本章节主要介绍数据湖探索服务SQL模板下TPCH样例数据说明。 TPCH样例数据简介 TPCH（商业智能计算测试）是美国交易处理效能委员会（TPC,Transaction Processing Performance Council) 组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集。目前，在学术界和工业界普遍用来评价决策支持技术方面应用的性能。这种商业测试可以全方位评测系统的整体商业计算综合能力，对厂商的要求更高，同时也具有普遍的商业实用意义，目前在银行信贷分析和信用卡分析、电信运营分析、税收分析、烟草行业决策分析中都有广泛的应用。 TPCH 基准测试是由 TPCD（由 TPC 组织于 1994 年指定的标准，用于决策支持系统方面的测试基准）发展而来的。TPCH用3NF实现了一个数据仓库，共包含8个基本关系，其数据量可以设定从1G3T不等。TPCH 基准测试包括 22 个查询(Q1Q22)，其主要评价指标是各个查询的响应时间，即从提交查询到结果返回所需时间。TPCH基准测试的度量单位是每小时执行的查询数( QphH@size)，其中“H”表示每小时系统执行复杂查询的平均次数，“size”表示数据库规模的大小，能够反映出系统在处理查询时的能力。TPCH 是根据真实的生产运行环境来建模的,这使得它可以评估一些其他测试所不能评估的关键性能参数。总而言之，TPC组织颁布的TPCH 标准满足了数据仓库领域的测试需求,并且促使各个厂商以及研究机构将该项技术推向极限。 本示例将演示DLI直接对存储在OBS中的TPCH数据集进行查询的操作，DLI已经预先生成了100M的TPCH2.18的标准数据集，已将数据集上传到了OBS的tpch文件夹中，并且赋予了只读访问权限，方便用户进行查询操作。

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

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

本章节主要介绍数据治理中心的配置常见关系数据库连接功能。 常见关系数据库包括数据仓库服务（DWS）、云数据库 MySQL、云数据库 PostgreSQL、云数据库 SQLServer、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、IBM Db2、SAP HANA。 前提条件 已参考管理驱动上传对应的驱动。 常见关系数据库连接参数 连接参数详见下表：常见关系数据库连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 mysqllink 数据库服务器 配置为要连接的数据库的IP地址或域名。 单击输入框后的“选择”，可获取用户的DWS、RDS等实例列表。 192.168.0.1 端口 配置为要连接的数据库的端口。 不同的数据库端口不同，请根据具体情况配置。例如： SQLServer默认端口：1433 PostgreSQL默认端口：5432 数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 使用Agent 是否选择通过Agent从源端提取数据。 是 Agent 单击“选择”，选择3.3.5.3管理Agent中已创建的Agent。 驱动版本 不同类型的关系数据库，需要适配不同的驱动。 一次请求行数 可选参数，单击“显示高级属性”后显示。 指定每次请求获取的行数，根据数据源端和作业数据规模的大小配置该参数。如果配置过大或过小，可能影响作业的时长。 1000 SSL加密 可选参数，支持通过SSL加密方式连接数据库，暂不支持自建的数据库。 RDS上的PostgreSQL数据库服务做了一些安全增强，在创建RDS上的PostgreSQL的连接时，该参数需要配置为“是”。 是 连接属性 可选参数，单击“添加”可增加多个指定数据源的JDBC连接器的属性，参考对应数据库的JDBC连接器说明文档进行配置。 说明 CDM作业默认打开了useCursorFetch开关，即JDBC连接器与关系型数据库的通信使用二进制协议。 sslmoderequire 引用符号 可选参数，连接引用表名或列名时的分隔符号，参考对应数据库的产品文档进行配置。 '

源端服务器导致的迁移问题免责申明 因源端服务器的硬件(如磁盘、网卡）、软件(如OS、应用)、数据（文件）等损坏/配置不当/不兼容/业务量大/网络慢等因素引发的迁移问题，非主机迁移服务的问题，包括但不限于下面列举的问题。您可自行解决，若自行解决无果，您可以向天翼云提出咨询或请求天翼云协助解决，但天翼云不承诺解决问题。 源端服务器系统本身有问题，如：Windows的启动文件损坏或缺失。 源端服务器系统配置错乱，如：Linux的grub配置错乱缺失，fstab配置错乱。 网络问题，如：访问不了公网，网速慢，ssh问题，防火墙等。 IO读写慢，增量数据多，Windows有效簇分散，Linux小文件多导致的迁移慢，同步慢，同步时间比较久的问题。 源端平台服务或软件与天翼云不兼容。 源端平台服务或软件把Agent关闭，或杀毒软件把IO监控关闭。 迁移到天翼云后，若目的端服务器不能正常启动，天翼云可以提供相应的技术支持，但是不承诺解决问题。 其中目的端服务器不能正常启动的原因可能包括以下几种： 源端服务器本身无法重启。 源端服务器上有非OS标准的配置。 源端服务器上安装了与天翼云不兼容的驱动或软件等。 为了适配天翼云，主机迁移服务对目的端服务器的系统配置做了修改，主机迁移服务可以保证迁移前后数据一致性，但无法保证业务能正常运行，需要您自己修改业务相关配置。 业务割接后，源端服务器、目的端服务器均有新增数据时，使用主机迁移服务，无法将源端新增数据与目的端新增数据进行合并，只能使用源端数据覆盖目的端数据。因此，建议您在业务割接前，不要在目的端服务器新增数据；业务割接后，不要在源端服务器新增数据。对于业务割接后，源端服务器、目的端服务器均有新增数据且需要合并的情况，需要您自行设计解决方案。

本文介绍企业中心的开通方式以及限制条件 企业中心开通的前提条件 1. 完成“企业实名认证”的账号才能开通企业中心，企业实名认证请参考“企业账号如何完成实名认证” 2. 未加入任何企业组织的账号才能开通企业中心。 3. 完成阅读并勾选同意企业中心相关开通协议。 相关限制 1. 账号实名认证企业为“个体工商户”不支持开通企业中心。 2. 账号渠道来源为代理商客户不支持开通企业中心。 企业中心开通入口 中国电信天翼云管理中心

服务器迁移主要应用于物理机/虚拟机服务器上云迁移的场景,本节为您介绍服务器迁移的应用场景。 业务快速拓展 场景说明 业务系统需要具备快速拓展的能力，但传统的云下设备拓展能力有限，因此存在上云的需求。在迁移过程中，需要保证业务正常运行，并在上云后获得优于云下体验，同时还要支持快速的业务拓展。 场景痛点 在访问量突增的情况下，硬件负载均衡无法有效支撑业务需求； 中间件或数据库的压力过大，导致本地服务器无法承载业务； 物理机资源使用情况达到上限，无法快速扩容满足业务增长的需求。 场景架构 产品优势 选用云上资源，能够满足大部分客户需求。通过服务器迁移服务，可以快速将系统、应用、中间件、数据库等关键业务系统上云，并利用云化的高并发、可拓展性、高可用性等优势，使本地化的应用系统在上云后具备更高的活力和弹性。 搭配使用产品 在该场景实施建设时，您也可以搭配使用以下产品： 弹性云主机CTECS：用于承载迁移后的应用和业务系统。 弹性IP EIP：为迁移后的服务器提供静态公网IP，保证访问能力。 本地IDC陆续退网、业务持续上云

操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 单击服务列表，选择“存储 > 存储容灾服务 SDRS”。进入“存储容灾服务”页面。 3. 在“异步复制”页面，单击待创建保护实例所在站点复制对所在行操作列的“创建保护实例”。进入创建保护实例页面。 4. 在“创建保护实例”页面，根据界面提示配置保护实例的信息。 5. 单击“下一步”，进入容灾配置信息确认界面，配置信息确认后，单击“提交”。 6. 当保护实例状态从“创建中”变为“已保护”，说明保护实例创建成功，此时已开始初始数据同步。 7. 等待12分钟，保护实例状态更改为“同步中”，并显示剩余待同步数据量以及预估剩余时间。 8. 当保护实例状态显示为“同步完成”，并在操作栏可选择“切换”时，说明初始同步已完成。 说明 1. 初始同步会将服务器所有磁盘数据全量复制到容灾端磁盘，同步完成时间与磁盘的总容量相关，容量越大同步完成所花的时间越长。 2. 初始同步速率由多种因素决定，包括服务器业务负载、网络质量、网络带宽，通常业务负载越小、网络质量越好同步速率更快，单实例同步带宽最大可达60MB/s。 3. 在保护实例页面查看到的保护实例数据上传带宽为数据压缩后的带宽，通常会小于实际的数据传输带宽。 4. 同步过程中显示的进度百分比，由于故障同步断开或手动停止开启后，百分比计算当前同步周期的进度，不累计上次的同步进度，因此可能会出现进度重新从0%开始。 表 参数说明 参数 说明 取值样例 生产站点服务器 选择需要保护的生产站点服务器； 容灾站点云硬盘类型 为生产站点服务器的每块硬盘，根据需求选择对应的容灾站点云硬盘的类型。 说明 创建的容灾站点云硬盘，系统盘为VBD模式，数据盘为SCSI模式。 保护实例名称 设置保护实例的名称。名称只能由中文字符、英文字母、数字、“”、“”和“.”组成，且不能有空格，长度不能大于64个字符。 protectedinstance01 保护组 为保护实例选择一个保护组。 首次创建保护实例或者当前的保护组不满足要求时，可以单击“创建保护组”创建新的保护组。 建议将某类业务相关的服务器放到一个保护组进行保护，可以对整个保护组进行开启保护、切换和容灾演练等操作。 protectedgroup01

本文介绍了如何在科研助手中使用 AnythingLLM 搭建 DeepSeek 知识库。 概述 DeepSeekR1 DeepSeekR1 是幻方量化旗下 AI 公司深度求索（DeepSeek）研发的一款高性能推理模型。该模型使用强化学习技术进行后训练，专注于提升在数学、代码和自然语言推理等复杂任务上的表现。 DeepSeekR1 在需要逻辑推理、思维链推理和实时决策的任务中表现出色，如解决高级数学问题、生成复杂代码、解析复杂科学问题等。在类似 Codeforces 的挑战场景中获得了2029 Elo 评分；在复杂推理基准测试中，表现与 OpenAI 的 o1 模型相当。尽管总共有6710亿的庞大参数，但每次前向传递时仅激活370亿个参数，比大多数大模型更加高效的利用资源。 AnythingLLM AnythingLLM 是一款开源平台，以简单易用为显著特点，它为没有深厚技术背景的用户敞开了大语言模型应用开发的大门，凭借直观界面让开发变得轻松。其具备高度可定制性，用户能按需灵活调整模型参数、功能逻辑等，还拥有强大的集成能力，可与多种数据源及工具无缝对接。在功能上，它涵盖模型管理、数据处理和应用部署等方面，支持多模型选择与更新，可有效处理数据以提升模型效果，并能以多种方式将应用快速推向生产环境。广泛适用于智能客服提升服务效率、内容创作辅助产出优质文案以及数据分析提供决策洞察等多元场景。 当前在科研助手的社区镜像中，我们已经为您提前部署好了基于 AnythingLLM 搭建的DeepSeek 知识库平台，方便您即刻体验，开箱即用。 前置说明 1. 该文档为在科研助手上使用 AnythingLLM 搭建 DeepSeek 知识库的说明； 2. 本产品中的模型由第三方主体提供，尽管云公司已尽最大努力进行识别和维护，但仍无法保证模型的可用性。请客户按照该产品的服务协议使用该产品，做好甄别并对自行选择的服务负责 准备环境

本文介绍弹性容器实例ECI的应用场景。 弹性流量业务 场景说明 根据业务流量自动对业务进行扩容，无需人工干预，避免流量激增扩容不及时而导致系统故障，以及平时大量闲置资源造成的浪费。 能够实现 Serverless计算：便捷获取计算资源，兼容 Kubernetes。 快速弹性：秒级启动Pod。 按需使用：容器实例按需创建释放，不需要预先准备底层资源。 持续交付集成 场景说明 支持自动化的持续交付流程，对接Devops平台，自动完成容器部署，加速测试用例的执行和测试环境的建立，并可随时创建销毁容器。 能够实现 自动化：无需创建和维护集群，提供自动化及弹性能力。 环境一致性：以容器镜像交付，支持不可变的基础设施。 深度整合 ：支持日志、告警、事件查询等集成服务。 大数据计算处理 场景说明 大批量的AI、大数据计算数据处理任务，根据业务数据处理需求，能够在短时间内快速创建大量处理节点，满足业务的大数据及 AI 在线处理诉求。 能够实现 共池混部统一调度 ：提供与云主机共池混部的调度能力。 灵活的任务规格 ：提供细粒度容器实例规格，满足上层应用和服务对计算能力的包装。 按需付费 ：容器实例根据资源规格及使用时长付费。 多种引擎统一调度

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。

本文主要介绍云专线相关术语解释。 什么是物理专线？ 物理专线是对接入点和本地数据中心之间建立的网络线路的抽象，以方便对线路进行管理。您需要通过一条租用运营商的运营物理专线将本地数据中心连接到接入点，建立专线连接。 普通用户可以申请普通物理专线和托管物理专线。 普通物理专线即运营物理专线，是端口带宽资源被用户独占的物理专线，此种类型的只允许用户创建一个虚拟接口。 托管物理专线即租户物理专线，是多个用户共享端口资源的物理专线。此种类型的物理专线允许用户创建多个虚拟接口接入用户的多个VPC。 什么是MSTP专线？ 是指利用多业务传送节点（MSTP）技术，依托中国电信传送网，为客户提供具有灵活调整带宽和以太网接入功能，接入速率在2M到1000M之间的数据专线业务，带宽调整颗粒为2M（VC12）。 什么是MPLSVPN专线？ 是依托于中国电信CN2承载网，采用多协议标记交换（MPLS）方式，为客户在多个节点间实现IP虚拟专网功能，提供安全的IPv4和IPv6数据信息传输服务。 什么是VPC 地址？ VPC地址是用来管理虚拟机网络平面的一个网络，可以提供IP地址管理、DHCP访问、DNS服务，子网内的虚拟机IP地址都属于该子网，此网段不能与远端地址重复。

本节介绍天翼云电脑(公众版)的订购方式以及流程。 天翼云电脑（公众版）提供三种购买方式： 1. 应用内订购：天翼云电脑App、天翼云App已提供“订购云电脑”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云电脑产品订购相关内容。 下面介绍云电脑的订购流程，帮助您快速上手天翼云电脑（公众版）。 天翼云官网订购流程 1. 打开并登录天翼云门户； 2. 在产品列表选择“天翼云电脑（公众版）”，打开天翼云电脑（公众版）产品详情页； 3. 点击“立即订购”前往订购页面； 4. 根据需求选择相应的产品规格、订购时长； 5. 点击“立即购买”提交订单并完成支付即可。 6. 购买成功后，可使用订购时绑定的登录账号密码，登录天翼云电脑App查看已订购的云电脑（首次开通需要等待一段时间，完成系统初始化设置）。

花卷聆记是花卷慧办智能办公综合解决方案的七大核心能力模块之一,与即时通讯、云会议、云空间、日程待办、AI 数字分身、知识库深度协同,为企业提供全链路会议记录与信息沉淀服务。同时,花卷聆记也支持独立售卖,是一款软硬一体化产品,由专业录音卡片与 AI 聆记服务组成,依托大模型赋能录音转写纪要知识库全链路,实现会议、项目管理、课堂分析、智慧党课纪要、科研教学等多场景的高效采集,加速信息沉淀、释放组织效能。

容器存储是为容器工作负载提供存储的组件，支持多种类型的存储，同一个工作负载（pod)可以使用任意数量的存储。 说明： Kubernetes1.13版本之前的CCE集群不支持端到端容器存储扩容功能，PVC容量与存储容量不一致。 存储类型选择 创建工作负载时，可以使用以下类型的存储。建议将工作负载pod数据存储在云存储上。若存储在本地磁盘上，节点异常无法恢复时，本地磁盘中的数据也将无法恢复。 本地硬盘：将容器所在宿主机的文件目录挂载到容器的指定路径中（对应Kubernetes的HostPath），也可以不填写源路径（对应Kubernetes的EmptyDir），不填写时将分配主机的临时目录挂载到容器的挂载点，指定源路径的本地硬盘数据卷适用于将数据持久化存储到容器所在宿主机，EmptyDir（不填写源路径）适用于容器的临时存储。配置项（ConfigMap）是一种用于存储工作负载所需配置信息的资源类型，内容由用户决定。密钥（Secret）是一种用于存储工作负载所需要认证信息、密钥的敏感信息等的资源类型，内容由用户决定。详情参见本地磁盘存储。 云硬盘存储卷：CCE支持将云硬盘创建的硬盘挂载到容器的某一路径下。当容器迁移时，挂载的云硬盘将一同迁移。这种存储方式适用于需要永久化保存的数据。详情参见云硬盘存储卷。 文件存储卷：CCE支持创建SFS存储卷并挂载到容器的某一路径下，也可以使用底层SFS服务创建的文件存储卷，SFS存储卷适用于多读多写的持久化存储，适用于多种工作负载场景，包括媒体处理、内容管理、大数据分析和分析工作负载程序等场景。详情参见文件存储卷。 极速文件存储卷：CCE支持创建SFS Turbo极速文件存储卷并挂载到容器的某一路径下，极速文件存储具有按需申请，快速供给，弹性扩展，方便灵活等特点，适用于DevOps、容器微服务、企业办公等应用场景。详情参见极速文件存储卷。 快照与备份：CCE通过云硬盘为您提供快照功能，云硬盘快照指的是云硬盘数据在某个时刻的完整拷贝或镜像，是一种重要的数据容灾手段，当数据丢失时，可通过快照将数据完整的恢复到快照时间点。详情参见快照与备份。

为了减少大Key和热Key过大，有什么使用建议？ string类型控制在10KB以内 ，hash、list、set、zset 元素尽量不超过5000 。 Key的命名前缀为业务缩写，禁止包含特殊字符(比如空格、换行、单双引号以及其他转义字符)。 Redis事务功能较弱，不建议过多使用。 短连接性能差，推荐使用带有连接池的客户端。 如果只是用于数据缓存，容忍数据丢失，建议关闭持久化。 大Key/热Key的优化方法，请参考下表。 类别 方法 :: 大Key 进行大Key拆分。 分为以下几种场景 该对象为String类型的大Key：可以尝试将对象分拆成几个KeyValue， 使用MGET或者多个GET组成的pipeline获取值，分拆单次操作的压力，对于集群来说可以将操作压力平摊到多个分片上，降低对单个分片的影响。 该对象为集合类型的大Key，并且需要整存整取：在设计上严格禁止这种场景的出现，因为无法拆分。有效的方法是将该大Key从Redis去除，单独放到其余存储介质上。 该对象为集合类型的大Key，每次只需操作部分元素：将集合类型中的元素分拆。以Hash类型为例，可以在客户端定义一个分拆Key的数量N，每次对HGET和HSET操作的field计算哈希值并取模N，确定该field落在哪个Key上，实现上类似于Redis Cluster的计算slot的算法。 大Key 将大Key单独转移到其余存储介质。 无法拆分的大Key建议使用此方法，将不适用Redis能力的数据存至其它存储介质，并在Redis中删除该大Key。 注意 禁止使用DEL直接删除大Key，可能会造成Redis阻塞，甚至主备倒换。 热Key 使用客户端缓存/本地缓存。 该方案需要提前了解业务的热点Key有哪些，设计客户端/本地和远端Redis的两级缓存架构，热点数据优先从本地缓存获取，写入时同时更新，这样能够分担热点数据的大部分读压力。缺点是需要修改客户端架构和代码，改造成本较高。 热Key 设计熔断/降级机制。 热Key极易造成缓存击穿，高峰期请求都直接透传到后端数据库上，从而导致业务雪崩。因此热Key的优化一定需要设计系统的熔断/降级机制，在发生击穿的场景下进行限流和服务降级，保护系统的可用性。

缩容集群 1.登录云搜索服务管理控制台。 2.单击“集群管理”，进入集群列表页面，选择需要更改规格的集群，在其“操作”列中单击“更多>更改规格”。 3.在“更改集群规格”页面，设置“变更的角色”项目中所需要的目标参数。 说明 每次缩容节点数要小于集群节点的一半。 缩容之后的节点数要大于索引副本数。 缩容之后的磁盘使用量要小于80%。 当集群缩容时，业务不会中断。 缩容时需要将要下线节点的数据迁移到其他节点，这个数据迁移的超时时间为5小时，如果超过5小时数据还未迁移完，那么缩容将会失败。集群数据量较大的情况下，建议可以分多次缩容。 4.单击“下一步”。 5.确认更改的规格后，单击“提交申请”。 6.单击“返回集群列表”跳转到集群管理页面。“任务状态”列中显示为“缩容中”，表示集群正在缩容。当集群状态变为“可用”，则表示规格更改成功。 更改集群节点规格 说明 只支持拥有3个及以上节点的集群更改节点规格。 只支持集群节点规格向大更改。 此功能上线之前创建的集群不支持更改节点规格。 更改规格过程中，Kibana不可用。 变更节点规格不能与“修改后的节点数量”和“节点存储容量”同时操作。 如果数据量比较大的情况下，更改节点规格耗时会比较长。 更改节点规格时，为了不中断业务，业务数据必须都有副本。 1.登录云搜索服务管理控制台。 2.单击“集群管理”，进入集群列表页面，选择需要更改规格的集群，在其“操作”列中单击“更多>形态变更”。 3.在“形态变更”页面，设置“变更的角色”项目中所需要的目标参数。 4.单击“下一步”。 5.确认更改的规格后，单击“提交申请”。 6.单击“返回集群列表”跳转到集群管理页面。“任务状态”列中显示为“规格修改”，表示集群正在更改规格。当集群状态变为“可用”，则表示规格更改成功。

标准存储 低频存储 归档存储 存储成本 中等 较低 非常低 访问频率 高 低 非常低 数据访问延迟 大文件场景：低 小文件高并发场景：低 大文件场景：低 小文件高并发场景：较高 大文件场景：低 小文件高并发场景：较高 最低存储时间 无 30天 90天 数据安全性 高 高 高 数据存储用途 经常访问的数据 低频访问的数据 长期存档和备份 数据取回 不涉及 按实际取回数据量收费 按实际解冻数据量收费 适用场景 适用于频繁访问（平均一月访问多次）的存储场景，比如移动应用、网站、音视频、社交图片、大数据分析等 适用于不频繁访问（平均一月访问一次）的存储场景，比如数据备份、视频监控数据等 适用于很少访问（平均一年访问一次）的存储场景，比如档案数据、医疗影像等合规性要求高的数据、长期备份等 服务可用性 单AZ：99.99% 多AZ：99.995% 单AZ：99% 多AZ：99.9% 99%

服务提供商 说明 天翼云 (息壤) 天翼云息壤大模型服务 阿里云 阿里云百炼大模型服务 月之暗面 (kimi) 月之暗面 Kimi 大模型服务 智谱 AI 智谱 AI GLM 大模型服务

此小节介绍云堡垒机应用场景。 任何企业都需要安全运维管理和审计，故任何企业都需要云堡垒机。云堡垒机能适用于各种企业运维场景，特别针对企业员工数量复杂、企业资产数量繁杂、人员运维权限交叉、企业运维方式多样等场景。 严要求的审计合规场景 例如保险和金融行业，具有大量个人信息数据和金融资金操作行为，以及大量第三方机构代为运作，可能存在巨大违规操作、滥用职权等非法运作风险。 通过在云上部署云堡垒机系统，单点登录入口，集中管理账户和资源，部门权限隔离，核心资产多人审核授权，敏感操作二次复核授权，健全的运维审计机制，能够为高风险行业提供严要求审计功能，满足行业监管要求。 高效稳定的运维场景 例如极速发展的互联网企业，大量经营数据等敏感信息，暴露在公网，且由于服务高度公开，存在高度数据泄露风险。 云堡垒机在远程运维过程中，隐藏资产真实地址，解决远程运维资产信息暴露问题。同时提供全面的运维日志，为审计运维和代运维人员的操作行为，提供有效监控，减少网上安全事故，助力企业长久稳定发展。 大量资产和人员管理场景 随着民生政务和传统企业集团的上云管理，云上人员账户数量不断增加，以及云上服务器、网络设备等资产数量也成倍增涨。同时很多企业为解决人力不足的问题选择把系统运维转交给系统供应商或第三方代维商进行，由于涉及提供商、代维商过多，人员复杂流动性又大，对操作行为缺少监控带来的风险日益凸显。 云堡垒机针对大量用户和大量资产，可海量容纳庞大人员和资源数据，运维人员单点登录，解决运维人员维护多台资产效率低，易出错的问题。同时通过制定细粒度权限控制，资源操作全程记录，可审计全量用户操作行为，并对事故问题进行有效追溯，确保有效定责。此外，系统桌面实时呈现运维全景，并可接收异常行为告警通知，确保人员无法越权操作。

云工作流支持的功能如下(公测版)： 功能集 功能 功能说明 参考文档 基本功能 流程（Flow） 云工作流基于CNCF ServerlessWorkflow Specification 0.8版本进行适配优化作为天翼云云工作流执行流程定义。执行流程时，云工作流执行引擎会根据流程定义解析并驱动执行相关状态流转。 一个流程通常包含若干状态（State），这些状态可以是简单的执行类状态，例如操作（Operation）、暂停（Sleep）、传递（Noop）和失败（Fail）等；也可以是复杂的流程控制类状态，例如条件分支（Switch）、并行（Parallel）和迭代（Foreach）。 流程定义介绍 创建流程 执行流程 基本功能 调度（Schedule） 云工作流调度（即触发器）是触发工作流执行的方式。在事件驱动的计算模型中，事件源是事件的生产者，工作流是事件的处理者。云工作流目前支持比较常见的触发器场景： 定时触发器、HTTP触发器、消息队列类型（Kafka、 RokectMQ）触发器， 云原生网关触发器 工作流调度简介 特性功能 标准（Standard）模式 云工作流支持创建标准（Standard）和快速（Express）两种模式的工作流。 标准（Standard）模式适用于传统意义上的离线业务流程编排执行场景，具备执行步骤状态的持久化存储，支持运行长时间的工作流执行状态流转。 快速工作流和标准工作流 特性功能 快速（Express）模式 云工作流支持创建标准（Standard）和快速（Express）两种模式的工作流。 快速（Express）模式适用于常见的在线业务流程编排和准实时业务流程编排场景，例如微服务API编排、流式数据处理等低延迟和大负载业务场景。 快速工作流和标准工作流 运维及可观测建设 工作流执行监控 工作流执行监控可对工作流的执行启动、执行成功、执行失败、执行超时以及执行过程中的状态转换和执行耗时等指标进行监控和展示。 监控指标 运维及可观测建设 审计事件 云工作流已接入审计服务，可以在云审计中查询用户操作云工作流产生的管控事件， 例如创建工作流、删除工作流以及执行工作流等。 审计事件 流程开发 工作流设计器 云工作流提供一个低代码、可视化的工作流设计器，包含cloudflow studio、 yaml以及工作流设置等功能区。可以基于cloudflow studio进行工作流可视化编排以及相关属性设置， 降低用户对流程定义语言的学习成本。 工作流设计器 集成建设 云服务优化集成 云工作流支持与天翼云多个云服务集成，允许在流程中调用这些云服务的API进行相关资源的操作，完成业务流程构建。 云工作流与云服务的集成类型包括普通集成和优化集成。普通集成是指允许云工作流直接调用云产品的OpenAPI服务接口，不对这些服务接口做任何包装处理和实现优化，基本包括了在天翼云OpenAPI门户注册的云服务OpenAPI服务接口。 优化集成是指对部分高频使用的云产品服务接口进行包装和优化处理，简化接口使用难度，方便用户集成。 集成模式 服务集成模式 函数计算集成 云工作流计集成 集成建设 云服务普通集成 普通集成是指云工作流直接通过在天翼云产品在天翼云OpenAPI门户注册的OpenAPI对外提供的服务接口进行集成调用，不对服务接口做任何特殊处理和优化。 允许云工作流通过调用弹性计算、存储服务、数据库、容器、大数据处理、中间件服务在内的多个天翼云服务的接口实现业务流程编排。 普通集成

本文将为您介绍云专线服务相关的术语概念,例如客户站点、接入点等。 客户站点 客户站点是用户线下需要与云上互通的站点的统称，包括用户数据中心、本地机房、企业总部、企业分支机构等。 接入点 接入点是指用户通过云专线接入天翼云资源池的专线POP。专线POP可以提供多种端口类型，用于物理专线的接入。 物理专线 物理专线是对客户侧站点和云资源池交换机之间的网络链路的抽象。与传统互联网链路相比，物理专线提供用户本地数据中心上云的专属通道，业务传输质量更高，并采用虚拟化技术实现用户业务数据逻辑隔离，更加安全可靠，云专线兼容底层IPRAN、MSTP、MPLS VPN、OTN等多种线路类型，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，实现专线带宽随选和弹性扩容，帮助企业轻松应对大流量业务传输场景。 用户可申请独享物理专线和共享物理专线。独享物理专线，用户独占一个物理端口资源；共享物理专线，多用户共享一条物理线路，通过三层子接口方式实现多租户数据隔离。 专线网关 专线网关是客户站点和天翼云VPC之间的虚拟路由转发设备。作为数据从客户站点到云上VPC之间的传输桥梁，专线网关一端绑定物理专线，一端与客户站点需要访问的VPC直连。一个VPC可以关联一个专线网关，多条物理专线可以通过一个专线网关访问一个或多个VPC。

kc1弹性云主机的规格 注意 “央企北京1”和“佛山3”提供的云主机规格的网络指标（最大带宽、基准带宽、最大收发包能力）与本文内容不一致，请以对应创建页面所展示的数值为准。 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 kc1.large.2 2 4 2/0.5 20 1 kc1.large.4 2 8 3/0.8 30 2 kc1.xlarge.2 4 8 5/1.5 50 2 kc1.xlarge.4 4 16 7/3 80 4 kc1.2xlarge.2 8 16 9/4.5 110 4 kc1.2xlarge.4 8 32 12/6 140 4 kc1.4xlarge.2 16 32 15/8.5 200 8 kc1.4xlarge.4 16 64 18/10 260 8 kc1.8xlarge.2 32 64 25/16 350 16 kc1.8xlarge.4 32 128 30/20 400 16 鲲鹏内存型 鲲鹏内存型搭载鲲鹏处理器，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。 鲲鹏内存型适用于内存要求高，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。

本章节主要介绍翼MapReduce服务的集群管理功能。 创建集群 支持用户在创建集群时，按需选择集群类型、组件范围、操作系统、主机类型、CPU类型、各类型的节点数、主机规格、可用区、VPC网络等配置。翼MR服务会根据用户选择的配置，帮助客户自动完成企业级大数据平台的安装部署和参数调优。 翼MR服务为客户提供完全可控的大数据集群，客户在创建时可设置主机的登录方式，所创建的翼MR集群资源完全归客户所用。 翼MR集群类型包括数据湖、数据分析、数据服务、云搜索、实时数据流、自定义集群、多模态数据湖 1. 数据湖集群：提供更高效、灵活的管理集群，更快地运行大数据的计算引擎，更好地提供数据分析能力。 2. 数据分析集群：Apache Doris开源的MPP架构的OLAP分析引擎，支持亚秒级的数据查询和多表join。 3. 数据服务集群：提供更灵活、可靠、高效的数据服务集群。 4. 云搜索集群（仅存量支持）：为结构化/非结构化数据提供低成本、高性能及可靠性的检索、分析服务能力。 5. 实时数据流集群：提供高效的流式计算、消息队列等组件能力，支持实时数据ETL和日志采集分析的业务需求。 6. 自定义集群：提供丰富灵活的服务搭配，支持自行选择业务所需服务。建议不要将多个存储类服务部署在一个节点组上，避免资源争抢。 7. 多模态数据湖（邀测）：提供分布式计算与现代化存储能力，依托Ray、Daft计算引擎及Lance数据格式，支持对多模态数据的高效处理、检索及管理。

源端磁盘过大，是否可以迁移到磁盘较小的服务器？ 迁移Windows服务器 Windows 源端磁盘过大，系统分区和启动分区总和大于1 TB时，无法迁移。 Windows 源端磁盘大小超过1 TB，系统分区和启动分区总和小于1 TB时，可以通过修改配置文件把源端磁盘迁移到较小的目的端磁盘上。 例如：源端系统盘1.1 TB，系统分区和启动分区总大小为 100 GB，数据盘 D盘：1024 GB。迁移到目的端需要拆成两个盘：第一块盘100 GB，第二块盘1024 GB。 注意 源端系统分区和启动分区只能迁移到第一块磁盘。可在Window磁盘管理中查看到系统分区和启动分区大小。 操作步骤 1. 打开源端Agent config目录。 2. Python3版本为：C:SMSAgentPy3config，Python2版本为：C:SMSAgentPy2config。 3. 按如下所示修改 disk.cfg文件并保存。 [volmountmodify] D 2 说明 D 2：表示D盘迁移到目的端第二块磁盘。若源端有多个分区，迁移到目的端后想拆分为多个盘，可按照D2、E3、F4…修改disk.cfg文件。 4. 重新启动Agent，可以看到源端详情中分区的位置已经改变。 迁移Linux服务器 Linux源端磁盘过大，可以通过Linux文件级迁移调整磁盘分区压缩空间，具体操作参见调整磁盘分区。 如何处理“错误码SMS.1106 删除磁盘失败”？ 问题描述 迁移完成后，提示“SMS.1106 ”删除磁盘失败，失败原因：periodic volume can not be deleted! 说明：出现该问题时，实际的迁移任务已经完成，目的端服务器可以正常登录验证并使用。如您后续还有同步增量数据的需求，需要按照解决方案处理后，再进行迁移。 问题分析 迁移期间系统会自动给目的端服务器挂载一个名称为“SMS临时磁盘自动创建迁完自动删除”按需计费的系统盘，迁移结束后系统会自动卸载并删除该磁盘。如果在迁移期间手动将该磁盘的计费模式转为包周期（包年/包月），在迁移“卸载代理镜像”阶段系统就无法自动删除该磁盘。 解决方案 1. 根据迁移失败原因中的磁盘ID，在云硬盘 EVS服务的磁盘界面，找到对应磁盘。 2. 联系天翼云客服将该磁盘退订。 3. 退订后，在迁移任务界面单击“开始”继续迁移即可。

规格命名规则 AB.C .D 例如s3.medium.4 其中， A表示系列，例如s表示通用型、c表示计算型、m表示内存型。鲲鹏系列规格在系列名称前加k，例如kc标识鲲鹏通用计算增强型。 B表示系列号，通常更大的数字代表新一代实例规格，拥有更高的性价比。例如相比于s1、s3系列实例规格，s6为新一代通用计算型实例规格。 C表示规格，当前系列中的规格大小，例如：small、medium、large、xlarge、2xlarge、4xlarge、8xlarge等。 D表示内存、vCPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和vCPU的比值为4。 规格与vCPU核数对应关系 规格 vCPU small 1 medium 1 large 2 xlarge 4 Nxlarge N 4，N值越大，vCPU核数越多 网络QoS 网络QoS，指利用各种基础技术，为指定的网络通信提供更好的服务能力。配置了QoS的网络环境，增加了网络性能的可预知性，并能够有效地分配网络带宽，更加合理地利用网络资源。 可在规格清单中查询指定规格的QoS数据，包括最大带宽/基准带宽（Gbps）、内网最大收发包能力（万PPS）、网卡多队列数、网卡个数上限。 弹性云主机根据不同的规格限制内网带宽和内网收发包能力。 网络基准带宽：指弹性云主机在整机网络带宽存在争抢时，能稳定达到的保证带宽。 网络最大带宽：指弹性云主机在整机网络带宽没有争抢（宿主机上其他虚拟机对网络带宽要求不高）时，可以达到的最大带宽。 网络最大收发包能力：指弹性云主机能达到的最大收发包能力。单位为PPS（Packets per Second），即每秒收发多少个分组数据包，常用于衡量网络的性能。 网卡多队列数：将弹性云主机中的网卡中断分散给不同的CPU处理，以满足网卡的需求，从而提升网络PPS和带宽性能。 网卡个数上限：指弹性云主机最多能挂载多少个网卡。 辅助网卡个数上限：指弹性云主机最多能挂载多少个辅助网卡。 说明 网络收发包测试方法，请参见 开启网卡多队列的方法，请参见

网络增强型云主机配套25GE智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。 在售型号：c8ne、m8ne 停售型号：c7ne 适用场景 网络增强型云主机适用各种于网络密集型应用与企业级应用： NFV/SDWAN 移动互联网 视频弹幕 电信业务转发 大中型数据库系统、缓存、搜索集群 大数据分析和机器学习 网络增强型弹性云主机特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 网络增强计算型c8ne 1.CPU/内存配比：1:2/1:4 2.vCPU数量范围：2192 3.处理器：第五代英特尔®至强®可扩展处理器 4.基频/睿频：2.6GHz/3.1GHz 1.XSSD0 2.XSSD1 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：3600万PPS 4.最大内网带宽：64Gbps 网络增强内存型m8ne 1.CPU/内存配比：1:8 2.vCPU数量范围：2192 3.处理器：第五代英特尔®至强®可扩展处理器 4.基频/睿频：2.6GHz/3.1GHz 1.XSSD0 2.XSSD1 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：3600万PPS 4.最大内网带宽：64Gbps 网络增强计算型c7ne 1.CPU/内存配比：1:2/1:4 2.vCPU数量范围：2148 3.处理器：第三代英特尔®至强®可扩展处理器 4.基频/睿频：2.8GHz/3.5GHz 1.普通IO 2.高IO 3.通用型SSD 4.超高IO 5.极速型SSD 1.支持IPv6 2.实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 3.最大网络收发包：3000万PPS 4.最大内网带宽：32Gbps

本节先简要介绍DeepSeek的基本信息,接着详述了如何在GPU云主机中运行DeepseekR132B模型,最后对不同模型的硬件配置进行推荐。 什么是DeepSeek DeepSeek 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLM），由深度求索（DeepSeek）公司开发。它能够处理自然语言理解、生成、翻译、问答等多种任务。在目前大模型主流榜单中，DeepSeekV3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。在对话模型典型任务方面的评测效果如下： 当前 DeepSeek 模型有多个版本，参数量从 1.5B、 70B到671B不等，适用于不同的应用场景和计算资源。参数量越多，资源消耗越多，使用者可以根据自己实际需求选择不同模型版本。 注意 为维护良好的网络环境和公共秩序，天翼云平台特规定如下使用条款：禁止任何用户或机构利用平台进行违法活动、传播不良信息或违反社会公序良俗的行为。若发生此类行为，天翼云将依法采取必要措施，停止相关服务功能，并依法追究责任。 模型由DeepSeek公司提供。模型的结果仅供参考，并可能因不同的环境、数据或操作条件而有所不同，我们不对模型的任何结果负责。 快速体验DeepSeek vLLM 是一个专为本地运行大语言模型（LLMs）而设计的工具，并提供了简单易用的命令行接口。这里，我们以DeepseekR132B模型为例，讲解如何在天翼云使用vLLM运行 DeepSeek模型，读者可以根据自己实际需求修改云主机模型和云主机配置。

本节先简要介绍DeepSeek的基本信息,接着详述了如何在GPU云主机中运行deepseekr17b模型,最后对不同模型的硬件配置进行推荐。 什么是DeepSeek DeepSeek 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLM），由深度求索（DeepSeek）公司开发。它能够处理自然语言理解、生成、翻译、问答等多种任务。在目前大模型主流榜单中，DeepSeekV3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。在对话模型典型任务方面的评测效果如下： 当前 DeepSeek 模型有多个版本，参数量从 1.5B、70B到671B不等，适用于不同的应用场景和计算资源。参数量越多，资源消耗越多，使用者可以根据自己实际需求选择不同模型版本。 注意 为维护良好的网络环境和公共秩序，禁止任何用户或机构利用天翼云平台从事违法活动、传播不良信息或实施违反社会公序良俗的行为。若发生此类行为，天翼云将依法采取必要措施，停止相关服务功能，并依法追究责任。 模型由DeepSeek公司提供，模型的结果仅供参考，并可能因不同的环境、数据或操作条件而有所不同，我们不对模型的任何结果负责。 快速体验DeepSeek Ollama 是一个专为本地运行大语言模型（LLMs）而设计的工具，支持多种模型格式，并提供了简单易用的命令行接口。这里，我们以DeepSeekr17b模型为例，讲解如何在天翼云使用Ollama运行 DeepSeek模型，读者可以根据自己实际需求修改云主机模型和云主机配置。

多活数据面性能指标如何？ 应用容灾多活协同其他云产品，用户可以通过查阅天翼云官方文档，了解使用到的产品组件指定规格实例的性能指标。 对于引入多活探针的性能变化，同城场景RT基本没增长，异地场景RT约有1~10ms增长，取决于具体业务与物理距离。 业务如何尽可能平滑地过渡到双活架构？ 业务应用从原有架构向双活扩展时，应以标准化的多环境多步骤的流程进行渐进式迭代，尽可能避免产生大范围影响，从而实现平滑过渡。 多环境 ： 应用发布按标准的日常、预发、灰度、生产等流程进行上线。 多步骤 ： 1. 分析业务现状，明确流量、数据和代码改造点，包括服务拆分、数据拆分、流量染色等。 2. 规划物理架构，开通目标区域、可用区、网络和中间件等资源。 3. 完成架构升级，根据不同改造点兼容性，业务原集群多版本迭代更新。 4. 部署双活集群，对新集群进行复影流量、灰度流量等业务正确性验证。 5. 应用分层切换，微服务、消息、数据库等组件切换多活规则。

本文主要为您介绍云搜索服务操作使用类的常见问题解决方案。 云搜索服务是否支持和Logstash对接？ 支持，Logstash支持使用7.10.2版本。 您可通过在Elasticsearch/OpenSearch实例上加装Logstash节点实现，具体操作步骤参见加装Logstash实例。 云搜索服务是否支持开源组件对应的API？ 天翼云云搜索产品完全兼容Elasticsearch和OpenSearch的开源API。 我们实现了与Elasticsearch/OpenSearch相同的接口和功能，确保用户可以使用现有的API和工具与我们的服务进行交互。无论是进行索引管理、查询、聚合分析还是使用全文搜索功能，用户都可以使用标准的Elasticsearch/OpenSearch REST API来执行这些操作。 云搜索服务实例的管理员密码忘记了怎么办？ 当您想要更换购买时设定的管理员密码，或者忘记了管理员密码时，可以进行重置。 1. 在实例列表中选择需要重置密码的实例，点击实例名称进入详情页，选择安全设置页签。 2. 在页面中的密码重置位置，点击重置密码，填入符合规则的新密码并确认输入。 注意 1. 密码为数字、大写字母、小写字母、特殊符号（@$!% ~?&）的组合。 2. 长度限制为1226位。 3. 不能包含账号信息、连续3个一样字符（大小写字母视为同一字符）、字典序及键盘序。 用户自建Kibana节点如何访问云搜索服务的Elasticsearch集群？ 1. 首先我们需要创建一个天翼云弹性云主机（CTECS）。这里，需要保证以下两点： 1. CTECS和云搜索服务在同一个VPC下。 2. CTECS需要绑定公网弹性IP，并且在安全组配置里，开放5601端口。 2. 获取云搜索服务的内网地址。选中待访问的的Elasticsearch实例，进入“基本信息”，可以在”实例架构图”看到数据节点对应的IP，此IP列表即为Elasticsearch集群的IP地址列表。 3. 在开通的CTECS机器内搭建Kibana服务，并且在config/kibana.yml文件中进行配置修改。下面的配置文件仅作为示例参考： plaintext elasticsearch.username:""//用户名 elasticsearch.password:""//密码 server.port:5601 server.host:"::" server.maxPayloadBytes:1048576 logging.dest:{logpath}//log文件挂载的目录 i18n.locale: zhCN elasticsearch.hosts:[IP1，IP2，IP3...]//Elasticsearch集群的IP地址 自建OpenSearch Dashboards与Kibana方案同理。

平台通过多种算子迁移适配、算子调优能力和工具链,实现国产化硬件下模型在预训练、微调、推理下的性能对齐NV80%及以上。 平台针对国产化硬件910B进行主流模型的迁移适配和性能优化，多数训练性能达到A800的90%及以上，推理性能达到A10或A100的80%及以上。 目前模型广场所有模型均达到国产化适配的性能标准。 主流模型适配结果示例： 多数模型基于昇腾的训练可达A800的90%以上，举例如下： Llama38Binstruct、ChatGLM36B 性能对标可达90% Qwen272BInstruct 性能对标可达100% 部分模型基于昇腾910B的推理可达A800的80%以上，举例如下： Qwen1.8BChat 性能对标可达110.32% Llama213BChat 性能对标可达91.28% 主流适配模型清单参考如下： 大语言： DeepSeek：DeepSeekR1系列、DeepSeekV3系列 Llama：Llama系列、Llama2系列、Llama3系列 通义千问：Qwen系列、Qwen1.5系列、Qwen2系列、Qwen2.5系列、Qwen3系列 智谱：ChatGLM2系列、ChatGLM3、GLM4系列 书生浦语：InternLM系列、InternLM2系列 百川：Baichuan系列、Baichuan2系列、BaichuanTurbo 电信星辰：TeleChat系列、TeleChat2系列 其他：AquilaChat7B、Gemma29BChat等 多模态： OpenClip ChineseCliP Blip2 VisualGLM6B StableDiffusionV1.5 StableDiffusionV2.1 QwenVLChat InternVLChatV1.5