时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近365天 20分钟 31天 1h 最近365天 20分钟 31天 24h 最近365天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近365天 20分钟 31天 1h 最近365天 20分钟 31天 24h 最近365天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近365天 20分钟 31天 1h 最近365天 20分钟 31天 24h 最近365天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近365天 20分钟 31天 1h 最近365天 20分钟 31天 24h 最近365天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

本文主要介绍Volcano调度器。 插件简介 Volcano调度器是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户。(目前Volcano项目已经在Github开源) Volcano针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能，主要特性包括： 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，包括成组调度，优先级抢占、装箱、资源预留、任务拓扑关系等。 队列管理：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。 项目开源地址： 安装插件 步骤 1 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件管理”，在右侧找到 Volcano ，单击“安装”。 步骤 2 该插件可配置“单实例”、“高可用”或自定义规格。 选择自定义时，volcanocontroller和volcanoscheduler的建议值如下： 小于100个节点，可使用默认配置，即CPU的申请值为500m，限制值为2000m；内存的申请值为500Mi，限制值为2000Mi。 高于100个节点，每增加100个节点（10000个Pod），建议CPU的申请值增加500m，内存的申请值增加1000Mi；CPU的限制值建议比申请值多1500m，内存的限制值建议比申请值多1000Mi。 volcanocontroller和volcanoscheduler的建议值 节点/Pods规模 CPU Request(m) CPU Limit(m) Memory Request(Mi) Memory Limit(Mi) 50/5k 500 2000 500 2000 100/1w 1000 2500 1500 2500 200/2w 1500 3000 2500 3500 300/3w 2000 3500 3500 4500 400/4w 2500 4000 4500 5500 步骤 3 配置volcano默认调度器配置参数。 cacert: '' defaultschedulerconf: actions: 'allocate, backfill' tiers: plugins: name: 'priority' name: 'gang' name: 'conformance' plugins: name: 'drf' name: 'predicates' name: 'nodeorder' plugins: name: 'ccegputopologypredicate' name: 'ccegputopologypriority' name: 'ccegpu' plugins: name: 'nodelocalvolume' name: 'nodeemptydirvolume' name: 'nodeCSIscheduling' name: 'networkresource' servercert: '' serverkey: '' 插件 功能 参数说明 用法演示 binpack 将pod调度到资源使用较高的节点以减少资源碎片 binpack.weight：binpack插件本身在所有插件打分中的权重 binpack.cpu：cpu资源在资源比重的比例，默认是1 binpack.memory：memory资源在所有资源中的比例，默认是1l binpack.resources： plugins: name: binpack arguments: binpack.weight: 10 binpack.cpu: 1 binpack.memory: 1 binpack.resources: nvidia.com/gpu, example.com/foo binpack.resources.nvidia.com/gpu: 2 binpack.resources.example.com/foo: 3 conformance 跳过关键Pod，比如在kubesystem命名空间的Pod，防止这些Pod被驱逐 gang 将一组pod看做一个整体去分配资源 priority 使用用户自定义负载的优先级进行调度 overcommit 将集群的资源放到一定倍数后调度，提高负载入队效率。负载都是deployment的时候，建议去掉此插件或者设置扩大因子为2.0。 overcommitfactor: 扩大因子，默认是1.2 plugins: name: overcommit arguments: overcommitfactor: 2.0 drf 根据作业使用的主导资源份额进行调度，用的越少的优先 predicates 预选节点的常用算法，包括节点亲和，pod亲和，污点容忍，node ports重复，volume limits，volume zone匹配等一系列基础算法 nodeorder 优选节点的常用算法 nodeaffinity.weight：节点亲和性优先调度，默认值是1 podaffinity.weight：pod亲和性优先调度，默认值是1 leastrequested.weight：资源分配最少的的节点优先，默认值是1 balancedresource.weight：node上面的不同资源分配平衡的优先，默认值是1 mostrequested.weight：资源分配最多的的节点优先，默认值是0 tainttoleration.weight：污点容忍高的优先调度，默认值是1 imagelocality.weight：node上面有pod需要镜像的优先调度，默认值是1 selectorspread.weight: 把pod均匀调度到不同的节点上，默认值是0 volumebinding.weight: local pv延迟绑定调度，默认值是1 podtopologyspread.weight: pod拓扑调度，默认值是2 plugins: name: nodeorder arguments: leastrequested.weight: 1 mostrequested.weight: 0 nodeaffinity.weight: 1 podaffinity.weight: 1 balancedresource.weight: 1 tainttoleration.weight: 1 imagelocality.weight: 1 volumebinding.weight: 1 podtopologyspread.weight: 2 ccegputopologypredicate GPU拓扑调度预选算法 ccegputopologypriority GPU拓扑调度优选算法 ccegpu 结合CCE的GPU插件支持GPU资源分配，支持小数GPU配置 numaaware numa拓扑调度 weight: 插件的权重 networkresource 支持预选过滤ENI需求节点，参数由CCE传递，不需要手动配置 NetworkType: 网络类型（eni或者vpcrouter类型） nodelocalvolume 支持预选过滤不符合local volume需求节点 nodeemptydirvolume 支持预选过滤不符合emptydir需求节点 nodeCSIscheduling 支持预选过滤everest组件异常节点 步骤 4 单击“安装”。

您可通过弹性云主机规格可售地域总览查看各规格可售的资源池。 根据系统架构以及使用场景，弹性云主机规格族可以分为以下几类： CPU架构 类型 子类型 描述 X86计算 通用型 通用型s2云主机 通用型云主机共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 X86计算 通用型 通用型m2云主机 通用型云主机共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 X86计算 通用型 通用型s3云主机 通用型云主机共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 X86计算 通用型 通用型s6云主机 通用型云主机共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 X86计算 通用型 通用型s7云主机 通用型云主机共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 X86计算 通用型 通用型s8云主机 通用型云主机共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 X86计算 通用型 通用型s8r云主机 通用型云主机共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 X86计算 通用型 通用型s8e云主机 通用型云主机共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 X86计算 计算型 计算型c3云主机 计算型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。提供更大规格的CPU和内存组合，适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 X86计算 计算型 计算型c6云主机 计算型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。提供更大规格的CPU和内存组合，适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 X86计算 计算型 计算型c7云主机 计算型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。提供更大规格的CPU和内存组合，适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 X86计算 计算型 计算型c8云主机 计算型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。提供更大规格的CPU和内存组合，适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 X86计算 计算型 计算型c8e云主机 计算型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。提供更大规格的CPU和内存组合，适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 X86计算 计算型 计算型c8a云主机 计算型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。提供更大规格的CPU和内存组合，适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 X86计算 内存型 内存型m3云主机 内存型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。CPU和内存配比可达1:8，适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。 X86计算 内存型 内存型m6云主机 内存型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。CPU和内存配比可达1:8，适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。 X86计算 内存型 内存型m7云主机 内存型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。CPU和内存配比可达1:8，适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。 X86计算 内存型 内存型m8云主机 内存型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。CPU和内存配比可达1:8，适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。 X86计算 内存型 内存型m8e云主机 内存型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。CPU和内存配比可达1:8，适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。 X86计算 内存型 内存型m8a云主机 内存型云主机独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能。CPU和内存配比可达1:8，适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。 X86计算 增强型 网络增强型c7ne云主机 配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用；大数据分析和机器学习。 X86计算 增强型 网络增强型c8ne云主机 配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用；大数据分析和机器学习。 X86计算 增强型 网络增强型m8ne云主机 配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用；大数据分析和机器学习。 X86计算 本地盘云主机 超高IO型云主机ip3 搭载NVMe SSD本地盘，为CPU独享型的x86架构云主机，提供透传整块倍数的本地盘规格。 X86计算 本地盘云主机 超高IO型云主机ir3 搭载NVMe SSD本地盘，为CPU独享型的x86架构云主机，提供切分本地盘大小规格。 X86计算 本地盘云主机 磁盘增强型云主机d3 搭载SATA HDD本地盘，为CPU独享型的x86架构云主机。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 图形加速基础型G5 基于NVIDIA虚拟化GPU技术，能够提供全面的专业级的图形加速能力，同时适用于小规模推理。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 图形加速基础型G5s 基于NVIDIA虚拟化GPU技术，能够提供全面的专业级的图形加速能力，同时适用于小规模推理。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 图形加速基础型G6 基于NVIDIA虚拟化GPU技术，能够提供全面的专业级的图形加速能力，同时适用于小规模推理。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 图形加速基础型G7 基于NVIDIA虚拟化GPU技术，能够提供全面的专业级的图形加速能力，同时适用于小规模推理。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 计算加速型P2V 采用GPU直通技术，满足深度学习、科学计算、图像渲染等场景下用户的性能需求。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 计算加速型P2Vs 采用GPU直通技术，满足深度学习、科学计算、图像渲染等场景下用户的性能需求。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 计算加速型PI2 采用GPU直通技术，满足深度学习、科学计算、图像渲染等场景下用户的性能需求。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 计算加速型PI7 采用GPU直通技术，满足深度学习、科学计算、图像渲染等场景下用户的性能需求。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 计算加速型P8A 采用GPU直通技术，满足深度学习、科学计算、图像渲染等场景下用户的性能需求。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 计算加速型PN8I 采用GPU直通技术，满足深度学习、科学计算、图像渲染等场景下用户的性能需求。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 计算加速型PN8S 采用GPU直通技术，满足深度学习、科学计算、图像渲染等场景下用户的性能需求。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 计算加速型PAK1 采用GPU直通技术，满足深度学习、科学计算、图像渲染等场景下用户的性能需求。 X86计算 GPU加速/AI加速云主机 计算加速型PCH1 采用GPU直通技术，满足深度学习、科学计算、图像渲染等场景下用户的性能需求。 X86计算 海光系列 hc1型云主机 搭载海光Hygon C86 7285或Hygon C86 7380处理器。 X86计算 海光系列 hm1型云主机 搭载海光Hygon C86 7285或Hygon C86 7380处理器。 X86计算 海光系列 hs1型云主机 搭载海光Hygon C86 7285或Hygon C86 7380处理器。 X86计算 海光系列 hc3x型云主机 搭载海光Hygon C86 7493处理器。 X86计算 海光系列 hm3x型云主机 搭载海光Hygon C86 7493处理器。 X86计算 海光系列 hs3x型云主机 搭载海光Hygon C86 7493处理器。 X86计算 海光系列 hc3型云主机（停售） 搭载海光Hygon C86 7493处理器。 X86计算 海光系列 hm3型云主机（停售） 搭载海光Hygon C86 7493处理器。 X86计算 海光系列 hs3型云主机（停售） 搭载海光Hygon C86 7493处理器。 X86计算 海光系列 hc3xne型云主机 搭载海光Hygon C86 7493处理器，配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用。 X86计算 海光系列 hm3xne型云主机 搭载海光Hygon C86 7493处理器，配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用。 X86计算 海光系列 hs3xne型云主机 搭载海光Hygon C86 7493处理器，配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用。 X86计算 海光系列 hc4t型云主机（邀测） 搭载海光Hygon C86 7493处理器，支持海光最新一代安全加密虚拟化技术CSV3.0，提供国产化计算能力的同时，确保敏感数据在计算全流程中可用不可见，满足企业国产化转型的安全需求。 X86计算 海光系列 hm4t型云主机（邀测） 搭载海光Hygon C86 7493处理器，支持海光最新一代安全加密虚拟化技术CSV3.0，提供国产化计算能力的同时，确保敏感数据在计算全流程中可用不可见，满足企业国产化转型的安全需求。 X86计算 经济型 经济型e云主机 经济型云主机共享宿主机的CPU资源，提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较低的价格，有可用性保障，无性能保障。支持小型的业务运行。适用于对价格敏感，性能要求低的场景，如小型网站、开发测试环境、个人云上学习环境等。 ARM计算 鲲鹏系列 kc1型云主机 搭载华为鲲鹏920处理器。 ARM计算 鲲鹏系列 km1型云主机 搭载华为鲲鹏920处理器。 ARM计算 鲲鹏系列 ks1型云主机 搭载华为鲲鹏920处理器。 ARM计算 鲲鹏系列 kc2x型云主机 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器。 ARM计算 鲲鹏系列 km2x型云主机 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器。 ARM计算 鲲鹏系列 ks2x型云主机 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器。 ARM计算 鲲鹏系列 kc2型云主机（停售） 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器。 ARM计算 鲲鹏系列 km2型云主机（停售） 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器。 ARM计算 鲲鹏系列 ks2型云主机（停售） 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器。 ARM计算 鲲鹏系列 kc2xne型云主机 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器，配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用。 ARM计算 鲲鹏系列 km2xne型云主机 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器，配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用。 ARM计算 鲲鹏系列 ks2xne型云主机 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器，配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用。 ARM计算 鲲鹏系列 kc2ne型云主机（停售） 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器，配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用。 ARM计算 鲲鹏系列 km2ne型云主机（停售） 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器，配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用。 ARM计算 鲲鹏系列 ks2ne型云主机（停售） 搭载华为鲲鹏920 7260T处理器，配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用。 ARM计算 飞腾系列 fc1型云主机 搭载腾云S2500处理器。 ARM计算 飞腾系列 fm1型云主机 搭载腾云S2500处理器。 ARM计算 飞腾系列 fs1型云主机 搭载腾云S2500处理器。

时间点 作业B（小时调度，开始时间00:00，间隔时间10小时） 作业A（天调度，每天02:00执行） 第1天00:00 执行 第1天02:00 检查 [第0天00:00:00, 第1天00:00:00) 区间，无作业B实例运行，不执行 第1天10:00 执行 第1天20:00 执行 第2天00:00 执行 第2天02:00 检查[第1天00:00:00, 第2天00:00:00) 区间，有作业B实例运行完成，执行作业A 第2天10:00 执行 第2天20:00 执行 ... ... ...

操作场景 某企业已经在地域A创建了天翼云VPC并在其中部署了应用服务，现在该企业希望通过天翼云SDWAN服务访问地域A的云资源。 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。 您已经在地域A创建了VPC，具体操作，请参见创建虚拟私有云VPC。 您已经完成云间高速（标准版）的创建，具体操作，请参见创建云间高速（标准版）实例。 您已经将地域A的VPC加载到同一云间高速（标准版）实例中，请参见加载网络实例。 操作步骤 步骤一：购买智能网关 您可以通过天翼云官网自行购买智能网关实例，也可以联系客户经理购买智能网关实例。通过天翼云官网自行下单，操作步骤如下： 1. 登录天翼云SDWAN控制台，选择“智能网关”，在“智能网关”页面单击“创建智能网关”，选择“创建智能网关”。 2. 根据页面提示配置参数，部分参数信息可参考如下： 参数 描述 实例名称 智能网关实例名称，长度为164字符，以大小写字母或中文开头，可包含数字、“.”、 “”、“”。 区域 选择设备接入的区域。 基础带宽 该分支接入SDWAN骨干网的带宽大小。 是否购买设备 表示是否需要从天翼云购买设备。选择“是”，则天翼云会为您准备一台设备；选择“否”，则需要用户自备设备。 网关形态 可选择硬件版、软件版，这里我们选择硬件版。 设备类型 购买设备时，需要选择设备的型号。可以选择经济版、标准版、企业版、企业增强版。 使用方式 表示设备的使用方式。这里选择“单机”。 地址信息 表示设备的装机地址。请准确填写地址信息。 购买数量 默认为1。这里设置为1。 3. 单击“提交订单”。确认订单信息无误后，勾选“我已阅读并同意相关协议《天翼云SDWAN产品服务协议》”，单击“确认下单”。 4. 订单支付成功后，完成购买。

码率（Mbps） 存储0天 存储3天 存储7天 存储15天 存储30天 存储60天 存储90天 存储180天 存储365天 0.5 7 9 10 14 20 33 45 83 161 1 7 10 13 20 33 58 83 159 315 2 7 13 19 33 58 109 159 311 623 3 7 15 25 45 83 159 235 463 931 4 7 18 31 58 109 210 311 615 1239 5 7 20 37 71 134 261 387 767 1547 6 7 23 43 83 159 311 463 919 1855 7 7 25 49 96 185 362 539 1071 2163 8 7 28 55 109 210 412 615 1222 2471

本文帮助您了解对等连接的基本概念。 虚拟私有云（VPC） 虚拟私有云为弹性云主机、物理机、云容器、云数据库等云上资源构建隔离、私密的虚拟网络环境。 路由表 路由表是指虚拟私有云上管理路由条目的列表。 系统路由表 创建VPC后，系统会默认创建一张系统路由表来控制VPC的路由，VPC内所有子网默认使用系统路由表。系统路由表不能创建也不能删除，但可以在系统路由表中创建自定义路由条目。 自定义路由表 支持创建VPC内自定义路由表，将自定义路由表和子网绑定，可更灵活地进行VPC网络管理。 对等连接 对等连接是两个VPC之间的网络连接，可以通过VPC对等连接，实现两个VPC之间私网互通。用户可以在自己帐号的VPC之间创建对等连接，也可以在自己账号的VPC与同一区域内其他帐号的VPC之间创建对等连接。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 createTime String 创建时间 20230921 17:49:52 prodDbEngine String 数据库实例引擎 prodInstId String 实例id 169528973574900007 prodInstName String 实例名称 testpg1 prodRunningStatus Integer 实例当前的运行状态 0:运行中 1:重启中 2:备份中 3:恢复中 1001:已停止 1006:恢复失败 1007:VIP不可用 1008:GATEWAY不可用 1009:主库不可用 1010:备库不可用 1021:实例维护中 2000:开通中 2002:已退订 2005:扩容中 2011:冻结 0 alive Integer 实例是否存活,0:存活，1：异常 0 prodOrderStatus Integer 订单状态，0：正常，1：冻结，2：删除，3：操作中，4：失败,2005:扩容中 0 prodType Integer 实例部署方式 0：单机，1：一主一备，2：一主两备，3：只读实例 1 readPort Integer 读端口 9304 vip String 虚拟ip地址 writePort String 写端口 9304 readonlyInstnaceIds Array of Strings 只读实例id列表 [] instanceType String 实例类型，primary:主实例，readonly:只读实例 primary toolType Integer 备份工具类型，1：pgbaseback，2：pgbackrest，3：s3 1

本章节主要介绍翼MapReduce的分配机架操作。 操作场景 大型集群的所有主机通常分布在多个机架上，不同机架间的主机通过交换机进行数据通信，且同一机架上的不同机器间的网络带宽要远大于不同机架机器间的网络带宽。在这种情况下网络拓扑规划应满足以下要求： 为了提高通信速率，希望不同主机之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内，而不是跨机架。 为了提高容错能力，分布式服务的进程或数据需要尽可能存在多个机架的不同主机上。 Hadoop使用一种类似于文件目录结构的方式来表示主机。两层网络的集群如下图所示，Node1的Rack建议设置为 /Switch1/Rack1 ，Node4的Rack建议设置为 /Switch1/Rack2 。 两层网络结构 由于HDFS不能自动判断集群中各个DataNode的网络拓扑情况，管理员需设置机架名称来确定主机所处的机架，NameNode才能绘出DataNode的网络拓扑图，并尽可能将DataNode的数据备份在不同机架中。同理，YARN需要获取机架信息，在可允许的范围内将任务分配给不同的NodeManager执行。 当集群网络拓扑发生变化时，需要使用FusionInsight Manager为主机重新分配机架，相关服务才会自动调整。 对系统的影响 修改主机机架名称，将影响HDFS的副本存放策略、Yarn的任务分配及Kafka的Partition存储位置。修改后需重启HDFS、Yarn和Kafka，使配置信息生效。 不合理的机架配置会导致集群的节点之间的负载（包括CPU、内存、磁盘、网络）不平衡，降低集群的可靠性，影响集群的稳定运行。所以在分配机架之前，需要进行全局的统筹，合理地设置机架。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 Bucket 是 String 将会接收对象的存储桶 bucket1 Key 是 String 对象的key test1 UploadId 是 String UploadId用于标识分段上传 2~xV3umxNY7f Owner 是 Array of Objects 上传对象拥有者的ID和显示名 Owner StorageClass 是 String 对象的存储类型 STANDARD PartNumberMarker 是 String 如果IsTruncated 为true，在后续序列中被使用，为序列的开始标识 0 NextPartNumberMarker 是 String 如果IsTruncated为true，在后续序列中被使用，为序列的结束标识 1 MaxParts 是 Integer 响应中允许返回的最大分段数 10 IsTruncated 是 Boolean 如果为true，返回上载对象的子集 true Part 是 Array of Objects 包含LastModified, PartNumber, ETag和Size元素的容器 Part

本节主要介绍Glance使用HBlock卷的前置条件。 Glance使用HBlock卷的前置条件如下： HBlock服务已经正确配置，且可以正常启动。 正确安装OpenStack，支持的OpenStack版本详见环境要求。 正确安装OpenStack的接入插件，且功能正常。 说明 在使用Stor Cinder进行镜像创建卷的场景下，它支持采用克隆方式进行底层处理。当镜像文件较大时，利用克隆方式可以快速高效地完成卷的创建任务，大大提升了操作效率和用户体验。使用此方式的前提条件是： Glance配置了HBlock存储。 cinder.conf中配置：alloweddirecturlschemescinder，配置位置在[DEFAULT]标签下，否则不生效。 glanceapi.conf中配置：glanceapi.conf: showimagedirecturl True，配置位置在[DEFAULT]标签下，否则不生效。 对应的image必须是基于下列条件创建的：HBlock的卷，格式为raw，容器为bare。

灾难恢复能力等级 等级名 RTO RPO 1 基本支持 2天以上 1天至7天 2 备用场地支持 24小时以上 1天至7天 3 电子传输和部分设备支持 12小时以上 数小时至1天 4 电子传输及完整设备支持 数小时至2天 数小时至1天 5 实时数据传输及完整设备支持 数分钟至2天 0到30分钟 6 数据零丢失和远程集群支持 数分钟 0

本文介绍天翼云CDN服务协议。 天翼云全站加速产品采用《天翼云CDN服务协议》，详情请参见：天翼云CDN服务协议。

本章节介绍Zookeeper持久化数据迁移方案 数据迁移功能是利用ZooKeeper的快照（Snapshot）进行持久化数据的迁移。 前提条件 已创建MSE ZooKeeper集群。具体操作，请参考创建ZooKeeper引擎。 使用限制 1. 迁移前确保源ZooKeeper停止同步服务，并且有生成最新的快照文件。 2. 该方式不支持同步分布式锁、临时节点数据。 迁移步骤 步骤一：导出源ZooKeeper快照 1. 在源ZooKeeper部署机器上，查看zoo.cfg配置文件，获取dataDir配置目录。 2. 进入dataDir目录后，进入version2/目录找到最新的快照文件进行下载保存。 3. 在MSE ZooKeeper实例详情页面中，进入数据管理>Znode管理>点击数据导入。 4. 点击上传文件，选中刚刚下载保存的快照文件，点击确定，等待集群重启完毕即可，预计需要等待25分钟。 5. 验证数据迁移结果，可以在Znode管理中查看相应的节点数据验证。

推空保护功能用于处理客户端在请求注册中心订阅服务端地址列表时，在服务端注册异常的场景下，注册中心返回了空列表，此时客户端忽略该空返回的变更，从缓存中获取上一次正常的服务端地址进行服务访问。能够在注册中心在进行变更（变配、升降级）或遇到突发情况（例如，可用区断网断电）或其他不可预知情况下的列表订阅异常收到空的地址列表推送时，可以有效保护业务调用，增加业务可靠性。 功能入口 1. 完成灰度应用部署后，即可查看应用当前存在的标签。 2. 登录云应用引擎控制台。 3. 在左侧导航栏选择 应用管理 > 应用列表，单击目标应用名称。 4. 应用基础信息页面，选择 微服务治理 > 流量治理，单击 推空保护 开启推空保护 1. 在推空保护页面打开开关 查看推空保护事件 若发生推空保护，在推空保护页面即可查看推空保护事件。

本节为您介绍激活智能网关的操作流程。 操作场景 用户购买智能网关实例后，需要激活才能使用。 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。 激活过程中需保持智能网关通电且已连通网络，且“设备状态”为“在线”（注：设备状态可在“目标智能网关详情页面基本信息”标签下查看）。 如果智能网关为硬件版，还需要提前配置链路，具体操作，详见链路设置章节。 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“网络”，单击“天翼云SDWAN”；进入天翼云SDWAN总览页面。 4. 选择“智能网关”，单击目标智能网关“操作”列的“更多激活”。 5. 根据页面提示，选择设备接入方式，并配置网络。 6. 单击“确定”，开始激活操作。 7. 激活成功后，业务状态变为“已激活”。 8. 激活智能网关后，可进一步将智能网关绑定到天翼云SDWAN实例中。绑定到天翼云SDWAN实例后，可以实现设备互联，访问云上资源。具体操作步骤，请参考绑定天翼云SDWAN实例页面。 说明 如需天翼云人员协助上门安装，请购买装维服务。购买服务后，装维人员将联系您上门协助完成智能网关安装、激活等操作。

准备项 说明 需要执行的工作 账号准备 注册天翼云账号 参考 数据库准备 源数据库和目标数据库以及对应连接帐号权限准备 可根据源数据库和目标数据库的数据库类型进行相应的账号权限设置。 网络准备 源数据库部署在本地 参考 网络准备 源数据库为其他云数据库 参考 网络准备 源数据库为天翼云数据库 参考 网络准备 源数据库为天翼云ECS自建数据库 参考

本章节主要介绍翼MapReduce的配置监控指标转储功能。 用户可以在MRS Manager界面上配置监控指标数据对接参数，使集群内各监控指标数据通过FTP或SFTP协议保存到指定的FTP服务器，与第三方系统进行对接。FTP协议未加密数据可能存在安全风险，建议使用SFTP。 MRS Manager支持采集当前管理的集群内所有监控指标数据，采集的周期有30秒、60秒和300秒三种。监控指标数据在FTP服务器保存时，会根据采集周期分别保存在不同的监控文件中，监控文件命名规则为“集群名称metric监控指标数据采集的周期文件保存时间.log”。 前提条件 转储服务器对应的弹性云主机需要和MRS集群的Master节点在相同的VPC，且Master节点可以访问转储服务器的IP地址和指定端口。转储服务器的FTP服务正常。 操作步骤 在MRS Manager，单击“系统设置”。 1. 在“配置”区域“监控和告警配置”下，单击“监控指标转储配置”。 2. 下表介绍转储参数。 转储参数 参数名称 参数说明 是否必选 FTP IP地址 指定监控指标数据对接后存放监控文件的FTP服务器。 是 FTP端口 指定连接FTP服务器的端口。 是 FTP用户名 指定登录FTP服务器的用户名。 是 FTP密码 指定登录FTP服务器的密码。 是 保存路径 指定监控文件在FTP服务器保存的路径。 是 转储时间间隔（秒） 指定监控文件在FTP服务器保存的周期，单位为秒。 是 转储模式 指定监控文件发送时使用的协议。可选协议为“FTP”和“SFTP”。 是 SFTP服务公钥 指定FTP服务器的公共密钥，“模式”选择“SFTP”时此参数生效。建议配置公共密钥，否则可能存在安全风险。 否 3. 单击“确定”，设置完成。

本章节主要介绍翼MapReduce的管理实例配置操作。 操作场景 每个单独的角色实例可以修改配置参数在迁移实例到新集群场景或者重新部署相同服务的场景下，管理员可以在FusionInsight Manager中将某服务所有配置数据导入或者导出，实现配置结果的快速复制。 FusionInsight Manager支持管理单个角色实例的配置参数，修改配置参数、导出实例配置或导入实例配置时不影响其他实例。 对系统的影响 修改角色实例配置后，如果实例状态为“配置过期”，则需要重启此实例。重启时对应的实例不可用。 修改实例配置 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务”。 3. 单击服务视图中指定的服务名称，并选择“实例”页签。 4. 单击指定的实例，选择“实例配置”。 默认显示“基础配置”，如果需要修改更多参数，请选择“全部配置”，界面上将显示该实例支持的所有参数分类。 5. 在导航树选择指定的参数分类，并在右侧修改参数值。 不确定参数的具体位置时，支持在右上角输入参数名，Manager将实时进行搜索并显示结果。 6. 单击“保存”，并在确认对话框中单击“确定”。 等待界面提示“操作成功”，单击“完成”，配置已修改。 说明 角色实例配置参数修改后，如果实例状态为“配置过期”则需要重启此实例，可在“实例”页面勾选“配置过期”的实例，选择“更多 > 重启实例”。 导出导入实例配置 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务”。 3. 单击服务视图中待操作的服务名称，并选择“实例”页签。 4. 单击待操作的实例，选择“实例配置”。 5. 单击“导出”，导出配置参数文件到本地。 6. 在实例配置页面单击“导入”，在弹出的配置文件选择框中定位到实例的配置参数文件，即可导入所有配置。

本章节主要介绍翼MapReduce的管理实例组操作。 操作场景 FusionInsight Manager支持对多个实例组的管理功能，即用户可以按照具有相同硬件配置的节点或者其他原则将同一角色内的多个实例进行分组。针对实例组进行的配置参数修改，将同时对组内所有的实例生效。 在大集群场景中，通过实例组将提升大集群下异构环境批量实例的管理能力，分配好实例组后，后续可反复配置，减少实例配置项的冗余，提升系统性能。 创建实例组 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务”。 3. 单击服务视图中待操作的服务名称。 4. 选择“实例组”。 单击，按照界面提示填写参数。 实例组配置参数 参数名 说明 组名称 实例组名称只能包含字母、数字、下划线（）、中划线（）和空格，仅以字母、数字、下划线（）或中划线（）开头，只能在中间包含空格，并且不能超过99个字符。 角色 表示实例组包含哪个角色的实例。 复制源 指从指定的实例组复制配置值到新组，若为空，则新组对应的各配置值为系统默认值。 描述 只可以包含汉字、英文字母、数字、中英文逗号、中英文句号、下划线（）、空格和换行符，并且不能超过200个字符。 说明 每个实例必须且只能属于一个实例组，实例首次安装时默认属于的实例组为“ 角色名 DEFAULT”。 多余或者不再使用的实例组可以删除，删除前需要将组内的实例全部迁移至其他实例组，然后参照下方“删除实例组”对实例组进行删除，系统默认的实例组不可删除。 5. 单击“确定”完成创建实例组。

本章节主要介绍翼MapReduce的管理租户目录操作。 操作场景 管理员通过FusionInsight Manager管理指定租户使用的HDFS存储目录，能根据业务需求对租户添加目录、修改目录文件数量配额、修改存储空间配额和删除目录。 前提条件 已添加具有HDFS存储资源的租户。 查看租户目录 1. 在FusionInsight Manager，单击“租户资源”。 2. 在左侧租户列表，单击目标的租户。 3. 单击“资源”页签。 4. 查看“HDFS存储”表格。 指定租户目录的“文件目录数上限”列表示文件和目录数量配额。 指定租户目录的“存储空间配额 ”列表示租户目录的存储空间大小。 添加租户目录 1. 在FusionInsight Manager，单击“租户资源”。 2. 在左侧租户列表，单击需要修改HDFS存储目录的租户。 3. 单击“资源”页签。 4. 在“HDFS存储”表格，单击“添加目录”。 “父目录”，表示当前租户对应父租户的存储目录。 说明 当前租户不是子租户则不显示此参数。 “路径”，填写租户目录的路径。 说明 当前租户不是子租户则新路径将在HDFS的根目录下创建。 “文件目录数上限”填写文件和目录数量配额。 文件数阈值配置（%），只有设置了“文件目录数上限”才会生效。表示当已使用的文件数超过了设置的“文件目录数上限”的百分数后将会产生告警。不设置则不会根据实际使用情况上报告警。 说明 当前已使用的文件数的数据采集周期为1个小时，因此超过文件数阈值的告警上报会存在延迟。 “存储空间配额”，填写租户目录的存储空间大小。 存储空间阈值配置（%），表示已使用存储空间超过了设置的“存储空间配额”的百分数后将会产生告警。不设置则不会根据实际使用情况上报告警。 5. 单击“确定”完成租户目录添加。

功能 处理器与内存配比为1:4。 处理器：第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器 6278，主频2.6GHz，睿频3.5GHz。 支持Ascend 310芯片，每张Atlas300I加速卡包含4个Ascend 310芯片 单芯片整数精度（INT8）16TeraOPS 单芯片提供8GiB显存，内存带宽50GiB/s 内置硬件视频编解码引擎，支持5路全高清视频解码器（H.264/265） 规格 表 Ai1s型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽 最大收发包能力（万/PPS） Ascend 310 Ascend RAM（GiB） 网卡多队列数 网卡个数上限 虚拟化类型 ai1s.large.4 2 8 4/1.3 20 1 8 2 2 KVM ai1s.xlarge.4 4 16 6/2 35 2 16 2 3 KVM ai1s.2xlarge.4 8 32 10/4 50 4 32 4 4 KVM ai1s.4xlarge.4 16 64 15/8 100 8 64 8 8 KVM ai1s.8xlarge.4 32 128 25/15 200 16 128 8 8 KVM