对比项 RDSPostgreSQL 自建数据库 服务可用性 提供高可用架构，支持主备架构，保证服务可用性和容错性。 自建数据库的可用性受到自身技术水平和硬件设备的限制，难以保证高可用性和容错性。 数据可靠性 提供数据备份和恢复，支持多种备份存储和备份策略，保障数据的可靠性和完整性。 数据库存储采用分布式存储，每份数据在后台保存多份副本，多副本数据实时同步，不会因存储掉电、故障导致用户数据丢失，保证数据安全可靠。 自建数据库需自行实现备份和恢复，备份存储和备份策略不够完善，存在数据丢失的风险。 系统安全性 提供多种安全措施，包括安全组访问控制、白名单管理、网络隔离等。 支持数据库审计、用户关键操作记录等审计记录，保障数据的安全性。 自建数据库受开发人员技能、安全配置和风险管理等限制，安全性更难保障。 数据库备份 提供灵活的备份和恢复策略，支持自动备份、手动备份和增量备份，为用户提供高效的数据备份和恢复。 备份和恢复策略繁琐复杂，备份失败率高，难以保证数据备份和恢复的效率和完整性。 软硬件投入 用户无需购买数据库软硬件设备和托管设备，通过付费模式即可获得完善的数据库服务。 需要花费大量时间和成本购买软硬件设备和托管设备，并且需要承担维护设备、维护数据库等额外成本。 系统托管 天翼云提供完善的托管服务，包括应用部署、监控检测、资源调度和故障处理等，降低用户的运维成本。 需要用户自行承担系统托管和维护等工作，投入较大的人力资源和时间成本。 维护成本 天翼云提供高性能、高可用性、高安全性的PostgreSQL云服务，用户只需关注业务需求，降低维护成本。 维护成本较高，需要购买和维护硬件设备、数据库软件，以及承担数据库的维护和升级等额外成本。 部署扩容 提供弹性扩容和收缩服务，根据业务需求自动分配和回收资源，避免资源浪费和运营成本增加。 需要用户自行实现部署和扩容，扩容过程繁琐，并且需要承担额外的硬件资源和运维成本。 资源利用率 提供可弹性调度的资源池，提高数据库资源的利用率并且降低成本。 资源利用率不尽如人意，需保证业务高峰期的系统吞吐量，平时容易造成资源浪费，增加成本。

本文介绍天翼云CDN加速媒体存储资源的实例。 CDN加速 天翼云CDN加速，是基于天翼云遍布全球的网络节点提供的内容分发加速服务。通过将网站、视频和应用等文件内容分发至用户附近的节点，解决因跨运营商访问、跨地域访问、服务器带宽及性能瓶颈带来的访问延迟问题，使用户可以快速和安全地获取所需内容。 媒体存储 天翼云媒体存储是天翼云为客户提供的云存储产品，采用分布式存储技术构建，满足海量视频、图片及其它非结构化数据存取、处理及弹性扩展要求；支持块、文件及对象等标准协议接口，对于门户网站、视频网站等，通过对象存储提供的网站托管功能，将整个网站托管在对象存储中，可直接向用户提供网站访问服务，帮助用户节省资本投入及人工维护成本。同时，通过对象存储的高并发支持能力，帮助用户更好地解决网站频繁访问时的页面崩溃问题。 加速分发实践 天翼云CDN可为媒体存储上存储的静态资源（包括静态脚本、图片、音频、视频等文件）进行全国加速分发。利用天翼云CDN全国加速节点和全国负载均衡调度的能力，可以将热点资源提前下发至边缘节点，当终端用户发出资源访问/下载请求的时候，可就近获取所需要的资源。降低了源站压力，减少了传输延迟，显著提升用户体验。

导出质量作业 系统支持批量导出质量作业，一次最多可导出200个质量作业。 1. 选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要导出的质量作业。 2. 单击“导出”，弹出“导出质量作业”对话框。 3. 单击“导出”，切换到“导出记录”页签。 4. 在导出文件列表中，单击最新导出文件对应的“下载”，可将质量作业的Excel表格下载到本地。 导入质量作业 系统支持批量导入质量作业，一次最大可导入1M数据的文件，并且最多200个质量作业。 1. 选择“数据质量监控 > 质量作业”，单击“导入”，弹出“导入质量作业”对话框。 2. 在“导入配置”页签，选择模板名称重名策略。 终止：如果质量作业名称有重复，则全部导入失败。 跳过：如果质量作业名称有重复，会忽略后继续导入。 覆盖：如果质量作业名称有重复，会覆盖现有同名作业。 3. 单击“上传文件”，选择准备好的数据文件。 说明 可通过如下两种方式填写数据文件： (推荐使用)通过“导出”功能，可将数据直接/或修改后批量导入系统。 通过“下载Excel模板”，将数据填写好，再导入至系统中。 4. 分别配置数据连接、集群、目录、主题的映射资源信息。 数据连接：选择导入后的数据连接类型。 集群：如果数据连接类型是DLI，需要选择对应的队列。 目录：选择导入后的质量作业存储目录。 主题：如果配置了消息通知，需要选择主题。 5. 单击“导入”，将填好的Excel表格模板导入到系统。 6. 单击“导入记录”页签，可查看对应的导入记录。

此小节介绍资源管理。 资源账户验证是后台通过登录资源验证连通性，历史会话不记录该过程。 验证资源账户 资源账户状态用于标识纳管资源的帐户密码是否正确，不能手动修改，只能通过验证帐户更新。 资源账户支持“实时验证”和“自动巡检”验证功能。 资源账户验证是后台通过登录资源验证连通性，历史会话不记录该过程。 资源账户状态说明 状态 说明 :: 正常 经过“验证”，帐号及密码正确，且能正常登录的资源账户，显示为“正常”状态。 异常 经过“验证”，帐户或密码不正确，不能正常登录的资源账户，显示为“异常”状态。 未知 添加完资源账户后，未经过“验证”的资源账户，显示为“未知”状态。 约束限制 应用资源的帐户不支持在线验证。 前提条件 已获取“资源账户”模块操作权限。 自动巡检 “自动巡检”在每月5号、15号、25号的凌晨一点，启动验证所有纳管的主机资源账户。验证完成后，系统管理员admin会收到验证结果消息，不会生成任务。 实时验证 1. 登录云堡垒机系统。 2. 选择“资源 > 资源账户”，进入资源账户列表页面。 3. 勾选指定帐户，单击列表下方的“验证”，弹出验证配置框。 4. 设置“连接超时”时间，以及“任务完成通知”。 说明 默认“链接超时”时长为10秒。网络条件不佳时，可增加“连接超时”时长； 默认情况下，不发送任务完成通知； 可勾选“邮件通知”，验证完成后在任务中心查看验证结果详情。 5. 单击“确定”，刷新“资源账户”列表页面，即可查看资源“状态”栏结果。

信息的获取 云网平台获取 登录云网门户，在“控制台”>“个人中心”>“ 第三方账号绑定 ”，通过创建或者查看获取ak，sk。 基本签名流程 ctyuneopak/ctyuneopsk基本签名流程 1、待签字符串：使用规范请求和其他信息创建待签字符串; 2、计算密钥：使用HEADER、ctyuneopsk、ctyuneopak来创建Hmac算法的密钥; 3、计算签名：使用第三步的密钥和待签字符串在通过hmacsha256来计算签名； 4、签名应用：将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTTP请求中。 创建待签名字符串 待签名字符串的构造规则 待签名字符串 需要进行签名的Header排序后的组合列表 + "n" + 排序的query + "n" + toHex(sha256(原封的body)) 排序的header例子： 假设您需要将ctyuneoprequestid、eopdate、host都要签名，则待签名的header构造出来是： ctyuneoprequestid:123456789neopdate:20210531T100101Znhost:1.1.1.1:9080n ctyuneoprequestid、eopdate和host的排序就是这个顺序，如果您加入一个ccad的header；同时这个header也要是进行签名,则待签名的header组合： ccda:123n ctyuneoprequestid:123456789neopdate:20210531T100101Znhost:1.1.1.1:9080n 构造动态密钥 发起请求时，需要构造一个eopdate的时间，这个时间的格式是yyyymmddTHHMMSSZ;言简意赅一些，就是年月日T时分秒Z。 1、先是拿您申请来的ctyuneopsk作为密钥，eopdate作为数据，算出ktime； 2、拿ktime作为密钥，您申请来的ctyuneopak数据，算出kAk； 3、拿kAk作为密钥，eopdate的年月日值作为数据，算出kdate。

本节介绍如何在分布式缓存管理控制台查看和管理Redis节点。 操作步骤 1. 登录 Redis管理控制台。 2. 在管理控制台左上角选择实例所在的区域。 3. 在实例列表页，单击目标实例名称进入实例详情管理。 4. 左侧菜单点击CloudDBA>Redis节点管理进入Redis节点管理界面。 5. Redis节点管理界面页面可查询各节点名称、主从角色等信息。 页面具体内容说明如下： 参数 说明 批量主从切换 对Redis集群所有节点进行主从状态切换。 清空实例数据 清空实例所有数据，该过程不可逆。 分片 分布式缓存实例的Redis集群各节点所属的分片。 节点名称 分布式缓存实例的Redis集群各节点名称。 可用区 分布式缓存实例的Redis集群各节点可用区。 VPCIP 分布式缓存实例的Redis集群各节点IP信息。 主从 分布式缓存实例的Redis集群各节点主从角色。 剩余内存 分布式缓存实例的Redis集群各节点剩余内存。 运行状态 分布式缓存实例的Redis集群各节点运行状态。 操作 主从切换，当前节点进行主从切换。

本页介绍天翼云TeleDB数据库停止实例。 操作场景 当实例处于运行状态时，TeleDB支持手动停止实例，停止实例所有组件进程，但不会释放实例和资源，也不会直接关闭虚拟机或物理机。 约束与限制 停止实例过程中以及停止后不支持重启实例、删除实例、版本升级等操作。 停止实例后，不支持查询组件信息。 停止实例后，不支持修改实例参数。 停止实例后，实例将不支持对外提供服务，请谨慎操作 。 停止实例后将停止集群的所有组件进程，导致业务中断，请谨慎操作 。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库 TeleDB控制台，在左侧导航单击实例列表 ，进入实例列表页面。 2. 在实例列表页面，单击目标实例所在行的详情 ，进入实例详情页面。 3. 单击右上角操作下拉框，单击停止实例 ，出现提示 对话框。 4. 在提示 对话框中，单击确定 ，停止实例。 5. 您可单击立即前往 ，跳转至任务管理 页面查看任务执行情况。

内存不足问题 问题描述 操作系统内存不足，导致数据库运行异常。 可能影响 可能会导致执行的SQL因申请不到内存报错； 可能会导致新建连接无法建立； 可能会导致操作系统主动KILL掉数据库进程，导致数据库异常重启。 解决步骤 1. 执行shell命令 free h，查看内存整体使用情况 > free命令输出结果示例： total used free shared buff/cache available Mem: 14G 2.3G 195M 5.7G 12G 6.6G Swap: 0B 0B 0B Linux操作系统的内存主要看内存大小，剩余内存是否足够。在Linux中经常发现空闲内存很少，似乎所有的内存都被系统占用了，表面感觉是内存不够用了：Linux系统默认的设置倾向于把内存尽可能的用于文件cache，所以在一台大内存机器上，往往我们可能发现没有多少剩余内存。 对于操作系统，free命令显示出的空闲内存，应该更多关注/+ buffers/cache: 这表明了你的系统可能还剩余的空闲内存。对于应用程序来说，buffers/cached占有的内存是可用的，因为buffers/cached是为了提高文件读取的性能，当应用程序需要用到内存的时候，buffers/cached会很快地被回收，以供应用程序使用。 同时，我们应关注是否用到了swap，当前服务器内存配置足够，通常在数据库服务器上需要关闭swap使用，避免因使用到swap导致性能下降。 2. 通过top o %MEM查看内存使用情况，及内存使用排名TOP的进程 top命令输出结果示例： 这里是按%MEM内存使用TOP排名的结果，可以查看对应的命令和进程ID，进一步分析原因，并进行针对性优化。 3. 或者，通过ps auxsort rnk 4head 5 查看内存使用排名TOP5的进程 ps aux命令输出结果示例： 4. TeleDB数据库常见内存不足问题及解决办法： 1）非数据库进程占用较大内存，如已知的在多个项目中遇到麒麟V10系统auditd服务占用大量内存问题，导致数据库实例运行异常 解决办法： a、麒麟V10系统已有补丁，可联系麒麟厂商升级补丁解决； b、在更新操作系统补丁前，需要关闭操作系统的auditd服务，并设置为服务不自动启动。如有安全要求，不能关闭audited服务，则必须有方案来定期重启auditd服务。 a）关闭audited服务方法： 用root用户执行以下命令来关闭auditd服务： systemctl stop auditd systemctl disable auditd b）或者root用户下配置定时任务来自动重启auditd服务，例如，每天凌晨1点重启： crontab e 0 1 systemctl restart auditd > /dev/null 2>&1 & 需要确保root用户可重启auditd服务，验证定时任务已生效。 如重启服务有如下提示： Failed to restart auditd.service: Operation refused, unit auditd.service may be requested by dependency only (it is configured to refuse manual start/stop). See system logs and 'systemctl status auditd.service' for details. 可通过注释/usr/lib/systemd/system/auditd.service文件中RefuseManualStopyes，然后执行 systemctl daemonreload 重新加载生效。 2）分区表过多，分区的catalog cache占用大量内存，特别需要注意并不是explain里面已经裁减了就代表relcache也裁剪了； 解决办法： a、控制分区表使用数量，表分区的目的主要拆分大表，降低维护成本，TeleDB分布式数据库，可通过多组DN节点，达到同样的目的，在部分情况下可以不使用分区表，或者减少分区数量； b、分区表的SQL语句应该尽量使用分布键+分区键条件，尽量缩减访问范围，避免因未使用分布式键、未使用分区键导致的SQL重分布问题、读取全部分区的问题； 3）业务使用了大量长连接, 并且没有设置连接的生命周期, 或者生命周期很长. 连接时间越长, 访问的元数据积累越多, 导致每个会话的私有内存较大。 解决办法： a、降低应用到数据库的总连接数, 并且设置连接的生命周期(例如, 一个连接最多使用15分钟后自动释放)； b、业务侧做好连接管理，通过连接池限制连接数上限； c、数据库层面做好连接管理，定期清理空闲连接、长时间未执行结束的SQL； 4）设置了较大的workmem或hashmemmultiplier, 并且有大量SQL使用了hash agg或hash join, 导致内存消耗过多； 解决办法：调小workmem或hashmemmultiplier. 业务层减少此类请求的并发量。此类SQL使用PG HINT把hash agghash join改成group agg或merge join等。 5）数据库有性能问题, 高峰期引起了雪崩, 并且应用程序配置的连接池上限较大, 导致向数据库请求了大量连接, 最终耗费大量内存引起OOM； 解决办法： a、降低应用到数据库的总连接数, 并且设置连接的生命周期(例如一个连接最多使用15分钟后自动释放)； b、设置数据库或USER的connection limit, 限制用户或数据库级别的连接数上限； c、收集SQL并分析优化。 6）业务量未预期突增，服务器内存规划不足 解决办法：调整部署策略，如： a、更换配置更高的服务器，提供更多的内存； b、提供更多的服务器，将CN、DN节点扩容或调整到更多服务器上，降低单台服务器负载； c、可能原规划单能服务器上有主、备节点混部情况，在发生切换时，有服务器上存在多个主节点，主节点有业务流入，需要更多的内存，导致高峰期内存不足；建议重新规划部署，充分考虑此类情况下的服务器资源使用情况； 7）开启资源隔离，实例节点分配内存资源预估不足，导致OOM 解决办法：优先尝试优化；在资源需求充分评估后，扩容实例资源； 8）操作系统内存相关参数配置不合理，导致操作系统内存无法充分利用 解决办法：原因可能是vm.overcommitmemory配置为2，同时overcommitratio配置较小，导致操作系统有足够的内存，但无法使用； 例如： sysctl a grep i vm.overcommitmemory 看到为2，也就是关闭了overcommmit overcommitratio 配置为50%，这样只能用系统一半的内存 通常推荐不要关闭overcommit，vm.overcommitmemory应配置为0。

创建告警规则 除了查看终端节点监控指标外，您还可以在云监控控制台创建告警规则对指标进行监控。当资源的监控指标达到告警条件，云监控将向您发送告警消息，报告异常监控数据，帮助您及时掌握异常状态并处理，保证业务顺畅进行。 云监控提供了自定义创建告警模板的功能，您可以选择在默认模板推荐的监控指标上进行修改，或自定义添加告警指标完成自定义告警模板的添加。 操作步骤 1. 在云监控控制台左侧导航栏，点击“告警规则”，再点击右上角“创建告警规则”。 2. 选择监控对象和监控指标，填写规则信息，点击“确定”即可创建告警规则。 配置参数如下： 步骤类别 参数 参数说明 选择监控对象 规则类型 选择指标监控：对数据指标进行监控。 选择监控对象 云服务 选择VPC终端节点。 选择监控对象 维度 选择终端节点。 选择监控对象 监控对象类型 选择具体实例或资源分组。 选择监控指标 选择类型 可以选择从模板导入或自定义创建。 选择监控指标 模板 选择需要导入的模板。 选择监控指标 监控指标 选择需要监控的数据指标。 选择监控指标 策略 可以选择原始值、平均值、最大值、最小值。 选择监控指标 聚合周期 选择数据聚合的周期。 选择监控指标 出现次数 选择出现多少次触发通知。 选择监控指标 发送通知 配置是否发送邮件通知用户，可以选择“是”或者“否”，推荐选择“是”。 选择监控指标 选择告警联系组 配置发生告警通知的用户组。 选择监控指标 重复告警 告警发生后，如果监控项未恢复正常，之后间隔多久再次发送告警。 选择监控指标 触发场景 触发告警邮件的场景，可在告警及恢复时发送提醒信息。 选择监控指标 通知周期 配置告警通知的周期时间。 选择监控指标 通知时段 配置告警通知的时间段。 选择监控指标 通知方式 配置告警通知的通知方式，支持邮箱及短信。 选择监控指标 告警回调 填写接口URL，例如 规则信息 名称 填写该告警规则的名称。 规则信息 企业项目 选择告警规则适用的企业项目。 规则信息 描述 添加对该告警规则的描述。

命令 详情 SHOW 介绍DRDS管理命令中的SHOW命令，可以查看服务器状态、任务信息、连接信息等。 SET 介绍DRDS管理命令中的SET命令，可以设置连接限制、日志级别、开启或关闭监控、用户密码等。 CREATE 介绍DRDS管理命令中的CREATE命令，可以管理用户和角色。 BR 介绍DRDS管理命令中的BR命令，可以备份ZooKeeper元数据。 XA 介绍DRDS管理命令中的XA命令，可以管理XA分布式事务。 DT 介绍DRDS管理命令中的DT命令，可以管理分布式事务和分布式事务锁。 CHECK 介绍DRDS管理命令中的CHECK命令，可以检查数据库和数据库表。 RECYCLEBIN 介绍DRDS管理命令中的RECYCLEBIN命令，可以查看和管理回收站中的表。 CCL 介绍DRDS管理命令中的CCL命令，即SQL限流命令，具体的命令和使用方法，请参见 DDL 介绍DRDS管理命令中的DDL命令，即DDL统一执行框架管理命令，具体的命令和使用方法，请参见 其他命令 介绍DRDS的其他管理命令，例如终止连接、切换数据源、校验序列等命令。

本文为您介绍使用Elasticsearch客户端导入数据至天翼云云搜索服务Elasticsearch实例的方法。 Elasticsearch提供官方的客户端库，支持多种编程语言，如 Java、Python、JavaScript 等。 适用场景 编程场景：当你有自定义应用程序，需要通过代码直接与Elasticsearch交互时，Elasticsearch客户端提供了灵活的API进行复杂查询和批量导入数据。 批量数据导入：通过客户端库可以实现大规模数据的分块导入，并发写入，适用于处理大数据量的场景。 动态数据处理：如果数据在导入前需要复杂的逻辑处理，可以通过编程语言和客户端实现定制的数据流。 前提条件 已经开通天翼云云搜索Elasticsearch实例。 能够通过HTTP访问Elasticsearch实例。 客户端使用实例 这里以Python和Java客户端为例。 1. 使用Python客户端 (elasticsearchpy)，Python客户端elasticsearchpy是一个与Elasticsearch交互的轻量级库。使用它，你可以通过index方法将数据导入到指定索引中。 from elasticsearch import Elasticsearch 创建Elasticsearch客户端 es Elasticsearch(" 要导入的数据 data { "title": "Elasticsearch入门", "content": "Elasticsearch是一款分布式搜索引擎...", "date": "20240823" } 将数据导入到名为 "articles" 的索引 response es.index(index"articles", documentdata) print(response) 2. 使用Java客户端，Java是Elasticsearch的主要编程语言之一，其官方客户端提供了丰富的功能。以下示例展示了如何使用 Java 客户端导入数据： import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType; public class DataImporter { public static void main(String[] args) throws Exception { RestHighLevelClient client new RestHighLevelClient( RestClient.builder(new HttpHost("ip", 9200, "http")) ); String jsonString "{" + ""title":"Elasticsearch入门"," + ""content":"Elasticsearch是一款分布式搜索引擎..."," + ""date":"20240823"" + "}"; IndexRequest request new IndexRequest("articles"); request.source(jsonString, XContentType.JSON); IndexResponse response client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println(response.getId()); client.close(); } }

ELB防护和EIP防护有什么区别？ EIP指绑定到弹性云服务器的弹性IP地址，ELB指绑定弹性负载均衡的弹性IP地址。对于AntiDDoS来说，ELB防护和EIP防护都是对IP地址进行DDoS攻击防护，两者没有区别。 为什么同一个公网IP地址的清洗次数和攻击次数不一致？ 当AntiDDoS检测到公网IP地址被攻击时会触发一次清洗，该清洗将持续一段时间，且只清洗攻击流量，不会影响用户业务。如果在该清洗的持续时间内，同一个公网IP地址再次被攻击，该攻击将被AntiDDoS一并清洗。 因此，该公网IP地址的攻击次数增加了，但清洗次数并没有增加，用户查看到的清洗次数和攻击次数也就不一致。 用户注销账号是否需要清理AntiDDoS服务的资源？ AntiDDoS服务是免费服务。 没有资源或资源名称的概念。 本服务默认开通，使用时不需要购买资源，注销账号时不需要清理资源。 本服务在购买EIP时自动开启防护，不产生任何费用，用户可放心使用。 什么是DDoS攻击？ DDoS攻击，也叫分布式拒绝服务攻击，是一种利用多个被攻击主机对外发送大量无效请求（也称流量攻击），导致网络带宽资源被耗尽，从而造成网络服务不可用的一种攻击方式。在DDoS攻击中，攻击者通常会控制大量的被攻击主机，通过控制这些主机的网络流量，将攻击请求发送到目标服务器上。由于被攻击主机的处理能力通常比较有限，因此这种攻击方式往往会导致目标服务器过载，无法正常提供服务。总之，DDoS攻击是一种利用多个被攻击主机对外发送大量无效请求的攻击方式，它可以导致网络带宽资源被耗尽，从而造成网络服务不可用的一种攻击方式。DDoS攻击往往具备以下危害：占用目标服务器和网络资源的处理能力，导致服务中断或响应延迟；可能导致目标服务器上的数据丢失，包括文件、数据库、应用程序等；占用目标服务器的网络带宽，导致其他用户无法连接到目标服务器，造成网络拥堵；还可能对组织的声誉产生负面影响，导致客户流失、市场份额下降等问题。 所以，作为用户，您可以使用如下方法对DDoS攻击进行防护： 1. 使用CDN（内容分发网络）：CDN可以将网站的静态资源缓存在全球各地的服务器上，这样可以减少源站与目标站的距离，提高网站的访问速度和稳定性。 2. 使用负载均衡器：负载均衡器可以将流量分发到多个服务器上，避免单个服务器承受过大的流量压力，从而提高网站的可用性和安全性。 3. 升级硬件设备：如果您的服务器配置较低，可能会成为DDoS攻击的目标。因此，您应该考虑升级硬件设备，如增加内存、更换更快的硬盘等，以提高服务器的性能和安全性。 4. 定期备份数据：定期备份数据可以帮助您在遭受DDoS攻击时快速恢复数据，避免数据的永久丢失。 5. 加强安全意识培训：加强员工的安全意识培训可以帮助他们了解常见的DDoS攻击方式，并学会如何应对和防范这些攻击。 6. 使用AntiDDoS流量清洗服务：使用天翼云提供的免费AntiDDoS流量清洗服务对部署在天翼云上的服务进行安全防护，保障云服务的安全。

认证鉴权 请求的认证鉴权通常是通过AK/SK对请求进行签名，在请求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证，加密调用请求。 AK（Access Key ID）：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；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（Secret Access Key）：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，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名。 签名生成规则 signature形式 AWS {accesskey}:{hashofsecretandresource} accesskey：填入真实的访问密钥ID； hashofsecretandresource：通常是由请求uri、method、签名生成时间等和对应的secret key组合而成的字符串经hash（SHA1）再base64之后的结果； 注意：在 {accesskey} 和 {hashofsecretandresource} 之间有一个冒号【:】。 签名生成步骤 生成签名通常需要以下这些步骤： 1. 获取请求方法http Method，如 PUT； 2. 获得GMT格式的签名生成时间DateValue，如 Mon, 06 May 2024 08:51:53 +0000； 3. 获取请求完整uri，如 /testbucket/testobj； 4. 将以上信息按指定格式拼接生成最终参与签名的完整字符串stringToSign${httpMethod}nnn${DateValue}n${uri}，如 PUTnnnMon, 06 May 2024 08:51:53 +0000n/testbucket/testobj； 5. 将sk作为秘钥使用HmacSHA1对上述stringToSign进行hash； 6. 对上述hash值进行base64编码得到hashofsecretandresource值，如 w/dZLIS06uPsWX3vIRI+cruX0VM； 7. 按AWS {accesskey}:{hashofsecretandresource}进行拼接得到最终signature鉴权头

我需要自定义应用画面分辨率 平台抓流方式 应用运行后, 平台会以应用窗口的分辨率抓取视频流并传输至前端, 若运行过程中应用分辨率被中途修改, 视频流分辨率也会随之发生改变. 自定义分辨率 由于推流分辨率依赖于应用分辨率, 因此, 只需更改应用分辨率即可 在UE4中, 对于C++用户:UKismetSystemLibrary::ExecuteConsoleCommand(this, "r.setRes 1920x1080w", 0)； 但自定义分辨率会受限于机器分辨率, 例如对于2k机器, 其所允许的最大分辨率为1920x1080, 若超过此值, 则分辨率命令将会失效。 你可以利用此功能让应用变成竖屏应用, 也可以适当增加应用分辨率以提升画面清晰度, 也可以适当降低分辨率以节省带宽和降低网络需求。 动态分辨率 有些时候, 在设置固定应用分辨率并不能满足业务场景时, 例如, 客户希望应用动态适配前端设备的屏幕百分比而不必进行画面裁剪(UMG系统内置了一套纵横比自适应系统).我们可以基于此前建立的网页端与应用端的网络通信实现动态分辨率。 1. 在网页端, 你可以发送一则消息:ConsoleCommand:r.setRes 1920x1080w，随后在UE中解析此json并进行拼接即可 2. 对于C++而言, 可以监听RayvisionSocket组件的OnMessage方法, 随后进行解析: void { if(Message.StartsWith("ConsoleCommand")) { const FString ResCommand Message.RightChop(Message.Find(":")+1); } } 3. 当需要修改分辨率时, 只需要调用前端对应的emit接口即可。

本页介绍天翼云TeleDB数据库停止实例。 操作场景 当实例处于运行状态时，TeleDB支持手动停止实例，停止实例所有组件进程，但不会释放实例和资源，也不会直接关闭虚拟机或物理机。 约束与限制 停止实例过程中以及停止后不支持磁盘扩容、规格变更、备份、重置密码、重启实例、删除实例、版本升级等操作。 停止实例后，不支持查询组件信息。 停止实例后，不支持修改实例参数。 停止实例后，实例将不支持对外提供服务，请谨慎操作。 停止实例后将停止集群的所有组件进程，导致业务中断，请谨慎操作。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台，在左侧导航单击实例列表，进入实例列表页面。 2. 在实例列表页面，单击目标实例所在行的详情，进入实例详情页面。 3. 单击右上角操作下拉框，单击停止实例 ，出现提示对话框。 4. 在提示 对话框中，单击确定，停止实例。 5. 您可单击立即前往 ，跳转至任务管理页面查看任务执行情况。

本页介绍天翼云TeleDB数据库如何查询服务器指标。 通过服务器指标可以对管控中的服务器进行监测，获取服务器当前的运行状态，便于结合实例进行各种运维问题的排查分析。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台，单击资源管理 > 服务器指标 ，进入服务器指标页面。 2. 在当前服务器下拉框选择目标服务器，可选择业务需求所需时间查询。 您可选择查询近1小时、近3小时和近12小时，也可自定义设置查询时间。

编译工程生产消费 引入依赖 go.mod plaintext module testgo require ( github.com/rabbitmq/amqp091go v1.10.0 golang.org/x/net v0.26.0 ) go 1.20 生产消息 plaintext package main import ( "flag" "fmt" amqp "github.com/rabbitmq/amqp091go" "log" ) var ( uri flag.String("uri", "amqp://USERNAME:PASSWORD@33.0.1.35:5672", "AMQP URI") exchangeName flag.String("exchange", "testexchange", "Durable AMQP exchange name") exchangeType flag.String("exchangetype", "direct", "Exchange type directfanouttopicxcustom") routingKey flag.String("key", "testkey", "AMQP routing key") body flag.String("body", "foobar", "Body of message") reliable flag.Bool("reliable", true, "Wait for the publisher confirmation before exiting") ) func init() { flag.Parse() } func main() { if err : publish(uri, exchangeName, exchangeType, routingKey, body, reliable); err ! nil { log.Fatalf("%s", err) } log.Printf("published %dB OK", len(body)) } func publish(amqpURI, exchange, exchangeType, routingKey, body string, reliable bool) error { // This function dials, connects, declares, publishes, and tears down, // all in one go. In a real service, you probably want to maintain a // longlived connection as state, and publish against that. log.Printf("dialing %q", amqpURI) connection, err : amqp.Dial(amqpURI) if err ! nil { return fmt.Errorf("Dial: %s", err) } defer connection.Close() log.Printf("got Connection, getting Channel") channel, err : connection.Channel() if err ! nil { return fmt.Errorf("Channel: %s", err) } log.Printf("got Channel, declaring %q Exchange (%q)", exchangeType, exchange) if err : channel.ExchangeDeclare( exchange, // name exchangeType, // type true, // durable false, // autodeleted false, // internal false, // noWait nil, // arguments ); err ! nil { return fmt.Errorf("Exchange Declare: %s", err) } // Reliable publisher confirms require confirm.select support from the // connection. if reliable { log.Printf("enabling publishing confirms.") if err : channel.Confirm(false); err ! nil { return fmt.Errorf("Channel could not be put into confirm mode: %s", err) } confirms : channel.NotifyPublish(make(chan amqp.Confirmation, 1)) defer confirmOne(confirms) } log.Printf("declared Exchange, publishing %dB body (%q)", len(body), body) if err channel.Publish( exchange, // publish to an exchange routingKey, // routing to 0 or more queues false, // mandatory false, // immediate amqp.Publishing{ Headers: amqp.Table{}, ContentType: "text/plain", ContentEncoding: "", Body: []byte(body), DeliveryMode: amqp.Transient, // 1nonpersistent, 2persistent Priority: 0, // 09 // a bunch of application/implementationspecific fields }, ); err ! nil { return fmt.Errorf("Exchange Publish: %s", err) } return nil } // One would typically keep a channel of publishings, a sequence number, and a // set of unacknowledged sequence numbers and loop until the publishing channel // is closed. func confirmOne(confirms 0 { log.Printf("running for %s", lifetime) time.Sleep(lifetime) } else { log.Printf("running forever") select {} } log.Printf("shutting down") if err : c.Shutdown(); err ! nil { log.Fatalf("error during shutdown: %s", err) } } type Consumer struct { conn amqp.Connection channel amqp.Channel tag string done chan error } func NewConsumer(amqpURI, exchange, exchangeType, queueName, key, ctag string) (Consumer, error) { c : &Consumer{ conn: nil, channel: nil, tag: ctag, done: make(chan error), } var err error log.Printf("dialing %q", amqpURI) c.conn, err amqp.Dial(amqpURI) if err ! nil { return nil, fmt.Errorf("Dial: %s", err) } go func() { fmt.Printf("closing: %s",

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帮助文档

分布式消息服务RabbitMQ

开发指南

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DDoS 分布式拒绝服务攻击是指攻击的发出点是分布在不同地方，且所请求的服务往往要消耗大量的系统资源，造成目标主机无法为用户提供正常服务。 流量清洗 对流量进行实时监控，及时发现包括DDoS攻击在内的异常流量，在不影响正常业务的前提下，清洗掉异常流量，主要是DDoS、CC这类攻击的主要处理手段。 CSRF CSRF一般指跨站请求伪造。跨站请求伪造（英语：Crosssite Request Forgery），也被称为Oneclick Attack或者Session Riding，通常缩写为 CSRF 或者 XSRF， 是一种挟制用户在当前已登录的Web应用程序上执行非本意的操作的攻击方法。 撞库 撞库是恶意攻击者通过收集互联网已泄露或者暗网黑客交易的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户。很多用户在不同网站使用的是相同的帐号密码，因此黑客可以通过获取用户在A网站的账户密码从而尝试登录B网址，这就可以理解为撞库攻击。撞库还可以从弱密码的角度出发，通过碰撞用户名得到账号密码信息。 批量注册 批量注册是指通过脚本实现原有的正式注册流程，不断重复执行注册的一个过程，可以短时间内得到目标大量的新用户，用作于DDoS攻击、业务利用等非法行为。 暴力破解 暴力破解是指通过脚本等方式实现原有的尝试登录流程，不断重复尝试登录的一个过程，从理论上来看只要时间足够，所有的账号都有被暴力破解找到口令的可能，对普通用户爆破可以造成个人的财产损失，对网站管理员的账号爆破则可以危害公司资产。

本节介绍了DRDS版本回滚的操作场景、注意事项、操作步骤等内容。 操作场景 DRDS实例升级到新版本后，支持将内核版本回滚至最近一次升级前版本。 注意事项 回滚数据库内核版本会重启DRDS实例，服务可能会出现闪断，请您尽量在业务低峰期执行该操作，或确保您的应用有自动重连机制。 版本回滚只支持回滚至最近一次升级前版本。 实例版本升级后如果进行过节点扩容，需将新扩节点做缩节点处理，再进行版本回滚。 操作步骤 步骤 1 登录分布式关系型数据库控制台。 步骤 2 在“实例管理”页面，选择指定的目标实例，单击实例名称。 步骤 3 在实例基本信息页面，单击“实例信息”模块的“版本回滚”。 步骤 4 在版本回滚弹窗中选单击“立即回滚”。 步骤 5 确认无误后单击“是”进行版本回滚。 步骤 6 版本回滚时，实例状态将变为“回滚中”。 步骤 7 版本回滚完成后，实例状态由“回滚中”变为“运行中”，版本将显示回滚后的版本号。 结束

本文主要介绍云硬盘服务支持审计的关键操作 云硬盘服务（Elastic Volume Service，以下简称EVS）是一种基于分布式架构的，可弹性扩展的虚拟块存储设备。您可以在线进行操作，使用方式与传统服务器硬盘完全一致。同时，云硬盘具有更高的数据可靠性，更高的I/O吞吐能力和更加简单易用等特点，适用于文件系统、数据库或者其他需要块存储设备的系统软件或应用。 通过云审计服务，您可以记录与云硬盘相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表 云审计服务支持的EVS操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建磁盘 evs createVolume 更新磁盘 evs updateVolume 扩容磁盘 evs extendVolume 删除磁盘 evs deleteVolume 说明 表2中EVS的操作，为底层（OpenStack）服务触发；部分事件名称与表1重复，是因为这些事件采用了异步调用的模式：操作下发会产生上表中描述的事件，而操作结果响应会产生表1中描述的事件。 表 云审计服务支持的EVS操作列表（由底层服务触发） 操作名称 资源类型 事件名称 创建卷 volumes createVolumes 创建type types createTypes 创建快照 snapshots createSnapshots 创建备份 backups createBackups 创建一致性组 consistencygroups createConsistencygroups 创建快照一致性组 cgsnapshots createCgsnapshots 创建qosspecs qosspecs createQosspecs 创建卷传递 osvolumetransfer createOsvolumetransfer 添加卷快照的元数据 snapshots createSnapshotsMetadata 添加卷的元数据 volumes createVolumesMetadata 为卷类型创建新的扩展参数 types createTypesExtraspecs 导入卷备份记录信息 backups createBackupsImportrecord 恢复卷备份 backups createBackupsRestore 强制删除卷 volumes volumesOsforcedelete 挂载卷 volumes volumesOsattach 卸载卷 volumes volumesOsdetach 保留卷 volumes volumesOsreserve 预卸载卷 volumes volumesOsbegindetaching 回滚预卸载卷 volumes volumesOsrolldetaching 挂卷初始化连接 volumes volumesOsinitializeconnection 卸卷断开连接 volumes volumesOsterminateconnection 卷上传镜像 volumes volumesOsvolumeuploadimage 扩容卷 volumes volumesOsextend 取消保留卷 volumes volumesOsunreserve 设置为为只读 volumes volumesOsupdatereadonlyflag 更改卷的卷类型 volumes volumesOsretype 设置卷为可启动卷 volumes volumesOssetbootable 强制删除快照 snapshots volumesOsforcedelete 删除卷 volumes deleteVolumes 删除类型 types deleteTypes 删除卷快照 snapshots deleteSnapshots 删除备份 backups deleteBackups 删除卷快照的单个元数据 snapshots deleteSnapshotsSingleMetadata 删除一致性组 consistencygroups createConsistencygroupsDelete 删除快照一致性组 cgsnapshots deleteCgsnapshots 删除qosspecs qosspecs deleteQosspecs 删除卷传递过程 osvolumetransfer deleteOsvolumetransfer 删除卷的单个元数据 volumes deleteVolumesSingleMetadata 更新快照信息 snapshots updateSnapshots 更新卷 volumes updateVolumes 更新租户的配额信息 osquotasets updateOsquotasets 更新租户的配额等级 osquotaclasssets updateOsquotaclasssets 替换卷快照的元数据 snapshots updateSnapshotsMetadata 替换卷的元数据 volumes updateVolumesMetadata 更新一致性组 consistencygroups updateConsistencygroupsUpdate 更新卷的单个元数据 volumes updateVolumesSingleMetadata 更新卷快照的单个元数据 snapshots updateSnapshotsSingleMetadata

本章节主要介绍Redis Proxy集群实例。 DCS Redis的集群实例有两种版本可供选择，一种是基于LVS+Proxy的高可用集群版本（以下简称为Proxy版Redis集群），另一种是原生Cluster的集群版本。Proxy版集群兼容开源Redis 3.0，Cluster版本兼容开源Redis的4.0和5.0。 Redis3.0 Proxy集群实例 DCS Redis3.0 Proxy集群实例基于开源Redis 3.0版本构建，提供64G~1024G多种大容量规格版本，用于满足百万级以上并发 与大容量数据缓存的需要。Redis集群的数据分布式存储和读取，由DCS内部实现，用户无需投入开发与运维成本。 Redis集群实例由“负载均衡器”、“Proxy服务器”、“集群配置管理器”、“集群分片”共4个部分组成。 Redis3.0集群实例规格和Proxy数、分片数的对应关系 集群版规格 Proxy节点数 分片数（Shard） 64G 3 8 128G 6 16 256G 8 32 512G 16 64 1024G 32 128 Redis Proxy集群实例示意图 示意图说明： VPC 虚拟私有云。集群实例的内部所有服务器节点，都运行在相同VPC中。 说明 VPC内访问，客户端需要与Proxy集群实例处于相同VPC，并且配置安全组访问规则。 客户应用程序 客户应用程序，即Redis集群客户端。 Redis可直接使用开源客户端进行连接，关于客户端连接示例，请参考连接实例。 LBM/LBS 负载均衡服务器，采用主备高可用方式。Redis集群实例提供访问的IP地址，即为负载均衡服务器地址。 Proxy Redis集群代理服务器。用于实现Redis集群内部的高可用，以及承接客户端的高并发请求。 支持使用Proxy节点的IP连接集群实例。 Redis shard Redis集群的分片。 每个分片也是一个Redis主备实例，分片上的主实例故障时，系统会自动进行主备切换，集群正常提供服务。 某个分片的主备实例都故障，集群可正常提供服务，但该分片上的数据不能读取。 Cluster manager 集群配置管理器，用于存储集群的配置信息与分区策略。用户不能修改配置管理器的信息。

SnapCheckpoint(Snapckpt)是由息壤训推智算服务平台提供的针对大模型训练场景提供的高性能checkpoint框架。Snapckpt提供了高效便捷的断点存储、加载机制。 Snapckpt加速包 SnapCheckpoint（Snapckpt）是由息壤一体化智算服务平台 训推智算服务平台提供的针对大模型训练场景提供的高性能checkpoint框架。Snapckpt提供了高效便捷的断点存储、加载机制。 Snapckpt介绍 Snapckpt是一种为大模型训练打造的易用、可拓展、高性能的断点解决方案。Snapckpt提供了高效便捷的断点存储、加载机制，其主要有以下几大优势： 1. 异步断点保存：通过优化断点保存流程，使得断点保存过程异步化，尽可能减小断点保存过程对于训练的中断，减少训练阶段耗时。 2. 分布式断点存储：对模型机优化器参数进行分布式存储，避免集中式存储带来的额外通信开销，大幅降低存储与加载断点的耗时。 3. 多框架支持：支持MegatronLM、Deepspeed两大主流大模型训练框架。 4. 简单易用：安装及使用方式简单，用户仅需简单步骤即可使用，提升使用效率。 背景信息 在大规模分布式模型训练过程中，系统可能因硬件故障或软件异常导致训练中断。为确保训练进度可恢复，业界普遍采用周期性保存检查点(Checkpoint)的方案。值得注意的是，检查点操作耗时与模型参数量呈正相关关系，当面对参数量达百亿甚至千亿级别的大模型时，每次检查点保存往往需要耗费数分钟至十余分钟不等。特别是在使用MegatronLM框架或原生PyTorch进行训练时，检查点保存过程会强制暂停训练任务，导致宝贵的计算资源被闲置。因此，开发高效的检查点机制以降低时间成本和资源浪费，已成为当前大规模模型训练亟待解决的关键问题。 Snapckpt采用多阶段异步断点存储机制，降低断点存储耗时，减少训练中断带来的影响，从而提升训练速度，提升计算资源有效利用率。

前置要求 操作说明 集群类型 目前，智算套件仅支持“专有版”、“托管版”、“智算版”、“分布式版”集群。 插件要求 在安装智算套件前，请先确保已成功安装以下插件。 ctglogoperator cstorcsi nginxingresscontroller 如何安装上述插件？ 在集群列表页点击进入指定集群； 在左侧导航栏中选择“插件/插件市场”，进入插件市场列表页； 搜索指定插件，点击“安装”； 运维管理/监控 在安装智算套件前，请先确保已开通监控服务。 如何开通监控服务？ 在集群列表页点击进入指定集群； 在左侧导航栏中选择“运维管理/监控”，进入监控详情页； 点击“安装插件"，等待安装完成； 资源要求 集群当前可分配的资源数量，必须满足以下条件： CPU：10c以上 内存：20Gi以上 如何添加节点资源？ 在集群列表页点击进入指定集群； 在左侧导航栏中选择“节点管理/节点”，进入节点列表页； 点击“创建节点，跳转至“节点配置”页面； 按需选择节点的配置，点击“下一步” 检查配置项，点击“提交订单” 等待新建的节点，状态转为“正常”

本节介绍如何安装智算套件。 前置要求 在安装智算套件前，请确保集群满足以下要求。 前置要求 操作说明 集群类型 目前，智算套件仅支持“专有版”、“托管版”、“智算版”、“分布式版”集群。 插件要求 在安装智算套件前，请先确保已成功安装以下插件。 ctglogoperator cstorcsi nginxingresscontroller 如何安装上述插件？ 在集群列表页点击进入指定集群； 在左侧导航栏中选择“插件/插件市场”，进入插件市场列表页； 搜索指定插件，点击“安装”； 运维管理/监控 在安装智算套件前，请先确保已开通监控服务。 如何开通监控服务？ 在集群列表页点击进入指定集群； 在左侧导航栏中选择“运维管理/监控”，进入监控详情页； 点击“安装插件"，等待安装完成； 资源要求 集群当前可分配的资源数量，必须满足以下条件： CPU：10c以上 内存：20Gi以上 如何添加节点资源？ 在集群列表页点击进入指定集群； 在左侧导航栏中选择“节点管理/节点”，进入节点列表页； 点击“创建节点，跳转至“节点配置”页面； 按需选择节点的配置，点击“下一步” 检查配置项，点击“提交订单” 等待新建的节点，状态转为“正常”

本页介绍天翼云TeleDB数据库主从切换。 操作场景 TeleDB支持GTM节点、数据节点和协调节点做主备切换。 约束与限制 实例节点状态异常时不能执行该操作。 主从切换过程中，以下操作不可执行： 实例重启 节点规格变更 节点扩容 备份恢复 注意 主从切换可能会造成几秒或几分钟的服务闪断，请避免在业务高峰期进行操作。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库 控制台，在左侧导航单击实例列表 ，进入实例列表页面。 2. 在实例列表页面，单击目标实例所在行的详情 ，进入实例详情页面。 3. 进入实例详情页，单击GTM节点信息 或协调节点 或数据节点 操作列下拉框主从切换 ，弹出主从切换 对话框。 4. 当为GTM节点信息主从切换时，您可进入主从切换 对话框，在切换备节点 下拉框选择待切换备节点。 5. 当为协调节点或数据节点主从切换时，您可进入主从切换 对话框，在切换协调节点 下拉框选择待切换的协调节点，在切换备节点 下拉框选择待切换备节点 6. 单击确定 完成主从切换。 7. 您可前往任务管理 查看任务执行情况。

本文为您介绍使用OpenSearch客户端导入数据至天翼云云搜索服务OpenSearch实例的方法。 OpenSearch提供官方的客户端库，支持多种编程语言，如 Java、Python、JavaScript 等。 适用场景 编程场景：当你有自定义应用程序，需要通过代码直接与OpenSearch交互时，OpenSearch客户端提供了灵活的 API 进行复杂查询和批量导入数据。 批量数据导入：通过客户端库可以实现大规模数据的分块导入，并发写入，适用于处理大数据量的场景。 动态数据处理：如果数据在导入前需要复杂的逻辑处理，可以通过编程语言和客户端实现定制的数据流。 前提条件 已经开通天翼云云搜索OpenSearch实例。 能够通过HTTP访问OpenSearch实例。 客户端使用实例 这里以Python和Java客户端为例。 使用Python客户端 (opensearchpy) Python客户端opensearchpy是一个与OpenSearch交互的轻量级库。使用它，你可以通过index方法将数据导入到指定索引中。 python from opensearchpy import OpenSearch 创建OpenSearch客户端 osclient OpenSearch(" 要导入的数据 data { "title": "OpenSearch入门", "content": "OpenSearch是一款分布式搜索引擎，用于高效搜索和分析大量数据。", "date": "20240823" } 将数据导入到名为"articles"的索引 response osclient.index(index"articles", bodydata) print(response) 使用Java客户端 Java 是 OpenSearch 的主要编程语言之一，其官方客户端提供了丰富的功能。以下示例展示了如何使用 Java 客户端导入数据： java import org.opensearch.client.RestClient; import org.opensearch.client.RestHighLevelClient; import org.opensearch.client.RequestOptions; import org.opensearch.action.index.IndexRequest; import org.opensearch.action.index.IndexResponse; import org.opensearch.common.xcontent.XContentType; public class DataImporter { public static void main(String[] args) throws Exception { RestHighLevelClient client new RestHighLevelClient( RestClient.builder(new HttpHost("ip", 9200, "http")) ); String jsonString "{" + ""title":"OpenSearch入门"," + ""content":"OpenSearch是一款分布式搜索引擎..."," + ""date":"20240823"" + "}"; IndexRequest request new IndexRequest("articles"); request.source(jsonString, XContentType.JSON); IndexResponse response client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println(response.getId()); client.close(); } }

本章节主要介绍翼MapReduce服务如何导入导出数据。 用户通过“文件管理”页面可以在分析集群进行文件夹创建、删除，文件导入、导出、删除操作，暂不支持文件创建功能。流式集群暂不支持在界面使用“文件管理”功能。开启Kerberos认证的集群中，根目录下的文件夹有权限限制，如需对其进行读写，请参考创建角色内容添加拥有对应文件夹权限的角色，再请参考相关任务修改提交作业用户所属的用户组，将新增的组件角色加入到该用户组中。 背景信息 MRS集群处理的数据源来源于OBS或HDFS，HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），OBS即对象存储服务，是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。MRS可以直接处理OBS中的数据，客户可以基于管理控制台Web界面和OBS客户端对数据进行浏览、管理和使用，同时可以通过REST API接口方式单独或集成到业务程序进行管理和访问数据。 用户创建作业前需要将本地数据上传至OBS系统，MRS使用OBS中的数据进行计算分析。当然MRS也支持将OBS中的数据导入至HDFS中，使用HDFS中的数据进行计算分析。数据完成处理和分析后，您可以将数据存储在HDFS中，也可以将集群中的数据导出至OBS系统。需要注意，HDFS和OBS也支持存储压缩格式的数据，目前支持存储bz2、gz压缩格式的数据。 导入数据 MRS目前只支持将OBS上的数据导入至HDFS中。上传文件速率会随着文件大小的增大而变慢，适合数据量小的场景下使用。 支持导入文件和目录，操作方法如下： 1. 登录MRS管理控制台。 2. 选择“集群列表 > 现有集群”，选中一集群并单击集群名进入集群信息页面。 3. 单击“文件管理”，进入“文件管理”页面。 4. 选择“HDFS文件列表”。 5. 进入数据存储目录，如“bdapp1”。 “bdapp1”目录仅为示例，可以是界面上的任何目录，也可以通过“新建”创建新的文件夹。 新建文件夹时需要满足以下要求： 文件夹名称小于等于255字符。 不允许为空。 不能包含 : /:?"<>;&,'!{}[]$%+特殊字符。 不能以“.”开头或结尾。 开头和末尾的空格会被忽略。 6. 单击“导入数据”，正确配置HDFS和OBS路径。配置OBS或者HDFS路径时，单击“浏览”并选择文件目录，然后单击“是”。 OBS路径 必须以“obs://”开头。 不支持导入KMS加密的文件或程序。 不支持导入空的文件夹。 目录和文件名称可以包含中文、字母、数字、中划线和下划线，但不能包含;&>, ,<'$?:特殊字符。 目录和文件名称不能以空格开头或结尾，中间可以包含空格。 HDFS全路径长度小于等于255字符。 7. 单击“确定”。 文件上传进度可在“文件操作记录”中查看。MRS将数据导入操作当做Distcp作业处理，也可在“作业管理”中查看Distcp作业是否执行成功。

指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 异常（exception，HBase调用的异常信息统计。） exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常（exception，HBase调用的异常信息统计。） causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常（exception，HBase调用的异常信息统计。） count 次数 该异常的发生次数 INT SUM 异常（exception，HBase调用的异常信息统计。） message 异常消息 该异常产生的异常消息 STRING LAST 异常（exception，HBase调用的异常信息统计。） stackTrace 异常堆栈 该异常产生的堆栈信息 CLOB LAST HBase调用监控（client，HBase调用监控。） namespaceTable 命名空间:表名 HBase操作所对应的命名空间及表名 ENUM LAST HBase调用监控（client，HBase调用监控。） command 命令 在HBase服务端运行的命令 ENUM LAST HBase调用监控（client，HBase调用监控。） concurrentMax 最大并发 最大并发 INT MAX HBase调用监控（client，HBase调用监控。） queryRowCount 读取行数 读取行数 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） updateRowCount 更新行数 更新行数 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） errorCount 错误次数 错误次数 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST HBase调用监控（client，HBase调用监控。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST HBase调用监控（client，HBase调用监控。） invokeCount 调用次数 调用次数 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） lastError 错误信息 错误信息 STRING LAST HBase调用监控（client，HBase调用监控。） maxTime 最大响应时间 最大响应时间 INT MAX HBase调用监控（client，HBase调用监控。） totalTime totalTime 总响应时间 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） range3 100500ms 响应时间在100500ms范围请求数 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） range4 5001000ms 响应时间在5001000ms范围请求数 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM HBase调用监控（client，HBase调用监控。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM HBase版本（version，HBase版本。） version 版本 版本 STRING LAST HBase汇总（total，HBase调用的汇总信息统计。） invokeCount 调用次数 总的调用次数 INT SUM HBase汇总（total，HBase调用的汇总信息统计。） queryRowCount 总读取行数 总读取行数 INT SUM HBase汇总（total，HBase调用的汇总信息统计。） updateRowCount 总更新行数 总更新行数 INT SUM HBase汇总（total，HBase调用的汇总信息统计。） errorCount 总错误数 总错误数 INT SUM HBase汇总（total，HBase调用的汇总信息统计。） totalTime 总响应时间 总响应时间 INT SUM HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） serverAddr 服务端节点 服务端节点信息 ENUM LAST HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） concurrentMax 最大并发 最大并发 INT MAX HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） errorCount 错误次数 错误次数 INT SUM HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） invokeCount 调用次数 调用次数 INT SUM HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） lastError 错误信息 错误信息 STRING LAST HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） maxTime 最大响应时间 最大响应时间 INT MAX HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） totalTime totalTime 总响应时间 INT SUM HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） range3 100500ms 响应时间在100500ms范围请求数 INT SUM HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） range4 5001000ms 响应时间在5001000ms范围请求数 INT SUM HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM HBase节点调用监控（serverNode，HBase服务端节点RPC调用监控。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） clusterId 集群ID 集群ID ENUM LAST HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） cachedServers 客户端缓存节点地址 客户端缓存节点地址 STRING LAST HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） zkNodes ZK连接地址 ZK连接地址 STRING LAST HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） concurrentMax 最大并发 最大并发 INT MAX HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） errorCount 错误次数 错误次数 INT SUM HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） invokeCount 调用次数 调用次数 INT SUM HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） lastError 错误信息 错误信息 STRING LAST HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） maxTime 最大响应时间 最大响应时间 INT MAX HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） totalTime 总响应时间 总响应时间 INT SUM HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） range3 100500ms 响应时间在100500ms范围请求数 INT SUM HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） range4 5001000ms 响应时间在5001000ms范围请求数 INT SUM HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM HBase集群维度调用监控（cluster，HBase集群维度RPC调用监控。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM

本文简述全站加速支持的国密算法套件、适用场景、注意事项及配置方法。 背景介绍 随着近年来外部的国际贸易冲突和技术封锁，内部互联网的快速发展，IOT领域的崛起，以及金融领域的变革愈演愈烈，安全高度不断上升。摆脱对国外技术和产品的过度依赖，建设行业网络安全环境，增强我国行业信息系统的安全可信显得尤为必要和迫切。密码算法是保障信息安全的核心技术，尤其是最关键的银行业核心领域长期以来都是沿用3DES、SHA1、RSA等国际通用的密码算法体系及相关标准，存在安全隐患，天翼云积极响应国家政策，支持国密标准，为金融等政企客户提供更加安全的加密算法。 天翼云全站加速，支持自主部署域名证书，证书算法支持国际和国密标准，并允许同个域名双证书并行。即网关支持双算法证书应用，智能识别和匹配适用算法。在客户端环境支持国密算法时，自动选择国密算法证书，在客户端环境仅支持国际算法时，自动选择国际算法证书，自动建立匹配算法加密通道。 国密介绍 国密算法，即国家商用密码算法。是由国家密码管理局认定和公布的密码算法标准及其应用规范，其中部分密码算法已经成为国际标准。如SM系列密码，SM代表商密，即商业密码，是指用于商业的、不涉及国家秘密的密码技术。 商用密码有很多，以下列举了常用的国际跟国产商用密码： 密码分类 国产商用密码 国际商用密码 对称加密 分组加密/块加密 SM1/SCB2、SM4/SMS4、SM7 DES、IDEA、AES、RC5、RC6 对称加密 序列加密/流加密 ZUC（祖冲之算法）、SSF46 RC4 非对称/公钥加密 大数分解 RSA、DSA、ECDSA、Rabin 非对称/公钥加密 离散对数 SM2、SM9 DH、DSA、ECC、ECDH 密码杂凑/散列 SM3 MD5、SHA1、SHA2 SM1是一种分组加密算法 对称加密算法中的分组加密算法，其分组长度、秘钥长度都是128bit，算法安全保密强度跟 AES 相当，但是算法不公开，仅以IP核的形式存在于芯片中，需要通过加密芯片的接口进行调用。采用该算法已经研制了系列芯片、智能IC卡、智能密码钥匙、加密卡、加密机等安全产品，广泛应用于电子政务、电子商务及国民经济的各个应用领域(包括国家政务通、警务通等重要领域)。 SM2是非对称加密算法 它是基于椭圆曲线密码的公钥密码算法标准，其秘钥长度256bit，包含数字签名、密钥交换和公钥加密，用于替换RSA/DH/ECDSA/ECDH等国际算法。可以满足电子认证服务系统等应用需求，由国家密码管理局于2010年12月17号发布。SM2采用的是ECC 256位的一种，其安全强度比RSA 2048位高，且运算速度快于RSA。 SM3是一种密码杂凑算法 用于替代MD5/SHA1/SHA2等国际算法，适用于数字签名和验证、消息认证码的生成与验证以及随机数的生成，可以满足电子认证服务系统等应用需求，于2010年12月17日发布。它是在SHA256基础上改进实现的一种算法，采用MerkleDamgard结构，消息分组长度为512bit，输出的摘要值长度为256bit。 SM4是分组加密算法 跟SM1类似，是我国自主设计的分组对称密码算法，用于替代DES/AES等国际算法。SM4算法与AES算法具有相同的密钥长度、分组长度，都是128bit。于2012年3月21日发布，适用于密码应用中使用分组密码的需求。 SM7也是一种分组加密算法 该算法没有公开。SM7适用于非接IC卡应用包括身份识别类应用(门禁卡、工作证、参赛证)，票务类应用(大型赛事门票、展会门票)，支付与通卡类应用(积分消费卡、校园一卡通、企业一卡通、公交一卡通)。 SM9是基于标识的非对称密码算法 用椭圆曲线对实现的基于标识的数字签名算法、密钥交换协议、密钥封装机制和公钥加密与解密算法，包括数字签名生成算法和验证算法，并给出了数字签名与验证算法及其相应的流程。并提供了相应的流程。可以替代基于数字证书的PKI/CA体系。SM9主要用于用户的身份认证。据新华网公开报道，SM9的加密强度等同于3072位密钥的RSA加密算法，于2016年3月28日发布。 相关标准： 2014年：国家密码管理局发布标准《GMT 00242014》规范了国密算法套件：ECCSM4SM3、ECDHESM4SM3。 2020年：国家标准化管理委员会发布标准《GBT386362020》，将国密套件重新规范命名为：ECCSM4CBCSM3、ECDHESM4CBCSM3，并且新增了GCM模式下的算法套件：ECCSM4GCMSM3、ECDHESM4GCMSM3以及基于RSA证书的算法套件：RSASM4CBCSM3、RSASM4GCMSM3、RSASM4CBCSHA256、RSASM4GCMSHA256。 2021年：IETF工作组正式发布国际标准《rfc8998》，该标准在TLS1.3上定义了使用国密算法的套件：TLSSM4GCMSM3、TLSSM4CCMSM3，使用ECDHESM2密钥协商算法，取消了 Client 证书的要求和server 双证书要求。

本节介绍了什么是弹性云主机服务、为什么选择弹性云主机、产品架构、访问方式,便于用户了解云主机的基础概念。 弹性云主机（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云主机创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云主机。 弹性云主机的开通是自助完成的，您只需要指定CPU、内存、操作系统、规格、登录鉴权方式即可，同时也可以根据您的需求随时调整弹性云主机的规格，为您打造可靠、安全、灵活、高效的计算环境。 为什么选择弹性云主机 丰富的规格类型：提供多种类型的弹性云主机，可满足不同的使用场景，每种类型的弹性云主机包含多种规格，同时支持规格变更。 丰富的镜像类型：可以灵活便捷的使用公共镜像、私有镜像或共享镜像申请弹性云主机。 丰富的磁盘种类：提供普通IO、高IO、通用型SSD、极速型SSD、超高IO性能的硬盘，满足不同业务场景需求。 灵活的计费模式：支持包年/包月或按需计费模式购买云主机，满足不同应用场景，根据业务波动随时购买和释放资源。 数据可靠：基于分布式架构的，可弹性扩展的虚拟块存储服务；具有高数据可靠性，高I/O吞吐能力。 安全防护：支持网络隔离，安全组规则保护，远离病毒攻击和木马威胁；AntiDDoS流量清洗、Web应用防火墙、漏洞扫描等多种安全服务提供多维度防护。 弹性易用：根据业务需求和策略，自动调整弹性计算资源，高效匹配业务要求。 高效运维：提供控制台、远程终端和API等多种管理方式，给您完全管理权限。 云端监控：实时采样监控指标，提供及时有效的资源信息监控告警，通知随时触发随时响应。 负载均衡：弹性负载均衡将访问流量自动分发到多台云主机，扩展应用系统对外的服务能力，实现更高水平的应用程序容错性能。 更多选择理由，请参见弹性云主机的优势和弹性云主机应用场景。

本文带您了解什么是弹性负载均衡产品,弹性负载均衡产品的架构,工作原理及其访问方式。 弹性负载均衡（CTELB ，Elastic Load Balancing）是一种分发控制网络流量的服务，通过预先设定的算法将访问流量自动分发到多台云主机，扩展应用系统对外的服务能力，实现更高水平的应用系统容错性能。 产品架构 弹性负载均衡的产品架构主要包含以下组件： 负载均衡器：即负载均衡实例，可以接收来自客户端的请求流量，并经流量分配到一个或多个可用的后端主机。 监听器：监听器是弹性负载均衡的核心组件，监听器指定要监听的协议和端口号，并根据配置的负载均衡算法将请求转发到后端主机。监听器也会对后端主机进行健康检查。 后端主机组：每个监听器关联一个后端主机组，后端主机组包含多个后端主机。当监听器接收到客户端请求时，它将请求转发给后端主机组中的一个或多个后端主机。后端主机组负责将请求传递给相应的后端主机，实现负载均衡和高可用性。 转发策略：转发策略定义了负载均衡器将流量请求转发给后端主机的方式。 访问策略组：访问策略组可帮助您控制访问权限，确保负载均衡器只接收来自指定网络范围的请求，从而提高应用程序的安全性。 证书管理：用户将证书上传到负载均衡中，在创建HTTPS协议监听的时候需绑定证书，提供HTTPS服务。 天翼云弹性负载均衡AZ级容灾高可用架构具有如下特点： 网元跨AZ多活，单AZ故障，其它AZ承载全部流量 集群模式，任意节点故障业务流量自动切换到其它可用节点 四七层网元分离，分布式处理，服务可用性更高 后端主机支持跨AZ，业务可跨AZ负载 支持与弹性伸缩联动，后端主机组根据业务负载自动弹缩主机数量 监听器支持转发策略，灵活匹配业务域名、URL转发流量到特定后端主机

AOne会议的一键直播功能支持将会议内容实时转播给大量观众,适合大型培训、公开课、发布会等场景。 开启直播 1. 用户入会后，主持人/联席主持人点击底部工具栏的“直播”按钮。 2. 在弹出的窗口中，选择直播观看范围： 1. 仅企业内成员可看（仅与会议创建者归属同企业的用户可观看直播） 2. 全网登录用户可看（已登录AOne会议账号的用户均可观看直播） 3. 全网无需登录可看（未登录AOne会议账号的用户也可观看直播） 3. 可设置直播观看密码，提升会议隐私保护。此密码仅用于限制直播观看权限，无法阻止未授权用户加入会议。如果不希望无关人员加入会议，可另外设置入会密码，或使用安全模块中的“会议锁定”和“入会范围”功能。 4. 可设置开启直播弹幕，提升直播观看体验。未登录的用户观看直播时，无法发送弹幕也无法查看他人发送的弹幕消息。 5. 点击“确定”，启动直播。直播开启后将弹窗提醒会中所有参会者。 直播管理 直播开启后，系统会弹窗提醒直播发起者直播观看链接。直播发起者可直接点击弹窗中的“复制链接”按钮将直播观看链接信息分享给目标观众。在直播过程中，会议主持人/联席主持人也可通过将鼠标悬浮在窗口左上角的直播图标上，点击“复制链接”按钮获取直播观看链接信息。 观众可通过浏览器访问直播观看链接，即可实时观看会议直播，无需额外安装客户端。 针对有直播权限的会议的会议创建者，会前点击分享按钮或者在会议列表单击此会议空白区域，支持复制直播信息。