本节介绍了长事务性能相关问题与解决方法。 场景描述 云数据库TaurusDB实例在11:30到12:27分内存使用率持续上升，最终触发内存超限。 图 内存使用率 原因分析 1. 查看processlist.log日志，查询到有两个慢SQL与下图中内存增长的时间比较匹配。 图 查询慢SQL 2. 查看慢查询中的表数据量约90GB，数据行数约10亿行，且通过下图中的执行时间可以看出，两个SQL执行了40~50分钟，跟监控中内存增长的时间基本一致，确定是临时表内存不受控导致。 解决方案 1. 升级实例规格，将内存利用率维持在合理范围，防止业务突增导致实例OOM。变更实例规格的详细内容请参考变更实例的CPU和内存规格。 2. 根据业务实际情况优化慢查询。

本节介绍了云数据库TaurusDB的到期与欠费。 服务到期 若您购买的实例已到期，请参见费用中心的到期处理说明章节进行处理。 “按需计费”实例，没有到期的概念。 “包年/包月”实例到期后无法在TaurusDB管理控制台进行该实例的操作，相关接口也无法调用，自动化监控或告警等运维也会停止。如果在保留期结束时您没有续费，实例将终止服务，系统中的数据也将被永久删除。 欠费 若您购买的实例已欠费，请参见费用中心的按需欠费资源冻结规则章节进行处理。 “包年/包月”实例，没有欠费的概念。 “按需计费”实例是按每小时扣费，当余额不足，无法对上一个小时的费用进行扣费，就会导致实例欠费。您续费后解冻实例，可继续正常使用，请注意在保留期进行的续费，是以原到期时间作为生效时间，您应当支付从进入保留期开始到续费时的服务费用。

本章节主要介绍GeminiDB Redis实例支持的实例规格信息。 同一实例类型根据内存的配置不同分为多种实例规格，针对不同的应用场景，您可以选择不同规格的实例。 数据库实例规格与所选的CPU机型相关，请以实际环境为准。 表 GeminiDB Redis节点规格 节点规格 vCPU（个） 单节点实例的最大持久化数据存储空间（GB） 单节点实例的最大连接数 实例DB数 geminidb.redis.small.4 1（共享型） 4 5,000 128 geminidb.redis.medium.4 1 8 10,000 256 geminidb.redis.large.4 2 16 10,000 256 geminidb.redis.xlarge.4 4 32 10,000 1,000 geminidb.redis.2xlarge.4 8 64 10,000 1,000 geminidb.redis.4xlarge.4 16 128 10,000 1,000 geminidb.redis.8xlarge.4 32 256 10,000 1,000 geminidb.redis.medium.8 1 8 10,000 256 geminidb.redis.large.8 2 16 10,000 256 geminidb.redis.xlarge.8 4 32 10,000 1,000 geminidb.redis.2xlarge.8 8 64 10,000 1,000 geminidb.redis.4xlarge.8 16 128 10,000 1,000 geminidb.redis.8xlarge.8 32 256 10,000 1,000

字段 说明 Traceid 语句标识，由用户执行语句时，通过HINT指定。 Operation 执行阶段名称。具体阶段说明，请参见本文档的 Operation字段说明。 Start(ms) SQL当前操作阶段在本Query Profiling中的相对启动时间，第一阶段从0开始，单位为毫秒。 End(ms) 当前操作阶段结束时间。 Duration(ms) 当前操作阶段执行耗时。 Shardname SQL具体执行分片名。 Rwnode（write） SQL执行节点名和节点的读写属性： write ：写节点。 read ：读节点。 Rows 显示SELECT查询返回的行数和INSERT、UPDATE、DELETE影响的行数。 如果所在行是在某个分片执行的记录，则显示为对应分片返回的行数和影响行数。 SQL 具体执行SQL。 如果所在行是某个分片执行的记录，则显示具体在对应分片执行的语句，因为分布式数据库存在SQL解析并转发情况，实际SQL与用户输入不一致是正常情况。

本页介绍天翼云TeleDB数据库如何创建、删除、启动、停止和重启备份机。 操作步骤 1. 登录TelePG控制台。 2. 创建备份机 1. 在左侧导航树上，单击备机管理 ，进入备份机管理页面。 2. 在备份机管理页面，单击创建备份机 ，出现新增备份机 对话框。 3. 在新增备份机对话框填写基本信息，包括备份机名称 、IP地址 、服务端口 、安装目录 、数据目录 和版本号 。 4. 确认填写信息无误后，单击检查配置 ，通过后单击确定 。 5. 新建的备份机将出现在备机列表中。 3. 删除备份机 单击目标备份机所在行操作列的删除 ，即可删除备份机。 4. 启动备份机 单击目标备份机所在行操作列的更多> 启动 ，即可启动备份机。 5. 停止备份机 单击目标备份机所在行操作列的更多> 停止 ，即可停止备份机。 6. 重启备份机 单击目标备份机所在行操作列的更多> 重启 ，即可重启备份机。

本页介绍天翼云TeleDB数据库如何创建备份机、删除备份机、启动备份机和重启备份机。 操作步骤 1. 登录TelePG控制台。 2. 创建备份机 1. 在左侧导航树上，单击备机管理 ，进入备份机管理页面。 2. 在备份机管理页面，单击创建备份机 ，出现新增备份机 对话框。 3. 在新增备份机对话框填写基本信息，包括备份机名称 、IP地址 、服务端口 、安装目录 、数据目录 和版本号 。 4. 确认填写信息无误后，单击检查配置 ，通过后单击确定 。 5. 新建的备份机将出现在备机列表中。 3. 删除备份机 单击目标备份机所在行操作列的删除 ，即可删除备份机。 4. 启动备份机 单击目标备份机所在行操作列的更多 > 启动 ，即可启动备份机。 5. 停止备份机 单击目标备份机所在行操作列的更多 > 停止 ，即可停止备份机。 6. 重启备份机 单击目标备份机所在行操作列的更多 > 重启 ，即可重启备份机。

您需要在部署天翼云TeleDB数据库之前，规划相关的硬件、网络及基础环境。 部署规划 在部署环境之前，硬件、网络及基础环境必须满足如下要求： 服务器芯片：支持国产鲲鹏、海光、龙芯 服务器规格：4C8G及以上 磁盘：推荐1T及以上，实例节点服务器建议使用SSD 网络:千兆网络，实例节点服务器建议万兆网卡 操作系统版本：麒麟V10 SP3、统信V20 部署机器SSH 版本要求 7.4以上 最小化部署主机数量：dcp控制台和TeleDB控制台一台主机，实例主机至少两台， 最小化资源部署需要三台主机 主机规格要求：控制台主机系统为centos7.6+intelx86 ，8c16g以上，建议为8c32g，实例主机系统可选择centos7.6+intelx86或者ctyunos201+鲲鹏920 准备一个数据盘，控制台主机建议500G，实例主机根据数据量判断 主机名 规格 目录及大小 系统及CPU类型 说明 A机器 8C32G 系统盘500G/app1T centos7.6+intelx86 用于安装dcp控制台和TeledbDBX控制台 B机器 8C32G 系统盘500G/app1T centos7.6+intelx86 用于安装实例主机 C机器 8C32G 系统盘500G/app1T centos7.6+intelx86 用于安装实例主机

您需要在部署天翼云TeleDB数据库之前，规划相关的硬件、网络及基础环境。 在部署环境之前，硬件、网络及基础环境必须满足如下要求： 服务器芯片：支持国产鲲鹏、海光、龙芯 服务器规格：4C8G及以上 磁盘：推荐1T及以上，实例节点服务器建议使用SSD 网络:千兆网络，实例节点服务器建议万兆网卡 操作系统版本：麒麟V10 SP3、统信V20 部署机器SSH 版本要求 7.4以上 最小化部署主机数量：TeleDB控制台一台主机，实例主机至少两台， 最小化资源部署需要三台主机 主机规格要求：控制台主机系统为centos7.6+intelx86 ，8c16g以上，建议为8c32g，实例主机系统可选择centos7.6+intelx86或者ctyunos201+鲲鹏920 准备一个数据盘，控制台主机建议500G，实例主机根据数据量判断 主机名 规格 目录及大小 系统及CPU类型 说明 A机器 8C32G 系统盘500G/app1T centos7.6+intelx86 用于安装TeledbDB控制台 B机器 8C32G 系统盘500G/app1T centos7.6+intelx86 用于安装实例主机 C机器 8C32G 系统盘500G/app1T centos7.6+intelx86 用于安装实例主机

本页介绍天翼云TeleDB数据库文件缺失类问题。 clog（xact）文件缺失问题 问题描述 执行SQL、或节点启动报错： "could not access status of transaction xxx", "Could not open file ""pgxact/xxxx"": No such file or directory. 可能影响 部分SQL报错； 节点启动失败。 解决步骤 pgxact文件缺失，通常是由于服务器异常断电导致，可通过手动补全文件的方式修复 执行命令，生成种子文件： for i in {1..262144}; do printf '125'; done > committed 用该文件复制为缺失的文件： cp rp committed pgxact/xxxx pgcommitts文件缺失问题 问题描述 执行SQL、或节点启动报错： "could not access status of transaction xxx", "Could not open file ""pgcommitts/xxxx"": No such file or directory. 可能影响 部分SQL报错； 节点启动失败。 解决步骤 pgcommitts文件缺失，通常是由于服务器异常断电导致，可通过手动补全文件的方式修复 用pgcommitts目录下与缺失文件相近的文件复制为缺失的文件： cp rp xxx pgxact/xxxx

本页介绍天翼云TeleDB数据库实例升级。 操作场景 随着产品功能不断迭代升级，用户可根据自己业务需求选择升级内核版本。为了帮助您最大程度减少升级过程的繁琐及升级过程对业务的影响，您可在TeleDB控制台进行在线升级。 操作步骤 1. 切换至TeleDB控制台，在左侧导航单击实例详情 ，进入实例详情页面。 2. 在实例详情 页面，单击右上角操作下拉框的在线升级 ，出现实例升级对话框。 3. 在实例升级 对话框，填写任务名称 ，选择升级版本 及升级节点 ，单击下一步 。 4. 确认升级相关信息，单击原地升级或创建灰度升级 。 5. 单击立即前往 ，可跳转至任务管理页面查看任务执行详情。 说明 可以原地升级的场景，这种场景下客户也可以选择灰度升级。 无法一次直接升级成功的路径，需要原地升级至其中一个中间版本后再一次原地升级。

本节主要介绍到期与欠费 服务到期 “按需计费”实例，没有到期的概念。 “包年/包月”实例到期后，首先会进入宽限期，实例列表中显示为“已过期”。宽限期内您无法在数据库管理控制台对其进行访问、管理等操作。 如果您在宽限期内仍未续费包年/包月DRDS实例，则会进入保留期，实例状态变为“已冻结”，您将无法对处于保留期的包年/包月资源执行任何操作。 如果在保留期结束时您仍未续费，实例将被释放，数据也将被永久删除。 说明 实例到期后宽限期为7天，保留期为15天。 欠费 “包年/包月”实例，没有欠费的概念。 “按需计费”实例是按每小时扣费，当余额不足，无法对上一个小时的费用进行扣费，就会导致实例欠费。您续费后解冻实例，可继续正常使用，请注意在保留期进行的续费，是以原到期时间作为生效时间，您应当支付从进入保留期开始到续费时的服务费用。 说明 保留期为15天

本节主要介绍重置迁移任务 DRS任务在迁移过程中由于不确定因素导致迁移任务失败，后台会进行多次断点续传的重试，无需人工干预。但有时候存在无法自动修复的场景，比如源日志被人为强制清理，导致无法继续迁移任务，则可通过重置功能，重新开始迁移而不用再次配置任务。 对于以下迁移状态的任务，可以重置迁移任务。 迁移失败状态 前提条件 已登录数据库复制服务控制台。 已成功创建迁移任务，并且迁移失败。 方式一 1、 在“实时迁移管理”页面的任务列表中，选择要启动的任务，单击操作列“重置”按钮。 2、 在弹出的“重置任务”窗口，将重新进行迁移任务预检查。 3、 预检查完成后，且预检查通过率为100%时，单击“开始重置”按钮，重新提交迁移任务。 方式二 1、 在“实时迁移管理”页面，选择需要启动的任务，单击任务名称。 2、 页面跳转至“基本信息”页签，切换至“迁移进度”页签，单击页面左上角“重置”按钮。 3、 继续执行方法一的步骤2至3。

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

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 videoId 是 String 源视频id 34c71dbaf2804f5ea05ff4daed837fef type 是 String 视频类型，包含 ORIGINAL(源视频)/MASTERM3U8(自适应的主m3u8文件)/TRANSCODED(转码后视频)。 TRANSCODED fileId 是 String 文件id 34c71dbaf2804f5ea05ff4daed837fef/100001.m3u8 url 是 String 视频播放的url，返回数据库中当前的url，如果没有调用签名接口签名，返回的是无签名的url，如果有调用则是上一次签名的url。 transcodeTemplateId 否 Long 视频对应的转码模板id，只有源视频存在转码后的文件集才会返回。 100000000003

天翼云 Prometheus 监控服务对接开源 Prometheus 生态，提供多种开箱即用的预置监控大盘，且提供全面托管的 Prometheus 服务。 什么是Prometheus实例 Prometheus实例是天翼云可观测监控服务中用于管理数据采集、存储与分析的核心逻辑单元，包含预配置的数据采集规则、时序数据库、可视化监控面板及告警策略等功能模块。 产品优势 集成便捷：提供一站式解决方案，显著降低可观测系统的部署与运维复杂度。 成本可控：相较自建方案，天翼云可观测Prometheus监控服务具备更优的性价比优势。 生态融合：深度集成天翼云容器服务，实现无缝对接。 专业护航：享有天翼云官方提供的专业技术支持体系。 注意 目前Prometheus监控服务仅于华东1、华南2、西南1上线。

本页介绍了文档型数据库服务的恢复方案。 目前文档型数据库服务的3种规格都支持备份数据的恢复，您可以根据实际需求进行备份数据的恢复。 实例类型 恢复类型 使用场景 单机版（单节点） 按备份点恢复到本实例 将已有的单机版（单节点）备份数据恢复到本实例 单机版（单节点） 按备份点恢复到其他单机版（单节点）实例 将已有的单机版（单节点）备份数据恢复到其他单机版实例或副本集实例 单机版（单节点） 按备份点跨区域恢复到单机版新实例 将已有的单机版（单节点）备份数据跨区域恢复到单机版新实例 副本集 按备份点恢复到本实例 将已有的副本集备份数据恢复到本实例 副本集 按时间点恢复到本实例 将已有的副本集备份数据按某个指定的时间点还原到本实例 副本集 按备份点恢复到新实例 将已有的副本集备份数据恢复到新实例 副本集 按时间点恢复到新实例 将已有的副本集备份数据按某个指定的时间点还原到新实例 副本集 按备份点恢复到其他副本集实例 将已有的副本集备份数据恢复到其他单机版实例或副本集实例 副本集 按时间点恢复到其他副本集实例 将已有的副本集备份数据按某个指定的时间点还原到其他单机版实例或副本集实例 副本集 按备份点跨区域恢复到副本集新实例 将已有的副本集备份数据跨区域恢复到节点数相同的副本集新实例 集群版 按备份点恢复到本实例 将已有的集群版备份数据恢复到本实例 集群版 按时间点恢复到本实例 将已有的集群版备份数据按某个指定的时间点恢复到本实例 集群版 按备份点恢复到新实例 将已有的集群版备份数据恢复到新实例 集群版 按时间点恢复到新实例 将已有的集群版备份数据按某个指定的时间点恢复到新实例 集群版 按备份点恢复到其他集群版实例 将已有的集群版备份数据恢复到其他相同shard数量的集群版实例 集群版 按时间点恢复到其他集群版实例 将已有的集群版备份数据按某个指定的时间点恢复到其他相同shard数量的集群版实例 集群版 按备份点跨区域恢复到集群版新实例 将已有的集群版备份数据跨区域恢复到shard 数量相同的集群版新实例

本页介绍了文档数据库服务提供了丰富的产品规格，用户可根据业务场景选择订购最合适的规格产品。 文档数据库服务提供了丰富的产品规格，用户可根据业务场景选择订购最合适的规格产品。 集群实例规格 系统角色架构 CPU（个） 内存（GB） 最大连接数 Mongos 2 4 2000 Mongos 2 8 2000 Mongos 4 8 4000 Mongos 4 16 4000 Mongos 8 16 16000 Mongos 8 32 16000 Mongos 16 64 16000 Mongos 32 128 16000 Mongos 64 256 16000 Shard 2 4 2000 Shard 2 8 2000 Shard 4 8 4000 Shard 4 16 4000 Shard 8 16 16000 Shard 8 32 16000 Shard 16 64 16000 Shard 32 128 16000 Shard 64 256 16000 Configserver 1 2 1000 Configserver 2 4 2000 Configserver 4 8 4000 Configserver 8 16 16000 副本集实例规格 其中三节点副本集等同于一主两从实例类型，五节点副本集等同于一主四从实例类型，七节点副本集等同于一主六从实例类型。 系统架构 CPU（个） 内存（GB） 最大连接数 三节点副本集 1 4 500 三节点副本集 2 4 1000 三节点副本集 2 8 1000 三节点副本集 4 8 3000 三节点副本集 4 16 3000 三节点副本集 8 16 8000 三节点副本集 8 32 8000 三节点副本集 16 64 16000 三节点副本集 32 128 16000 三节点副本集 64 256 16000 五节点副本集 1 4 500 五节点副本集 2 4 1000 五节点副本集 2 8 1000 五节点副本集 4 8 3000 五节点副本集 4 16 3000 五节点副本集 8 16 8000 五节点副本集 8 32 8000 五节点副本集 16 32 16000 五节点副本集 16 64 16000 五节点副本集 32 64 16000 五节点副本集 32 128 16000 五节点副本集 64 128 16000 五节点副本集 64 256 16000 七节点副本集 1 4 500 七节点副本集 2 4 1000 七节点副本集 2 8 1000 七节点副本集 4 8 3000 七节点副本集 4 16 3000 七节点副本集 8 16 8000 七节点副本集 8 32 8000 七节点副本集 16 32 16000 七节点副本集 16 64 16000 七节点副本集 32 64 16000 七节点副本集 32 128 16000 七节点副本集 64 128 16000 七节点副本集 64 256 16000 副本集只读节点 2 4 1000 副本集只读节点 2 8 1000 副本集只读节点 4 8 3000 副本集只读节点 4 16 3000 副本集只读节点 8 16 8000 副本集只读节点 8 32 8000 副本集只读节点 16 32 16000 副本集只读节点 16 64 16000 副本集只读节点 32 64 16000 副本集只读节点 32 128 16000 副本集只读节点 64 128 16000 副本集只读节点 64 256 16000

本文介绍登录数据管理服务DMS的账号。 本文介绍登录数据管理服务账号的方法。 登录方式 目前数据管理服务仅支持使用天翼云账号登录控制台。 前提条件 具备天翼云账号（主账号/子账号）。 注意 天翼云子账号进入DMS前，需确保该子账号对应的天翼云主账号已登录过DMS。 功能介绍 您可以使用天翼云账号登录、跳转，使用数据管理服务。 在开始使用数据管理服务之前，您需要先注册一个天翼云账号。请访问我们的官方网址并点击右上角“免费注册”按钮。在注册页面中，您需要填写您的个人信息，包括电子邮箱、密码、手机号码等。请确保您填写的信息真实有效，以便我们能够及时向您提供服务。注册成功后，您可以使用注册时填写的电子邮箱或其他可用的登录方式登录天翼云。在登录过程中，系统将验证您的账号信息。如果验证通过，您将成功登录到天翼云官网。 在天翼云官网页面，您可以通过产品 > 数据库 > 数据库生态工具 > 数据管理服务的层次树进入数据管理服务产品详情页。 您在数据管理服务产品详情页上首次点击“立即开通”或“管理控制台”按钮均可进入产品订购页。根据指引完成订购后，再次点击“管理控制台”即可跳转至数据管理服务控制台执行操作。 注意事项 输入正确的信息：仔细核对输入的邮箱和密码，确保无误。如果输入错误的信息导致登录失败，可以重新填写正确的信息进行尝试。 保持登录状态：成功登录数据管理服务后，您将保持登录状态，直到主动退出或关闭服务。请注意保护个人隐私和数据安全，避免在公共场合使用时泄露敏感信息。 定期更新密码：为了确保账户安全，建议定期更新您的账号密码。避免使用容易猜到的密码，如生日、姓名等。同时，也建议定期更换密码复杂的随机密码以提高安全性。 注意账户活动：如果发现有异常的账户活动或操作，请立即联系我们的客服支持团队以获取帮助和解决方案。我们会对您的账户活动进行监控和管理以确保您的数据安全。

敏感数据识别任务扫描完成后，可通过DSC服务的“识别结果”页面，查看数据资产的风险分布、风险等级以及敏感数据存在的位置。 前提条件 已至少执行过一次敏感数据识别任务。 操作步骤 1. 单击左上角的，选择区域或项目。 2. 在左侧导航树中，单击，选择“安全>数据安全中心”，进入数据安全中心总览界面。 3. 选择左侧导航树中的“敏感数据识别 > 识别结果”，进入识别结果页面。 数据安全中心DSC统计了高风险、中风险和低风险对象的数量及分布图，分别包括大数据、数据库、OBS三个服务。 数据安全中心DSC针对扫描对象提供了详细的识别结果列表，同时，您可以在检测结果列表右上角筛选您想要查看的敏感数据识别结果，可通过风险等级、任务名称、数据类型或者对象名称进行筛选，识别结果列表参数说明如下表所示。 参数名称 参数说明 资产名称 敏感数据识别的对象名称。 数据类型 OBS、数据库、大数据 、MRS。 所属任务 任务名称，检测结果对象隶属的敏感数据检测任务名称。 未知风险信息 根据您设置的识别规则，经检测，未发现风险的资产数量。 低风险敏感信息 根据您设置的识别规则，经检测，统计的低风险（风险等级：1~3级）的资产数量。 中风险敏感信息 根据您设置的识别规则，经检测，统计的中风险（风险等级：4~7级）的资产数量。 高风险敏感信息 根据您设置的识别规则，经检测，统计的高风险（风险等级：8~10级）的资产数量。 上次识别时间 最近扫描该对象的时间。 操作 单击“查看详情”，查看该对象的识别结果明细。 4. 单击扫描对象所在行的“操作”列的“查看详情”，然后进入“结果明细”页面。 在页面的左上角的下拉框中选择任务名称、数据类型或者对象名称，可以通过筛选来查看具体扫描对象的识别结果。 单击页面的右上角的“下载识别结果”，下载风险结果报表。 敏感信息分布 可查看敏感信息的风险分布情况、对应风险等级资产的数量及其占比、Top10命中规则。 血缘图 可查看资产中敏感数据的具体名称、路径、风险等级。

Deployment Pod是Kubernetes创建或部署的最小单位，但是Pod是被设计为相对短暂的一次性实体，Pod可以被驱逐（当节点资源不足时）、随着集群的节点崩溃而消失。Kubernetes提供了Controller（控制器）来管理Pod，Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和自愈能力，其中最为常用的就是Deployment。 图 Deployment 一个Deployment可以包含一个或多个Pod副本，每个Pod副本的角色相同，所以系统会自动为Deployment的多个Pod副本分发请求。 Deployment集成了上线部署、滚动升级、创建副本、恢复上线的功能，在某种程度上，Deployment实现无人值守的上线，大大降低了上线过程的复杂性和操作风险。 StatefulSet Deployment控制器下的Pod都有个共同特点，那就是每个Pod除了名称和IP地址不同，其余完全相同。需要的时候，Deployment可以通过Pod模板创建新的Pod；不需要的时候，Deployment就可以删除任意一个Pod。 但是在某些场景下，这并不满足需求，比如有些分布式的场景，要求每个Pod都有自己单独的状态时，比如分布式数据库，每个Pod要求有单独的存储，这时Deployment就不能满足需求了。 详细分析下有状态应用的需求，分布式有状态的特点主要是应用中每个部分的角色不同（即分工不同），比如数据库有主备，Pod之间有依赖，对应到Kubernetes中就是对Pod有如下要求： Pod能够被别的Pod找到，这就要求Pod有固定的标识。 每个Pod有单独存储，Pod被删除恢复后，读取的数据必须还是以前那份，否则状态就会不一致。 Kubernetes提供了StatefulSet来解决这个问题，其具体如下： 1. StatefulSet给每个Pod提供固定名称，Pod名称增加从0N的固定后缀，Pod重新调度后Pod名称和HostName不变。 2. StatefulSet通过Headless Service给每个Pod提供固定的访问域名，Service的概念会在后面章节中详细介绍。 3. StatefulSet通过创建固定标识的PVC保证Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据。

本节介绍如何在主机资产页面管理终端。 管理终端 用户可在主机资产页面查看所有绑定该中心的主机信息，包括名称、分组、标签、IP、操作系统、终端版本等，并可查看终端详情、编辑终端、查看策略等操作。 查看终端详情 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“资产中心 > 主机资产”，进入主机资产页面。 3. 选择需要查看的主机终端（须确保终端为在线状态），点击终端名称或者点击操作项 中的“查看”。 4. 进入终端详情页面，即可查看该主机终端的详细信息，并可进行远程重启主机、关闭主机及修改远程端口操作。 终端概况说明如下： 终端信息 说明 终端详情 对终端进行详细信息展示：包括网络信息、环境信息、其他信息等；并支持远程关闭主机、重启主机、停止防护等操作。 监听端口 对终端上的端口情况进行实时监控。 运行程序 对终端上的进程运行情况进行实时监控，并支持远程结束相关进程。 账号信息 对终端上的所有账号信息进行统计。 运行应用 对终端上运行的软件应用信息进行统计。 性能监控 对终端上的内存、CPU、磁盘、网络IO进行监控统计。 临时封锁IP 对终端上因为防暴力破解和防端口扫描而引发的临时封锁IP进行管理。 注册表启动项 对终端上所有的注册表启动项进行统计和管理。 Web框架 对终端上运行的Web框架进行统计。 Web服务 对终端上运行的Web服务进行统计。 数据库 对终端上运行的数据库进行统计。 Web应用 对终端上运行的Web应用进行统计。 在线统计 对终端的在线时间进行统计。 安装软件 对终端安装包名、版本号、类型、发布者、安装时间等进行统计。 Jar包 对终端安装所关联的jar包进行统计。 计划任务 对终端被制定了哪些计划任务进行统计。 环境变量 对终端的环境变量进行统计。 内核模块 对终端内核模块名称、版本号、模块路径和大小、模块依赖等进行统计。 Windows证书 对终端的各种证书进行统计。

配置取数逻辑 “取数方式”选择“脚本方式”： 1.选择数据源、数据连接、数据库和队列，获取到需要配置的表。 说明 数据服务仅支持部分数据源，详情请参见图 DataArts Studio支持的数据源。您需提前在DataArts Studio管理中心中配置好数据源，按照脚本编辑提示要求输入SQL语句。 2.编写API查询SQL。 在脚本编辑页面，按照脚本编辑提示要求输入SQL语句。 说明 SELECT查询的字段即为API返回参数，支持返回别名。 WHERE条件中的参数为API请求参数，参数格式为${参数名}。 3.选择分页方式。 默认分页是指在创建API时输入了SQL，数据服务会自动基于SQL外层包装分页逻辑。例如输入的SQL脚本为： SELECT name as StudentName FROM tableofresults 数据服务在处理调试或者调用时，将自动在用户SQL外层包装分页逻辑，从而变成以下脚本： SELECT FROM (SELECT name as StudentName FROM tableofresults) LIMIT {pageSize} OFFSET {offsetValue} 其中pageNum、offsetValue为调试或者调用时传入参数的值。如果未定义pageNum参数的话，数据服务将默认给API设置一个pageNum参数；offsetValue是调试或者调用时传入参数pageSize的值计算得到，如果用户未定义pageSize参数的话，数据服务将默认给API设置一个pageSize参数。 自定义分页是指用户在创建API时，数据服务将不对用户SQL进行处理，分页逻辑完全由用户定义。如果用户需要创建分页的API的话，则可以在写SQL时加入分页逻辑。例如： SELECT name as StudentName FROM tableofresults LIMIT {pageSize} OFFSET {offsetValue} 4.添加排序参数。 在排序参数列表中，设置排序字段是否可选，排序方式和描述。单击，将入参和排序参数添加为SQL语句的API请求参数。 说明 添加排序参数前，请确保SQL语句正确。 5.编辑请求参数信息 编写好API查询SQL后，单击“测试SQL”，在数据库字段页签内绑定HTTP入参。参见配置取数逻辑中的6配置preorderby参数。 说明 preorderby是非必填参数，当未配置preorderby参数值时，则选取非可选排序字段作为排序的依据。

关系建模 关系建模是用实体关系（EntityRelationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 概念模型 ：是从用户的视角，主要从业务流程、活动中涉及的主要业务数据出发，抽象出关键的业务实体，并描述这些实体间的关系。 逻辑模型 ：是概念模型的进一步细化，通过实体、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 物理模型 ：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或MRSHive。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。 典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。 在DataArts Studio数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 数据架构总览 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据架构”模块，进入数据架构页面，查看“总览”，详见下图：数据架构总览。

本节为您介绍虚拟私有云服务的使用场景。 虚拟私有云就是为弹性云服务器构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境。 当弹性云服务器无需访问公网时，例如用于搭建网站的数据库节点或服务器节点的弹性云服务器无需连接公网，该类型弹性云服务器的虚拟私有云配置请参考配置无需访问公网的弹性云服务器的VPC。 当弹性云服务器需要访问公网时，可通过配置弹性IP实现，例如用于搭建网站时允许接受访客通过网络访问的业务节点，该类型弹性云服务器的虚拟私有云配置请参考配置通过弹性IP访问公网的弹性云服务器的VPC。

本章节为您介绍数据资产目录相关能力。 数据资产目录集中展示数据分类分级结果。展示范围主要是已同步并完成分类分级任务的数据源，不包括未同步的数据源； 针对已同步但未完成分类分级任务的数据源，只展示数据库结构信息（表、字段名等），分类分级相关信息由于尚未形成，相关统计数据显示默认值0。 每张卡片的展示字段包括：数据表名、数据表注释、数据源、主机、库名、Schema、行业模板、分类、分级、是否梳理、业务系统、部门、责任人、最后梳理时间、字段数、敏感字段数、已梳理占比等。 您可以通过输入表名/表注释、分类（表）、分级（表）、是否梳理（表）、业务系统、部门、责任人、最后梳理时间，查询数据表。

系统角色/策略名称 描述 类别 DLI FullAccess 数据湖探索所有权限。 系统策略 DLI ReadOnlyAccess 数据湖探索只读权限。 只读权限可控制部分开放的、未鉴权的DLI资源和操作。例如创建全局变量、创建程序包以及程序包组、default队列提交作业、default数据库下建表、创建跨源连接、删除跨源连接等操作。 系统策略 Tenant Administrator 租户管理员。 操作权限：具有所有云服务的管理和使用权限。创建后，可通过ACL赋权给其他子用户使用。 作用范围：项目级服务。 系统角色 DLI Service Admin DLI服务管理员。 操作权限：具有数据湖探索服务队列、数据的管理和使用权限。创建后，可通过ACL赋权给其他子用户使用。 作用范围：项目级服务。 系统角色

本节主要介绍应用上云 应用场景 应用上云时，很多工作需要重复操作，例如环境的销毁和重建、在扩容的场景下重复完成多个新实例的配置等。同时应用上云时，很多操作非常耗时，例如创建数据库、创建虚拟机等，都需等待分钟级别的时间。一旦需要串行创建多个耗时任务，就需要您持续等待一段时间。而此时如果可以将整个流程自动化，可以减少您的等待过程，完成其他更有价值的任务。 价值 使用应用编排服务，通过模板对应用及应用所需资源进行统一描述，一键式自动完成部署或销毁操作。您可以同步进行资源规划、应用定义和业务部署，提升应用上云的效率

参数 默认值 说明 address 节点连接信息，ip:port database 0 选择使用的数据库编号 connectionMinimumIdleSize 32 连接每个分片主节点的最小连接数 connectionPoolSize 64 连接每个分片主节点的最大连接数 subscriptionConnectionMinimumIdleSize 1 连接目标节点的用于发布订阅的最小连接数 subscriptionConnectionPoolSize 50 连接目标节点的用于发布订阅的最大连接数 subcriptionPerConnection 5 每个订阅连接上的最大订阅数量 connectionTimeout 10000 连接超时时间，单位：毫秒 idleConnectionTimeout 10000 空闲连接的最大回收时间，单位：毫秒 pingConnectionInterval 30000 检测连接可用心跳，单位：毫秒， 建议值：3000ms timeout 3000 请求等待响应的超时时间，单位：毫秒 retryAttemps 3 发送失败的最大重试次数 retryInterval 1500 每次重试的时间间隔，单位：毫秒， 建议值：200ms clientName null 客户端名称

本文介绍如何部署AD域控制器。 前提条件 在AD域控制器的云主机上已经安装AD域服务器。 操作步骤 1. 将域服务器升级升为域控制器。打开“服务器管理器”，点右上角点小旗子图标，点击“服务器提升为域控制器”。 2. 添加新林。由于是第一个AD控制器，点击“添加新林”，根域名处填域名sfs.com，点击“下一步”等待部署配置。 说明： 将域控制器添加到现有域：在现有的域控制器中添加新的域控制器。 将新域添加到现有林：在现有的林中新建域，与林中现有的域不同。 3. 设置目录服务还原密码。 说明： 林功能级别(包含Windows Server 2008到WindowsServer 2016级别)：Windows Server 2012 R2。 域功能级别(只包含Windows Server 2012 R2域功能)：Windows Server 2012 R2。 指定域控制器功能：默认即可。 键入目录服务还原模式(DSRM)密码：需设置复杂密码，否则无法通过规则校验。 4. 跳过DNS选项，点击“下一步”。用AD域服务器当DNS服务器，不需要单独指定。 5. NetBios域名保持默认，点击“下一步”。 6. 日志及数据配置保持默认，点击“下一步”。 说明： AD DS数据库是AD域服务器用来存放用户信息的地方。 AD DS数据库、日志文件夹和sysvol文件夹，出于安全考虑建议放在其他盘。 7. 检查配置信息，点击“下一步”。 8. 安装前自动进行先决条件检查，检查通过后点击“安装”，系统自动安装并重启。安装需要一段时间请耐心等待。 9. 查看是否安装成功。理论上重启后AD域即部署成功，打开“服务器管理器”，点击“工具>Active Directory用户和计算机”，在弹窗中依次点击“sfs.com>Domain Controllers”，若展示云主机名称即代表AD域部署成功。

对比维度 Deployment StatefulSet 适用场景 适用于无状态应用，如前端 Web 服务、无状态 API 网关、临时计算任务等无需保持状态的服务。 适用于有状态应用，如数据库（MySQL、PostgreSQL）、有状态中间件（Kafka、ZooKeeper）、分布式存储集群（Etcd）等需持久状态的应用。 Pod 命名与启动顺序 Pod 名称由系统随机生成（如 nginxdeploy7cbb48f9d6abc12 ），无固定创建或删除顺序。 Pod 名称按索引顺序固定（如 mysql0 、 mysql1 ），严格按索引顺序依次创建（从0开始）和逆序终止。 存储卷管理 通常多个 Pod 共享同一个 PersistentVolumeClaim（PVC），存储数据的一致性需由应用自身保证。 通过 VolumeClaimTemplate 为每个 Pod 动态创建独立的 PVC，Pod 重建后仍绑定原存储，保证数据持久性。 网络标识稳定性 Pod IP 和 DNS 记录随 Pod 重启或重建而变化，一般通过 Service 以负载均衡方式对外提供服务。 每个 Pod 拥有稳定的 DNS 域名（格式： <podname>.<svcname>.<namespace>.svc.cluster.local ），IP 可能变化但域名永久有效。 更新策略 支持 RollingUpdate（逐步替换 Pod，新Pod就绪后，旧Pod才会被删除，确保更新过程中始终有Pod提供服务）和 Recreate（全部删除后重建），可结合 ReplicaSet 实现版本回滚。 默认采用顺序更新策略（RollingUpdate），按 Pod 索引逐次进行，确保拓扑秩序；也可配置为并行更新。 服务访问方式 通过 ClusterIP 或 LoadBalancer 类型的 Service 统一接入，请求被随机分发到任一后端 Pod。 需配合 Headless Service（ clusterIP: None ）使用，客户端可通过稳定 DNS 直接寻址到特定 Pod。 扩缩容行为 直接调整副本数，新 Pod 无顺序要求，可快速弹性伸缩。 扩容时按索引顺序新增 Pod（如先创建 web2 ，再 web3 ），缩容则按索引逆序终止。 数据持久化特点 适合只读或可共享的存储卷（如 NFS），Pod 销毁后存储卷通常可被其他 Pod 复用。 每个 Pod 对应专属存储，Pod 与存储生命周期绑定，适合需要独立数据目录的场景（如数据库主从节点）。

Redis中有哪些可以替代KEYS命令这样的慢操作，实现对键值对的模糊查询呢？ 当我们利用KEYS命令查询时，如果数据过大,KEYS操作会阻塞后续的读写请求。Redis提供了SCAN,以及针对集合类型的SSCAN、HSCAN等可以根据设定的数量参数，返回固定指定的数量，可以避免像KEYS命令一样同时返回所有匹配的数据，不会导致Redis变慢。 如何查找Redis的bigkey？ 在应用中，我们需要尽量避免使用bigkey，因为Redis主线程在操作bigkey时，会被阻塞，但是如果业务中我们使用了bigkey，那么应该如何排查呢？Redis可以执行rediscli命令时带上bigkeys选项(rediscli h p a bigkeys。)，执行该命令后，它会对整个数据库中的键值大小进行统计分析，会输出每种数据类型中最大的bigkey信息，比如String类型，会输出最大的字节长度的bigKey，而对于集合类型来说，会输出最多元素个数的bigkey。但需要注意的是：对于集合类型的bigkey来说，元素最多的集合，不一定是占用内存最大的集合。 此外也可以通过redisrdbtools（Redis RDB快照文件分析的开源工具）来分析实例中所有key的内存占用情况。 如何查找Redis的hotkey？ Redis 4.0版本起，rediscli客户端提供了hotkeys参数（rediscli h p a hotkeys）来查询分析当前运行期间的热key。注：使用hotkeys参数的前提是需要redis实例使用LFU内存淘汰策略。 如何判断是否存在内存碎片？ Redis是内存数据库，内存利用率的高低关系到redis运行效率，为了能监控到实时的内存使用情况，redis提供了info memory命令，可以查询内存的使用情况，其中memfragmentationratio指标展示的就是内存碎片率，这个内存碎片率是usedmemoryrss和usedmemory相除的结果，其中一个用户实际使用的内存大小，另一个是已经分配的内存大小，例如一个key实际使用了6个字节的内存空间，但是redis内存机制是分配了8字节的大小。控制台在指标监控中有展示内存碎片率指标，可以支持查询历史内存碎片率。

本文主要介绍如何创建环境。 概念 环境即我们常说的开发环境、生产环境，是用于应用部署和运行的计算、网络、中间件等资源的集合。 例如可以把同VPC下的云容器引擎、注册中心、数据库等实例组成一个环境。 注意 默认项目下已内置了默认环境，无法创建自定义环境。 非默认项目下，您需要先创建环境才可完成应用接入。 操作步骤 1. 登录应用性能监控控制台，进入应用管理页面。 2. 点击“接入应用”，选择对应的语言。 3. 在应用归属中，点击“新增环境”。 4. 在新增环境弹窗中，输入以下信息。 1. 环境名称：输入合法环境名称。 2. 环境编码：自定义环境编码。 5. 点击确定按钮，完成环境创建。