微隔离防火墙以镜像方式提供服务,用户需要一台云主机安装产品镜像,然后申请最大资产数和使用时间的授权。本小节介绍微隔离防火墙计费模式和价格。 计费模式 微隔离防火墙按照用户保护的最大终端数量定义了最大资产数，分为三档依次为20L、50L、100L、200L、400L、800L。 各档最大资产数对应管理中心云主机配置要求参照下表： 序号 最大资产数 管理中心主机配置 1 20 1核2G，60G数据盘 2 50 1核4G，100G数据盘 3 100 2核4G，200G数据盘 4 200 2核4G，200G数据盘 5 400 4核8G，300G数据盘 6 800 8核16G，400G数据盘 价格 产品规格（防护主机台数） 标准价格（元/月） 20 1700 50 4200 100 8300 200 16600 400 29900 800 59800 说明 针对一次性包年付费服务，标准价格按照如下优惠政策进行操作，且在订购期间不允许退订服务。 一次性付费1年 一次性付费2年 一次性付费3年 包月标准价格1285% 包月标准价格2485% 包月标准价格3685%

参数 参数类型 是否必填 示例 说明 下级对象 regionID String 是 81f7728662dd11ec810800155d307d5b ctyun资源池ID azName String 是 可用区1 填写可用区名称或者 default。您可以调用 searchKey String 否 contactGroupName 本参数表示搜索关键词。取值范围： contactGroupName：联系人组名，模糊查询。 triggerID：监控平台规则ID，精确查询。 instanceName：实例名，模糊查询。 name：告警规则名称，模糊查询。 根据以上范围取值。 searchValue String 否 test 配合searchKey使用，对应的值 status Integer 否 0 本参数表示状态。取值范围： 0：正常。 1：告警。 根据以上范围取值。 service String 否 ecs 本参数表示告警服务。取值范围： ecs：云主机。 evs：云硬盘。 pms：物理机。 ... 详见“ page Integer 否 1 页码，默认为1 pageSize Integer 否 10 页大小，默认为20

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID 是 String ctyun资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b status 是 Integer 本参数表示状态。取值范围：0：正在告警。1：告警历史。根据以上范围取值。 0 resourceGroupID 否 String 资源分组ID。 3c9362ccbd9555c68b5f66b4b712dcfb searchKey 否 String 本参数表示搜索关键词。取值范围：alarmRuleID：告警规则ID，精确查询。name：告警规则名称，模糊查询。根据以上范围取值。 name searchValue 否 String 配合searchKey使用，对应的值 test service 否 Array of Strings 本参数表示告警服务。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', 'evs'] startTime 否 Integer 查询状态为告警历史（参数status1）时的起始时间戳， 默认值：24小时前时间戳，startTime和endTime需同时传或同时不传 1667815639 endTime 否 Integer 查询状态为告警历史（参数status1）时的结束时间戳，默认值：当前时间戳， 配合startTime一起使用 1667817639 pageNo 否 Integer 页码，默认为1 1 page 否 Integer 页码，默认为1，建议使用pageNo，该参数后续会下线 1 pageSize 否 Integer 页大小，默认为10 10

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 backupSnapID 是 String 备份快照ID 16ea563392e24d068290722bc4bf4638 regionID 是 String 资源池ID 41f64827f25f468595ffa3a5deb5d15d backupTgtInstanceID 否 String 要恢复到的主机ID。可以为空，默认恢复至原主机 1d5a7adbd4e84fb0aefef247b7ed44f8 backupTgtDir 否 String 恢复目标目录。可以为空，默认恢复至原目录，路径不存在会自动创建 / backupExistFileMode 否 Integer 恢复目录存在重名文件时（默认为0）：0：覆盖恢复目录重名文件，1：跳过文件，2：保留最新版本文件 0 backupRestoreFuncType 否 Integer 指定恢复功能类型：0：包括所有文件，1：恢复指定路径，2：排除指定路径 1 backupRestoreFileList 否 Array of Strings 指定文件列表，当backupRestoreFuncType为1或2时必填，最多可填写十条路径 ["/var/log/application"] backupRestoreIncludeSysDirs 否 Boolean 原目录恢复时是否包含系统目录（默认为false） false isCloud 否 Boolean 是否是云上资源(默认true)，true：弹性云主机，false：本地客户主机。推荐使用sourceType参数，该参数后续即将下线 true sourceType 否 String 产品服务类型(默认CTECS)，CTECS：弹性云主机，CTDPS：裸金属物理机，CTLS：本地客户主机 CTDPS

本章介绍通过DAS连接RDS for MySQL实例。 操作场景 数据管理服务（Data Admin Service，简称DAS）是一款专业的简化数据库管理工具，提供优质的可视化操作界面，大幅提高工作效率，让数据管理变得既安全又简单。您可以通过数据管理服务连接并管理实例。云数据库RDS服务默认为您开通了远程主机登录权限，推荐您使用更安全便捷的数据管理服务连接实例。 操作步骤 1、登录管理控制台。 2、单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 3、单击页面左上角的，选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 4、在“实例管理”页面，选择目标实例，单击操作列的“登录”，进入数据管理服务实例登录界面。 图1 登录实例 您也可以在“实例管理”页面，单击目标实例名称，在页面右上角，单击“登录”，进入数据管理服务实例登录界面。 图2 登录实例 5、正确输入数据库用户名和密码，单击“登录”，即可进入您的数据库并进行管理。 图3 登录界面

本节介绍托管检测与响应服务（原生版）全流量分析服务的购买步骤。 购买须知 您需要提供单独的具备互联网访问权限的云主机，用于部署全流量分析服务探针；本服务需要在您的业务云主机上部署代理，用于分析主机网卡流量。 操作步骤 1. 登录托管检测与响应服务（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“全流量分析服务”，进入全流量分析服务页面。 3. 点击“立即购买”，进入全流量分析服务订购页面。 4. 在“产品配置”模块配置“订购规格数量”。 单个规格支持500Mbps网络层吞吐量授权，250Mbps应用层吞吐量授权。 5. 配置订购时长。支持购买1个月~1年。 6. 确认配置信息无误后，阅读并接受相关服务协议、服务等级协议，单击右下角“立即购买”，跳转到支付页面。 7. 在“支付”页面，请选择付款方式进行付款。 8. 付款成功后，返回托管检测与响应服务（原生版）控制台，查看订购状态。 9. 订购完成后，24小时内，我们的服务经理会与您联系。

参数 参数类型 是否必填 说明 示例 clientToken String 是 客户端存根，用于保证订单幂等性。要求单个云平台账户内唯一 79fa97e3c48bxxxx9f466a13d8163678 regionID String 是 资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b endpointID String 是 终端节点ID endpointtmncs8h97b

参数 是否必填 说明 desktopCode 是 目标云电脑桌面编码 path 是 写入目标路径 content 是 写入文本内容 mode 否 overwrite 覆盖写入、 append 追加写入、 createnew 仅新建写入

参数 参数类型 示例 说明 totalPrice Float 总价格 336.0 discountPrice Float 折后价格，云主机相关产品有 225.3 finalPrice Float 最终价格 225.3 subOrderPrices Array of Objects 子订单价格信息 见下表

参数 参数类型 示例 说明 totalPrice Float 总价格 336.0 discountPrice Float 折后价格，云主机相关产品有 225.3 finalPrice Float 最终价格 225.3 subOrderPrices Array of Objects 子订单价格信息 见下表

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Q： 什么是新增备案，新增网站，新增接入？ A：新增备案：此次备案的域名、主体身份证或单位证件从未进行过备案。 新增网站：主体已有备案号，此次提交的域名在工信部没有备案记录，需要将新增网站进行备案 新增接入：原备案不在天翼云，需要将已在其它接入商备案过的网站接入到天翼云（此次提交的域名已有备案记录，从其他接入商接入到天翼云）。 Q： 备案要多久? A：根据主体不同，各地管局审核时长也有所不同，管局审核时长不会超过20个工作日。如您提交的材料符合当地管局要求，最快天翼云将在12工作日将您的备案信息提交至管局审核。 Q： 备案需要什么材料? A：企业：单位证件、法人身份证、网站负责人身份证、域名证书、安全承诺书、委托书（主体负责人与网站管理员为同一人时可不用提供）、真实性核验单、现场核验照。 Q： 短信验证方法和规则 为了验证备案信息的真实性，天翼云给您将备案资料提交通信管理局后，系统会给您发送短信（发信号码12381），您需完成短信验证后，备案资料才能进入通信管理局审核。 方法：点击短信中的链接，输入6位验证码、收短信的手机号、系统中对应负责人有效证件号码的后6位，点击提交。 规则：新增备案：主体负责人和网站负责人都做短信验证； 新增网站：主体负责人和网站负责人都做短信验证； 新增接入：原网站负责人做短信验证，具体信息可到原接入商处查询； 备案变更：若变更主体相关信息，主体负责人做短信验证。若变更网站负责人相关信息，网站负责人做短信验证，若主体和网站信息都变更，则主体负责人和网站负责人都做短信验证。 Q： 我之前在阿里云做过备案了，还需要在天翼云再做备案吗？ A：需要。变更备案信息中任何一项内容都需要通管局审核，变更接入商也需要重新备案。 Q： 我在天翼云使用二级域名，还需要再备案吗? A：gov.cn后缀的域名可使用二级域名作为一级域名进行备案。其他后缀的二级域名无需备案，但一级域名需进行新增接入。 Q： 我原来在天翼云做过备案，购买了新主机还需要再做备案吗？ A：需要重新备案，您可到天翼云官网备案中心申请备案变更。 Q： 短信验证问题，超时或没收到短信，要求重发？ A：我们会在当天或第二个工作日重新为您提交，请注意做短信验证。 Q： 网站页面无法上传图片？ A：请更换浏览器尝试，建议使用火狐或者谷歌浏览器，如仍不可提交，提交工单由负责网站的技术协助查看。 Q： 备案流程？ A：请您登陆天翼云官网备案中心，您可以看到详细的流程以及具体提交材料。 Q： 备案已成功，80端口什么时候开通？ A：80端口会在备案成功后的第一时间为您开通，一般一工作日内可开通，开通后会电话联系网站负责人。 Q： 可不可以不备案直接开通80端口？ A：根据《互联网信息服务备案管理办法》规定，在中国境内提从事互联网信息服务活动，必须先做ICP备案。备案成功之后，天翼云为您开通互联网端口。 Q： 国外的域名，域名证书怎么提供？ A：境外注册域名，需将域名转入到境内注册服务商，具体转入方式可联系域名注册商，2018年1月1日起，境外注册域名无法备案。 Q： 备案一次可以提交几个域名？ A：2019年4月22日起，通信管理局规定，一个备案号只对应一个域名，多个域名备案需分开提交备案。接入备案可保持域名数量，变更备案只可减少域名，不可增设新域名。 Q： 不良信息处理流程及要求说明？ A：天翼云备案中心会联系网站负责人或主体负责人，要求在规定时限内（一般为1小时，紧急情况将先关停后通知）配合整改，超时未整改或联系不到相关人员的，将直接关停网站。直至配合整改完毕方可恢复网站访问，累计出现3次及以上的不良信息，天翼云在告知后将关闭网站，后果严重的将停止主机服务。 Q： 未备案域名处理流程及要求说明？ A：天翼云备案中心会联系网站负责人或主体负责人或主机购买人，要求在规定时限内（一般为1小时，紧急情况将先关停后通知）关闭网站同时删除域名解析，超时未整改或联系不到相关人员的，将直接暂停网站或封堵主机。累计出现3次及以上的未备案信息，天翼云在告知后将关闭网站，后果严重的将停止主机服务。

参数 参数类型 是否必填 说明 示例 clientToken String 是 客户端存根，用于保证订单幂等性。要求单个云平台账户内唯一 79fa97e3c48bxxxx9f466a13d8163678 regionID String 是 资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b ID String 是 终端节点服务id endpser212hq0teoh

安全加速（Secure Content Delivery Network，SCDN）， 又名安全的内容分发网络。构建于电信云CDN平台之上，在CDN边缘节点中加入丰富的安全能力，形成一张安全加速的网络。 安全加速基本架构：

本节介绍了初始化容量大于2TB的Windows数据盘(Windows 2008)的操作场景、前提条件、操作指导等内容。 操作场景 本文以云主机的操作系统为“Windows Server 2008 R2 Standard 64bit”、磁盘容量为3 TB举例，提供容量大于2 TB的Windows数据盘的初始化操作指导。 MBR格式分区支持的磁盘最大容量为2 TB，GPT分区表最大支持的磁盘容量为18 EB，因此当为容量大于2 TB的磁盘分区时，请采用GPT分区方式。具体操作请参见初始化容量大于2TB的Windows数据盘（Windows 2008）。关于磁盘分区形式的更多介绍，请参见场景及磁盘分区形式介绍。 不同云主机的操作系统的格式化操作可能不同，本文仅供参考，具体操作步骤和差异请参考对应的云主机操作系统的产品文档。 前提条件 已挂载数据盘至云主机，且该数据盘未初始化。 已登录云主机。 操作指导 步骤 1 在云主机桌面，单击“开始”。 弹出开始窗口。 步骤 2 在“计算机”栏目，右键单击菜单列表中的“管理”。 弹出“服务器管理器”窗口，如图所示。 图 服务器管理器(Windows 2008) 步骤 3 在页面右侧可以查看磁盘列表，若新增磁盘处于脱机状态，需要先进行联机，再进行初始化。 在磁盘1区域，右键单击菜单列表中的“联机”。 如图所示，当磁盘1由“脱机”状态变为“没有初始化”，表示联机成功。 图 联机成功(Windows 2008) 步骤 4 在磁盘1区域，右键单击菜单列表中的“初始化磁盘”。 弹出“初始化磁盘”窗口，如图所示。 图 初始化磁盘(Windows 2008) 步骤 5 在“初始化磁盘”对话框中显示需要初始化的磁盘，对于大于2 TB的磁盘，此处请选择“GPT（GUID分区表）”，单击“确定”。 返回“服务器管理器”窗口，如图所示。 图 服务器管理器窗口(Windows 2008) 注意 MBR支持的磁盘最大容量为2 TB，GPT最大支持的磁盘容量为18 EB，当前数据盘支持的最大容量为32 TB，如果您需要使用大于2 TB的磁盘容量，分区形式请采用GPT。当磁盘已经投入使用后，此时切换磁盘分区形式时，磁盘上的原有数据将会清除，因此请在磁盘初始化时谨慎选择磁盘分区形式。 步骤 6 在磁盘1右侧的未分配的区域，右键单击选择“新建简单卷”。 弹出“新建简单卷向导”窗口，如图所示。 图 新建简单卷向导(Windows 2008) 步骤 7 根据界面提示，单击“下一步”。 进入“指定卷大小”页面，如图所示。 图 指定卷大小(Windows 2008) 步骤 8 指定卷大小，系统默认卷大小为最大值，您还可以根据实际需求指定卷大小，此处以保持系统默认配置为例，单击“下一步”。 进入“分配驱动器号和路径”页面，如图所示。 图 分配驱动器号和路径(Windows 2008) 步骤 9 分配到驱动器号和路径，系统默认为磁盘分配驱动器号，驱动器号默认为“D”，此处以保持系统默认配置为例，单击“下一步”。 进入“格式化分区”页面，如图所示。 图 格式化分区(Windows 2008) 步骤 10 格式化分区，系统默认的文件系统为NTFS，并根据实际情况设置其他参数，此处以保持系统默认设置为例，单击“下一步”。 进入“完成新建卷”页面，如图所示。 图 完成新建卷 注意 不同文件系统支持的分区大小不同，请根据您的业务需求选择合适的文件系统。 步骤 11 单击“完成”。 需要等待片刻让系统完成初始化操作，当卷状态为“状态良好”时，表示初始化磁盘成功，如图所示。 图 初始化磁盘成功(Windows 2008) 步骤 12 新建卷完成后，单击，在文件资源管理器中查看是否有新建卷，此处以“新建卷（D:）”为例。 若如图所示，可以看到“新建卷（D:）”，表示磁盘初始化成功，任务结束。 图 文件资源管理器(Windows 2008)

本章节主要介绍翼MapReduce组件Spark的设置问题。 参数作用 Spark是运行在executor container进程的 JVM上的，spark.yarn.executor.memoryOverHead 指的是executor jvm的堆外内存。 Executor container 消耗的总内存 spark.yarn.executor.memoryOverhead + spark.executor.memory + spark.memory.offHeap.size+spark.executor.pyspark.memory 其中spark.executor.memory ，spark.memory.offHeap.size 是spark运行时消耗的对象的存储内存。 spark.executor.pyspark.memory 是pyspark运行时，在spark.executor.memory + spark.memory.offHeap.size之外的开销。 spark.yarn.executor.memoryOverhead 指的是executor container进程，运行时数据区非堆部分的开销，即执行开销。 它包括JVM执行时自身所需要的内容，包括线程堆栈、IO、编译缓存等所使用的内存。 失效原因 在spark源码中，该参数出现在如下位置： AlternateConfig的key会被desprecated。 所以，自spark 2.3之后，将使用spark.executor.memoryOverhead，废弃spark.yarn.executor.memoryOverhead。

解绑ELB 1. 进入微服务引擎MSE控制台； 2. 在顶部菜单栏选择资源池； 3. 单击左侧导航栏云原生网关 > 网关列表 ； 4. 您可以在网关列表页单击需要查看的网关实例ID或者 实例名称 ，也可以单击操作列中的管理按钮； 5. 在网关详情页下方网关入口ELB列表区域，您可以单击操作列 解绑ELB ；

云容器引擎 CCE 提供高度可扩展的、高性能的Kubernetes集群、一站式容器服务;兼容主流国产化服务器和操作系统,取得全栈国产化适配认证证书。其整合了镜像、监控、日志、负载均衡、灰度/蓝绿、多种弹性策略、高效调度、集群插件、模板市场等基础能力,帮助企业快速构建和运行可弹性扩展的应用,实现业务的快速交付与持续创新。

视频发布类其他问题。 什么是黑白名单？ 黑白名单采用检查访问源 Referer 的方法，允许或限制来自特定网页的播放器代码视频请求访问，从而对视频文件URL进行保护。详细配置参考【点播实例权限设置】。 是否支持工作流？ 云点播暂不支持通过工作流对媒资进行流程化处理。

此小节介绍云堡垒机操作日志检索。 操作日志里admin可查看所有用户在页面上的操作的详细记录，其他有授权用户可查看到授权的账号数据角色的操作记录。 操作步骤 1.管理员登录并切换至审计角色，在左侧导航栏选择“系统日志 > 操作日志审计” 2.单击“操作”列的“详情”可查看该条记录的详细信息。

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

操作步骤 登录“云容器引擎”管理控制台； 在集群列表页点击进入指定集群； 进入主菜单“节点管理”——“节点池”； 选择指定节点池，在操作”更多“列选择”升级“ 升级界面将展示节点池当前版本和可升级版本，选择需要升级的对象（操作系统、Kubelet），选择目标升级版本，点击”开始升级“ 说明 plaintext 1、同一节点池中，节点升级将以串行方式执行。期间一个节点升级失败，云容器引擎将停止对该节点池其余节点进行升级。 2、多个节点池之间可以并行进行升级。 3、异常节点不进行升级，建议升级前将节点恢复正常 升级事件 各节点的升级采用任务形式执行，期间会形成任务事件，查看升级进度。可以在控制台节点池升级窗口查看恢复事件。事件类型包括： 事件 详细描述 NODEPOOLUPGRADESTART 节点升级开始 NODEPOOLUPGRADEIGNORE 跳过该节点升级，比如当前Kubelet已是最新版本 NODEPOOLUPGRADEACTION 执行节点升级操作 NODEPOOLUPGRADEFAILE 节点升级失败，可以提交工单进行排查 NODEPOOLUPGRADESUCCEED 节点升级成功 升级逻辑 操作系统升级 1. 置节点为不可调度 2. 执行节点排水操作 3. 集群移除节点 4. 根据目标版本和操作系统类型重置节点 5. 节点加入集群 Kubelet升级 1. 置节点为不可调度 2. Kubelet原地升级 3. 恢复节点调度

本节介绍了云容器引擎的最佳实践:x86和ARM镜像的混合部署。 应用现状 云容器引擎允许在同一集群内同时创建两种不同架构的节点：x86架构和ARM架构。然而，由于这两种架构在底层技术上存在显著差异，因此通常来说，无法将为ARM架构设计的镜像（即应用程序）在x86架构的节点上成功运行，反之亦然。因此，在拥有同时支持x86和ARM节点的集群上部署工作负载时，可能会遭遇部署失败的情况。 解决方案 解决在不同架构的节点使用镜像创建工作负载通常有三种方法： 创建工作负载的时候通过亲和性设置，使用ARM架构镜像时让Pod调度到ARM架构的节点上，使用x86架构镜像时让Pod调度到x86架构的节点上。 创建工作负载的时候通过nodeSelector设置，使用ARM架构镜像时让Pod调度到ARM架构的节点上，使用x86架构镜像时让Pod调度到x86架构的节点上。 构建双架构镜像，同时支持ARM和x86架构。当Pod被调度到ARM架构节点时，将自动拉取针对ARM架构的镜像；而当Pod被调度到x86架构节点时，将自动拉取针对x86架构的镜像。尽管使用同一个地址，但背后实际上包含两个镜像。这种设计简化了工作负载描述文件，使其更具可读性和易于维护，无需单独配置节点亲和性和nodeSelector。

本节介绍使用在离线应用优先级管理的用户指南。 在离线应用的优先级（混部规则）包括规则的创建、编辑、绑定与解绑等操作，帮助您实现资源的灵活调度与隔离。 适用场景 需要为不同类型的离线应用设置资源独占或共享等级。 通过优先级规则提升集群资源利用率与调度灵活性。 功能概览 支持新建、编辑、删除混部规则（优先级）。 支持将应用批量绑定/解绑至指定优先级。 可查看规则详情及已绑定应用列表。 操作步骤 查看混部规则列表 1. 登录云容器引擎控制台，选择指定集群后，选择左侧菜单栏“混合部署应用混部应用优先级配置”菜单。 2. 页面展示当前集群已配置的混部规则，包括规则名称、QoS 类型、是否启用负载感知调度器等信息。 3. 可在“更多”下拉菜单中进行规则的绑定应用、删除等操作。 新建混部规则 1. 登录云容器引擎控制台，选择指定集群后，选择左侧菜单栏“混合部署应用混部应用优先级配置”菜单，点击列表左上角“新建规则”按钮，弹出新建窗口。 2. 填写唯一规则名称，选择服务质量（QoS）类型，并决定是否启用负载感知调度器。 3. 提交后，规则即出现在规则列表中。

本节介绍了节点池管理的用户指南。 创建节点池 前提条件 已创建Kubernetes集群。 Kubernetes集群连通性正常。 操作步骤 1、登录云容器引擎控制台，在左侧导航栏选择集群。 2、在集群列表页面，单击目标集群名称，然后在左侧导航栏，选择节点管理 > 节点池。 3、在节点池页面左上角，单击创建节点池。 4、在创建节点池对话框，设置创建节点池的配置项。 5、单击确认配置。创建完成后，状态显示为已激活。 查看节点池 前提条件 已创建Kubernetes集群。 Kubernetes集群连通性正常。 已在Kubernetes集群中创建节点池。 操作步骤 1、登录云容器引擎控制台，在左侧导航栏选择集群。 2、在集群列表页面，单击目标集群名称，然后在左侧导航栏，选择节点管理 > 节点池。 3、单击目标节点池名称。 4、在节点池详情页面单击伸缩活动页签，查看最近节点实例伸缩活动的变更记录。当伸缩活动失败时，您可以查看失败的原因。 编辑节点池 前提条件 已创建Kubernetes集群。 Kubernetes集群连通性正常。 已在Kubernetes集群中创建节点池。 注意 编辑节点池时，除特殊说明场景外，不会修改节点池已有节点的配置，仅作用于新增节点。 编辑节点池不会影响节点池内已有节点和业务的运行。

本文介绍如何使用云应用引擎，帮助您快速了解云应用引擎以及各方面的实践教程。 您仅需将代码或镜像上传到 CAE，即可部署应用服务。CAE 会代您管理底层的计算资源，通过简单配置即可实现根据访问量自动扩缩容、跨可用区部署。 部署应用 1. 登录 CAE 控制台，在顶部选择应用部署的地域（本文以华东1 为例），点击创建应用。 2. 在应用基本信息 配置以下参数，其余保持默认。点击下一步。 1. 自定义应用名称 ，例如caedemo。 2. 设置命名空间类型 为系统创建，表示应用将会创建于当前地域的默认命名空间，且自动创建并关联VPC、交换机、安全组等网络资源，无需用户关注。 3. 设置应用部署方式 为选择镜像部署。点击选择镜像 ，在示例镜像 标签页，找到javahellocae ，选择镜像版本 为v1.0，点击确定。 4. 在容量设置 区域，自定义单实例规格 和实例数，这决定了应用初始运行的实例数量、系统为每个实例分配多少计算资源。 3. 在高级设置页面可以配置高阶的k8s功能，我们保持默认，点击创建应用 ，应用将开始创建。请耐心等待应用创建完成，大约需要1分钟。

本文为您介绍手工搭建Ghost博客(Ubuntu 20.04)的最佳实践。 Ghost是基于Node.js开发的一款免费的非常出色的开源博客平台，具有即时预览、极致简约、支持多用户等特性，本文将指导用户在Ubuntu20.04操作系统上的云主机实例上部署Ghost博客。 前置条件 使用本文的操作步骤，弹性云主机实例必须满足以下前置： 实例需要分配公网IP或绑定弹性公网IP。 操作系统：Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04、Ubuntu 20.04、Ubuntu 22.04。 实例所在的安全组入方向安全规则放行22、80、4423、2368端口。 创建新用户 由于Ghost官方不推荐使用root用户直接进行操作。因此需要重新创建新的用户，并且为其配置权限。 1. 执行以下命令，创建新用户。 以创建test用户为例子。 plaintext adduser test 具体配置如下： plaintext root@ecm2d20Ghost:~ adduser test Adding user test' ... Adding new group test' (1000) ... Adding new user test' (1000) with group test' ... Creating home directory /home/test' ... Copying files from /etc/skel' ... New password: Retype new password: passwd: password updated successfully Changing the user information for test Enter the new value, or press ENTER for the default Full Name []: Room Number []: Work Phone []: Home Phone []: Other []: Is the information correct? [Y/n] y 2. 执行以下命令，将新创建的用户添加到组。 plaintext usermod a G sudo test 3. 执行以下命令，切换到test用户。 plaintext su test

本文主要介绍云日志服务的饼图。 饼图被用来展示各个分类的占比情况，它通过扇形的大小来比较不同分类的比例。饼图将一个圆饼按照各分类的比例分割成多个扇区，整个圆饼代表数据的总量，每个扇区表示该分类在总体中的比例大小，所有扇区的比例加起来等于100%。其基本构成如下： 扇形 文本百分比 图例 前提条件 已完成日志采集配置，并成功采集到日志。 操作步骤 1. 登录云日志服务控制台。 2. 在日志管理页面的日志项目列表中，点击已创建的日志单元名称，进入日志单元详情页面。 3. 在日志单元详情页面中，即可查看当前日志单元中的日志数据。 4. 在语句搜索模式下，输入查询语句与SQL分析语句，具体语法请参考SQL统计分析章节。 5. 点击【查询】按钮，结果将默认以表格形式呈现。右侧图表类型选择点击饼图。 6. 结果将以饼图的形式展示，扇区默认为表格模式下的第一列数据，百分比数据来源为表格模式下的第二列数据。 配置参数 图表配置参数如下： 参数 说明 图表名称 自定义图表名称 分类 在下拉框中选择字段数据作为分类，推荐用户使用字符串作为分类 数值列 在下拉框中选择字段数据作为数值

本文主要介绍云日志服务中无法检索日志时的处理方法。 问题现象 在日志检索页面查询不到日志。 可能原因 未完成日志采集配置。 采集路径配置错误。 业务当前无产生日志，或部分时间段有日志，部分时间段无日志。 日志时间错误问题，日志上报至未来时间或已超出日志主题存储时长的时间。 日志上报失败。 解决方法 参考日志接入流程进行配置 在采集配置中，如果日志采集路径配置的是目录（如：/var/logs/），则只采集目录下后缀为“.log”、“.trace”和“.out”的文件；如果配置的是文件名，则直接采集对应文件，只支持文本类型的文件。更多关于日志采集路径的说明请参考接入云主机文本日志。 增加检索时间区间，查看其他时段是否能检索到日志。可能为该时间段确实无日志，请检查自身业务在指定时间段是否产生日志。 在日志单元配置页面，查看当前配置的日志保存时间；请确保日志检索时的时间区间在日志保存时间范围内，在范围以外的日志不再保存，故检索不到。 如果日志采集配置为增量模式，则日志采集器只会采集新增内容，如果目标文件没有更新，则不会采集数据，也不会有数据上报，因此查询不到日志。 若以上解决方法均无法解决您的问题，请提交工单进行报障处理。

本文帮助您快速熟悉如何修改对等连接路由。 操作场景 创建VPC对等连接并添加VPC对等连接路由信息后，如果对等连接路由添加错误，您可修改本端VPC和对端VPC路由表中对等连接关联的路由。目前仅支持下一跳类型及相关内容的修改。两端账户均有权限修改对等连接路由信息。 操作步骤 1. 登录控制中心，单击控制中心左上角的，选择地域，此处选择华东华东1。 2. 点击“网络 >虚拟私有云”，进入虚拟私有云主页面。 3. 在左侧导航栏选择“对等连接”。 4. 在对等连接列表，选择指定的对等连接名称，进入对等连接详情页面。 5. 点击“本端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入本端VPC路由表的详情页面。 6. 在目的地址列表找到要修改的路由，点击操作列下的“修改”按钮。 7. 在弹出的页面，按页面提示修改参数设置。 参数 说明 下一跳类型 选择“对等连接网关”。 对等连接网关 可选择要修改的对等连接的名称。 描述 路由的描述信息，非必填项。 8. 点击“确定”，完成对等连接路由修改。