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天翼云云安全解决方案_相关内容
- 备份概述本页介绍天翼云TeleDB数据库备份概述。 TeleDB支持数据库实例的备份与恢复,以保证数据的可靠性。备份存储方式可根据业务需求设置加密或不加密。TeleDB数据库实例的备份包括物理备份和逻辑备份。备份的目的当数据库被恶意或误删除,虽然TeleDB支持高可用,但备机数据库会被同步删除且无法还原。因此,数据被删除后只能依赖于实例的备份保障数据安全。全量备份全量备份表示对所有目标数据进行备份,包含备份时刻点上数据库的全量数据,耗时时间长(和数据库数据总量成正比),自身即可恢复出完整的数据库。
- 备份概述本页介绍天翼云TeleDB数据库备份概述。 TeleDB支持数据库实例的备份与恢复,以保证数据的可靠性。备份存储方式可根据业务需求设置加密或不加密。TeleDB数据库实例的备份包括物理备份和逻辑备份。备份的目的当数据库被恶意或误删除,虽然TeleDB支持高可用,但备机数据库会被同步删除且无法还原。因此,数据被删除后只能依赖于实例的备份保障数据安全。全量备份全量备份表示对所有目标数据进行备份,包含备份时刻点上数据库的全量数据,耗时时间长(和数据库数据总量成正比),自身即可恢复出完整的数据库。
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- 产品优势本节介绍天翼云电脑(政企版)的产品优势。 统一管理,维护便捷 无需设立专门的前端维护人员,桌面维护全部在管理台进行可视化操作,一键完成开通桌面、重装系统、镜像升级等操作,并通过自动化批量方式,实现快速大规模的部署。 强化安全,自主可控 网络访问使用VPC、安全组、ACL、主机防火墙进行网络隔离及访问控制,通过防火墙实施安全审计与监控。 规格丰富,配置灵活 提供灵活多样的云电脑规格,支持资源包方式开通使用,灵活选择系统版本,网络可配置,并可使用池化桌面提高桌面利用率。
- 使用ECI快速部署Tensorflow已开通天翼云弹性文件或对象存储服务,用于存储tensorflow训练结果。背景信息TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它提供了一个灵活的编程环境,可以用于构建和训练各种机器学习模型,包括神经网络。TensorFlow使用图形计算的方式来表示计算任务,并通过优化技术来实现高效的计算。它支持多种编程语言,包括Python和C++,并且可以在各种硬件平台上运行,包括CPU、GPU和TPU。
- 连接类RabbitMQ实例的Web管理页面无法打开? 可能原因:实例安全组配置不正确。 解决方案:重新配置安全组,具体步骤如下。 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。 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。
- 安全问题本章主要介绍安全问题 是否支持项目成员只能查看任务(工作项)不能查看代码? 支持。 软件开发生产线中对代码仓库设置了专门的成员管理策略,项目成员只要未被添加为仓库成员,就没有权限查看代码仓库信息;用户登录后,代码托管服务页面中不会显示该帐号没有权限的代码仓库,详见“《代码托管用户指南》>配置代码托管仓库>安全管理>IP白名单”。 是否支持限制员工只能在办公场所访问代码仓库? 支持。
- 使用Nginx镜像创建ECI实例勾选“我已阅读、理解并接受《天翼云弹性容器实例服务协议》《天翼云弹性容器实例服务等级协议》”,点击“提交订单”完成订购。 进入弹性容器实例控制台容器组列表页,即可查看创建的ECI实例。
- 使用Nginx镜像创建实例勾选“我已阅读、理解并接受《天翼云弹性容器实例服务协议》《天翼云弹性容器实例服务等级协议》”,点击“提交订单”完成订购。 进入弹性容器实例控制台容器组列表页,即可查看创建的ECI实例。
- TeleDB两城三中心容灾部署本页介绍天翼云TeleDB数据库的两城三中心容灾部署方案。 两城三中心容灾部署是指将数据库部署在两个地理位置不同的数据中心,并在每个数据中心内部署三个独立的数据节点,形成一个两地三中心的容灾架构。当一个数据中心发生故障或不可用时,另一个数据中心仍然可以提供服务,确保数据不会丢失,从而有效应对自然灾害、硬件故障、人为错误等导致的数据中心不可用的情况。 分布式数据库中的两地三中心容灾部署原理架构主要涉及三个物理机房,分别是主中心、同城容灾中心和异地灾备中心。
- 节点Kubelet检查解决方案 问题场景一:kubelet状态异常 kubelet异常时,节点显示不可用,请修复节点后,重试检查任务。 问题场景二:cce-pause版本异常 检测到当前kubelet依赖的pause容器镜像版本非cce-pause:3.1,继续升级将会导致批量Pod重启,当前暂不支持升级,请联系技术支持人员。
- 如何选择驱动及相关库、软件版本如何选择cuDNN版本 NVIDIA CUDA 深度神经网络库 (cuDNN) 是一个 GPU 加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程(如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层)。借助 cuDNN,研究人员和开发者可以专注于训练神经网络及开发软件应用,而不必花时间进行低层级的 GPU 性能调整。cuDNN 可加速广泛应用的深度学习框架,包括 Caffe2、Chainer、Keras、MATLAB、MxNet、PaddlePaddle、PyTorch 和 TensorFlow。
- x86和ARM镜像的混合部署解决方案 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。
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