本文带您快速了解计算专属云的计费模式。 在公有云资源池，为用户划分单独使用的计算服务器资源，通过用户订购资源包的形式获得对宿主机资源的独占使用，存储、网络资源逻辑独享。以资源包的方式进行订购，包括计算单元、存储单元、网络（带宽）单元。 计费模式：宿主机支持包年包月的计费模式。 计费量纲：以宿主机台数为计费量纲。 购买： 目前计算专属云服务仅支持通过填写业务需求单或直接联系客户经理的方式进行申请。 退款：不支持无理由退款。 计费方式变更：计费周期内不允许计费方式变更。 到期欠费：到期后，计算资源将被冻结，资源保留15天。保留期内可进行续费，保留期后未续费的专属云资源将完全销毁，无法恢复。 续订：续订与购买流程相同，可通过填写业务需求单或直接联系客户经理的方式进行续订申请。

事件总线类触发器是一类基于天翼云默认事件总线的能力，以总线为事件源，通过规则配置的触发器。该类型触发器不直接与其他云产品通信，只会订阅总线消息，总线基于规则分发消息发送到工作流实例，事件传递机制如下：

本章节主要介绍有关计费类的常见问题。 数据仓库服务如何计费？ 数据仓库服务的计费简单、易于预测，支持按需、包周期两种计费模式。 其中，包周期计费模式正在各个资源池逐步上线，请根据您的实际需求选择相应的资源池。 按需计费是否可通过关机暂停使用来节省费用？ 不支持。按需计费模式，系统会按小时扣减费用，只要您账户上有足够余额，就默认一直在使用服务。为了节约成本为您推荐： 如果一段时间不使用可以先将集群删除，需要用时再重新创建。 创建集群时，为什么购买按钮一直处于灰色，无法提交？ 在创建集群时，如果购买按钮显示为灰色无法提交的状态，可能是以下原因： 要购买的规格已经售罄，或者此区域没有这种规格。 处理方法 ：建议在购买套餐包之前先确认该区域已有此规格，或者在创建好集群之后再购买套餐包，购买之后套餐包会自动关联集群。 因账户欠费或者受限导致无法创建新资源。 处理方法 ：如因余额不足导致无法创建集群，请先充值核销欠款。 集群被冻结了，导致无法使用，如何解冻？ 原因分析 当您的账户余额不足导致系统扣费失败时，您的服务资源将会进入保留期，保留期内服务资源将被冻结而无法使用，但资源和数据会为您保留。 处理方法 当集群状态为“已冻结”时，您需要给账户充值以确保账户余额不为0才能解冻，详细操作请参见续订。解冻后，集群状态将恢复为“可用”。

操作场景 本服务现已对接天翼云云审计服务，云审计服务提供对各种云资源操作的记录和查询功能，用于支撑合规审计、安全分析、操作追踪和问题定位等场景，同时提供事件跟踪功能，将操作日志转储至对象存储实现永久保存。 云审计可提供的功能服务具体如下： 记录审计日志：支持用户通过管理控制台或API接口发起的操作，以及各服务内部自触发的操作。 审计日志查询：支持在管理控制台对7天内操作记录按照事件类型、事件来源、资源类型、筛选类型、操作用户和事件级别等多个维度进行组合查询。 使用限制 云审计服务本身免费，包括时间记录以及7天内时间的存储和检索。 用户通过云审计能查询到多久前的操作事件：7天。 用户操作后多久可以通过云审计查询到数据：5分钟。 其它限制请参考使用限制云审计。 关键操作列表 操作事件 字段 创建实例 ddsCreateInstance 删除实例 ddsDeleteInstance 节点扩容 ddsGrowInstance 磁盘扩容 ddsExtendInstanceVolume 规格变更 ddsResizeInstance 重启实例 ddsRestartInstance 数据备份 ddsCreateBackup 数据恢复 ddsRecoverBackup 参数修改 ddsUpdateInstanceConfigurations 绑定公网IP ddsBindEIP 解绑公网IP ddsUnBindEIP 主备切换 ddsReplicaSetSwitchover 添加只读节点 ddsAddReadonlyNode

本文为您介绍查看历史告警的操作场景、前提条件和操作步骤。 操作场景 告警历史可以展示近30天所有告警规则的状态变化，您可以统一、方便地回溯和查看告警记录。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择华东1。 3. 依次选择“管理与部署”，单击“云监控”，进入监控概览页面。 4. 单击“告警服务">“告警记录”，在告警记录页面可以查看“正在告警/历史告警”。 5. 在“正在告警”页签下，支持查看当前未恢复的告警信息。 说明 正在告警列表包含各云产品资源、站点监控、自定义监控、自定义事件类告警。 正在告警状态包括“告警中”及“无数据”。 告警状态“无数据“表示一段时间内监控未收到该实例监控数据，状态冻结为”无数据“。如再次收到监控数据，会根据新数据判定状态为告警中或恢复。 6. 在“历史告警”页签下，支持查看当前已恢复的告警信息。界面默认展示近4小时的告警历史。您可以选择页面上方的时间范围按钮，查看“近1小时”、“近4小时”、“近6小时”、“近12小时”、“近1天”、“近3天”、“近7天”和“近1个月”的历史告警记录。 说明 历史告警页签下状态包括：已恢复、已过期、无数据。其中指标类告警对应已恢复/无数据，事件类告警对应已过期。 事件类正在告警记录超过7天，会自动归到到历史告警且状态为”已过期“。 状态”已失效“表示对应告警规则停用/修改/实例删除。

功能特性 分布式消息服务RabbitMQ的功能特性主要体现在以下几个方面： 访问接口 支持通过API调用，提供交换器、队列增删查改等管控工作。管理控制台上进行的操作用于对交换器、队列、用户、策略等增删查改等管控工作。 队列能力 （1）优先级队列：相比低优先级的消息，要优先投递给消费者进行处理。 （2）延迟队列：延时消息，实现秒级精准定时；简单易用，在代码上只需一个参数设置即可完成，解决开源 RabbitMQ无延时队列的痛点。 （3）死信队列：支持被拒绝消息、TTL 过期消息、队列达到最大长度（消息队列 AMQP队列长度无上限）等 3 种类型消息自动进入死信队列的能力，确保消息不丢失。 消息能力 （1）广播消息：在同一个消费组内对所有消费者投递相同消息。 （2）事务消息：支持事务消息，可用于分布式应用。 （3）定时消息：支持消息延迟发送，解决开源 RabbitMQ 无延时队列的痛点。 安全防护 可追溯租户管理操作的记录。 起源于金融系统，支持权限控制和SSL协议。 运维监控 提供集群、交换器、队列的管理；集群、信道、连接、交换器、队列多维度指标监控。 更多信息请参见功能特性。 应用场景 分布式消息服务RabbitMQ适用于电子商务、金融服务、电信、物流和供应链管理、社交媒体、游戏开发、科学和研究领域等行业，通常用于业务的应用解耦、错峰流控与流量削峰、异步通信等场景。更多信息请参见应用场景。

本文主要介绍 云日志服务node.js SDK接入指南。 1. 前言 安装使用node.js SDK可以帮助开发者快速接入使用天翼云的日志服务相关功能，目前支持同步上传功能。 2. 使用条件 2.1. 先决条件 用户需要具备以下条件才能够使用LTS SDK node.js版本： 1、购买并订阅了天翼云的云日志服务，并创建了日志项目和日志单元，获取到相应编码（logProject、logUnit）。 2、已获取AccessKey 和 SecretKey。 3、已安装node.js运行环境,推荐node16以上环境。 2.2. 下载及安装 从官方渠道下载ctyunltsnodejssdk.zip压缩包，放到相应位置后并解压。“ctyunltsnodejssdk/src”目录中index.ts为SDK的使用示例代码。 2.2.1. 编译使用 1、node,js sdk 使用前需安装node.js运行环境。 2、打开项目，执行以下命令安装依赖。如果失败，可以加上镜像源，比如天翼云：npm install registryxxx plaintext npm install 3、安装tsnode，tsnode是用于编译并执行TypeScript文件的工具。 plaintext npm i tsnode g 4、将ts文件编译为js文件。它会将js文件输出到dist目录下。（可在tsconfig.json里面进行修改） plaintext tsc 5、运行测试用例。 plaintext tsnode ./src/index.js 3. SDK使用设置 3.1. 基本使用 使用 SDK访问云日志服务，需要设置正确的 AccessKey、SecretKey 和endpoint，所有的服务可以使用同一 key 凭证来进行访问，但不同的服务地区需要使用不同的 endpoint 进行访问，详情参考天翼云官网SDK接入概述。在调用前SDK，需要已知以下参数： 云日志服务访问地址。详情请查看访问地址（Endpoint）。 key凭证：accessKey和secretKey 。详情请查看如何获取访问密钥（AK/SK）。 日志项目编码：logProject，在使用SDK前，需要确保您有至少一个已经存在的日志项目。 日志单元编码：logUnit，在使用SDK前，需要确保日志项目中有至少一个已经存在的日志单元。 待上传的日志：logItem，在使用SDK前，需要确保日志已按照特定格式组织。 参数 参数类型 描述 是否必须 endpoint string 域名 是 accessKey string AccessKey，简称ak 是 secretKey string SecretKey ，简称sk 是 logProject string 日志项目编码 是 logUnit string 日志单元编码 是 示例代码：SDK使用示例 plaintext import as lts from "./index"; async function testPutlog() { const ak 'your accessKey' const sk 'your secretKey' const logProject 'your logProject' //日志项目编码 const logUnit 'your logUnit' //日志单元编码 const endpoint 'your endpoint' //不同资源池endpoint不同 const logItems new Array(); for (let i 0; i < 10; i++) { //一次请求上传10条日志 const logItem new lts.LogItem("node.js sdk test"); logItem.setLogTimestamp(Date.now() 1000 1000); //可省略,默认为当前时间 logItem.addContent("contentString", "contents test string"); //增加分词内容,也可不加 logItem.addContent("contentDouble", 3.1415926); //增加分词内容,也可不加 logItems.push(logItem); } try { const client new lts.Client(ak,sk,endpoint ) // const client new lts.Client(ak, sk, endpoint, "none"); //不使用lz4 压缩 //上传日志，100次，总计10010 1000条日志 for (let i 0; i < 1; i++) { const putLogsResponse: lts.PutLogsResponse await client.putLogs( logProject, logUnit, logItems ); console.log( "statusCode:", putLogsResponse.statusCode, ", message:", putLogsResponse.message, ", error:", putLogsResponse.error ); } } catch (e) { console.log(e); } } //执行测试,上传日志 testPutlog()

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID 是 String 资源池ID，您可以调用 88f8888888dd88ec888888888d888d8b instanceID 是 String 云主机ID 8d8e88888ed888b888cb888f8b8cf8fa

MRS数据源使用概述 MRS集群简介 翼MapReduce（MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《翼MapReduce服务用户操作指南》。 用户可以将海量业务数据，存储在MRS的分析集群，即使用Hive/Spark组件保存。Hive/Spark的数据文件则保存在HDFS中。DWS支持在相同网络中，配置一个DWS集群连接到MRS集群，然后将数据从HDFS中的文件读取到DWS。 使用流程 从MRS导入数据到集群流程如下： 1. 前提条件 a. 创建一个MRS集群，具体操作步骤请参见《MapReduce服务用户操作指南》中“购买自定义集群”章节。 b. 创建一个HDFS外表，外表通过外部服务器的接口，从MRS集群查询数据。 具体操作步骤请参见《数据仓库服务数据库开发指南》中“导入数据 > 从MRS导入数据到集群”章节。 说明 同一个网络下可以有多个MRS数据源， 但是DWS集群每次只能和一个MRS集群建立连接。 2. 在DWS集群创建一个MRS数据源连接，具体操作步骤请参见下文 创建MRS数据源连接。 3. 使用MRS数据源导入数据到集群，具体操作步骤请参见《数据仓库服务数据库开发指南》中的“导入数据 > 从MRS导入数据到集群”章节。 4. （可选）当MRS集群的HDFS配置发生变更时，在DWS服务中，需要执行MRS数据源配置的更新操作，详情请参见下文 更新MRS数据源配置。

本章节介绍如何创建敏感数据识别任务。 数据安全中心DSC将根据您创建的识别任务，自动识别敏感数据并生成识别数据和结果，自动识别的范围在选定的OBS桶、数据库、大数据或MRS。 在创建任务时，可以选择多个场景的规则组，实现为同一资产配置多个场景的扫描任务。 前提条件 已添加OBS、数据库或大数据源资产，具体操作请参见资产列表。 已创建敏感数据规则组，具体操作请参见新增敏感数据规则组。 操作步骤 1. 单击左上角的，选择区域或项目。 2. 在左侧导航树中，单击，选择“安全>数据安全中心”，进入数据安全中心总览界面。 3. 在左侧导航树中，选择“敏感数据识别 > 识别任务”，进入“识别任务”页面。 4. 在敏感数据任务列表的左上角，单击“新建任务”。 5. 在弹出的“新建任务”对话框中，配置任务基本信息，相关参数说明如下表所示。 参数 参数说明 取值样例 开启任务 是否开启敏感数据识别任务，系统默认开启任务。 任务名称 您可以自定义敏感数据识别任务名称。 任务名称需要满足以下要求： 1~255个字符。 字符可由中文、英文字母、数字、下划线或中划线组成。 任务名称不能与已有的任务名称重复。 数据类型 选择识别的数据类型。可多选。 OBS，添加OBS资产，参考添加OBS资产章节。 数据库，添加云数据库资产，参考添加云数据库章节。 大数据，添加大数据源资产，参考添加大数据源资产章节。 MRS，添加Hive资产，参考添加MRS资产。 数据库 识别规则组 选择识别任务需要使用的规则组，可多选。可参考新增敏感数据规则组章节创建规则组。 识别模式 选择检测任务的扫描模式： 快速识别：根据规则组进行扫描，实现数据分布快速识别。 全量识别：在规则组的基础上加入自然语义处理NLP能力，扫描速度相对较慢，识别率更高。 快速扫描 识别周期 选择任务的识别周期： 单次：根据设置的执行计划，在设定的时间执行一次该识别任务。 每天：选择该选项，需要设置“启动时间”，即在每天的固定时间执行该识别任务。 每周：选择该选项，需要设置“启动时间”，即在设定的时间以及每周这一时间点执行该识别任务。 每月：选择该选项，需要设置“启动时间”，即在设定的时间以及每月这一时间点执行该识别任务。 单次 执行计划 “扫描周期”选择“单次”时，显示该参数。 立即执行：选择该选项，保存后，可以在当前立即执行一次该识别任务。 定时启动：在指定时间执行一次该识别任务。 立即执行 启动时间 “扫描周期”选择“每天”、“每周”、“每月”时，显示该参数。 设置识别任务的具体启动时间。设置后，会在指定时间以及每天或者每周或者每月的该时间点执行一次识别任务。 通知主题 单击下拉列表选择已创建消息通知主题或者单击“查看通知主题”创建新的主题，用于配置接收告警通知的终端。 告警通知的具体操作请参见告警通知。 6. 单击“确定”，完成敏感数据识别任务的创建。

本小节介绍申请弹性云主机方法。 开通态势感知服务需要开通2台双网卡弹性云主机： 其中一台云主机为态势感知控制端，最低配置建议为8核CPU/64G内存/100G系统盘/1T数据盘。 另外一台云主机为虚拟网关,最低配置建议为4核CPU/8G内存/50G系统盘。 开通态势感知弹性云主机 1. 在天翼云官网下的控制中心下的弹性云主机中创建弹性云主机 。 2. 态势感知云主机选择的镜像在“公共镜像”下，请选择操作系统 下拉选择“安全产品”，请选择操作系统版本下拉选择“态势控制端V2.1.3（100GB）”。 3. 配置网络信息。 态势感知的 eth0 网段和业务是同一个网段，ip 地址可以自己手动分配或者自动分配 。 态势感知的 eth1（扩展网卡）网段是态势感知的网段，和业务不同网段，建议新建子网用于镜像流量接收使用。 安全组入方向中放行 22 端口以及 18443 端口。 弹性IP的带宽建议5M 。 4. 设置密码并同意相关协议即可开通态势感知云主机，等待创建即可。

前提条件 1.已创建公网NAT网关。 2.已开通云日志服务。 3.NAT 网关实例需要与创建的云日志服务在同一地域。 操作步骤 1.登录天翼云控制中心，选择目标区域节点。选择“网络>NAT网关>公网NAT网关”，进入NAT网关页面。 2.点击需要开启会话日志的公网NAT网关名称，进入公网NAT网关详情页，下拉至会话日志标签页。 3.若未进行角色授权，请点击“去授权”，完成授权操作。 4.完成授权后，根据页面提示开启会话日志，开启后，日志数据将会收集至云日志服务指定的日志单元中。 5.登录云日志服务控制台，在指定的会话日志单元下，即可进行日志查询、分析与告警配置操作。

前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 您已经完成安全组的创建。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择广东广州6。 3. 依次选择“网络”，单击“虚拟私有云”；进入网络控制台页面。 4. 在左侧导航栏，选择“访问控制安全组”选项。 5. 在安全组列表页面，选择需要克隆的安全组。 6. 在待克隆的安全组所在行操作列，单击“更多>克隆”。 7. 在“克隆”弹窗中，根据界面提示配置参数，选取配置地域，修改名称； 8. 单击“确定”按钮，安全组克隆成功，可在目标区域查看克隆成功的安全组。

通过产品控制台退订 您可通过产品控制台退订，此处以云主机退订为例进行说明。 1、登录天翼云，进入 控制中心云主机控制台。 2、选择需要退订的资源，点击右侧“更多退订“，进入退订详情页面。 3、确认退订信息，信息确认无误后勾选协议，点击退订并再次确认，确认后即刻完成退订。 （截图示例中资源通过代金券购买，且7天无理由退订次数已用完，退订不返还代金券，因此退订金额为0元）

本小节介绍AntiDDoS流量清洗服务优势 极速 秒级的攻击响应延迟（<3秒），清洗时网络延迟30ms以内。 专业 专业优质防护线路，专业防DDoS设备，TCP/UDP清洗零误杀；百万级IP黑名单库，精准有效；覆盖所有防护类型，防护类型包括SYN Flood、UDP Flood等所有DDoS攻击方式。 无成本 天翼云以免费方式向用户提供防DDoS服务，用户可以在管理控制台开启并配置云主机的防DDoS能力。 可视化管理 以图形方式提供DDoS防护日志，方便用户掌握DDoS攻击趋势以及云主机被攻击的情况。

本文汇总了使用云监控产品时常见的购买类问题。 退订弹性云主机后云监控服务是否继续使用？ 云监控服务依赖于用户订购的资源，当用户订购开通云主机产品后，云监控会自动获取正在使用的实例资源，用户可以使用相应云监控服务。如果用户将实例资源退订，则针对该实例的云监控服务也会停止，即相关监控数据不再保留，且无法配置使用告警相关服务等。 云监控如何计费？ 云监控作为一项针对天翼云资源进行监控的服务，当前已上线的基础服务均为免费，其中包括数据监控、告警服务、告警通知等核心功能，以及监控概览、监控面板、资源分组等辅助管理功能。另外，对于部分云监控需额外购买的增值服务资源，例如，告警短信、邮件，当前为免费提供，但每用户、每月为1000条限额。

操作场景 为了满足对健康检查结果的进一步具体分析，您可以在翼MR中查看以及导出健康检查的结果。 操作说明 平台健康检查的范围包含Manager服务级别的健康检查。 集群健康检查可以包含三方面检查项：各检查对象的服务状态、告警信息、以及每个组件差异化的相关指标。 前提条件 已执行健康检查。 操作步骤 1. 在集群服务页，点击健康检查报告Tab页面。 2. 在健康检查的报告面板上单击“导出报告”导出健康检查报告，下载后可本地查看检查项的完整信息，集群与主机健康检查报告导出格式均为CSV。

模型 模型简介 模型ID 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

云搜索服务支持您在控制台修改OpenSearch.yml文件中的部分参数。 云搜索服务支持您在控制台修改OpenSearch.yml文件中的部分参数。 操作步骤 1. 登录云搜索服务管理控制台，在左侧导航栏，选择对应的实例类型，进入管理列表页面。 2. 点击实例名称进入对应实例详情，并选择“配置管理”。 3. 点击“修改配置”进入编辑状态，对所需的参数进行修改，修改时请关注填写规则和样例。 4. 修改完成后，点击“提交”，并在弹出的窗口中核对修改信息，需要知晓并勾选重启过程中可能会导致服务短暂不可用，确认后等待对应参数修改记录变为成功，即为已生效。若为失败，则未成功修改，参数仍为改前值。 5. 可在下方参数修改记录中查看近10次的修改记录和状态。 6. 如果有需要修改的参数不在列表内，请提报工单申请，由工程师为您修改。 指标分类 参数名称 填写说明 跨域访问 http.cors.enabled true表示启用跨域资源访问，false表示不启用 跨域访问 http.cors.alloworigin 支持 host/IP 和 port 组合、域名或号，例如node1:9200,127.0.0.1:9200，限制1100个，逗号隔开；号表示全部放开 跨域访问 http.cors.maxage 浏览器默认缓存时间。如果超过设置的时间后，缓存将自动清除。数值，取值范围[01728000]，单位秒 跨域访问 http.cors.allowcredentials 响应中是否允许返回allowcredentials取值true/false 跨域访问 http.cors.allowheaders 跨域访问允许的headers，XRequestedWith,ContentType,ContentLength中的任意一个或多个 跨域访问 http.cors.allowmethods 跨域访问允许的方法OPTIONS,HEAD,GET,POST,PUT,DELETE中的任意一个或多个 审计日志 plugins.security.audit.type 审计日志，默认关闭，开启后，系统会记录OpenSearch实例对应的操作产生的日志 Reindex索引迁移 reindex.remote.whitelist 添加远程集群的访问地址白名单，支持host/IP 和 port 组合，例如 node1:9200，127.0.0.1:9200，port必填。限制1100个，逗号隔开 索引自动创建、通配删除 action.destructiverequiresname 删除索引是否需要声明完整索引名 true：需要声明完整索引名 false：不需要声明完整索引名 自定义查询缓存 action.autocreateindex 是否允许自动根据文档创建索引 线程池 threadpool.forcemerge.size forcemerge场景下队列的大小 流量控制 flowcontrol.search.qps 每秒查询请求数，超过设定值，响应查询API则熔断 读写集群的线程池设置 threadpool.write.queuesize 写阈值线程池大小，整数类型，取值范围1100000 读写集群的线程池设置 threadpool.search.queuesize 读阈值线程池大小，整数类型，取值范围1100000 fielddata的堆内cache indices.fielddata.cache.size fielddata的cache size，百分比，取值范围1%39% 查询相关限制 indices.query.bool.maxclausecount 查询的bool语句允许的子语句大小，整数类型，取值范围11024

本文介绍分布式容器云平台的产品定义。 产品定义 分布式容器云平台是面向多云、多集群等场景推出的企业级容器云平台，支持连接并管理异构的 Kubernetes 集群，提供一致管理体验与云原生兼容接口，实现对集群、应用、数据、服务与策略的统一管控。 基本概念 在使用分布式容器云平台前，需理解该产品所涉及的概念。 术语 解释 注册集群 支持天翼云、三方云和本地IDC集群，通过注册集群实现分布式集群统一纳管和运维。 容器舰队 根据业务自定义编排容器舰队，实现多集群统一管理，包括：权限管理、应用编排、服务治理、流量分发等。 集群联邦 提供跨云、跨地域集群联邦能力，实现多集群的统一管理、应用部署、服务发现、弹性伸缩、故障迁移。

本文介绍如何选择存储区域。 选择区域时，您可考虑以下的因素： 地理位置：一般情况下，我们推荐您遵循就近原则，选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。 云服务之间的关系，如果多个天翼云的服务一起搭配使用，需要注意明确是否有内网互通的需求，不同区域的弹性云服务器、媒体存储服务内网不互通。

本文为您介绍查看告警模板的操作场景、前提条件和操作步骤。 操作场景 告警模板是一组以服务为单位的告警规则组合，您可使用系统默认推荐的或自己创建的告警模板，快速为云资源创建告警规则。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择华东1。 3. 依次选择“管理与部署”，单击“云监控”，进入监控概览页面。 4. 单击“告警服务”下拉菜单，单击“告警模板”，进入告警模板详情页面。 5. 在告警模板页面，您可以查看已经创建的告警模板，可以创建自定义告警模板，也可以对已创建的自定义告警模板进行修改、删除等操作。

对云电竞服务使用到的名词做解释。 串流 云电竞的串流处理是将云端服务器上运行的游戏画面传输至用户本地终端，并将本地终端的操作指令反馈到云端服务器上，实现低端设备畅玩海量游戏的效果。 云桌面 云桌面是替代传统电脑的一种新模式；采用云桌面后，用户无需再购买电脑主机，用户采用瘦终端（与电视机顶盒类似的设备）连接显示器和键鼠，用户安装客户端后通过特有的通信协议访问后端服务器上的云主机来实现交互式操作，达到与传统电脑一致的体验效果。 云电竞 云电竞指的是天翼云基于云桌面能力，向用户提供的无需高端硬件设施，也可让用户畅玩高配3A大作、热门网络游戏的功能服务。 瘦终端 瘦终端指小型行业专用商用PC，使用嵌入式处理器、小型本地闪存、轻量版操作系统来接入桌面，相较于传统 PC 来说，造价更低，部署更简。 边缘节点 边缘节点是相对于复杂网络结构提出的一个概念，指距离最终用户接入具有较少的中间环节的网络节点，对最终接入用户有较好的响应能力和连接速度。

是否是图形化界面，需要根据用户所选择的操作系统决定。 目前天翼云轻量型云主机提供了命令行类型的系统镜像及图形化界面的系统镜像。 Windows操作系统提供图形化界面的系统镜像，Linux系统默认为命令行，但若用户需要Linux系统具备图形化界面，可手动前往主机内部进行设置。

本章节介绍如何使用云原生网关和应用服务网格实现全链路灰度发布 概述 在流量标签和全链路灰度功能说明中，我们可以看到使用TrafficLabel实现从Ingress网关到业务的全链路灰度能力。除了Ingress网关之外，天翼云还提供全托管式的云原生网关产品，具备更好的性能、扩展性和高可用能力，这里介绍如何使用我们的云原生网关作为访问入口的场景下实现全链路灰度。 服务架构 云原生网关作为微服务的访问入口，支持把云容器引擎作为服务发现来源。我们在云容器引擎部署base和test两个版本的微服务，通过云原生网关的标签路由能力实现对微服务入口应用app1的路由调度，通过流量标签实现微服务链路中的路由调度。这里我们还是使用appversiontag头部实现全链路流量控制，下面介绍具体操作步骤（应用部署参考全链路灰度部分，这里不再赘述）。 云原生网关服务来源配置 首先在当前服务网格同VPC下开通一个云原生网关实例，开通完成后，进入云原生网关实例页面，选择服务来源菜单> 添加服务来源，选择云容器引擎，在下拉列表中选择开通了服务网格并部署了应用的云容器引擎集群，如下图：

本文主要介绍云日志服务Python SDK接入指南。 1. 前言 安装使用Python SDK可以帮助开发者快速接入并使用天翼云的云日志服务相关功能。 2. 使用条件 2.1. 先决条件 用户需要具备以下条件才能够使用LTS SDK Python 版本： 1、购买并订阅了天翼云的云日志服务，并创建了日志项目和日志单元，获取到相应编码（logProject、logUnit）。 2、已获取AccessKey 和 SecretKey。 3、已安装Python3.6或以上版本。 2.2. 下载及安装 下载压缩包，放到相应位置后并解压。“ctyunltspythonsdk”目录中“example”为SDK的使用示例代码。 在“ctyunltspythonsdk”目录下执行标准 python 包安装命令： plaintext python setup.py install 安装命令会安装SDK所需要的依赖包，并将整个SDK作为一个python包安装到您的python环境中。其中会同步安装lz4、six、protobuf>3.5.2、requests。 如果上述命令安装不成功，也可以手动逐步安装这四个python包。 plaintext pip install requests2.27.1 pip install lz43.1.10 pip install six pip install protobuf3.5.2 之后可以通过一下命令查看是否安装成功，安装后的python包名为ctyunltspythonsdk。 plaintext pip list 成功安装会出现 ctyunltspythonsdk 如果修改了SDK的源码，并希望重新安装使用，可以先卸载再安装。 plaintext pip uninstall ctyunltspythonsdk python setup.py install 安装完python包之后，只需要引入lts的包就可以使用SDK的功能了。 plaintext from lts import LogItem, getcurrenttimestamp, LogClient, LogException 然后运行程序，以sampleputlogs举例: plaintext python sampleputlogs.py 3. SDK使用设置

本文主要介绍云日志服务Python SDK接入指南。 1. 前言 安装使用Python SDK可以帮助开发者快速接入并使用天翼云的云日志服务相关功能。 2. 使用条件 2.1. 先决条件 用户需要具备以下条件才能够使用LTS SDK Python 版本： 1、购买并订阅了天翼云的云日志服务，并创建了日志项目和日志单元，获取到相应编码（logProject、logUnit）。 2、已获取AccessKey 和 SecretKey。 3、已安装Python3.6或以上版本。 2.2. 下载及安装 下载压缩包，放到相应位置后并解压。“ctyunltspythonsdk”目录中“example”为SDK的使用示例代码。 在“ctyunltspythonsdk”目录下执行标准 python 包安装命令： plaintext python setup.py install 安装命令会安装SDK所需要的依赖包，并将整个SDK作为一个python包安装到您的python环境中。其中会同步安装lz4、six、protobuf>3.5.2、requests。 如果上述命令安装不成功，也可以手动逐步安装这四个python包。 plaintext pip install requests2.27.1 pip install lz43.1.10 pip install six pip install protobuf3.5.2 之后可以通过一下命令查看是否安装成功，安装后的python包名为ctyunltspythonsdk。 plaintext pip list 成功安装会出现 ctyunltspythonsdk 如果修改了SDK的源码，并希望重新安装使用，可以先卸载再安装。 plaintext pip uninstall ctyunltspythonsdk python setup.py install 安装完python包之后，只需要引入lts的包就可以使用SDK的功能了。 plaintext from lts import LogItem, getcurrenttimestamp, LogClient, LogException 然后运行程序，以sampleputlogs举例: plaintext python sampleputlogs.py 3. SDK使用设置

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID 是 String 资源池ID，您可以调用 888888c8888888e8a8888888ac888888 instanceID 是 String 云主机ID 88f888ea88ff88eca8bc888888888fe8

本章节将为您详细介绍云主机备份的监控指标都有哪些以及如何查看云主机备份的监控数据。 操作场景 当用户开通云主机备份服务后，即可通过云监控来查看云主机备份的监控指标。 云主机备份支持的监控指标如下表所示： 监控指标 指标说明 测量对象 存储库使用量 该指标用于统计存储库当前已用容量的大小。 单位：GB 存储库 存储库使用率 该指标用于统计存储库当前已用容量占总容量的比率。 单位：% 存储库 约束与限制 云监控是天翼云提供的性能监控的重要服务，无需安装额外插件即可免费开通。 支持云主机备份监控功能的资源池：长沙3、郴州2、福州3、福州25、重庆2、上海7、内蒙6、拉萨3、福州4、北京5、杭州2、南京3、海口2、西安4、西安5、西安7、成都4、晋中、昆明2、合肥2、广州6、石家庄20、辽阳1、辽阳1、武汉41、乌鲁木齐4、乌鲁木齐7、乌鲁木齐27、中卫5、南宁23、佛山3、华东1、华北2、长沙42、南昌5、华南2、郑州5、庆阳2、呼和浩特3、上海36、西南1、西南2贵州、太原4、杭州7。

本文为您介绍使用私有镜像创建Windows弹性云主机时设置的密码不生效的解决办法。 问题描述 使用私有镜像创建Windows弹性云主机时设置的密码不生效，登录时提示密码错误。 可能原因 CloudbaseInit是Windows Server操作系统初始化的工具。它会对云主机进行一些列初始化操作，比如配置网络，注入kms server 的密钥，扩展磁盘，以及运行用户的自定义脚本等等。天翼云公共镜像默认已安装CloudbaseInit，不需要执行安装及配置操作。如您遇到描述问题可能是以下原因。 原因一：CloudbaseInit 正在按流程执行相关初始化操作，需要一定时间。 原因二：您使用的私有镜像未安装或未正确配置CloudbaseInit。 处理方法 针对原因一：如果您确认正确安装并配置了CloudbaseInit，您可以在看到用户登录界面后稍微等待一段时间，受多方面因素影响，CloudbaseInit 按流程执行相关初始化操作，到完成初始化密码需要的时间可能比期望的长。 针对原因二：此时您可以直接通过控制台进行重置密码操作，操作成功后使用新的密码即可进行登录。

本文介绍VPN网关的配额项、默认值、是否支持配额提升等概况。 服务配额是指一个天翼云账号可以使用的云资源的最大值或操作次数的最大值。 配额简介 天翼云服务配额一般基于账号或地域限定，按照限制的维度可分为以下几种类型： 通用配额：指一个天翼云账号可使用的云资源的最大值。 权益配额：指一个天翼云账号通过天翼云授权后获得的权益，如使用特定功能的权益。 通用配额 配额名称 描述 默认值 是否支持调整 IPsec VPN网关 一个天翼云账号在一个资源池下支持创建的IPsec VPN网关实例的数量 20 是 SSL VPN网关 一个天翼云账号在一个资源池下支持创建的SSL VPN网关实例的数量 20 是 VPN网关绑定VPC的数量 一个VPN网关支持绑定的VPC的数量 1 否 VPN用户网关个数上限 一个天翼云账号在一个资源池下支持创建的IPsec用户网关实例的数量 100 是 VPN连接个数上限 一个天翼云账号在一个资源池下支持创建的VPN连接的数量 100 是 VPN连接对端网络数量 一个IPsec连接支持添加的远端网段的数量 5 是 VPN连接本端子网数量 一个IPsec连接支持添加的本端子网的数量 5 是 策略路由条目上限 一个VPN网关实例支持创建的策略路由条目的数量 20 是 目的路由条目上限 一个VPN网关实例支持创建的目的路由条目的数量 20 是 VPN证书个数上限 一个天翼云账号支持创建的SSL客户端证书的数量 10 是

本文帮助您快速熟悉如何查看子网的子网网段、状态、DNS服务器等信息。 操作场景 当您查看子网的相关联的ACL、主机、虚拟IP、路由等信息时，可以进行通过以下操作进行查看。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 您已经完成子网的创建。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择华东华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“虚拟私有云”；进入网络控制台页面。 4. 单击“子网”，进入子网列表页面。 5. 单击目标子网的子网名称，进入子网详情页。在详情页，可查看该子网的子网网段、状态、DNS服务器等信息。