本章节主要介绍创建用户并授权使用物理机。 如果您需要对您所拥有的物理机资源进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），通过IAM，您可以： 根据企业的业务组织，在您的天翼云帐号中，给企业中不同职能部门的员工创建IAM用户，让员工拥有唯一安全凭证，并使用物理机资源。 根据企业用户的职能，设置不同的访问权限，以达到用户之间的权限隔离。 将物理机资源委托给更专业、高效的其他天翼云帐号或者云服务，这些帐号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果天翼云帐号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用物理机的其它功能。 操作步骤： 1. 创建用户组并授权 在IAM控制台创建用户组，并授予物理机只读权限“ReadOnlyAccess”。 2. 创建用户并加入用户组 在IAM控制台创建用户，并将其加入创建的用户组。 3. 用户登录并验证权限 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择“计算 > 物理机服务”，进入物理机主界面，单击右上角“申请物理机”尝试购买物理机。若提示权限不足，表示物理机“ReadOnlyAccess”已生效。 在“服务列表”中选择除物理机服务以外的任意一个服务，若提示权限不足，表示物理机“ReadOnlyAccess”已生效。

产品类型 保留期 超过保留期 计算、存储、网络、数据库、终端类产品 15天 存储数据将被删除、云服务资源将被释放

背景介绍 istio服务网格默认通过iptables的方式劫持流量，一次请求会多次经过iptables和TCP/IP协议栈，增加请求的耗时。通过ebpf技术，可以绕过iptables和协议栈，加速同pod内业务容器和sidecar容器之间以及同节点的sidecar之间的通信，降低网络开销。 使用限制 开启条件： 操作系统发行版启用 cgroup v2。 Linux 内核为 5.8 或更高版本。公共镜像建议使用ctyunos 23.01以上版本，该版本内核为5.10。 cpu架构暂时只支持x86。 关于启用cgroup v2 需要进入对应节点，登录入口在ccse控制台>集群>节点>操作>更多>远程登录 登录后执行以下步骤： 1. 修改/etc/default/grub的GRUBCMDLINELINUX，增加一个参数systemd.unifiedcgrouphierarchy1 2. 重新生成grub.cfg文件，grub2mkconfig o /boot/grub2/grub.cfg（若使用了efi引导分区，则执行grub2mkconfig o /boot/efi/EFI/ctyunos/grub.cfg） 3. 重启操作系统 注意 开启cgroup v2有以下风险，请细致评估后再进行操作： 1. cgroup v2布局方式与v1完全不同，如果您已经有挂载v1的业务节点（非系统自带的节点），建议完全清空切换到v2。 2. 有部分节点为cgroup v1部分节点为cgroup v2的情况下，可能会产生不可知的风险，建议整个集群都统一切换到一个版本。 3. cgroup v2依赖systemd进行配置分发，在一些极端场景下可能需要额外对system进行性能调优。 4. 集群中已经存在pod使用 cgroup 特性时，重启节点后，存量pod未必会生效。 综上，建议在新开通的集群中进行cgroup切换，并保证后续扩容节点也要及时对齐cgroup版本。已有业务的存量集群不建议进行切换。

服务名重复校验范围是什么？ 服务名重复校验范围是微服务名称、微服务应用、微服务版本和微服务环境。是一个微服务的主键，标识一个唯一的微服务。请确保主键不重复。 为什么一定要定义服务契约？ 企业级系统规模普遍较大，微服务组件众多，所以对服务间接口进行统一管理是企业的关键需求。微服务引擎通过契约管理满足这一需求。 管理角度：通过契约管理，企业中的接口管理者可以统一定义微服务的契约文件（符合接口描述标准的接口定义文件），从而做到规范并协调多个开发团队的接口开发，降低沟通成本且避免后期的混乱。 开发角度：在微服务开发的时候，不同团队甚至不同ISV间，可以基于统一的契约文件开发同一应用或系统，从而方便整体系统一致性的维护。具体表现在，单体应用中模间是代码级调用，在编译期就可以解决API不兼容问题，修复成本也极低。微服务解耦后，服务间变为了远程调用，接口不一致通常发现时间较晚，会造成更大的修复成本。有了契约可以保证架构师设计契约，严格审查变更，并反向生成代码，保证兼容性。 另外，对于规模较小、统一管理要求不高的系统，产品支持从接口代码自动生成契约文件。 创建委托失败怎么解决？ 原因是用户无权限创建委托或用户委托配额不足。解决方法如下： 若用户进入IAM控制台时，系统提示权限不足，说明用户无权限创建委托，请参考进行处理。 若用户有权限创建委托，则登录统一身份认证服务控制台，在统一身份认证服务的左侧导航窗中，选择“委托”，查看当前是否还可以创建委托，当可创建委托数量为0时，可删除委托或调整委托配额后进行创建。

告警模板 告警模板：更新 接口功能介绍 调用此接口可更新告警模板。 接口约束 告警模板内容不能为空。 URI POST /v4/monitor/updatealarmtemplate 路径参数 无 Query参数 无 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 templateID 是 String 告警模板ID 312b56b43e4311ed8ef2005056898fe0 regionID 是 String ctyun资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b name 是 String 告警模板名称 xsZSu desc 否 String 告警模板描述 test service 是 String 本参数表示服务。取值范围：ecs：云主机。evs：云硬盘。pms：物理机。...详见“告警规则：获取告警服务列表”接口返回。 ecs dimension 是 String 本参数表示告警维度。取值范围：ecs：云主机。disk：磁盘。pms：物理机。...详见“告警规则：获取告警服务维度关系”接口返回。 ecs conditions 否 Array of Objects 告警规则 condition 表 condition 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 evaluationCount 否 Integer 持续次数，当规则执行结果持续多久符合条件时报警（防抖），默认值：2 2 metric 否 String 监控指标, 说明：当有condition参数时，metric是必填项 cpuutil fun 否 String 本参数表示采用算法。默认值：min。取值范围：last：原始值。avg：平均值。max：最大值。min：最小值。sum：总和。根据以上范围取值。 min operator 否 String 本参数表示比较符。默认值：le。取值范围：eq：等于。gt：大于。ge：大于等于。lt：小于。le：小于等于。ne：不等于。rg：环比上升。cf：环比下降。rc：环比变化。根据以上范围取值。 le value 否 String 告警阈值，整数型或小数点型字符串， 默认值：80。 如果是小数点型字符串，小数点位数不能超过2位。 80 period 否 String 本参数表示算法统计周期。默认值：5m。参数fun为last时不可传。参数fun为avg、max、min、sum均需填此参数。本参数格式为“数字+单位”。单位取值范围：m：分钟。h：小时。d：天。根据以上范围取值。 5m unit 否 String 本参数表示单位. 默认值：空字符。 KB/s

本文详细介绍到期与欠费说明。 到期 AOne边缘安全加速平台的基础套餐为包年包月的销售品，在资源到期前7天、3天、1天会以邮件的方式通知客户资源即将到期；在到期当天会以邮件、站内信和短信的方式通知客户。 客户选择订购套餐或资源包，如果客户拟在服务期限届满或资源包抵扣完成后继续使用服务，客户应当及时续订套餐、资源包或开通按需计费。否则，天翼云将在服务期限届满或资源包抵扣完成后暂停向客户提供服务目冻结资源，天翼云有权立即释放客户的资源，并删除相关数据。 产品/服务冻结时：资源将被限制访问和使用，会导致您的业务中断。 产品/服务解冻时：资源将被解除限制，但是需要您自行去自助控制台检查并恢复业务。 产品/服务释放时：资源将被释放，存储在资源中的数据将被删除，数据无法找回。 欠费 在天翼云账户中没有费用并欠款的情况下，天翼云会以短信的方式通知客户充值；如果客户在48小时内未付清所欠金额，则将关停客户的边缘安全加速平台。 服务到期，关停服务 关停客户的边缘安全加速平台安全与加速服务，天翼云CDN会将加速域名的CNAME立即解析至不可用地址。 注意：对域名进行停用操作后，CDN节点会立即删除配置，但仍会在系统数据库中保留原来的配置记录，可再次对域名进行"启用"操作。

本章节主要介绍翼MapReduce的配置监控指标数据转储操作。 操作场景 监控数据上报功能可以将系统中采集到的监控数据写入到文本文件，并以FTP或SFTP的形式上传到指定的服务器中。 使用该功能前，管理员需要在FusionInsight Manager页面进行相关配置。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“系统 > 对接 > 监控数据上传”。 3. 单击“监控数据上传”右边的开关。 “监控数据上传”默认为不启用，开关显示为表示启用。 4. 根据下表所示的说明填写上传参数： 上传配置参数 参数名称 参数说明 FTP IP地址模式 必选参数，指定服务器IP地址模式，可选择“IPV4”或“IPV6”。 FTP IP地址 必选参数，指定监控指标数据对接后存放监控文件的FTP服务器。 FTP端口 必选参数，指定连接FTP服务器的端口。 FTP用户名 必选参数，指定登录FTP服务器的用户名。 FTP密码 必选参数，指定登录FTP服务器的密码。 保存路径 必选参数，指定监控文件在FTP服务器保存的路径。 转储时间间隔（秒） 必选参数，指定监控文件在FTP服务器保存的周期，单位为秒。 转储模式 必选参数，指定监控文件发送时使用的协议。可选协议为“SFTP”和“FTP”。建议使用基于SSH v2的SFTP模式，否则可能存在安全风险。 SFTP服务公钥 可选参数，指定FTP服务器的公共密钥，“转储模式”选择“SFTP”时此参数生效。 5. 单击“确定”，设置完成。 说明 选择转储模式为SFTP，当SFTP服务公钥为空时，先进行安全风险提示，确定安全风险后再保存配置。

本章节主要介绍翼MapReduce组件Spark使用的常见问题。 问题说明 使用Spark SQL 访问Hive 表的一个表分区，但是运行速度却很慢。 分析样例： select x,y from test where x1 （其中x是test表的 Partition 字段） 原因分析 按照spark 源码逻辑，在解析逻辑计划时候回去调用 getPartitionsByFilter方法 去hive中只提取 x1 分区信息。 但是由于一些原因，导致getPartitionsByFilter 的谓词下推失败，从而去全表扫描所有test的分区信息，并返回。 例如，我们x字段是String类型，但是我们的SQL中不是 where x’1’ ，而是where x1 ，这就导致了谓词下推失败。 出现hive分区表谓词下推失败的情况，我们可以做如下处理： 我们需要去检查sql中的写法是否正确。 可以关闭SQL逻辑计划解析过程中的谓词下推逻辑。 处理步骤 关闭SQL逻辑计划解析过程中的谓词下推逻辑，具体是Spark SQL默认开启基于分区统计信息的执行计划优化，相当于自动执行Analyze Table（默认开启的设置方法为spark.sql.statistics.fallBackToHdfstrue，可通过配置为false关闭）。 开启后，SQL执行过程中会扫描表的分区统计信息，并作为执行计划中的代价估算，例如对于代价评估中识别的小表，会广播小表放在内存中广播到各个节点上，进行join操作，大大节省shuffle时间。 此开关对于Join场景有较大的性能优化，但是会带来 获取分区表信息RPC请求 的增加。 在SparkSQL中设置以下参数后再运行： set spark.sql.statistics.fallBackToHdfsfalse; 或者在启动之前使用conf设置这个值为false： conf spark.sql.statistics.fallBackToHdfsfalse

本章节主要介绍翼MapReduce服务配置角色实例参数。 操作场景 用户可以根据实际业务场景，在MRS Manager中快速查看及修改角色实例默认的配置。支持导出或导入配置。 对系统的影响 配置HBase、HDFS、Hive、Spark、Yarn、Mapreduce服务属性后，需要重新下载并更新客户端配置文件。 操作步骤 修改角色实例参数 1. 单击“服务管理”。 2. 单击服务列表中指定的服务名称。 3. 单击“实例”页签。 4. 单击角色实例列表中指定的角色实例名称。 5. 单击“实例配置”页签。 6. 在“参数类别”选择“全部配置”，界面上将显示该角色实例的全部配置参数导航树。 7. 在导航树选择指定的参数，修改参数值。支持在“搜索”输入参数名直接搜索并显示结果。 修改某个参数的值后需要取消修改，可以单击恢复。 8. 单击“保存配置”，勾选“重启角色实例”并单击“确定”，重启角色实例。 界面提示“操作成功。”，单击“完成”，角色实例成功启动。 导出角色实例配置参数 1. 单击“服务管理”。 2. 选中某项服务。 3. 选中某角色或单击“实例”。 4. 选择指定主机上某角色实例。 5. 单击“实例配置”。 6. 单击“导出实例配置”，导出指定角色实例配置数据并选择一个位置保存。 导入角色实例配置参数 1. 单击“服务管理”。 2. 选中某项服务。 3. 选中某角色或单击“实例”。 4. 选择指定主机上某角色实例。 5. 单击“实例配置”。 6. 单击“导入实例配置”，导入指定角色实例配置数据。 7. 单击“保存配置”，勾选“重启角色实例。”并单击“确定”。 界面提示“操作成功。”，单击“完成”，角色实例成功启动。

本章节主要介绍翼MapReduce服务退服和入服务角色实例。 操作场景 某个Core或Task节点出现问题时，可能导致整个集群状态显示为“异常”。MRS集群支持将数据存储在不同Core节点，用户可以在MRS Manager指定角色实例退服，使退服的角色实例不再提供服务。在排除故障后，可以将已退服的角色实例入服。 支持退服、入服的角色实例包括： HDFS的DataNode角色实例 Yarn的NodeManager角色实例 HBase的RegionServer角色实例 Kafka的Broker角色实例 限制： 当DataNode数量少于或等于HDFS的副本数时，不能执行退服操作。例如HDFS副本数为3时，则系统中少于4个DataNode，将无法执行退服，Manager在执行退服操作时会等待30分钟后报错并退出执行。 Kafka Broker数量少于或等于副本数时，不能执行退服。例如Kafka副本数为2时，则系统中少于3个节点，将无法执行退服，Manager执行退服操作时会失败并退出执行。 已经退服的角色实例，必须执行入服操作启动该实例，才能重新使用。 操作步骤 在MRS Manager，单击“服务管理”。 1.单击服务列表中相应服务。 2.单击“实例”页签。 3.勾选指定角色实例名称前的复选框。 4.选择“更多 > 退服”或“入服”执行相应的操作。 说明 实例退服操作未完成时在其他浏览器窗口重启集群中相应服务，可能导致MRS Manager提示停止退服，实例的“操作状态”显示为“已启动”。实际上后台已将该实例退服，请重新执行退服操作同步状态。

本章主要介绍翼MapReduce的查看备份恢复任务功能。 操作场景 系统管理员可以通过FusionInsight Manager查看已创建的备份恢复任务，以及任务的运行情况。 前提条件 登录FusionInsight Manager，请参见登录管理系统。 操作步骤 1.在FusionInsight Manager，选择“运维 > 备份恢复”。 2.单击“备份管理”或“恢复管理”。 3.在任务列表中，查看“任务状态”与“任务进度”列获取上一次任务运行的结果。绿色表示运行成功，红色表示运行失败。 4.在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 查询历史”或单击“查询历史”，打开备份恢复任务运行记录。 在弹出的窗口中，在指定一次执行记录前单击，打开此次任务运行的日志信息。 相关任务 启动备份恢复任务 在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 即时备份”或单击“执行”，启动处于准备或失败状态的备份恢复任务。已成功执行过的恢复任务不能重新运行。 停止备份恢复任务 在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 停止”或单击“停止”，停止处于运行状态的备份恢复任务。停止成功后，该任务的“任务状态”变为“已停止”。 删除备份恢复任务 在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 删除”或单击“删除”，删除备份恢复任务。删除任务后备份的数据默认会保留。 挂起备份任务 在任务列表指定任务的“操作”列，选择“更多 > 挂起”，挂起备份任务。仅支持周期备份的任务，挂起后周期备份任务不再自动执行。挂起正在执行的备份任务时，该任务会停止运行。需要解锁时，选择“更多 > 重新执行”。

本章节主要介绍翼MapReduce的静态服务资源操作。 简介 集群分配给各个服务的资源是静态服务资源，这些服务包括Flume、HBase、HDFS和Yarn。每个服务的计算资源总量固定，不与其他服务共享，是静态的。租户通过独占或共享一个服务来获取这个服务运行时需要的资源。 静态服务池 静态服务池用来指定服务资源的配置。 在服务级别上，静态服务池对各服务可使用的资源进行统一管理： 限制服务使用的资源总量，支持配置Flume、HBase、HDFS和Yarn在部署节点可使用的CPU、I/O和内存总量。 实现服务级别的资源隔离，可将集群中的服务与其他服务隔离，使一个服务上的负载对其他服务产生的影响有限。 调度机制 静态服务资源支持基于时间的动态调度机制，可以在不同时间段为服务配置不同的资源量，优化客户业务运行环境，提高集群的效率。 在一个复杂的集群环境中，多种服务共享使用集群资源，但是各服务的资源使用周期可能会有比较大的区别。 例如以下业务场景，对于一个银行客户： 在白天HBase查询服务的业务多。 在晚上查询服务的业务少而Hive分析服务业务多。 如果只给每个服务设置固定的资源可能会导致： 白天查询服务的资源不够用，分析服务的资源空闲。 晚上分析服务的资源不够用，查询服务的资源空闲。 集群资源利用率不高，而且服务能力也打了折扣。因此： 白天多配置HBase服务资源。 晚上多配置Hive服务资源。 这种基于时间的动态调度机制可以更高效的利用资源，运行任务。

本章节主要介绍翼MapReduce的切换调度器操作。 操作场景 新安装的MRS集群默认即使用了Superior调度器，如果是历史版本升级的集群，管理员可以根据以下指导，将Yarn的调度器从Capacity调度器一键式切换到Superior调度器。 前提条件 确保集群网络通畅，网络环境安全，Yarn服务状态正常。 在切换调度器期间，不允许做添加、删除、修改租户，以及启停服务等操作。 对系统的影响 调度器切换过程中，由于要重启Resource Manager，因此切换期间向Yarn提交任务会失败。 调度器切换过程中，正在Yarn上面执行的Job的Task任务会继续执行，但不会启动新的Task。 调度器切换完成后，在Yarn上面执行的任务有可能会失败进而导致业务中断。 调度器切换完成后，在租户管理中将使用Superior的相关参数。 调度器切换完成后，Capacity调度器中“资源容量”为“0”的租户队列在Superior调度器中分配不到资源，提交到该租户队列的任务会执行失败。建议在Capacity调度器中不要将租户队列的“资源容量”配置为“0”。 调度器切换完成后，在观察期内，不允许对资源池、Yarn节点标签（Label）和租户做添加、删除的操作。若添加或者删除了资源池、Yarn节点标签（Label）或租户，将不支持回退到Capacity调度器。 说明 切换调度器观察期建议为一周，如果对资源池、Yarn节点标签（Label）或租户做了添加、删除的操作，将视为观察期结束。 回退可能会丢失部分或者所有的Yarn任务信息。

在部署天翼云TeleDB数据库前，您需要先获取软件包。 获取软件包 请在软件安装开始前，提前获取云服务必要的插件包和软件包。 注意 您下载获取的软件包的MD5值需与对应版本软件包MD5进行核对，确保其一致才可以确认为正确的软件包。 您可在服务器中执行md5sum 软件包名命令查找MD5。 版本号 软件包名称 软件包说明 获取方式 V5.1.5.20.3 5.1.5.20.3x86centos.tar 该软件包是指5.1.5.20.3版本中X86架构软件包，包括内核包、管控包和DCP软件包。 请您按实际版本获取对应的软件包。您可访问天翼云网盘链接下载。 说明 天翼云网盘上软件包分享链接和提取密码，请您提交工单获取。 V5.1.5.20.3 5.1.5.20.3armkylin.tar.gz 该软件包是指5.1.5.20.3版本中arm架构软件包，包括内核包、管控包和DCP软件包。 请您按实际版本获取对应的软件包。您可访问天翼云网盘链接下载。 说明 天翼云网盘上软件包分享链接和提取密码，请您提交工单获取。 V5.1.5.20.3 5.1.5.20.3loongarchkylin.tar 该软件包是指5.1.5.20.3版本中loongarch架构软件包，包括内核包、管控包和DCP软件包。 请您按实际版本获取对应的软件包。您可访问[天翼云网盘链接](

本节介绍了云容器引擎的高危操作及解决方案。 用户在使用容器集群进行业务的部署过程中，可能会执行一些潜在风险较高的操作，触发不同程度的业务故障。为更好地帮助用户预估和避免潜在的操作风险，本文从集群节点层面展示一些高危操作可能导致的后果，并提供相应的解决方案，以防止误操作。 节点类型 高危操作 后果 解决方案 master节点 节点到期或销毁 该master节点不可用若只有一个master节点，则集群不可用 不可恢复 master节点 自行改动master或etcd版本 可能引发集群不可用 master或etcd恢复原始版本 master节点 删除或者格式化/etc/kubernetes或/data/containerd等核心数据目录 该master节点不可用若只有一个master节点，则集群不可用 不可恢复 master节点 重装操作系统 master组件被删除，不可用若只有一个master节点，则集群不可用 不可恢复 master节点 删除或者卸载关键内核模块或内核文件 该master节点不可用若只有一个master节点，则集群不可用 不可恢复 master节点 修改操作系统配置 可能导致该master节点不可用若只有一个master节点，则集群不可用 请自行还原配置 master节点 自行修改核心组件参数 可能导致该master节点不可用 核心组件参数恢复配置 master节点 自行修改/etc/resolv.conf等配置文件原始内容 可能引发网络不通或拉取镜像失败 请自行还原配置文件原始内容 master节点 自行更换master或者etcd证书 可能引发集群不可用 不可恢复 master节点 更改节点IP master节点不可用 修改回原IP master节点 业务应用占用资源过高 核心组件或者主机节点不可用 请自行进行资源清理并进行合理资源配额限制 master节点 修改节点的主机名称 master节点不可用 修改回原主机名称 node节点 节点删除或到期 该节点不可用 不可恢复 node节点 重装操作系统 该节点不可用 不可恢复 node节点 删除或者卸载关键内核模块或内核文件 该节点不可用 不可恢复 node节点 修改操作系统配置 可能导致该节点不可用 尝试还原配置 node节点 自行修改核心组件参数 可能导致该节点不可用 核心组件参数恢复配置 node节点 删除或修改关键数据目录、删除数据盘 该节点不可用 不可恢复 node节点 修改节点内目录权限或者容器目录权限 权限异常 不建议修改，请自行恢复 node节点 更改节点IP 该节点不可用 修改回原IP node节点 业务应用占用资源过高 核心组件或者主机节点不可用 请自行进行资源清理并进行合理资源配额限制 node节点 修改节点的主机名称 该节点不可用 修改回原主机名称 容器集群开通节点时会创建以下互通的不可见安全组规则，请勿轻易更改安全组。 入方向/出方向规则 授权策略 IP版本 优先级 协议 网段 端口范围 解决方案 入方向 允许 IPV4 99 Any vpc网段 全部端口 不能更改该安全组规则 入方向 允许 IPV6 99 Any vpc网段 全部端口 不能更改该安全组规则 入方向 允许 IPV6 99 Any 100::/16 全部端口 不能更改该安全组规则 出方向 允许 IPV4 99 Any 所有网段 0.0.0.0/0 全部端口 不能更改该安全组规则 出方向 允许 IPV6 99 Any 所有网段 0:0:0:0:0:0:0:0/0 全部端口 不能更改该安全组规则

本文介绍事件总线EventBridge中的基本概念。 CloudEvents 1.0 CloudEvents 1.0 是一个用于以标准方式描述事件数据的开源规范，旨在简化事件声明及跨服务、跨平台的消息投递。 事件 事件源状态变化的数据记录。 事件源 事件的来源，负责生产事件。事件源包括以下类型： 天翼云官方事件源：作为事件源与事件总线EventBridge对接的其他天翼云服务。 自定义事件源：自定义应用或者存量消息数据作为事件源将事件主动拉取到自定义总线。 事件总线 负责接收来自事件源的事件。事件总线包括以下类型： 云服务专用事件总线：一个无需创建与不可修改的内置官方事件总线，用于接收天翼云官方事件源的事件。天翼云官方事件源的事件只能发布到云服务专用事件总线。 自定义事件总线：需要您自行创建并管理的事件总线，用于接收自定义应用的事件。自定义应用事件只能发布到自定义事件总线。 事件规则 用于监控、路由与转换特定类型的事件。当发生匹配事件时，事件会被路由到与事件规则关联的事件目标。规则可以与一个或多个事件目标关联。事件规则包括： 事件模式 事件转换 事件目标 事件模式 对事件进行过滤的模块。事件模式支持对符合CloudEvents协议的事件对除data外的字段进行过滤。事件模式采用JSON格式进行描述。 事件转换 对事件内容进行转换，在事件被路由到事件目标前转换事件内容。事件转换器支持以下类型： 完整事件：将全部的事件内容路由到目标。 部分事件：通过JSONPath提取事件中的数据，将指定的事件内容路由到目标。 常量：不管事件内容是什么，都将常量路由到目标。 模板：自定义一个模板并定义模板里需要的变量，通过JSONPath提取事件中的数据，按照模板定义的形式进行转换。

本文以Windows客户端为例介绍如何配置SSL VPN双因子认证接入VPC。 前提条件 已经在天翼云华东1地域创建了vpc1，且VPC中均使用弹性云主机部署了相关业务。 VPC实例名称 VPC实例所属地域 VPC实例的网段 VPC实例ID 弹性云主机实例名称 弹性云主机实例IP地址 vpc1 华东1 192.168.0.0/16 vpctooedro7nb ecm371c 192.168.1.3 您已经了解VPC中弹性云主机实例所应用的安全组规则，并确保安全组规则允许客户端地址池对VPC内业务的访问。 场景示例 某公司在华东1地域创建了VPC，网段为192.168.1.0/24。因业务发展，出差员工需要使用Windows客户端访问云上VPC资源。 可以在云上创建VPN网关，配置SSL服务端并开启双因子认证。Windows客户端通过SSL VPN接入云上VPC，不仅要进行证书认证，还需要认证密码，认证通过后才可以访问云上资源，提高了VPN连接的安全性和可管理性。 配置步骤 步骤一：创建VPN网关 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心左上角的，选择VPN网关实例所在地域。 3. 在广域云网产品中选择“VPN连接”，进入VPN连接页面。 4. 在VPN网关页面，单击“创建VPN网关”，进入订购页面，按照提示配置参数。 参数 说明 取样 地域 VPN网关所在的资源池。 华东1 名称 VPN网关的名称。 vpngateway1 网关类型 选择VPN网关的类型。 普通 实例类型 选择VPN网关的实例类型。 SSL 企业项目 选择当前VPN网关归属项目。 default 本端类型 选择资源类型（VPC、云间高速）。 虚拟私有云VPC 虚拟私有云 选择要使用的VPC作为本端资源。 vpc1 子网 选择当前VPC中本端的子网资源。 subnet682f (192.168.1.0/24) SSL带宽 VPN网关要通过弹性IP访问公网，这里选择对应的弹性IP带宽大小，单位 Mbps，5M 起售。 20M SSL并发连接数 选择对应的SSL VPN并发连接数。 20 购买时长 包年包月场景需要选择，购买VPN网关实例的时长。 6个月 自动续订 按月购买：自动续订周期为一个月。 按年购买：自动续订周期为一年。 关闭 5. 单击“下一步”。 6. 在购买确认页，勾选服务协议，点击“确认下单”，进入订单列表。 7. 在订单页面，单击“立即支付”，支付成功后，VPN网关创建成功。 记录VPN网关的IP地址，步骤五配置客户端的时候要用。

本文介绍天翼云云搜索OpenSearch实例自定义插件的安装方式。 当您需要使用自定义插件或系统默认插件中不包含的开源插件时，可通过云搜索服务的自定义插件上传与安装功能，在实例中上传并安装对应插件。 前提条件 1. 准备待上传的插件，并确保插件的可用性和安全性。 2. 建议在上传插件前，先在本地自建OpenSearch集群（与实例相同版本）上进行测试，成功后再进行上传。 3. 开通与云搜索实例同地域的对象存储服务，并上传好需要安装的插件至对象存储的桶中。 使用限制 1. 不支持安装与默认插件一样的插件，包括默认插件的其他版本。 2. 不支持同时安装/卸载两个以上的插件。 3. 云搜索服务不保留用户插件的安装文件，请您自行备份。 4. 插件文件后缀需要为.zip。 5. 不支持上传安装带权限属性的插件。 6. 目前云搜索已关闭该功能，仅版本号 “自定义插件”，单击上传插件按钮。 3. 在弹出的页面上填写： 1. 插件名称：仅支持字母、数字和字符，请和插件包名称保持一致。插件名称查询路径：插件包内properties文件中找到pluginName。 2. 插件地址：填写天翼云对象存储同地域资源池下的地址，获取路径为：对象存储控制台——点击对应桶名称进入详情——点击文件管理，找到对应的插件，点击右侧更多——复制URL。 3. 插件版本：插件目前的版本，格式为数字和点组合，如：7.10或2.19.1.0，非必填。 4. 插件描述：用于帮助用户识别插件功能，非必填。 注意 需要开启对应文件的可读权限。 4. 填写完毕后点击安装并重启，插件会先在实例安装，安装完毕后实例将自动进行重启。期间请勿对实例进行其他操作。 5. 当实例重启完成，插件状态变成“已安装”则表示插件已经安装完毕。若插件处于“未安装”状态，则说明安装失败，您可根据提示调填写内容再次重试或通过工单联系我们协助处理。您也可以删除该插件信息。 6. 已经安装完毕的插件，如果您不再使用，可单击插件右侧的卸载，卸载此插件。卸载插件如需再次安装，请参照前述步骤执行。

本节主要介绍修改卷的上云配置。 在“卷管理”页面，选择需要修改的上云卷，点击“操作”>“修改上云配置”，一次可以修改多个上云卷的上云配置。 图1 修改卷上云配置 项目 描述 卷名称 卷名称。 对象存储服务 对象存储服务名称（此项不能修改）： OOS：天翼云对象存储经典版I型。 S3：兼容S3的其他对象存储。 Endpoint 修改对象存储的Endpoint。 注意 Endpoint必须与所使用的对象存储服务一一对应：若使用OOS对象存储服务，需填写OOS的Endpoint；若使用兼容S3的其他对象存储服务，则需填写它的Endpoint。 如果仅输入域名将会使用HTTPS协议进行访问。 签名版本 修改上云签名认证的类型： v2：V2签名认证。 v4：V4签名认证。 区域 Endpoint资源池所在区域。 V4签名时，此项必填。V2签名时，此项不显示。 AS/SK 对象存储服务的Access Key和Secret Access Key。 压缩 是否压缩数据上传至对象存储： 启用：压缩数据上传至对象存储。 禁用：不压缩数据上传至对象存储。

为保障您的账户安全、避免额外损失,请务必仔细阅读安全风险提示的全部内容 为保障您的账户安全、避免额外损失，请务必仔细阅读安全风险提示的全部内容 OpenClaw 是运行于系统级环境的通用 AI Agent，支持文件读写、代码执行、多步任务编排，可通过聊天工具接收指令执行对应操作。因其具备较高系统操作权限，强烈建议您仅在隔离、可控的云端环境中部署运行。 天翼云提供的OpenClaw 软件环境来源于第三方或开源社区，仅供您参考与合规使用。您需自行评估使用相关的全部风险，因部署、配置、使用该镜像及相关软件产生的任何直接或间接损失、安全与合规责任，天翼云不承担相关责任。请您确保所有使用行为符合国家法律法规、监管要求及对应开源许可协议。 请您结合自身业务需求与安全要求，合理配置系统与权限策略，保障运行环境安全可控。为降低潜在安全风险，请您重点关注以下使用注意事项： 1. 及时更新版本 定期升级OpenClaw 及相关组件，避免因已知漏洞带来安全风险。 2. 加强数据备份 建议建立定期备份机制，防止因系统故障或误操作导致数据丢失。 3. 控制网络暴露面 非必要情况下，不建议将OpenClaw 服务端口直接暴露至互联网，可通过安全组、内网访问或代理方式进行访问控制。 4. 遵循最小权限原则 仅启用必要的工具和功能，避免授予OpenClaw 过高的系统权限或无限制的自主执行能力。 5. 使用可信来源的Skills插件 建议优先使用官方或经过安全验证的Skills，避免使用来源不明的插件，以降低安全风险。 6. 部署主机安全防护措施 建议安装主机安全防护软件。天翼云为云主机提供免费的主机安全卫士，建议在创建实例时启用相关安全服务。 7. 妥善保护访问凭证 对API Key、Token 等敏感凭证进行安全存储与加密管理，避免泄露。 8. 开启日志与审计机制 建议启用操作日志与行为审计功能，以确保关键操作可记录、可追溯。

本章节介绍注册配置中心常见实例问题 订购的ZooKeeper/Nacos/Eureka实例为什么没有外网地址？ 如果购买的实例没有绑定ELB，那么您的实例没有外网地址。您绑定ELB就可以用ELB的地址实现外网访问实例。 Nacos实例升级会不会影响用户正常服务？ 对于多节点集群，重启不影响用户服务，实例升级过程中，各节点服务器依次滚动重启，保证用户使用Nacos服务不间断；对于单机实例，重启可能会受到服务中断影响，所以建议生产（线上）环境使用三节点以上的集群进行服务。 生产环境下Nacos设置多少个节点比较好呢？ Nacos建议的规格书2n+1个节点，最佳值需根据实际需求和规格能力计算获得。 Nacos支持开源的Nacos控制台吗？ 默认不支持访问Nacos开源控制台。 Nacos Client支持哪些版本，推荐使用哪个版本？ Nacos Client 1.2.1版本以上均支持，推荐使用Nacos 2.x系列版本的Nacos Client。 MSE里的Nacos服务怎么下线？ 服务管理页面，选择指定的命名空间和服务名称，查看服务详情，按服务实例的维度进行下线操作。 如果 注册配置中心的某个实例被删除， 天翼云会提供恢复的解决方案吗？如果有的话需要多久能恢复？ 实例过期时间提前7天会有短信通知，实例退订后数据会保留15天，在此期间可以恢复实例。超过时间则无法恢复。

本文介绍启用CDN后同名文件如何进行更新。 使用天翼云CDN加速后，如果需要对同名文件进行更新，可以参照以下方法进行操作： 1. 建议源站内容不使用同名更新文件。将更新后的文件重命名为一个新的文件名，确保与原文件名称不同。例如，videov1.0.mp4、videov2.0.mp4；之后在您的网站代码或应用程序中更新链接或引用，将指向原文件的URL更改为指向更新后的文件的URL。这样，访问您的网站或应用程序时将获取到最新的文件。 2. 如果必须使用同名更新文件，可以从控制台或API接口提交刷新请求。 3. 使用CDN刷新功能后，访问的资源如没有更新，可能的原因及解决方案如下： 使用CDN刷新虽然清除了CDN缓存，但是受到浏览器缓存的影响，导致访问到旧的资源。此时可尝试清理浏览器缓存，然后刷新页面，查看资源是否更新。 源站的资源没有更新，本身就是旧的资源。可将域名直接绑定源站（通过修改本地host的方式），直接访问源站，检查源站的资源是否更新。如果资源没有更新，请更新源站的资源，再在CDN加速控制台提交刷新任务。 刷新任务没有执行完毕。可检查刷新预取任务是否执行完毕，如果没有执行完毕，建议等任务执行成功后再进行测试。

本文为您介绍弹性文件服务的操作系统限制,请您务必仔细阅读后使用。 使用限制 大部分标准操作系统都具备NFS客户端，即支持NFS协议的弹性文件系统挂载。若是定制操作系统须具备NFS客户端，方可支持标准的NFS协议弹性文件挂载。 目前天翼云部分镜像中不具备NFS客户端，需连接公网自行下载，后续会逐渐支持。 对于未在下方列表中的操作系统镜像，挂载文件系统时可能会存在一些未知缺陷，建议使用下方通过兼容性测试的操作系统进行挂载。 支持的操作系统列表 天翼云弹性文件服务已通过兼容性测试的操作系统如下表，请选择适合的云主机进行挂载，否则可能导致挂载失败。 注意 部分公共镜像已经停止维护，不推荐使用，相关操作系统维护情况请参考 类型 操作系统版本 CTyunOS CTyunOS 2.0.1 CentOS（均停止维护） CentOS6.8 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.0 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.2 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.3 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.4 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.5 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.7 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.8 64位 CentOS（均停止维护） CentOS8.0 64位 CentOS（均停止维护） CentOS8.1 64位 CentOS（均停止维护） CentOS8.2 64位 CentOS（均停止维护） CentOS8.4 64位 Ubuntu Ubuntu 16.04 64位（停止维护） Ubuntu Ubuntu 18.04 64位（停止维护） Ubuntu Ubuntu 20.04 64位 Ubuntu Ubuntu 22.04 64位 Windows Windows Server 2008 R2（停止维护） Windows Windows Server 2016 Datacenter Windows Windows Server 2012 R2 Standard（停止维护） Windows Windows server 2012 数据中心版 R2 64位 Windows Windows server 2012 标准版 R2 64位 Windows Windows server 2016 数据中心版 64位 Windows Windows server 2019 数据中心版 64位

云容器引擎控制台创建Kubernetes自定义授权策略 注意 本步骤展示创建自定义ClusterRole，过程和创建Role类似。您可以根据实际的场景调整相应操作。 第一步：登录天翼云，进入到云容器引擎控制台，在左侧导航栏选择集群。 第二步：在集群管理界面，点击目标集群名称，然后在左侧导航栏，选择安全管理 > 角色。 第三步：在角色页面，点击Cluster Role页签，然后点击创建Cluster Role。 第四步：当点击创建Cluster Role后，会弹出一个YAML面板，您需要在面板上输入自定义策略的YAML内容，点击确定即可创建成功。 第五步：在左侧导航栏，选择安全管理 >授权，进入授权页面，选择子账号下面的用户，点击添加权限。 第六步：进入集群RBAC配置，点击添加权限，选择命名空间，选择自定义，然后选择里之前创建好的Cluster Role，点击下一步。 第七步：授权成功。 第八步：验证。 首先按照下图获取到对应的config，登录到集群主机保存test.config文件中。 查询集群的Pod。 kubectl get pod kubeconfigtest.config 没有权限查看集群的Service，提示forbidden。 kubectl get services kubeconfigtest.config 注意 当前云容器引擎授权管理仅支持自定义Cluster Role角色与集群内RABAC权限的绑定，暂不支持自定义Role角色与集群内RBAC权限的绑定。

本章节主要介绍翼MapReduce的下载客户端操作。 操作场景 MRS集群提供了默认的客户端，用户可以通过客户端执行管理操作、运行业务或进行二次开发。使用客户端前需要下载客户端软件包。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 概览 > 更多 > 下载客户端”。 界面显示“下载集群客户端”对话框。 3. 在“选择客户端类型”选择一个类型。 “完整客户端”表示下载包中包含了脚本、编译文件和配置文件。 “仅配置文件”表示下载包仅包含客户端配置文件。 一般适用于应用开发任务。例如完整客户端已下载并安装后，管理员通过Manager界面修改了服务配置，开发人员需要更新客户端配置文件的场景。 说明 平台类型包括x8664和aarch64两种，可分别在x86和TaiShan节点上安装使用。默认情况下，下载的客户端平台类型和服务端保持一致。 4. 是否在集群的节点中生成客户端软件包文件？ 是，勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件。 文件生成后默认保存在主管理节点“/tmp/FusionInsightClient/”。支持修改为其他目录且omm用户拥有目录的读、写与执行权限。如果路径中已存在客户端文件，会覆盖路径下已有的客户端文件。 等待文件生成后，使用omm用户或客户端安装用户将获取的下载包复制到其他目录，例如“/opt/Bigdata/client”。 否，单击“确定”，下载客户端文件至本地。 开始下载客户端软件包，并等待下载完成。 客户端下载成功后，参考安装客户端进行客户端的安装。

本文为您介绍如何解决通过puttygen.exe工具创建的密钥对,导入管理控制台失败的问题。 问题描述 通过puttygen.exe工具创建的密钥对，导入天翼云管理控制台失败。 可能原因 公钥格式不符合系统要求，如果使用puttygen工具中的“Save public key”保存公钥，公钥内容的格式会发生变化，不能直接导入天翼云控制台使用。 处理方法 需要将本地保存的私钥文件用“PuTTY Key Generator”恢复成格式正确的公钥文件，然后再将该公钥文件导入天翼云控制台。 1. 点击“puttygen”工具，打开“PuTTY Key Generator”。 图1 打开PuTTY Key Generator页面 2. 点击“Load”，并在本地选择对应密钥对的私钥文件。系统会自动加载该私钥文件，并在恢复成格式正确的公钥文件。 图2 选择私钥文件 3. 复制红框中的公钥内容，并将其粘贴在文本文档中，保存为.txt格式的本地公钥文件。 4. 将公钥文件导入天翼云控制台。

本文对创建镜像会话的操作步骤进行说明。 使用场景 通过创建镜像会话，可以将网络流量从一个网卡复制到另一个网卡，从而实现实时的网络监控和分析。 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。 您已经完成筛选条件的创建。 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. 在左侧导航栏，选择“流量镜像镜像会话”选项。 5. 在镜像会话页面，点击右上角的“创建镜像会话”按钮。 6. 根据界面提示，配置名称、描述、VNI参数，然后单击“下一步”，具体配置参数如下： 参数 说明 名称 输入镜像会话的名称输入范围232位，支持大小写英文字母和数字，以英文字母开头。 描述 输入镜像会话的描述信息 VNI 指定一个VNI来区分不同的镜像流量，取值范围为1~16777215。支持自定义VNI的值。 1、对于地域资源池来说，同一用户同一资源池内不允许重复。 2、对于可用区资源池来说，同一用户同一资源池内允许重复。 7. 在关联筛选条件页面，列表展示所有筛选规则，选择一个筛选条件，然后单击“下一步”。 8. 在关联镜像源页面，列表展示所有网卡，选择需要镜像流量的网卡，然后单击“下一步”。 9. 在关联镜像目的页面，选择目标网卡作为镜像目的，单击“下一步”。 10. 对创建的信息进行确认，确认无误后点击“创建”。 11. 配置完成后，单击“返回”或静待几秒后即可回到镜像会话展示界面。 说明 同一个网卡不能即作为镜像源又作为镜像目的。

本节介绍网络的用户指南:NodeLocal DNSCache加速。 在集群中部署NodeLocal DNSCache可以提升服务发现的稳定性和性能，NodeLocal DNSCache通过在集群节点运行DNS缓存代理来提高集群DNS性能。 本文介绍如何安装NodeLocal DNSCache，并在应用中使用NodeLocal DNSCache。 NodeLocal DNSCache简介 云容器引擎NodeLocal DNSCache插件是基于社区开源项目NodeLocal DNSCache的一套DNS本地缓存解决方案，该方案主要由DNS本地缓存和DNSConfig动态注入控制器组成： DNSConfig动态注入控制器，基于Admission Webhook机制拦截Pod创建的请求，自动注入使用DNS缓存的Pod DNSConfig配置； DNS缓存代理，在每个集群节点上创建一个虚拟网络接口（默认监听IP 169.254.20.10），配合Pod的DNSConfig和节点上的网络配置，Pod内产生的DNS请求会被该服务所代理。 工作原理图如下图所示： 说明 1、已注入DNS本地缓存的Pod，默认会通过NodeLocal DNSCache的服务地址（169.254.20.10）解析域名; 2、NodeLocal DNSCache本地若无缓存应答解析请求，则将请求转发到CoreDNS进行解析； 3、CoreDNS对于非集群内域名，会通过节点配置的DNS服务进行解析； 4、已注入DNS本地缓存的Pod，当无法连通NodeLocal DNSCache时，会继续通过CoreDNS进行解析，此链路为备用链路； 5、未注入DNS本地缓存的Pod，会通过CoreDNS进行解析。 安装NodeLocal DNSCache 可在云容器引擎控制台安装NodeLocal DNSCache插件，步骤请参考安装插件。

本文主要介绍了RDSPostgreSQL产品的高级防护优势，主要体现为：访问控制、网络隔离、数据销毁、防DDoS攻击、安全保护。 访问控制 RDSPostgreSQL实例创建时，可以在虚拟私有云中对实例所在的安全组入站和出站规则进行限制，从而实现基于安全组的访问控制。这样就能够控制可以连接数据库的网络范围，从而提升数据库的安全性。 网络隔离 为了实现对数据库服务的网络隔离，可以利用虚拟私有云（Virtual Private Cloud，简称VPC）和网络安全组等网络安全技术。使用虚拟私有云可以让租户配置入站IP地址范围，这样就能够控制可以连接数据库的IP地址段。同时，RDSPostgreSQL实例可以运行在租户独立的虚拟私有云内，这样就能够提升数据库实例的安全性。通过综合运用子网和安全组的配置，可以进一步实现对关系数据库实例的网络隔离。 数据销毁 在删除关系数据库PostgreSQL版实例时，存储在数据库实例中的数据都会被删除，并且不会被恢复或重新创建。安全删除不仅包括数据库实例所挂载的磁盘，同时还包括备份数据的存储空间。这样可以确保数据得到完全的清除和保护，防止数据被不当使用或者泄露给未经授权的人员。 安全保护 RDSPostgreSQL处于天翼云多层防火墙保护之下，能够有效抗击各种恶意攻击，保障数据的安全性。在防御DDoS攻击、防SQL注入等方面具有优异的性能。为了进一步提升数据库的安全性，建议您使用内网方式访问RDSPostgreSQL实例，这样可以有效地避免DDoS攻击的影响。

平台提供了以下大模型API能力。 模型 模型简介 模型ID DeepSeekV3.2（旗舰版） 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。 24625803b01f4f90b72abbe9d9cdf5cc GLM5（正式版） 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 28.5Ttokens。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。 5df2c9ff4ad347cb95ea42ad6e9e1729 Qwen3.5397BA17B（正式版） 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。 fde2b0a897b140bda7909861ed734671 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

本文介绍了RDSPostgreSQL实例连接设置与访问的常见问题。 实例是否支持更换VPC RDSPostgreSQL不支持通过控制台更换VPC，订购实例时请谨慎选择实例VPC。 RDSPostgreSQL是否能跨地域内网访问 跨地域内网默认不能访问，不同区域的云服务之间内网互不相通。您可以通过公网访问，或者通过云连接/VPN打通网络实现内网访问。 如您需要跨地域访问实例时，您可为实例绑定弹性公网IP进行访问，请参见通过psql命令行公网连接实例。 外部服务器或应用程序如何访问VPC内的RDSPostgreSQL数据库 开通公网访问的实例 对于开通公网访问功能的云数据库实例，可以通过外网进行访问。 具体连接方式请参见：通过公网连接实例。 未开通公网访问的实例 对于未开通公网访问功能的云数据库实例，只能在相同资源池的相同VPC下通过内网访问。 具体连接方式请参见：通过内网连接实例。 绑定公网IP后无法ping通的解决方案 当实例绑定公网IP后无法ping通的排查方法如下： 1. 检查安全组规则。 2. 使用相同区域主机进行ping测试。 具体安全组配置方式，您可参考安全组配置示例。 应用程序是否需要支持自动重连数据库 建议您的应用程序支持自动重连数据库功能，以确保在数据库连接出现故障或断开连接时，应用程序能够自动重新连接数据库，提高系统的可用性和稳定性。同时，建议您采用长连接方式连接数据库，以减少频繁的连接和断开操作，降低资源消耗，提高系统性能。 ECS（弹性云主机）内网访问RDSPostgreSQL，是否受带宽限制 ECS、RDSPostgreSQL内网访问不受带宽限制，公网访问带宽限制根据您绑定的EIP产品带宽有所限制。 如何查看当前时间所有连接数据库的IP 如您需要查看当前实例所有连接的IP，您可在连通实例后，通过数据库命令行执行以下SQL语句，查看所有的活动IP连接数。 sql SELECT clientaddr FROM pgstatactivity WHERE state 'active';

本文介绍什么是边缘函数、产品优势、核心功能、相关术语、函数工作原理、使用说明等。 为什么选择边缘函数 千人千面，个性化定制，源站计算成本高： 企业网站为了提升用户转化率，往往需要在源站服务器根据用户历史数据，计算出千人千面的个性化推荐结果。一方面给源站服务器带来较大的计算成本，另一方面由于中心化部署带来的网络时延，企业更加容易错失商机。 应对流量洪峰，资源无法弹性伸缩： 中心源站为了应付突发场景预留较多的计算服务器，往往出现资源冗余。如果预留资源不够，则更加容易导致服务出错。 业务上线周期长： 新业务上线、活动页面搭建，在传统模式里需要调动研发、运营、运维多方人力，整体上线周期较长，人力成本高。 什么是边缘函数 针对以上三大挑战，天翼云CDN加速产品推出边缘函数。 边缘函数可以让企业研发人员将自定义的JavaScript代码秒级一键部署到天翼云全球2000多个边缘节点上，就近生成千人千面的个性化响应结果。 研发人员只需要关注业务逻辑，剩下机器资源的扩容、运维、调度，都由边缘函数自动完成。 产品优势 在边缘节点就近响应用户请求，大大减少回源带来的网络时延。 采用WebAssembly技术，将函数冷启动优化到5微秒，把对网络时延的影响降到最低。 相对于传统的容器技术，无需预留实例资源。 按照用户实际的使用量计费，并且精确到请求调用次数。对比传统的云虚拟机，提供更大的资源利用率和更低的成本。 当业务流量突增时，边缘函数全网快速调度，弹性伸缩，支持全网上百万QPS的超高并发。 企业研发人员使用边缘函数部署业务时，无需关注部署地区，无需进行资源规划，彻底免去底层机器的运维和管理，释放人力成本。