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- Pooler相关参数本页介绍天翼云TeleDB数据库Pooler相关参数。 pooler_port (integer) pooler的端口号,范围1~65535。默认6667。是否动态生效:否。 init_pool_size (integer) 为每个用户初始准备此数量个连接,范围1~65535。默认10。是否动态生效:否。 min_pool_size (integer) 当活跃连接数小于这个值时,我们为热用户和数据库建立新的连接,范围1~65535。默认5。是否动态生效:否。
- 如何防止云堡垒机运维的服务器被绕过？此小节介绍如何防止云堡垒机运维的服务器被绕过。 云堡垒机没有防绕过的功能,运维用户只要掌握服务器账号密码,即可直接登录服务器并运维。 为避免云堡垒机被绕过,需要设置服务器安全组,配置入方向仅对云堡垒机IP地址开放,拒绝其他地址访问,实现只通过云堡垒机登录的目的。 操作步骤 登录管理控制台。 在系统首页,单击“网络 > 弹性ip”。 在左侧导航树选择“访问控制 > 安全组”。 在安全组界面,单击操作列的“配置规则”,进入安全组详情界面。
- 单区域访问CDN节点异常注意 关于如何检测是否天翼云CDN节点ip,详情请见:如何验证IP地址是否属于天翼云CDN节点IP。 场景四:访问CDN加速域名后获取到的内容为非本站点文件内容 可能的原因: 访问到非CDN节点。检测访问的IP是否为CDN的节点IP。关于如何检测,详情请见:如何验证IP地址是否属于天翼云CDN节点IP。如果访问的节点不是CDN节点IP,请核实是否存在如下几种情况: 本地是否有开启代理软件,因为有些代理软件会强制更改访问域名的解析。若有,则建议关闭该代理软件。
- 通过kafka导入日志本文主要介绍如何将天翼云分布式消息服务Kafka的数据导入到云日志服务,实现数据的查询分析、加工等操作。 注意当前功能为试用阶段,仅在华北2资源池开放。创建数据导入任务登录云日志服务控制台。左侧菜单栏点击“日志接入”,进入接入管理页面在“数据导入”模块中,点击“分布式消息服务Kafka-数据导入”选择目标日志项目和日志单元,单击下一步。设置接入配置,配置如下参数,确认无误后,单击下一步。
- 产品优势本页为您介绍WPS云文档天翼云版的产品优势 低成本快速部署上云基于WPS Office,低学习成本快速上手文件集中存储、在线协同、外链分享、安全管控,一站式解决文件写存管用WPS会员权益、小工具赋能,提高企业办公效率二次开发能力,创造更多可能
- 如何退订数据安全中心服务？该任务指导用户退订购买的数据安全中心服务。 该任务指导用户退订购买的数据安全中心服务。DSC不支持单独退订扩展包,如果您要退订扩展包,只能将购买的服务版本和扩展包一起退订。操作步骤登录管理控制台。在界面右上方,单击“费用”,进入“费用中心”界面。在左侧导航树上选择“订单管理 > 退订管理”。根据页面提示完成退订。
- 高效的并行计算能力本页介绍天翼云TeleDB数据库高效的并行计算能力。 TeleDB支持两级并行,从而实现高效的并行计算能力。两级并行分别为多节点之间的并行和节点内的并行。 多节点之间并行执行:分布式事务需要多节点一起完成。多个节点之间是并行的,例如:所有DDL语句,涉及元数据变更,需在所有CN、DN节点上执行。批量INSERT语句、不带分布键的SELECT、UPDATE、DELETE语句,需在所有DN节点上执行。
- 数据治理中心 DataArts Studio产品服务等级协议本章节主要提供数据治理中心DataArts Studio服务等级协议的预览和下载。 点此预览:《数据治理中心 DataArts Studio 服务等级协议》
- 基本概念本节主要介绍基本概念 使用IAM服务时常用的基本概念包括:帐号、IAM用户、帐号与IAM用户的关系、用户组、身份凭证、授权、权限、项目、委托、身份凭证。 账号 您首次使用天翼云时注册的帐号是您的资源归属、资源使用计费的主体,对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以进行重置用户密码、分配用户权限等操作。 帐号不能在IAM中修改和删除,您可以在天翼云官网“账号中心”修改帐号信息,如果您需要删除帐号,可以在“账号中心”进行注销。
- VPN连接服务创建方式一说明 IKE策略指定了IPsec隧道在协商阶段的加密和认证算法,IPsec策略指定了IPsec在数据传输阶段所使用的协议,加密以及认证算法;这些参数在VPC上的VPN连接和您数据中心的VPN中需要进行相同的配置,否则会导致VPN无法建立连接。以下算法安全性较低,请慎用:认证算法:SHA1、MD5。加密算法:3DES。DH算法:Group 1、Group 2、Group 5。 配置对端设备 配置对端设备可参见以下示例,帮助您配置本地的VPN设备,实现您本地网络与天翼云VPC子网的互联互通。
- Redis实例CPU使用率达到100%的原因？数据量过大:如果Redis实例中存储的数据量非常庞大,当进行一些复杂的操作或大规模的数据读写时,会导致CPU使用率升高。例如,当执行大规模的键扫描、排序、聚合操作或大量数据的持久化操作时,会占用较多的CPU资源。 非优化的命令操作:某些Redis命令操作可能会导致CPU使用率增加。例如,使用SCAN命令进行全量键扫描,或者使用SORT命令对大数据集进行排序等。这些操作可能在大规模数据集上消耗大量CPU资源,导致CPU使用率升高。
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