为保障实例的稳定及安全，建议您在操作前仔细阅读本文为您介绍的天翼云关系型数据库MySQL实例级别的使用规范。 数据库实例类型选择 主备： 一主一备、一主多备的经典高可用架构。适用于政企、金融、医疗等大中型企业的生产数据库。 备机提高了实例的可靠性，主机与备机同步创建，备机具备数据备份、灾备等功能。 当主节点故障后，会发生主备切换，数据库客户端会发生短暂中断，数据库客户端需要支持重新连接。 单机： 具有较高性价比，与主流的主备实例相比，单机只包含一个节点。 适用于个人学习、测试，及微小型公司的生产环境。 单机无灾备功能，出现故障后无法进行切换。 只读： 单机版只读实例，推荐开启数据库代理功能，并购买冗余的单机版只读实例。当单个只读故障后，数据库代理可以将流量分担到其他只读节点。 天翼云官方推荐两种架构，以供参考： 1. 主实例下包含2个及以下只读实例时，高可用只读作用比较好。 2. 两个以上只读实例，建议开启数据库代理，获得更好的性价比。 说明 更多实例类型信息，请参见实例类型。 数据库实例规格选择 主机类型：目前提供四种主机类型（可能出现部分主机类型售罄，导致主机类型不存在）如下表： 主机类型 类型说明 2系列 提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，在主机负载较重时无法保证实例计算性能的稳定，但是性价比更高。 适用于对成本比较敏感、对性能抖动容忍度较高的场景。 3系列 采用第一代英特尔® 至强® 可扩展处理器 （Sky Lake）， 基于新一代虚拟化平台，使用NUMA(Non Uniform Memory Access Architecture)绑定技术， 配套10GE网卡，搭载全新网络加速引擎以及DPDK(Data Plane Development Kit)快速报文处理机制，提供强劲稳定的计算性能、更高网络带宽和PPS收发包能力。 适用于对计算与网络有一定要求的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、中小型数据库等。 6系列 采用第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器 （Cascade Lake）， 基于新一代虚拟化平台，使用NUMA(Non Uniform Memory Access Architecture)绑定技术， 配套25GE网卡，搭载全新网络加速引擎以及DPDK(Data Plane Development Kit)快速报文处理机制，提供强劲稳定的计算性能、更高网络带宽和PPS收发包能力。 适用于对计算与网络有一定要求的场景，如通用数据库及缓存服务器、中重载企业应用等。 7系列 采用第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 （Ice Lake）， 基于新一代虚拟化平台，使用NUMA(Non Uniform Memory Access Architecture)绑定技术， 配套25GE网卡，搭载全新网络加速引擎以及DPDK(Data Plane Development Kit)快速报文处理机制，提供更强劲稳定的计算性能、更高网络带宽和PPS收发包能力。 适用于对计算与网络有更高性能要求的Web应用、电商平台、短视频平台、在线游戏、保险金融等各类中重载企业应用。 规格： 目前提供的CPU内存规格有：1C4G、2C4G、2C8G、2C16G、4C8G、4C16G、4C32G、8C16G、8C32G、8C64G、16C32G、16C64G、16C128G、32C64G（可能出现部分规格售罄，导致部分规格不存在）。

本章节主要介绍翼MapReduce的管理服务和主机监控功能。 用户可以在日常使用中，可以在MRS Manager管理所有服务（含角色实例）和主机的状态及指标信息： 状态信息，包括运行、健康、配置及角色实例状态统计。 指标信息，各服务的主要监控指标项。 导出监控指标。 说明 用户可以选择页面自动刷新间隔的设置，也可以单击马上刷新。 支持三种参数值： l “每30秒刷新一次”：刷新间隔30秒。 l “每60秒刷新一次”：刷新间隔60秒。 l “停止刷新”：停止刷新。 管理服务监控 1. 在MRS Manager，单击“服务管理”。 服务列表中标题包含“服务”、“操作状态”、“健康状态”、“配置状态”、“角色数”和“操作”。 服务操作状态描述如下表所示。 状态 描述 已启动 服务已启动。 已停止 服务已停止。 启动失败 用户启动操作失败。 停止失败 用户停止操作失败。 未知 后台系统重启后，服务的初始状态。 服务健康状态如下表所示。 状态 描述 良好 该服务中所有角色实例正常运行。 故障 至少一个角色实例运行状态为“故障”或被依赖的服务状态不正常。 未知 该服务中所有角色实例状态为“未知”。 正在恢复 后台系统正在尝试自动启动服务。 亚健康 该服务所依赖的服务状态不正常，异常服务的相关接口无法被外部调用。 服务配置状态如下表所示。 状态 描述 已同步 系统中最新的配置信息已生效。 过期 参数修改后，最新的配置未生效。需重启相应服务生效最新配置信息。 失败 参数配置过程中出现通信或读写异常。尝试使用“同步配置”恢复。 同步中 参数配置进行中。 未知 无法获取当前配置状态。 默认以“服务”列按升序排列，单击 服务 、 操作状态 、健康状态或配置状态可修改排列方式。 2. 单击列表中指定服务名称，查看服务状态及指标信息。 3. 定制、导出监控图表。 在“图表”区域框中，单击“定制”自定义服务监控指标。 在“时间区间”选择查询时间，单击“查看”显示该时间段内的监控数据。 单击“导出”，导出当前查看的指标数据。

限制内容 限制 单实例系统盘数量 1块 单实例数据盘数量 23块 单块数据盘容量 10GB~32TB，其中1GB 10亿Byte，1TB1万亿Byte，格式化之后的实际容量可能较小 单共享盘挂载实例数量 16台 未挂载实例云盘数量 20块

本节介绍如何将QoS策略与智能网关实例进行关联。 操作场景 用户将QoS策略关联到智能网关实例上，实现对流经该智能网关设备流量的控制。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 您已经完成智能网关实例的创建，并确保智能网关设备为在线状态。 您已经完成QoS策略的创建。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本节我们选择华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“天翼云SDWAN”，进入天翼云SDWAN总览页面。 4. 选择“QoS策略”，单击目标QoS策略“操作”列的“添加实例”，进入添加实例界面。 5. 在添加实例页面，选择需要关联的智能网关实例，支持多选。 6. 单击“确定”，完成关联。

本节介绍如何管理智能网关实例。 操作场景 用户删除访问控制关联的智能网关实例。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 您已经完成访问控制的创建，且访问控制与智能网关实例已进行关联。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本节我们选择华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“天翼云SDWAN”，进入天翼云SDWAN总览页面。 4. 选择“访问控制”，单击目标访问控制“操作”列的“管理实例”。 5. 用户可以取消已选中的智能网关实例。 6. 单击“取消关联”，解除访问控制与智能网关实例的关联关系。 说明 用户也可以进入“目标访问控制详情”页面。单击目标规则“操作”列的“删除”，或着选择想要删除的智能网关实例，单击“取消关联”，可删除已关联的智能网关实例。

本节将为您介绍如何修改访问控制规则。 操作场景 用户对已创建的访问控制规则进行编辑。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 您已经完成访问控制的创建。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本节我们选择华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“天翼云SDWAN”，进入天翼云SDWAN总览页面。 4. 选择“访问控制”，单击目标访问控制名称，进入详情页面。 5. 单击目标访问控制规则“操作”列的“编辑”选项，进入编辑规则状态。 6. 在编辑规则页面，根据页面提示进行参数设置。 7. 单击“确认”，保存修改。 说明 用户也可以进入“目标访问控制详情”页面。单击“访问控制规则”。单击“添加规则”，可添加新的自定义规则；单击目标规则“操作”列的“删除”，或者选择想要删除的规则，单击“删除”，可删除已有规则。

本节为您介绍如何绑定智能网关。 操作场景 SDWAN实例与智能网关进行绑定操作后，可将智能网关实例加载到SDWAN网络中，实现组网。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 您已经完成SDWAN实例、智能网关的创建。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本节我们选择华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“天翼云SDWAN”；进入天翼云SDWAN总览页面。 4. 单击目标SDWAN实例名称，进入SDWAN实例详情页。 5. 单击“设备信息”页签，单击“绑定智能网关”按钮，进入绑定智能网关页面。 6. 实例类型选择“同账号”，选择该用户已创建的智能网关；实例类型选择“跨账号”，在下拉列表选择对方账号邮箱(ID)，在下拉列表选择对方用户已授权的智能网关。 7. 单击“确定”按钮。

您还可以进行如下操作： 在历史性能页面右上角选择近1小时、近12小时、近1天、近2天、近7天或自定义时间，查看指标的详细情况。 您还可以选择某个指标，单击图表右上角的“详情”，选择近1小时、近12小时、近1天、近2天、近7天或自定义时间，查看该指标的详细情况。 单击“性能趋势对比查看”页签，选择需要查看的指标后，单击“确定”。 您也可以在性能趋势对比查看页签右上角，选择对比的时间。 打开“联动图表”开关，可以查看同一时刻其他指标的数据。 若您需要更清晰地查看各指标的详细情况，建议打开“全屏显示”。

本文介绍停用全站加速服务后，仍有一部分费用产生的原因。 问题现象 停用天翼云全站加速服务后，为什么仍有一部分费用产生？ 原因分析 造成这种情况主要有以下两个原因： 即使停用天翼云全站加速服务，若存在一些用户的LocalDNS服务器内有缓存，且缓存未过期，那么，LocalDNS还会把访问已停用的全站加速域名的请求解析到天翼云节点上，导致产生全站加速流量和请求数费用。 一些下载类软件存在LocalDNS缓存，在这部分缓存过期前，也会把访问已停用全站加速域名的请求解析到天翼云节点上，导致产生全站加速流量和请求数费用。

开始修复 任务状态为“核查完成”且存在差异项，平台能下发修复任务，修复目标机与源机的差异项。 在“操作”下拉单击“开始修复”。 单击“开始修复”后，需点击再次确认的弹框，单击确认后，即可开始比对修复。 下发“开始修复”操作后，任务状态变为“修复中”。 取消修复 任务状态为“修复中”，可以在“任务追踪”界面进行“取消修复”。 在“操作”下拉单击“取消修复”，过程中需要单击“确定”。 迁移阶段切换到“修复取消”。 引导修复 在源机完成全量迁移后，或者结束增量、核查、修复的任务后（包括取消核查、取消修复），可以下发引导修复任务，目标机进入引导修复状态，引导修复完毕后，目标机自动重启。引导修复操作会根据任务配置中的网卡配置信息，自动配置目标机IP地址。自动进行驱动安装和天翼云agent安装。 1. 在“操作”下拉单击“引导修复”。 2. CMSSMS进入引导修复模式，引导修复模式会自动修复引导程序、配置公有云IP地址、安装天翼云必要的驱动程序。 3. 引导修复完成后，任务状态会变为目标机已恢复，此时可以登录目标机进行校验。

本页介绍分布式融合数据库HTAP的创建实例流程。 详细的创建实例过程能够帮助您更好的开始使用天翼云分布式融合数据库HTAP。 操作场景 本节将介绍分布式融合数据库HTAP的创建实例过程。 分布式融合数据库HTAP支持“包年/包月”和“按需计费”购买，您可以根据业务需要定制相应计算能力和存储空间的数据库实例。 注意事项 分布式融合数据库HTAP的性能，取决于用户订购分布式融合数据库HTAP时所选择的配置。可供用户选择的硬件配置为性能规格、存储类型以及存储空间等。 操作步骤 1. 登陆天翼云官网。 2. 选择“产品 > 数据库 > 分布式融合数据库HTAP”，进入分布式融合数据库HTAP产品详情页面，点击【立即开通】。 3. 进入开通页面，选择或输入实例的相关配置信息。 其中基础配置包括计费模式、区域、引擎类型、版本和可用区，可用区可以选择1个或者3个。 实例规格包括配置模板、性能类型、各节点规格及数量。 配置模板给出了入门配置和标准配置两种建议，您也可以自定义配置。 性能类型有三种，通用型、计算增强型、内存优化型，并可以搭配六代机和七代机使用。 计算节点至少1个，行存节点至少3个，列存节点可以为0个，管理节点固定为3个，监控节点固定为1个。计算节点、行存节点、列存节点可根据需求自定义数量，最大数量不超过50个。 数据备份默认开启，开启数据备份后，至少要添加一个同步节点。若不开启数据备份，则不用添加同步节点。 网络配置包括虚拟私有云、子网、安全组。 数据库设置可以设置实例名称，如果批量订购多个实例，从第二个实例开始，实例名称1，第三个实例名称2。 购买量包括购买时长、购买数量、是否自动续订，最多可以批量购买50个实例。 最后阅读并勾选服务协议，确认无误后点击【下一步】。 4. 点击【下一步】跳转到配置确认页面，可以看到所需开通实例的配置信息，包括第 2 步开通页面中所选则的基础配置、部署配置、实例规格、网络配置、购买量、实例名称，确认无误后点击【立即创建】。 5. 点击【立即创建】后跳转到支付页面，可以看到订单支付详情，确认无误后点击【立即支付】。 6. 支付成功后返回订单列表页面，能看到实例状态为 “开通中”。稍等一会后，刷新页面，待实例状态显示“已完成”，创建实例成功。

天翼云分布式缓存服务协议 天翼云分布式缓存服务协议 历史版本（20191111）

通过配置分词可将日志内容按照分词符切分为多个单词，在日志搜索时可使用切分后的单词进行搜索。初次使用时，LTS已默认进行了分词配置，默认配置的分词符为： , '";()[]{}@&<>/:ntr 若默认分词符不能满足您的需求时，可按照如下操作进行自定义配置。 注意事项 分词配置只会对配置时间点以后生成的日志生效，之前的日志按照之前配置的分词符进行处理。 配置分词 1. 在左侧导航栏中选择“配置中心”，选择“分词配置”页签。 2. 配置分词。 LTS提供了如下两种配置分词的方法。若同时使用了这两种配置方法，则分词符取并集。 自定义分词符：单击“编辑”，在文本框中输入分词符。 特殊分词符：单击“编辑 > 添加特殊分词符”，参考ASCII码对照表输入ASCII值。 3. 预览分词效果。 在文本框中输入待预览的日志内容，单击“预览”。 4. 预览确认配置无误后单击“保存”。 说明 单击“重置”，可恢复到默认分词配置。默认分词符为： , '";()[]{}@&<>/:ntr ASCII码对照表 表 1 ASCII码对照表 ASCII值 控制字符 ASCII值 控制字符 ASCII值 控制字符 ASCII值 控制字符 0 NUL（空字符） 32 空格 64 @ 96 1 SOH（标题开始） 33 ! 65 A 97 a 2 STX（正文开始） 34 " 66 B 98 b 3 ETX（正文结束） 35

本文提供了天翼云花卷慧办服务等级协议查看地址。 天翼云花卷慧办服务等级协议，详情请参见这里。

本节介绍了云数据库GaussDB 的计费项。 云数据库GaussDB的计费项由GaussDB实例费用、存储空间费用、备份空间费用和公网带宽费用组成。具体内容如下表所示。 说明 标 的计费项为必选计费项。 表云数据库GaussDB计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 数据库实例 计费因子：vCPU和内存，不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力。 包年/包月、按需计费 实例单个节点对应时长单价 购买时长 收费节点的数量 单个节点单价与实例规格相关，请参见云数据库GaussDB产品价格中的“GaussDB产品价格”。 说明： 收费节点的数量 CN的个数 + DN的个数。 独立部署：以默认配置3分片，3副本，3个协调节点(CN)为例，1个分片，3副本有3个DN，则3个分片共有9个DN，则收费节点的数量为 3 + 9 12。 高可用（1主2备）：一主两备共计3个DN，则收费节点的数量为 3 。 存储空间 计费因子：存储类型和存储空间，按统一标准进行计费。 包年/包月、按需计费 存储空间对应时长单价 购买时长 存储容量(GB) 存储空间单价请参见云数据库GaussDB产品价格中的“存储空间价格”。 备份空间 计费因子：备份空间，按统一标准进行计费。 按需计费 备份空间单价计费时长( 备份容量 存储容量)(GB) 备份空间单价请参见云数据库GaussDB产品价格中的备份空间计费信息”。 说明： 计费时长：备份超过免费空间大小的使用时长。 公网带宽 如有互联网访问需求，您需要购买弹性公网IP。 计费因子：带宽费、流量费和IP保有费。 包年/包月计费模式支持按带宽计费方式，收取带宽费。 按需计费模式支持按带宽计费、按流量计费和加入共享带宽三种计费方式，分别收取带宽费+IP保有费、流量费+IP保有费、带宽费+IP保有费。 包年/包月、按需计费带宽费支持使用带宽加油包抵扣，流量费支持使用共享流量包抵扣。 按固定带宽值采用阶梯计费 0Mbit/s~5Mbit/s（含）：均为一个统一的单价 大于5Mbit/s：按每Mbit/s计费公网带宽单价请参见弹性IP价格说明。

本节介绍了 通过公网连接Microsoft SQL Server实例（Windows方式）的相关内容。 当不满足通过内网IP地址访问RDS实例的条件时，可以使用公网访问，建议单独绑定弹性公网IP连接弹性云主机（或公网主机）与RDS for SQL Server实例。 提供两种连接方式通过SQL Server Management Studio客户端连接实例：非SSL连接和SSL连接。其中，SSL连接实现了数据加密功能，具有更高的安全性。 非SSL连接 步骤 1 启动SQL Server Management Studio客户端。 步骤 2 选择“连接 > 数据库引擎”，在“连接到服务器”弹出框中填选登录信息。 图 连接到服务器 “服务器名称”是目标实例的主机IP和数据库端口（IP和数据库端口之间请使用英文半角逗号）。例如：x.x.x.x,8080 − 主机IP为已绑定的弹性公网IP地址。 − 端口为“基本信息”页签中，“连接信息”模块的“数据库端口”。 “身份验证”是认证方式，选择“SQL Server身份验证”。 “登录名”即待访问的关系型数据库账号，默认管理员账号为rdsuser。 “密码”即待访问的数据库账号对应的密码。 步骤 3 单击“连接”，连接实例。 结束 SSL连接 步骤 1 下载并上传SSL根证书。 1. 登录管理控制台。 2. 单击管理控制台左上角的 ，选择区域和项目。 3. 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 4. 在“实例管理”页面，单击实例名称进入“基本信息”页面，单击“数据库信息”模块“SSL”处的 ，下载根证书或捆绑包。 5. 将根证书导入弹性云主机Windows操作系统，请参见如何将RDS实例的SSL证书导入Windows/Linux操作系统。 说明 请在原有根证书到期前及时更换正规机构颁发的证书，以提高系统安全性。 对于Microsoft SQL Server，绑定公网IP后，需重启实例才能使SSL连接生效。 步骤 2 启动SQL Server Management Studio客户端。 步骤 3 选择“连接 > 数据库引擎”，在“连接到服务器”弹出框中填选登录信息。 图 连接到服务器 “服务器名称”是目标实例的主机IP和数据库端口（IP和数据库端口之间请使用英文半角逗号）。例如：x.x.x.x,8080 − 主机IP为已绑定的弹性公网IP地址。 − 端口为“基本信息”页签中，“连接信息”模块的“数据库端口”。 “身份验证”是认证方式，选择“SQL Server身份验证”。 “登录名”即待访问的关系型数据库账号，默认管理员账号为rdsuser。 “密码”即待访问的数据库账号对应的密码。 步骤 4 单击“选项”，在“连接属性”页签，填选相关信息，并勾选“加密连接”，启用SSL加密（系统默认不勾选“加密连接”，即不启用，需手动启用）。 图 连接属性 步骤 5 单击“连接”，连接实例。 结束

本文简述如何退订资源包。 退订说明 用户可根据需要，在符合天翼云退订规则的前提下，灵活退订资源。只要流量包用量未用尽或者有效期未到期，均可按照天翼云的退订规则完成退订操作。 退订步骤 1. 登录天翼云官网，单击右上角【我的】，进入【费用中心】。 2. 单击左侧导航栏中的【订单管理】，进入【退订管理】。 3. 勾选要退订的资源，单击【退订】，进入退订详情页面。 4. 退订前，建议查阅【退订须知】，再次确认要退订的资源信息。确认无误后，选择退订原因并勾选【我已确认本次退订金额和相关费用】，单击【退订】完成退订操作。 5. 退订后资金退回账户余额，可以通过“余额提现”进行提现，提现操作详情请参见余额提现。更多退款说明，详情请参见退款说明。 说明 天翼云同时支持批量退订资源，详情请见如下操作步骤。 勾选要批量退订的资源，单击【批量退订】，进入退订详情页面。 再次确认已选资源，确认无误后，单击【退订】完成退订操作。

参数 参数类型 是否必填 示例 说明 下级对象 {itemName} String 是 tcKey11 监控项名称 {value} Object 是 tcVal11 监控项值，与监控项名称组成keyvalue格式，可以为任意内容

删除应用 前提条件 若应用下还存在关联的应用实例，则无法删除。 在“应用详情“页面，单击右上角的“删除应用“，在弹出的对话框中单击 “确认”。 收藏应用 1. 登录微服务云应用控制台，选择“应用管理 > 应用列表”。 2. 点击项目名，在应用管理右侧选择应用分组，选择应用分组下的某个应用，单击应用名右侧的“收藏应用”。 取消收藏 1. 登录微服务云应用控制台，选择“应用管理 > 应用列表”。 2. 选择“收藏应用”，选择某个应用，单击应用名右侧的“取消收藏”。 应用详情 应用详情分为三块内容：部署信息、基本信息、发布记录。 部署信息 概述 查看应用的部署情况，根据不同的应用发布方式，分为容器应用实例、ECS应用实例。选择相应的页签去查看应用的部署详情。该应用所属的项目关联的环境下的应用实例数，根据不同环境展示不同环境下的应用实例部署信息。 1. 登录微服务云应用控制台，选择“应用管理 > 应用列表”。 2. 点击项目名，在应用管理下选择应用分组下的某个应用，单击应用名，单击右侧的“部署信息”。 环境：应用所属项目下关联的所有环境以及环境下已发布的应用实例数，勾选展示。 容器应用实例：容器部署方式下不同环境的应用实例列表信息。 ECS应用实例：Ecs部署方式下不同环境的应用实例列表信息。 应用实例列表基本信息：包含应用实例名称、运行实例数/期望实例数、实例总数、所属项目、所属分组、应用名称、部署单元、技术栈版本、标签、工作负载类型（容器应用实例）、发布时间、发布状态、实例来源、操作。

日志字段 说明 LOGID 日志ID MODULENAME 操作模块名称 OPERATIONCONTENT 操作内容 OPERATIONTYPE 操作类型 SUCCESSTAG 是否成功 0：否 1：是 IPADDRESS 来源IP地址 USERID 操作用户 CREATETIME 操作时间

天翼云关系型数据库服务协议 天翼云关系型数据库服务协议 历史版本（20191111）

天翼云关系型数据库服务协议 天翼云关系型数据库服务协议 历史版本（20191111）

天翼云关系型数据库服务协议 天翼云关系型数据库服务协议 历史版本（20191111）

本章节主要介绍如何退订天翼云物理机。 操作步骤 1. 登录天翼云服务控制台 。 2. 在左侧导航栏，选择“物理机”。 3. 单击左上角的区域按钮，选择区域。本示例中，选择“江苏 苏州”。 4. 在物理机列表中，找到已创建的实例“bmsxxxtest”。在“操作”列，单击“更多 > 退订”。 5. 在“退订资源”页面，选择一个退订原因，单击“退订”。 6. 在弹出的确认页面单击“退订”。

DBSS服务是否支持线下部署？ 不支持。数据库安全服务需要部署在您所使用的云上的服务器中，您需要将相关的业务迁移至目标云上。 云服务首页提示DBSS服务预测容量不足如何处理？ DBSS实例磁盘不支持单独扩容，磁盘容量预测无法满足保存至少180天日志的合规要求时，需要进行备份。 此告警为提醒用户实例磁盘使用阈值较高，建议按小时备份。如果已开启了备份，则可忽略该告警。

如果您忘记续费，到期当天您的云主机将无法操作，并进入保留期，到期十五天后，将会删除相关资源，建议您尽快进行手动续费。 若资源进入宽限期或保留期后续费，所有资源续费周期的开始时间为原资源的到期时间（不包括宽限期和保留期）。 例如，用户A于2020年4月1日订购包月云主机1个月，资源于2020年4月30日到期，用户A于2020年5月10日续订1个月，新的资源到期时间为5月30日。5月1日9日用户所订购资源处于欠费冻结状态，续订后将需扣除上述欠费时长，因此，建议您在资源到期冻结前及时续订。

Agent管理列表用于管理您安装的所有探针 概述 Agent管理列表用于管理您安装的所有探针，包括“正常上报“和“未上报”的探针，显示各个探针的关键指标信息，提供查看应用详情的快捷入口和升级探针的功能入口。 1. 登录微服务云应用控制台，左侧菜单栏选择“应用监控 > agent管理”，进入列表查看数据。 具体使用说明可参考天翼云官网的应用性能监控>用户指南>Agent管理的文档。

平台提供了以下大模型API能力。 模型 模型简介 模型ID MiniMaxM3 MiniMaxM3是MiniMax最新发布的前沿开源大模型，集成了顶尖的 Coding 与 Agent 能力、1M 超长上下文。M3搭载了MiniMax自主研发的全新稀疏注意力架构 MSA，在极大幅度降低计算资源消耗的同时，展现出比肩海外闭源旗舰模型的强大性能。 62cc400ee35e43808b1688fcbc9c3e88 DeepSeekV4Pro DeepSeekV4Pro 是深度求索（DeepSeek）4月正式发布并开源的全新一代旗舰级混合专家（MoE）大语言模型。作为 V4 家族的性能担当，该模型总参数高达 1.6 万亿（1.6T），在智能体（Agent）能力、世界知识积累和逻辑推理性能三大核心维度上全面领跑全球开源社区。其综合实力已比肩甚至在部分领域超越了世界顶级的闭源旗舰模型。 454e3bbcee0a41d2be727d387fa6d06d DeepSeekV4Flash DeepSeekV4Flash 是深度求索（DeepSeek）4月正式发布的新一代极致效能混合专家（MoE）大语言模型。作为 V4 家族中主打“高性价比”的闪电版本，其总参数为 284B。它在完美继承 V4 家族革命性架构的基础上，将推理成本和显存占用压缩到了极限。在保留了接近旗舰版逻辑推理能力的同时，它以极快的生成速度，成为企业级高并发部署和日常 Agent 调度的绝佳底座。 f23c54bf38b64ee194b28783d61be788 GLM5.1 GLM5.1 是智谱 AI 面向智能体工程推出的下一代旗舰级大模型。相比前代 GLM5，该模型在代码能力与复杂任务执行上实现了显著飞跃。它不仅在 SWEBench Pro 榜单上达到了当前最优水平，在 NL2Repo（仓库级代码生成）和 TerminalBench 2.0（真实终端任务）上也确立了绝对领先优势。 5fea387da7f54ba38eab3d4a4fb4e9d8 Qwen3.5122BA10B Qwen3.5122BA10B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE模型。该模型拥有 122B 总参数，但在推理时仅激活 10B 参数，实现了极致的性能与效率平衡。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代 Qwen3，更在智能体和视觉理解任务上表现卓越，具备强大的现实世界适应能力。 78b3c0e1a48d464790de60b267bf0af0 Qwen3.535BA3B Qwen3.535BA3B 是阿里通义千问团队推出的新一代中大型开源多模态 MoE 模型。该模型总参数规模为 35B，在推理过程中仅激活约 3B 参数，在性能与推理成本之间实现了优异平衡。依托统一的视觉语言建模能力与强化学习驱动的智能体训练，该模型在推理、编码、多语言理解及视觉任务中均表现出色，具备良好的实际业务落地能力。 699533bb5f9e41859e6fa76342bde7ab Qwen3VL235BA22BInstruct Qwen3VL235BA22BInstruct 是阿里通义千问推出的旗舰级视觉语言模型（VisionLanguage Model），也是当前 Qwen 系列中最强的多模态模型之一。模型总参数规模达 235B，在推理时激活约 22B 参数，在性能与计算效率之间实现平衡。该模型在文本理解、视觉感知、空间推理及视频理解等方面全面升级，具备从图像、视频到复杂交互任务的统一建模能力。 16f57aed1f544ea9aabc7301a5f85eb2 MiniMaxM2.5 MiniMaxM2.5 是 MiniMax 推出的最新一代高性能智能体大模型，在数十万个复杂真实环境中通过大规模强化学习训练而成，面向代码开发、工具调用、信息检索与办公自动化等高价值任务场景。 3baef975eb114077a3d78a8adeb3ab56 KimiK2.5 KimiK2.5 是一个开源的原生多模态智能体模型，在 KimiK2Base 基础上通过约 15 万亿混合视觉与文本 token 的持续预训练构建而成。该模型无缝融合视觉与语言理解能力，并具备先进的智能体能力体系，适用于复杂多模态任务场景。KimiK2.5 在视觉理解、跨模态推理、代码生成与智能体协作方面表现突出，并通过“智能体集群”机制实现复杂任务的分解与并行执行能力。 4529fb1057994ba0b99982e5b119c67e GLM4.6V GLM4.6V 系列是智谱 AI 在多模态方向推出的一次重要迭代。在视觉理解精度上达到了同参数规模的 SOTA（业界领先）水平。模型支持灵活开启深度思考模式，为真实业务场景中的多模态 Agent 提供了强大、统一且敏捷的技术底座。 45db0217edd742ff9f785efa863b0960 Qwen3Next80BA3BInstruct Qwen3Next80BA3BInstruct 是阿里通义千问推出的新一代基础模型 Qwen3Next 系列的首个指令模型版本。模型总参数规模为 80B，在推理时仅激活约 3B 参数，在保持强大能力的同时显著降低计算成本。该模型基于创新的混合注意力架构（Gated DeltaNet + Gated Attention）与高稀疏度 MoE 设计，重点优化超长上下文建模与推理效率。 e6ba9d0e404e451189138b50f2abc508 DeepSeekV3.2（旗舰版） 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。 24625803b01f4f90b72abbe9d9cdf5cc GLM5（正式版） 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 28.5Ttokens。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。 5df2c9ff4ad347cb95ea42ad6e9e1729 Qwen3.5397BA17B（正式版） 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。 fde2b0a897b140bda7909861ed734671 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

本节介绍了创建并通过MySQLFront连接TaurusDB实例的相关内容。 TaurusDB实例创建完成后，可以先登录到Windows弹性云主机，在ECS上安装MySQLFront（以MySQLFront为例），然后通过MySQLFront使用内网IP连接到实例。 MySQLFront是一个用于MySQL数据库的Windows前端管理工具。允许用户通过图形界面与MySQL数据库进行交互，包括连接到数据库、执行SQL命令、管理数据表和记录等。 操作流程 操作步骤 说明 步骤1：创建TaurusDB实例 选择TaurusDB的基础配置、高级配置信息，购买数据库实例。 步骤2：创建ECS 购买Windows ECS，并确认ECS实例与TaurusDB实例在同一区域、同一VPC内。 步骤3：测试连通性并安装MySQLFront 测试ECS到TaurusDB实例内网IP和端口的网络连通性，并在ECS上安装MySQLFront。 步骤4：使用MySQLFront连接实例 使用MySQLFront通过内网IP和端口连接TaurusDB实例。 步骤1：创建TaurusDB实例 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域和项目。 步骤 3 在页面左上角单击 ，选择“数据库 > 云数据库 TaurusDB”。 步骤 4 在“实例管理”页面，单击“创建数据库实例”。 步骤 5 在“创建数据库实例”页面，填写并选择实例相关信息后，单击“立即创建”。 表 基本信息 参数 描述 计费模式 选择“按需计费”。 区域 实例所在区域。 须知 不同区域的资源之间内网互不相通。请选择靠近您业务的区域，可以降低网络时延，提高访问速度。 实例创建成功后不能更换区域，请谨慎选择。 实例名称 实例名称长度最小为4个字符，最大为64个字符且不超过64个字节（一个中文字符占用3个字节），必须以字母或中文开头，区分大小写，可以包含字母、数字、中划线、下划线或中文，不能包含其他特殊字符。 创建多个数据库实例时，名称自动按序增加4位数字后缀。例如输入instance，从instance0001开始命名；若已有instance0010，从instance0011开始命名。 批量创建的实例名称长度在4个到59个字节之间，可以包含字母、数字、中划线、下划线或中文（一个中文字符占用3个字节），不能包含其他特殊字符。 数据库引擎版本 TaurusDB V2.0。 实例类型 支持集群版和单机版。 集群：集群版包含1个主节点和最少1个最多15个只读节点。主节点处理读写请求，只读节点仅处理读请求。主节点如果发生故障，只读节点会自动切换为主节点，保证数据库的高可用。适用于中大型企业的生产数据库，覆盖互联网、政企税务、银行保险等行业。 单机：单机版只有1个主节点，没有只读节点。单机版无需处理多个节点之间的同步协作，易满足ACID事务需求。适用于个人学习、微型网站以及中小企业的开发测试环境。 可用区类型 可用区指在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域，可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。 单可用区：主节点和只读节点部署在同一个可用区。 多可用区：您选择主可用区，创建的只读节点会均匀分布在各可用区之间，保证高可靠性。 时区 由于世界各国家与地区经度不同，地方时也有所不同，因此会划分为不同的时区。时区可在创建实例时选择，后期不可修改。 表 规格与存储 参数 描述 性能规格 不同性能规格对应不同连接数和最大IOPS。 创建成功后可进行规格变更。 CPU架构 CPU架构分为X86和鲲鹏。 节点数量 每个实例默认只有1个主节点，其余节点为只读节点，单次创建最多可批量申请9个只读节点。 实例创建成功后，您可根据业务需要，添加只读节点，具体请参见创建只读节点。 存储设置 您的存储空间会有必要的文件系统开销，这些开销包括索引节点和保留块，以及数据库运行必需的空间。 表 网络设置 参数 描述 虚拟私有云 TaurusDB数据库实例所在的虚拟专用网络，可以对不同业务进行网络隔离，以提高网络安全性。 您需要选择所需的虚拟私有云和子网。如果没有可选的虚拟私有云，TaurusDB会为您分配一个默认的虚拟私有云（defaultvpc），您也可以使用已有、新建VPC和子网。 须知 TaurusDB实例创建完成后不支持切换虚拟私有云，请谨慎选择所属虚拟私有云。 内网安全组 内网安全组限制实例的安全访问规则，加强TaurusDB数据库服务与其他服务间的安全访问。请确保所选取的内网安全组允许客户端访问数据库实例。 如果不创建内网安全组或没有可选的内网安全组，TaurusDB数据库服务默认为您分配内网安全组资源。 IPv6 启用IPv6前，请确保数据库实例所在的VPC和子网已开启IPv6配置，在VPC和子网开启IPv6配置的应用场景和操作步骤。 启用IPv6后，数据库实例可在双堆栈模式下运行，即可以拥有两个不同版本的IP地址：IPv4地址和IPv6地址。此时实例通过IPv4和IPv6进行通信，且IPv4和IPv6通信彼此独立。 表 数据库配置 参数 描述 管理员账户名 数据库的登录名默认为root。 管理员密码 所设置的密码，长度为8~32个字符，至少包含以下字符中的3种：大写字母、小写字母、数字、特殊字符~!@

本章节介绍印刷文字识别（OCR) 安全相关的常见问题与解答。 是否可以设置IP白名单呢？ OCR是API服务，暂不支持白名单设置，您可以在自己的服务器上调用我们的服务。 OCR传输的数据是否经过加密呢？ 天翼云印刷文字识别采用天翼云官网标准EOP网关，数据传输过程有全链路安全保障。若您的数据比较敏感、安全保密性要求高的话，可考虑使用私有化部署。 使用OCR服务，图片数据是否会存储？ 因相关规定限制，印刷文字识别公有云服务数据不落盘，用户的图片数据和识别数据均不保留。使用OCR服务后，图片数据就会立即释放，不会存储。

本文介绍天翼云APP支持的管理工具 天翼云APP提供包括业务服务、财务工具、会员账号、开发运维等四类服务/工具，用户可根据分类选择需要使用的服务/工具 更多服务/工具正在接入中，敬请期待 管理常用工具 天翼云APP支持设置常用工具，用户可根据日常使用需要，添加常用工具入口，快速启动工具。 1、点击【更多应用】查看全部服务/工具 2、点击【编辑】按钮，添加或删除常用工具 3、点击【+】即可添加至常用工具，常用工具可点击【】删除，常用工具支持通过拖拽调整顺序

文档设计规范 集合中的 key尽量不要使用任何 “”（下划线）以外的特殊字符。 尽量将同样类型的文档存放在一个集合中，将不同类型的文档分散在不同的集合中；相同类型的文档能够大幅度提高索引利用率，如果文档混杂存放则可能会出现查询经常需要全表扫描的情况。 尽可能不要使用 id ，如：向 id 中写入自定义内容。 文档数据库服务的表与InnoDB相似，都是索引组织表,数据内容跟在主键后，而 id 是文档数据库服务中的默认主键,一旦 id 的值为非自增，当数据量达到一定程度之后，每一次写入都可能导致主键的二叉树大幅度调整，这将是一个代价极大的写入，所以写入就会随着数据量的增大而下降，所以一定不要在 id 中写入自定义的内容。 尽量不要让数组字段成为查询条件。 如果字段较大，应尽量压缩存放。 不要存放太长的字符串，如果这个字段为查询条件，那么确保该字段的值不超过1KB；MongoDB的索引仅支持1K以内的字段，如果你存入的数据长度超过1K，那么它将无法被索引。 尽量存放统一了大小写后的数据 。 如果评估单集合数据量较大，可以将一个大表拆分为多个小表，然后将每一个小表存放在独立的库中或者sharding分表。 索引设计规范 文档数据库服务的组合索引使用策略与 MySQL 一致，遵循”最左原则”。 索引名称长度不要超过 128 字符。 应尽量综合评估查询场景,通过评估尽可能的将单列索引并入组合索引以降低所以数量，结合1，2点。 优先使用覆盖索引。 创建组合索引的时候，应评估索引中包含的字段，尽量将数据基数大(唯一值多的数据)的字段放在组合索引的前面。 文档数据库服务支持 TTL 索引，该索引能够按你的需要自动删除XXX秒之前的数据并会尽量选择在业务低峰期执行删除操作；看业务是否需要这一类型索引。 在数据量较大的时候，文档数据库服务索引的创建是一个缓慢的过程，所以应当在上线前或数据量变得很大前尽量评估，按需创建会用到的索引。