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- 功能概览,不支持缩容对象存储类型按量计费,无需扩容云硬盘类型支持扩容,不支持缩容实例管理安全组支持支持修改端口 支持支持账号管理支持支持修改账号密码支持支持数据库管理支持支持参数设置 支持支持备份 全量/增量备份支持支持自动/手动备份支持支持管理备份策略支持支持跨域备份支持支持恢复指定时间点恢复支持支持指定备份集恢复 支持支持服务可用性主备切换不支持支持查看切换日志不支持支持日志管理错误日志支持支持日志配置管理支持(华北2、华东1支持)支持(华北2、华东1支持)监控告警指标监控支持支持告警支持支持
- 如何在ECI实例中查看GPU信息前期准备 已开通天翼云弹性容器实例服务。 ECI容器镜像中已安装nvidia显卡驱动。 操作步骤 下面将介绍如何在ECI实例中使用nvidia-smi工具查看GPU信息: 通过天翼云弹性容器实例订购页面创建ECI GPU实例。 选择已安装nvidia显卡驱动的容器镜像。 在ECI控制台管理页面进入实例详情。 点击“远程连接”标签,当容器连接成功后,执行nvidia-smi命令即可查看GPU信息,如下图所示:
- 使用SDK操作istio资源到云容器引擎控制台找到应用服务网格控制面部署所在的集群,创建命名空间demo。 获取网格控制面云容器引擎集群的kubeconfig信息,保存到本地文件中。 准备一个VirtualService资源,保存到vs.yaml文件中。
- 资源规划网络资源规划 Figure 1 网络资源规划 资源类型配置项配置明细说明区域区域西安2本最佳实践全部资源部署在西安2资源池专有网络VPC状态...云上选择专有网络(VPC)以保障安全性。选择离原系统公网 IP 近的云上区域减少网络延迟。选择资源丰富、离用户近的区域保障项目顺利实施。网络规划留足可用 IP 数即可。
- 资源规划网络资源规划 Figure 1 网络资源规划 资源类型配置项配置明细说明区域专有网络VPC区域西安2本最佳实践全部资源部署在西安2资源池状态...云上选择专有网络(VPC)以保障安全性。选择离原系统公网 IP 近的云上区域减少网络延迟。选择资源丰富、离用户近的区域保障项目顺利实施。网络规划留足可用 IP 数即可。
- 设置流量清洗阈值Anti-DDoS为天翼云上的公网IP资源自动开启DDoS攻击防护,即Anti-DDoS对天翼云上购买的EIP自动开启DDoS攻击防护。 Anti-DDoS防护策略支持以下两种设置方法: 默认防护 默认防护策略作为系统初始策略,对所有新购买的公网IP生效。默认防护的“流量清洗阈值”为120Mbps,不支持修改。 手动设置 手动为公网IP设置特定的防护策略,支持批量操作和单个操作。手动设置了防护策略的公网IP将不再使用默认防护策略。 操作步骤 登录管理控制台。
- 计费模式本节主要介绍分布式缓存服务Redis版的计费模式 目前天翼云分布式缓存服务Redis版提供包周期(包年/包月)、按需2种计费模式供您灵活选择,使用越久越便宜。 包周期(包年/包月):天翼云提供包月和包年的购买模式。这种购买方式相对于按需付费则能够提供更大的折扣,对于长期使用者,推荐该方式。包周期计费按照订单的购买周期来进行结算。 按需计费:这种购买方式比较灵活,可以即开即停,支持秒级计费。实例从“开通”开启计费到“删除”结束计费,按实际购买时长(精确到秒)计费。
- 设置消息回执的接收方式登录云通信控制台。在左侧导航栏,单击消息配置。在事件回调配置区域,单击设置。云通信消息接收目前支持HTTP批量推送模式,该模式通过HTTP POST方式发送消息到指定的Web URL。说明: HTTP批量推送模式支持全部消息类型。
- 软 / 硬件故障处理应急预案本页介绍天翼云TeleDB数据库软 / 硬件故障处理应急预案。 故障定位 单台主机节点系统发生软、硬件故障。 故障影响 TeleDB为高可靠性的集群数据库,在一台设备出现故障情况下,可以实现自动切换,切换期间业务会短暂受影响。 处理步骤 在业务受影响时,应急措施如下: 先利用高可用性软件自动切换,或手工方式将应用切换到备用机,保证业务的持续运行; 如果是操作系统故障,根据报错信息分析错误原因,并尽快解决。
- 俘获错误本页介绍天翼云TeleDB数据库存储过程开发的错误俘获处理和错误相关信息。
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- 术语解释批量数据迁移集群 批量数据迁移给用户提供的最小资源单位,一个批量数据迁移集群运行在一个弹性云主机之上,用户可以在集群中创建数据迁移作业,在云上和云下的同构/异构数据源之间批量迁移数据。 数据连接 定义访问数据实体存储(计算)空间所需的信息的集合,包括连接类型、名称和登录信息等。 作业(数据开发) 在数据开发中,作业由一个或多个节点组成,共同执行以完成对数据的一系列操作。 节点 节点用于定义对数据执行的操作。例如,使用“MRS Spark”节点可以实现在MRS中执行预先定义的Spark作业。
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