本文介绍天翼云AOne会议应用场景。 AOne会议常见应用场景如下： 应用场景 业务痛点 AOne会议解决方案 智慧办公 跨地域团队协作成本高、效率低。 远程办公体验差，会议频繁卡顿或中断。 会议信息分散，事后难以追踪和整理。 提供高质量音视频会议，支持千人级会议稳定并发。 支持云录制、屏幕共享等功能，提升远程协同效率。 支持多端登录与移动办公，随时随地召开会议。 支持云录制视频下载和转写内容导出，方便会后任务跟进与知识沉淀。 远程医疗 医疗资源分布不均，专家会诊成本高。 医患沟通效率低，传统方式难以实时响应。 医疗系统安全要求高，需保障数据传输安全合规。 支持高清视频连线，可开展远程会诊、线上查房、远程培训等。 提供会议加密、水印追踪，保障医疗数据与隐私安全。 结合信创兼容能力，支持在合规环境下的部署落地。 支持共享影像资料、语音转写记录会诊过程，提升沟通效率、加强信息留存。 政企服务 跨部门、跨地区沟通流程繁琐。 政府系统对国产化、数据安全有严格要求。 政务会议需要留痕、可审计、可复用。 支持多地多方远程接入，实现跨部门、跨地区协同会议。 具备全链路国产化适配能力。 支持会议过程云录制、语音转写与水印留痕，满足合规与审计要求。 提供会议预约管理、主持权限管控，确保会议组织规范高效。

本文章介绍了提高关系数据库MySQL版的查询性能的一些方法和建议。 可以参考如下建议： 如果产生了慢日志，可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询，查看对应的执行计划，从而定位查询运行缓慢的原因。查询MySQL日志，请参见 查看慢日志 。 查看关系数据库MySQL实例的CPU使用率指标，协助定位问题。 可以创建只读实例专门负责查询，减轻主实例负载，分担数据库压力。 如果是实例规格较小但负载过高，您可以提高CPU/内存规格，具体请参见 规格扩容。 如果是多表关联查询时，关联字段要加上索引。 索引并非越多越好，索引虽然能够提高对应的 select 的效率。但同时候也减少了 insert 及 update 的效率，由于 insert 或 update 会更新索引，所以如何建索引须要谨慎考虑，一个表的索引数最好不要超过6个。 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 尽量避免向client客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑对应需求是否合理。

本文介绍数据库管理服务为云数据库提供数据库审计功能，帮助您追溯历史所有数据库操作记录，满足您的安全审计需求。 前提条件 用户已录入MySQL、DDS、PostgreSQL与SQL Server类型的云数据库实例。 MySQL、PostgreSQL、SQL Server数据库资源池支持：西南1、华东1、上海36、华北2、长沙42、华南2、青岛20、南昌5、西安7、杭州7。 DDS数据库资源池支持：华东1、上海36、西南1、华北2、华南2。 用户已经开启了数据库审计，详见：开启数据库审计。 操作步骤 1. 登录数据库管理服务。 2. 在左侧菜单栏依次点击SQL治理 > SQL审计，进入SQL审计明细界面。 注意事项 SQL审计明细的日志记录默认只保存1天，可设置范围为1~3天。若需要更改最长保存时间（最长支持180天）请联系客户经理评估调整。 仅超级管理员、系统管理员和审计管理员可以进入SQL审计日志界面。 MySQL审计日志中影响行数、返回行数、扫描行数、执行耗时、锁等待时间若无法查看则为历史版本，有需要请联系数据库内核升级版本即可。 若DDS不支持数据库审计，需先升级数据库内核版本。 功能介绍 SQL审计的日志记录了历史所有数据库操作记录，您需要先选择查看的时间范围和实例，点击查询按钮即可查看。 SQL审计明细日志搜索 SQL审计日志支持多个维度的联合搜索，不同数据库类型搜索项存在差异，常见搜索项说明如下 搜索项 说明 时间范围 选择查询的时间范围 数据库类型 选择DMS支持的数据库类型，必填 实例 实例名称，必填 节点IP 数据库实例节点IP，必填 数据库名 实例中数据库名称，可使用通配符%，指代任意长度字符 SQL执行类型 选择SQL语句的类型 SQL文本 SQL语句文本，大小写不敏感，可使用通配符%，指代任意长度字符 按时间排序 是否将查询结果按照时间排序，开启后将严重影响查询性能，建议关闭 数据库账号 大小写不敏感，可使用通配符%，指代任意长度字符 客户端IP 客户端IP地址，可使用通配符%，指代任意长度字符 SQL执行结果 SQL执行是否成功 注意 由于MySQL审计日志数据量较大，搜索的时间范围跨度仅限1天。

本文带您了解使用虚拟私有云产品过程中涉及的基本概念。 名词 说明 子网 子网（subnet）是指在一个大的网络范围内，为了更好地进行资源管理，而将网络划分成的小型网络。每个子网有一个唯一的IP地址序列，可用于分配给该子网中的主机和其他网络设备。子网是虚拟私有云中的一个IP地址段，虚拟私有云中的所有资源都必须部署在子网上。 路由表 可用区资源池：路由表用于控制虚拟私有云的流量走向，路由表分为默认路由表和自定义路由表两种类型。默认路由表随着VPC自动创建，所有新建子网与默认路由表关联，不能创建也不能删除默认路由表，但可以在默认路由表中创建自定义路由规则。地域资源池：分为VPC级路由表和子网级路由表，VPC级路由表用于控制整个VPC粒度的网络流量，子网路由表和子网关联后用于控制子网粒度的网络流量。 虚拟IP 虚拟IP（Virtual IP Address，简称VIP）是一个从子网中分配的一个内网IP地址，没有分配给真实弹性云主机网卡。虚拟IP地址拥有私有IP地址同样的网络接入能力，用户也可以像主私网IP地址一样通过虚拟IP去访问弹性云主机。您可以通过将虚拟IP与主备弹性云主机绑定，根据是否需要访问公网可以为虚拟IP绑定一个弹性IP，配合高可用软件（例如Keepalived）使用，实现业务的高可用。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组，为同一个虚拟私有云内具有相同防护需求的弹性云主机、物理机提供安全访问策略。安全组创建后，用户可以根据业务需求自定义防护规则，当弹性云主机、物理机加入该安全组后，即受到这些访问规则的保护。 ACL 网络ACL是一个子网级别的流量防护规则，您可以自定义配置网络ACL规则，并将网络ACL与子网关联，通过出方向/入方向规则管理出入子网的流量，实现对子网中云服务器实例流量的访问控制。安全组对云主机、物理机等实例进行防护，网络ACL对子网进行防护，两者结合起来，可以实现更精细、更复杂的安全访问控制。 流量镜像 流量镜像（Traffic Mirror）功能可以将网络流量从一个或多个源端口复制到一个目标端口，以便进行分析、监控和调试。流量镜像主要是复制网卡上的流量并筛选出符合条件的报文，因此它可以在不影响网络性能的情况下，捕获和记录网络流量，帮助管理员诊断网络故障、检测网络攻击和优化网络性能。 IPv4网关 IPv4网关是连接虚拟私有云和公网的网络组件。虚拟私有云访问IPv4公网的流量经过IPv4网关，由IPv4网关实现路由转发以及私网地址到公网地址的转换，最终实现对公网的访问。对于地域资源池，没有IPv4网关产品概念。 弹性网卡 弹性网卡是虚拟私有网络VPC中的虚拟网络接口，用于连接ECS与私有网络。弹性网卡可以灵活的绑定/解绑云服务器，实现云服务器和网络的解耦。 NAT网关 NAT网关（NAT Gateway）是一种支持 IP 地址转换的网络云服务，能够为虚拟私有云内的计算实例提供网络地址转换，天翼云NAT网关分为SNAT和DNAT两个功能，通过SNAT可使多个弹性云主机共享使用弹性IP访问Internet。通过DNAT可使多个弹性云主机提供互联网服务。 对等连接 对等连接（VPC Peering Connection）是指两个同一区域内的VPC之间的网络连接。用户可以使用私有IP地址在两个VPC之间进行内网通信，就像两个VPC在同一个网络中一样。用户可以在自己帐号的VPC之间创建对等连接，也可以在自己账号的VPC与同一区域内其他帐号的VPC之间创建对等连接。 VPC终端节点 VPC终端节点（VPC Endpoint，CTVPCEP）使您能够将 VPC 私密地连接到终端节点服务（天翼云服务、 用户私有服务），该连接使用天翼云内部网络进行连接，不再绕行公网，为您提供性能更加强大、更加灵活的网络。VPC终端节点为您提供“终端节点服务”和“终端节点”两种资源。

本文为您介绍创建脚本的具体操作。 概述 脚本管理提供全生命周期脚本管控，涵盖脚本库的创建、验证、变更、停用、编辑、发布等，实现脚本标准化开发与版本控制；通过脚本黑名单机制拦截高风险脚本以强化安全，脚本历史支持操作追溯与审计。系统环境变量管理保障脚本跨环境兼容性，同时支持对云主机和数据库的自动化脚本执行，兼顾运维灵活性与安全性，降低人工干预风险，提升容灾场景下的操作效率和可靠性。 使用条件 多活容灾服务平台当前仅支持在平台侧执行脚本，不支持上传脚本文件到目标资源。 每种资源类型下同一种语言的脚本数量上限为50，若有扩展需要请联系管理员。 操作步骤 1. 登录天翼云，进入控制中心。 2. 单击管理控制台左上角的，选择区域。 3. 在服务列表选择“计算”“多活容灾服务”，进入多活容灾服务控制台。 4. 点击左侧菜单栏“脚本管理”“脚本库”，进入脚本库列表页。 5. 点击右上角“创建脚本”按钮，跳转至脚本创建页。 6. 创建脚本各配置项说明如下： 参数 是否必填 配置说明 脚本名称 √ 填写脚本名称，脚本名称需唯一。 长度为263字符。 脚本语言 √ 选择脚本语言，当前支持Shell、Python2、Python3。 脚本版本 √ 显示脚本版本，脚本创建时系统默认将脚本版本设置为v1.0。 适用资源类型 √ 选择适用资源类型，当前支持主机、数据库两类。 主机支持Linux/Windows；数据库支持MySQL/Redis/PostgreSQL/MongoDB。 脚本分组 × 选择脚本分组，默认无分组。 脚本来源 √ 选择脚本来源，支持本地脚本、手工录入、克隆、内置脚本。 本地脚本 √ 当脚本来源为本地脚本时显示，上传本地脚本文件。 文件类型限制为扩展名为.py或.sh两种。 源脚本 √ 当脚本来源为克隆时展示，选择源脚本，数据来自当前脚本库中所有脚本。 脚本模板 √ 当脚本来源为内置脚本时展示，选择脚本模板后，脚本内容展示相关脚本模板内容。 脚本内容 √ 当脚本来源为本地脚本时，展示本地上传脚本的内容，支持编辑。 当脚本来源为手工录入时，需用户手动录入脚本内容； 当脚本来源为克隆时，展示源脚本的脚本内容，支持编辑； 当脚本来源为内置脚本时，根据用户选择的脚本语言、适用类型和脚本模板展示脚本内容，支持编辑。 脚本内容长度上限为1000个字符。 脚本参数请求参数 √ 填写参数名称，长度不超过64字符。 选择参数类型，可选数值型、字符型、字符串型、布尔型。 填写参数key，长度不超过64字符，不能与系统环境变量key冲突。 选择参数是否必填，可选是、否。 填写参数描述。 脚本参数返回参数 √ 填写参数名称，长度不超过64字符。 选择参数类型，可选数值型、字符型、字符串型、布尔型。 填写参数key，长度不超过64字符，不能与系统环境变量key冲突。 填写参数描述。 成功标准判定方式 √ 选择成功标准判断方式，可选通过表达式判定、无条件成功。 成功标准表达式 √ 判定方式为表达式判定时展示，填写参数名，数据来源于脚本返回的参数名。 填写表达式符号，若参数类型为数值类型，可选等于/大于/小于/大于等于/小于等于；若参数类型为字符或字符串类型，可选等于/大于/小于/大于等于/小于等于/包含/不包含/以...开头/以...结尾；若参数类型为布尔型，可选等于。 填写表达式参数值，若参数类型为数值类型/字符型/字符串类型，需填写参数值；若参数类型为布尔型，可选择真/假。 成功标准表达式生效 √ 判定方式为表达式判定时展示，选择表达式生效方式，可选满足所有表达式、满足任一表达式。 脚本描述 × 填写脚本的描述。 长度为0100个字符。 7. 脚本信息填写完毕后，点击右下角“立即创建”按钮，完成创建脚本操作。

轻量型云主机目前仅支持套餐升级操作，升配计费规则与其他产品保持一致。 轻量型云主机升配计费规则详情请参考天翼云帮助中心费用中心变更。 套餐升级操作详情请参考天翼云帮助中心轻量型云主机用户指南升级轻量型云主机。

介绍云SSO的使用场景 使用场景 通过云SSO（SingleSignOn）可以创建用户和用户组，创建的用户通过指定的云SSO门户地址登录后，可集中管理和访问天翼云下多个帐号的资源。 云SSO可与满足条件的企业身份管理系统进行单点登录（SSO）配置，可以直接使用企业原有的身份管理系统，以云SSO用户身份访问天翼云账号，提升企业用户管理效率，降低安全风险。

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 2 ≥ 聚合维度个数 ≥ 0 ，支持最大时间跨度 4 ≥ 聚合维度个数 ＞2 支持最大的时间跨度 1m 最近31天 5分钟 7天 3小时 5m 最近183天 20分钟 31天 1天 1h 最近183天 20分钟 93天 3天 24h 最近183天 20分钟 93天 3天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 2 ≥ 聚合维度个数 ≥ 0 ，支持最大时间跨度 4 ≥ 聚合维度个数 ＞2 支持最大的时间跨度 1m 最近31天 5分钟 7天 3小时 5m 最近183天 20分钟 31天 1天 1h 最近183天 20分钟 93天 3天 24h 最近183天 20分钟 93天 3天

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 xxxx regionID 是 String 区域ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b IDs 否 String 后端主机组ID列表，以,分隔 tg75ex90k9v0,tgr4cfhgrsss vpcID 否 String vpc ID vpcxxx healthCheckID 否 String 健康检查ID hcxxx name 否 String 后端主机组名称 test

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 imageOid String 镜像ID imageName String 镜像名称 osType String 操作系统类型 platform String 平台类型 sysDisk Object 系统盘信息 sysDisk dataDisks Array of Objects 数据盘列表 dataDisks description String 镜像描述 gpuCategory Boolean 是否GPU镜像 status String 镜像状态 createTime String 创建时间 expireTime String 过期时间

本章节主要介绍翼MapReduce如何获取Spark Jar包。 1、获取非Spark依赖 从maven中央仓库/华为云仓库等 获取Spark运行所需要的依赖 ，可以从Spark Apache官网获取Spark相关的客户端。 Spark客户端中jars目录包含Spark运行依赖。 Spark 客户端下载地址参考Spark Apache官网。 2、获取Sparkcore等Spark依赖 除了通过Spark Apache官网下载客户端获取和maven中央仓库获取有时也可以通过源码打包以获取。 可根据如下命令进行Spark源码打包： 整体打包命令： ./build/mvn Pyarn Phive Phivethriftserver DskipTests clean package 单模块打包命令： ./build/mvn pl :sparkstreaming2.12 clean install

本节介绍了云容器引擎的应用场景，便于用户选择业务场景使用。 微服务架构 企业应用通过微服务拆分和容器化改造后，推荐使用云容器引擎+容器镜像服务+微服务云应用平台+注册配置中心的产品组合，实现一站式云原生应用托管，加速企业业务迭代。 持续集成交付 提供从开发到上线一致的运行环境，借助第三方工具进行流水线开发测试，自动完成从代码变更到代码构建、测试、镜像构建和应用部署的DevOps完整流程。进行持续交付，替代传统部署方式，提高交付效率。 弹性伸缩 企业应用按业务流量自动扩缩容，不需要人工干预，预防流量激增时导致的业务不可用风险，并且减少对闲置资源的浪费和费用支出。

可靠性 在使用文档数据库服务时，为了保证数据的可靠性和一致性，需要遵守一些规范和最佳实践。以下是一些常见的文档数据库服务可靠性规范： 使用副本集：文档数据库服务的副本集是一组自动同步的文档数据库实例，提供了数据冗余和高可用性。可以使用副本集来保证数据的可靠性和恢复性。 设置write concern：文档数据库服务的write concern用于指定写入操作的确认级别，即写入数据后需要多少个文档数据库服务实例确认才算成功。对于关键业务，write concern设置为{w:n},n>0，数字越大，一致性实现更好，但性能较差 。可以根据业务需求设置不同的write concern级别，例如： w: 0 表示写入操作不需要确认，不会等待文档数据库服务实例的响应. w: 1 表示写入操作需要至少一个文档数据库服务实例确认，等待一个文档数据库服务实例的响应； w: majority 表示写入操作需要大多数文档数据库服务实例确认，等待大多数文档数据库服务实例的响应； w: n 表示写入操作需要n个文档数据库服务实例确认，等待n个文档数据库服务实例的响应。 使用事务：文档数据库服务4.0及以上版本支持事务，可以使用事务来保证数据的一致性和可靠性。可以使用事务来确保多个操作的原子性，例如同时写入多个文档或修改多个文档。 使用正确的索引：正确使用索引可以提高文档数据库服务查询的效率和性能，并减少数据错误和丢失的风险。 备份和恢复数据：定期备份文档数据库服务数据可以保证数据的可靠性和恢复性，可以使用mongodump和mongorestore命令来备份和恢复数据。

服务阶段 实施任务 实施内容 交付物 购买阶段 购买安全评估服务 请您根据实际需求及服务团队沟通建议购买安全评估服务，购买指引请参见 购买阶段 发起安全评估服务需求 在控制台创建安全评估服务需求，详细操作请参见 准备阶段 确定评估范围、评估人员、评估工具及计划 确定安全评估范围，评估人员及评估工具，制定评估计划，按照计划时间开展评估工作 评估阶段 资产脆弱性扫描 利用用户漏洞扫描产品进行资产扫描，同时整合托管运营平台的脆弱性分析，从主动和被动识别两个维度进行业务资产现存漏洞问题的交叉识别，输出《业务资产安全漏洞清单》，安全服务专家对扫描出来的漏洞进行威胁分析和重要程度排序。漏洞扫描范围包含云主机、Web业务系统、数据库 《业务资产安全漏洞清单》 评估阶段 业务资产脆弱性分析 云端安全专家结合服务资产的业务特征和托管运营平台所采集的流量分析日志，综合分析业务资产存在的弱密码和明文传输等脆弱性问题，并执行脆弱性风险分析，对脆弱性问题进行排序，整合《业务资产安全漏洞清单》输出《业务资产脆弱性问题清单》 《业务资产脆弱性问题清单》 验收阶段 验收 汇总漏洞及业务脆弱性问题，提交安全评估服务报告 《安全评估服务报告》

平台通过多种加速策略实现MFU提升和线性加速比提升。 MFU提升 在平台上使用1152卡对Llama3.1405B进行预训练和微调，通过数据加速、镜像加速、3D并行等加速策略，实现MFU的提升： MFU 芯片算力（%）：达到44.185 MFU CUBE算力（%）：达到47.064 环境配置 服务器型号 Atlas 800T A2 NPU型号 910B2（64GB） 驱动版本 23.0.3 CANN 8.0.RC2 Python 3.10.14 MindSpore 2.3.1 Mindformers dev分支（5bfebf+diff.patch） 训练配置 Epochs 100 Learning Rate 6.e5 Global Batch Size 2048 Batch Size 1 Micro Batch Size 256 Sequence Length 4096 Data Parallel (DP) 8 Model Parallel (MP) 8 Pipeline Parallel (PP) 18 maxdevicememory 54GB jitlevel O2 训练结果 吞吐量（tokens/s/p） 61.962 MFU 芯片算力（%） 44.185 MFU CUBE算力（%） 47.064 线性加速比提升 在平台测试模型训练规模的性能线性比，分别测试1k，2k，4k，6k，9k规模并作对比如下（以千卡规模为基准）： 训练规模（卡数） 吞吐量（tokens/s/p） MFU（芯片/CUBE）（%） 线性比（%） 1024 407.701 47.847 / 50.965 100 2048 403.415 47.344 / 50.429 98.95 4096 400.734 47.030 / 50.094 98.29 6144 393.577 46.190 / 49.200 96.54 9216 366.915 43.061/ 45.867 90.00

本文介绍用量分析可支持的维度和查询方法 查询范围说明 通过CDN控制台查询数据时，不同时间粒度的单次查询的最长时间跨度和可查询历史数据的时间范围存在区别，详情请见如下列表。 支持查询的时间粒度 时间粒度 单次查询的最长时间跨度 可查询历史数据的时间范围 数据延迟 1分钟 3小时 7天 5分钟 5分钟 31天 1年 20分钟 1小时 31天 1年 20分钟 1天 31天 1年 20分钟 单次查询的最长时间跨度：是指在可查询范围内，单次查询时可支持的最长时间跨度。以5分钟为例，最长时间跨度是31天，即单次最长仅支持查询31天内的数据。查询起止日期可以是一年里面的任意连续的日期，最长跨度为31天。 可查询历史数据的时间范围：是指从当日往前推，可支持查询历史数据的时间范围。以1分钟为例，从当日往前推，7天内的数据可支持查询，超过7天的数据不支持查询。 注意 CDN控制台仅在单次查询时间跨度≥4天的基础上（即页面【时间】过滤条件选择【近7天】或【近30天】或【自定义】的时间跨度≥4天），支持时间粒度为1天的带宽流量、回源统计、请求数、命中率、状态码用量查询。 查询维度说明 用量分析模块，支持客户查询带宽流量（流量/带宽）、回源统计（回源流量/回源带宽）、请求数（边缘/回源）、命中率（流量/请求）、状态码、回源状态码、PV/UV、地区运营商等维度的统计数据，并能导出CSV文件。

本章节主要介绍 翼MapReduce的管理资源分布功能。 用户需要了解服务和主机关键监控指标中最高、最低或平均监控数据形成的曲线，即资源分布情况时，可以在MRS Manager上查看，支持查询1小时以内的监控数据。 用户也可以在MRS Manager上修改资源分布，使服务和主机的资源分布图表中，可以按自定义的数值显示一条或多条最高、最低监控数据形成的曲线。 部分监控指标的资源分布不记录。 操作步骤 查看服务监控指标的资源分布 1. 在MRS Manager，单击“服务管理”。 2. 单击服务列表中指定的服务名称。 3. 单击“资源贡献排名”。 “指标”中选择服务的关键指标，MRS Manager将显示过去1小时内指标的资源分布情况。 查看主机监控指标的资源分布 1. 单击“主机管理”。 2. 单击主机列表中指定的主机名称。 3. 单击“资源贡献排名”。 “指标”中选择主机的关键指标，MRS Manager将显示过去1小时内指标的资源分布情况。 配置资源分布 1. 在MRS Manager，单击“系统设置”。 2. 在“配置”区域“监控和告警配置”下，单击“资源贡献排名配置”。 3. 修改资源分布的显示数量。 “TOP数量”填写最大值的显示数量。 “BOTTOM数量”填写最小值的显示数量。 说明 最大值与最小值的资源分布显示数量总和不能大于5。 4. 单击“确定”保存设置。 界面右上角提示“保存TOP数量和BOTTOM数量成功。”。

本章节介绍云硬盘备份的配额相关内容。 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云主机、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 1. 登录管理控制台。 2. 单击页面右上角的图标 。系统进入“服务配额”页面。 3. 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 目前系统暂不支持在线调整配额大小。如您需要调整配额，请拨打客服热线或线上创建工单至客服，客服会及时为您处理配额调整的需求，并以电话或工单交付的形式告知您实时进展。

本章节介绍云主机备份的配额相关内容。 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云主机、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 1. 登录管理控制台。 2. 单击页面右上角的图标 。 系统进入“服务配额”页面。 3. 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 目前系统暂不支持在线调整配额大小。如您需要调整配额，请拨打客服热线或线上创建工单至客服，客服会及时为您处理配额调整的需求，并以电话或工单交付的形式告知您实时进展。

平台提供了以下大模型API能力。 模型 模型简介 模型ID 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

事件总线EventBridge支持将天翼云官方事件作为事件源发布到事件总线，事件总线EventBridge作为统一的入口来处理、分发这些事件。本文介绍事件总线EventBridge支持的天翼云官方事件源对应的天翼云服务和云服务事件类型。 天翼云官方事件源列表 事件总线EventBridge支持的天翼云官方事件源列表如下： 对象存储 云日志服务

本小节介绍DDoS高防IP术语解释。 DDoS攻击 分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service，简称DDoS）将多台计算机联合起来作为攻击平台，通过远程连接利用恶意程序，对一个或多个目标发起DDoS攻击，消耗目标服务器性能或网络带宽，从而造成服务器无法正常地提供服务。 攻击者通常使用一个非法账号将DDoS主控程序安装在一台计算机上，并在网络上的多台计算机上安装代理程序。在所设定的时间内，主控程序与大量代理程序进行通讯，代理程序收到指令时对目标发动攻击，主控程序甚至能在几秒钟内激活成百上千次代理程序的运行。 网络层攻击 比较典型的攻击类型是UDP反射攻击，例如NTP Flood攻击。这类攻击主要利用大流量拥塞被攻击者的网络带宽，导致被攻击者的业务无法正常响应客户访问。 传输层攻击 比较典型的攻击类型包括SYN Flood攻击、连接数攻击等。这类攻击通过占用服务器的连接池资源从而达到拒绝服务的目的。 会话层攻击 比较典型的攻击类型是SSL连接攻击。这类攻击占用服务器的SSL会话资源从而达到拒绝服务的目的。 应用层攻击 比较典型的攻击类型包括DNS Flood攻击、HTTP Flood攻击（即CC攻击）、游戏假人攻击等。这类攻击占用服务器的应用处理资源，极大地消耗服务器计算资源，从而达到拒绝服务的目的。

Redis集群实例数据节点告警策略 Redis集群实例数据节点建议配置告警的指标 指标名称 取值范围 告警策略 是否接近性能上限 告警处理建议 CPU利用率 0~100% 告警阈值：>70%连续触发次数：2告警级别：重要 否 结合业务分析是否由于业务上涨导致的。需要分析各个数据节点的CPU使用率分布是否均匀，如果节点普遍CPU高，需要考虑扩容，集群扩容会增加数据节点，分担CPU压力。如果是单个节点CPU上涨，需要业务侧分析是否存在热key，优化业务侧代码消除热key。 CPU平均使用率 0~100% 告警阈值：>70%连续触发次数：2告警级别：重要 否 结合业务分析是否由于业务上涨导致的，判断是否需要扩容。如果单机/主备实例，无法扩展CPU能力，需要考虑切换为集群实例。该指标仅针对单机、主备、Proxy集群实例设置，Cluster集群实例级别不支持该指标，仅在数据节点支持，即需要在实例详情的“性能监控”中选择“数据节点”页签查看。 内存利用率 0~100% 告警阈值：>70%连续触发次数：2告警级别：重要 否 结合业务分析是否由于业务上涨导致的。需要分析各个数据节点的内存利用率分布是否均匀，如果节点普遍内存利用率高，需要考虑扩容。如果是单个节点内存上涨，需要业务侧分析是否存在大key，优化业务侧代码消除热大key。 活跃的客户端数量 0~10000 告警阈值：>8000连续触发次数：2告警级别：重要 否 分析业务，是否合理，如果结合业务分析连接数是合理的，建议调整告警阈值。 新建连接数 >0 告警阈值：>10000连续触发次数：2告警级别：次要 新建连接数多，可能是短连接导致，建议使用长连接，避免使用短连接影响性能。 是否存在慢日志 0~1 告警阈值：>0连续触发次数：1告警级别：重要 通过慢查询功能分析具体的慢日志命令。 带宽使用率 0~200% 告警阈值：>90%连续触发次数：2告警级别：重要 是 可结合网络瞬时输入流量和网络瞬时输出流量，分析业务是读业务和还是写业务导致的流量上涨。对于单个节点带宽使用率上涨，需要分析是否有存在大key。其中，带宽使用率超过100%，不一定导致限流，有没有被流控需要看流控次数指标。带宽使用率没有超过100%，也有可能有限流，因为带宽使用率是上报周期实时值，一个上报周期检查一次。流控检查是秒级的。有可能存在上报周期间隔期间，流量有秒级冲高，然后回落，待上报带宽使用率指标时已恢复正常。 流控次数 >0 告警阈值：>0连续触发次数：1告警级别：紧急 是 结合规格限制、网络瞬时输入流量和网络瞬时输出流量，查看是否扩容解决。说明Redis 4.0以上版本的实例才支持该指标，Redis 3.0实例不支持。

本节介绍如何在云审计服务管理控制台查看或导出最近7天的操作记录。 场景描述 云审计服务能够为您提供云服务资源的操作记录，记录的信息包括发起操作的用户身份、IP地址、具体的操作内容的信息，以及操作返回的响应信息。根据这些操作记录，您可以很方便地实现安全审计、问题跟踪、资源定位，帮助您更好地规划和利用已有资源、甄别违规或高危操作。 什么是事件 事件即云审计服务追踪并保存的云服务资源的操作日志，操作包括用户对云服务资源新增、修改、删除等操作。您可以通过“事件”了解到谁在什么时间对系统哪些资源做了什么操作。 约束与限制 用户通过云审计控制台只能查询最近7天的操作记录，过期自动删除，不支持人工删除。如果需要查询超过7天的操作记录，您必须配置转储到对象存储服务（OBS）或云日志服务（LTS），才可在OBS桶或LTS日志组里面查看历史事件信息。否则，您将无法追溯7天以前的操作记录。 用户对云服务资源做出创建、修改、删除等操作后，1分钟内可以通过云审计控制台查询管理类事件操作记录，5分钟后才可通过云审计控制台查询数据类事件操作记录。 在CTS查看审计事件 1. 登录控制台，单击左上角，选择“管理与部署 > 云审计服务 CTS”，进入云审计服务页面。 2. 单击左侧导航栏的“事件列表”，进入事件列表信息页面。 3. 在页面右上方，可以通过筛选时间范围，查询最近1小时、最近1天、最近1周的操作事件，也可以自定义最近7天内任意时间段的操作事件。 4. 事件列表支持通过筛选来查询对应的操作事件。 参数名称 说明 事件类型 事件类型分为“管理事件”和“数据事件”。 管理类事件，即用户对云服务资源新建、修改、删除等操作事件。 数据类事件，即OBS服务上报的OBS桶中的数据的操作事件，例如上传数据、下载数据等。 云服务 在下拉选项中，选择触发操作事件的云服务名称。 资源类型 在下拉选项中，选择操作事件涉及的资源类型。 支持的资源类型请参见云审计服务支持的态势感知（专业版）操作列表。 筛选类型 筛选类型分为“资源ID”、“事件名称”和“资源名称”。 资源ID：操作事件涉及的云资源ID。 当该资源类型无资源ID，或资源创建失败时，该字段为空。 事件名称：操作事件的名称。 支持审计的操作事件的名称请参见云审计服务支持的态势感知（专业版）操作列表。 资源名称：操作事件涉及的云资源名称。 当事件所涉及的云资源无资源名称，或对应的API接口操作不涉及资源名称参数时，该字段为空。 操作用户 触发事件的操作用户。 下拉选项中选择一个或多个操作用户。 查看事件中的tracetype的值为“SystemAction”时，表示本次操作由服务内部触发，该条事件对应的操作用户可能为空。 事件级别 可选项包含“所有事件级别”、“Normal”、“Warning”、“Incident”，只可选择其中一项。 Normal代表操作成功。 Warning代表操作失败。 Incident代表比操作失败更严重的情况，如引起其他故障等。 5. 选择完查询条件后，单击“查询”。 6. 在事件列表页面，您还可以导出操作记录文件和刷新列表。 单击“导出”按钮，云审计服务会将查询结果以CSV格式的表格文件导出，该CSV文件包含了本次查询结果的所有事件，且最多导出5000条信息。 单击按钮，可以获取到事件操作记录的最新信息。 7. 在需要查看的事件左侧，单击展开该记录的详细信息。 8. 在需要查看的记录右侧，单击“查看事件”，会弹出一个窗口显示该操作事件结构的详细信息。

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 endpointServiceID String 是 终端节点关联的终端节点服务 endpser2amyfo9c7y protocol String 是 TCP:TCP协议,UDP:UDP协议 TCP serverPort Integer 是 服务端口(165535) 101 endpointPort Integer 是 节点端口(165535) 101

本文介绍了用量查询支持查询的维度。 用量查询，支持客户对日常关注的带宽流量、回源统计、请求数、状态码、命中率、PV/UV、地区运营商等维度，按加速类型、标签、域名、运营商、地区、时间粒度、时间等条件进行自定义查询，实时感知业务运营状态。 每一个维度均支持客户按日或者按月查询用量汇总数据。同时也支持导出用量明细至本地查看，以便您更好的比对平台数据和实际用量。详请请见，用量分析。

本文为您介绍KMS集成云产品提供服务端加密能力详情。 密钥管理服务（KMS）与云硬盘、对象存储、弹性文件、关系型数据库MYSQL版等产品实现了服务端集成，在使用这些云服务时，可通过密钥管理服务实现对数据的加解密，并集中使用密钥管理服务（KMS）对密钥进行管理。 支持服务端加密的密钥类型 服务端加密支持选择默认密钥及用户自行创建的用户主密钥，具体可选择的密钥类型如下。 密钥创建者 密钥类型 密钥算法 云产品 默认密钥 AES256（默认） 用户自行创建 用户主密钥软件 AES256 用户自行创建 用户主密钥硬件 AES256 SM4 默认密钥 系统为云产品自动创建的用于服务端加密的默认密钥，默认密钥与云产品对应，每个天翼云账号下的每个云产品在每个资源池支持创建1个默认密钥。 默认密钥的别名定义为alias ，例如aliasecs。 默认密钥的密钥材料由KMS生成，不支持导入外部密钥材料，同时不支持自动轮转、启用/禁用、计划删除、自定义别名等操作。 用户主密钥 云产品加密时，可选用户在KMS服务中自建的用户主密钥，密钥类型为对称密钥，算法支持AES256、SM4，保护级别可选软件保护、硬件保护。 用户主密钥按照KMS服务标准资费进行计费，请您确保账户余额充足，避免因KMS服务冻结导致云产品无法正常调用KMS服务进行加解密操作，云产品可能会出现异常。 用户主密钥支持计划删除，操作计划删除前请确保该密钥非未被用于云产品加密，避免删除后导致云产品无法正常加解密而出现异常。为避免误删，您可以为密钥开启删除保护功能。 注意 当前云产品加密仅支持选择按需版本中的自建用户主密钥，当前包周期版本中的用户主密钥暂不支持做云产品加密使用。若您为2024年9月10日之后购买了KMS包周期服务，您可选择使用默认密钥进行云产品加密。

分类 配额名称 说明 用户级别 总容量配额 默认分配100TB。 最大可支持10PB，如有更大需求可提工单进行申请。 用户级别 单地域内可创建文件系统数量 20个，如有更大需求可提工单进行申请。 用户级别 挂载客户端数量 3000个 单文件系统 容量 起始容量0.5TB（512GB），默认100TB。 最大可支持10PB，如有更大需求可提工单进行申请 单文件系统 元数据 最大支持20000 iops。 如有更大需求可提工单进行申请。 单文件系统 最大目录层级 1000级 单文件系统 最大文件数 随着容量递增，100万个/TB，默认最大20亿。 最大可支持上百亿，如有更大需求可提工单进行申请。 单文件系统 挂载客户端数量 3000个 单客户端 挂载文件系统个数 300个 单个目录 最大文件数 100万

本文将介绍针对平台操作审计日志进行介绍。 您通过控制台或API进行相关平台操作时，会实时记录操作内容，用于后续追溯、审计。 操作步骤 1. 登录边缘安全加速控制台。 2. 可针对需求进行查询相关日志情况。 3. 在左侧导航栏，选择运营管理>日志服务>操作日志。 注意 进行平台相关操作时，如新增域名、修改配置等，均会进行记录到操作日志以供查询，目前该服务能力仅支持【零信任服务】【安全与加速】模块的操作相关记录。 提供并展示30天内全部的平台操作审计日志，若有长时间存储日志需求，可 字段说明 字段 字段说明 操作时间 用户操作时间 产品服务 按照购买产品服务区分，目前仅支持【零信任服务】【安全与加速服务】 操作对象 针对哪些服务、功能进行操作 操作内容 具体操作内容信息 动作 修改、新增、导出等相关操作动作 状态 成功、失败。其中成功仅意味当下操作成功下发到后端，并不代表配置实际生成成功。 操作人 操作帐号 安全与加速支持操作日志的模块 目前安全与加速服务只有部分模块支持记录操作日志。 一级菜单 二级菜单 功能模块 域名管理 支持记录新增、启用、停用、删除、导出域名等操作 安全能力 Web应用防火墙 支持记录以下内容的操作日志 防护总开关 无需检测的静态文件 规则防护引擎防护模式、规则模板 敏感词防护基础信息 攻击挑战防护开关 cookie挑战防护开关 合规性检测防护开关 复制操作复制全局策略、防护规则引擎、规则ID、规则白名单等 访问控制/限流 支持记录以下内容的操作日志 防护总开关 CC防护 访问控制防护开关 频率控制防护开关 复制操作复制防护开关、复制规则 Bot防护 支持记录以下内容的操作日志 防护总开关 客户端标识过期事件 无需检测的静态文件 爬虫陷阱处理动作、基础信息 工具管理 IPv6检测 支持记录新增检测任务、数据导出部分的操作日志 日志与数据分析 告警管理 支持记录新增、删除、修改、开启、关闭告警任务 报告订阅 支持记录新增、删除、修改、开启、关闭报告订阅任务

2、目标库用户权限检查 失败原因 处理建议 :: 目标库账号不具有当前database下创建schema的权限。 连接到 PostgreSQL 目标数据库，使用超级用户或具有适当权限的用户执行以下命令： GRANT CREATE, TEMPORARY, CONNECT ON DATABASE TO ; 数据库版本检查 1、PostgreSQL版本检查 失败原因 处理建议 :: 源库的版本不符合要求，大版本号不能低于9.4。 目标库的版本不符合要求，大版本号不能低于9.5。 当前源库的大版本号大于目标库的大版本号。 目前DTS服务支持的源端PostgreSQL版本为9.4/9.5/9.6/10/11/12，支持的目标端PostgreSQL版本为9.5/9.6/10/11/12，请确保源库和目标库的PostgreSQL版本在要求范围内，且目标库版本不小于源库版本。 网络情况检查 1、源库连通性检查 失败原因 处理建议 :: 源数据库账号或密码不正确。 输入正确的数据库账号和密码后重新执行预检查。 源数据库所在网络或服务器设置了防火墙。 查看数据库所在的网络防火墙是否限制了DTS的IP地址段，如果有，关闭防火墙或者将DTS的IP地址加入防火墙白名单中。 源库迁移账号登录权限不足。 登录源库，为迁移账号添加相应的远程访问权限。 网络互通问题。 联系数据库所在机器管理人员和DTS部署机器管理人员排查问题。

本文是对集群升级的概述 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证，每年发布3个Kubernetes版本，每个版本发布后提供至少24个月的维护周期，CCE保证维护周期内的Kubernetes版本的稳定运行。 为了保障您的服务权益，请您务必在维护周期结束之前升级您的Kubernetes集群，您可在集群列表页面确认集群的Kubernetes版本，以及当前是否有新的版本可供升级。主动升级集群有以下好处： 降低安全和稳定性风险：Kubernetes版本迭代过程中，会不断修复发现的安全及稳定性漏洞，长久使用EOS版本集群会给业务带来安全和稳定性风险。 支持新功能和新操作系统：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来新的功能、优化。您可通过CCE集群版本发布说明查看最新版本的特性说明。 避免大跨度兼容风险：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来API变更与功能废弃。长久未升级的集群，在需要升级时需要更大的运维保障投入。周期性的跟随升级能有效缓解版本差异累积导致的兼容性风险。建议用户每季度升级一次补丁版本，每年升级一次大版本至当前支持的最新版本。 更加有效的技术支持：对于EOS的Kubernetes版本集群，CCE不再提供安全补丁和问题修复，同样无法保证EOS版本集群的技术支持质量。