列表。 3. 截取云电脑屏幕。 4. 创建一个测试目录。 5. 写入并读取一个文本文件。 6. 执行一次鼠标移动或文本输入。 准备信息 请准备以下信息： 参数 示例 AccessKey ID youraccesskeyid AccessKey Secret youraccesskeysecret desktopCode xxx 服务地址 配置 MCP Server 在 Qoder 的 MCP 设置页面中添加自定义 MCP Server，并粘贴以下配置： plaintext { "mcpServers": { "aiusedesktop": { "command": "npx", "args": ["y", "@ctyun/desktopagentmcp"], "env": { "CTGAPIKEY": "youraccesskeyid", "CTGAPISECRET": "youraccesskeysecret", "CTGSERVICEURL": " } } } } 保存后刷新或重启 Qoder。 确认工具加载 初始化完成后，Qoder 应能展示 MCP 工具列表。当前版本工具包括： movemouse clickmouse dragmouse scroll presskey typetext screenshot getcursorposition createdirectory readfile writefile movefile searchfiles 如果工具列表为空或 MCP Server 状态异常，请先检查 Node.js、npx、包名和 AccessKey 配置。 截图验证桌面 在 Qoder 中输入： plaintext 在 desktopCodexxx 桌面，截取当前屏幕。 结构化工具调用等价于： plaintext { "name": "screenshot", "arguments": { "desktopCode": "xxx" } }

本文为您介绍说明天翼云CLI工具的计费方式 天翼云CLI为天翼云官方免费运维管控工具，工具本身永久免费，无下载安装费、命令调用费，用户可免费下载、安装、使用、接入天翼云AI智能体。 用户通过CLI指令创建、调用、使用的天翼云产品，实际产生的费用为具体云产品费用，收费标准与各云产品官方定价保持一致，CLI仅作为调用管控入口，不改变原有云产品计费规则。 如需了解具体云产品的详细计费信息，请参考天翼云官方产品文档或联系客服咨询。

本节介绍智算安全专区的产品优势。 大模型安全卫士 强大的内容过滤能力 具备实时过滤与防御能力，通过敏感词匹配、语义分析和模型推理三道防线，确保生成内容的安全合规。 多语言支持 语言不敏感性，支持多语言、混合语言检测，适应全球化业务需求。 流式检查 支持在 AI 模型流式输出过程中进行内容检测，实时阻断违规内容，保障输出安全。 大模型安全测评 多种服务模式满足客户各种测评需求 目前支持以Qwen、LLaMA、DeepSeek、GLM等为底座的各种推理版、非推理版、蒸馏版的大模型应用进行测评，针对目标大模型应用无论具有标准化openAI接口、非标准化openAI接口、无API接口等多种情况均支持测评。 丰富的测评经验与专业测评能力 重点关注越狱攻击和涉密数据泄漏的等会引发系统性风险的场景。拥有一支由数据科学家、安全专家、行业分析师组成的专业测评团队，具备深厚的技术背景和丰富的测评经验。结合先进的测评工具和方法，通过大模型测评来高效快速的挖掘模型存在的潜在风险，然后再有针对性的进行防护。 先进的理念与优质专业语料的积累 通过来自公开数据集、行业标准数据集和自建数据集等多个来源的数据来形成基础语料库，通过“以模治模”的理念，所有测试用例采用大模型进行自动化构建，通过对大模型对测评用例进行持续优化和迭代，确保测试用例的全面性和准确性，以满足不断变化的需求。

此小节介绍数据库安全服务产品优势。 数据库安全审计提供的旁路模式数据库审计功能，可以对风险行为进行实时告警。同时，通过生成满足数据安全标准的合规报告，可以对数据库的内部违规和不正当操作进行定位追责，保障数据资产安全。 操作简单，快速上手 采用数据库旁路部署方式是一种简单且快速上手的数据库审计部署方式，该部署方式是在数据库服务器之外设置一个独立的审计服务器，通过旁路方式捕获数据库的操作和日志信息，实现对数据库的实时监控和记录。同时方便用户快速上手，对数据库实例操作简单。 天翼云自建数据库全量审计 支持对管理控制台上自建的数据库进行审计，同时也兼容国内外常见数据库。 快速识别，精确分析 实现99%+的应用关联审计、完整的SQL解析、精确的协议分析。通过分析应用程序的日志、监控网络通信以及使用数据库审计工具等方式实现，确保所有的应用程序操作都能被审计并与相应的用户或应用程序关联起来。对SQL语句进行全面的解析和分析，以获取其中的各个组成部分，如表名、列名、查询条件等。深入了解数据库通信协议的结构和内容，并能够准确地解析和分析其中的数据包。 高效分析，秒级响应 通过数据库技术选型、数据库优化、分布式存储、缓存技术、数据分区和分布式计算、硬件优化以及数据库集群和负载均衡等技术，达到每秒万次入库、海量存储、亿级数据秒级响应。

优化用户体验 通过追踪页面报错、加载耗时、接口成功率等核心性能指标的趋势变化，前端性能监控能够实时洞察用户的实际使用状况。结合这些关键指标的趋势分析与用户健康度评分，可以有效改进用户在浏览页面时的体验。 精准定位故障 精准捕获 JS 异常、资源加载失败详情、接口调用失败详情等多种错误信息，并详细监控慢页面（如首屏加载耗时、请求响应时间等）。利用页面加载瀑布图、地域分布视图、终端分布视图等多维度工具进行关联分析，可快速定位异常根源。 驱动性能提升 前端监控提供基于地域、终端、版本、环境等多维度的数据视角。通过将用户特征与这些多维度视图进行交叉对比分析，能够更有针对性地实施 Web 应用程序的性能优化策略。

sectionc8805cf165fea374) 函数服务是否支持在函数中启动TCP的监听端口，通过EIP接收外部发送过来的TCP请求？ FunctionGraph是什么？ 函数工作流（FunctionGraph）是一项基于事件驱动的函数托管计算服务。使用FunctionGraph函数，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，无需配置和管理服务器等基础设施，函数以弹性、免运维、高可靠的方式运行。 函数中如何读写文件？ 函数工作目录权限说明 函数可以读取代码目录下的文件，函数工作目录在入口文件的上一级，例如用户上传了文件夹backend，需要读取与入口文件同级目录的文件test.conf，可以用相对路径“code/backend/test.conf”，或者使用绝对路径（相关目录为RUNTIMECODEROOT环境变量对应的值）。如果需要写文件（如创建新文件或者下载文件等），可以在/tmp目录下进行或者使用函数提供的挂载文件系统功能。 说明 若容器回收，文件的读写就会失效。 函数目前不支持持久化。 典型场景 需要对OBS上的文件进行处理，可以先把文件下载到/tmp目录。 函数运行过程中产生了一些数据想保存到OBS，可以先在/tmp目录下创建新文件，然后把这些数据写到里面，接下来上传该文件到OBS。 FunctionGraph函数是否支持扩展？ FunctionGraph目前已经集成了一些非标准库如：redis、http、obsclient等，开发函数时可以直接使用。 用户可以通过维护属于自己的依赖代码库，供所有函数使用。 IAM子帐号使用FunctionGraph需要设置哪些权限？ 使用IAM子帐号登录、使用函数工作流服务，对函数和函数下的触发器进行增删改查，如果出现权限不足情况，需要主帐号对IAM子帐号所属的用户组设置相应的权限。同时，若您想通过函数调用其他云服务，如OBS服务时，需要您配置委托并根据实际业务需求配置服务相关权限。为保障服务的安全，请您按照最小权限原则配置权限。

Deployment Pod是Kubernetes创建或部署的最小单位，但是Pod是被设计为相对短暂的一次性实体，Pod可以被驱逐（当节点资源不足时）、随着集群的节点崩溃而消失。Kubernetes提供了Controller（控制器）来管理Pod，Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和自愈能力，其中最为常用的就是Deployment。 图 Deployment 一个Deployment可以包含一个或多个Pod副本，每个Pod副本的角色相同，所以系统会自动为Deployment的多个Pod副本分发请求。 Deployment集成了上线部署、滚动升级、创建副本、恢复上线的功能，在某种程度上，Deployment实现无人值守的上线，大大降低了上线过程的复杂性和操作风险。 StatefulSet Deployment控制器下的Pod都有个共同特点，那就是每个Pod除了名称和IP地址不同，其余完全相同。需要的时候，Deployment可以通过Pod模板创建新的Pod；不需要的时候，Deployment就可以删除任意一个Pod。 但是在某些场景下，这并不满足需求，比如有些分布式的场景，要求每个Pod都有自己单独的状态时，比如分布式数据库，每个Pod要求有单独的存储，这时Deployment就不能满足需求了。 详细分析下有状态应用的需求，分布式有状态的特点主要是应用中每个部分的角色不同（即分工不同），比如数据库有主备，Pod之间有依赖，对应到Kubernetes中就是对Pod有如下要求： Pod能够被别的Pod找到，这就要求Pod有固定的标识。 每个Pod有单独存储，Pod被删除恢复后，读取的数据必须还是以前那份，否则状态就会不一致。 Kubernetes提供了StatefulSet来解决这个问题，其具体如下： 1. StatefulSet给每个Pod提供固定名称，Pod名称增加从0N的固定后缀，Pod重新调度后Pod名称和HostName不变。 2. StatefulSet通过Headless Service给每个Pod提供固定的访问域名，Service的概念会在后面章节中详细介绍。 3. StatefulSet通过创建固定标识的PVC保证Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据。

下载逻辑备份 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 关系数据库MySQL版 ，进入关系数据库MySQL产品页面。然后单击管理控制台 ，进入概览页面。 2. 在左侧导航栏，选择MySQL > 实例管理，进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 单击想要下载逻辑备份的实例名称，二级目录选择备份恢复。 4. 在基础备份列表中的数据备份 页签，可选择备份方式为逻辑备份的文件，单击右侧操作 列的下载，即可进行备份文件下载。 逻辑备份恢复 恢复数据需要mydumper配套的恢复工具myloader，可从mydumper官网自行获取。 说明 建议使用的myloader版本：0.16.112 myloader部分参数说明如下： o, overwritetables：如果目标表存在则先删除 stream：通过流传输 v 3：更详细的输出信息 t 8：多线程恢复，此处为8 s dumpdb：指定某个数据库(源数据库，备份数据中的库名) B recoverydb：恢复到另一个数据库中的库名 (可选) 说明 恢复环境中需要有gzip，因为逻辑备份通过gzip压缩数据。 默认为全量恢复，如果表已经存在则会报错。 假设下载的备份文件名为：1734425212173442518113420，并用myloader进行数据恢复示例如下： 全量恢复示例： myloader u user h 127.0.0.1 P 5731 p '' v 3 t 4 o stream < 1734425212173442518113420 指定单个库恢复示例： myloader u user h 127.0.0.1 P 5731 p '' v 3 t 4 B recoverytest s test stream < 1734425212173442518113420

本文介绍媒体存储是否提供图形化工具。 媒体存储提供XstorBrowser图形化工具，本工具是对象存储图形化管理工具，提供类似Windows资源管理器的功能，支持完善桶管理和对象管理操作。 XstorBrowser功能概述如下： 功能 描述 桶的基本操作 支持对象存储桶的基本操作，包括创建桶、查看桶的基本信息、碎片管理、删除桶等操作。 对象的基本操作 支持对象存储中对象的基本操作，包括新建文件夹、上传对象、列举对象、下载对象、删除对象等。 桶的ACL权限 支持修改桶的访问权限及添加其他用户对该桶的访问权限。 任务管理 主要是对执行的任务按状态进行展示，并提供暂停、删除、继续、重试等基本操作。 更多关于XstorBrowser的介绍，具体可参考：XstorBrowser。

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 ~]

天翼云迁移工具RDA服务协议 天翼云迁移工具RDA服务协议 历史版本（20220508）

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。

本节介绍了什么是云数据库TaurusDB。 产品定义 云数据库TaurusDB是最新一代企业级高扩展海量存储分布式数据库，完全兼容MySQL。采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，故障秒级切换，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。 TaurusDB支持的版本请参见数据库引擎和版本。 产品架构 云数据库TaurusDB整体架构自下向上分为三层。 1. 存储层：基于DFV存储，提供分布式、强一致和高性能的存储能力，此层来保障数据的可靠性以及横向扩展能力，保证数据的可靠性不低于99.999999999%。DFV (Data Functions Virtualization)是提供的一套通过存储和计算分离的方式，构建以数据为中心的全栈数据服务架构的解决方案。 2. 存储抽象层（Storage Abstraction Layer）：将原始数据库基于表文件的操作抽象为对应分布式存储，向下对接DFV，向上提供高效调度的数据库存储语义，是数据库高性能的核心。 3. SQL解析层：与MySQL 8.0开源版100%兼容，客户业务从MySQL生态可以平滑迁移， 从其他数据库迁移也能使用MySQL生态的语法、工具，降低开发、学习成本。基于原生MySQL，在100%兼容的前提下进行大量内核优化，以及开源加固，开源生态，商用能力。 图 架构图

本章节主要介绍如何使用函数流实现流式大文件处理。 背景与价值 Serverless Workflow由于自身可编排、有状态、持久化、可视化监控、异常处理、云服务集成等特性，适用于很多应用场景，比如： 复杂度高需要抽象的业务（订单管理，CRM 等） 业务需要自动中断 / 恢复能力，如多个任务之间需要人工干预的场景（人工审批，部署流水线等） 业务需要手动中断 / 恢复（数据备份 / 恢复等） 需要详细监控任务执行状态的场景 流式处理（日志分析，图片 / 视频处理等）当前大部分 Serverless Workflow 平台更多关注控制流程的编排，忽视了工作流中数据流的编排和高效传输，上述场景创建函数流触发器中，由于数据流相对简单，所以各大平台支持都比较好，但是对于文件转码等存在超大数据流的场景，当前各大平台没有给出很好的解决方案。FunctionGraph函数工作流针对该场景，提出了 Serverless Streaming 的流式处理方案，支持毫秒级响应文件处理。 技术原理 FunctionGraph函数工作流提出 Serverless Streaming 的流式可编排的文件处理解决方案，步骤与步骤之间通过数据流驱动，更易于用户理解。本章通过图片处理的例子解释该方案的实现机制。 如果需要驱动一个工作流执行，工作流系统需要处理两个部分： 控制流：控制工作流的步骤间流转，以及步骤对应的 Serverless 函数的执行。确保步骤与步骤之间有序执行。 数据流：控制整个工作流的数据流转，通常来说上一个步骤的输出是下一个步骤的输入，比如上述图片处理工作流中，图片压缩的结果是打水印步骤的输入数据。 在普通的服务编排中，由于需要精准控制各个服务的执行顺序，所以控制流是工作流的核心部分。然而在文件处理等流式处理场景中，对控制流的要求并不高，以上述图片处理场景举例，可以对大图片进行分块处理，图片压缩和加水印的任务不需要严格的先后顺序，图片压缩处理完一个分块可以直接流转到下一个步骤，而不需要等待图片压缩把所有分块处理完再开始加水印的任务。 基于上述理解，FunctionGraph工作流的 Serverless Streaming 方案架构设计如下图所示： 在 Serverless Streaming 的流程中，弱化控制流中步骤之间的先后执行顺序，允许异步同时执行，步骤与步骤之间的交互通过数据流驱动。其中数据流的控制通过 Stream Bridge 组件来实现。同时函数 SDK 增加流式数据返回接口，用户不需要将整个文件内容返回，而是通过 gRPC Stream 的方式将数据写入到 Stream Bridge，Stream Bridge 用来分发数据流到下一个步骤的函数 Pod 中。

此小节介绍数据库审计的产品术语。 Agent 本文中所述的Agent指的是审计代理插件，是安装在数据库系统或者业务系统上的插件，其功能是捕获访问数据库系统的数据包，并将数据包发送至数据库审计。 Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中所有动作流数据。这些数据通常由于吞吐量要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 SNMP SNMP是简单网络管理协议（Simple Network Management Protocol）的简称，是标准IP网络管理协议，支持目前主流的网络管理系统。 SQL SQL是结构化查询语言（Structured Query Language）的简称，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。 Syslog Syslog是一种行业标准的协议，可用来记录设备的日志。Syslog日志消息既可以记录在本地文件中，也可以通过网络发送到接收Syslog的服务器。服务器可以对多个设备的Syslog消息进行统一的存储，或者解析其中的内容做相应的处理。常见的应用场景是网络管理工具、安全管理系统、日志审计系统。 数据库 数据库（Database）是用于存放数据的仓库，按照一定的数据结构（即数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储，用户可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库中的数据。 规则 本文中所述的规则是指根据一些特征（如客户端、服务端、SQL语句）定义的危险行为（安全规则）及可以信任的行为（过滤规则）。当系统审计到对数据库的操作匹配安全规则时会触发告警，对于匹配过滤规则的行为则不进行审计。

此小节介绍如何设置云堡垒机运维环境。 在使用堡垒机之前，您需要先设置运维工具及配置运维工具路径。 使用本地客户端方式运维资产，需要初始化本地终端环境设置，下载并设置访问插件。 下载访问插件 1.使用访问用户登录云堡垒机（原生版）控制台。 2.在左侧导航栏选择“运维设置”，进入“运维设置”页面。 3.单击页面右上角的“访问插件”按钮，根据实际操作环境选择插件下载。 配置运维工具 说明 目前版本Xshell、SecureCRT、Filezilla、WinSCP、DBeaver和Navicat需要使用客户端路径配置工具配置路径后才可以使用。 使用版本限制请参考：使用限制章节。 1.在“运维设置”页面勾选需要使用的客户端工具，并单击“保存”。 2.若您配置的工具需要配置客户端路径，则单击页面右上角的“客户端路径配置”。 3.在弹出的对话框中选择需要配置客户端，选择客户端路径。 安装RemoteAPP程序 您若要使用云堡垒机访问应用服务器，需要在应用发布服务器中安装RemoteAppProxy跳板工具。 2.8及以上版本堡垒机请选择openappmstsc.exe。 2.8及以下版本堡垒机请选择openapp.exe。 堡垒机版本请参考：关于系统章节。 下载步骤： 1. 使用管理员账号登录服务器。 2. 在服务器中，将RemoteAPP程序拷贝到“C:tool”目录中，若没有则手动创建该目录。 3. 双击“openappmstsc.exe”或“openapp.exe”启动安装。 4. 安装完成后，单击“关闭”。