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 81f7728662dd11ec810800155d307d5b alarmType 是 String 本参数表示告警类型。 取值范围：series：时序指标。event：事件。 根据以上范围取值。 series alarmRuleID 是 String 告警规则ID 2c2472dff6335b4bbe459609fc9f8154 service 是 String 本参数表示服务。取值范围：ecs：云主机。evs：云硬盘。...详见“[一键告警：产品列表]”接口返回。 ecs dimension 是 String 本参数表示维度。取值范围：ecs：云主机。disk：磁盘。pms：物理机。...详见“ ecs name 是 String 规则名 CPU使用率一键告警 evaluationCount 否 Integer 连续出现次数，默认0次 5 metric 是 String 指标名 cpuutil repeatTimes 否 Integer 重复告警通知次数，默认值：0 0 silenceTime 否 Integer 告警接收策略静默时间，多久重复通知一次，单位为秒。 默认值：300 300 recoverNotify 否 Integer 本参数表示恢复是否通知。默认值：0。取值范围：0：否。1：是。根据以上范围取值。 0 notifyType 否 Array of Strings 本参数表示告警接收策略。取值范围：email：邮件告警。sms：短信告警。根据以上范围取值。 ['email'] contactGroupList 否 Array of Strings 告警联系人组 ["000f03221f4d8cc8bb2e1c30fb751ccc"] notifyWeekdays 否 Array of Integers 本参数表示通知周期。默认值[0,1,2,3,4,5,6]。取值范围：0：周日。1：周一。2：周二。3：周三。4：周四。5：周五。6：周六。根据以上范围取值。 [0,1,2,3,4,5,6] notifyStart 否 String 通知起始时段，默认值：00:00:00 00:00:00 notifyEnd 否 String 通知结束时段，默认值：23:59:59 23:59:59 webhookUrl 否 Array of Strings 告警状态变更webhook推送地址 [' operator 是 String 注意：一键告警规则的告警类型（alarmType）为事件类型（event）时，不需要传入此参数；为其它告警类型时，是必填参数。 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。根据以上范围取值。 eq value 是 String 注意：一键告警规则的告警类型（alarmType）为事件类型（event）时，不需要传入此参数；为其它告警类型时，是必填参数。 告警阈值，可以是整数、小数或百分数格式字符串 0 unit 否 String 单位 %

本文主要介绍如何连接分布式消息服务RabbitMQ的管理地址。 在浏览器中输入RabbitMQ管理地址，访问开源RabbitMQ的集群管理工具。 操作步骤 一、获取实例管理地址。 1. 登录管理控制台。 2. 在管理控制台右上角单击，选择区域。 说明 此处请选择与您的应用服务相同的区域。 3. 在管理控制台左上角单击，选择“企业中间件 > 分布式消息服务 > RabbitMQ专享版”，进入分布式消息服务RabbitMQ专享版页面。 4. 单击实例名称，进入实例详情页面，获取Web界面UI地址和用户名。 图1 获取实例Web界面UI地址（未开启公网访问） 图2 获取实例Web界面UI地址（开启公网访问） 说明 用户名和密码为创建RabbitMQ实例时自定义的内容。 二、确认实例安全组规则是否配置正确。 1. 在实例详情页面的“基本信息 > 网络”，单击安全组名称，跳转到安全组页面。 2. 选择“入方向规则”，查看安全组入方向规则。 实例未开启SSL开关 如果是VPC内访问，实例安全组入方向规则，需要允许端口5672的访问。 如果是公网访问，需要允许端口15672的访问。 实例已开启SSL开关 如果是VPC内访问，实例安全组入方向规则，需要允许端口5671的访问。 如果是公网访问，需要运行端口15671的访问。 三、在浏览器中打开Web界面UI地址，进入Web登录页面。 说明 如果RabbitMQ实例开启了公网访问，可直接在公网环境下的浏览器访问Web页面。 如果RabbitMQ实例未开启公网访问，您需要购买一台与RabbitMQ实例网络相通的Windows弹性云主机，然后登录弹性云主机访问Web页面。 购买弹性云主机操作，请参考 图3 登录实例Web页面 四、单击“Login”，登录完成。

本节介绍如何创建文件备份存储库。 操作场景 使用文件备份服务，首先需要创建存储库用于存储备份文件，存储库底层为对象存储服务，该对象存储前台不可见。 操作须知 存储库不同地域的资源之间内网不互通，各地域需单独创建。请选择靠近您客户的区域，也可以降低网络时延，提高访问速度。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心左上角选择地域，此处选择华东华东1。 3. 选择“存储>云备份”，进入云备份控制台。 4. 单击左侧“存储库管理”按钮，进入存储库控制台，选择“文件备份”，单击右上角“创建存储库”，在弹出页面配置如下内容： 参数 参数说明 参考取值 地域 需要在页面左上角切换地域。 不同区域的资源之间内网不互通，请选择靠近您的区域，也可以降低网络时延，提高访问速度。 华东1 付费方式 目前云备份仅支持包年包月。 包年包月是一种先付费后使用的计费模式，按年/月购买或续订存储库。 包年包月 存储库名称 自定义填写存储库名称，长度范围在 2 到 63 之间，只能由数字、字母、组成，不能以数字和开头、且不能以结尾。 test 存储库容量 根据需求选择存储库容量，取值范围为1001024000 GB，可选择增减步长为10GB。 注意：当备份总容量超过存储库容量，备份将会失败，建议存储库容量大于待备份文件/目录的大小。 100GB 创建时长 根据需求选择存储库使用时长。 1个月 5. 配置完成后，勾选天翼云云备份服务协议，并单击“下一步”。 6. 确认配置，勾选云备份服务协议，单击“确认下单”，在支付界面完成支付。 7. 回到云备份存储库界面，等待存储库的状态变为可用，即完成存储库的创建。

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

操作步骤2：在实例上启用 1. 登录云原生API网关控制台。 2. 在左侧导航栏，选择"实例"，并在顶部菜单栏选择地域。 3. 在实例页面，单击目标网关实例名称。 4. 在左侧导航栏，选择"插件"，并在顶部菜单栏选择地域。 5. 单击插件列表操作列中的"规则配置"，为所选插件配置规则并选择生效范围。

1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择“地域”。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算 >弹性云主机 > 专有宿主机”，进入专有宿主机列表页。 4. 找到需要修改的专有宿主机，点击操作栏“更多”按钮，选择“修改”。 5. 在修改页面中编辑相关信息，确认后，点击页面“确定”。

1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择“地域”。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算 >弹性云主机 > 专有宿主机”，进入专有宿主机列表页。 4. 找到需要修改的专有宿主机，点击操作栏“更多”按钮，选择“修改”。 5. 在修改页面中编辑相关信息，确认后，点击页面“确定”。

开启资源账户可自动添加Empty的账户。 操作步骤 1、登录云堡垒机系统。 2、选择“系统 > 系统配置 > 安全配置”，进入系统安全配置管理页面。 3、在“资源账户配置”模块的右侧，单击“编辑”，进入“资源账户配置”页面。 4、自动添加Empty账户的状态默认为开启状态，可单击图标关闭或开启资源账户功能。 5、单击“确定”，完成配置。

当日志接入云日志服务（LTS）时，您可以通过开启“自定义日志时间”开关，将日志中的时间字段设置为接入配置的时间。 开启自定义日志时间 1. 在左侧导航栏中选择“日志管理”。 2. 结构化日志以日志流为单位，在“日志管理”页面选择目标日志组和日志流。 3. 单击日志流名称进入日志流详情页面，单击右上角，在弹出页面中，选择“云端结构化解析”，进入日志结构化配置页面，选择对应的日志提取方法进行配置。 4. 配置完成后，开启自定义日志时间开关，配置如下参数。 表 1 参数配置表 参数 说明 示例 字段key 已提取字段的名称。单击下拉框选择已提取的字段，该字段为string或long类型。 test 字段value 已提取的字段value，选择字段key后，将自动填充。配置的字段value必须是当前时间前后24小时内的时间。 20220719 12:12:00 时间格式 请参考常见日志时间格式。 yyyyMMdd HH:mm:ss 操作 单击“校验”，提示“时间格式和字段value匹配成功”则表示校验成功。 说明 切换自定义日志时间开关时，可能会导致日志搜索界面在切换时间点附近出现时间偏差，请勿频繁切换自定义日志时间开关。 常见日志时间格式 支持的常见日志时间格式如下表所示。 说明 默认情况下，日志服务中的日志时间戳精确到秒，所以时间格式只需配置到秒，无需配置毫秒、微秒等信息。 表 2 时间格式 时间格式 说明 示例 EEE 星期的缩写。 Fri EEEE 星期的全称。 Friday MMM 月份的缩写。 Jan MMMM 月份的全称。 January dd 每月第几天，十进制，范围为01~31。 07, 31 HH 小时，24小时制。 22 hh 小时，12小时制。 11 MM 月份，十进制，范围为01~12。 08 mm 分钟，十进制，范围为00~59。 59 a AM或PM。 AM、PM hh:mm:ss a 12小时制的时间组合。 11:59:59 AM HH:mm 小时和分钟组合。 23:59 ss 秒数，十进制，范围为00~59。 59 yy 年份，十进制，不带世纪，范围为00~99。 04、98 yyyy 年份，十进制。 2004、1998 d 每月第几天，十进制，范围为1~31。如果是个位数字，前面需要加空格。 7、31 DDD 一年中的天数，十进制，范围为001~366。 365 u 星期几，十进制，范围为1~7，1表示周一。 2 w 每年的第几周，星期天是一周的开始，范围为00~53。 23 w 每年的第几周，星期一是一周的开始，范围为01~53。如果一月份刚开始的一周>4天，则认为是第1周，否则认为下一个星期是第1周。 24 U 星期几，十进制，范围为0~6，0代表周日。 5 EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy 标准的日期和时间。 Tue Nov 20 14:12:58 2020 EEE MMM dd yyyy 标准的日期，不带时间。 Tue Nov 20 2020 HH:mm:ss 标准的时间，不带日期。 11:59:59 %s Unix时间戳。 147618725

集群升级 为了方便您体验新特性、规避已知漏洞/问题，使用安全、稳定、可靠的Kubernetes版本，建议您定期升级CCE集群。CCE集群版本EOS之后，您将无法获得相应的技术支持以及CCE服务SLA保障，请您务必及时升级CCE集群。 您可以通过云容器引擎管理控制台，轻松实现对Kubernetes版本的可视化升级，提升集群业务的稳定性和可靠性。

弹性云主机能力上支持Oracle数据库。但是由于Oracle数据库本身可提供高性能与高并发等场景支持，所以在性能方面考虑更推荐使用物理机搭建Oracle数据库。建议您在正式使用前，先做性能测试看是否能满足您的需要。 更多关于物理机产品的介绍请参考物理机产品定义。

此小节介绍云堡垒机数据库审计。 审计对象为授权的资产数据角色在本地初始化访问方式产生的数据库会话，支持查看sql指令，会话详情。 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“会话日志 > 数据库审计”。 2.可直接查看数据库审计的相关内容。

链路追踪 自动发现应用拓扑：通过拓扑图更加直观地看到应用的上下游组件以及与它们的调用关系，同时提供应用请求总量、请求耗时等关键指标，帮助客户更快速地找出应用的瓶颈。 调用链分析：一次请求将会被记录为一条调用链路数据，每条调用链数据都包含着详细的调用数据，包括服务名称、接口名称、方法名称、调用类型、平均耗时等。通过调用栈逐层查看异常发生的具体节点，可以更快确认问题可能原因。 Prometheus监控 一键接入容器监控：容器集群可一键接入Prometheus监控平台，实现集群及工作负载的一体化监测。 内置容器监控大盘：默认内置多种容器监控大盘，包括集群概览、核心组件、Node、Pod等监控能力。 自定义数据接入：基于 ServiceMonitor、PodMonitor 实现容器自定义指标采集。同时提供Remote Write标准接口，远程接入开源Prometheus的监控数据。 灵活的告警配置 多指标告警配置：提供接口调用、HTTP返回码、异常、JVM内存与线程、数据库等多项告警指标配置。 多通知渠道：支持短信、邮件、翼连、Webhook（企业微信、钉钉、飞书等）。 静默策略：支持组合配置且或条件，设置静默时间段。

本章节主要介绍云搜索服务的权限管理。 在使用云搜索服务的过程中，如果需要给企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全控制云服务资源的访问。 如果当前帐号已经能满足您的需求，不需要创建独立的IAM用户进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用ES服务的其它功能。 通过IAM，您可以在帐号中给员工创建IAM用户，并授权控制IAM用户对资源的访问范围，而且无需付费即可使用，您只需要为使用中的资源进行付费。关于IAM的详细介绍，请参见，请参见《IAM产品介绍》。 ES权限 默认情况下，ES服务管理员创建的IAM用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为“授权”。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 ES是项目级服务，部署时通过物理区域划分，需要在各区域对应的项目中设置策略，并且该策略仅对此项目生效，如果需要所有区域都生效，则需要在所有项目都设置策略。访问ES时，需要先切换至授权区域。 根据授权精细程度分为角色和策略。 角色：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。由于云各服务之间存在业务依赖关系，因此给用户授予角色时，可能需要一并授予依赖的其他角色，才能正确完成业务。角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：ES服务管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分，ES服务支持的API授权项请参见权限策略和授权。 如下表所示，包括了ES的所有系统权限。 对于Elasticsearch Administrator，由于各服务之间存在业务交互关系，ES的角色依赖其他服务的角色实现功能。因此给用户授予ES的角色时，需要同时授予依赖的角色，ES的权限才能生效。 对于ES FullAccess和ES ReadOnlyAccess，可使用这些策略来控制对云服务资源的访问范围。例如，您的员工中有负责软件开发的人员，您希望软件开发人员拥有ES的使用权限，但是不希望软件开发人员拥有删除ES等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建IAM用户，通过授予仅能使用ES但不允许删除ES的权限，控制对ES资源的使用范围。 ES系统权限 系统角色/策略名称 类别 权限描述 依赖关系 Elasticsearch Administrator 系统角色 ES服务的所有执行权限。 该角色有依赖，需要在同项目中勾选依赖的Tenant Guest和Server Administrator角色。 Tenant Guest：全局级角色，在全局项目中勾选。 Server Administrator：项目级角色，在同项目中勾选。 ES FullAccess 系统策略 基于策略授权的ES服务的所有权限，拥有该权限的用户可以完成基于策略授权的ES服务的所有执行权限。 无 ES ReadOnlyAccess 系统策略 ES服务的只读权限，拥有该权限的用户仅能查看ES服务数据。 无 如下表所示列出了ES常用操作与系统权限的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统权限。 常用操作与系统权限的关系 操作 ES FullAccess ES ReadOnlyAccess Elasticsearch Administrator 备注 创建集群 √ x √ 查询集群列表 √ √ √ 查询集群详情 √ √ √ 删除集群 √ x √ 重启集群 √ x √ 扩容集群 √ x √ 扩容实例的数量和存储容量 √ x √ 查询指定集群的标签 √ √ √ 查询所有标签 √ √ √ 加载自定义词库 √ x √ 依赖OBS和IAM权限 查询自定义词库状态 √ √ √ 删除自定义词库 √ x √ 自动设置集群快照的基础配置 √ x √ 依赖OBS和IAM权限 修改集群快照的基础配置 √ x √ 依赖OBS和IAM权限 设置自动创建快照策略 √ x √ 查询集群的自动创建快照策略 √ √ √ 手动创建快照 √ x √ 查询快照列表 √ √ √ 恢复快照 √ x √ 删除快照 √ x √ 停用快照功能 √ x √ 更改规格 √ x √ 缩容集群 √ x √

步骤二 ：访问应用，触发自适应配置推送优化 1. 部署bookinfo相关应用。部署后可以在网格优化中心 > Sidecar资源中看到这些应用已经默认生成了Sidecar资源，并且仅下发istiosystem和meshoperator的配置。 2. 通过云原生网关发起请求到productpage。具体步骤可以参考通过云原生网关访问bookinfo应用，或者通过ingressgateway访问，或者在集群内执行curl 访问productpage。 3. 首次访问成功后，在网格优化中心 > Sidecar资源中查看productpage已经追加reviews，details等服务的配置。无需您手工配置。 相关操作 关闭自适应配置推送优化功能 1. 登录应用服务网格控制台，在首页网格列表中选中目标实例。 2. 在网格管理页面左侧导航栏，选择 网格优化中心 > 自适应配置下发。 3. 在自适应配置下发页面，点击关闭 自适应配置下发。 4. 切换到网格优化中心 > Sidecar资源页面查看Sidecar资源列表。 5. 您可以看到创建来源为“系统”的Sidecar资源已被删除。

本章节介绍应用容灾多活的使用限制。您需要提前了解使用限制,例如组件类型和框架版本等,以便容灾服务能正常接入,以及应用程序不出现异常。 Java SDK 分类 组件 版本 微服务 org.springframework.cloud:springclouddependencies 2021.0.8 微服务 org.springframework.boot:springbootstarterweb 2.7.12 微服务 org.springframework.cloud:springcloudstarteropenfeign 3.1.8 微服务 org.apache.dubbo:dubbo 2.7.13 负载均衡 org.springframework.cloud:springcloudloadbalancer 3.1.7 微服务注册中心 com.alibaba.cloud:springcloudstarteralibabanacosdiscovery 2021.1 消息队列 org.apache.rocketmq:rocketmqclient 4.8.0 数据库 mysql:mysqlconnectorjava 5.1.40及以上版本 8.0.15及以上版本 数据库 org.postgresql:postgresql 42.5.0及以上版本 管控通道 应用容灾多活 使用注册配置中心 作为控制面与数据面分离的管控通道，您需要提前开通微服务引擎注册配置中心Nacos引擎实例，确保与应用节点网络连通，并在多活产品控制台进行集成管理。 流量网关 应用容灾多活 通过集成云原生网关 产品能力，支持多活应用流量识别、分发与纠错。您需要根据业务流量规划提前开通微服务引擎云原生网关实例，并在多活产品控制台进行集成管理。

Prometheus监控支持对使用用量进行统计，方便您进行对账与数据确认。 前提条件 已开通应用性能监控Prometheus监控服务。 操作步骤 1. 登录应用性能监控Prometheus监控服务控制台。 2. 左侧菜单栏点击“用量统计”。即可查看统计大盘，以下对各个模块进行说明。 快捷筛选：此处展示Prometheus实例列表，点击后可快速查看所选实例的统计数据，支持多选。 数据统计： 总写入量(单位:百万)：在所选时间范围内，Prometheus实例的数据写入量。 平均每天(单位:百万)：在所选时间范围内，平均每天2Prometheus实例的数据写入量。 x月已写入量(单位:百万)：在当前所选时间所在月份，Prometheus实例的数据写入量。 x月预测总写入量(单位:百万) ：当月预测值 当月已累积用量 + （当月剩余天数 前三天的平均值）。 写入数据量趋势图(单位:百万)：以直方图的方式展示每天Prometheus实例的数据写入量。不同颜色代表不同的Prometheus实例。 免费指标写入量：指云容器引擎的基础指标接入数据量，该部分不收取写入费用。 自定义指标写入量：除云容器引擎的基础指标外其他指标的写入量，该部分将按照计费项价格进行收费。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 clientToken 否 String 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 storagetest backupStorageID 是 String 要退订的存储库ID 770fb5e77f84423c9dd42eaf7912d5bc regionID 是 String 资源池ID 41f64827f25f468595ffa3a5deb5d15d

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。 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 31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”。 如下图所示，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，如下图所示。 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，如下图所示。 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，如下图所示。 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，如下图所示。 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，如下图所示。 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，如下图所示。 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，如下图所示。 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，如下图所示。 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。 若如下图所示，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)

本节介绍了通过脚本批量更新一键式重置密码插件(Windows系统)的操作场景、前提条件、约束与限制、操作步骤等内容。 操作场景 当您需要对多台Windows系统的云主机批量更新一键式重置密码插件时，可参考本文档操作。 前提条件 登录已准备好的执行机，执行机需满足的条件请参见下文约束与限制。 需要提前准备待批量安装插件的云主机的IP地址、Administrator用户的密码信息。 执行机应该与待更新机器在同一VPC下。 在执行完步骤7之后可以解绑eip。 约束与限制 需要选取一台操作系统为CentOS 8.2（公共镜像）且已绑定弹性公网IP的云主机作为执行机，且与待批量安装插件的弹性云主机之间网络需要互通。 说明 若已配置yum内部源，可不需要绑定弹性公网IP。 操作步骤 1.执行以下命令，安装批量脚本运行所需要的依赖。 yum install epelrelease y yum install ansible y skipbroken 执行ansible version命令检查ansible是否安装成功 说明 如果因为yum源配置问题导致无法安装ansible，可以使用如下命令安装ansible： yum install python3 python3pip pip3 install upgrade pip pip3 install ansible python3.6 m pip install bcrypt3.2.0 paramiko3.3.1 cryptography3.3.0 pywinrm PyYAML Jinja2 httplib2 six 若出现如下图所示报错信息，请执行以下操作。 执行以下命令，安装依赖： dnf install python3devel 然后再次执行以下命令： python3.6 m pip install bcrypt3.2.0 paramiko3.3.1 cryptography3.3.0 pywinrm PyYAML Jinja2 httplib2 six 图 报错信息 2.请参考获取并校验一键式重置密码插件完整性（Windows），下载对应的一键式重置密码插件CloudResetPwdAgent.zip并完成完整性校验。 安装一键式重置密码插件对插件的具体放置目录无特殊要求，请您自定义。 3.执行以下命令，将对应OS架构的Windows版本的安装包下载到root目录下： 32位操作系统，x86架构： wget 'nocheckcertificate' 64位操作系统，x86架构： wget 'nocheckcertificate' 64位操作系统，ARM架构： wget 'nocheckcertificate' 4.执行以下命令，将批量操作脚本下载到root目录下。 curl URL > ~/batchupdatelog4jversionforwindows.py 其中，URL为批量操作的执行脚本。 选择脚本下载地址： 5.执行以下命令，将更新插件脚本下载到root目录下。 curl URL > ~/updatelog4jversionforresetpwdagentwindows.bat 其中，URL为更新插件脚本的下载地址。 脚本下载地址： 6.检查如下文件是否在root目录下。 batchupdatelog4jversionforwindows.py updatelog4jversionforresetpwdagentwindows.bat CloudResetPwdAgent.zip 7z.exe 7.执行以下命令，新建并编辑hostlist.txt，按i进入编辑模式。 vi hostlist.txt 将需要自动安装驱动的云主机的相关信息填写到hostlist.txt文件中。 填写Administrator用户的IP和密码，请严格按照每行“IP,用户密码”的格式填写，中间以英文逗号隔开。 示例： 192.168.1.10,'' 192.168.1.11,'' 8.执行以下命令，添加ansible配置文件。 mkdir p /etc/ansible touch /etc/ansible/ansible.cfg 运行批量执行操作脚本“batchupdatelog4jversionforwindows.py”。 python3.6 batchupdatelog4jversionforwindows.py 图 运行脚本 9.执行如下命令，在“/root/logs/execorigin.log”的最后一行查看运行结果日志。 vim /root/logs/execorigin.log 若如下图所示，则表示运行成功。 图 运行成功

此小节介绍云堡垒机访认证设置。 管理员登录并切换管理角色，打开系统管理 > 认证设置，该配置为全局认证策略，默认配置“静态认证”“令牌认证”，应用于所有账号，为空的情况下默认为静态认证方式。 全局避险 开启全局避险开关以后，所有账号都可以使用静态认证方式登录。

如何筛选未绑定主机的配额？ 您可以登录服务器安全卫士（原生版）控制台，在左侧导航中选择“设置中心 > 配额管理”，筛选“使用状态”为“未绑定”的配额。 如何切换服务器绑定的防护配额版本？ 1. 您可以登录服务器安全卫士（原生版）控制台，在左侧导航中选择“资产管理 > 服务器列表”，在服务器列表页面查看服务器防护情况。 2. 您可将需要防护的服务器进行“切换版本”。选择您需要切换版本的服务器，可进行单台服务器的配额版本切换，也可以选择多台服务器进行批量切换。 服务器安全卫士（原生版）会主动收集用户服务器的数据么？是否有敏感信息泄露的风险？ 服务器安全卫士（原生版）不会主动收集用户服务器的数据，只针对安全数据进行分析及处理，不会有敏感信息泄露的风险。 如果未安装Agent，云服务器是否能够被服务器安全卫士（原生版）识别到？ 可以，服务器安全卫士（原生版）可识别未安装Agent的云主机，且可在“资产管理 > 服务器列表”中查看服务器信息及是否安装Agent。

本文主要介绍了更换邮箱的注意事项和操作流程。 用户可以通过“账号中心安全设置”更换邮箱。 注意事项 提前准备1个待更换的新邮箱，且可正常接收使用。 新邮箱不能与其他已存在的天翼云账号邮箱相同。 云网账号不支持邮箱更换。 云电脑APP注册的账号不支持邮箱更换。 当前登录账号为子账号不支持邮箱更换。 账号处于冻结、锁定期不支持邮箱更换。 邮箱变更一个自然年内不能超过3次，且30天内仅支持变更1次。 操作步骤 1、登录天翼云官网，在首页点击“我的个人中心”进入账号中心的“安全设置”页面，在登录设置 绑定邮箱右侧点击“立即修改“。 2、选择验证方式，验证后可进行更换操作。 注意 若邮箱未验证，选择“通过邮箱验证码修改”时需要先进行邮箱验证。 3、填写验证码后， 设置新的邮箱并验证。填写验证码验证本人操作后，需要设置新邮箱并验证邮箱可正常接收使用。 如果手机号或邮箱都无法验证身份， 可以进入工单页面，选择 “新建工单>会员账号 >账号相关问题”，提交工单处理。 （1）请在工单中上传如下材料： 企业客户 法定代表人与被授权人所需材料任选一种上传即可。 法定代表人：企业证件、法定代表人身份证正反面及手持身份证照片 被授权人：企业证件、加盖企业公章的授权书（授权委托书.docx）、被授权人身份证正反面及手持身份证照片 个人客户 个人身份证件正反面及手持身份证照（个人身份证件信息需与实名认证的身份证件信息一致）。 （2）经天翼云审核通过后，天翼云会将原来绑定的邮箱替换成工单中填写的邮箱。您可以在登录页面，单击忘记密码，然后使用新绑定的邮箱重置密码。 （3）如果您提供的帐户情况特殊，天翼云客服人员会根据实际情况进一步核实，请按客服回复提供所需资料。

字段 填写说明 触发器类型 选择“云审计服务（CTS）”。 通知名称 输入您自定义的通知名称，例如：Test。 服务类型 选择“FunctionGraph”。 资源类型 所选服务下对应的资源类型，如触发器、实例、函数等。 操作名称 所选资源类型下对应的操作，如创建、删除触发器等。

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 endpointxxx

创建新模板 1. 如没有可用的模板或版本，请选择获取模板方式为 创建新模板 2. 平台将自动为您生成模板名称，支持修改 3. 在模板内容部分，请先新增一个.tf文件，建议将文件命名为“main.tf”。您可继续添加多个文件、文件夹对您的模板进行结构化定义 4. 在文件中按照 terraform语法 定义各类云资源（例如弹性云主机、虚拟私有云、弹性IP等）的增删改查语句 5. 您在此编辑的模板内容，提交后将被保存为一个新模板 步骤2 配置参数 1. 请在步骤2完成模板的参数配置，具体见表格。 参数 是否必填 参数说明 参考样例 加密敏感参数 否 1. 如果您在模板中设置参数的“sensitive”值为“true”，平台将支持为您加密敏感参数。 2. 资源编排将使用天翼云云产品 密钥管理服务 对您的敏感参数（参数的“sensitive”值为“true”）进行加密，密钥管理服务会创建默认密钥“ros”。 该默认密钥免费，请放心使用。 配置模板参数 否 如果模板中定义了自定义变量，您还需要完成变量配置，变量的配置需要符合模板中定义的校验规则。 如您仍选择原有模板更新资源栈，平台将为您自动填充原先设置的参数值 如参数值与模板中设置的默认值不一致，平台将提示您两个值不一致，请在确认后提交 模板示例 2. 提交表单时，推荐选择单击创建执行计划，此时您还需要补充以下执行计划信息。 执行计划是一套资源栈配置的记录。部署资源栈前，您可通过浏览执行计划，提前评估部署动作对于当前资源的整体影响。 参数 是否必填 参数说明 参考样例 执行计划名称 是 自动填充默认值。 最长可输入128字符。 仅允许输入中英文、数字、下划线和中划线，且必须以字母或中文开头。 executionPlan202509281713sokRRg 执行计划说明 否 可简要说明资源栈的更新内容，最长可输入255字符 批量创建5台云主机 单击确认 ，平台将创建一个执行计划，待执行计划状态由“创建中”跳转为“创建成功，待部署”后，您可继续部署资源栈。部署资源栈前，您可在执行计划详情中，确认资源变更和价格变更内容后，再部署资源栈。 8. 提交表单时，您可选择单击直接部署资源栈 ，此时平台将直接部署资源栈，而不会创建执行计划，即不会记录您本次部署的变更内容。此时您可在资源栈详情的事件页面查看部署状态。部署资源栈请参考部署资源栈。 注意：直接部署将会立即创建资源并产生相关费用，该操作为危险操作，不建议执行，请谨慎确认后再操作。

本章节主要介绍翼MapReduce服务的配置修改建议说明。 操作场景 当节点组内ECS实例的规格（vCPU和内存）无法满足您的业务需求时，您可以使用配置升级功能提升ECS实例规格。升级配置后需要手动修改HDFS、YARN和Spark等服务的配置信息。本文为您介绍如何在翼MR Manager的“配置管理”页面修改配置项。 前提条件 已创建集群。 操作步骤 在翼MR Manager中，单击“运维与配置”。 1. 单击“配置管理”。 2. 选择“所选集群服务”，点击查询，即可在当前页面修改配置信息。 配置修改建议说明 1. Doris：Doris所在节点配置升级后，Doris FE建议使用节点一半内存。 2. Elasticsearch：一个ES节点，内存建议不超过64G。ES所在节点配置升级后，ES会自动根据节点情况设置内存值，一般无须用户手动修改，但需要重启集群。如果想手动设置，可以修改jvm.options文件配置Xms30g、Xmx30g参数，并重启集群。 3. HBase：HBase所在节点配置升级后，修改建议如下： hbasesite.xml：hbase.regionserver.handler.count 说明 一般跟CPU核数相同。 hbaseenv.sh：export HBASEMASTEROPTS ："Xmsg Xmxg" 说明 master不消耗很多内存，一般默认不添加或者分配2~8G左右。 hbaseenv.sh：export HBASEREGIONSERVEROPTS："Xmsg Xmxg " 说明 regionserver需要较多内存，一般配置内存配额的一半或更多。 4. HDFS：HDFS所在节点配置升级后，可以根据hadoopenv.sh 参数配置进行，通过调整服务的内存大小调整服务的性能，如Xmx20g Xms20g Xmn4g，然后重启服务。NameNode 建议文件、目录、数据块之和1亿，配置50G。 5. Hive：Hive所在节点配置升级后，可以通过hiveenv.sh统一参数配置来进行，也可以在作业提交时使用额外参数指定来进行。通过调整服务的内存大小调整服务的性能，如Xmx20g Xms20g Xmn4g，然后重启服务。内存大小可以根据机器的总内存而定，建议初始值为总内存大小的10%，后续根据性能需求调整。 6. Kafka：Kafka所在节点配置升级后，建议配置如下： kafkaenv.sh设置jvm配置参数：调整jvm堆大小，通过调整参数：export KAFKAHEAPOPTS"Xmx20G Xms20G Xmn4g"设置堆大小。 server.properties文件建议修改的配置项： num.io.threads：修改写磁盘的线程数，建议配置为CPU核数的50%； num.replica.fetchers：修改副本拉取线程数，建议配置为CPU核数50%的1/3； num.network.threads：修改数据传输线程数，建议配置为CPU核数的50%的2/3； replica.fetch.max.bytes：副本拉取数据量的大小。内存增加，可以适当加大该值； socket.send.buffer.bytes：调整socket发送的数据量。内存增加，可以适当加大该值； socket.receive.buffer.bytes：调整socke接受的数据量。内存增加，可以适当加大该值； socket.request.max.bytes：socket请求的数据量。内存增加，可以适当加大该值。 7. Kerberos：建议保持默认值，无需修改配置。 8. Kibana：Kibana是一个基于NodeJS的单页web应用，一般情况下，对内存CPU占用很少，无须修改内存、CPU等配置。 9. Kyuubi：Kyuubi一般情况下，对内存CPU占用很少，无须修改内存、CPU等配置。 10. OpenLDAP：建议保持默认值，无需修改配置。 11. Ranger：Ranger所在节点配置升级后，修改建议如下： rangeradmin通过{installdir}/ews/rangeradminservices.sh中变量 rangeradminmaxheapsize的值修改JMX，JAVAOPTS修改Xmx、Xmn等JVM参数，一般设置18g，1K policy建议设置为1G，1W policy建议设置为8G。 rangerusersync通过/{installdir}/rangerusersyncservices.sh中变量rangerusersyncmaxheapsize 的值修改JMX，JAVAOPTS修改Xmx Xmn等JVM参数，一般设置18g，1K policy建议设置为1G，1W policy建议设置为8G。 12. Spark：Spark所在节点配置升级后，修改建议如下： spark.history.kerberos.principal和spark.history.kerberos.keytab为spark读写eventLog的租户，用户如有特殊需求自行更改。 spark.yarn.historyServer.address: 说明了history server的地址，用户如有特殊需求自行更改。 spark.dynamicAllocation.enabled 和 spark.dynamicAllocation.maxExecutors 分别控制动态和动态开启下能使用的最大资源，用户如有特殊需求自行更改。 spark.executor.cores 和 spark.executor.memory 确保spark.executor的每一个core分配到2~4g内存，标准是4g，具体视情况而定，设置core的memory设置过小executor容易oom。 13. Trino：Trino的服务包括coordinator和worker。Trino所在节点配置升级后，可以根据jvm.config参数配置进行，通过调整服务的内存大小调整服务的性能，如Xmx128g Xms128g，然后重启服务。 14. YARN：YARN所在节点配置升级后，可以根据yarnenv.sh 参数配置进行，通过调整服务的内存大小来调整服务的性能，如Xmx20g Xms20g Xmn4g，然后重启服务。NM用于集群中作业的内存和CPU，需要修改NodeManager节点的yarnsite.xml中的yarn.nodemanager.resource.memorymb的值，该值用于所有作业的最多可用内存；以及yarn.nodemanager.resource.cpuvcores的值，该值用于所有作业的最多可用虚拟CPU核数。 15. ZooKeeper：ZooKeeper所在节点配置升级后，可通过配置java.env文件，在其中添加：export ZKSERVERHEAP2048（这里设置的单位默认是MB）。

终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。 云主机终端节点为：ecpcglobal.ctapi.ctyun.cn。 资源池ID（regionId）请联系运维或通过资源池列表查询接口获取。

全流量分析服务内容有哪些？ 全流量分析服务通过对已接入托管检测与响应服务的云主机流量进行全面分析，人工验证病毒木马、APT攻击等安全事件，分析研判事件真实性，发现隐藏威胁，综合资产属性，制定有效的加固策略，提高托管服务价值。

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

本节为您介绍如何卸载集群Agent。 如果不再需要HSS为您的集群容器提供安全防护，您可以为集群卸载Agent。Agent卸载后，HSS将停止对容器的检测和防护，且已检测到的告警、漏洞信息等数据都将被删除。 CCE集群卸载Agent 1、登录管理控制台。 2、在页面左上角选择“区域”，选择“容器服务 > 云容器引擎”，进入云容器引擎界面。 3、单击目标集群名称，进入集群详情页。 4、在左侧导航栏，选择“工作负载”，进入“工作负载”界面。 5、选择“守护进程集”页签，删除名称为“installagentds”的工作负载。在工作负载所在行的操作列，选择“更多 > 删除”，删除该工作负载。 6、在左侧导航栏，选择“安装与配置”，进入“安装与配置”界面。 7、 选择“Agent管理”页签，卸载目标CCE集群所有容器节点服务器的Agent。 自建集群卸载Agent 1、登录k8s集群环境。 2、执行以下命令删除名称为“installagentds”的工作负载。 kubectl delete ds installagentds n default 3、登录管理控制台。 4、在左侧导航栏，选择“安装与配置”，进入“安装与配置”界面。 5、选择“Agent管理”页签，卸载目标自建集群所有容器节点服务器的Agent。

本节为您介绍如何卸载集群Agent。 如果不再需要HSS为您的集群容器提供安全防护，您可以为集群卸载Agent。Agent卸载后，HSS将停止对容器的检测和防护，且已检测到的告警、漏洞信息等数据都将被删除。 CCE集群卸载Agent 1、登录管理控制台。 2、在页面左上角选择“区域”，选择“容器服务 > 云容器引擎”，进入云容器引擎界面。 3、单击目标集群名称，进入集群详情页。 4、在左侧导航栏，选择“工作负载”，进入“工作负载”界面。 5、选择“守护进程集”页签，删除名称为“installagentds”的工作负载。在工作负载所在行的操作列，选择“更多 > 删除”，删除该工作负载。 6、在左侧导航栏，选择“安装与配置”，进入“安装与配置”界面。 7、 选择“Agent管理”页签，卸载目标CCE集群所有容器节点服务器的Agent。 自建集群卸载Agent 1、登录k8s集群环境。 2、执行以下命令删除名称为“installagentds”的工作负载。 kubectl delete ds installagentds n default 3、登录管理控制台。 4、在左侧导航栏，选择“安装与配置”，进入“安装与配置”界面。 5、选择“Agent管理”页签，卸载目标自建集群所有容器节点服务器的Agent。