参数名 说明 回源连接超时时间 1. 指回源节点与源站服务器建立连接的超时时间。 2. 如果回源节点在指定的连接超时时间内未能与源站服务器建立连接，则会触发节点重试，重试失败后将与源站终止连接并返回502。 3. “回源超时时间设置（新）”和“回源超时时间设置”均未配置时，默认回源连接超时时间为5s。 回源请求超时时间 1. 指回源节点与源站服务器建连成功后，向源站服务器发送请求的超时时间。配置之后，内部链路的回源请求超时时间从回源层往边缘层逐层递增的能力，默认递增1s。 2. 如果在指定的请求超时时间内未接收到源站服务器响应的首包，则会触发节点重试，重试失败后将与源站终止连接并返回502。 3. “回源超时时间设置（新）”和“回源超时时间设置”均未配置时，默认回源请求超时时间为12s。

参数 说明 元数据连接地址 未开启公网访问时，实例元数据管理节点的地址，大部分场景下客户端只需要配置此地址即可。 业务连接地址 未开启公网访问时，实例业务处理节点的地址，当需要对单一业务节点进行操作时，可以使用其中某一地址。 公网访问 公网访问状态。单击“公网访问”后的 ，开启/关闭公网访问。 元数据公网连接地址 仅开启公网访问后可见。开启公网访问后，实例元数据管理节点的地址，大部分场景下客户端只需要配置此地址即可。 业务公网连接地址 仅开启公网访问后可见。开启公网访问后，实例业务处理节点的地址。 SSL 实例的SSL状态。 ACL访问控制 实例的ACL访问状态。单击“ACL访问控制”后的 ，开启ACL访问。 说明：仅2021年8月21号后购买的实例，支持设置此参数。

本页介绍分布式融合数据库HTAP的计费方式、计费项、产品价格与到期规则。 计费方式 预付费（包年包月) 预付费方式，在新建实例时就需要支付费用。对于包月的实例，购买1年即可享受价格85折优惠，且购买的年数越长，折扣更低。 按量付费 计费周期为1个小时。不足1小时，也按1小时收费。账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。实例可以随时释放，释放后不再收费。 计费方式变更 暂不支持计费方式变更。 计费项 分布式融合数据库HTAP依据实例的节点数，节点规格和存储空间的大小进行收费。节点规格包含CPU、内存，存储空间用于存放您的数据。 节点规格计价： 节点规格 包年包月(元/月) 按需(元/小时) 8核32GB 1744 3.64 16核64GB 3488 7.24 存储服务计价： 存储规格 包年包月(元/G/月） 按需(元/G/小时） : 高IO（SAS） 0.4 0.0009 超高IO（SSD） 1.2 0.0017 备份服务计价： 备份类型 按需(元/G/小时) 对象存储 0.000139

本文指导您同步EIP信息并开启弹性公网IP防护。 如果您未配置访问控制策略或未开启弹性公网IP防护，您的业务流量将只经过云防火墙，云防火墙不会实施拦截操作。 操作步骤 1. 登录天翼云控制中心。 2. 在左侧导航树中，单击左上方的“服务列表”，选择“安全 > 云防火墙”，进入云防火墙的概览页面。 3. （可选）当前账号下仅存在单个防火墙实例时，自动进入防火墙详情页面，存在多个防火墙实例时，单击防火墙列表“操作”列的“查看”，进入防火墙详情页面。 4. 在左侧导航栏中，选择“资产管理 > 弹性公网IP管理”，进入“弹性公网IP管理”页面。 单击页面右上角“资产同步”，将您的弹性公网IP信息导入至列表中，刷新弹性公网IP列表。 说明 当前账号下有多个云防火墙时，资产同步只将“未防护”的EIP同步至列表中。 5. （可选）当您列表IP数量过多时，可执行此步骤进行筛选。 在页面上方搜索下拉框中，选择搜索类型并输入信息，回车键确认，可添加多个筛选条件，右侧进行搜索。 弹性公网IP地址/ID：IP地址，即“弹性公网IP”列；或对应的ID号，由系统自动生成，即“ID”列。 企业项目名称：您同步后显示的项目名称，即“企业项目信息”列。 已绑实例名称/ID：实例名称，如“云服务器”，即“已绑定实例”列中黑色字体的信息；实例名称的ID号，如“ecsctyun0101”，即“已绑定实例”列中蓝色字体的信息。 搜索类型支持模糊搜索。 未选择搜索类型时，默认类型为弹性公网IP地址/ID。 6. 开启弹性公网IP。 开启单个弹性公网IP。在所在行的“操作”列中，单击“开启防护”。 开启多个弹性公网IP。勾选需要开启防护的弹性公网IP，单击表格上方的“开启防护”。 说明 一个EIP只能在一个防火墙上开启防护。 仅支持当前账号所属企业项目下的弹性公网IP。 7. 在弹出的界面确认信息无误后，单击“绑定并开启防护”，可查看操作行的“防护状态”列显示“已防护”。 说明 EIP开启防护后，访问控制策略默认动作为“放行”。

本页介绍天翼云TeleDB数据库系统视图teledbvacuumadvice的内容。 1. 插件开启与关闭 开启：create extension pgvacuumadvice; 同时配置sharedpreloadlibriespgvacuumadvice； 关闭：drop extension pgvacuumadvice; 2. 插件表查找 plaintext select from teledbvacuumadvice; 3. 插件表字段 名称 类型 定义 tablename text 插件记录的表的名称 nodestr text 该表所在的DN节点 starttime timestamptz 上一次autovacuum开始时间 Endtime timestamptz 上一次autovacuum结束时间 systemusage text 上一次autovacuum用户态、内核态的CPU使用时间 ioreadrate real vacuum过程中磁盘读取速率；单位MB/s iowriterate real vacuum过程中磁盘写入速率；单位MB/s sizechange real vacuum前后表体积变化 failurereasonbigtable boolean 如果为t，系统中可能存在因表太大引起的autovacuum失效 failurereasonmanytables boolean 如果为t，系统中可能存在表数量太多引起的utovacuum失效 failurereasonmanytables boolean 如果为t，系统中可能存在表数量太多引起的utovacuum失效 failurereasonlongtransaction boolean 如果为t，系统中可能存在长事务引起的autovacuum失效 4. GUC参数解释与设置 pgvaccumadvice.longxactthreshold：如果事务持续时长超过该时间并阻塞autovacuum清理，则插件进行提示；单位分钟 pgvaccumadvice.bigrelthreshold ：如果表元组数超过该大小，并因此影响autovacuum触发，则插件进行提示 pgvaccumadvice.manyrelsthreshold：如果autovacuum清理过程中，收集到的表超过该数量，则插件进行提示

本文介绍管理类常见问题。 镜像、容器、应用的关系是什么？ 镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的类和实例一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。应用由多个容器构成，一个应用需要多个不同业务的容器才能支撑，镜像、容器、以及应用之间的关系请参见下图： 集群删除之后相关数据能否再次找回？ 集群删除之后，部署在集群上的应用也会同步删除，无法恢复，请慎重删除集群。 节点状态与应用状态不一致？ 当节点的实际状态发生变化时，CCE 界面上的节点状态可能不会立即更新(延迟大概2分钟)，而该节点上的应用状态能够实时更新，所以会出现节点状态与应用状态不一致的现象，请用户耐心等待，刷新后即可获得真实的状态信息。

本文主要介绍 API&kubectl类问题。 一、通过kubectl连接集群时，其配置文件config如何下载？ 步骤 1 登录CCE控制台，单击需要连接的集群名称，进入“集群信息”页面。 步骤 1 在“连接信息”版块中查看kubectl的连接方式。 步骤 3 在弹出的窗口中可以下载kubectl配置文件kubeconfig.json。 下载kubeconfig.json 二、 kubectl top node命令为何报错 故障现象 执行kubectl top node命令报错Error from server (ServiceUnavailable): the server is currently unable to handle the request (get nodes.metrics.k8s.io) 可能原因 执行kubectl时出现Error from server (ServiceUnavailable)时，表示未能连接到集群，需要检查kubectl到集群Master节点的网络是否能够连通。 解决方法 如果是在集群外部执行kubectl，请检查集群是否绑定公网IP，如已绑定，请重新下载kubeconfig文件配置，然后重新执行kubectl命令。 如果是在集群内节点上执行kubectl，请检查节点的安全组，是否放通Node节点与Master节点TCP/UDP互访，安全组的详细说明请参集群安全组规则配置

本指南基于物理机的Galaxy镜像进行集群化快速部署，区别于传统的DeepSeek部署方式依赖于手动编写配置脚本并拉起服务，本指南支持多节点分布式部署，集成了Slurm作业调度系统，优化了存储架构与高可用性设计。 一、环境准备 1.1 前置条件 基础要求： plaintext 节点类型 镜像要求 数量要求 管理节点 CentOS7.9@GalaxyMasterGPU镜像 1台 计算节点 CentOS7.9@GalaxyComputeGPU镜像 ≥2台 服务要求：Slurm作业调度系统已正常启动、所有节点间SSH免密互通、NTP时间同步服务已配置。 1.2 存储配置 plaintext 查看磁盘设备： $ lsblk NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT sda 8:0 0 446.6G 0 disk sda1 8:1 0 122M 0 part sda2 8:2 0 976.6M 0 part /boot/efi sda3 8:3 0 1.9G 0 part /boot sda4 8:4 0 443.7G 0 part systemlvswap 253:0 0 16G 0 lvm [SWAP] systemlvroot 253:1 0 427.7G 0 lvm / loop0 7:0 0 58.6M 1 loop nvme0n1 259:1 0 2.9T 0 disk nvme1n1 259:0 0 2.9T 0 disk 执行一下脚本将两块NVMe合并成一块并挂载在/mnt/data目录下，也可按需挂载： plaintext $ more mountnvme.sh

本文介绍URL鉴权的适用场景和配置方法。 功能介绍 默认情况下在边缘分发的内容大部分都是公开资源，用户可以直接请求URL获取。为了防止站点资源被恶意下载或者非法盗用，避免产生不必要的带宽浪费，您可以在天翼云边缘安全加速平台上配置URL鉴权功能。配置URL鉴权后，边缘节点会对加密串及时间戳进行校验，从而有效地保护用户站点资源。 适用场景 1、需要对站点资源限制用户访问，避免资源被恶意下载或者非法盗用。 2、请求的资源都具有一定的时效性，超过时效则不允许访问。 注意事项 1、配置URL鉴权需要客户端跟产品服务配合一起开启。 2、配置鉴权后，用户将携带鉴权参数访问，建议缓存策略修改为忽略鉴权参数进行缓存，否则将增大回源概率。 3、当鉴权规则（含算法、秘钥、鉴权参数等）发生变更时，需要通知安全与加速产品配合更改，否则将导致用户请求异常。 4、如果您的鉴权URL中含有中文或特殊字符，需先进行URL转码（即Encode）后使用。 配置说明 天翼云提供三种鉴权方式供您参考配置，以下为详细的鉴权原理及配置说明。 （一）鉴权方式A 1、原理说明 鉴权方式A访问URL构成： 鉴权字段说明： 字段 描述 DomainName 服务域名。 Filename 实际回源访问的URL，鉴权时Filename需以/开头。不包含？后面的参数。 authkey 设定的鉴权参数名，默认为authkey，也可自定义。 timestamp 鉴权服务器生成鉴权URL的时间，即：鉴权开始时间，值为从1970年1月1日0点至当前时间总秒数 ，十进制整数。 备注：与鉴权URL有效时长共同控制鉴权URL的失效时间。鉴权URL实际有效期timestamp+配置的鉴权URL有效时长。 rand 随机数。0 64位随机字符串，由大小写字母与数字组成，例如：477b3bbcf6711128c7bec。 uid 用户ID，暂未使用，设置成0即可。 md5hash 通过MD5算法计算出的32位字符串。计算公式如下：md5hash md5sum(Filenametimestampranduidkey)。 备注1：md5加密元素分隔符默认中划线（），也可自定义。 备注2：这里的key为用户设定的鉴权秘钥，长度6到32，由大小写字母与数字组成，例如：ctcdnkey123。

本文说明全站加速服务的回源流量大于访问流量的原因及解决方案。 背景说明 使用全站加速后，用户请求均访问到节点，由节点响应文件给用户。在文件可缓存情况下，节点的访问流量通常远大于回源流量。如果通过客户控制台查看发现回源流量大于访问流量，可参考本文档进行排查。 可能原因 全站加速开启压缩，而源站未开启压缩 源站未开启压缩功能时，节点回源请求获取到的是非压缩文件，而节点上如果开启了压缩，针对用户请求头包括AcceptEncoding: gzip, deflate时，节点会响应压缩后的文件。由于压缩后文件大小约为未压缩文件大小的1030%，如果域名整体请求量较小，此时可能会造成全站加速服务的回源流量大于访问流量。 解决方案：此场景下建议源站开启Gzip压缩。详见：文件压缩。 注意 节点回源时，默认会携带Via请求头，对于请求头带有Via的请求，源站即便开启Gzip压缩，仍有可能无法返回正确的压缩响应，此时也会造成回源流量大于访问流量。该情况下建议调整源站的Gzip压缩配置以使其生效，以nginx为例，可通过设置：gzipproxied any使得Gzip压缩成功。 用户请求Range，但源站不支持Range，全站加速配置完整文件回源 如用户请求Range，而源站不支持Range，全站一般要配置完整文件回源才能缓存文件，此时源站响应的文件大于客户端请求的Range范围，如果用户最终并未请求完整文件，且域名总体请求量较小，此时也会造成回源流量大于访问流量。 解决方案：暂无。建议客户源站改造支持Range请求。

本章节主要介绍权限机制。 FusionInsight采用LDAP存储用户和用户组的数据；角色的定义信息保存在关系数据库中，角色和权限的对应关系则保存在组件侧。 FusionInsight使用Kerberos进行统一认证。 用户权限校验流程大致如下： 1. 客户端（用户终端或FusionInsight组件服务）调用FusionInsight认证接口。 2. FusionInsight使用登录用户名和密码，到Kerberos进行认证。 3. 如果认证成功，客户端会发起访问服务端（FusionInsight组件服务）的请求。 4. 服务端会根据登录的用户，找到其属于的用户组和角色。 5. 服务端获得用户组拥有的所有权限和角色拥有的所有权限的并集。 6. 服务端判断客户端是否有权限访问其请求的资源。 示例场景（RBAC ）： HDFS中有三个文件fileA、fileB、fileC。 定义角色roleA对fileA有读和写权限，角色roleB对fileB有读权限。 定义groupA属于roleA；groupB属于roleB。 定义userA属于groupA和roleB，userB属于GroupB。 当userA登录成功并访问HDFS时： 1. HDFS获得useA属于的所有角色（roleB）。 2. HDFS同时还会获得userA属于的所有用户组所属于的角色（roleA）。 3. 此时，userA拥有roleA和roleB对应权限的并集。 4. 因此对于fileA，则userA有读写权限；对fileB，有读权限；对于fileC，无任何权限。 同理userB登录后： 1. userB只拥有roleB对应的权限。 2. 对于fileA，则userB无权限；对fileB，有读权限；对于fileC，无任何权限。

本文介绍CDN加速服务的回源流量大于访问流量的可能原因及解决方案。 背景说明 使用CDN加速后，用户请求均访问到CDN节点，由CDN节点响应文件给用户。在文件可缓存情况下，CDN节点的访问流量通常远大于回源流量。如果通过CDN加速控制台查看发现回源流量大于访问流量，可参考本文档进行排查。 可能原因 CDN加速开启压缩，而源站未开启压缩 源站未开启压缩功能时，CDN节点回源请求获取到的是非压缩文件，而CDN节点上如果开启了压缩，针对用户请求头包括AcceptEncoding: gzip, deflate时，CDN节点会响应压缩后的文件。由于压缩后文件约为未压缩文件的1030%，如果域名整体请求量较小，此时可能会造成CDN加速服务的回源流量大于访问流量。 解决方案：此场景下建议源站开启Gzip压缩。 注意 CDN节点回源时，默认会携带Via请求头，对于请求头带有Via的请求，源站即便开启Gzip压缩，仍有可能无法返回正确的压缩响应，此时也会造成回源流量大于访问流量。该情况下建议调整Gzip压缩配置以使其生效，以nginx为例，可通过设置：gzipproxied any使得Gzip压缩成功。 未开启分片回源功能，用户请求Range 未开启分片回源时，若用户发起Range请求，CDN默认完整文件回源并缓存文件（Range 请求头部 Start值的偏移量在5MB内），此时源站响应的文件大于客户端请求的Range范围，如果用户最终并未请求完整文件，且域名总体请求量较小，此时也会造成回源流量大于访问流量。 解决方案：建议源站改造支持Range请求。

在监控Node.js应用之前,您需要通过客户端将应用数据上报至APM服务端。本文介绍了如何通过OpenTelemetry将Node.js Express应用接入APM。 前提条件 完成vpce接入。 接入步骤 1.引入相关依赖。 plaintext npm install save @opentelemetry/api npm install save @opentelemetry/autoinstrumentationsnode npm install save @opentelemetry/sdknode 2.查看接入点信息。 应用列表的接入指引会根据您所在资源池提供“通过 HTTP 上报数据”和“通过 gRPC 上报数据”的ENDPOINT(天翼云vpc网络接入点)、鉴权TOKEN信息。 3.server 端上报示例。 请将url和token替换成第2步中获取的接入点信息。 编写以下 server 端代码，保存为 nodejsdemoserverotel.js 文件。 plaintext const express  require('express') const app  express() const port  3000 app.get('/', (req, res) > {   console.log('received request')   res.send('Hello World!') }) app.listen(port, () > {   console.log(server running at  }) 运行 server 端代码（Mac/Linux 系统）。 plaintext export OTELTRACESEXPORTERotlp export OTELEXPORTEROTLPENDPOINT export OTELEXPORTEROTLPPROTOCOLgrpc export OTELEXPORTEROTLPHEADERS"xctgauthorization " export OTELSERVICENAMEnodejsdemoserverotel export NODEOPTIONS"require @opentelemetry/autoinstrumentationsnode/register" node ./nodejsdemoserverotel.js 运行 server 端代码（Windows 系统、PowerShell）。 plaintext $env:OTELTRACESEXPORTER"otlp" $env:OTELEXPORTEROTLPENDPOINT" " $env:OTELEXPORTEROTLPPROTOCOL"grpc" $env:OTELEXPORTEROTLPHEADERS"xctgauthorization " $env:OTELSERVICENAME"nodejsdemoserverotel" $env:NODEOPTIONS"require @opentelemetry/autoinstrumentationsnode/register" node ./nodejsdemoserverotel.js 4.client端上报示例。 编写以下 client 端代码，保存为 nodejsdemoclientotel.js 文件。 plaintext import('nodefetch').then(async ({ default: fetch }) > {   const response  await fetch('   const data  await response.text()   console.log(data) }) 运行 client 端代码。 plaintext node ./nodejsdemoclientotel.js 5.通过以上步骤即可在控制台查看接入的Node.js应用。

本页介绍天翼云TeleDB数据库数据传输服务模块的安装部署操作。 前提条件 本服务部署需要的全部组件按安装顺序排列如下： MySQL Zookeeper Docker 部署规划 本产品采用一键安装包的部署方式，安装包包含了后端运行所需的java应用。安装前需要检查、配置好安装所需的环境。安装后配置前端即可访问。 操作步骤 1. 查看操作系统版本 cat /etc/osrelease; 2. 查看系统架构 uname a; 3. 创建目录并挂载磁盘 sudo mkdir p /dts; 创建目录 sudo fdisk l 查看磁盘，选一块未挂载的/dev/xxx sudo mkdir /dts 创建挂载目录 sudo mkfs.xfs f /dev/sde 创建文件系统，例如选了sde这块盘 /dev/sde /dts xfs defaults 0 0 打开 /etc/fstab 文件末尾添加这一行 sudo mount a 挂载 df h 查看挂载结果 4. 创建用户 1. 执行以下命令，创建用户 sudo useradd dts; 2. 执行以下命令，为用户设置密码 sudo passwd dts; 3. 执行以下命令，修改目录权限 sudo chown R dts:dts /dts; 4. 执行以下命令，为用户添加sudoers权限，并设置免密登录 sudo vi /etc/sudoers; 打开该文件，添加以下行： dts ALL(ALL) NOPASSWD: ALL 保存退出。 5. 为用户开放更多系统资源，打开/etc/security/limits.conf sudo vi /etc/security/limits.conf 在文件末尾添加如下行： dts soft nofile 65535 dts hard nofile 65535 dts soft nproc 65535 dts hard nproc 65535 dts soft stack unlimited dts hard stack unlimited dts soft as unlimited dts hard as unlimited 保存并退出。 6. 执行以下命令，将dts用户加入root用户组 sudo usermod a G root dts; 5. 解压安装包 1. 将部署包拷贝到/dts目录下 sudo cp ctgpaasdts2.8.5P9.tar.gz /dts; 2. 修改压缩包权限 sudo chown dts:dts /dts/ctgpaasdts2.8.5P9.tar.gz; 3. 切换用户 sudo su dts; 4. 进入主目录 cd /dts; 5. 解压并进入解压后的目录内 tar zxvf ctgpaasdts2.8.5P9.tar.gz && cd ctgpaasdts2.8.5P9; 6. 查看主目录结构 ls l; 7. 查看依赖包目录 ls l ./pkg 6. 安装jdk 说明 dts基于java 11运行，因此要先安装jdk。 1. 进入pkg目录 cd ./pkg; 2. 如果是arm架构（鲲鹏机器），则执行如下命令解压 tar zxvf microsoftjdk11.0.12.7.1linuxaarch64.tar.gz 3. 如果x86架构（海光机器），则执行如下命令解压 tar zxvf openjdk11.0.18+10.tar.gz 4. 重命名解压后的目录 mv jdk11.0.12+7 jdk11 5. 配置java环境变量 vi ~/.bashrc 在文件末尾添加以下几行，保存并退出 export JAVAHOME/dts/jdk11 export CLASSPATH.:$JAVAHOME/lib/dt.jar:$JAVAHOME/lib/tools.jar export PATH$JAVAHOME/bin:$PATH 让环境变量生效： source ~/.bashrc; 查看java版本： java version; 7. 安装telnet dts的一键部署包，会用telnet命令检查程序是否安装成功，因此需要这个包。 先查看telnet是否有安装： rpm qa grep telnet; 如果有输出，则不用再安装，否则执行以下安装命令，（以x86架构为例） sudo rpm ivh xinetd2.3.1514.el7.x8664.rpm; sudo rpm ivh telnet0.1765.el78.x8664.rpm; sudo rpm ivh telnetserver0.1765.el78.x8664.rpm; 8. 安装openssl10 sudo rpm ivh compatopenssl101.0.2o3.el8.x8664.rpm; 9. 后端部署 10. 部署包目录架构 下面为执行tree命令输出： ctgpaasdts2.8.5P9arrch64 ├── api │ └── V280001BASEINIT.sql ├── arm64 │ └── install ├── config │ ├── application.yml │ ├── mysqlport.cnf │ ├── otter.properties │ └── start.sh ├── install ├── install.cfg ├── pkg │ ├── compatopenssl101.0.2o3.el8.aarch64.rpm │ ├── docker24.0.5.arrch64.tgz │ ├── manager.web.deploy2.8.5P9.tar.gz │ ├── microsoftjdk11.0.12.7.1linuxaarch64.tar.gz │ ├── mysql5.7.492023.q3.2.aarch64.tar.gz │ ├── ora2pgty4.tar.gz │ ├── telnet0.1776.el8.aarch64.rpm │ ├── telnetserver0.1776.el8.aarch64.rpm │ ├── xinetd2.3.1524.el8.aarch64.rpm │ └── zookeeper3.4.13.tar.gz ├── start ├── stop ├── tools │ ├── aarch64 │ │ ├── go │ │ ├── jdk │ │ │ ├── copyjdkconfigs3.73.ky10.noarch.rpm │ │ │ ├── giflib5.2.11.ky10.aarch64.rpm │ │ │ ├── java11openjdk11.0.6.104.ky10.ky10.aarch64.rpm │ │ │ ├── java11openjdkdevel11.0.6.104.ky10.ky10.aarch64.rpm │ │ │ ├── java11openjdkheadless11.0.6.104.ky10.ky10.aarch64.rpm │ │ │ ├── javapackagesfilesystem5.3.02.ky10.noarch.rpm │ │ │ ├── lksctptools1.0.1611.ky10.aarch64.rpm │ │ │ ├── luaposix33.3.112.ky10.aarch64.rpm │ │ │ ├── tzdatajava2020a1.p01.ky10.noarch.rpm │ │ │ ├── xorgx11fontsothers7.524.ky10.noarch.rpm │ │ │ └── xorgx11fontutils7.542.ky10.aarch64.rpm │ │ ├── mysql │ │ └── net │ │ └── telnet0.1776.ky10.aarch64.rpm │ ├── ELF │ │ └── mysql │ └── secureHandler └── uninstall 11. 填写配置文件 配置文件install.cfg模板如下 { "version": "DTS版本号", "deployPath": "DTS统一部署路径, 需确保目录已经存在且具备正常的读写权限", "db": { "mode": "common", "machine": [ { "username": "DTS管理库所在机器对应登录账号", "password": "DTS管理库所在机器对应登录账号, 明文", "ip": "DTS管理库所在机器对应IP", "port": "DTS管理库所在机器ssh端口" } ], "deploy": "是否部署新的管理库，int类型.如果复用已有库填0, 否则填1. 当取值0时, 上述username, password, port可不填", "auth": { "dbPort": "DTS管理库服务端口, int类型", "superPassword": "DTS管理库root账号对应初始密码, 明文. 如上述deploy取值0, 则可不填", "dbUser": "DTS管理库初始账号, 如上述deploy取值0, 则必须确保该账号已经存在", "dbPassword": "DTS管理库初始账号对应密码, 明文", "dbName": "DTS管理库初始schema" } }, "manager": { "mode": "common", "machine": [ { "username": "DTS控制台所在机器对应登录账号", "password": "DTS控制台所在机器对应登录账号, 明文", "ip": "DTS控制台所在机器对应IP", "port": "DTS控制台所在机器ssh端口" } ], "deploy": 1, "httpPort": "DTS控制台http服务端口, int类型", "httpsPort": "DTS控制台https服务端口, int类型", "conPort": "DTS控制台rpc服务端口, int类型", "specification": "DTS控制台规格信息, 可取值范围micro,min,standard,medium,large.注意:不同的规格在部署时需分配不同的内存,可提供不同的性能参数,具体规格说明见下面附录.一般情况下建议取值min", "prodInstId": "", "allowWebDomain": "" }, "zookeeper": { "mode": "common", "machine": [ { "username": "DTS调度节点(zookeeper)1所在机器对应登录账号", "password": "DTS调度节点(zookeeper)1所在机器对应登录账号, 明文", "ip": "DTS调度节点(zookeeper)1所在机器对应IP", "port": "DTS调度节点(zookeeper)1所在机器ssh端口" }, { "username": "DTS调度节点(zookeeper)2所在机器对应登录账号", "password": "DTS调度节点(zookeeper)2所在机器对应登录账号, 明文", "ip": "DTS调度节点(zookeeper)2所在机器对应IP", "port": "DTS调度节点(zookeeper)2所在机器ssh端口" }, { "username": "DTS调度节点(zookeeper)3所在机器对应登录账号", "password": "DTS调度节点(zookeeper)3所在机器对应登录账号, 明文", "ip": "DTS调度节点(zookeeper)3所在机器对应IP", "port": "DTS调度节点(zookeeper)3所在机器ssh端口" } ], "deploy": "是否部署新的zookeeper，int类型. 如复用已有zookeeper则填0, 否则填1. 当取值0时, 上述username, password, port可不填", "zkPort": "zookeeper对应服务端口,int类型", "zkElection": "zookeeper对应选举端口,int类型", "zkCommunication": "zookeeper对应通信端口,int类型" }, "scene": "standalone" } 先备份一下： cp install.cfg install.cfg.sample; 填写配置文件。 arm架构额外操作：如果是arm架构，则将arm64目录下的install文件拷贝到当前目录(x86不做此步骤) cp ./arm64/install ./ 12. 执行一键部署脚本 ./install 如果部署失败，则执行 chmod +x uninstall; ./uninstall; 解决问题后，重新执行一键部署。 13. 对接dcp 修改application.yml配置，注意需要修改的配置项如下，其他不用管 配置项 描述 填写示例 server.servlet.contextpath 后端服务路径，和dcp约定，必须填写为/dts /dts spring.applicaton.name 在dcp中的组件标识，必须填写为dts dts spring.cloud.inetutils.preferrednetworks 让dcp进行服务发现后的ip地址，如果dts所属服务器是多ip，要注意哪个ip是和dcp通的，这里就填写那个ip地址 182.42.233.200 spring.cloud.zookeeper.enabled 表示会去连zk，必须填写true true spring.cloud.zookeeper.connectstring dcp给出的zk的连接地址 182.42.233.200:2181 spring.cloud.zookeeper.discovery.root dcp给出的组件的注册路径 /services/gctest spring.cloud.zookeeper.maxretries 连接zk的重试次数，不配置默认为10 建议填写300 spring.cloud.zookeeper.maxsleepms 每次重试的等待时间，默认为500 建议填写1000 iam.server.responseApiUrl dcp给出的回单地址 示例如下： server: servlet: contextpath: /dts https: ssl: enabled: false port: 17971 keystoretype: PKCS12 keystore: keystore/dtsserver.p12 keystorepassword: keyalias: dtsserver enabledprotocols: TLSv1,TLSv1.1,TLSv1.2 ciphers: TLSECDHERSAWITHAES128CBCSHA256,TLSECDHERSAWITHAES128CBCSHA,TLSECDHERSAWITHAES256CBCSHA384,TLSECDHERSAWITHAES256CBCSHA,TLSECDHERSAWITHRC4128SHA,TLSRSAWITHAES128CBCSHA256,TLSRSAWITHAES128CBCSHA,TLSRSAWITHAES256CBCSHA256,TLSRSAWITHAES256CBCSHA,SSLRSAWITHRC4128SHA mybatis: typealiasespackage: com.chinatelecom.dts.shared.common.model mapperlocations: classpath:dao/.xml configuration: mapunderscoretocamelcase: true spring: application: name: dts cloud: inetutils: preferrednetworks: 182.42.233.200 loadbalancer: ribbon: enabled: false compatibilityverifier: enabled: false zookeeper: enabled: true connectstring: 182.42.233.200:2181 maxretries: 300 maxsleepms: 1000 discovery: preferipaddress: true root: /services/gctest iam.server.url: iam.server.syncApi: /openapi/v1/users/ctyun/sync iam.server.tenants: /openapi/v1/tenants iam.server.versionAgentUrl: /openapi/v1/versions/projectVersion iam.server.logUrl: iam.server.responseApiUrl: api: server: disable: true cluster: xxx:8901 key: TestApiServer digest: 45783632523044543459453955776E704767676F47773D3D 修改otter.properties配置中，otter.run.modeprivatedcp，表示私有云dcp运行环境，示例如下 otter.manager.monitor.email.host smtp.chinatelecom.cn otter.manager.monitor.email.password otter.manager.monitor.email.receiver rc@wq.com otter.manager.monitor.email.security tls otter.manager.monitor.email.stmp.port 465 otter.manager.monitor.email.switch off otter.manager.monitor.email.username otter.run.mode privatedcp otter.zookeeper.aclEnable true otter.zookeeper.authConfig dts:6f562b63312b6b5a6c4f38304c75436d4576693679413d3d otter.zookeeper.cluster.default 182.42.233.200:17973 otter.zookeeper.sessionTimeout 90000 停止manager服务 ./stop.sh 启动manager服务 ./start.sh 14. 前端部署 dcp会给一个前端部署目录，只要把前端文件拷贝到该目录下即可。例如dcp给出的目录为/dcp/teledbdcpfordms/teledbdts，那么 cd /dcp/teledbdcpfordms/teledbdts; 拷贝前端压缩包到console目录 cp teledbdts.zip /dcp/teledbdcpfordms/teledbdts; 解压teledbdts.zip，解压后的文件目录名为teledbdts unzip teledbdtszip; 重命名teledbdts mv teledbdts console; 15. 导入ADAM镜像 前提是部署好docker服务，然后导入ADAM镜像，注意要在DTS工作节点运行的那台机器上导入 docker load input ora2pgty4.tar latest 16. 添加开机启动 1. 给与可执行权限 sudo chmod +x autorestart.sh; 2. 打开/etc/cron.allow文件，在末尾添加上dts，允许dts用户执行crontab命令，保存退出 sudo vi /etc/cron.allow; 3. 编辑crontab crontab e; 4. 在末尾添加上自启命令，保存退出 @reboot /dts/dtsinstall/2.8.5/autorestart.sh /dts/dtsinstall/2.8.5/manager > /dts/dtsinstall/2.8.5/restart.log 2>&1

检查网络状态 5. 在ZooKeeper实例所在Linux节点使用ping命令，看能否ping通其他ZooKeeper实例所在节点的主机名。 是，执行步骤9。 否，执行步骤6。 6. 修改“/etc/hosts”中的IP信息，添加主机名与IP地址的对应关系。 7. 再次执行ping命令，查看能否在该ZooKeeper实例节点ping通其他ZooKeeper实例节点的主机名。 是，执行步骤8。 否，执行步骤23。 8. 在“运维 > 告警 > 告警”页签，查看该告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行步骤9。 检查KrbServer 服务状态（普通模式集群跳过此步骤） 9. 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务”。 10. 查看KrbServer服务是否正常。 是，执行步骤13。 否，执行步骤11。 11. 参考“ALM25500 KrbServer服务不可用”进行处理，查看KrbServer服务是否能够恢复。 是，执行步骤12。 否，执行步骤23。 12. 在“运维 > 告警 > 告警”页签，查看该告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行步骤13。 检查ZooKeeper服务实例状态 13. 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >ZooKeeper > quorumpeer”。 14. 查看ZooKeeper各实例是否正常。 是，执行步骤18。 否，执行步骤15。 15. 选中运行状态不为良好的实例，选择“更多 > 重启实例”。 16. 查看实例重启后运行状态是否为良好。 是，执行步骤17。 否，执行步骤18。 17. 在“运维 > 告警 > 告警”页签，查看该告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行步骤18。 检查磁盘状态 18. 在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >ZooKeeper > quorumpeer”查看ZooKeeper实例所在的各节点主机信息。 19. 在FusionInsight Manager首页，单击“主机”。 20. 在“磁盘”列，检查ZooKeeper实例所在的各节点数据磁盘空间是否不足（使用率超过百分之80）。 是，执行步骤21。 否，执行步骤23。 21. 参考“ALM12017 磁盘容量不足”进行处理，对磁盘进行扩容。 22. 在“运维 > 告警 > 告警”页签，查看该告警是否恢复。 是，处理完毕。 否，执行步骤23。

本节介绍Fluid功能和概念。 Fluid概述 Fluid是一个开源的云原生的分布式数据集编排和加速引擎，为AI和大数据云原生应用提供服务。 它旨在通过透明的数据管理和优化调度，帮助AI和大数据应用高效利用任何存储的数据，而无需修改现有应用。Fluid支持自动化的数据调度、缓存加速和弹性扩展，提升数据访问效率，确保在大规模分布式环境中实现高效的存储和计算协同。 Fluid功能 作为一款开源的云原生基础架构，Fluid为AI与大数据云原生应用提供一层高效便捷的数据抽象，将数据从存储抽象出来，以便实现以下功能： 数据集抽象原生支持：将数据密集型应用所需基础支撑能力功能化，实现数据高效访问并降低多维管理成本。 可扩展的数据引擎插件：提供统一的访问接口，方便接入第三方存储，通过不同的Runtime实现数据操作。 数据弹性和调度：将数据缓存技术和弹性扩缩容 、数据亲和性调度能力相结合，提高数据访问性能。 应用编排：结合Kubernetes调度器，将计算任务优先调度至已缓存数据的节点，减少网络传输开销，提升计算效率。 Fluid基础概念 Dataset：数据集，抽象成逻辑上相关的一组数据的集合，被运算引擎使用。它允许用户定义数据集的位置、格式、版本、数据访问权限等信息。Dataset可以与不同的存储引擎（如Alluxio、JuiceFS等）结合使用，确保数据的统一管理和高效访问。 Dataset Operation：对Dataset执行的数据操作任务，例如数据预热、数据迁移、数据缓存清理等。这些操作通过Fluid的CRD进行定义和管理，帮助用户优化数据访问性能或维护数据生命周期。 Runtime：实现数据集安全性、版本管理和数据加速等能力的执行引擎，定义了一系列生命周期的接口。可以通过实现这些接口，支持数据集的管理和加速。 AlluxioRuntime：作为 Cache Engine Pods 的一种实现，基于开源数据编排框架 Alluxio构建，用于在 Kubernetes 集群中提供高性能的数据缓存与访问加速能力，支持PVC、Hostpath、ZOS加速。

参数 描述 虚拟主机 选择创建队列所属的虚拟主机 名称 队列的名称。以amq.开头的为保留字段，因此不能使用。例如：amq.test。 存储节点 队列数据存储节点 是否持久化 队列元数据是否持久化到磁盘 是否自动删除 最后一个Consumer取消订阅后，Queue是否自动删除。 其他参数 Message TTL消息过期时间：number型(单位:ms) Auto expire队列过期时间，过期后队列自动删除：number型(单位:ms) Max length队列能保存的最大消息数：number型(单位:个) Max length bytes队列能保存的最大消息量：number型(单位:字节) Overflow behaviour 超过队列的最大设定值后消息接收策略：drophead,rejectpublish drophead：删除头部消息,一般就是最早发送的消息，保证队列可用 rejectpublish：拒绝接受新的消息，保证消息不丢失 Dead letter exchange死信交换器名称 Dead letter routing key死信路由键 Maximum priority队列最大优先级：要开启消息的优先级，必须设置消息所在队列的优先级 Lazy mode队列惰性模式：default、lazy default：默认值，普通队列 lazy：惰性队列，尽可能将消息存到磁盘中，会引起I/O操作比较多，内存消耗极少（有大量堆积的持久化消息建议使用） Master Locator 队列保存位置：clientlocal、minmasters、random clientlocal：队列创建时所用连接的节点 minmasters： 集群中节点主数量最少的节点 random：由rabbitmq服务器随机指定一个节点

实例概览展示分布式消息服务RabbitMQ实例详情信息,包括基本信息、统计信息、节点、端口等,并提供导出服务、元数据导入服务等功能。 场景描述 实例概览展示分布式消息服务RabbitMQ实例详情信息，包括基本信息、统计信息、节点、端口等，并提供导出服务、元数据导入服务等功能。 基本信息：展示实例订购选择的参数信息，支持安全组修改和绑定公网弹性IP。 统计信息：统计实例连接数、信道数、交换器数、队列数、消费者数等数据。 节点：列表展示实例节点信息。 端口：列表展示实例端口信息。 导出服务：下载ssl文件和broker元数据。 元数据导入服务：支持本地元数据文件Json格式导入。 操作步骤 基本信息 （1）登录管理控制台。 （2）进入RabbitMQ管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“实例概览”后点击“基本信息”。 统计信息 （1）登录管理控制台。 （2）进入RabbitMQ管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“实例概览”后点击“统计信息”。 节点 （1）登录管理控制台。 （2）进入RabbitMQ管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“实例概览”后点击“节点”。

数据清洗 数据清洗可对原始数据进行异常清洗、文本过滤、去重以及隐私信息去除等操作，解决数据规范性、合规性、一致性及重复等问题，提升数据质量，优化模型训练效果。 数据准备 目前只支持对指令微调类型的标注数据集进行清洗，数据清洗前，请先到「我的数据集标注数据集」模块下，创建「大语言SFT指令微调」类型的数据集。详见标注数据集 新建数据清洗任务 从清洗任务列表点击【新建清洗任务】到新建页面，填写任务名称、选择数据集、配置字段和算子后提交即可。 处理前数据：仅支持指令微调类型的标注数据集，可点击【前往导入数据集】，跳转至「我的数据集」模块创建数据集。 处理后数据：系统自动新建数据集。 处理数据集字段：默认全选，可自行勾选要清洗的数据集字段。 算子选择：可选择删除敏感信息、删除无效字符、长度过滤三种清洗算子，可根据数据集内容和实际需求进行开启或关闭。 集群：选择所属集群。 队列：选择支持的队列。 算力申请： 资源规格：默认8C 16G master节点：管理节点，用于分配数据清洗任务，默认为1。 worker节点：负责执行具体的数据清洗任务，默认为1，可根据数据集大小调整节点数量，节点数量越多清洗任务速度越快，一般小规模数据集节点为1即可。

本章节主要介绍分布式缓存服务Redis版的基本概念。 缓存实例 DCS向用户提供服务的最小资源单位。 缓存实例支持Redis存储引擎，每种引擎有单机、主备、集群等不同实例类型。不同实例类型含有多种规格。 缓存实例支持Redis存储引擎，支持单机、主备、集群等不同实例类型。不同实例类型含有多种规格。 项目 项目（Project）用于将OpenStack的资源（计算资源、存储资源和网络资源）进行分组和隔离。项目可以是一个部门或者一个项目组。一个帐户中可以创建多个项目。 副本 指缓存实例的节点。单副本表示实例没有备节点，双副本表示实例有备节点，例如主备实例为双副本，Redis集群实例的每个集群节点都为双副本。 维护时间窗 指允许DCS产品服务团队为实例进行升级维护的时间段。 DCS对实例升级维护频率较低，一般每季度一次。虽然频率低，且升级过程不会影响业务，但建议您选择业务量较少的时间段作为维护时间窗。 在创建实例时，都会要求设置一个维护时间窗，您也可以在实例创建后，对维护时间窗进行修改。 跨可用区部署 将主备实例部署在不同的AZ（可用区域）内，节点间电力与网络均物理隔离。您可以将应用程序也进行跨AZ部署，从而达到数据与应用全部高可用。 在创建Redis主备或集群实例时，可以为节点选择可用区。

本章节主要介绍设置分布式消息服务RabbitMQ实例镜像队列。 镜像队列，允许集群将队列镜像到其他节点上，当集群某一节点宕机后，队列能自动切换到镜像中的其他节点，保证服务的可用性。 如果您需要了解RabbitMQ Web UI相关功能和概念，请自行查阅RabbitMQ官网。本章节仅介绍登录RabbitMQ实例的Web页面设置镜像队列的操作步骤。 操作步骤 步骤 1 登录RabbitMQ实例的Web UI。 步骤 2 在菜单栏，选择“Admin”。 图1 选择Admin菜单 步骤3 （可选）选择右侧导航栏“Virtual Hosts”，然后输入“Name”，单击“Add virtual host”，创建Vhost。 如果您需要设置指定Vhost，请执行本步骤；如果不需要，请直接执行步骤4。 图2 创建Vhost 步骤 4 选择右侧导航栏“Policies”，为Vhost设置规则。 如果为指定的Vhost设置，请在“Virtual Host”选择步骤3创建的Vhost；如果没有，则默认为“/”。 图3 设置Vhost规则 参数解释如下： Name: policy的名称，用户自定义。 Pattern: queue的匹配模式（正则表达式）。 Definition: 镜像定义，包括三个部分hasyncmode、hamode、haparams。 hasyncmode: 表示镜像队列中消息的同步方式，有效取值范围为：automatic和manually。 automatic：表示自动向master同步数据。 manually：表示手动向master同步数据。 hamode: 指明镜像队列的模式，有效取值范围为：all、exactly和nodes。 all：表示在集群所有的节点上进行镜像。 exactly：表示在指定个数的节点上进行镜像，节点的个数由haparams指定。 nodes：表示在指定的节点上进行镜像，节点名称通过haparams指定。 haparams: hamode模式需要用到的参数。 Priority: 可选参数，policy的优先级。 步骤 5 单击“Add policy”。 规则添加成功后如图4所示。 图4 Vhost规则

本章主要介绍翼MapReduce的管理本地快速恢复任务功能。 操作场景 使用DistCp备份数据时，本集群HDFS中将保存备份数据的快照信息。FusionInsight Manager支持使用本地的快照快速恢复数据，减少从备集群恢复数据使用的时间。 管理员可以通过FusionInsight Manager与本集群HDFS保存的快照信息，创建本地快速恢复任务并执行恢复任务。 操作步骤 1.登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 备份恢复 > 备份管理”。 2.在备份任务列表已创建任务的“操作”列，单击“恢复”。 3.确认界面是否提示“没有可快速恢复的数据，请在恢复管理界面创建恢复任务进行恢复。”。 是，备份任务未在主集群产生备份数据快照，任务结束。 否，可以创建本地快速恢复任务，执行4。 说明 元数据不支持快速恢复。 4.在“任务名称”填写本地快速恢复任务的名称。 5.在“备份配置”选择数据源。 6.在“可恢复点列表”选择一个包含目标备份数据的恢复点。 7.在“队列名称”填写任务执行时使用的Yarn队列的名称。需和集群中已存在且状态正常的队列名称相同。 8.在“数据配置”选择需要恢复的对象。 9.单击“校验”，界面显示“校验恢复任务配置成功”。 10.单击“确定”。 11.在恢复任务列表已创建任务的“操作”列，单击“执行”，开始执行恢复任务。 任务执行完成后，“任务状态”显示为“成功”。

访问控制 IP黑白名单：通过配置IP黑名单和白名单来实现对终端请求身份的识别和过滤，从而控制并限制访问应用加速资源的指定用户；开启白名单功能后，只有白名单内的IP能访问当前的应用加速域名，白名单以外的IP均无法访问当前的加速域名提供相应业务；黑名单内的IP均无法访问当前的加速域名。 区域访问控制：通过配置区域访问控制黑白名单，从而仅允许或者限制部分区域的用户访问。区域访问控制功能支持按照国家、省份、城市粒度设置区域访问黑白名单。 传递用户IP回源 传递用户IP回源： 开启该功能后，可以将来自客户端的IP透传给源站。回源方式可选择proxyprotocol或tcpoption。proxyprotocol版本可选择v1,v2。 DDoS防护 DDoS防护：可按需开启DDoS防护中国内地、DDoS防护全球（不含中国内地）开关，开启后将会对相应区域的DDoS攻击进行防护。

本实验基于科研助手环境,主要介绍Linux的基本命令,帮助大家了解并掌握基本的Linux命令。 实验概述 实验背景 Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。 实验介绍 本实验基于科研助手环境，主要介绍Linux的基本命令，帮助大家了解并掌握基本的Linux命令。 实验环境 1、进入科研助手控制台应用商城页面，选择【类型】为“教学与实践”，“Linux系统教学与实践"镜像，点击“使用此镜像” 2、进入开发机购买页面，资源可以选择CPU，CPU: 4核 内存: 16GB即可满足教学环境。框架版本为预置的jupytermysqltraining。 3、购买完成后，回到开发机列表，点击右侧操作栏【打开】进入开发机。 4、跳转至jupyter环境，点击【终端】可直接进入实验环境。

本文为您介绍产品旧版openapi下线公告。 尊敬的天翼云用户： 您好！ 天翼云计划于2023年9月28日00:00（北京时间）将密钥管理（KMS）旧版openAPI下线，后续将不再提供服务，为了避免影响您的业务，请您在2023年9月28日00:00（北京时间）前切换调用新版openAPI接口。新版openAPI接口文档详见：API参考。 如需要技术支持，可随时通过在线工单、客服热线（4008109889）联系我们，也可联系您的客户经理获取帮助，天翼密钥管理服务团队将全程配合您完成接口调用切换工作，为您的业务保驾护航。 感谢您对天翼云一如既往的支持与理解。

避免Web应用防火墙（边缘云版）资源到期后，域名会自动发起停用，防护服务终止服务，您可以在资源到期前为资源手动续订，或者设置自动续订服务。针对Web应用防火墙（边缘云版）续费情况，为您进行说明，请在续费前务必阅读以下内容。 续订规则 只有通过实名认证的客户，才可以执行续订操作。 未完成订单中的资源不允许续订，如开通中的资源、规格变更中的资源、退订中的资源。 已退订或释放的资源不可续费。 资源处于服务中且过期时长大于7天可以设置自动续订。 若资源到期后续费，续费周期自资源续订解冻开始，计算新的服务有效期，按照新的服务有效期计算费用。例如，客户资源2020年9月30号到期，10月11号续订1个月，那么资源新的服务开始时间为10月11号，到期时间为11月10号。相关费用自10月11号开始计算。 成套订购的套餐类组合产品，需整体续订，非成套订购单具有挂载关系的资源可以对单资源进行续订。 需要满足续订的规则，具体规则详见续订规则说明。 手动续订 满足续订规则的资源您可以随时手动续Web应用防火墙（边缘云版）服务，本文介绍手动续订操作方式。 登陆天翼云官网右上角我的产品视图中找到需要续订的产品，点击“续订”，根据需求调整续订周期后，提交续订订单。 当续订周期达到1年或以上时，续订单将可享受包年折扣。

步骤一 安装cubeprometheus和cubemetricsadapter插件 通过预置的高阶指标（如网络、磁盘等）依赖监控cubeprometheus和cubemetricsadapter插件 登陆云容器引擎控制台，进入需要操作的集群，在左侧菜单选择 插件 > 插件市场 ，选择cubemetricsadapter插件进行安装 需要注意的是如果集群的监控插件为ccsemonitor，需要修改values中metricsProvider.mode参数为ccsemonitor 步骤二 配置HPA策略 登陆云容器引擎控制台，进入需要操作的集群，在左侧菜单选择 工作负载 并选择进入对应的工作负载页面，以下以无状态工作负载为例，点击需要伸缩的工作负载右侧的更多按钮，选择弹性伸缩，点击 + 号新增自定义指标策略 点击新增Pod规则，在指标名称中输入预置的指标名并设置伸缩的预置及副本数伸缩范围，点击确定创建HPA策略。云容器引擎提供的预置指标如下列表格所示 云容器引擎提供的预置指标 cpu预置指标 指标名称 指标对象 指标含义 指标单位 计算公式 k8spodcpucoreused Pod CPU使用量 核 sum(rate(containercpuusagesecondstotal{image~".+",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}[5m])) by (pod) k8spodratecpucoreusednode Pod CPU利用率（占节点） % (labelreplace(sum(rate(containercpuusagesecondstotal{name ~ ".+",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}[5m])) by (pod,instance,namespace), "node", "$1", "instance", "(.)")) / on(node) groupleft sum(kubenodestatusallocatable{resource"cpu"}) by (node) 100 k8spodratecpucoreusedrequest Pod CPU利用率（占request） % sum(rate(containercpuusagesecondstotal{image~".+",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}[5m])) by (pod) / (sum (kubepodcontainerresourcerequests{resource"cpu",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}) by (pod))100 k8spodratecpucoreusedlimit Pod CPU利用率（占limit） % sum(rate(containercpuusagesecondstotal{image~".+",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}[5m])) by (pod) / (sum (kubepodcontainerresourcelimits{resource"cpu",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}) by (pod))100

步骤一 安装cubeprometheus和cubemetricsadapter插件 通过预置的高阶指标（如网络、磁盘等）依赖监控cubeprometheus和cubemetricsadapter插件 登陆云容器引擎控制台，进入需要操作的集群，在左侧菜单选择 插件 > 插件市场 ，选择cubemetricsadapter插件进行安装 需要注意的是如果集群的监控插件为ccsemonitor，需要修改values中metricsProvider.mode参数为ccsemonitor 步骤二 配置HPA策略 登陆云容器引擎控制台，进入需要操作的集群，在左侧菜单选择 工作负载 并选择进入对应的工作负载页面，以下以无状态工作负载为例，点击需要伸缩的工作负载右侧的更多按钮，选择弹性伸缩，点击 + 号新增自定义指标策略 点击新增Pod规则，在指标名称中输入预置的指标名并设置伸缩的预置及副本数伸缩范围，点击确定创建HPA策略。云容器引擎提供的预置指标如下列表格所示 云容器引擎提供的预置指标 cpu预置指标 指标名称 指标对象 指标含义 指标单位 计算公式 k8spodcpucoreused Pod CPU使用量 核 sum(rate(containercpuusagesecondstotal{image~".+",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}[5m])) by (pod) k8spodratecpucoreusednode Pod CPU利用率（占节点） % (labelreplace(sum(rate(containercpuusagesecondstotal{name ~ ".+",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}[5m])) by (pod,instance,namespace), "node", "$1", "instance", "(.)")) / on(node) groupleft sum(kubenodestatusallocatable{resource"cpu"}) by (node) 100 k8spodratecpucoreusedrequest Pod CPU利用率（占request） % sum(rate(containercpuusagesecondstotal{image~".+",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}[5m])) by (pod) / (sum (kubepodcontainerresourcerequests{resource"cpu",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}) by (pod))100 k8spodratecpucoreusedlimit Pod CPU利用率（占limit） % sum(rate(containercpuusagesecondstotal{image~".+",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}[5m])) by (pod) / (sum (kubepodcontainerresourcelimits{resource"cpu",pod~"$Pod",namespace"$namespace"}) by (pod))100

此小节介绍云堡垒机认证设置。 认证策略 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“本地认证”、“令牌认证”。 参数 参数说明 认证源 本地认证：不依赖外部网络或远程服务器的情况下，直接在设备或系统内部完成用户身份验证的过程。 AD认证：用户登录时，系统将账号密码发送到AD认证服务器进行验证，而非在本地校验。AD认证让云堡垒机“借用”了企业现有的、成熟的身份管理目录来识别用户是谁，并决定他们能做什么。 双因子认证 短信认证：使用手机短信验证码进行二次认证。 令牌认证：使用手机令牌进行认证。需下载天翼云App，详情请参见手机令牌。 全局生效 开启：所有用户均使用系统认证方式。 关闭：账号的“认证方式”配置为“跟随系统”的用户使用此处配置的“系统认证方式”，配置为“自定义”的用户使用自定义的认证方式。详情请参见新增用户账号。 AD配置 堡垒机支持与AD认证服务器对接，可将AD认证服务器用户同步到堡垒机作为堡垒机用户。 进入“认证策略”页面，勾选“AD认证”后，选择“AD配置”页签，开始AD配置。

互联网 DDS的副本集模式采用三节点Replica Set的高可用架构，三个数据节点组成一个反亲和组，部署在不同的物理服务器上，自动同步数据。Primary节点和Secondary节点提供服务，两个节点分别拥有独立内网地址，配合Driver实现读取压力分配。 大型企业的数据库往往需要应对TB级数据，有较强的数据存储需求。且大数据场景下，还需要满足业务在线数据实时写入数据库、大数据计算分析、分析结果反馈等实时查询、动态分析的需求。 优势 MapReduce： 解决数据分析场景需求，用户可以自己写查询语句或脚本，将请求都分发到DDS上完成。 性能扩展能力强： 应对业务增长快，数据量大的内容管理系统。具备较好的扩展能力。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 sourceType String 迁移源类型，①S3：亚马逊；②OSS：阿里云； ③COS：腾讯云；④ OBS：华为云；⑤ OOS：天翼云⑥ZOS：天翼云对象存储 ZOS sourceEndpoint String 迁移资源池地址 sourceBucket String 迁移源桶 bucketkpblz sourceBucketType String 源资源池迁移模式，①Bucket：整桶迁移；②Folder：文件夹迁移；③Files：文件迁移；④Prefix：前缀迁移 Bucket migrateFolder Array of Strings 指定源资源池迁移的文件夹列表，仅当sourceBucketType为Folder时有效，其余场景显示为空列表 ["folder"] migrateFiles Array of Strings 指定源资源池迁移的文件名列表，仅当sourceBucketType为Files时有效，其余场景显示为空列表 ["files1","files2"] migratePrefix Array of Strings 指定源资源池迁移的前缀列表，仅当sourceBucketType为Prefix时有效，其余场景显示为空列表 ["prefix"]

功能类别 功能描述 数据库安装部署 天翼云数据库专家服务团队提供数据库软件包安装部署服务： 合理安装数据库、中间件软件（其中安装主机、软件安装包需要您提供）。 根据应用系统创建合适的数据库。 根据应用系统的要求分配数据空间。 设置合理的数据库运行参数。 检查和设置数据库用户的安全性和访问的安全性。 设置数据库的监听程序。 提供完善的数据库、中间件安装报告。 根据实际情况提供数据库、中间件的配置调整。 数据库健康巡检 天翼云数据库专家服务团队提供数据库和相关组件的运行情况健康巡检服务，对数据库和中间件系统的性能情况进行深度分析，及时发现生产数据库已经存在的或潜在的问题。根据巡检结果，提交巡检报告和改善建议，并配合完成改善工作。 数据库应急响应 天翼云数据库专家服务团队为客户提供紧急故障处理服务，安排专门维护工程师分析故障原因，制定故障解决方案，并最终排除故障。对于故障处理，遵循记录、分析、处理、解决的闭环处理方法，以找到故障根源、避免或预防二次故障为最终解决的标准。 数据库性能调优 天翼云数据库专家服务团队为客户随着应用系统投入使用时间增加、数据量增加、用户数量增加或应用修改等各种原因出现的数据库响应变慢、性能下降、难于维护等各类问题，提供性能调优服务。团队负责跟踪系统现状，分析客户应用类型和用户行为、评价数据库的参数设置、数据分布、硬件和系统资源使用情况等，识别系统资源、配置、应用架构、数据库设计、SQL语句等方面的瓶颈，提供性能分析报告和优化建议。 数据库保驾护航服务 天翼云数据库专家服务团队根据客户需求及双方沟通确认的服务内容、客户购买的服务天数，提供高级专家、资深专家团队技术服务。服务内容除包含基础服务类的数据库安装部署、健康巡检、应急响应、性能调优外，还可提供且不限于关键业务服务保障、顾问咨询、技术培训等服务： 关键业务服务保障：针对客户在关键业务时期(如大促活动、业务割接等)的高等级数据库服务保障需求，提供专家保驾护航服务，包括前期的系统环境调研和风险排查，以及在保障期内提供快速响应和处理服务。 技术培训：数据库专家服务针对数据库功能特性、架构设计、性能调优、管理维护等提供定制化的技术培训，受众包括数据库架构师、应用架构师、DBA、数据库应用开发人员等高级人才。 顾问咨询：为客户数据库上云、迁云和用云过程中的技术需求及疑难问题提供咨询服务，包括但不限于数据库架构规划设计、上云方案设计、升级扩容、迁移、数据备份恢复、容灾方案设计等等。 数据库增值服务包 针对客户有长期需求的项目，安排专家服务团队负责全面技术运维工作，确保客户数据库在购买服务期内稳定运行，服务内容包括但不限于： 定期健康巡检。 故障诊断分析及处理。 7 24小时微信工作群和电话支持服务。