本文主要介绍如何查看流量使用情况。 应用场景 在视频直播中，网络访问流量的突增可能会引起业务的动荡，因此绝大多数的视频直播平台都会使用ELB自动分发流量到多台服务器，如果您担心流量过大，引起业务问题，需要查看弹性负载均衡使用流量，或者针对公网负载均衡，您需要查看某一时间段内弹性负载均衡绑定的EIP流量使用情况，云监控服务可以监控ELB的流量数据。 前提条件 已经正常运行了一段时间的负载均衡器。 关联的后端云主机在关机、故障、删除状态，无法在云监控中查看其监控指标。当后端云主机再次启动或恢复后，即可正常查看。 查看绑定的EIP使用流量 1. 登录控制台。 2. 选择“服务列表 > 网络 > 虚拟私有云”。 3. 在左侧导航树，选择“弹性公网IP和带宽 > 弹性公网IP”。 4. 在弹性负载均衡绑定的EIP名称所在行，选择需要查看的EIP点击，切换到“带宽”页签，支持查看“近1小时”、“近3小时”、“近12小时”、“近1天”、“近7天”的数据。 表 EIP和带宽支持的监控指标 指标名称 含义 取值范围 测试对象 监控周期（原始指标） 出网带宽 该指标用于统计测试对象出云平台的网络速度（原指标为上行带宽）。 ≥ 0 bits/s 带宽或弹性公网IP。 1分钟 入网带宽 该指标用于统计测试对象入云平台的网络速度（原指标为下行带宽）。 ≥ 0 bits/s 带宽或弹性公网IP。 1分钟 出网带宽利用率 该指标用于统计测量对象出云平台的带宽使用率，以百分比为单位。 0100% 带宽或弹性公网IP。 1分钟 入网带宽利用率 该指标用于统计测量对象入云平台的带宽使用率，以百分比为单位。 0100% 带宽或弹性公网IP。 1分钟 出网流量 该指标用于统计测试对象出云平台的网络流量（原指标为上行流量）。 ≥ 0 bytes 带宽或弹性公网IP。 1分钟 入网流量 该指标用于统计测试对象入云平台的网络流量（原指标为下行流量）。 ≥ 0 bytes 带宽或弹性公网IP。 1分钟

天翼云轻量型云主机致力于为用户打造极致体验，本文为您讲解轻量型云主机的产品优势。 快捷易用，简单方便 轻量型云主机融合计算、存储、网络等常用基础云服务，使创建和管理云服务器及应用系统变得更简单。用户无需购买硬件设备、搭建本地服务器，同时也避免了后续繁琐的运维工作。使用轻量型云主机降低了成本和精力投入，帮助用户更快上手，迅速部署业务到云。 规格丰富，按需选择 提供多种云资源套餐，支持套餐升级；支持单独购买数据盘~~并~~进行挂载，提供多种存储类型的云硬盘，满足用户各类场景需求。 为了满足多种实际业务需求，轻量型云主机服务提供了基础型、进阶型两款精心搭配的云资源套餐，适配中小型轻量化业务性能需求。另提供随心购套餐，方便用户自定义套餐规格大小，灵活选择。同时，用户可选购普通IO、高IO、通用SSD、超高IO类型云硬盘，拓展数据存储容量。 性价比高，服务优质 轻量型云主机以套餐方式售卖计算、存储和网络资源，使开支清晰直观，方便用户更好地控制和管理成本。与相同配置的云主机相比，轻量型云主机套餐价格更低，能在保证高性能的前提下，提供更高的性价比。 此外，轻量型云主机部署在五星级电信IDC环境，拥有专业的运营团队，提供全年无休的724小时服务，确保用户获得高质量的支持和服务。

福建电信PON云专线使用指南 V1.0.pdf

本文向您介绍如何使用大模型学习机的文本生成模型微调。 说明 模型训练涉及到较多的专业知识, 这里以Llama 2的LoRA微调为例给出一版示例。 1. 模型微调简介 由于基础大模型参数量极多, 训练需要的资源量极大, 因此基于基础大模型进行微调的小模型应运而生。 LoRA技术便是其中最主流的一种。 LoRA小模型无法独立使用, 需要在加载完基础大模型后再进行加载, 对基础大模型的能力进行扩展。 已有LoRA模型如何加载可参考文本生成模型使用最佳实践。 (1) 准备训练数据 支持多种格式, 主要分为格式化数据与原始文本数据。 格式化数据以alpacachatformat为例, 数据以json方式进行组织, 每条数据分为instruction,input, output三个部分。 原始文本数据直接将文章或对话的原文作为输入, 框架自动进行切分和训练。 下面以普通txt文本文件为例, 介绍后续训练过程。 (2) 上传数据到云主机 windows系统使用命令提示符, macos/linux系统使用终端, 执行scp命令将数据文件上传到云主机的/root/textgenerationwebui/training/datasets目录下。 scp [本机文件路径] root@[ip]:/root/textgenerationwebui/training/datasets

迁移带宽由什么决定？ 以下三点中最小带宽为准： 数据源出口带宽。 目标端入口带宽。 数据迁移平台中限制带宽。 如何确定任务是否卡死？ 查看数据库迁移工具当前阶段进展展示（记录数、总耗时）是否正常。 查看源端迁移日志，如果日志信息长时间未刷新，可能是任务异常。 为什么迁移速率有时远远低于带宽大小？ 出现这种现象的原因，一般但不限于以下场景： 大表数据行数多，但平均行大小较小 小表多 源库或目标库磁盘IO受限

混合云一体机推理基础版集成一站式云管理平台，提供大模型推理、应用等AI工具链服务。包含Agent开发、模型纳管、知识库挂载、监控等模块。 序号 主要功能 解决客户问题 1 Agent开发 支持用户创建智能问答。 2 知识库 支持用户挂在个人知识库，同时支持管理员创建企业知识库共享给不同的用户组，实现知识库的分权分域。 3 模型纳管 实现多模纳管、模型切换。 4 监控 实现对底层硬件资源的监控及Agent监控。

功能说明 开发者平台边缘函数目前由函数触发器、函数运行时、边缘存储组成： 触发器目前支持HTTP触发器和定时触发器： HTTP触发器：基于您的CDN加速域名，匹配请求中的对应规则（例如 定时触发器：提供类似Crontab形式，使用函数执行周期性任务（即将上线）。 函数运行时：在边缘节点运行您的JavaScript业务代码的安全隔离环境，请求级隔离，微秒级别启动，用完立即销毁。 边缘存储：提供全网同步的KV存储功能（即将上线）。 相关术语 无服务器 Serverless 无服务器是一种云原生开发模型，可使开发人员专注构建和运行应用，而无需管理服务器。无服务器方案中仍然有服务器，但它们已从应用开发中抽离了出来。云提供商负责置备、维护和扩展服务器基础架构等例行工作。开发人员可以简单地将代码打包到容器中进行部署。部署之后，无服务器应用即可响应需求，并根据需要自动扩容。公共云提供商的无服务器产品通常通过一种事件驱动执行模型来按需计量。因此，当无服务器功能闲置时，不会产生费用。 函数即服务 FaaS 函数即服务（FaaS：Function as a service）是一种事件驱动计算执行模型；开发人员编写代码逻辑，部署到完全由平台管理的函数运行时中，然后按需执行。与 BaaS 不同，FaaS 可让开发人员拥有更大的掌控权力，他们可以创建自定义应用，而不依赖于包含预编写服务的库。代码则部署到边缘安全加速平台管理的容器运行时中。具体而言，这些函数运行时具有以下特点： 无状态 让数据集成变得更加简单。 运行周期短 可以只运行非常短的时间。 事件触发 可在需要时自动运行。 这样，您只用为所需的计算能力付费，而不必管"闲置"的应用和服务器。使用FaaS时，开发人员可以通过触发器调用无服务器应用。 触发器 用户绑定触发器和对应函数，来实现多种调用效果。目前支持定时触发器以及HTTP触发器。 HTTP 路由 用户绑定HTTP触发器和对应函数后，访问安全与加速服务中托管域名的特定路由，即可在边缘节点调用起对应函数计算逻辑。 KV 存储 OmniKV边缘存储提供了KeyValue型边缘存储服务，使开发人员能够构建低时延、频繁读取、不频繁写入的数据驱动的边缘无服务器应用程序。借助OmniKV，无服务器应用程序可以将数据存放在靠近用户的位置，避免从云端或本地解决方案中检索信息的需要，从而实现快速响应。用户快速可以构建高度动态的API和网站服务，部署轻量型的API网关、BaaS服务。 运行时 用于在边缘节点运行用户自定义函数的安全隔离环境。函数运行时所支持的编程语言，目前支持JavaScript。 开发者工具 开发人员使用命令行工具，在本地完成函数编写，构建，灰度上线。

本章节主要介绍故障演练服务产品类问题。 故障演练服务解决什么问题？ 故障演练服务是云原生混沌工程平台，深度融合云原生应用产品体系，提供标准化引导、正确性约束和自动化运行的实验管理，支持大规模、低成本、影响可控、形式多样的应用故障演练，帮助企业增强应用系统的容错能力和恢复能力，提升客户应用云上运行的稳定性。 产品能力： 标准化流程管理：固化演练流程，提供组织、人员、应用、资源等多维度的数据与权限管理规范。 丰富的故障场景：实现涵盖应用不同分层的原子故障注入能力，并提供具备业务含义的故障场景组合。 完备的演练防护：实现隔离与熔断双重演练防护，包括权限隔离、环境隔离和范围隔离，以及主动熔断、指标熔断和超时熔断等多种保护机制。 一站式接入管理：深度整合现有应用体系，自动导入组织权限、应用架构和关联资源，实现一站式可编排、可控制、可观测。 解决痛点： 技术要求高：异构的故障源，从基础设施到操作系统，从容器环境到应用进程，以及依赖的中间件，都需要理解其原理才能模拟故障。 实施难度大：跨团队、长流程、多权限，故障演练不仅是技术问题，更涉及组织流程与制度，需要建立相应规范。 影响不可控：故障是已知的，影响是未知的。如何感知并最小化“爆炸半径”，既要有处置预案，又要有工具支持。

本文主要介绍应用场景。 Kafka作为一款热门的消息队列中间件，具备高效可靠的消息异步传递机制，主要用于不同系统间的数据交流和传递，在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 异步通信 将业务中属于非核心或不重要的流程部分，使用消息异步通知的方式发给目标系统，这样主业务流程无需同步等待其他系统的处理结果，从而达到系统快速响应的目的。 如网站的用户注册场景，在用户注册成功后，还需要发送注册邮件与注册短信，这两个流程使用Kafka消息服务通知邮件发送系统与短信发送系统，从而提升注册流程的响应速度。 图 串行发送注册邮件与短信流程 图 借助消息队列异步发送注册邮件与短信流程 错峰流控与流量削峰 在电子商务系统或大型网站中，上下游系统处理能力存在差异，处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击，需要提高系统的可用性的同时降低系统实现的复杂性。电商大促销等流量洪流突然来袭时，可以通过队列服务堆积缓存订单等信息，在下游系统有能力处理消息的时候再处理，避免下游订阅系统因突发流量崩溃。消息队列提供亿级消息堆积能力，3天的默认保留时长，消息消费系统可以错峰进行消息处理。 另外，在商品秒杀、抢购等流量短时间内暴增场景中，为了防止后端应用被压垮，可在前后端系统间使用Kafka消息队列传递请求。 图 消息队列应对秒杀大流量场景

本章节主要介绍数据治理中心的数据开发概述。 数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 数据开发模块曾被称为数据湖工厂（Data Lake Factory，后简称DLF）服务，因此在本文中，“数据湖工厂”、“DLF”均可用于指代“数据开发”模块。 数据开发简介 使用数据开发模块，用户可进行数据管理、脚本开发、作业开发、作业调度、运维监控等操作，轻松完成整个数据的处理分析流程。 详见下图：数据开发模块架构 数据开发的主要功能 下表 数据开发的主要功能 支持的功能 说明 数据管理 支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 脚本开发 提供在线脚本编辑器，支持多人协作进行SQL、Shell、Python脚本在线代码开发和调测。 支持使用变量和函数。 作业开发 提供图形化设计器，支持拖拉拽方式快速构建数据处理工作流。 预设数据集成、SQL、Shell等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的file、jar、archive类型的资源。 作业调度 支持单次调度、周期调度和事件驱动调度，周期调度支持分钟、小时、天、周、月多种调度周期。 运维监控 支持对作业进行运行、暂停、恢复、终止等多种操作。 支持查看作业和其内各任务节点的运行详情。 支持配置多种方式报警，作业和任务发生错误时可及时通知相关人，保证业务正常运行。

前言——私有知识库作用简介 大模型私有知识库是结合大语言模型技术与企业或组织自有数据的一种知识管理和应用方案，旨在为特定用户群体提供更精准、专业且安全的知识服务。 大模型私有知识库是基于大语言模型构建的，专门服务于特定组织或个人的知识存储和检索系统。它整合组织内部的专业知识、业务数据、历史文档等，形成专属知识集合，借助大模型的强大语言理解和生成能力，为用户提供高效的知识查询和问答服务。 本教程提供一种基于开源框架的私有知识库搭建方案。如果需要构建企业级服务且对数据安全有需求，则需相关企业对该服务进行定制，以完成私有知识库的搭建。 本文介绍的方法采用了开源框架自带的数据库服务，但该方法不保证相关数据在开源框架下的安全性。请务必在上传前对敏感数据进行脱敏处理。 本教程使用的GPU云主机规格如下所示，用于部署 DeepSeekr1:70b 模型，配置仅供参考。 plaintext cpu 32核  内存 128G GPU: NVIDIA A102 (48GB) 如需体验其它模型版本，请参考在天翼云使用Ollama运行 DeepSeek的最佳实践7b版弹性云主机最佳实践AIGC实践 天翼云自定义部署DeepSeek步骤二：规格选型，选择合适的云主机。

PON云专线： PON 云专线依托于MPLSVPN 网络接入云资源池，接入侧通过PON 资源接入，用户侧通过光猫—OBD—OLT 联至城域网，最高速率100M。 LAN云专线： LAN 云专线依托于福建电信MPLSVPN 网络接入云资源池，接入侧通过交换机以光纤直连的方式接入，用户侧通过光电交换机联至城域网，最高速率1G。

本节介绍如何添加监控任务。 操作步骤 1. 登录控制中心找到天翼云云解析产品列表，点击“解析管理”进入域名维护页面。 2. 在域名维护页面，点击要修改的域名进入记录管理页。 3. 点击记录管理右侧第三个页签进入“解析监控”功能页。 4. 单击页面上方的“添加监控”按钮，用户在“添加监控任务”的操作界面完成配置。 5. 填写以下信息后，点“确定”添加监控记录。 参数说明如下： 参数 说明 主机记录 选择要监控的主机记录。 平台支持A记录监控，添加时自动关联已配置A记录的主机值并形成下拉选项供用户选择。 线路类型 选择要监控的线路。 平台支持默认、电信、联通、移动四种线路类型的监控，平台自动关联被监控主机记录已配置的线路。 监测记录值 选择要监控的记录值。 处理规则 不响应：故障发生时平台不做任何处理。 暂停解析 故障IP是分线路智能解析记录，若同主机名下仍有默认线路解析记录，暂停故障记录。 故障IP是默认线路解析记录，若同主机名下有其它可用的默认线路解析记录，暂停故障记录。 故障IP是默认线路解析记录，若同主机名下无可用默认线路解析记录，平台不做任何处理。 切换记录：用户配置监控任务时对监控记录设置一个备用IP。故障时切换到可用的备用IP。若切换时备用IP不可用，平台不做任何处理。 通知方式 支持邮件和短信通知，不勾选默认为不通知。 邮件通知：向登录邮件发送故障通知邮件。 短信通知：向登录账户主手机号码发送故障通知短信。

天翼云边缘安全加速平台的安全与加速服务在对金融网站加速的同时还提供防御金融行业面临的SQL注入、跨站、撞库拖库、数据泄露等多种WEB安全风险,并防御大规模流量攻击,保障网站稳定运行的同时维护用户个人数据和资金安全,满足PCIDSS合规要求。 概述 边缘安全加速平台的安全与加速服务在天翼云CDN边缘节点中加入丰富的安全能力，依托分布各地的边缘节点，形成一张具备安全与加速能力的网络，为政府、金融、教育、游戏等行业的网站提供基于边缘网络的安全加速一体化服务。 安全与加速服务的基础架构图： 产品优势 覆盖丰富的资源覆盖 国内拥有丰富的节点覆盖承载能力，覆盖多运营商、主要省份和城市无盲点。 加速节点可根据需求随时增加，致力于客户的发展壮大。 安全可靠的安全防护 分布式集群防护，单点故障自动转移，确保网站的高可用性。 利用大平台优势，基于全网、全行业流量的攻击数据，结合机器学习算法，构建一套智能防护体系。 精准防护，域名粒度的防护策略，结合客户自身业务定制化防护策略。 维护完善的售后服务 集中监控和分散维护相结合，NOC 工程师7×24小时集中监控，网络工程师7×24小时在线支持，所有节点都有现场服务工程师进行服务保障。 便捷便捷的接入方式 安全加速一体化，基于CDN的架构，实现加速防护一体化。 零部署、零运维、使用CNAME接入，云端安全专家配置策略 透明透明的售卖机制 可根据需要选择资源套餐包产品或按量计费产品，费用透明，可控，灵活。

本人账号已经在天翼云完成了实名认证，为什么使用短信服务仍需提交资质审核？ 账号的实名认证和云通信短信服务的资质审核用途不同，所以需要重新提交资质审核。 天翼云的账号实名认证，是确保您可以开通天翼云账号，正常使用订购业务。 云通信短信服务资质审核，是按照国家工信部和运营商的要求，在您使用短信服务时所申请的签名与资质需要进行认证和备案。 如何区分自用和他用？ 自用就是所使用的资质与账号主体资质一致。 他用就是代他人申请的资质，所使用的资质与账号主体不一致。 同一个账号可以提交多个资质吗？ 可以。 已审核通过的资质可以修改吗？ 已经通过审核的资质不支持修改企事业单位名称、企业信息和法人信息，只能修改经办人信息。 如果确实需修改资质的用途或企事业单位名称，则需要重新申请资质。 不更新不添加资质，会有影响吗？ 这个政策是根据工信管函【2023】794号等相关文件及基础电信运营商关于规范端口类短信业务经营行为和安全管理规范的规定，短信息内容提供者需要报备相关实名资质信息。 如果不提供，将无法在云通信平台新增新的短信签名。 原有已审核通过的签名会存在影响短信正常下发的风险。 新增资质需要提前准备哪些材料？ 类别 盖章件（红色） 自用 1、企业营业执照 （营业执照对应的编号，国家企业信用信息公示系统可查） 2、短信业务经办人身份证正反面 他用 1、企业营业执照 （营业执照对应的编号，国家企业信用信息公示系统可查） 2、短信业务经办人身份证正反面 3、授权委托书

如果您需要添加云搜索服务（CSS）、数据湖探索（DLI）和Hive的资产，可参考本章节进行操作。 前提要求 已完成大数据资产委托授权，参考云资源委托授权/停止授权进行操作。 已开通CSS和DLI服务，且CSS和DLI中已有资产，且对应子网下含有可用的IP配额。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 单击左上角的，选择区域或项目。 3. 单击左侧导航树的，选择“安全 >数据安全中心”，进入数据安全中心总览界面。 4. 在左侧导航树中选择“资产列表”，并选择“大数据”页签，进入大数据资产列表页面。 5. 在大数据资产列表左上角，单击“添加大数据源”。 6. 在弹出的“添加大数据源”对话框中，参考下表配置大数据源参数。 参数名称 参数说明 取值样例 资产名称 自定义参数。 区域 默认为当前帐号登录的区域。 大数据类型 选择大数据类型。 “Elasticsearch”，选择此类型时，其他参数说明请参见“Elasticsearch”参数说明。 “DLI”，选择此类型时，其他参数说明请参见“DLI”参数说明。 “Hive”，选择此类型时，其他参数说明请参见“Hive”参数说明。 Elasticsearch “Elasticsearch”参数说明： 参数名称 参数说明 取值样例 ES实例 在下拉框中选择ES实例。 版本 选择大数据类型对应的版本。 5.x 主机 大数据源服务器IP地址。 192.168.0.233 端口 大数据源服务器的端口号。 3306 索引 输入大数据源对应的index。 用户名 输入访问大数据服务器的用户名。 密码 输入访问大数据服务器的密码。 “DLI”参数说明： 参数名称 参数说明 取值样例 队列 在下拉框中选择DLI中数据源的队列名称。 default DLI数据库 选择DLI中目标队列下的数据库名称。 5.x “Hive”参数说明： 参数名称 参数说明 取值样例 虚拟私有云 在下拉框中选择虚拟私有云。 子网 选择虚拟私有云对应的子网名称。 安全组 在下拉框中选择可用的安全组。 主机 大数据源服务器IP地址。 192.168.0.233 端口 大数据源服务器的端口号。 3306 数据库名称 输入数据库名称。 7. 单击“确定”，大数据源资产添加完成。 大数据资产添加完成后，该大数据源的状态“连通性”为“检查中”，DSC会测试数据源的连通性，即测试DSC是否能够通过您配置的用户名和密码正常访问添加的大数据源。 数据安全中心DSC能正常访问已添加的大数据源，该大数据源的状态“连通性”状态为“成功”。 若数据安全中心DSC不能正常访问已添加的大数据源，该大数据源的“连通性”状态为“失败”。单击“原因”查看失败的原因并重新正确填写访问目标大数据源的用户名和密码。

本章节主要介绍如何使用翼MapReduce。 翼MR是一个在云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。翼MR提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。 翼MR使用简单，通过使用在集群中连接在一起的多台计算机，您可以运行各种任务，处理或者存储（PB级）巨量数据。翼MR的基本使用流程如下： 1. 上传程序和数据文件到对象存储服务（OBS）中，用户需要先将本地的程序和数据文件上传至OBS中。 2. 自定义创建集群，用户可以指定集群类型用于离线数据分析和流处理任务，指定集群中预置的弹性云服务器实例规格、实例数量、数据盘类型（普通IO、高 IO、超高 IO）、要安装的组件（Hadoop、Spark、HBase、Hive、Kafka、Storm等）。用户可以使用引导操作在集群启动前（或后）在指定的节点上执行脚本，安装其他第三方软件或修改集群运行环境等自定义操作。 3. 管理作业，翼MR为用户提供程序执行平台，程序由用户自身开发，翼MR负责程序的提交、执行和监控。 4. 管理集群，翼MR为用户提供企业级的大数据集群的统一管理平台，帮助用户快速掌握服务及主机的健康状态，通过图形化的指标监控及定制及时的获取系统的关键信息，根据实际业务的性能需求修改服务属性的配置，对集群、服务、角色实例等实现一键启停等操作。 5. 删除集群，如果作业执行结束后不需要集群，可以删除翼MR集群。

本小节介绍态势感知应用场景，态势感知主要用于边界安全应用场景。 重点行业信息系统 能源、金融、交通、教育、医疗、市政、电信与互联网、政府部门等支撑关键业务的信息系统。态势感知将通过监控网络资产状态，结合威胁情报、脆弱性检测、威胁检测及时有效地发现网络资产是否存在挖矿勒索系统后门及告警网络攻击，通过漏洞扫描与基线扫描，直观地了解自身的安全状况，同时动态实时地监控管理业务资产。 电子政务和门户 各级党政军门户网站，教育类网站，重大活动及会议保障， 重点新闻网站等。态势感知将通过监控网络资产状态，结合威胁情报、脆弱性检测、威胁检测及时有效地发现网络资产是否存在挖矿勒索系统后门及告警网络攻击，通过漏洞扫描与基线扫描，直观地了解自身的安全状况，同时动态实时地监控管理业务资产。 大型互联网平台 注册用户、订单额或交易额较大，一旦发生网络安全事故，产生较严重影响，如敏感信息泄露、基础数据泄露等。态势感知将通过监控网络资产状态，结合威胁情报、脆弱性检测、威胁检测及时有效地发现网络资产是否存在挖矿勒索系统后门及告警网络攻击信息泄露安全事件，通过漏洞扫描与基线扫描，直观地了解自身的安全状况，同时动态实时地监控管理业务资产。

本小节介 云解析其它平台解析域名无缝迁移至云解析（平滑迁移）最佳实践。 提供域名解析的服务商都要求修改DNS，但修改DNS是存在解析中断的风险的。为了避免风险，凡计划使用云解析的用户，我们建议用户做如下操作。 准备工作 1. 联系原DNS服务商导出解析记录。 2. 从云解析平台下载《导入解析记录模板》，按模板填写要求，将整理后的解析记录类型为A、AAAA、CNAME的记录填写在模板中。 1. 登录云解析平台，在“记录管理”界面，点击页面右上方“域名设置”进入域名设置界面。界面最下方为“解析记录批量操作”功能模块。 2. 点击“下载模板”下载《导入解析记录模板》。 3. 根据模板格式填写主机名、记录类型、线路类型、记录值、TTL等信息。 操作步骤 1. 通过天翼云购买解析服务。 2. 在天翼云控制中心找到云解析产品列表，点击“解析管理”进入域名维护页面。 1. 在“记录管理”界面，点击页面右上方“域名设置”进入域名设置界面。 2. 将《导入解析记录模板》数据批量导入云解析平台。点击“上传文件”将填写好的模板文件上传至平台，平台将根据操作情况反馈上传结果。 3. 手动添加无法批量导入的解析记录。 3. 检查解析记录是否同原数据一致，避免遗漏。 4. 修改DNS。解析记录设置完成后，需要到域名所在注册商处，将DNS修改为云解析指定的DNS服务器。 5. 等待解析生效。预计4872小时完成缓存刷新，这是由于各地Localdns服务器的域名缓存失效时间长短不一，需要等各地Localdns服务器主动来更新该域名最新DNS服务器地址，才可逐步实现全网生效。 6. 在缓存刷新的4872小时内，DNS解析仍有可能向原DNS发起DNS查询，所以原DNS服务商中的解析记录数据建议保留一周后删除。

本小节介绍域名无忧产品定义与优势。 产品定义 域名是互联网业务的入口，域名劫持是通过拦截域名解析请求或篡改域名服务器上的数据，使用户在访问相关域名时返回虚假IP地址或使用户的请求失败。因此域名系统故障、配置错误、恶意篡改将直接造成业务中断，给政府和企业客户信誉带来恶劣影响的同时，还可能造成巨大的经济损失。 天翼云域名无忧为天翼云用户自助实现域名监测、域名告警、域名刷新，通过对电信所有省份的DNS服务器的检测及时发现域名是否被污染，并且提供按次刷新的服务，清除DNS服务器缓存还原原始DNS解析记录。 产品优势 智能监控 实时监控客户域名列表的安全状态，支持对监控指标设置报警规则，提供多种告警方式并及时预警，为客户域名的安全和稳定保驾护航。 秒级刷新 得益于中国电信骨干网络控制能力，实现中国电信全网缓存DNS服务器的秒级刷新，高速解决客户遭遇的域名劫持问题。 便捷操作 客户登录服务平台即可便捷查看各项指标，启动域名修正服务。

弹性负载均衡产品广泛应用于多种场景,本文带您更快了解弹性负载均衡的经典应用场景。 分发流量应对高访问量业务 场景说明 针对高访问量的业务，可以使用负载均衡来实现流量分发，通过设置适当的转发策略，将访问量均衡地分配到多个后端云主机，从而有效提高业务处理的效率和性能。同时，负载均衡还可以实现会话保持、健康检查等功能，保证业务的可用性和稳定性。后端的云主机还可以部署在不同的可用区中，实现后端主机的高可用。 场景特点 业务访问量大，高并发，单机难以支撑，负载均衡通过流量负载分担到多台后端主机承载，提升业务可靠性，有效支撑大流量、大并发业务。 典型应用对象 应用于各种高访问量的业务场景，如大型门户网站、移动应用市场、电商平台等，从而帮助企业应对高访问量的业务挑战，提高业务的可用性和性能，降低运维成本和风险。 集成弹性伸缩自动调整资源 场景说明 针对在某些特定时间段内，业务流量出现大幅度波动，可以使用负载均衡集成弹性伸缩服务来实现自动化的资源调整。弹性伸缩服务可以根据业务流量的变化自动调整云主机数量，从而保证业务处理能力的充足和稳定，提高业务的可用性和性能。同时，结合负载均衡技术，可以将流量合理地分配到多个云主机上进行处理，进一步提高业务的处理效率和吞吐量。

天翼云云解析平台提供网站可用性监测和自动切换服务。监测服务依托平台在各大运营商部署的探测节点，通过采集、分析探测数据帮助用户及时了解网站可用性情况。当网站不可用时，平台提供“暂停解析”、“切换IP”等处置策略。启用“切换IP”策略时，平台将根据策略信息自动将域名解析切换至可用IP，确保用户网站安全、稳定运行。 监控原理 监控任务下所有探测节点向用户监控任务中的IP发送http请求，当且仅当所有探测节点连续两次无法接收到应答时，平台判定服务器宕机，从而执行监控任务中的处置策略。 监控规则 目前仅支持对A记录的监测。 新增或变更监控任务生效时间为一小时。 基础版与高级版域名可支持配置10条监控任务，旗舰版域名可支持配置20条监控任务。 故障处置策略 平台提供三种处理策略，分别是不响应、暂停解析、切换记录。 不响应：平台不做任何处理。 暂停解析 故障IP是分线路智能解析记录，若同主机名下仍有默认线路解析记录，暂停故障记录。 故障IP是默认线路解析记录，若同主机名下有其它可用的默认线路解析记录，暂停故障记录。 故障IP是默认线路解析记录，若同主机名下无可用默认线路解析记录，平台不做任何处理。 切换记录：用户配置监控任务时对监控记录设置一个备用IP，故障时切换到可用的备用IP。若切换时备用IP不可用，平台不做任何处理。

本文主要介绍分布式消息服务RabbitMQ的典型应用场景。 RabbitMQ作为一款热门的消息队列中间件，具备高效可靠的消息异步传递机制，主要用于不同系统间的数据交流和传递，在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 异步通信 将业务中属于非核心或不重要的流程部分，使用消息异步通知的方式发给目标系统，这样主业务流程无需同步等待其他系统的处理结果，从而达到系统快速响应的目的。 如网站的用户注册场景，在用户注册成功后，还需要发送注册邮件与注册短信，这两个流程使用RabbitMQ消息服务通知邮件发送系统与短信发送系统，从而提升注册流程的响应速度。 图1 串行发送注册邮件与短信流程 图2 借助消息队列异步发送注册邮件与短信流程 错峰流控与流量削峰 在电子商务系统或大型网站中，上下游系统处理能力存在差异，处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击，需要提高系统的可用性的同时降低系统实现的复杂性。电商大促销等流量洪流突然来袭时，可以通过队列服务堆积缓存订单等信息，在下游系统有能力处理消息的时候再处理，避免下游订阅系统因突发流量崩溃。消息队列提供亿级消息堆积能力，3天的默认保留时长，消息消费系统可以错峰进行消息处理。 另外，在商品秒杀、抢购等流量短时间内暴增场景中，为了防止后端应用被压垮，可在前后端系统间使用RabbitMQ消息队列传递请求。 图3 消息队列应对秒杀大流量场景

section49de3f35f305aaab)”。 用户已经实施开通了用户本地IDC机房到天翼云资源池的物理电路，并联系电信客户经理申请云端口资源。 用户已经创建了虚拟私有云VPC。 注意 文件存储的服务端口为：111、139、2049、20048、445、11002、11003、10141，设置安全组时不要禁止，以防无法访问文件服务。 操作步骤 步骤一：准备专线 1. 开通物理专线。 物理专线一端连接本地数据中心的本地网关设备，一端连接云专线的专线网关，将客户本地数据中心的内部局域网连接到天翼云的接入点，对接天翼云上的虚拟专有网络VPC。参见创建物理专线云专线快速入门。 2. 创建专线网关。 专线网关是客户站点和天翼云VPC之间的虚拟路由转发设备，是数据从客户站点到云上VPC之间的传输桥梁。参见创建和管理专线网关云专线用户指南专线网关。 3. 添加静态路由。 本地IDC通过静态路由实现与专线网关之间的内网互联，建立快捷和灵活的入云组网方式。参见创建和管理静态路由云专线用户指南专线网关。 4. 添加VPC。 通过添加专线网关到VPC的路由条目，以便实现专线网关和VPC的互通。参见添加VPC云专线用户指南VPC配置。

本节介绍云等保专区产品的日志审计。 日志审计具备信息资产的综合性管理能力，通过对客户网络设备、安全设备、主机和应用系统日志进行全面的标准化处理，及时发现各种安全威胁、异常行为事件。为管理人员提供全局的视角，确保客户业务的不间断运营安全。通过采集网络资产设备上报的日志，实时监视网络各类操作行为及攻击信息。根据设置的规则，智能判断出各种风险行为，对风险行为进行报警。 功能 描述 全面日志采集 全面支持Syslog、SNMP、OPSec、XML、FTP及本地文件等协议，可以覆盖主流硬件设备、主机及应用，保障日志信息的全面收集。 实现信息资产（网络设备、安全设备、主机、应用及数据库）的日志获取，并通过预置的解析规则实现日志的解析、过滤及聚合。 同时可将收集的日志通过转发功能转发到其它网管平台。 大规模安全存储 内置TB级别存储设备，可以选配各种RAID级别进行数据冗余和安全保障。系统拥有多项自主知识产权的存储加密机制和查询机制，十分适合等保、密保等行业的应用要求。 智能关联分析 实现全维度、跨设备、细粒度关联分析，内置众多的关联规则，支持网络安全攻防检测、合规性检测，可轻松实现各资产间的关联分析。 脆弱性管理 能够收集和管理来自各种Web漏洞扫描工具、主机漏洞扫描工具、网络漏洞扫描工具产生的扫描结果，并实时和用户资产收到的攻击危险进行风险三维关联分析。 数据挖掘和数据预测 支持对历史日志数据进行数据挖掘分析，发现日志和事件间的潜在关联关系，并对挖掘结果进行可视化展示。系统自带多种数据统计预测算法，可以根据历史数据的规律对未来的数据发生情况进行有效预测。 可视化展示 实现对信息资产的实时监控、信息资产与客户管理、解析规则与关联规则的定义与分发、日志信息的统计与报表、海量日志的存储与快速检索以及平台的管理。 通过各种事件的归化处理，实现高性能的海量事件存储和检索优化功能，提供高速的事件检索能力。 事后的合规性统计分析处理，可对数据进行二次挖掘分析。 分布式部署和管理 平台支持分布式部署，可以在中心平台管理规则、配置策略自动分发、远程自动升级等，极大地降低了分布式部署的难度，提高了可管理性。 灵活的可扩展性 提供多种定制接口，实现强大的二次开发能力以及与第三方平台对接和扩展的能力。 了解更多日志审计相关操作内容，请下载阅读《云等保专区日志审计 v1.0 用户指南》。

本节介绍天翼云手机在移动终端查看配置信息的说明。 1.登录后可以查看云手机选择界面。 2.点击“管理”，可以查看云手机的配置信息，编辑云手机的名称、以及查看剩余可使用时长等信息 注意 1、电信用户专享云手机无剩余可使用时长及续订入口； 2、如您订购了电信用户专享套餐，可以查看10G定向流量的使用情况。

标准快速 全栈云服务集成一体 , 多种增值能力可选，大幅减少建设时间。 国产化和x86多种配置可选，满足客户不同需求场景。 标准产品规格及售卖模式，快速匹配客户需求。 到货后110个工作日即可完成产品部署交付，虚拟资源即开即用。 安全稳定 采用自研云底座，历经大规模客户业务验证。 数据多副本（双副本或三副本）、故障HA、快照与备份等多项技术保障数据高可靠。 高效管理 内置云管平台，可视化资源开通及运营管理。 可整合多一体机集群，提供混合多资源池管理能力。 支持VPN服务，帮助客户以低成本快速构建专有企业云网。 极简运维 多维度监控、告警数据，帮助用户提前发现业务运行隐患。 属地化运维和724小时在线服务，全方位解决客户后顾之忧。

平台提供了以下大模型API能力。 模型名称 模型简介 模型ID DeepSeekR1昇腾版 DeepSeekR1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型，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 DeepSeekR1昇腾版2 DeepSeekR1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型，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，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。 7ba7726dad4c4ea4ab7f39c7741aea68 DeepSeekV3昇腾版 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 Llama213BChat Llama2是预先训练和微调的生成文本模型的集合，其规模从70亿到700亿个参数不等。这是13B微调模型的存储库，针对对话用例进行了优化。 96dc8f33609d4ce6af3ff55ea377831a Qwen7BChat 通义千问7B（Qwen7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen7B的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen7BChat。 fc23987da1344a8f8bdf1274e832f193 Llama27BChat Llama27BChat是Meta AI开发的大型语言模型Llama2家族中最小的聊天模型。该模型有70亿个参数，并在来自公开来源的2万亿token数据上进行了预训练。它已经在超过一百万个人工注释的指令数据集上进行了微调。 e30f90ca899a4b1a9c25c0949edd64fc Llama270BChat Llama 2 是预训练和微调的生成文本模型的集合，规模从 70 亿到 700 亿个参数不等。这是 70B 微调模型的存储库，针对对话用例进行了优化。 bafbc7785d50466c89819da43964332b Qwen1.57BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.57BChat版本。 bfc0bdbf8b394c139a734235b1e6f887 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 Qwen1.514BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.514BChat版本。 acfe01f00b0c4ff49c29c6c77b771b60 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 Qwen1.572BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.572BChat版本。 9d140d415f11414aa05c8888e267a896 Qwen1.532BChat Qwen1.532B 是 Qwen1.5 语言模型系列的最新成员，除了模型大小外，其在模型架构上除了GQA几乎无其他差异。GQA能让该模型在模型服务时具有更高的推理效率潜力。这是Qwen1.532BChat版本。 12d5a37bf1ed4bf9b1cb8e446cfa60b3 InternLM2Chat7B InternLM2Chat7B 是书生·浦语大模型系列中开源的 70 亿参数库模型和针对实际场景量身定制的聊天模型。InternLM2相比于初代InternLM，在推理、数学、代码等方面的能力提升尤为显著，综合能力领先于同量级开源模型。 50beebff68b34803bd71d380e49078f5 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 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

本文为您详细介绍天翼云云搜索服务的优势和特点。 天翼云云搜索服务具备以下特点和显著优势： 高效易用 升级搜索组件内核，吞吐性能提升30%，可将数据经由可视化平台进行分析展示。 无忧运维 全托管服务，开箱即用，主要操作一键可达，专业团队贴身看护。 高安全性 云搜索服务主要从以下几个方面保障数据和业务运行安全： 网络隔离 整个服务部署于用户公有云上专享的虚拟私有云中，提供安全隔离的网络环境，保证用户大数据集群的业务、管理的安全性。通过结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，可以为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。 管理平面和用户服务分开部署，控制台用于管理用户订购的云搜索服务。 主机安全 通过VPC及安全组专有网络来确保主机的安全。针对云主机，天翼云也提供如下安全措施： 操作系统内核安全加固 更新操作系统最新补丁 操作系统权限控制 操作系统端口管理 操作系统协议与端口防攻击 云主机监控 防DDoS攻击 定期备份数据 增加登录密码强度 数据安全 数据安全在云搜索服务中，通过多副本机制保证用户的数据安全。 支持用户认证与细粒度级别鉴权。 云搜索数据存储在天翼云云硬盘产品中，云硬盘采用三副本冗余机制，定期备份，保证上层服务数据的高容灾性。

核心功能 我们提供易上手的开发者工具，丰富的编程语言生态，符合W3C标准的Service Worker API、Streams API、Web Crypto。 从而帮助企业网站在边缘节点上完成自定义鉴权、访问控制、内容改写、内容生成以及AB测试。 对比传统CDN处理流程，开发者平台在边缘节点直接处理客户的动态请求，大大减少回源次数，分担中心源站的计算压力。 相关术语 无服务器 Serverless 无服务器是一种云原生开发模型，可使开发人员专注构建和运行应用，而无需管理服务器。无服务器方案中仍然有服务器，但它们已从应用开发中抽离出来。云提供商负责置备、维护和扩展服务器基础架构等例行工作。开发人员可以简单地将代码打包到容器中进行部署。部署之后，无服务器应用即可响应需求，并根据需要自动扩容。公共云提供商的无服务器产品通常通过一种事件驱动执行模型来按需计量。因此，当无服务器功能闲置时，不会产生费用。 函数即服务 FaaS 函数即服务（FaaS：Function as a service）是一种事件驱动计算执行模型。开发人员编写代码逻辑，部署到完全由平台管理的函数运行时中，然后按需执行。与BaaS不同，FaaS可让开发人员拥有更大的掌控权力，他们可以创建自定义应用，而不依赖于包含预编写服务的库。 代码则部署到CDN加速平台管理的容器运行时中。具体而言，这些函数运行时具有以下特点： 无状态 让数据集成变得更加简单。 运行周期短 可以只运行非常短的时间。 事件触发 可在需要时自动运行。 这样，您只用为所需的计算能力付费，而不必管"闲置"的应用和服务器。 使用FaaS时，开发人员可以通过触发器调用无服务器应用。 触发器 用户绑定触发器和对应函数，来实现多种调用效果。目前支持HTTP触发器。 HTTP 路由 用户绑定HTTP触发器和对应函数后，访问CDN加速服务中托管域名的特定路由，即可在边缘节点调用起对应函数计算逻辑。 运行时 用于在边缘节点运行用户自定义函数的安全隔离环境。函数运行时所支持的编程语言，目前支持JavaScript。 开发者工具 开发人员使用命令行工具，在本地完成函数编写，构建，灰度上线。

前言——私有知识库作用简介 大模型私有知识库是结合大语言模型技术与企业或组织自有数据的一种知识管理和应用方案，旨在为特定用户群体提供更精准、专业且安全的知识服务。 大模型私有知识库是基于大语言模型构建的，专门服务于特定组织或个人的知识存储和检索系统。它整合组织内部的专业知识、业务数据、历史文档等，形成专属知识集合，借助大模型的强大语言理解和生成能力，为用户提供高效的知识查询和问答服务。 本教程提供一种基于开源框架的私有知识库搭建方案。如果需要构建企业级服务且对数据安全有需求，则需相关企业对该服务进行定制，以完成私有知识库的搭建。 本文介绍的方法采用了开源框架自带的数据库服务，但该方法不保证相关数据在开源框架下的安全性。请务必在上传前对敏感数据进行脱敏处理。 本教程使用的GPU云主机规格如下所示，用于部署 DeepSeekr1:70b 模型，配置仅供参考。 plaintext cpu 32核  内存 128G GPU: NVIDIA A102 (48GB) 如需体验其它模型版本，请参考在天翼云使用Ollama运行 DeepSeek的最佳实践7b版弹性云主机最佳实践AIGC实践 天翼云自定义部署DeepSeek步骤二：规格选型，选择合适的云主机。

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