本节介绍天翼AI云电脑(公众版)在计费方面的常见问题。 天翼AI云电脑是如何计费，如何开通？ 天翼AI云电脑（公众版）使用包年包月的计费方式，订购方式如下： 1. 应用内订购：天翼AI云电脑App、天翼云App已提供“订购AI云电脑”服务。 2. 天翼云官网订购：可在天翼云网门户产品“天翼AI云电脑（公众版）”产品详情页进行自助订购。 3. 营业厅订购：请前往当地的电信营业厅咨询天翼AI云电脑产品订购相关内容。 天翼AI云电脑（政企版）使用包年包月的计费方式，开通方式如下： 方式一：通过“单实例”方式开通，选择开通参数后支付将立即开通天翼AI云电脑（政企版）。 方式二：通过“资源包”方式开通，先订购资源包，之后选择资源包开通天翼AI云电脑（政企版）。 备注：如有上网需要，需要单独开通上网带宽，绑定VPC、子网后使用。 天翼AI云电脑操作系统是否需要收费？ 无需额外收费，默认提供Windows Server 2008、Windows Server2016、Windows Server2019系统，均已正版激活。 天翼AI云电脑（政企版）使用的Linux系统（Ubuntu、Centos）也无需额外收费。

业务场景对比 对比项 GeminiDB Redis 开源Redis 业务场景 GeminiDB Redis的特点： 关心重要数据安全。 关心系统稳定性，不希望高峰期间发生宕机。 关心数据一致性。 GeminiDB Redis适用的业务场景： 数据量小场景，GeminiDB Redis提供更低成本。 数据量大场景，开源Redis难以胜任，GeminiDB Redis完美驾驭。 开源Redis的特点： 对数据安全性要求低，接受核心数据丢失或被LRU挤出。 对稳定性要求低，接受OOM宕机发生。 接受多点访问数据不一致。 开源Redis适用的业务场景： 往往只能用于数据量小、数据有效期短的业务。 其他对比优势 对比项 GeminiDB Redis 开源Redis 成本 成本降低75%~90% GeminiDB Redis支持全量数据落盘，采用GaussDB基础组件服务，拥有极大价格优势。 硬件成本极高开源Redis的全部数据保存在纯内存介质中，且自身Fork机制导致内存使用率低。 最大容量 PB级数据量GeminiDB Redis采用存算分离架构，使得存储资源自由扩容的同时计算层资源也可以同步弹性伸缩，性能有保障。 百GB级数据量如果开源Redis集群持续增加数据量，一方面会导致硬件成本突增，另一方面其内部Gossip集群管理效率也将变得极低。 容量利用率 100% GeminiDB Redis采用纯自研架构，不受Fork问题影响，用户购买的持久化存储空间几乎全部可用。 物理压缩：对存储介质中的数据块整体进行二次压缩。 根据实际业务测试，String、Hash等常用结构在GeminiDB Redis实例中，存储空间占用仅为开源Redis的70%~85%。 只使用逻辑压缩 时延 平均时延差距不大，p9999表现有一定差距。 平均时延较低，p9999时延较低。 扛写能力 强 GeminiDB Redis支持多节点同时写入，且采用多线程架构，吞吐轻松翻倍。 弱 开源Redis集群中仅主节点可写，且属于单线程架构，业务高峰有OOM宕机风险。 数据可靠性 高 逐条命令实时落盘，底层三副本冗余存储，无数据丢失风险。 低 内存数据秒级落盘，且主从异步复制不及时，存在数据丢失风险。 数据一致性 强一致性 GeminiDB Redis实现了三副本强一致，多点访问无脏读风险。 弱一致性 开源Redis采用主从异步复制，多点访问存在数据不一致问题。 可用性 强 即使N1个节点同时故障，GeminiDB Redis实例依然可用。 中等 如果有一半的主节点发生故障，开源Redis集群将不可用。任意一对主从节点故障，开源Redis集群将不可用。 故障恢复 分钟级恢复，数据恢复时长与数据量无关 在全量数据下沉存储的Shared Everthting架构下，数据只需被可用节点接管即可，几乎不需耗时加载。 数据量越大，恢复耗时越久 数据物理分散在多个独立节点上，故障恢复需要将RDB快照从磁盘加载进内存，耗时久。 负载均衡 支持 细粒度数据分片，节点间实现动态负载均衡。 不支持 开源Redis需要依赖第三方组件。 扩容 平滑扩容 节点扩容：分钟级完成，业务秒级感知。 容量扩容：秒级完成，业务0感知。 Shared Everthting架构下，底层数据可被任一节点访问，扩容过程不发生数据拷贝搬迁，速度极快。 耗时长，对业务影响大 各节点本地内存装载数据分片，迁移意味着新节点的加入以及数据的拷贝搬迁，耗时长。 安全 高 GeminiDB Redis采用纯自研架构，不存在开源Redis安全漏洞问题。提供虚拟私有云、子网、安全组、DDoS防护以及SSL安全访问等多层安全防护体系，实现租户隔离和访问控制。 低 开源Redis内核不定期会爆出安全漏洞问题，如CVE202132761等。如版本升级不及时，随时有被恶意利用风险。网络环境安全级别取决于所使用的云服务质量。 运维 一站式服务 GeminiDB Redis提供成熟的迁移方案、实时监控、故障预警和数据库专家团队724小时支撑。 取决于所使用的云服务质量

本章节介绍云容器集群节点磁盘填充故障演练。 背景介绍 失控的日志文件、未经清理的临时数据或异常进程持续写入，都可能导致云容器引擎（CCE）节点的磁盘空间被耗尽。这种情况会直接导致Pod无法写入新数据、服务功能异常，甚至因 ephemeralstorage 压力过大而被kubelet驱逐。本演练模拟磁盘空间被占满的场景，帮助您检验系统的磁盘空间监控告警、日志轮转机制以及应用在无可用存储空间时的处理逻辑。 基本原理 通过dd命令将数据写入文件。 故障注入 1、纳管实例资源 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 应用资源页面。 2. 在资源类型页签中选择云容器引擎，然后单击添加资源。 3. 在弹出的对话框中，勾选目标云容器引擎实例，单击确定。 4. 在应用资源 页面的云容器引擎 列表中，找到您的目标集群，单击其操作列的节点列表。 5. 在弹出的对话框中，单击添加节点。 6. 勾选您希望进行故障演练的一个或多个节点 ，然后单击确定。 注意 当您首次对 CCE 集群执行演练时，系统会自动在该集群中安装演练探针（以 Deployment 和 DaemonSet 形式部署）。 您也可以提前在 故障演练 > 目标应用 > 探针管理 > 云容器引擎 界面查看探针的基本信息，并手动执行安装或更新操作。

Q: “翼建站”主要包含哪些功能？ A:“翼建站”主要提供的文章管理、图片管理、外部链接、用户角色管理等功能，让用户更方便管理网站。 Q: “翼建站”单篇文章支持多大？ A:“翼建站”目前默认支持最大单篇文章1万字，如需要扩展请联系管理员。 Q: “翼建站”是否支持多用户以及权限控制？ A:“翼建站”提供完善的用户体系，包括用户权限、用户角色设置。 Q: “翼建站”是否支持团队协作？ A:“翼建站”提供完善团队协作，针对不同部门，不同用户可方便通过网站协作来进行网站的管理。 Q: 翼建站与其他网站的区别？ A:翼建站提供完整的管理员、角色权限，系统管理员可以建立不同的用户，不同用户的权限都可自由设置，不同的用户拥有管理对应栏目权限。 Q: . 不小心删除了文章等信息是否可以恢复？ A:系统提供了回收站功能，当用户删除文章或者栏目后可联系管理员进行恢复。 Q: “翼建站”可以支持视频、音频、文件存储吗？ A:可以的。翼建站能够支持视频、音频播放，以及文件下载功能。 Q: 翼建站带来哪些价值和好处？ A: 1、提升单位形象 官网可以作为一个很好的品牌宣传的渠道，推广曝光率，单位网站不仅可以让单位在互联网上面，向自己的客户、用户、受众群体，轻松的传达以及介绍自己单位的信息。而网站是用户了解单位的首要途径，创建了网站，就创建了自己的在线形象，全世界的网民都可以通过网站了解单位的形象。 2、宣传效果好 全球网民数已经超过40亿，网民寻找信息等等都喜欢直接在网络上获取信息，网站是最好的宣传方式。 3、提供网上业务开展和用户管理 进行网站建设还可以帮助单位提高效率、减少中间环节、规范管理、降低管理成本。利用互联网低廉的通讯成本，统一开放的技术平台，简单实用的前端界面。 Q: 手机能用客户吗？ A:可以，目前翼建站支持移动端、PC端、IPAD端等各大主流浏览器，网站信息可在各个终端无缝同步。 Q: 速度最大可以达到多少？ A:翼建站是不限速度，最大速度受客户本地网络及云主机的带宽情况影响。 Q: 国外能不能使用翼建站？ A:可以的。以web服务方式对外提供服务，全世界都能进行访问。 Q: 如何试用翼建站？ A:联系电信客户经理或翼建站支撑团队人员协助开通试用账户。

资产模块 服务策略 作用范围 备注 OBS OBS Adminstrator 全局 用于配置OBS日志，获取OBS对象列表，下载OBS对象等 OBS EVS ReadOnlyAccess 区域 用于获取云硬盘列表 OBS OBS Adminstrator 全局 用于获取OBS服务投递日志 数据库 ECS ReadOnlyAccess 区域 用于获取自建数据库ECS列表 数据库 RDS ReadOnlyAccess 区域 用于获取RDS数据库列表及数据库列表相关信息 数据库 DWS ReadOnlyAccess 区域 用于获取DWS列表 数据库 VPC FullAccess 区域 用于打通网络，VPC的端口创建，安全组规则创建等 数据库 KMS CMKFullAccess 区域 用于使用KMS加密脱敏的场景 大数据 ECS ReadOnlyAccess 区域 用于获取自建大数据ECS列表 大数据 CSS ReadOnlyAccess 区域 用于获取CSS数据集群列表及数据索引等相关信息 大数据 DLI Service User 区域 用于获取DLI队列及数据库 大数据 VPC FullAccess 区域 用于打通网络，VPC的端口创建，安全组规则创建等 大数据 KMS CMKFullAccess 区域 用于使用KMS加密脱敏的场景 数据安全总览 Tenant Guest 区域 用于获取用户涉及数据存储处理等相关云服务的列表等 数据安全总览 OBS Adminstrator 全局 用于配置OBS日志，获取OBS对象列表，下载OBS对象等 数据安全总览 EVS ReadOnlyAccess 区域 用于云硬盘列表获取 数据安全总览 OBS Adminstrator 全局 用于OBS服务投递日志

CNAME记录多长时间可以生效？ 这取决于您在当前的域名服务提供商设置的域名记录超时时间，以及当前域名服务提供商NS记录刷新的时间。一般情况，NS记录的刷新不会超过48小时。 CNAME解析变更提示冲突怎么办？ 对于同一个主机记录，CNAME解析记录值只能填写一个。不同DNS解析记录类型间存在冲突。例如，对于同一个主机记录，CNAME记录与A记录、MX记录、TXT记录等其他记录互相冲突。在无法直接修改记录类型的情况下，您可以先删除存在冲突的其他记录，再添加一条新的CNAME记录。 修改CNAME后发现界面有拦截信息 根据拦截页面的联系方式联系电信724小时值班人员处理或者微信沟通群（提供拦截截图及相关ID信息）。 修改CNAME后发现访问变慢 需工程师抓包查看从发送请求到接收响应时间差；客户侧同时抓包查看接收请求到发送响应时间差，对比分析排查访问延迟出现的问题原因。 修改CNAME后发现网站无法访问 1. 域名解析有问题，访客清除DNS缓存或者修改DNS解决。 2. SYN重传或request重传，需确认Web应用防火墙发送的SYN客户侧是否有接收到。客户侧协助抓包定位是否接收到SYN并且响应SYN ACK。 源站服务器侧响应异常怎么办？ 若是源站服务器侧直接响应回复的异常信息，云WAF拦截导致的访问异常是不会有服务器侧的响应的，类似“请勿重复提交”“上传失败”这样的弹窗应属于服务器响应，不是云WAF拦截导致的，如这样大规模的访问异常需要排查一下应用服务器的工作状态（例如进程、CPU、内存、Web日志等）是否存在异常并修复异常。

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

本文向您介绍如何使用大模型学习机微调自己的图像生成模型。 前提条件 大模型学习机预装了Llama 27bchat模型与stablediffuisonbasev2.1模型, 以及配套的开源服务框架textgenerationwebui与stablediffuisonwebui,使您不需单独进行下载模型与配置环境。 云主机开通与如何登录网页页面参见部署文档。 一、模型微调简介 由于基础大模型参数量极多，训练需要的资源量极大，因此基于基础大模型进行微调的技术应运而生。针对StableDiffusion进行微调的技术主流的有4种，分别是： 1. Textual Inversion：不改变原模型结构与参数，只增加新的关键词并训练新的输入embedding。生成的新模型很小，大约几十KB。由于没有影响原模型的结构与参数，因此调整能力有限。 2. Hypernetwork：在原模型的crossattention网络结构中插入一层新网络，与原模型结构串行执行。由于新网络会平均作用在整个模型上，因此更适宜训练绘画风格。模型大小约几十MB。 3. LoRA：在原模型的crossattention网络结构中插入多个小网络结构，与原模型结构并行执行。实践证明这种结构的效果要优于Hypernetwork，因此LoRA是当前最主流的微调方案。模型大小约几十MB。 4. Dreambooth：对整个原模型的参数进行微调，训练成本高，生成的模型相当于一个新的基础大模型。模型大小约几GB。 已有LoRA模型如何加载可参考图像生成模型使用最佳实践。 本文以Textual Inversion方式为例，介绍通过私有数据微调模型并进行图像生成的流程。如果您有微调新的LoRA模型的需求，本文也给出了相关插件的安装说明。

本章节主要介绍翼MapReduce的安全增强特性。 翼MR作为一个海量数据管理和分析的平台，具备高安全性。翼MR主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中，提供隔离的网络环境，保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。 资源隔离 翼MR服务支持资源专属区内部署，专属区内物理资源隔离，用户可以在专属区内灵活地组合计算存储资源，包括专属计算资源+共享存储资源、共享计算资源+专属存储资源、专属计算资源+专属存储资源。 主机安全 翼MR支持与公有云安全服务集成，支持漏洞扫描、安全防护、应用防火墙、堡垒机、网页防篡改等。针对操作系统和端口部分，提供如下安全措施： 操作系统内核安全加固 更新操作系统最新补丁 操作系统权限控制 操作系统端口管理 操作系统协议与端口防攻击 应用安全 通过如下措施保证大数据业务正常运行： 身份鉴别和认证 Web应用安全 访问控制 审计安全 密码安全 数据安全 针对海量用户数据，提供如下措施保障客户数据的机密性、完整性和可用性。 容灾：翼MR支持将数据备份到OBS（对象存储服务）中，支持跨区域的高可靠性。 备份：翼MR支持针对DBService、NameNode、LDAP的元数据备份和对HDFS、HBase的业务数据备份。

重装操作系统后，系统盘原有的备份副本还能用于恢复吗？ 不可以直接恢复至原盘。 可以使用备份副本创建新的数据盘。 通过系统盘原有备份副本创建新的云硬盘（数据盘）后，把新的数据盘挂载到云主机上，登录云主机即可查看原系统盘中的数据。操作步骤请参见使用备份创建新的云硬盘。 为什么执行完云硬盘恢复操作后，下一次备份数据量较大？ 云硬盘备份副本恢复操作执行完成后，因恢复操作覆盖了原磁盘的空间，所以下一次备份的数据量通常会比较大。

步骤二：微调DeepSeek模型 1. 启动LLaMAFactory服务 在完成云主机开通后，即可通过ssh连接到到云主机命令行。模型及LLaMAFactory服务均已放置在/root目录下，且已完成配套环境安装，可直接运行。 plaintext 进入目录 cd /root/LLaMAFactory 启动webui服务 (也可通过nohup放到后台启动) llamafactorycli webui 在成功启动LLaMAFactory服务后，您将可以通过 访问到相关页面。 plaintext 访问服务 2. 配置基础大模型和微调方法 在成功进入LLaMAFactory页面后，您首先需要按照如图的内容进行页面语言，模型名称和模型路径的设置。 注意 注意模型预置在/root/DeepSeekR1DistillQwen7B目录下。 3. 配置微调数据集 在Train页面内，您需要配置用于微调训练的数据集。镜像内预置了alpaca格式的天翼云示例数据，您也可参考示例数据修改/root/LLaMAFactory/data/目录下的alpacazhctyun.json(微调数据集)和datasetinfo.json(数据集信息)两个文件，改用您自己的私有数据。 镜像内置两份数据集，单条内容示例如下： data/alpacazhctyun.json(天翼云文档数据集) plaintext { "instruction": "天翼云的通用型弹性云主机有哪些规格？", "input": "", "output": " 用户询问通用型云主机规格，首先需要明确通用型的定位是平衡计算和内存资源。根据产品文档，通用型以s7系列为代表，应当列举不同后缀规格及其配置差异，最后补充适用场景说明。 n通用型弹性云主机有多个规格，例如s7.small、s7.medium、s7.large、s7.xlarge等，每种规格提供不同的vCPU和内存配置，适合多种业务场景。" } data/alpacaenmedcalcbenchmax2k.json(医学计算数据集MedCalcBench) plaintext { "instruction": "A 16yearold female adolescent was referred to our hospital with severe hypertension (systolic pressure 178 mmHg), which was first detected 7 months prior to presentation during a routine annual physical ...", "input": "What is the patient's Creatinine Clearance using the CockroftGault Equation in terms of mL/min? You should use the patient's adjusted body weight in kg instead of the patient's actual body weight if the patient is ...", "output": " The formula for computing CockcroftGault is given by CrCl ((140 age) adjusted weight (gendercoefficient)) / (serum creatinine 72), where the gendercoefficient is 1 if male, and 0.85 if female..." } 4. 配置相关训练参数 在Train页面内，还有大量可修改的微调训练参数。如果您对他们还不够了解，可暂时不进行修改。其中，训练轮数与样本量级关联性较大，如果您的微调数据量很少，则可能需要设置较大的训练轮数，才能有效果。 5. 启动微调训练 点击最下方的开始按钮，即可基于上面选择的基础模型和微调数据集，启动模型微调训练。页面下方会显示实时的训练进度，训练日志和loss变化情况。 如果您的训练样本较多，单张A10显卡的24G显存很容易因为无法承载，而导致报错"CUDA out of memory"。此时，您需要将云主机变配到显存更大的机型规格，并开启DeepSpeed stage3进行模型参数分片，如下图所示。 同时，您还需要修改默认DeepSpeed配置中的部分参数，以保证训练正常进行。修改/root/LLaMAFactory/cache/dsz3config.json中的如下内容： plaintext "zerooptimization": { "stage": 3, "overlapcomm": true, "contiguousgradients": true, "subgroupsize": 1e9, "reducebucketsize": "auto", "stage3prefetchbucketsize": "auto", "stage3parampersistencethreshold": "auto", "stage3maxliveparameters": 1e4, //降低该参数以减少显存占用 "stage3maxreusedistance": 1e4, //降低该参数以减少显存占用 "stage3gather16bitweightsonmodelsave": true }

步骤二：微调DeepSeek模型 1. 启动LLaMAFactory服务 在完成云主机开通后，即可通过ssh连接到到云主机命令行。模型及LLaMAFactory服务均已放置在/root目录下，且已完成配套环境安装，可直接运行。 plaintext 进入目录 cd /root/LLaMAFactory 启动webui服务 (也可通过nohup放到后台启动) llamafactorycli webui 在成功启动LLaMAFactory服务后，您将可以通过 访问到相关页面。 plaintext 访问服务 2. 配置基础大模型和微调方法 在成功进入LLaMAFactory页面后，您首先需要按照如图的内容进行页面语言，模型名称和模型路径的设置。 注意 模型预置在/root/DeepSeekR1DistillQwen7B目录下。 3. 配置微调数据集 在Train页面内，您需要配置用于微调训练的数据集。镜像内预置了alpaca格式的天翼云示例数据，您也可参考示例数据修改/root/LLaMAFactory/data/目录下的alpacazhctyun.json(微调数据集)和datasetinfo.json(数据集信息)两个文件，改用您自己的私有数据。 镜像内置两份数据集，单条内容示例如下： data/alpacazhctyun.json(天翼云文档数据集) plaintext { "instruction": "天翼云的通用型弹性云主机有哪些规格？", "input": "", "output": " 用户询问通用型云主机规格，首先需要明确通用型的定位是平衡计算和内存资源。根据产品文档，通用型以s7系列为代表，应当列举不同后缀规格及其配置差异，最后补充适用场景说明。 n通用型弹性云主机有多个规格，例如s7.small、s7.medium、s7.large、s7.xlarge等，每种规格提供不同的vCPU和内存配置，适合多种业务场景。" } data/alpacaenmedcalcbenchmax2k.json(医学计算数据集MedCalcBench) plaintext { "instruction": "A 16yearold female adolescent was referred to our hospital with severe hypertension (systolic pressure 178 mmHg), which was first detected 7 months prior to presentation during a routine annual physical ...", "input": "What is the patient's Creatinine Clearance using the CockroftGault Equation in terms of mL/min? You should use the patient's adjusted body weight in kg instead of the patient's actual body weight if the patient is ...", "output": " The formula for computing CockcroftGault is given by CrCl ((140 age) adjusted weight (gendercoefficient)) / (serum creatinine 72), where the gendercoefficient is 1 if male, and 0.85 if female..." } 4. 配置相关训练参数 在Train页面内，还有大量可修改的微调训练参数。如果您对他们还不够了解，可暂时不进行修改。其中，训练轮数与样本量级关联性较大，如果您的微调数据量很少，则可能需要设置较大的训练轮数，才能有效果。 5. 启动微调训练 点击最下方的开始按钮，即可基于上面选择的基础模型和微调数据集，启动模型微调训练。页面下方会显示实时的训练进度，训练日志和loss变化情况。 如果您的训练样本较多，单张A10显卡的24G显存很容易因为无法承载，而导致报错"CUDA out of memory"。此时，您需要将云主机变配到显存更大的机型规格，并开启DeepSpeed stage3进行模型参数分片，如下图所示。 同时，您还需要修改默认DeepSpeed配置中的部分参数，以保证训练正常进行。修改/root/LLaMAFactory/cache/dsz3config.json中的如下内容： plaintext "zerooptimization": { "stage": 3, "overlapcomm": true, "contiguousgradients": true, "subgroupsize": 1e9, "reducebucketsize": "auto", "stage3prefetchbucketsize": "auto", "stage3parampersistencethreshold": "auto", "stage3maxliveparameters": 1e4, //降低该参数以减少显存占用 "stage3maxreusedistance": 1e4, //降低该参数以减少显存占用 "stage3gather16bitweightsonmodelsave": true }

Web应用防火墙（边缘云版）依托天翼云云安全节点形成云安全边缘网络，区别于传统WAF需要在源站前端部署，Web应用防火墙（边缘云版）把安全能力赋能在所有边缘节点，利用分布式节点部署使计算能力更强，有效降低源站计算压力，提升了用户访问质量的同时保护了源站数据的安全。本节介绍了Web应用防火墙（边缘云版）产品的优势。 自主可控的安全防护能力 基于 AI+ 规则双引擎的 Web 攻击识别，构建一体化应用业务安全防护。 业务流量识别与分析，自定义规则匹配用户业务，避免误拦截、漏拦截。 支持Bot流量管理和智能CC防护。 弹性扩容无惧突发风险 分布式集群防护，单点故障自动转移，确保网站的高可用性。 动态调整边缘节点，无缝扩展QPS 防护能力，可达亿级别防护规模。 利用大平台优势，基于全网、全行业流量的攻击数据，结合机器学习算法，构建一套智能防护体系。 便捷的运营与管理 零部署、零运维，支持多云、混合云环境，一键CNAME接入，云端安全专家配置策略。 集中监控和分散维护相结合，NOC 工程师7×24小时集中监控，网络工程师 7×24 小时在线支持，节点现场服务工程师进行服务保障。 支持一键开启IPv6功能，无缝处理IPv4和IPv6流量。 提供可视化报表、态势感知大屏，深入分析安全隐患，清晰把控全局。 敏感的威胁情报感知 0day漏洞快速修复，天翼云安全团队724小时监测，主动发现新型攻击并24小时内响应，帮助用户抵御最新威胁。

本节主要介绍产品定义。 GeminiDB Influx接口是一款基于计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL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。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，并且支持多维聚合计算和数据可视化分析能力。 GeminiDB Influx接口具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询的特点。 高写入性能 数据按“时间Range + 时间线Hash”两层打散，分布式并行写入,且最高每天处理万亿级时间点写入。 灵活弹性 计算独立按需扩展、扩容不迁移数据，分钟级完成集群节点扩缩容。 高压缩率 列式存储布局和专用压缩算法，相比开源版本压缩率可以提升5~10倍左右。 高查询性能 多节点多线程并行查询，可高效处理高并发大数据量分析任务。 典型应用 IoT传感器时序数据分析 物联网应用，规模和可靠性至关重要。GeminiDB Influx接口提供了高吞吐量和并发性，您可以通过快速的响应时间来支持大量的连接。因此非常适合要求苛刻的物联网应用。 优势 ： 超强写入：小批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的4.5倍，大批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的3.3倍。 弹性扩展：基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期。

参数 说明 取值样例 实例规格类型 负载均衡的实例类型。 共享型 区域 不同区域的资源之间内网不互通。请选择靠近您客户的区域，可以降低网络时延、提高访问速度。 网络类型 可选公网或者私网。 公网：公网负载均衡器通过公网IP对外提供服务，将来自公网的客户端请求按照指定的负载均衡策略分发到后端主机进行处理。 私网：私网负载均衡器通过私网IP对外提供服务，将来自同一个VPC的客户端请求按照指定的负载均衡策略分发到后端主机进行处理。 私网 所属VPC 所属虚拟私有云。您可以选择使用已有的虚拟私有云网络，或者创建新的虚拟私有云。 子网 所属子网。 私有IP地址 选择IP地址的分配方式。自动分配IP地址：由系统自动分配IPv4地址。 手动指定IP地址：手动指定IPv4地址。选择所属子网时，不勾选“自动分配IPv4地址”，需要输入相应的IP。 192.168.0.2 弹性IP 负载均衡器绑定EIP后可以接收来自公网的访问请求并自动分发到多台后端主机。 新创建 弹性IP类型 使用新创建弹性IP时，选择的EIP的类型。 电信 公网带宽 弹性IP使用的带宽类型。 按带宽计费 带宽 设置新创建的EIP带宽大小。 10 Mbit/s 名称 负载均衡器的名称。 elbyss0 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源管理、成员管理。 default 描述 可添加负载均衡器相关描述。 标签 标签用于标识云资源，可对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成， 标签键用于标记标签，标签值用于表示具体的标签内容。 键：elbkey1值：elb01

应用场景 数据快递是一种海量数据传输解决方案，支持 TB 到 PB 级数据上云，通过硬盘（外置 USB 接口），向并行文件传输大量数据，解决海量数据传输网络成本高、传输时间长等难题。 智算场景：AI 场景的素材数据、原型数据等需要寄送到数据中心，投喂给智算平台，提升数据质量和模型效果。 原始数据迁移：把基因、石油、气象、IOT 等原始数据迁移到并行文件服务。 离线备份数据：将客户完整备份或增量备份发送到并行文件服务，实现可靠的冗余离站存储。 注意 专属资源的客户，拥有独立的机房设备，可采用了邮寄硬盘到存储机房的方式。 准备工作 客户需要自助完成迁移数据存储到硬盘等存储介质上，建议客户将小文件压缩成大文件后再进行数据迁移。 存储介质邮寄到机房后，联系运维人员将硬盘插在可连接HPFS客户端的物理机上作为迁移机器。需要提前和运维人员确认硬盘数量和迁移服务器网络是否和HPFS互通。 操作步骤 1. 客户将硬盘快递到云公司机房的专属资源池集群。 2. 机房配置单独的数据迁移服务器用于读取客户硬盘数据。数据拷贝服务器通过网闸与天翼云资源池隔离。 3. 客户硬盘插入到拷贝服务器后，先进行安全扫描，确保客户数据无安全隐患。此前步骤，网闸处于关闭状态 4. 打开网闸，将客户硬盘数据拷贝到云内服务器上。 5. 与客户联系确认数据准确。 6. 关闭网闸。 7. 在数据拷贝服务器上，按客户要求将硬盘数据销毁和硬盘快递寄回。

本小节主要介绍态势感知与其他云服务之间的关系。 与安全服务的关系 态势感知（专业版）从主机安全（Host Security Service，HSS）、Web应用防火墙（Web Application Firewall，WAF）等安全防护服务中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 与弹性云服务器的关系 态势感知（专业版）为弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）提供资产安全管理服务，结合HSS主机防护状态，全方位呈现当前ECS安全风险态势，并提供相应防护建议。

互联网 DDS的副本集模式采用三节点Replica Set的高可用架构，三个数据节点组成一个反亲和组，部署在不同的物理服务器上，自动同步数据。Primary节点和Secondary节点提供服务，两个节点分别拥有独立内网地址，配合Driver实现读取压力分配。 大型企业的数据库往往需要应对TB级数据，有较强的数据存储需求。且大数据场景下，还需要满足业务在线数据实时写入数据库、大数据计算分析、分析结果反馈等实时查询、动态分析的需求。 优势 MapReduce： 解决数据分析场景需求，用户可以自己写查询语句或脚本，将请求都分发到DDS上完成。 性能扩展能力强： 应对业务增长快，数据量大的内容管理系统。具备较好的扩展能力。

类 型 弹性云主机 轻量型云主机 轻量型云主机优势 应用场景 覆盖全量应用： 网站和应用程序托管 企业应用和业务系统 数据分析和大数据处理 游戏服务器和多媒体应用 图形渲染及高性能应用 适用于较轻量的应用： 开发和测试环境 小型网站和博客 个人项目和学习 云图、网盘等 适用于轻量型负载业务。 计费方式 包年包月、按需计费用户需分别选择实例类型规格，云盘类型规格，并单独购买弹性公网IP。 包年包月提供基础型、进阶型、随心购的资源套餐。 购买简单，价格更优惠。 管理方式 以弹性云主机服务控制台为中心，提供对于实例的管理及操作功能，用户还可分别前往云硬盘、网络、安全、备份等产品控制台对其余配套资源及服务进行管理和操作。 集成了计算、存储、网络资源控制台管理界面，实现一站式管理服务，用户通过轻量型云主机服务控制台，可完成对多方资源的管理及操作。 操作流程及方式更简单。

本文为您介绍云专线服务的功能特性。 功能名称 功能描述 支持专享通道 天翼云云专线服务为用户提供独享/共享物理端口，用户可配置静态路由协议，可支持TRACK/BFD协议。 支持多种线路接入 客户侧支持IPRAN、MSTP、MPLS VPN、OTN等多种线路类型，可按需灵活选择；每种接入方式均与互联网流量隔离。 支持安全承载 用户在通过云专线接入时，独享网络链路，无惧数据泄露风险；对上层应用透明承载，可承载数据、语音、视频等综合应用。 支持超大带宽传输 支持1G/10G/100G等多种端口带宽规格；同时提供端口聚合和链路能力，实现专线带宽弹性扩容。 支持多条物理专线进行ECMP链路聚合，可达到Tbps级别带宽。 支持稳定传输 提供中国电信高质量链路，多种冗余方案，运营商级网络保障；专用网络传数据，传输速率更有保障，传输更稳定。 支持便捷管理 天翼云提供统一的网络管理控制台页面，用户可登陆天翼云官网云专线产品控制台，对已经开通的云专线业务进行便捷管理。天翼云控制台支持变更客户侧和云侧子网信息，业务发生变化后可实时变更。

本文主要介绍云日志服务的售前常见问题。 什么是云日志服务？ 云日志服务是天翼云打造的一款云原生日志观测分析平台产品，可为应用的海量日志数据提供大规模、低成本、集中式的平台化服务，具备一站式的日志采集、加工、查询分析、可视化、告警、投递消费等能力，全面满足应用研发、运维、服务监控与业务分析等应用场景。 云日志服务包含什么功能? 日志采集：支持从云主机、容器应用、微服务应用以及其他组件中采集日志。采集规则支持动态配置，提供单行/多行全文、正则、分隔符、JSON等日志结构化解析方式。 日志检索：对于采集到的日志数据，支持模糊查询、全文查询、字段查询、时间范围、上下文查询。 统计分析：支持各类统计分析场景。 数据加工：支持对日志数据进行加工，包括数据的规整、脱敏和过滤。 日志转储：支持日志数据投递转储至对象存储。 日志告警：支持对一个或多个日志单元设置自定义告警规则，告警规则将按照设定的周期执行监控任务。 如何开始使用云日志服务？ 在使用云日志服务前，您需要完成天翼云账号注册并实名认证。完成实名认证后，打开产品详情页，点击【立即开通】，按照指引开通云日志服务。详情请查看快速入门。

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

删除全量备份后，还可以使用增量备份恢复数据吗？ 云主机备份提供了能够从任意备份中恢复资源所需的完整数据，无论这些备份是全量还是增量。因此，即使某个备份被有意删除或因过期而被自动删除，也不会影响使用其他增量备份来恢复数据。 举例：云主机按时间顺序先后生成a、b、c三个备份，每个备份都有数据变化。当备份b被删除后，备份a和备份c还是可以继续用于全量数据恢复。 单个资源可以创建多少个备份？ 资源备份的数量没有明确限制。能创建多少备份需要看存储库的容量，一个用户在一个资源池默认支持的存储库数量为10个，单个存储库的最大容量为1024000G，因此最多能创建多少备份由备份云主机磁盘的大小和存储库总的容量的大小决定，根据您的需求，您可以创建多个备份，如果存储库配额不够，您也可以通过提工单的形式申请扩大存储库配额数量。 备份时可以终止备份吗？ 不可以。正在备份的任务属于中间状态，暂时不能中断正在执行的备份任务。 备份时长和磁盘大小、备份类型相关。磁盘容量越大，备份时间越久，通常全量备份时长大于增量备份。请您耐心等待备份完成，如您不需要此备份，可以在备份完成后进行删除。 如何降低备份占用空间？ 问题描述： 备份的磁盘占用空间远大于云主机内部已使用空间的大小。即便从磁盘中删除了大文件然后重新进行备份，备份的大小仍然没有明显减小。 可能原因： 这可能是因为在进行磁盘清理或更新清理操作后，尽管某些数据在磁盘上已被删除，但仍然存在于磁盘中，只是操作系统无法看到。而云主机备份的功能是基于对整个磁盘进行备份，这些在系统上看不到的数据仍会被纳入备份，从而导致备份文件的尺寸过大。 解决方法： 目前，云主机备份系统还没有其他途径来减小备份数据的大小。您可以考虑使用第三方工具（需自行评估安全性）来进行处理。

背景信息 在云原生和大数据成本优化的大趋势下，分布式消息Kafka引入弹性存储功能，正是为了应对传统架构中“高成本、难扩展、利用率低”的痛点。通过弹性存储能力，实现存储成本的显著下降和资源的按需使用，使企业能够以更经济的方式处理海量流数据。弹性存储能力核心优势如下： 显著降低存储成本 对象存储的费用通常仅为超高IO云盘费用的7.5%~10%，并且冷数据存储在远端只需存储一个副本。通过将不常访问的历史数据迁移到对象存储，企业可以在保留更长数据保留周期的同时，大幅降低总体拥有成本。 实现按需使用、弹性扩展 弹性存储解耦了计算与存储。对象存储具备近乎无限的扩展能力，无需预先规划容量。用户可以根据业务需求灵活延长数据保留时间（如从 7 天延长至 90 天甚至更久），而无需担心存储瓶颈。 提升资源利用率与运维效率 本地磁盘资源专注于服务高频访问的热数据，提升集群性能；冷数据由对象存储承载，减轻 Kafka服务端的存储压力。同时，减少了因存储不足而频繁扩容的运维负担。 支持更多数据应用场景 低成本的长期数据保留使得 Kafka 不仅可用于实时流处理，还可作为事件溯源、数据湖入湖前的缓冲层、合规归档等场景的统一数据平台，提升数据价值。

天翼云支持哪些类型的物理专线？ 天翼云依托中国电信丰富的网络资源，云专线兼容底层IPRAN、MSTP、MPLS VPN、OTN等多种线路类型，可适配用户不同接入场景的地理位置和环境条件，满足用户多种组网需求。 物理专线支持的最大带宽是多少？ 支持1G/10G/100G等多种端口带宽规格；同时提供端口聚合和链路能力，实现专线带宽弹性扩容，帮助企业轻松应对大流量业务传输场景。如需帮助请联系客户经理咨询详细业务。 物理专线是否支持高可用部署？ 您可以通过负载冗余专线或主备冗余专线方式，实现物理专线的高可用。具体操作，请参见： 双专线负载方式实现客户站点与VPC互通 双专线主备方式实现客户站点与VPC互通 是否支持通过物理专线将本地的VLAN 延伸到VPC中？ 不支持。 天翼云云专线服务目前仅支持与用户本地网络进行三层互连。 物理专线的互联IP地址是什么含义？ 为了客户本地数据中心与天翼云资源池之间的通信，您需要为物理专线两端同时规划IP地址，且两个IP地址处于同一网段，可以直接通信，这两个IP地址被称为互联IP。 用户的互联IP通常有两个：本端互联IP、远端互联IP。 本端互联IP：天翼云资源池到本地数据中心的路由网关。 远端互联IP：本地数据中心到天翼云资源池的路由网关。

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，确认升级信息，然后单击“下一步”。 对于RDS for MySQL 5.7升级至8.0的场景，执行步骤7。 其他升级场景，执行步骤8。 步骤 7 升级预检查。 预检查结束后，根据预检查结果参考表 升级预检查项及修复建议进行修复。 修复完成后，单击“重新检查”再次下发检查，直到“检查实例状态”和“检查参数”全部是“已完成”，然后单击“下一步”。 步骤 8 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或8.0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或8.0最新版本。详情请参见设置可维护时间段。 如果升级失败，参考表 升级失败的修复建议进行修复。 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。

存储 服务 说明 相关文档 云硬盘 云硬盘（CTEVS，Elastic Volume Service）是一种可弹性扩展的块存储设备，可以为弹性云主机和弹性裸金属服务器提供高性能、高可靠的块存储服务。天翼云硬盘规格丰富，满足不同场景的业务需求，适用于文件系统、数据库、开发测试等场景 云硬盘产品定义 弹性文件服务 弹性文件服务（CTSFS，Scalable File Service）提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可为云上多个弹性云主机提供共享访问，具备高可用性和高数据持久性，为海量的小文件、低延迟高IOPS型应用提供有力支持 弹性文件服务产品定义 对象存储 对象存储（简称ZOS，Zettabyte Object Storge）是天翼云为客户提供的一种海量、弹性、高可靠、高性价比的存储产品，是专门针对云计算、大数据和非结构化数据的海量存储形态，通过S3协议和标准的服务接口，提供非结构化数据（图片、音视频、文本等格式文件）的无限存储服务 对象存储产品定义 其他 服务 说明 相关文档 云日志服务 云日志服务是天翼云打造的一款云原生日志观测分析平台产品，可为应用的海量日志数据提供大规模、低成本、集中式的平台化服务，具备一站式的日志采集、加工、查询分析、可视化、告警等能力，全面满足应用研发、运维、服务监控与业务分析等应用场景 云日志服务产品定义 弹性伸缩 弹性伸缩服务（CTAS，Auto Scaling）是根据用户的业务需求，通过策略自动调整其弹性计算资源的一种管理服务。该服务能够根据预设规则自动调整伸缩组内的云主机数量，在业务需求上升时自动增加云主机实例，业务需求下降时自动减少云主机实例，降低人为反复调整资源以应对业务变化和高峰压力的工作量，帮助用户节约资源和人力成本 弹性伸缩服务产品定义

天翼云CDN加速，依托强大的自主研发实力，攻克精准调度、智能缓存、高效传输等重点难点技术，并凭借丰富的海内外资源，为用户提供极致的加速体验，并帮助客户有效应对业务突发。本文是关于天翼云CDN加速产品优势的简介。 天翼云CDN加速，主要有如下8大产品优势，帮助客户更好地实现网站内容分发加速。 丰富的资源覆盖 全球战略，大网优质节点，可根据客户需求弹性扩容，轻松应对客户业务突发。 中国内地拥有2000+节点，覆盖多运营商和31个省份区域，大量节点位于省会及一二线主要城市。 海外、中国香港、中国澳门和中国台湾拥有800+节点，遍布亚洲、美洲、欧洲、非洲等大洲主要国家和城市。 全网业务承载能力达160Tbps。 具体节点分布，详情请见：节点分布。 优质的网络质量 拥有电信运营商优质的网络优势，可充分保障网络质量的稳定性。 全面的产品能力 功能全面丰富，可满足客户各类加速场景。 功能类别 主要功能模块 域名管理 批量配置域名、域名操作日志、标签管理、基础配置、回源配置、HTTPS/HTTP2.0配置、HTTP3.0配置、缓存配置、访问控制、文件处理、视频相关、业务告警、云备源、CDN镜像源、防攻击处理预案说明、图片内容审核增值服务等。 证书管理 新增证书、查看证书、删除证书、替换过期证书。 数据分析 用量分析（带宽流量、请求数、状态码、浏览量/访问量（PV/UV）、命中率）、热门分析（热门URL、热门URL回源、热门Referer、域名排行、TOP客户端IP）、用户分析（访问用户区域分布、用户所在区域的带宽排序、独立IP访问数、访问运营商分布）。 刷新预取 URL刷新、目录刷新、正则刷新、URL预取。 日志下载 离线日志下载。 可编程CDN UDFScript用户自定义脚本：自定义LUA脚本，实现标准化配置无法满足的个性化需求。 BosonFaaS边缘函数：自定义JavaScript代码，秒级一键部署到天翼云全球2000多个边缘节点上，就近生成千人千面的个性化响应结果。 CDN权限管理 为企业内部的员工设置不同的访问权限。 同时，天翼云CDN还开放了丰富的API接口供客户调用，助力客户实现深度集成。详情请见：API概览。

操作系统健康状态监控 周期采集操作系统硬件资源使用率数据，包括CPU、内存、硬盘、网络等资源的使用率状态。 进程健康状态监控 翼MR提供业务实例的状态以及业务实例进程的健康指标的检查，能够让用户第一时间感知进程健康状态。 硬盘故障的自动处理 天翼云大数据平台 翼MapReduce对开源版本进行了增强，可以监控各节点上的硬盘以及文件系统状态。如果出现异常，立即将相关分区移出存储池；如果硬盘恢复正常（通常是因为用户更换了新硬盘），也会将新硬盘重新加入业务运作。这样极大简化了维护人员的工作，更换故障硬盘可以在线完成；同时用户可以设置热备盘，从而极大缩减了故障硬盘的修复时间，有利于提高系统的可靠性。 节点磁盘LVM配置 天翼云大数据平台 翼MapReduce支持将多个磁盘配置成LVM（Logic Volume Management），多个磁盘规划成一个逻辑卷组。配置成LVM可以避免各磁盘间使用不均的问题，保持各个磁盘间均匀使用在HDFS和Kafka等能够利用多磁盘能力的组件上尤其重要。并且LVM可以支持磁盘扩容时不需要重新挂载，避免了业务中断。 数据可靠性 天翼云大数据平台 翼MapReduce可利用弹性云服务器ECS提供的反亲和节点组以及放置组的能力，结合Hadoop的机架感知能力，将数据冗余到多个物理宿主机上，避免物理硬件的失效造成数据的失效。

飞腾内存优化型 飞腾内存优化型fm1搭载飞腾处理器，云主机实例独享CPU，提供更稳定的CPU性能、更大内存比以及更优秀的网络性能，对内存型应用的运行提供更好支持。 飞腾内存优化型fm1适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理的应用 宿主机规格： 宿主机规格 超配比 CPU信息 虚拟CPU核数（vCPUs） 内存（GB） 飞腾计算增强型fm1 不可配置，仅支持1:1 飞腾S2500，2.1GHz 104 408 说明 计算专属云规格中的vCPUs计算公式：vCPUs槽位数 CPU核数 单核线程数 CPU开销。 由于实际部署的主机网络功能的软件版本差异，宿主机可用量可能存在少量误差。 支持的弹性云主机规格： 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 fm1.large.8 2 16 5/1.5 30 1 fm1.xlarge.8 4 32 7/3 80 2 fm1.2xlarge.8 8 64 12/6 140 4 fm1.4xlarge.8 16 128 18/10 200 8

对比维度 云硬盘EVS 弹性文件服务SFS 对象存储OBS 极速文件存储SFS Turbo 概念 云硬盘（Elastic Volume Service）可以为云主机提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求，适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。 SFS为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸缩至PB规模，具备高可用性和持久性，为海量数据、高带宽型应用提供有力支持。适用于多种应用场景，包括HPC、媒体处理、文件共享、内容管理和Web服务等。 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景。 SFS Turbo为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸缩至320TB规模，具备高可用性和持久性，为海量的小文件、低延迟高IOPS型应用提供有力支持。适用于多种应用场景，包括高性能网站、日志存储、压缩解压、DevOps、企业办公、容器应用等。 存储数据的逻辑 存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需要存放文件，需要先格式化文件系统后使用。 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 访问方式 只能在ECS/BMS中挂载使用，不能被操作系统应用直接访问，需要格式化成文件系统进行访问。 在ECS/BMS中通过网络协议挂载使用。需要指定网络地址进行访问，也可以将网络地址映射为本地目录后进行访问。 可以通过互联网或专线访问。需要指定桶地址进行访问，使用的是HTTP和HTTPS等传输协议。 提供标准的文件访问协议NFS（仅支持NFSv3），用户可以将现有应用和工具与SFS Turbo无缝集成。 静态数据卷 支持 支持 支持 支持 动态数据卷 支持 支持 支持 不支持 主要特点 非共享存储，每个云盘只能在单个节点挂载。 共享存储，可提供高性能、高吞吐存储服务。 共享存储，用户态文件系统。 高性能、高带宽、共享存储。 应用场景 HPC高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。说明高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探等。 HPC高性能计算、媒体处理、内容管理和Web服务、大数据和分析应用程序等。说明高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染等。 大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序、智能视频监控、备份归档、企业云盘（网盘）等。 高性能网站、日志存储、DevOps、企业办公等。 容量 TB级别 PB级别 EB级别 TB级别 时延 1~2ms 3~20ms 10ms 1~2ms IOPS/TPS 单盘33K 2K 千万级 100K 带宽 MB/s级别 GB/s级别 TB/s级别 GB/s级别

本文主要介绍云日志服务的产品定义与基本概念。 云日志服务是天翼云打造的一款云原生日志观测分析平台产品，可为应用的海量日志数据提供大规模、低成本、集中式的平台化服务，具备一站式的日志采集、加工、查询分析、可视化、告警、投递消费等能力，全面满足应用研发、运维、服务监控与业务分析等应用场景。 基本概念 您在使用云日志服务前，需要了解以下基本概念。 术语 说明 日志项目 日志项目是用于管理日志服务的资源单元，通常可将某个独立项目/业务的日志对应至一个日志项目中。每个日志项目可包含多个日志单元。 日志单元 日志单元是进行日志数据的采集、存储、检索和分析的基本单元，日志数据以日志单元的方式进行管理，通常可将一个应用/服务下的日志采集至一个日志单元中。 日志 日志是应用系统运行过程中产生的记录数据，这些数据包括用户的操作、接口的访问、系统发生的错误等。通常以文本形式存储在应用系统所在的设备上。 采集器 云日志服务提供的日志采集工具。 主机组 主机组是一组需要采集日志的云主机列表，是一个虚拟分组，云日志服务通过主机组来管理所有需要通过采集器采集日志的云主机。 采集配置 采集配置是指采集器执行日志采集时的策略，包括文件采集路径、分词模式等。