本节介绍了通过数据盘创建数据盘镜像的流程等内容。 操作场景 数据盘镜像是只包含用户业务数据的镜像，您可以通过创建数据盘镜像将云主机数据盘上的业务数据保存。数据盘镜像可用来创建新的云硬盘，从而实现用户业务数据的迁移。 如果您有以下使用场景，建议通过数据盘镜像来实现。 云主机上的业务数据迁移到另一个账号。 实现方式：A账号将数据盘制作成数据盘镜像，共享给B账号，然后B账号使用数据盘 镜像创建新的数据盘。 场景示例：通过制作数据盘镜像，将快到期云主机的磁盘数据导出。 背景知识 通过云主机的数据盘创建数据盘镜像的过程如下：从现有数据盘开始，挂载至云主机实例，初始化数据盘并写入数据，创建数据盘镜像，并最终创建新的数据盘，如下图所示。 数据盘镜像使用流程 前提条件 云主机已挂载数据盘，并且云主机处于开机或关机状态。 如未挂载，请参考“《云硬盘操作指南》 > 快速入门 > 挂载云硬盘”挂载数据盘。 用于创建数据盘镜像的数据盘，磁盘容量需≤1TB。 数据盘容量大于1TB时，不支持创建数据盘镜像，此时请选择创建整机镜像。 操作步骤 1.登录IMS控制台。 登录控制台。 选择“镜像服务”。进入镜像服务页面。 2.创建数据盘镜像。 单击右上角的“创建私有镜像”，进入创建私有镜像页面。 在“镜像类型”区域，选择镜像的创建方式为“数据盘镜像”。 镜像源选择“云主机”，在云主机已挂载的磁盘列表中选择一块数据盘。 在“配置信息”区域，输入镜像名称，选择企业项目，并根据需要输入镜像的描述和标签。 加密属性依据数据盘而定，使用未加密的数据盘创建的私有镜像为未加密的私有镜像。在创建镜像时不可更改此属性，创建成功后，可以通过区域内复制更改加密属性。 单击“立即创建”。 根据界面提示，确认镜像参数。阅读并勾选协议，单击“提交申请”。 返回私有镜像列表，等待数据盘镜像创建成功。 3.返回私有镜像列表，查看创建的数据盘镜像。

本文介绍数据缓存概述。 对于一些数据量较大的业务数据，例如训练模型等，ECI支持创建数据缓存（DataCache）来提前拉取数据，将数据缓存到本地，以便在创建ECI实例时可以直接挂载使用，从而减少实例启动耗时，避免数据重复下载，节约使用成本。本文为您介绍什么是数据缓存，包括功能简介、应用场景、创建和使用方式、计费说明等。 功能简介 为了解决数据加载与容器镜像加载解耦的问题，ECI提供了数据缓存的功能。在创建业务应用前，您可以提前创建数据缓存，将业务应用所需的数据缓存到本地。在创建业务应用时，可以直接挂载使用缓存好的数据。 通过数据缓存功能，您无需将数据打包进应用镜像，从而避免因数据变更而频繁更新镜像；也无需从远端的仓库下载数据，避免因下载数据导致应用启动过慢。 数据缓存流程 通过创建一个带有数据盘的ECI(中转任务实例)，拉取相关数据集和模型到数据盘后，将数据盘制作成快照。在使用数据盘的过程，即是从快照创建数据盘的过程，将创建好的数据盘给用户实例挂载上。 数据缓存生命周期 状态说明： 状态 说明 操作 Creating 创建中 资源初始化，如创建ECI实例和云盘 Loading 缓存数据中 从数据源加载数据过程 Available 创建成功 快照创建完成，可用使用数据缓存，支持更新所属Bucket、数据源、保留时长、大小等 Failed 创建失败 资源初始化失败或数据源加载失败 Updating 更新中 更新Bucket、数据源、保留时长、大小过程中 UpdateFailed 更新失败 支持更新所属Bucket、数据源、保留时长、大小等

本章节主要介绍通过数据地图查看数据血缘关系的方案概述。 什么是数据血缘 大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中类似的一种关系来表达数据之间的这种关系，称之为数据的血缘关系。与人类社会中的血缘关系不同，数据的血缘关系还包含了一些特有的特征： 归属性 ：一般来说，特定的数据归属特定的组织或者个人，数据具有归属性。 多源性 ：同一个数据可以有多个来源（多个父亲）。一个数据可以是多个数据经过加工而生成的，而且这种加工过程可以是多个。 可追溯性 ：数据的血缘关系，体现了数据的生命周期，体现了数据从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。 层次性 ：数据的血缘关系是有层次的。对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。 详见下图：数据血缘关系示例 DataArts Studio数据血缘实现方案 数据血缘的产生： 在DataArtsStudio平台，自动分析血缘是通过在数据开发模块中配置数据处理迁移类型的节点产生的，当前支持采集节点静态配置产生的血缘和部分节点实例上的血缘。详情请参见 配置数据血缘章节中的 自动分析血缘。 另外，DataArtsStudio平台还支持手动配置血缘方式，当用户手动配置血缘时，自动分析血缘将不生效。详情请参见 配置数据血缘章节中的 手动配置血缘。 数据血缘的展示： 当数据开发模块中的作业已完成血缘关系配置后，启动作业调度，并在数据目录模块进行元数据采集任务，则可以在数据目录模块可视化查看数据血缘关系。

本章节主要介绍节点数据血缘的方案概述。 什么是数据血缘 大数据时代，数据爆发性增长，海量的、各种类型的数据在快速产生。这些庞大复杂的数据信息，通过联姻融合、转换变换、流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中类似的一种关系来表达数据之间的这种关系，称之为数据的血缘关系。与人类社会中的血缘关系不同，数据的血缘关系还包含了一些特有的特征： 归属性 ：一般来说，特定的数据归属特定的组织或者个人，数据具有归属性。 多源性 ：同一个数据可以有多个来源（多个父亲）。一个数据可以是多个数据经过加工而生成的，而且这种加工过程可以是多个。 可追溯性 ：数据的血缘关系，体现了数据的生命周期，体现了数据从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。 层次性：数据的血缘关系是有层次的。对数据的分类、归纳、总结等对数据进行的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据的层次。 详见下图：数据血缘关系示例 DataArts Studio数据血缘实现方案 数据血缘的产生： 在DataArts Studio平台，自动分析血缘是通过在数据开发模块中配置数据处理迁移类型的节点产生的，当前支持采集节点静态配置产生的血缘和部分节点实例上的血缘。详情请参见 配置数据血缘章节中的 自动分析血缘。 另外，DataArts Studio平台还支持手动配置血缘方式，当用户手动配置血缘时，自动分析血缘将不生效。详情请参见 配置数据血缘章节中的 手动配置血缘。 数据血缘的展示： 当数据开发模块中的作业已完成血缘关系配置后，启动作业调度，并在数据目录模块进行元数据采集任务，则可以在数据目录模块可视化查看数据血缘关系。

本节主要介绍如何使用API移除数据目录。 此操作用来移除数据目录。 注意 强制移除数据目录，存在数据丢失风险。 对于单机版，如果要移除的数据目录为默认数据目录，需要先指定其他数据目录为默认数据目录，才可以移除该目录。 如果执行日志采集后，产生的日志保存在HBlock的数据目录内，移除该数据目录时deleteLocalData为true，该日志将被删除。 有数据目录正在移除时，不能再移除其他数据目录。如果必须移除，请使用强制移除，但有丢数据风险。 对于集群版，该数据目录不属于任何存储池，才允许从移除该数据目录。否则不能移除，如果必须移除，请使用强制移除，但有丢数据风险。 移除数据目录时，如果提示需要重启服务，您可以等此类操作全部执行完毕后，再重启提示信息中对应服务器上的HBlock服务。” 请求语法 plaintext DELETE /rest/v1/system/server/serverId/diskpaths HTTP/1.1 Date: date ContentType: application/json; charsetutf8 ContentLength: length Host: ip:port Authorization: authorization { "diskPaths": [ path, path ], "force": force, "deleteLocalData"：deleteLocalData } 请求参数 参数 类型 描述 是否必须 serverId String 要移除数据目录的服务器ID。 是 diskPaths Array of string 要移除的HBlock数据目录。一次可以移除多个数据目录。 是 force Boolean 是否强制移除数据目录。 注意 强制移除数据目录，可能造成数据丢失。 取值： true：强制移除数据目录。 false：不强制移除数据目录。 默认值为false。 否 deleteLocalData Boolean 是否删除数据目录上的数据。 取值： true：删除数据目录上的数据。 false：不删除数据目录上的数据。 默认值为false。 否

编辑数据连接 1.登录MRS控制台，在导航栏选择“数据连接”。 2.在数据连接列表的“操作列”，单击待编辑数据连接所在行的“编辑 ”。 3.参考上表 数据连接 修改参数。 如果选择的数据连接已经关联了集群，编辑后会将修改后的配置同步到对应的集群中。 删除数据连接 1.登录MRS控制台，在导航栏选择“数据连接”。 2.在数据连接列表的操作列，单击待删除数据连接所在行的“删除 ”。 如果选择的数据连接已经关联了集群，删除动作不会影响对应的集群。 创建集群时配置数据连接 1.登录MRS管理控制台。 2.单击“创建集群”，进入“创建集群”页面。 3.在创建集群页面，选择“自定义创建”。 4.在软件配置中，参考下表配置“元数据”，其他参数请参考创建自定义集群进行配置并创建集群。 数据连接参数说明 参数 参数说明 元数据 是否使用外部数据源存储元数据。 本地元数据： 元数据存储在集群本地。 数据连接：使用外部数据源元数据，若集群异常或删除时将不影响元数据，适用于存储计算分离的场景。 支持Hive或Ranger组件的集群支持该功能。 组件名 当“数据连接”功能开启时，该参数有效。用于表示可以设置外部数据源的组件类型。 Hive Ranger 数据连接类型 当“数据连接”功能开启时，该参数有效。用于表示外部数据源的类型。 Hive组件支持的数据连接类型： − RDS服务MySQL数据库 − 本地数据库 Ranger组件支持的数据连接类型： − RDS服务MySQL数据库 − 本地数据库 数据连接实例 当“数据连接类型”选择“RDS服务PostgreSQL数据库”或“RDS服务MySQL数据库”时，该参数有效。用于表示MRS集群与RDS服务数据库连接的名称，该实例必须先创建才能在此处引用。可单击“创建数据连接”进行创建，具体请参考 管理数据连接章节配置数据连接中的 数据连接前置操作 和 创建数据连接进行操作。 详见下图： 创建集群时配置数据连接

本章节主要介绍数据架构概述。 数据架构简介 DataArts Studio数据架构以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 数据架构作为数据治理的一个核心模块，承担数据治理过程中的数据加工并业务化的功能。数据架构主要包括数据调研、标准设计、模型设计和指标设计四个部分。数据架构支持DLI、POSTGRESQL、DWS、MRSHive数据连接类型。 DataArts Studio数据架构致力于： 构建统一的数据分类体系，用于目录化管理所有业务数据，便于数据的归类、查找、评价和使用。 构建统一的数据标准体系，基于国家或行业标准，用于标准化每一行数据，每一个字段的具体取值，提升数据质量和易用性。 构建统一的数据模型体系，通过规范定义和数据建模，自顶向下构建企业数据分层体系，沉淀企业数据公共层和主题库，便于数据的流通、共享、创造、创新，提升数据使用效率，极大的减少数据冗余、混乱、隔离、不一致以及谬误等。 模型设计方法概述 根据业务需求抽取信息的主要特征，模拟和抽象出一个能够反映业务信息（对象）之间关联关系的模型，即数据模型。数据模型也是可视化的展现企业内部信息如何组织的蓝图。数据模型应满足三方面要求：能比较真实地模拟业务（场景）；容易为人所理解；便于在IT系统中实现。 在DataArts Studio数据架构的数据建模过程中，用到的建模方法主要有以下两种：

参数名 说明 数据源元数据已更新 当数据连接中元数据发生变化时，通过配置更新策略，设置数据目录中元数据的更新方式。 需要注意的是配置的更新、删除策略是作用在用户配置的数据库、数据表的范围内的。 勾选“仅更新数据目录中的元数据”：采集任务仅更新数据目录已经采集到的元数据。 勾选“仅添加新元数据”：采集任务仅采集数据源中存在，但是数据目录中不存在的元数据。 勾选“更新数据目录中的元数据、添加新元数据”：采集任务全量同步数据源中的元数据。 勾选“忽略更新、添加操作”：不采集数据源中的元数据。 数据源元数据已删除 当数据连接中元数据发生变化时，通过配置删除策略，设置数据目录中元数据的更新方式。 勾选“从数据目录中删除元数据”：当数据源中的某些元数据已经被删除，数据目录中也将同步删除对应的元数据。 勾选“忽略删除”：当数据源中的某些元数据已经被删除，数据目录中不同步删除对应元数据。

本文介绍了如何通过数据管理服务将数据从天翼云关系数据库MySQL版导入和导出。 前提条件 操作用户拥有目标数据库的导入、导出权限。 目标数据库已是登录状态。 数据导入、导出功能支持的资源池请参考数据管理服务的资源池约束。 约束限制 数据导入功能支持的数据库类型：支持MySQL、PostgreSQL等数据库类型。 数据导入功能支持本地上传SQL文件、CSV文件（逗号分隔值）、TXT文件（逗号分隔值）。 数据导入功能支持的写入方式： INSERT INTO：插入数据，数据库会检查主键（PrimaryKey），如果出现重复会报错。 INSERT IGNORE INTO：插入数据，数据库会检查主键（PrimaryKey），如果表中已经存在相同的记录，则忽略当前新数据。 REPLACE INTO：插入替换数据，数据库会检查主键（PrimaryKey），如果数据库已经存在数据，则用新数据替换，如果没有数据效果则和INSERT INTO一样。 数据导出功能支持多种常见的数据格式：CSV（逗号分隔值）、SQL文件、TXT文件。 数据导出功能支持整表导出，也可以输入SQL语句进行定制导出确保只导出您所需的数据。 数据导出功能当前支持最大数据量100万行。 详细信息请参考数据导入介绍文档、 数据导出介绍文档。 操作步骤 数据导入 1. 登录数据管理服务的管理控制台。 2. 在左侧导航栏，单击 开发空间 > 数据导入，进入数据导入管理页面。 3. 单击数据导入按钮，弹出数据导入工单填写弹窗，工单需要输入的内容说明如下： 1. 目标数据库：数据库实例选择列表，数据来源于数据资产元数据管理中添加的数据库实例，支持MySQL、PostgreSQL。 2. 文件类型：可以选择csv、sql、txt文件类型其中之一。 3. 目标表：在选择目标数据库下，筛选导入的目标表。 4. 写入方式：可以选择INSERT INTO、INSERT IGNORE INTO、REPLACE INTO三种写入方式其中之一。 5. 附件上传：上传对应文件类型的文件。 6. 工单说明：描述工单备注内容。 4. 填写完数据导入工单后，单击提交按钮，即完成工单的提交，进入数据导入后台执行阶段。

本节主要介绍数据取回的统计信息。 进入“统计”页面，点击“数据取回”，可以查看数据取回量的统计信息。 数据取回量信息描述 项目 描述 :: 时间选择 数据取回量查询的时间段，可以选择查看下列时间段的数据取回量： 今日。 昨日。 近7日。 近30日。 根据日历按钮，选择查询任意90天数据取回量。 数据位置 数据取回量查询的数据位置，可以选择： 全部数据位置：展示所有数据位置的数据取回量之和。 具体数据位置：根据显示的数据位置进行选择，查看对应数据位置的数据取回量。 存储桶 数据取回量查询的存储桶，可以选择： 全部存储桶：展示所有存储桶的数据取回量之和。 指定存储桶：根据显示的存储桶，选择查看对应存储桶的数据取回量。 存储类型 选择数据的存储类型： 全部存储类型：分别展示不同存储类型的数据取回量。 低频访问存储：低频访问存储的数据取回量。 可以点击“下载”按钮，下载并数据取回量的统计信息到本地查看。 项目 描述 :: Date 统计时间。 StorageClass 存储类型。 RestoreStorageUsage 用户获取数据产生的数据取回量，标准存储类型文件（Object）产生的数据取回量为0，单位是Byte。

本文主要介绍可信数据空间的功能特性。 企业级数据要素开放门户 开放门户是集中展示和共享数据要素，为数据的提供者和使用者可以相互发现、合作与交流，促进数据的流通与共享，是中国电信企业级数据要素平台对外服务的统一入口。 数据要素管理与交易体系 数据要素管理和交易体系主要包含数据开放共享门户、数据要素管理、交易管理能力、用户中心、商机管理、资产目录，支撑数据要素管理、交易。 可信流通计算与共享体系 可信流通计算与共享体系，主要包含可信流通任务编排与管理、可信数据流通计算、可控多模式数据共享、以及支撑数据流通的互联互通的高性能异构计算底座，支撑数据管理。 运营与管理支撑体系 运营与管理支撑体系，主要包含开放运营、安全管控、合规监管三个主要能力，支撑数据要素运营、数据生态运营、流通过程安全、合规等运营与管理工作。企业级数据要素平台构建独立的存储隔离区，存放待流通的数据要素，以及数据流通过程存证。 开放门户是集中展示和共享数据要素，为数据的提供者和使用者可以相互发现、合作与交流，促进数据的流通与共享，是中国电信企业级数据要素平台对外服务的统一入口。 数据要素管理与交易体系 数据要素管理和交易体系主要包含数据开放共享门户、数据要素管理、交易管理能力、用户中心、商机管理、资产目录，支撑数据要素管理、交易。

2. 数据标注 对导入成功的数据，点击操作列【标注】进入标注页面，在标注详情页对数据进行微调和打标处理。页面左侧可对导入数据内容进行修改和撰写，页面右侧可对导入数据进行打标审核。 3. 数据管理 预览：对数据集进行预览； 发布：针对文本类数据集，标注完成后，可以选定数据集，点击【发布】，完成发布后的数据集才能供后续的训练使用； 推送到高速缓存：如果您希望训练过程中训练速度更快的话，可以选定数据集，点击【操作】，选择【推送到高速缓存】，该操作可将数据集从对象存储转存到并行文件系统中存储中进行加速。仅共享存储支持该功能； 制作副本：为此数据集制作副本，仅共享存储支持该功能； 导出数据：对数据集进行导出； 删除数据集：您可对不需要的数据集进行删除操作，对于自有存储，在本平台删除数据集不会删除底层存储。 4. 数据加速 平台通过Fluid等技术将数据从ZOS加速到本地缓存中，称为普通加速。是一种比HPFS更有性价比的数据加速方案，他只需要性价比极高的ZOS+智算平台提供的本地缓存即可完成数据吞吐量的提升。适用于规模中等的数据进行模型训练的场景。该功能支持范围有限，目前支持的资源池有：华北2。 前提条件是针对已【发布完成】的数据集，可以在操作中点击【普通加速】，即可将发布完成的数据从ZOS加速至本地缓存中，使用的时候可以更快、更近的读取数据，增加数据吞吐量。 点击【普通加速】后，数据会进入“普通加速”中的状态。 等加速数据集的状态完成会变成“普通加速”后，即可使用加速后的数据集。在模型精调中，选择对应数据集时即可看到【普通加速的标签】。

本节主要介绍数据目录监控信息。 在“监控”页面点击“数据目录”，可以查看对应数据目录的实时监控信息：数据目录容量、数据目录已用容量、数据目录使用率、容量配额、已用容量配额、容量配额使用率、健康状态、健康详情。 说明 对于单机版，可以根据健康状态，选择查看对应数据目录的信息。对于集群版，可以根据存储池名称或者健康状态，选择查看对应数据目录的信息。 图1 数据目录实时监控信息（单机版） 图2 数据目录实时监控信息（集群版） 项目 描述 数据目录 具体数据目录路径。 数据目录容量 数据目录所在磁盘的容量。 数据目录已用容量 数据目录所在磁盘已用容量。 数据目录使用率 数据所在磁盘使用率。 容量配额 HBlock的容量配额。 已用容量配额 HBlock已使用的容量配额。 容量配额使用率 HBlock的容量配额使用率。 健康状态 健康状态： 健康：数据目录可正常读写，且数据目录所在磁盘使用率未超过阈值（系统默认值为95%）。 警告：数据可读，但存在以下情况的任意一种：慢盘；数据目录所在磁盘使用率超过阈值（系统默认值为95%）；磁盘剩余空间不足1GiB；HBlock对这个目录停写；数据目录配额使用率超过阈值（系统默认值为95%）；数据目录配额为0。 错误：数据目录无法访问，原因可能是：所在磁盘出现I/O错误导致无法读写，数据目录未正确挂载等。 健康详情 健康详情： 如果“健康状态”为“健康”，此列为空。 如果“健康状态”为“警告”或“错误”，显示警告或错误的详细信息。 在“监控”>“数据目录”页面，点击对应数据目录，可以查看数据目录指定时间内的监控信息：数据目录使用率、容量配额使用率、数据目录使用量、数据目录总容量、配额使用、配额。 图3 数据目录监控信息（单机版） 图4 数据目录监控信息（集群版） 项目 描述 数据目录 具体数据目录路径。 时间范围 可以选择相对时间： 近2小时 近6小时 近1天 近7天 近1年 自定义时间段，选择开始日期和结束日期，精确到天。 注意 起始时间必须早于结束时间，且起始时间不能早于服务器当前时间一年。 数据目录使用率 数据所在磁盘使用率。 容量配额使用率 HBlock容量配额使用率。 数据目录容量 数据目录所在磁盘的容量。 数据目录已用容量 数据目录所在磁盘已用容量。 容量配额 HBlock的容量配额。 已用容量配额 HBlock已使用的容量配额。

迁移到天翼云后，若目的端服务器不能正常启动，天翼云可以提供相应的技术支持，但是不承诺解决问题。 其中目的端服务器不能正常启动的原因可能包括以下几种： 源端服务器本身无法重启 源端服务器上有非OS标准的配置 源端服务器上安装了与天翼云不兼容的驱动或软件等 为了适配天翼云，主机迁移服务对目的端服务器的系统配置做了修改。主机迁移服务可以保证迁移前后数据一致性，但无法保证业务能正常运行，需要您自己修改业务相关配置。 业务割接后，源端服务器、目的端服务器均有新增数据时，使用主机迁移服务，无法将源端新增数据与目的端新增数据进行合并，只能使用源端数据覆盖目的端数据。因此，建议您在业务割接前，不要在目的端服务器新增数据；业务割接后，不要在源端服务器新增数据。对于业务割接后，源端服务器、目的端服务器均有新增数据且需要合并的情况，需要您自行设计解决方案。

本节主要介绍冷热数据分离。 GeminiDB Influx在同一数据保留策略（Retention Policy，简称RP，包含数据保留时长，备份个数等信息）里实现了冷热数据分离，系统会根据RP中用户设置的冷热数据分界线自动将符合转冷条件的热数据归档到冷存储中。 背景 在海量大数据场景下，时序数据冷热分明，即随着时间推移历史的时序数据被查询和分析的概率越低，同时因为这些数据占用量比较大，降低这部分冷数据的存储容量将会极大的节省企业的成本。GeminiDB Influx提供了冷热分离功能，使用低成本的介质存储冷数据，并通过极简配置就能极大的降低存储成本。 GeminiDB Influx对数据的冷热分离是基于RP的，用户首先需要在RP中设置冷热数据分界线，系统会自动根据此冷热设置将相应的冷数据归档到冷存储中。冷数据访问和普通访问没有任何差异，对用户而言是完全透明的，在查询的过程中，系统会根据查询条件中的时间范围（TimeRange）自动地从热数据区或冷数据区查询数据。 原理简介 用户在RP中配置热数据的保存时长。数据在写入时先保存在热存储上，GeminiDB Influx根据数据中的时间戳判断数据的冷热，如果数据的时间戳在热数据保存时长之内，则是热数据，如果是保存时长之前的数据，则是冷数据，系统自动归档到冷存储上。 图1 原理图

本文为您介绍天翼云GPU云主机中CUDA工具包的升级或降级操作方法。 当现有CUDA版本不适配业务需求、安装错误版本导致GPU算力无法调用时，可通过“卸载当前版本→安装目标版本”的方式完成升降级。核心原则是确保目标CUDA版本与已安装的Tesla驱动、云主机规格、操作系统相互适配，避免出现兼容性问题。 步骤一：卸载CUDA工具包 请参见卸载CUDA工具包按步骤执行卸载操作。 步骤二：安装CUDA工具包 请参见安装CUDA工具包按步骤执行安装操作。 注意 安装前请参考Tesla驱动及相关组件版本兼容指南，确认目标CUDA版本，避免安装后出现兼容性问题。

国际站节点 香港及澳门节点 香港2节点计划于2026年10月中公测转商，转商后下述资费生效。 澳门1节点商用上线，下述资费上线即生效。 功能类型 链路规格 包年包月（元/月） 按需（元/小时） RPS性能上限 数据迁移 小规格 / 1.11 1000 数据迁移 中规格 / 1.99 3000 数据迁移 大规格 / 3.2 5000 数据迁移 超大规格 / 5.76 7000 数据迁移 极大规格 / 10.24 12000 数据同步 小规格 740 1.55 1000 数据同步 中规格 1080 2.25 3000 数据同步 大规格 1740 3.63 5000 数据同步 超大规格 2610 5.45 7000 数据同步 极大规格 4657.5 9.53 12000 数据同步 特大规格 5515.26 11.51 30000 印度尼西亚节点 印度尼西亚1节点计划于2026年10月中公测转商，转商后下述资费生效。 功能类型 链路规格 包年包月（元/月） 按需（元/小时） RPS性能上限 数据迁移 小规格 / 1.72 1000 数据迁移 中规格 / 3.40 3000 数据迁移 大规格 / 5.91 5000 数据迁移 超大规格 / 10.64 7000 数据迁移 极大规格 / 18.92 12000 数据同步 小规格 900 1.86 1000 数据同步 中规格 1340 2.53 3000 数据同步 大规格 2160 4.07 5000 数据同步 超大规格 3240 6.75 7000 数据同步 极大规格 5670 11.81 12000 数据同步 特大规格 6846.53 14.26 30000 计费示例

参数 参数说明 填写样例 任务名称 自定义脱敏任务的名称，系统会自定义生成一个。 Test 任务类型 此处选择“数据水印”。 数据脱敏 数据流向 选择脱敏任务的数据流向。 说明 当数据流向为“数据库到数据库”时，用户可以自主设置是否启用“增量读取”，开启后可以以增量方式处理源表更新数据。启用该功能后，可进一步选择增量方式： “插入”指增量数据以插入方式写入目标，若目标数据存在，则插入失败或重复插入，用户若选择插入则需指定自增主键或时间作为增量标识； “更新”指增量数据以更新方式写入目标，若目标数据存在，则更新成最新的数据，用户若选择更新则需同时指定主键和时间作为增量标识。 数据库到数据库 输入源 选择数据的输入源。 输入数据 支持选择如下四种数据输入方式： 手动选择：自定义选择需要输入的数据 全选所有：选择所有数据 发现结果导入 文件导入 全选所有 输出目标 选择数据的数据目标。 Scheam映射 选择输出目标的Scheam名。 表格映射 选择表格映射方式： 继承输入源命名 附加前缀 附加后缀 继承输入源命名

本章节主要介绍数据目录的数据安全简介。 应用背景 数据安全为数据湖提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。通过敏感数据识别、分级分类、隐私保护、资源权限控制、数据加密传输、加密存储、数据风险识别以及合规审计等措施，帮助用户建立安全预警机制，增强整体安全防护能力，让数据可用不可得和安全合规。 说明 在已上线数据安全组件的区域，数据安全功能已由数据安全组件提供，不再作为数据目录组件能力。 功能模块 数据安全包括： 数据密级 对数据进行等级划分，方便数据的管理。 数据分类 基于数据密级，可以进行数据分类，来有效识别数据库内的敏感数据。 脱敏策略 基于数据分类，可以通过创建脱敏策略，实现数据资产的脱敏和隐私保护。

本章节为您介绍数据安全专区的数据对比任务。 “数据对比任务”页面用于比较生产源和对比目标，轻松发现目标数据是否脱敏；也可用于验证数据脱敏处理效果，即对比脱敏前后的数据差异。 注意 目前，系统仅支持对比同构数据库中的敏感字段，自动跳过非敏感字段，且表名及表所含字段名完全相同才算匹配上。 不支持对比主键经过脱敏的数据。 新增数据对比任务 1.使用系统管理员登录数据脱敏实例。 2.在左侧导航栏选择“数据对比 > 数据对比任务 ”，进入“数据对比任务”页面。 3.单击页面左上角的“新增”按钮，即可开始新增数据对比任务。 参数 参数说明 填写样例 任务名称 自定义数据对比的任务名称，在您创建的时候系统会生成一个随机名称。 Test 生产源 选择数据对比任务的生产源。 生产数据 选择数据对比任务的生产数据。 对比名称 选择需要对比的数据。 目标数据 选择目标数据。 采样数据 可根据您需求是否开启，若开启可选择： 采样行数 采样比例 采样比例 特殊处理 选择单表超过一定行数时，自动完成对比任务。 500 4.配置完成后，单击“报告”即可生成数据对比报告。 后续操作： 单击报告末尾的“一键创建敏感数据发现任务”，界面将跳转至敏感数据发现的任务创建页，自动生成一个结构化发现任务，并自动填入输入源（对应“生产源”）、输入数据、任务名称等参数； 单击“一键创建脱敏任务”，界面将跳转至脱敏/水印任务的任务创建页，自动生成一个脱敏任务，并自动填入输入源、输入数据、输出目标（对应“对比目标”）、任务名称等参数。

弃用API apidiscovery.k8s.io/v2beta1 API 组已废弃。此 API 用于客户端查询集群中所有已注册的 API 资源信息，建议迁移至 v2 稳定版本。 v1版本的Endpoints API正式废弃，推荐使用EndpointsSlice API代替。EndpointSlice API自1.21起已进入稳定状态，引入了双栈网络支持等特性。但v1版本的Endpoints API目前不会删除。 EndpointSlice的annotation service.kubernetes.io/topologymode在 1.33 版本中已弃用，保持向后兼容，由spec.trafficDistribution替换。 Pod status.resize 字段在 1.33 版本中已弃用，将不再设置。Pod 调整大小的状态将在两个新 condition 下暴露：PodResizeInProgress 和 PodResizePending。 WatchFromStorageWithoutResourceVersion 特性在 1.33 版本中已被弃用，无法再启用。 更多信息请参考：Kubernetes 1.33 Changelog Kubernetes 1.32 版本Changelog 功能特性 1. CustomResourceFieldSelectors (GA)，CustomResourceFieldSelectors 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性支持在 CustomResourceDefinition（CRD）中启用 selectableFields，包括 list、watch 和 deletecollection，以更加高效、更精确地过滤 CRD 资源。 2. StatefulSetAutoDeletePVC (GA)，StatefulSetAutoDeletePVC 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性提供对 StatefulSet 中 PVC 删除的精细控制，允许在 StatefulSet 明确不需要 PVC 时自动清理 PVC，降低孤立 PVC 对 StatefulSet 的影响。 3. SizeMemoryBackedVolumes (GA)，SizeMemoryBackedVolumes 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性支持对基于内存的卷（如 emptyDir）指定大小限制，防止 Pod 过度占用节点内存。 4. PodLifecycleSleepAction (GA)，PodLifecycleSleepAction 特性门控在 1.32 进入 GA。该特性支持在容器生命周期回调中通过 Sleep 字段直接使用 sleep 命令，将容器暂停一段指定的时间。 5. Memory Manager (GA)，Memory Manager 特性门控在 1.32 进入 GA。作为 kubelet 工作负载准入过程的一部分，Memory Manager 提供拓扑提示来优化内存分配和对齐，使用户能够为 Guaranteed QoS 类别的 Pod 分配独占内存。 6. CronJobsScheduledAnnotation (GA)，CronJobsScheduledAnnotation 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性会将 CronJob 被调度的时间写到 Job 的注解 batch.kubernetes.io/cronjobscheduledtimestamp 中。 7. PodIndexLabel (GA)，PodIndexLabel 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性会将 Index Job 的完成顺序写到 Pod 的标签 batch.kubernetes.io/jobcompletionindex 中。 8. WatchList (Beta)，WatchList 特性门控进阶至 Beta，默认启用。对于使用 clientgo 的用户，在开启 clientgo 的 WatchListClient 特性后，使用流式请求而不是全量 List 访问 kubeapiserver，降低控制面资源消耗。 9. RelaxedEnvironmentVariableValidation (Beta)，RelaxedEnvironmentVariableValidation 特性门控进阶至 Beta，默认开启。该特性支持在环境变量名中使用所有可打印的 ASCII 字符（""除外），增加了环境变量使用的灵活性。 10. JobManagedBy (Beta)，JobManagedBy 特性门控进阶至 Beta，默认启用。该特性支持通过 Job 的 spec.managedBy 字段自定义 Job 的 controller，使外部控制器（如 Kueue）能够管理 Job 同步。 11. QueueingHint (Beta)，调度器的每个插件都集成 QueueingHint 回调函数，方便调度器获取 Pod 重新入队的建议，快速判断 Pod 是否需要重新入队，以减少不必要的调度重试，从而提升调度吞吐量。 12. RecoverVolumeExpansionFailure (Beta)，RecoverVolumeExpansionFailure 特性门控进阶至 Beta，默认启用。该特性允许用户通过重试较小的大小从卷扩展失败中恢复，确保卷扩展更具弹性和可靠性。 13. AuthorizeWithSelectors / AuthorizeNodeWithSelectors (Beta)，AuthorizeWithSelectors 和 AuthorizeNodeWithSelectors 特性门控进阶至 Beta，后者需要搭配前者使用。启用后，AuthorizeNodeWithSelectors 允许节点鉴权器使用更细粒度的选择算符（例如 fieldSelector 和 labelSelector）进行鉴权，提高了 Kubernetes 授权系统的灵活性。kubelet 仅有最小权限，只能读取自己的节点对象和绑定到自己节点的 Pod。 14. 优化 JobController，极大提升 Job 的更新和删除效率，尤其是在大量使用 Job 的场景下。 15. 优化 kubeproxy，Service 更新时使用 fieldSelector: clusterIP!None，以避免监听 Headless Service，减少不必要的带宽占用。 16. 优化 Pod 状态显示信息。当镜像拉取失败后，Pod 的 status.containerStatuses[].state.waiting 字段会记录镜像拉取失败的原因（ImagePullBackOff）和具体失败信息。

弃用API apidiscovery.k8s.io/v2beta1 API 组已废弃。此 API 用于客户端查询集群中所有已注册的 API 资源信息，建议迁移至 v2 稳定版本。 v1版本的Endpoints API正式废弃，推荐使用EndpointsSlice API代替。EndpointSlice API自1.21起已进入稳定状态，引入了双栈网络支持等特性。但v1版本的Endpoints API目前不会删除。 EndpointSlice的annotation service.kubernetes.io/topologymode在 1.33 版本中已弃用，保持向后兼容，由spec.trafficDistribution替换。 Pod status.resize 字段在 1.33 版本中已弃用，将不再设置。Pod 调整大小的状态将在两个新 condition 下暴露：PodResizeInProgress 和 PodResizePending。 WatchFromStorageWithoutResourceVersion 特性在 1.33 版本中已被弃用，无法再启用。 更多信息请参考：Kubernetes 1.33 Changelog Kubernetes 1.32 版本Changelog 功能特性 1. CustomResourceFieldSelectors (GA)，CustomResourceFieldSelectors 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性支持在 CustomResourceDefinition（CRD）中启用 selectableFields，包括 list、watch 和 deletecollection，以更加高效、更精确地过滤 CRD 资源。 2. StatefulSetAutoDeletePVC (GA)，StatefulSetAutoDeletePVC 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性提供对 StatefulSet 中 PVC 删除的精细控制，允许在 StatefulSet 明确不需要 PVC 时自动清理 PVC，降低孤立 PVC 对 StatefulSet 的影响。 3. SizeMemoryBackedVolumes (GA)，SizeMemoryBackedVolumes 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性支持对基于内存的卷（如 emptyDir）指定大小限制，防止 Pod 过度占用节点内存。 4. PodLifecycleSleepAction (GA)，PodLifecycleSleepAction 特性门控在 1.32 进入 GA。该特性支持在容器生命周期回调中通过 Sleep 字段直接使用 sleep 命令，将容器暂停一段指定的时间。 5. Memory Manager (GA)，Memory Manager 特性门控在 1.32 进入 GA。作为 kubelet 工作负载准入过程的一部分，Memory Manager 提供拓扑提示来优化内存分配和对齐，使用户能够为 Guaranteed QoS 类别的 Pod 分配独占内存。 6. CronJobsScheduledAnnotation (GA)，CronJobsScheduledAnnotation 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性会将 CronJob 被调度的时间写到 Job 的注解 batch.kubernetes.io/cronjobscheduledtimestamp 中。 7. PodIndexLabel (GA)，PodIndexLabel 特性门控在 1.32 进入 GA，默认启用。该特性会将 Index Job 的完成顺序写到 Pod 的标签 batch.kubernetes.io/jobcompletionindex 中。 8. WatchList (Beta)，WatchList 特性门控进阶至 Beta，默认启用。对于使用 clientgo 的用户，在开启 clientgo 的 WatchListClient 特性后，使用流式请求而不是全量 List 访问 kubeapiserver，降低控制面资源消耗。 9. RelaxedEnvironmentVariableValidation (Beta)，RelaxedEnvironmentVariableValidation 特性门控进阶至 Beta，默认开启。该特性支持在环境变量名中使用所有可打印的 ASCII 字符（""除外），增加了环境变量使用的灵活性。 10. JobManagedBy (Beta)，JobManagedBy 特性门控进阶至 Beta，默认启用。该特性支持通过 Job 的 spec.managedBy 字段自定义 Job 的 controller，使外部控制器（如 Kueue）能够管理 Job 同步。 11. QueueingHint (Beta)，调度器的每个插件都集成 QueueingHint 回调函数，方便调度器获取 Pod 重新入队的建议，快速判断 Pod 是否需要重新入队，以减少不必要的调度重试，从而提升调度吞吐量。 12. RecoverVolumeExpansionFailure (Beta)，RecoverVolumeExpansionFailure 特性门控进阶至 Beta，默认启用。该特性允许用户通过重试较小的大小从卷扩展失败中恢复，确保卷扩展更具弹性和可靠性。 13. AuthorizeWithSelectors / AuthorizeNodeWithSelectors (Beta)，AuthorizeWithSelectors 和 AuthorizeNodeWithSelectors 特性门控进阶至 Beta，后者需要搭配前者使用。启用后，AuthorizeNodeWithSelectors 允许节点鉴权器使用更细粒度的选择算符（例如 fieldSelector 和 labelSelector）进行鉴权，提高了 Kubernetes 授权系统的灵活性。kubelet 仅有最小权限，只能读取自己的节点对象和绑定到自己节点的 Pod。 14. 优化 JobController，极大提升 Job 的更新和删除效率，尤其是在大量使用 Job 的场景下。 15. 优化 kubeproxy，Service 更新时使用 fieldSelector: clusterIP!None，以避免监听 Headless Service，减少不必要的带宽占用。 16. 优化 Pod 状态显示信息。当镜像拉取失败后，Pod 的 status.containerStatuses[].state.waiting 字段会记录镜像拉取失败的原因（ImagePullBackOff）和具体失败信息。

Windows系统的GPU云主机安装GRID驱动后通过控制台的VNC远程连接实例出现黑屏怎么办？ 当Windows系统的GPU云主机安装了GRID驱动后，VM的显示输出将由GRID驱动管理，VNC无法再获取到集成显卡的画面，因此，VNC显示会变成黑屏状态，属于正常现象。建议您使用MSTSC方式连接GPU云主机，详细操作步骤请参见远程桌面连接（MSTSC方式）。

创建OBS连接 1.单击CDM集群后的“作业管理”，进入作业管理界面，再选择“连接管理 > 新建连接”，进入选择连接器类型的界面。 详见下图：选择连接器类型 2.连接器类型选择“对象存储服务（OBS）”后，单击“下一步”配置OBS连接参数。 名称：用户自定义连接名称，例如“obslink”。 OBS服务器、端口：配置为OBS实际的地址信息。 访问标识（AK）、密钥（SK）：登录OBS的AK、SK。 3.单击“保存”回到连接管理界面。 创建迁移作业 1.选择“表/文件迁移 > 新建作业”，开始创建从OBS导出数据到云搜索服务的任务。 详见下图：创建OBS到云搜索服务的迁移任务 作业名称：用户自定义便于记忆、区分的任务名称。 源端作业配置 −源连接名称：选择创建OBS连接中的“obslink”。 −桶名：待迁移数据的桶。 −源目录或文件：待迁移数据的路径，也可以迁移桶下的所有目录、文件。 −文件格式：迁移文件到数据表时，文件格式选择“CSV格式”。 −高级属性里的可选参数一般情况下保持默认既可，详细说明请参见 配置OBS源端参数。 目的端作业配置 −目的连接名称：选择创建云搜索服务连接中的“csslink”。 −索引：待写入数据的Elasticsearch索引，也可以输入一个新的索引，CDM会自动在云上搜索服务中创建。 −类型：待写入数据的Elasticsearch类型，可输入新的类型，CDM支持在目的端自动创建类型。 −高级属性里的可选参数一般情况下保持默认既可，详细说明请参见 配置云搜索服务目的端参数。 2.单击“下一步”进入字段映射界面，CDM会自动匹配源和目的字段，如下图“云搜索服务的字段映射”所示。 如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 如果选择在目的端自动创建类型，这里还需要配置每个类型的字段类型、字段名称。 CDM支持迁移过程中转换字段内容。 3.单击“下一步”配置任务参数，一般情况下全部保持默认即可。 该步骤用户可以配置如下可选功能： 作业失败重试：如果作业执行失败，可选择是否自动重试，这里保持默认值“不重试”。 作业分组：选择作业所属的分组，默认分组为“DEFAULT”。在CDM“作业管理”界面，支持作业分组显示、按组批量启动作业、按分组导出作业等操作。 是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，请参见 配置定时任务。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置同时执行的抽取任务数。这里保持默认值“1”。 是否写入脏数据：如果需要将作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据写入OBS中，以便后面查看，可通过该参数配置，写入脏数据前需要先配置好OBS连接。这里保持默认值“否”即可，不记录脏数据。 作业运行完是否删除：这里保持默认值“不删除”。 4.单击“保存并运行”，回到作业管理界面，在作业管理界面可查看作业执行进度和结果。 5.作业执行成功后，单击作业操作列的“历史记录”，可查看该作业的历史执行记录、读取和写入的统计数据。 在历史记录界面单击“日志”，可查看作业的日志信息。

本文主要介绍数据中台的数据架构定义。 使用数据中台进行数据建模时，数仓架构师或者项目空间成员可以在数仓规划页面对数据分层和主题域进行设计。完成设计后，模型设计师在建模过程中可以依赖数仓规划中的数据分层和主题域对所建模型进行分层划域管理。 数据中台的数据分层和分域管理在架构规划> 数据架构> 数据架构管理中进行。数据架构通过树的形式在画布中进行展示，数据架构管理中包含数据分层和数据主题，数据架构会默认提供主题和分层两个二级节点。在数据架构画布中您可以对画布进行以下操作： 刷新：刷新画布内容。 放大：放大画布中的元素显示比例。 缩小：缩小画布中的元素显示比例。 全屏：全屏显示画布内容。

本文主要介绍数据智能中台的产品优势。 快速跨源跨域计算 基于异构计算引擎，解决不同地域，不同数据源之间的数据隔阂问题，实现多地区，多系统的数据协同计算和即席查询。 稳定可靠 支持故障容错，训练作业故障自动恢复，作业失败率低于0.5%，万卡训练30天不中断。 多源异构数据采集清洗 支持多源异构数据的统一管理及具备多种数据迁移方式与丰富的数据预处理能力。 多模态数据治理 融合大模型支持自动生成元数据、智能推荐标准与多模态质检规则，实现多模态数据融合治理。 融合计算 支持异构数据的统一融合框架，实现多源数据智能对齐与语义关联，构建全域数据关联。 基于AI辅助实现人机协审 解决数据标注过程，人工数据审核慢，同时在线标注人员支持量不足的问题，攻关智能数据审核能力，实现人机协审，提升数据审核效率50%+，万人在线同时标注。

本章节介绍如何创建一个 Nacos引擎实例 概述 Nacos引擎包括配置中心和注册中心，提供动态配置、服务发现和服务健康监测等简单易用的特性，经过实践检验具备高性能和高可用性，帮助用户管理配置、注册和发现微服务，更加快捷方便地构建、交付和管理微服务平台。 为了方便您开通实例，从天翼云官网控制中心> 微服务工具与平台 > 微服务引擎MSE，点击进入产品页面，点击左侧菜单栏的注册配置中心>实例列表，进入注册配置中心控制台。本文将介绍如何创建一个Nacos引擎实例。 操作步骤 1. 进入微服务引擎控制台，并在左上方选中您需要开通产品的资源池。点击“注册配置中心”页签，进入“实例列表”页签； 2. 点击页面左上方的“创建实例”按钮，进入实例开通页面； 3. 选择开通配置，配置项详细说明如下： 计费模式：目前可选择“包年包月”或“按需付费”，具体计费模式和规则可点击右侧的“查看产品定价”查看； 系列：目前可选择“单机版”或“集群版”或“企业版”，推荐您开通集群版或企业版，以保障实例的高可用性，企业版目前支持通过白名单方式开放订购，若您需要订购使用，请联系客户经理或提工单进行解决。 引擎类型：若您需要开通Nacos引擎，则选中“Nacos”； 实例名称：输入该实例的名称，实例名称是帮助您区分不同实例的重要标识； 实例规格：可选择将实例搭载在指定CPU、内存规格的机器上； 节点数量：可选择开通实例的节点数，节点数越大，实例越高可用； 部署模式和可用区：可选择将多节点实例部署在不同可用区，进一步提高可用性； 虚拟私有云：选择将实例开通在指定的虚拟私有云（VPC）下； 所在子网：选择将实例开通在该虚拟私有云指定的子网下； 安全组：为该实例绑定指定的安全组规则； 购买时长和自动续期：若您选择“包年包月”，则需要选择您购买的周期，并选中到期时是否自动续期； 4. 配置确认后，点击右下方的“下一步”按钮，进入开通配置确认页面，确认无误后，点击“提交订单”，进入订单结算页面。完成支付后，等待5至10分钟，即可完成开通； 5. 开通完成后，您可以在微服务引擎控制台的“注册配置中心”页签下找到您开通的实例。

日志和监控 提供调用函数的监控指标和运行日志的采集和展示，实时的图形化监控指标展示，在线查询日志，方便用户查看函数运行状态和定位问题。 初始化功能 引入initializer接口： 分离初始化逻辑和请求处理逻辑，程序逻辑更清晰，让用户更易写出结构良好，性能更优的代码。 用户函数代码更新时，系统能够保证用户函数的平滑升级，规避应用层初始化冷启动带来的性能损耗。新的函数实例启动后能够自动执行用户的初始化逻辑，在初始化完成后再处理请求。 在应用负载上升，需要增加更多函数实例时，系统能够识别函数应用层初始化的开销，更精准的计算资源伸缩的时机和所需的资源量，让请求延时更加平稳。 函数流 函数流是用来编排FunctionGraph函数的工具，可以将多个函数编排成一个协调多个分布式函数任务执行的工作流。 用户通过在可视化的编排页面，将事件触发器、函数和流程控制器通过连线关联在一个流程图中，每个节点的输出作为连线下一个节点的输入。编排好的流程会按照流程图中设定好的顺序依次执行，执行成功后支持查看工作流的运行记录，方便您轻松地诊断和调试。 函数流功能特性和优势： 功能特性 函数可视化编排 函数流执行引擎 错误处理 可视化监控 优势 使用更少代码快速构建应用程序函数流允许用户将函数组合编排成一个完整的应用程序，而无需进行代码编写。可以实现快速构建，快速上线。当业务调整时，可以快速调整流程，完成快速上线，无需编写任何代码。 完善的错误处理机制。支持对流程中发生的错误进行捕获和重试，用户可以进行灵活的异常处理。 可视化的编排和监控体验。通过拖拽进行流程编排，学习成本低，可以快速上手。监控页面使用流程可视化的查看方式，可以做到快速识别问题位置。 HTTP函数 HTTP函数专注于优化 Web 服务场景，用户可以直接发送 HTTP 请求到 URL 触发函数执行。在函数创建编辑界面增加类型。HTTP函数只允许创建APIG/APIC的触发器类型，其他触发器不支持。 自定义镜像 支持用户直接打包上传容器镜像，由平台加载并启动运行，调用方式与HTTP函数类似。与原本上传代码方式相比，用户可以使用自定义的代码包，不仅灵活也简化了用户的迁移成本。

数据传输服务DTS对目标数据库有什么要求？ 目前数据传输服务支持MySQL到MySQL、PostgreSQL到PostgreSQL、SQL Server到SQL Server的数据迁移和数据同步，支持DDS/MongoDB>DDS/MongoDB的数据迁移。对目标数据库的要求如下： MySQL到MySQL的数据迁移/数据同步：支持RDS for MYSQL，且自建数据库的源数据库版本不得高于目标数据库版本。 PostgreSQL到PostgreSQL的数据迁移/数据同步：支持RDS for PostgreSQL，且源数据库版本不得高于目标数据库版本。 DDS/MongoDB到DDS/MongoDB的数据迁移：支持DDS，且目标库大版本号建议不低于源库。 SQL Server到SQL Server的数据迁移/数据同步：支持RDS for SQL Server，且源数据库版本不得高于目标数据库版本。 数据传输服务是否采用了并发技术？ 数据传输服务DTS的全量迁移采用了并发技术，包括： 多表并发迁移，根据配置支持多张表的数据同时进行迁移。 单表写入目标库并发，针对每个表的迁移，在写入目标库时，启用多线程并发写入多批数据，以解决读写速度不均衡问题。 数据传输服务是否支持公有云和专属云间的数据库迁移？ 当前支持专属云的数据迁移至天翼云（入云场景），不支持天翼云数据迁移至专属云（出云场景）。 数据传输服务DTS支持的迁移场景请参见用户指南数据迁移迁移方案概览，具体操作方法请参见用户指南数据迁移入云。

管理数据标准 在DataArts Studio数据架构控制台，单击左侧导航树中的“数据标准”，进入数据标准页面。您可以对数据标准进行管理。 在数据标准页面，可以执行以下操作： 搜索 在数据标准上方，设置标准、数据类型、创建人、审核人等筛选条件，然后单击“搜索”可以查找指定的数据标准。 找到指定的数据标准后，可以执行以下操作： −编辑 −发布 −下线 导入 单击“更多 > 导入”，可以导入数据标准，下载导入模板，填写模板并上传，然后单击“确定”。 导出 −导出指定目录中的数据标准 在数据标准目录结构中，选中一个目录，单击数据标准列表上方的“更多 > 导出”，可以导出该目录下的所有的数据标准。 −导出指定的数据标准 在数据标准列表中，选中需要导出的数据标准，然后单击列表上方的“更多 > 导出”，可以导出所选中的数据标准。 删除 勾选标准后单击“更多>删除”，可以删除数据标准，其中待发布，已发布和待下线状态的数据标准不可被删除。且被引用的数据标准不可被删除。 发布 选中需要发布的数据标准，单击“发布”，弹出“提交发布”对话框，下列两种方式任选其一。 −选择审核人。如果下拉列表里无审核人，可单击旁边的进行添加。 −勾选“自主审批”。 说明 如果当前账号在审批人列表中，才会有“自主审批”功能。 单击“确认提交”，如果选择了审核人，需要审核通过后才能发布上线。如果勾选了“自主审批”，会立即发布上线。

本节主要介绍数据方案 自动生成测试数据 操作场景 在进行程序的功能测试时，通常需要在数据库中插入大量符合特定规则的测试数据。自动生成测试数据，可高效的生成测试数据，根据生成规则可以很方便生成所需数据。 操作步骤 1. 在顶部菜单栏选择“数据方案”>“自动生成测试数据”打开自动生成测试数据页面。 2. 在“自动生成测试数据”页面，单击“新建任务”，在弹出窗口选择编辑任务信息。 生成行数 生成测试数据的行数，最大支持100万。 冲突处理 设置成“遇到数据冲突则跳过”，即数据冲突时可继续生成数据；当设置成“遇到数据冲突则替换”，将以主键相同时，替换原来数据的规则进行处理。 生成方式 选择目标列，您可根据列设置情况，设置随机生成数据的规则，如列为time时，您可以设置开始时间、结束时间、格式；或者直接勾选“根据当前时间生成”。 3. 设置完生成任务信息，您可单击“预览数据”查看生成的数据是否符合预期，然后做出调整；您也可直接单击“生成数据”，可获取该规则下的测试数据。 4. 在任务列表中，也单击“查看任务”，获取已生成的自动测试数据任务详情。也可根据需要，勾选任务并单击“删除任务”，删除该任务。 数据追踪与回滚 操作场景 核心数据变更审计，统计变更数量及查看敏感变更信息。例如，查询银行流水查看收支情况、订单表统计新增订单、配置表关键配置变更历史时，可以使用该功能。 误操作数据回滚，找回误删除数据，恢复变更前数据状态。例如，DBA更新配置未加where条件、误删除配置数据、程序bug生成大量脏数据及其连锁反应时，可以使用该功能。

数据标注 对导入成功的数据，点击操作列【标注】进入标注页面，在标注详情页对数据进行微调和打标处理。页面左侧可对导入数据内容进行修改和撰写，页面右侧可对导入数据进行打标审核。目前通过数据清洗任务生成的指令微调类型的数据集暂不支持标注。 数据管理 预览：对数据集进行预览； 发布：针对文本类数据集，标注完成后，可以选定数据集，点击【发布】，完成发布后的数据集才能供后续的训练使用； 推送到高速缓存：如果您希望训练过程中训练速度更快的话，可以选定数据集，点击【操作】，选择【推送到高速缓存】，该操作可将数据集从对象存储转存到并行文件系统中存储中进行加速。仅共享存储支持该功能； 制作副本：为此数据集制作副本，仅共享存储支持该功能； 导出数据：对数据集进行导出； 删除数据集：您可对不需要的数据集进行删除操作，对于自有存储，在本平台删除数据集不会删除底层存储。