天翼云等保咨询服务协（新） 自2021年11月11日起，新版中国电信天翼云等保咨询服务协议生效。 天翼云等保咨询服务协议 历史版本

用户通过VNC方式登录弹性云主机后，查看数据出现乱码、错误码等情况，导致用户无法正常使用VNC。 以上现象出现的原因有如下几点，用户可依次对照排查： 查看大文件长时间未读取完成； 游戏像素过高、播放视频清晰度过高； 浏览器缺陷，占用内存大。 如存在以上场景，则用户重新登录云主机或者更换浏览器即可。

本章节主要介绍翼MapReduce服务的产品定义。 翼MapReduce服务（MRS），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一站式企业级大数据集群云服务，完全兼容开源接口，结合云计算、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。

天翼云网页防篡改（原生版）产品（CTWT，WebpageTampering）是一款全方位保障云上网站安全的产品，可对网站文件进行监控，若发生篡改时，实时对客户进行告警；同时通过备份恢复被篡改的文件或目录，保障客户系统的网站信息不被恶意篡改。 天翼云网页防篡改（原生版）整体架构主要包括3个部分，分别为天翼云统一管理平台、资源池数据汇总节点和服务器客户端Agent。 天翼云统一管理平台：客户通过统一的天翼云统一管理平台，查看所有的服务器信息和安全状态，并下发安全策略配置信息。 资源池数据汇总节点：服务器客户端Agent从被监控服务器中采集系统信息，上报给相应的资源池数据汇总节点。 服务器客户端Agent：使用天翼云服务器安全卫士（基础版）产品时，每台服务器客户端需安装一个Agent。

本文为您详细介绍Baichuan2Turbo模型。 模型简介 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。 使用场景 支持多轮对话、内容生成、文章摘要、知识问答、代码生成、指令跟随、数学与逻辑推理等多元化场景。 技术亮点 Baichuan2Turbo模型采用万亿级Tokens的高质量语料训练，实现了显著的性能提升和更广泛的应用场景适应性。 在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。 模型在预训练阶段和对齐阶段都采取了措施来提高模型的安全性，包括严格的数据筛选、红队攻击测试和专家注释团队的参与。 版本列表 版本列表 版本说明 Baichuan2Turbo BaichuanTurbo系列模型是百川智能推出的大语言模型，根据不同的使用需求，提供了不同配置的模型，包括Baichuan2Turbo和Baichuan2Turbo128k。 免责声明 Baichuan2Turbo模型来源于第三方，本平台不保证其合规性，请您在使用前慎重考虑，确保合法合规使用并遵守第三方的要求。

本文将向您介绍如何使用边缘安全加速平台安全与加速服务提供的IP情报规则功能。 功能介绍 支持针对已维护的IP信誉库，从威胁类型维度（IDC服务器、傀儡机、漏洞利用等十几类）进行IP封禁，目前IP信誉库已维护接近120万条数据。 注意 目前控制台尚未开放IP情报规则功能，如有防护需求请通过 前提条件 已开通Web应用防火墙（边缘云版） 已新增域名并成功接入WAF，具体操作请见WAF接入 开通Web应用防火墙（边缘云版）扩展服务Bot管理，支持使用Bot防护策略，具体请见套餐和版本说明 背景信息 目前天翼云WAF通过大数据分析技术，并基于内置的评分机制对历史攻击数据进行威胁评定，生成IP信誉库，其中恶意IP包含了漏洞利用、扫描机、傀儡机、垃圾邮件、可疑、失陷主机、暴力破解、代理、远控、僵尸网络、劫持、钓鱼、恶意软件13种威胁类型，统计IP数量接近120万。 设置IP情报规则 支持通过威胁类型维度针对恶意IP进行监控或拦截的操作，支持配置多条防护规则 配置项 说明 开关 控制规则为开启/关闭状态 处理动作 支持配置拦截或监控 拦截：对IP访问请求进行拦截处理； 监控：不对请求拦截，但是会生成攻击日志 规则名称 支持设置规则名称 防护范围 将通过选择IP可信度、严重级别、威胁类型来配置IP情报防护规则，对同时满足三个配置的IP处理 可信度：即情报的可信度，针对已收录的IP情报，边缘云WAF安全团队将基于内置评分机制进一步验证，根据验证结果评定可信程度为高中低； 严重级别：恶意IP的严重级别，有严重、高、中、低； 威胁类型：漏洞利用、扫描机、傀儡机、垃圾邮件、可疑、失陷主机、暴力破解、代理、远控、僵尸网络、劫持、钓鱼、恶意软件，支持多选

产品 规格 说明 标准价格（元/月） 标准价格（元/年） 大模型安全卫士 标准版 关键词拦截 语义拦截 支持私有语料库敏感信息识别及分类分级（规则匹配方式） RAG代理网关（输入阻断） 可配置模型代理数量 x 1 大模型安全管理平台 支持同时对大模型发起20个请求 7000 70000 大模型安全卫士 性能扩展包（标准版） 1个扩展包可以增加对大模型发起10个请求 5500 55000

本文介绍CDN叠加Web应用防火墙（边缘云版）的产品实践。 背景信息 天翼云CDN加速（CDN，Content Delivery Network），即内容分发网络，是基于天翼云遍布全球的网络节点提供的内容分发加速服务。它将源站内容分发至最接近用户的节点，使用户可就近获取所需内容，解决因跨运营商、跨地域、服务器带宽及性能瓶颈带来的访问延迟问题，提高用户访问的响应速度和成功率。 Web应用防火墙（边缘云版）依托天翼云的云安全节点形成云安全网络，结合云端大数据分析平台，为用户提供应对Web攻击、入侵、漏洞利用、挂马、篡改、后门、爬虫等防护。 适用场景 网站对内容有加速需求，同时又有较高的安全防护要求时，可以选择使用天翼云CDN加速叠加Web应用防火墙（边缘云版）产品。相关产品介绍，详情请见：Web应用防火墙（边缘云版）。 工作原理 天翼云CDN叠加Web应用防火墙（边缘云版）产品后用户请求流程如下： 用户请求先到CDN，由CDN将请求转发到Web应用防火墙，Web应用防火墙再将请求转到源站服务器。 操作流程 前提条件： 加速域名需已接入天翼云CDN加速，在此基础上叠加Web应用防火墙配置。 详细步骤如下：

弹性云主机是一种可以根据需求进行弹性扩展和收缩的虚拟机实例。本文介绍如何进行弹性云主机配置。 背景介绍 为了帮助用户最大程度地安全、可靠地使用弹性云主机，通常可以从以下几个方面进行弹性云主机配置的最佳实践： 考虑业务负载需求 网络与安全 数据备份与恢复策略 系统监控与告警 考虑业务负载需求 在选择弹性云主机时，需要根据应用程序的需求选择适当的实例类型和规格，考虑性能需求、应用需求以及成本效益等因素。 性能需求 性能需求是选择弹性云主机配置的首要考虑因素。性能需求包括计算性能、存储性能和网络性能。 计算性能越强，服务器能够同时处理的请求就越多。如果应用需要大量计算资源，比如进行大规模数据分析、科学计算等，就需要选择配置较高的CPU和内存。 存储性能是指服务器对数据的读写速度。对于需要频繁读写大量数据的应用，如数据库、视频处理等，需要选择配置较高的存储设备。 网络性能是指服务器的网络带宽和延迟。对于需要大量数据传输的应用，如视频直播、游戏等，需要选择具有较高网络带宽的配置。此外，延迟也是一个重要指标，特别是对于对实时性要求较高的应用，如在线交易、远程会议等。 应用需求 不同的应用有不同的特点和需求，因此需要选择适合应用的配置。 操作系统：弹性云主机支持多种操作系统，如Windows、Linux等。选择操作系统需要根据应用的实际需求来决定，比如是否支持特定软件、是否需要特定的开发环境等。 数据库：如果应用需要使用数据库，需要考虑数据库的类型和规模。对于大型数据库，需要选择配置较高的服务器，以保证数据库的性能和稳定性。 应用软件：如果应用需要运行特定的软件，比如Web服务器、应用服务器、大数据平台等，需要选择配置适合运行这些软件的服务器。

本文向您介绍Token服务操作类常见问题。 平台已预置的模型有哪些？ 进入模型服务模块，选择在线服务，点击【预置服务】，可以看到平台预置的模型，平台预置了多款等基础大模型，包括DeepSeek、通义千问、Llama、ChatGLM 等系列，可以直接使用。不同的基础模型的参数和能力不同，我们将持续推出不同能力方向的模型。 使用第三方工具对接API访问报错404：请求路径错误怎么解决？ 修改配置的请求路径配置到/v1，不同工具的具体配置请参考最佳实践文档。 模型回答内容重复如何处理？ 请求模型的重复惩罚度参数设置过高，会导致重复输出概率增大。建议将重复惩罚度参数设置为0。 API接口调用错误（错误码：500001）怎么解决？ 大概率为客户端主动断开连接问题，请检查客户端设置的超时时间是否过短或者存在主动断开情况。

本文主要介绍云日志服务如何优化查询性能。 本文介绍优化查询的方法，用于提高查询效率。 缩减查询的时间范围和数据量 所选时间范围越大，查询消耗资源越多，响应时间越长。建议缩小时间范围提升响应速度。 数据量越大，查询速度越慢。尽可能地进行精确匹配，输入的关键词不建议过短导致扫描的数据量大，响应也就越慢。 选中区分度较大的关键词 查询关键词时，填写区分度较大的关键词，能快速定位到所需的数据，避免大量无用的数据扫描。填写关键词时建议输入大于5个字符。

产品架构 通过和其他产品、服务组合，弹性云主机可以实现计算、存储、网络、镜像安装等功能： 弹性云主机在不同可用区中部署（可用区之间通过内网连接），部分可用区发生故障后不会影响同一区域内的其它可用区。 可以通过虚拟私有云建立专属的网络环境，设置子网、安全组，并通过弹性IP实现外网链接（需带宽支持）。 通过镜像服务，可以对弹性云主机安装镜像，也可以通过私有镜像批量创建弹性云主机，实现快速的业务部署。 通过云硬盘服务实现数据存储，并通过云硬盘备份服务实现数据的备份和恢复。 云监控是保持弹性云主机可靠性、可用性和性能的重要部分，通过云监控，用户可以观察弹性云主机资源。 云硬盘备份可为云硬盘创建备份，利用备份数据回滚云硬盘，以最大限度保证用户数据正确性和安全性，确保云硬盘安全。 云主机备份提供对弹性云主机的备份保护服务。支持对弹性云主机中的所有云硬盘（系统盘和数据盘）进行备份，并利用备份数据恢复弹性云主机数据。 图 ECS产品架构 访问方式 公有云提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台和基于HTTPS请求的API（Application programming interface）管理方式。 API方式 如果用户需要将公有云平台上的弹性云主机集成到第三方系统，用于二次开发，请使用API方式访问弹性云主机，如有需求，请联系天翼云客户经理。 控制台方式 其他相关操作，请使用管理控制台方式访问弹性云主机。 如果用户已注册公有云，可直接登录管理控制台，从主页选择“弹性云主机”。

本案例用于指导用户在科研助手上使用 Dify 快速搭建 DeepSeek 知识库。 概述 DeepSeekR1 DeepSeekR1 是幻方量化旗下 AI 公司深度求索（DeepSeek）研发的一款高性能推理模型。该模型使用强化学习技术进行后训练，专注于提升在数学、代码和自然语言推理等复杂任务上的表现。 DeepSeekR1 在需要逻辑推理、思维链推理和实时决策的任务中表现出色，如解决高级数学问题、生成复杂代码、解析复杂科学问题等。在类似 Codeforces 的挑战场景中获得了2029 Elo 评分；在复杂推理基准测试中，表现与 OpenAI 的 o1 模型相当。尽管总共有6710亿的庞大参数，但每次前向传递时仅激活370亿个参数，比大多数大模型更加高效的利用资源。 Dify Dify 是一站式大模型应用开发平台，降低开发门槛，集成数据管理、Prompt 工程等功能，支持多模型，可云端和本地部署，适用于智能客服、内容生成、智能助手等场景，显著提升开发效率。 当前在科研助手的社区镜像中，我们已经为您提前部署好了基于 Dify 搭建的DeepSeekR1:7B模型，方便您即刻体验，开箱即用。 前置说明 1. 该文档为在科研助手上使用 Dify 快速搭建 DeepSeek 知识库的说明； 2. 本产品中的模型由第三方主体提供，尽管云公司已尽最大努力进行识别和维护，但仍无法保证模型的可用性。请客户按照该产品的服务协议使用该产品，做好甄别并对自行选择的服务负责。 环境准备

本章节主要介绍使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分的实践。 MRS离线处理集群，可对海量数据进行分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。 离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过Hive/SparkSQL引擎或者MapReduce/Spark2x实现。 本实践基于天翼云翼MapReduce服务，用于指导您创建MRS集群后，使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 基本内容如下所示： 1. 创建MRS离线查询集群。 2. 将本地数据导入到HDFS中。 3. 创建Hive表。 4. 将原始数据导入Hive并进行分析。 场景描述 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式，支持JSON，CSV，TEXTFILE，RCFILE，SEQUENCEFILE，ORC（Optimized Row Columnar）这几种存储格式。 本实践以某图书网站后台用户的点评数据为原始数据，导入Hive表后通过SQL命令筛选出最受欢迎的畅销图书。

操作场景 为云硬盘创建快照可以保存指定时刻的云硬盘数据。在进行云硬盘数据回滚、软件应用升级、数据迁移等重要操作之前，建议提前创建快照做好数据备份，确保操作中出现意外的时候，数据不受影响。 约束与限制 系统盘和数据盘都支持创建快照。 加密云硬盘的快照数据以加密方式存放，非加密云硬盘的快照数据以非加密方式存放。 单个云硬盘最多支持手动创建256个标准快照，其中支持开启极速可用功能的快照数量为7个。 单个云硬盘每次只能创建一个标准快照，且前一个标准快照创建完成后才可以创建下一个标准快照。 暂不支持使用普通IO和高IO类型的云硬盘创建启用了快照极速可用功能的标准快照。 一般情况下，创建标准快照所需的时间为分钟级，且和云硬盘实际写入的数据量大小有关，数据量越大，创建标准快照所需的时间越长。首次为云硬盘创建标准快照，数据量为全量，所需时间较长；再次创建标准快照时，所需时间相对较短，但仍和上一个标准快照的数据量变化有关，数据量变化越大，所需时间越长。 当使用快照回滚至云硬盘时，该云硬盘创建的下一个标准快照为全量快照。 创建标准快照期间，使用云硬盘所产生的增量数据不会备份到所创建的标准快照中。 创建标准快照期间，删除源云硬盘会影响标准快照的创建，请创建完成之后再删除。 单个快照最多可以添加20个标签。 同一个快照的标签的“键”不允许重复。

镜像类型 说明 公共镜像 标准的操作系统镜像，所有用户均可以使用，包括操作系统以及预装的公共应用。 公共镜像的维护由天翼云提供，公共镜像具有高度稳定性，皆为正版授权，请放心使用，您也可以根据实际需求自助配置应用环境或相关软件。 官方公共镜像支持的操作系统类型包括：CentOS、Ubuntu、Windows、CTyunOS、KylinOS、Anolis、openEuler、Debian。当前大部分公共镜像免费，仅部分镜像收费，以控制台收费详情为准。 当前麒麟及统信镜像为不提供license的免费公共镜像，license需要用户自行购买。 私有镜像 私有镜像为用户自己基于实例或快照创建的镜像，或者从本地导入的镜像，包含已部署的应用或数据库等信息，仅用户自己可见。 私有镜像在标准上和安全性上不如公共镜像，用户需要自己把控自己使用的私有镜像，天翼云不保证用户私有镜像的安全性与可用性。 私有镜像包括系统盘镜像、数据盘镜像，其中： 系统盘镜像：包含用户运行业务所需的操作系统、应用软件的镜像，系统盘镜像可以用于创建弹性云主机，迁移用户业务到云； 数据盘镜像：只包含用户业务数据的镜像，数据盘镜像可以用于创建云硬盘，将用户的业务数据迁移到云上。 整机镜像：包含系统盘与数据盘，使用挂载有数据盘的云主机创建的整机镜像包含操作系统、应用软件，以及用户的业务数据。可用于快速发放相同配置的弹性云主机，实现数据搬迁。 共享镜像 其他用户共享出来的镜像，用户不用制作镜像就可以使用。 安全产品镜像 安全产品镜像为预装了一些安全组件的镜像，如DAS、EDR、网页防篡改等。 应用镜像 与基础的公共镜像相比，应用镜像预装了一些常见应用，可以实现快速部署特殊应用的目的。 云镜像市场 天翼云云镜像市场是由天翼云构建的标准化镜像服务平台，联合第三方镜像服务商（ISV）为用户提供预集成化的云主机镜像及配套服务。镜像市场中所有镜像均基于天翼云云主机操作系统深度定制，预封装了如DeepSeek大模型、数据库工具、运维管理面板等软件堆栈，实现云端应用的即开即用。用户可通过云镜像市场快速部署具备特定功能场景的云主机实例，大幅提升资源交付效率，让云主机即开即用、省时方便。

约束限制 对于主备实例，复制延迟大于300秒无法升级大版本。 实例中存在异常节点，无法升级大版本。 MySQL 5.7及之后版本不再支持Sequence Engine，升级前请确认。 目前RDS for MySQL实例最大可支持50万张表，大于50万张表时，可能会导致大版本升级失败。 云数据库RDS for MySQL暂不支持已开启事件定时器功能的实例升级大版本，若您想使用该功能，请先关闭事件定时器。具体操作请参考开启或关闭事件定时器。 通过RDS界面升级大版本 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域。 步骤 3 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 步骤 4 在“实例管理”页面，单击主实例名称。 步骤 5 在“基本信息”页面的“数据库引擎版本”处，单击“升级数据库版本”。 步骤 6 在弹出框中，选择升级方式，单击“确定”。 立即升级：系统会立即升级您的数据库版本到当前5.7最新版本。 可维护时间段内升级：系统会在您设置的可维护时间段内，升级您的数据库版本到当前5.7最新版本。详情请参见设置可维护时间段。 结束 通过DRS升级大版本 RDS for MySQL支持通过DRS将RDS for MySQL 5.6版本数据迁移到5.7版本。使用该方式进行大版本升级，需要提前准备好待迁移到的目标版本数据库实例。 具体迁移操作，请参见《数据复制服务用户指南》的“创建迁移任务”内容。 表 MySQL数据库版本信息 源数据库版本 目标数据库版本 迁移类型 RDS for MySQL/自建MySQL/其他云MySQL 5.5.x 5.6.x 5.7.x 8.0.x RDS for MySQL 5.6.x 5.7.x 8.0.x MySQL数据库版本升级 说明 DRS仅支持从低版本迁移到高版本。

场景架构图 应用场景：大数据分析 场景说明 大数据分析场景处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 场景痛点 业务数据量不断增大，对计算资源需求较大，造成企业成本压力； 数据处理具有周期性，业务波动变化频繁，需要灵活调度资源。 应用推荐 使用本地盘云主机，在保证海量存储空间、高存储性能的前提下，可以为云端的Hadoop集群、Spark集群提供更高的网络性能。 产品优势 使用本地盘云主机，提供高可靠存储资源，便于安全存储数据、文件和应用程序； 对于重点保护数据，可通过对象存储的多副本冗余功能，实现异地数据容灾； 可按需在线弹性扩展，不需要迁移数据，满足大容量、高并发请求的挑战。 推荐搭配 弹性伸缩服务、弹性负载均衡、对象存储。 场景架构图 应用场景：图形渲染 场景说明 工业设计工具、视频渲染、图形处理等场景需要强大计算能力，追求极致性能体验，以及超高性价比。

安全态势总览 作为云用户安全驾驶舱的安全管理中心，具有集中管控云环境整体安全态势的功能。安全管理员通过安全态势总览可监管所有资产受保护状态、安全防御能力部署情况、云环境整体安全评分、实时风险/威胁趋势分析。 资产安全管理 平台识别云用户所有资产，并自动收集资产的安全监测数据，提供每个资产详细的安全数据分析评估能力。云用户通过资产安全管理功能对所有资产的安全配置状态、审计状态、漏洞数据、基线数据、补丁数据、告警数据安全级别进行统一管控；对应具体的资产及应用，平台提供资产安全分析、时间轴分析及资产安全报告功能。 安全风险分析 汇总全网安全专区实时防御产生的风险数据，为云用户提供集中查询分析、统计溯源、全局监测资产风险项目的管理手段。风险分析覆盖全网主机漏洞、应用漏洞、基线检查、系统补丁、病毒查杀五项详细安全数据，安全管理员可按时间、类别、级别、资产、风险项、修复状态等多维度进行查询及趋势分析。 威胁告警分析 汇总全网安全专区实时防御产生的威胁告警数据，为云用户提供集中查询分析、统计溯源、全局监测网络威胁项目的管理手段。威胁告警数据全面覆盖防火墙/WAF/IPS等网络告警、终端安全EDR系统终端侧告警、日志/数据库审计行为类告警，安全管理员可按时间、类别、级别、资产、威胁告警项、处理状态等多维度进行查询及趋势分析。

本文主要介绍云专线常见问题。 云专线是否支持动态路由协议？ 当前支持静态路由协议。 云专线怎么接入？ 根据业务需求按模板填写专线申请，联系运营商商务谈判签订合同 ，运营商安排实施工程师接通两端物理线路，运维工程师配合进行连接配置，验收测试，确认专线连接的两端主机通信正常，专线开通完成。具体情况可联系你的中国电信客户经理或咨询中国电信官方客服热线。 通过专线接入公有云之后，是否可以访问不同的VPC？ 单条专线目前只能访问单个VPC。 公有云支持哪些接口类型的云专线？ 支持千兆电口和万兆光口连接。 云专线支持的最大带宽是多少？ 常规物理专线支持的最大带宽不超过10G。 从运营商拉专线该怎么发起？ 目前，需要客户自行从运营商的官方服务渠道联系商务沟通。 当前公有云专线接入点有哪些？ 您可以提交工单获得最新的接入点信息。 云专线接入前期要考虑的要素有哪些？ 要考虑的因素有： 1.云专线带宽速率。云专线带宽速率以电信提供的速率规格为准。 2.云专线条数。专线条数根据实际情况参考只需要一条还是两条做高可靠性冗余。 3.接入端口类型 4.客户侧内网地址 5.接入方式：MSTP、IPran、MLSTP 6.云专线客户侧地址和云端VPC子网地址是否有冲突 7.专线带宽速率以运营商提供的速率规格为准。专线条数根据实际情况参考只需要一条还是两条做高可靠性冗余。端口类型分为光口还是电口。

本节为您介绍对象存储迁移的使用场景。 各环境迁移至天翼云 场景说明 业务在不同环境中运行，包括天翼云不同区域或者其他云服务平台上。需要将这些不同环境中的业务数据迁移至天翼云平台。 场景痛点 不同区域之前无权限操作 各主流云服务平台类型不同难兼容 云下组件业务功能与云上不一致迁移困难 产品架构 产品优势 平行迁移：实现将源平台的数据平行迁移至目标平台，减少业务系统改动，使迁移过程更加顺畅。 可视化界面：迁移工具提供可视化界面，使得一键迁移变得简单，降低了迁移的难度。 应用兼容性：调用第三方服务的接口进行切换，最大程度将主机上的应用与云上兼容。 多家云平台兼容：具有良好的天翼云、阿里云、华为云等多家云计算厂商跨云迁移的兼容性，支持不同云平台之间的迁移。 搭配使用产品 在该场景实施建设时，您也可以搭配使用以下产品： 对象存储CTZOS：用于承载迁移后的应用和业务系统。 弹性IP EIP：为迁移后的对象存储提供静态公网IP，保证访问能力。

本节主要介绍数据迁移。 社区版InfluxDB是非常受欢迎的时序数据库，着力于高性能地查询与存储时序型数据。 GeminiDB Influx是计算存储分离架构，兼容InfluxDB的生态的时序数据库。在云计算平台高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。GeminiDB Influx相较于社区版本InfluxDB，有更强的查询、写入以及数据压缩的性能。 本章节主要介绍社区版InfluxDB到GeminiDB Influx的迁移方案。 迁移原理 通过迁移工具解析社区版InfluxDB的tsm以及wal文件写入到行协议（Line Protocal）文件中，最终将行协议文件数据解析并迁移至目标端。 整个迁移过程分为导出和导入阶段两个阶段。 导出阶段会并发解析社区版InfluxDB的tsm以及wal文件，并将解析数据写入到行协议文件中。 导入阶段会并发读取行协议文件，将读取数据发送至GeminiDB Influx集群各节点上。 迁移工具支持全量迁移和增量迁移，具体可在配置文件中配置。 使用须知 迁移工具，与社区版InfluxDB部署在相同机器上，准备好配置文件。 迁移工具需要从tsm以及wal提取数据到本地行协议文件，并从行协议文件中获取数据发送到目标端GeminiDB Influx ，该过程中可能影响源端性能，建议在业务低峰期运行迁移工具。 由于需要将tsm/wal文件数据提取至行协议文件，请预留足够大的磁盘空间。 迁移工具仅支持社区版InfluxDB 1.X版本迁移。

本文介绍如何使用验证码功能。 功能介绍 边缘安全加速平台验证码功能，为网页、小程序开发者提供全面的人机验证，适用于登录注册、电商大促、数据保护等场景。目前支持以下三种验证码类型： 滑动拼图 文字点选 图形点选 注意 目前控制台尚未开放验证码功能，如有防护需求请通过提交工单给天翼云客服，由其人工操作开启。 验证码调用时序图 Web客户端： 小程序客户端： 前提条件 已经订购边缘安全加速平台安全与加速服务，若未订购，请参见服务开通。 在控制台新增域名，请参见添加服务域名。 开通套餐为高级版及以上版本，支持验证码功能。

本文介绍WAF针对DeepSeek安全防护场景提供的Web防护方案。 背景介绍 随着人工智能技术的快速发展，很多企业选择在GPU云主机或GPU裸金属上搭建DeepSeek私有化服务，在这个过程中，用户不仅享受到了强大的AI算力资源，同时也面临着复杂的网络威胁，如DDoS攻击、SQL注入、跨站脚本（XSS）等。 为了保障AI算力资源、训练数据及服务API链路的安全性，部署Web应用防火墙成了必不可少的安全举措。Web应用防火墙支持多种定制化的安全防护策略，帮助企业有效应对各种网络威胁，确保DeepSeek服务的稳定运行，保障DeepSeeK安全性。 DeepSeek安全防护场景示意图 在DeepSeek Web安全防护场景中，用户的DeepSeeK服务部署在GPU云主机或GPU裸金属上，WAF作为前端的安全网关，负责过滤所有进入的流量。通过WAF的定制化规则和先进的内容检测引擎，恶意流量被有效拦截，确保AI算力资源和训练数据的安全。 安全风险及应对方案 风险名称 风险描述 WAF应对方案 相关文档 Web UI漏洞 Open WebUI 0.1.105版本存在文件上传漏洞，ComfyUI多个插件存在安全漏洞。部署大模型过程中，通常会使用大模型自带的WebUI组件，开源的Web UI组件以及老旧的版本，为大模型的部署和应用带来了巨大的入侵风险。 开启WAF的Web攻击防护功能，为Web UI提供必要的安全防护能力。 Web基础防护 企业敏感信息泄露 企业利用私有数据进行数据训练时，私有数据可能包含商业敏感信息，存在数据泄露风险。 根据企业机密信息内容，通过WAF精准访问控制功能，对敏感信息进行检测拦截，保障企业数据安全。 精准访问控制 大模型输入输出内容违规 私有化大模型输入输出内容可能涉及政治、赌博、色情、违法犯罪等违规内容，影响企业声誉。 通过WAF敏感信息防泄漏功能，自动屏蔽违规内容，保障企业声誉安全。 防敏感信息泄露 应用层CC攻击及API互联网暴露风险 由于多用户同时使用或单用户对大模型API接口的频繁调度导致大模型token被大量占用，服务器繁忙无法为用户提供正常服务；大模型API接口的暴露，会为用户的API接口带来安全风险。 采用WAF的CC防护限速功能，保证大模型连续可用性；建设API安全监测与分析能力，降低因API漏洞造成的安全风险。 CC防护 API安全

对比类 对比项 分布式消息服务Kafka 开源Kafka 简单易用 立等可用 即开即用，可视化操作，自助创建，自动化部署，分钟级创建实例，立即使用，实时查看和管理消息实例。 自行准备服务器资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。 易出错。 简单API 提供简单的实例管理RESTFul API，使用门槛低。 无 成本低廉 按需使用 提供多种规格，按需使用，支持一键式在线进行实例代理个数、磁盘存储空间和代理规格扩容。 搭建消息服务本身需要费用，而且即使没有使用，所占用资源本身依旧要收费。 成本低廉 完全托管 租户不需要单独采购硬件资源，直接使用就绪的服务，无需额外成本。 需要购买硬件资源，自行搭建整个消息服务，使用和维护成本高。 实践验证 成熟度高 经受电商网站大规模访问考验，并且已经在云服务平台许多产品中使用，广泛部署运行在分布于世界各地的电信级客户云业务系统里。满足严苛的电信级故障模式库标准。紧随社区主流版本，修复开源bug，持续上线新功能，进行版本升级。 使用开源软件成熟度低，无法保证关键业务，商业案例少；自研周期长，并需要长时间进行验证。 实践验证 能力强大 100%兼容开源，支持一键扩容，深度优化开源代码提升性能和可靠性，支持消息查询等高级特性。 功能不完善，需额外投入进行开发。 稳定可靠 稳定高可用 支持跨AZ部署，提升可靠性。故障自动发现并上报告警，保证用户关键业务的可靠运行。 需要自己开发或基于开源实现，开发成本高昂，无法保证业务可靠运行。 稳定可靠 无忧运维 后台运维对租户完全透明，整个服务运行具有完备的监控和告警功能。有异常可以及时通知相关人员。避免724小时人工值守。 需要自行开发完善运维功能，尤其是告警及通知功能，否则只能人工值守。 稳定可靠 安全保证 VPC隔离，支持SSL通道加密。 需要自行进行安全加固。

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。

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

本文汇总了云专线服务在使用过程之中会遇到的概念类问题。 天翼云云专线与云间高速有什么区别？ 天翼云云专线和云间高速都是中国电信天翼云推出的云计算网络服务，用于连接用户的本地网络与天翼云的数据中心，提供稳定、高速的连接，以满足企业和个人在云计算环境下的网络连接需求，两者在连接方式，路由配置等都有较大区别，具体区别请您见下表： 区别项 云专线 云间高速 概念 云专线是一种通过私有连接，将用户本地数据中心与云端的数据中心直接连接起来的服务。 云间高速是云厂商为用户提供的一种高速互联网连接服务，使用户可以通过公共互联网连接到云端的数据中心。 连接方式 天翼云云专线服务是由物理专线实现连接的，具有较高的带宽、低延迟和更可靠的连接。 通常是通过虚拟专线或优化的网络路由实现的，以提供较快的数据传输速度和相对较低的延迟。 路由配置 专线网关作为客户站点和天翼云VPC之间的虚拟路由转发设备，实现端到端的路由配置，一端绑定物理专线，一端与客户站点需要访问的VPC直连。 在云间高速中，云网关通过配置在其上的路由表进行多点互联流量转发，每个云网关包含一张默认路由表，支持创建自定义路由表，并支持通过路由表关联转发和路由学习功能定义互通、隔离，满足网络多样化的需求。 带宽配置 在配置物理专线时，可以指定带宽，实现点到点购买。 购买云间高速时，同时需要购买各个跨域网络实例的互通网络带宽，所有的跨域互通网络实例使用的带宽总和即为带宽包。 适用场景 云专线可以提供更好的隐私和安全性，适用于需要大量数据传输和对网络连接稳定性要求较高的企业。 云间高速适用于需要与云服务提供商快速连接的任务，如数据备份、应用程序部署等。

本文介绍使用天翼云SDWAN产品时常见的其他问题。 什么是SDWAN技术？ SDWAN（SoftwareDefined Wide Area Network）即软件定义广域网技术，是一种网络技术，用于连接分布在不同地理位置的企业网络。传统的广域网（WAN）需要使用专线或传统的路由器设备来连接不同的分支机构，而SDWAN利用虚拟化和软件定义的方法来简化和优化网络连接。 SDWAN技术的主要目标是增加网络的灵活性、可靠性和安全性，同时降低网络管理和运营成本。它通过将网络控制从硬件设备中抽象出来，以软件方式实现对网络的中央集中管理和控制。这使得企业可以更加灵活地配置、管理和监控网络，无论是在本地分支机构还是云服务之间。 什么是中国电信的天翼云SDWAN产品？ 中国电信推出天翼云SDWAN产品，是一类基于云网融合的网络连接类产品。天翼云SDWAN依托中国电信优质的网络资源和天翼云资源，将SDN安全加密、网络虚拟化等技术应用到广域网场景中，主要解决解决客户入云、企业互联、混合云组网等业务场景，可实现自定义网络拓扑端到端智能选路、多线路备份/切换、网络状态在线监控、便捷入云、跨境组网，并能与电信现有业务（MPLS专线、LTE）结合使用，满足客户差异化的网络需求。

安全编排 安全编排支持剧本管理、流程管理、数据类管理（安全实体对象）和资产连接管理等。同时，可以自定义剧本和流程等。 通过安全编排可以对安全响应剧本进行拖拽式的灵活编排，动态适配您的业务需求。也可以对安全运营的对象、交互的页面进行灵活扩展和定义。 安全编排功能介绍： 功能模块 功能详情 运营对象 集中对数据类、数据类类型、分类映射等运营对象进行管理。 剧本编排 支持对剧本、流程、资产连接、实例的全生命周期管理。 页面布局 提供安全可视化低代码开发平台，基于此平台可自定义安全分析报告、告警管理、事件管理、漏洞管理、基线管理、威胁情报指标库管理等页面布局。 插件管理 支持将安全编排流程中使用的插件进行统一管理。 数据集成 通过集成云原生安全产品，进行联动操作或数据对接。集成后，可以检索并分析所有收集到的日志。 数据集成功能说明： 功能模块 功能详情 数据集成 云内置采集系统，支持一键集成存储、管理与监管、安全等多种云产品的日志数据。集成后，可以检索并分析所有收集到的日志。

本文主要介绍了如何在科研助手上使用OpenManus快速生成应用。 概述 智能体 智能体是一种由人工智能技术驱动的自主智能系统或软件程序。它能够感知所处的环境，包括从环境中收集和分析数据，通过内置的 “大脑”—— 如大型语言模型进行推理和决策，利用记忆系统存储临时数据和知识，借助工具与外部系统交互，进而独立地执行特定任务以实现既定目标，并且还能根据新信息和环境变化实时动态调整和适应，广泛应用于自动化任务、问题解决、客户服务、生产力提升等诸多领域。 OpenManus OpenManus 是由 MetaGPT 团队复刻 Manus 而成的开源智能代理软件。它以 MIT 协议在 GitHub 上开源，采用模块化 Agent 系统，开发者能自由组合功能模块创建个性化 AI 助手。其具备思维过程透明化、可本地化部署的特点，还配备浏览器自动化、代码执行器等强大工具链来处理复杂任务。目前在 GitHub 上已收获大量星标，获得了开源社区的广泛认可。 科研助手新增 OpenManus 能力概述 科研助手平台在 OpenManus 开源的基础上，为方便您的使用，增加了如下能力： 支持使用本地 QWQ32B 大模型，无需 API Key 外连其他大模型 支持 bing search toolkit，无需代理，在国内就可以进行问题搜索 支持GUI方式操作 OpenManus，进度可视，简便易用

云上安全体系建立必要性 在当今数字化浪潮下，云服务已成为企业运营与发展的关键基础设施，云上安全体系的构建也显得尤为重要。一方面，企业将业务迁移至云端后，面临着复杂多变的网络安全威胁，包括数据泄露、黑客攻击、恶意软件等，这些威胁可能给企业带来巨大的经济损失和声誉损害。另一方面，云计算环境的复杂性使得安全防护难度大幅增加，涉及物理基础设施、虚拟化层、网络、数据等多个层面，任何一个环节出现漏洞都可能导致严重的安全事件。 天翼云作为云服务提供商，致力于为用户提供更安全、可靠的云平台环境，保障客户应用和服务的高性能、稳定、安全与合规，避免宕机风险，这涵盖了从物理基础设施、虚拟化系统到云服务平台等方面进行深度安全保障、同时，天翼云还通过提供多样化的安全工具和产品功能，如防火墙、DDos防护、安全卫士等，辅助客户进行云上资源的安全防护，降低客户的云上安全配置复杂度，助力客户在数字化转型过程中实现业务的安全、稳定运行，为企业的云端之旅保驾护航。 云主机安全体系模型：责任共担 安全并非某一方的单方面义务，需要云厂商与用户的协同合作共建。云厂商主要保证“云本身”可靠（云平台安全，即云主机服务所依赖的底层平台），用户需进行云上资源的防护。双方联动形成互补防线，共担风险。天翼云负责保障云平台基础设施、底层架构及云资源自身的安全，包括物理服务器、网络设备、存储设备、虚拟化层等的防护；用户则需对自身在云平台上部署的应用、数据、操作系统、网络配置等云上内容的安全负责。双方协同合作，共同构建云主机的全方位安全防线。