云原生网关触发器能够让您网关的流量导去函数计算后端，能够支持更丰富的请求配置，如请求方法、请求头、请求参数等 前提条件 已创建函数。 已创建云原生网关。 已创建函数计算服务的终端节点（VPCE）。 创建步骤请查看创建VPCE，其中”虚拟私有云“选择云原生网关所属的VPC，”服务“选择函数计算服务cn.ctyun.cnhuadong1.faas 注意 函数计算服务在各资源池的名称（cn.ctyun.cnhuadong1.faas ）可能有差别，选择后缀为faas的即可，上述示例是在华东一资源池的名称 操作步骤 1. 登录函数计算控制台，点击目标函数，进入函数详情。 2. 选择详情下顶部的配置选项卡。 3. 在配置选项卡中，选择左边的触发器选项卡。 4. 点击创建触发器 ，在弹出的右抽屉中选择云原生网关触发器，配置参数解释如下 配置项 操作 示例 触发器类型 选择云原生触发器。 云原生触发器 名称 填写自定义的触发器名称。 cgwtrigger 版本或别名 默认值为LATEST，支持选择任意函数版本或函数别名。 LATEST 网关实例 选择已创建的云原生网关实例。 域名 选择网关实例已关联的域名。 mydomain.com 匹配路径 匹配请求的path（不含query参数），当前支持前缀匹配和精确匹配。末尾使用''代表使用前缀匹配。 /my/path 请求方法 匹配请求中的HTTP方法，可多选，不选则匹配所有HTTP方法 优先级 当多个路由同时匹配一个请求时，路径匹配深度较大的路由优先；路径匹配相同的情况下，路由优先级高（数字大）的优先匹配。 0 请求头 匹配请求中的HTTP header。 请求参数 匹配请求中的HTTP query参数。 触发器启用状态 创建触发器后是否立即启用。默认选择开启，即创建触发器后立即启用触发器。 启用

什么是终端节点？ VPC终端节点（VPC Endpoint）是一种能够将VPC私密地连接到终端节点服务（如云日志服务）的解决方案。通过使用云日志服务终端节点，VPC中的云资源无需使用弹性IP就可以直接访问云日志服务，从而提高了访问效率。 您必须要在目标VPC中创建云日志服务终端节点，创建后，该VPC下的云主机、云容器引擎才可正常上报日志数据。 更多关于终端节点产品介绍，请参考VPC终端节点产品文档。 如何创建云日志服务VPC终端节点？ 1. 登录VPC终端节点控制台。 2. 点击右上角“创建终端节点” 3. 在“选择服务”中，选择“cn.ctyun.cnhuadong1.lts”。 4. 选择目标的虚拟私有云VPC。 5. 在高级配置中，打开私网域名开关。 6. 点击下一步，提交订单即可。 说明 云日志服务终端节点不收取任何费用，请放心使用。 7. 创建完成后，即可在VPC终端节点列表中看到该终端节点信息。 注意 云日志服务终端节点创建成功后，请勿修改其配置或删除节点，否则可能导致日志数据无法上报。

模型服务丰富 集成主流先进第三方大模型，支持文本、图像、音视频等多模态处理能力。 操作使用方便 统一接口封装模型能力，开发者可直接调用API，实现分钟级集成。 零门槛开发 通过自动化调优工具与可视化界面，用户无需编写代码即可完成模型训练与部署，极大降低AI开发门槛。 全流程闭环 从数据集准备、模型调优、模型管理到服务部署与量化优化，平台提供完整的一站式AI应用开发链路。 可审计与可追溯 平台提供操作日志功能，确保模型开发与部署过程安全可控、可追溯。

本文主要介绍云日志服务中如何创建数据加工任务。 云日志服务支持您使用数据加工读取源日志单元中的数据，对数据进行加工处理后，写入到不同的目标日志单元中。您也可以对加工后的数据进行查询和分析，进一步发掘数据价值。本文介绍如何在云日志服务控制台上创建数据加工任务。 操作步骤 1. 登录云日志服务控制台 2. 左侧点击【日志加工】菜单，进入日志加工页面。 3. 点击【创建加工任务】； 4. 输入任务名称、加工源日志单元以及加工后日志存储目标等参数，参数说明如下表。输入完成后点击下一步，进入加工语句设置页面。 5. 在加工语句设置页面，输入加工语句，点击预览数据，即可预览数据加工结果以及结果汇总。 6. 下方可点击原始日志tab，查看加工前的原始日志。默认取原始日志中的前10条日志进行加工预览，您也可点击【加入测试数据】，针对特定的日志进行加工预览。 7. 当您确认加工预览结果符合预期时，您可点击【完成】，即可创建加工任务。 参数 说明 任务名称 数据加工任务的名称。 存储目标名称 存储目标的名称。存储目标中包括日志项目、日志单元等配置。 目标日志项目 用于存储数据加工结果的目标日志项目。 目标日志单元 用于存储数据加工结果的目标日志单元。 加工范围 持续加工：数据加工任务将持续进行。指定结束时间：您可指定数据加工任务的结束时间。 注意 对于新创建的日志单元，由于其需要23分钟时间进行初始化，期间若配置加工任务会出现运行失败的情况。因此建议待日志单元创建5分钟后，再配置加工任务。

本文主要介绍云日志服务中如何管理数据加工任务。 本文介绍如何在云日志服务控制台上管理数据加工任务，包括查看任务详情与状态，修改、启动、停止和删除任务，设置告警等操作。 查看任务详情 1. 登录云日志服务控制台。 2. 左侧点击【日志加工】菜单，进入日志加工列表页面。 3. 在加工任务列表中，点击目标加工任务名称进入加工任务概览页面，即可查看加工任务各详情状态。 停止任务 对于状态为运行中的任务，您可在数据加工概览页面，单击停止，即可停止当前加工任务。 启动任务 对于状态为已终止的任务，您可在数据加工概览页面，单击启动，即可启动当前加工任务。 重新执行 任何状态的任务都支持重新执行。您可在在数据加工概览页面，点击重新执行按钮，数据加工任务将会重新执行。 修改加工规则 1. 在数据加工概览页面，点击修改规则按钮。 2. 在修改页面，您可根据需求修改数据加工规则，步骤请参考创建数据加工任务。 删除任务 在数据加工概览页面，点击删除，即可删除当前数据加工任务。

本章节介绍数据库复制与其他服务的关系。 关系型数据库 数据库复制服务可将已有数据库迁移到本云关系型数据库（Relational Database Service，简称RDS）。 目前数据库复制服务支持将如下场景的关系型数据库迁移到本云关系型数据库： VPC网络 VPN网络 专线网络 公网网络 文档数据库服务 数据库复制服务可将已有数据库迁移到本云文档数据库服务（Document Database Service）。 目前数据库复制服务支持将如下场景的MongoDB数据库迁移到本云文档数据库服务： VPC网络 VPN网络 专线网络 公网网络 分布式关系型数据库 数据库复制服务可将已有数据库迁移到本云分布式数据库中间件（Distributed Database Middleware，简称DDM）。 目前数据库复制服务支持将如下场景的数据库迁移到本云分布式数据库中间件服务： VPC网络 VPN网络 专线网络 公网网络 云监控 当用户开通了数据库复制后，无需额外安装其他插件，即可在云监控查看对应服务的实例状态。 云审计服务 云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS）记录数据库复制服务相关的操作事件，方便您日后的查询、审计和回溯。 对象存储服务 对象存储服务为数据库复制服务提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。

本章节主要介绍ALM13010 配置quota的目录Znode使用率超出阈值。 告警解释 系统每小时周期性检测配置quota的所有服务目录的znode数量，当检测到某个二级znode的数量使用率超过阈值时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 13010 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 服务目录 产生告警的目录名称。 角色名 产生告警的角色名称。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 向ZooKeeper数据目录空间写入大量数据，导致ZooKeeper无法对外正常提供服务。 可能原因 往ZooKeeper数据目录空间写入大量数据。 自定义阈值设置不合理。 处理步骤 检查告警目录是否写入大量数据 1. 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，单击告警“ALM13010 配置quota的目录Znode使用率超出阈值”所在行的下拉菜单，在定位信息中确认告警上报的Znode。 2. 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >ZooKeeper”，单击“资源”，在表“资源使用（按二级Znode）”中，查看告警对应顶级Znode是否被写入较多数据。 是，执行步骤4 。 否，执行步骤 5。 3. 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 告警”，打开告警“ALM13010 配置quota的目录Znode使用率超出阈值”左侧下拉菜单，在“定位信息”的“服务目录”中获取告警的Znode路径。 4. 以集群用户登录ZooKeeper客户端，删除告警对应Znode下的无用数据。 5. 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > 告警对应的顶级Znode 服务组件 ”，在该服务的“配置”页面中，单击“全部配置”，搜索“zk.quota.number”配置项，调大服务在ZooKeeper上的顶层目录的数量配额，单击“保存”。 说明 如果告警对应的顶级Znode服务组件为ClickHouse，则请修改“clickhouse.zookeeper.quota.node.count”参数的配置项。 6. 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行步骤7。

公网连接Redis 在进行公网访问时，请仔细阅读公网连接Redis实例的相关章节，并确保实例满足公网访问的要求。 Connection reset by peer错误或远程主机强迫关闭连接： 原因： 安全组未正确配置。 解决方法：需要允许Redis实例被访问，具体配置请按照公网连接Redis实例章节中的操作进行。 Redis实例绑定的弹性公网IP被解绑，导致公网访问关闭。 解决方法：在控制台重新开启实例的公网访问，绑定弹性公网IP，并重新连接。 密码问题 密码输入错误时，端口可以连接上，但鉴权认证会失败。如果忘记了密码，可以重置缓存实例密码。 实例配置问题 连接Redis时存在拒绝连接，可登录分布式缓存服务控制台，进入实例详情页面，调整实例参数maxclients的配置，具体操作可参考修改实例配置参数。 客户端连接问题 在使用Rediscli连接Cluster集群时，连接失败。 解决方法：请检查连接命令是否加上 c ，在连接Cluster集群节点时务必使用正确连接命令。 Cluster集群连接命令： ./rediscli h {dcsinstanceaddress} p {port} a {password} c 单机、主备、Proxy集群连接命令： ./rediscli h {dcsinstanceaddress} p {port} a {password} 具体连接操作，请参考rediscli连接方式。 出现Read timed out或Could not get a resource from the pool。 解决方法： 排查是否使用了keys命令，keys命令会消耗大量资源，造成Redis阻塞。建议使用scan命令替代，且避免频繁执行。 连接断开。 解决方法： 调整应用超时时间。 优化业务，避免出现慢查询。 建议使用scan命令替代keys命令。 性能问题导致连接超时 执行资源密集型的命令如 keys 可能导致 CPU 使用率急剧上升。另一方面，若实例没有设置适当的过期时间或未清理已过期的键，可能导致存储的数据不断增加，一直保存在内存中，从而导致内存使用率升高。这些情况都有可能引发访问缓慢和连接不上等问题。 避免使用资源密集型命令： 使用一些耗费资源的命令，如 keys，可能导致CPU使用率升高，从而影响性能。建议改用更轻量级的命令，如 scan，以减轻服务器负载。 设置合适的过期时间： 如果实例中的数据没有设置过期时间，可能导致存储的数据过多一直在内存中，增加内存使用率。请确保对于不再需要的数据设置适当的过期时间，并定期清理过期数据。 监控和告警设置： 配置监控指标并设置相应的告警，以及时发现和应对性能问题。关注内存利用率、已用内存以及活跃的客户端数量等监控项，通过这些指标评估实例的健康状态。 检查大Key和热Key： 大Key和热Key可能会影响性能。使用 DCS 控制台提供的分析功能，检查是否存在大Key和热Key，并根据需要采取相应的优化措施。详细操作请参考分析Redis实例的大Key和热Key文档。 合理使用缓存策略： 考虑使用适当的缓存策略，根据业务需求选择合适的数据存储和过期策略。这可以帮助提高缓存效率和减轻性能压力。

本页面介绍云数据库ClickHouse实例管理方面的常见问题。 云数据库ClickHouse实例开通后的管理类常见问题总结： 实例开通后能否扩容? 是的,云数据库ClickHouse实例开通后支持以下三种扩容方式: 存储空间扩容 用户可以在选择相应实例,进入“扩容”页面提交扩容申请。系统会在后台扩充数据盘,实现用户数据存储能力的扩展。 计算节点CPU/内存升级 用户可以选择将实例进行升级，将内存容量升级大一倍等。系统会在后台对选定计算节点进行硬件资源的扩充升级。 增加计算节点数量 当数据量或并发访问压力增大时，用户可以通过在添加更多计算节点的方式来扩充整体处理能力。系统会自动完成新节点的部署与旧数据同步。 以上三种扩容均需在控制台上提交申请,系统后台会根据申请内容完成自动化处理，存储和计算资源的扩充能有效满足业务规模的扩张。 实例扩容对运行中实例的影响有哪些? 存储空间扩容过程中: 数据访问速度会短期下降,读写性能受到一定影响。 计算节点CPU/内存升级过程中: 相关节点会进入升级流程，此期间读写操作会失败。 增加计算节点过程中： 不对现有数据进行迁移，故影响最小，线上业务无感知，仅同步数据库中已有结构及元数据到新节点。 计算资源不足时,应该选择哪种扩容方式? 当实例计算资源(如CPU、内存)不足导致查询性能下降时,可以考虑以下扩容方式: 对已有计算节点进行升级：仅影响该节点短暂下线,对其他节点和业务整体影响小，扩充节点计算能力,提升实例整体处理性能，成本相对较低,是第一选择。 增加计算节点数量：新节点随即上线,不影响线上业务，性能上升程度受新节点规格限制，成本随增加节点数成比例增长。 所以,计算资源不足时,优先考虑对现有节点进行升级,其次增量增加计算节点数量。两种方式结合还可获得最大利益。

通过备份和恢复功能可以实现跨集群迁移数据至云搜索服务实例。 应用场景 通过备份与恢复实现天翼云云搜索Elasticsearch/OpenSearch集群间的数据迁移适用于源集群和目标集群都是天翼云云搜索服务的集群，且依赖天翼云对象存储服务ZOS。常用于以下场景： 跨地域或跨账号迁移：将其他Region或账号下的Elasticsearch/OpenSearch集群迁移到当前集群中。 Elasticsearch迁移OpenSearch：将Elasticsearch集群数据迁移到OpenSearch集群中。 集群合并：将两个Elasticsearch/OpenSearch集群的索引数据合并到一个集群中。 方案优势 一站式便捷管理 通过天翼云云搜索服务控制台集成的集群备份功能，实现可视化备份与恢复操作。支持自动化运维策略预设（如定时备份、增量备份），降低人工干预成本。 专为海量数据迁移设计，可高效承载GB至PB级数据迁移任务。基于分布式架构的弹性扩展能力，确保超大规模数据迁移场景下的系统稳定性。 ​灵活跨域协作 依托天翼云对象存储ZOS跨区域复制技术，支持多地域数据同步迁移。 ​精准恢复模式 提供细粒度恢复选择：可按索引维度定向恢复，或基于时间戳回滚至特定集群状态。支持数据版本回溯与一致性校验，保障业务连续性。 约束限制 1. 备份与恢复不支持动态增量数据同步，建议停止数据更新后再进行备份。 2. 第三方存储仓库要配置公网访问才能迁移快照数据。 前提条件 1. 源实例和目标实例处于可用状态。 2. 目标实例的云搜索实例开通备份功能，同资源池下的对象存储服务（ZOS）可用。 3. 已开通好两个不同区域的在用云搜索实例。 操作步骤 本文以西南1资源池云搜索服务迁移进华东1资源池云搜索服务实例为例，模拟数据迁移过程。

Ranger Ranger为各组件提供了基于PBAC（PolicyBased Access Control）的权限管理插件，用于替换组件自身原本的鉴权插件。 Spark Spark是一个离线分布式大数据处理引擎，可基于SparkSQL表达语句、Spark API开发程序、SQL JDBC/ODBC 开发程序、beeline等方式提交SQL作业。Spark能够部署在各种集群环境，快速的自动实现错误恢复机制，对各种规模大小的数据进行快速计算。 Trino Trino是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式大数据SQL计算引擎，用于查询分布在一个或多个异构数据源上的大型数据集。Trino是一个存算分离式的计算引擎，数据均存储在远程数据源上，Trino通过自带的connector访问远程数据源进行查询。 YARN Apache YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop集群资源管理器系统，YARN从Hadoop 2引入，最初是为了改善MapReduce的实现，但是它具有通用性，同样执行其他分布式计算模式。 ZooKeeper ZooKeeper是一个分布式协调服务，主要用于数据订阅/发布，集群管理，配置管理，分布式锁。 Flink Flink是大数据的流式计算框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所在常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算，支持批处理和流处理数据，有着高速度和高吞吐的特点，是真正的流批处理计算框架，适用于的应用场景：实时监控系统、日志分析系统、推荐系统。

本节主要介绍怎么在控制台修改文件的存储类型。 在“存储桶列表”页面，点击对应的存储桶，进入“文件列表”，在该页面，可以修改文件类型。 选择需要修改的文件，点击“更多”>“修改存储类型”，弹出“修改存储类型”窗口，对文件的存储类型进行修改。 标准存储：访问时延低、吞吐量高，能够有效支持各种热点类型数据频繁访问。适用于各种音视频服务、图片服务、大型网站、大数据分析等应用的数据存储。标准存储是默认的存储类型。如果上载文件时未指定存储类型，OOS默认使用标准存储。 低频访问存储：适合长期保存不经常访问的数据。对于不经常访问但仍需要实时访问的数据，可以采用低频访问存储，例如各类移动应用、智能设备、企业数据的长期备份。 最短存储时间：低频访问存储的文件有最短存储时间，存储时间短于30天的文件被提前删除或变更时，会产生一定费用。 最小计费大小：低频访问存储文件有最小计费大小，即如果文件大小低于64KiB，会按照64KiB计算收费，文件大于等于64KiB按照实际存储收费。 数据取回：获取低频访问存储文件时会产生数据取回费用。

本文是对集群升级的概述 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证，每年发布3个Kubernetes版本，每个版本发布后提供至少24个月的维护周期，CCE保证维护周期内的Kubernetes版本的稳定运行。 为了保障您的服务权益，请您务必在维护周期结束之前升级您的Kubernetes集群，您可在集群列表页面确认集群的Kubernetes版本，以及当前是否有新的版本可供升级。主动升级集群有以下好处： 降低安全和稳定性风险：Kubernetes版本迭代过程中，会不断修复发现的安全及稳定性漏洞，长久使用EOS版本集群会给业务带来安全和稳定性风险。 支持新功能和新操作系统：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来新的功能、优化。您可通过CCE集群版本发布说明查看最新版本的特性说明。 避免大跨度兼容风险：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来API变更与功能废弃。长久未升级的集群，在需要升级时需要更大的运维保障投入。周期性的跟随升级能有效缓解版本差异累积导致的兼容性风险。建议用户每季度升级一次补丁版本，每年升级一次大版本至当前支持的最新版本。 更加有效的技术支持：对于EOS的Kubernetes版本集群，CCE不再提供安全补丁和问题修复，同样无法保证EOS版本集群的技术支持质量。

本文为您介绍天翼云CLI工具的核心功能 终端多种云资源管控 支持在终端环境执行命令，完成云主机、VPC、存储等多种天翼云产品的创建、配置、查询、销毁操作。 您可在命令行中，通过以下指令，查询天翼云CLI支持的产品列表： python ctyuncli help 列出所有产品 内置鉴权封装，简化 API 调用 无需手动处理接口签名、身份校验、请求报文组装等底层逻辑，一条命令即可调用天翼云开放 API，相比直接对接原生 OpenAPI 大幅降低使用门槛。 多格式结构化数据输出 table 格式可视化展示资源列表，终端查看信息清晰直观； JSON 结构化输出便于程序读取解析，适配后续自动化处理与工具对接。 标准化 AI 智能体调用入口 可作为标准 Tools 对接各类大模型 Agent 框架，Agent 能够直接下发 CLI 命令调用天翼云 API，无需手动封装鉴权、请求逻辑，快速搭建 AI 驱动的智能云上调度流程。

转写分钟数1000分钟 当聆记转写分钟数不足时，可订购聆记转写分钟数1000分钟的资源包。1个资源包可分配给多个账号使用。 计费项 资源包 年付价格（元/个/年） 个数 转写分钟数1000分钟 20 定价示例 示例 1：小微企业 场景描述：10 人小型创业团队，仅需即时通讯、基础线上会议、日常文件存储等核心办公能力，无额外扩容需求。 推荐仅选购花卷慧办基础版套餐，无须订购额外扩展服务与资源包，每月消费400元。 示例 2：中型企业 场景描述：50 人规模企业，日常部门会议参会人数较多，需要定期面向公司的代理商（约150人）进行产品宣贯，且文件、会议录屏存储需求量大，需额外扩容500GB存储空间和每年大概500个小时的转写分钟数，并增购 1 间大型云会议室应对产品宣贯场景。 推荐购买花卷慧办基础版套餐，外加一个扩展服务云会议室和一个扩展服务存储空间扩容包，总计见下表。 功能规格 用量 费用计算 每年总费用（元） 花卷慧办基础版（包含50个账号） 50个 408元/账号× 50账号 20400元 20400 扩展服务：云会议室 1个 816元 816 扩展服务：存储空间扩容包 500GB 4.59元/GB× 500GB 2295元 2295 资源包：转写分钟数1000分钟 30个（30000分钟） 20元/个× 30个 600元 600 总计 24111

本节介绍工作流。 功能介绍 分布式容器云平台工作流是基于开源Argo Workflow构建的一款开箱即用的无服务器工作流引擎。它将开源 Argo Workflows 的强大编排能力与分布式容器云平台的调度相融合。无论是在数据处理、机器学习 Pipeline 还是 CI/CD 场景下，该集群都能提供高可用、低成本的自动化编排体验。 适用场景 Argo Workflows 是 CNCF 毕业项目（Argo 家族成员）中最核心的工作流引擎之一。它是一个Kubernetes 原生（Kubernetesnative） 的容器化工作流编排工具，使用 YAML 定义 的 Workflow CRD（自定义资源）来描述多步骤任务。 场景分类 典型例子 为什么适合 Argo Workflows CI/CD 流水线 构建 → 测试 → 镜像扫描 → 部署 → 通知 比 Jenkins/Tekton 更轻、更灵活；天然支持 GitOps + Argo CD 联动；每个步骤容器化隔离好 机器学习 / MLOps 数据预处理 → 特征工程 → 模型训练 → 评估 → 部署 支持 GPU/TPU 调度；DAG 完美表达训练依赖；artifact 轻松传递大模型文件/数据集 批处理 / ETL / 数据管道 日志聚合 → 数据清洗 → 聚合计算 → 入仓 处理海量数据时并行能力强；支持 artifact 从 S3/GCS/本地卷传递；易与 Spark/Flink 集成 基础设施自动化 集群升级 → 配置迁移 → 备份恢复 → 资源回收 复杂多步骤依赖 + 重试机制；可通过 CronWorkflow 定时执行；挂起等待人工审批 大规模并行任务 图像/视频批量处理、科学计算、A/B 测试 轻松扩展到数千 Pod 并行；Kubernetes 调度器天然支持资源分配 事件驱动任务 Webhook 触发 → 数据验证 → 处理 → 回调 与 Argo Events 结合，实现 GitHub push / S3 事件触发工作流

本节主要介绍与其他云服务的关系 弹性云主机（Elastic Cloud Server，ECS） 将源端服务器的系统、应用和文件等数据迁移到天翼云弹性云主机。 弹性IP（Elastic IP，EIP） 创建迁移任务过程中支持采用公网迁移，要求目的端服务器配置有“弹性IP”。 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC） 在创建迁移任务前，通过虚拟私有云设置目的端弹性云服务器所在VPC的安全组。 云硬盘服务（Elastic Volume Service，EVS） 迁移任务创建并启动后，主机迁移服务会创建一块临时按需计费EVS卷，迁移完成删除该临时卷。 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS） 通过云审计服务收集主机迁移服务操作记录，便于日后的查询、审计和回溯。 对象存储服务（Object Storage Service，OBS） 将源端对象数据迁移至天翼云创建的OBS桶中。

本文介绍了 MySQL主备复制延迟场景及解决方案。 场景描述 主库执行了大事务。 原因分析 大事务是指一个事务中包含大量的数据变更操作，例如一个事务包含上万次（insert，update，delete）等操作、一条SQL语句批量更新了上万行数据等，大事务往往本身的执行时间很长（分钟级）。当主实例执行了大事务后，会产生大量的Binlog日志，备机拉取这些Binlog耗时比一般事务长，且至少需要花费与主库相同的时间来回放这些事务的更新，从而导致备机出现复制延迟。 解决方案 为了保证主从数据的一致性，需要等待大事务执行完成，主备复制延迟才能恢复。 业务侧避免此类大事务，可以将大事务拆分为小事务，分批执行。例如，通过where条件或limit语句限制每次要更新的数据量。

本文将为您介绍专属云(存储独享型)相关的安全技术。 监控安全风险 天翼云专属云（存储独享型）提供基于云监控服务的资源监控能力，支持自动实时监控用户监控账号下的存储池信息和云硬盘使用情况，用户可以实时监控云硬盘的IOPS、带宽、时延等信息。 故障恢复 天翼云专属云（存储独享型）中的云硬盘提供多种故障后恢复数据的方式，如下表： 恢复数据方式 描述 详细介绍 使用备份恢复云硬盘 当云硬盘发生故障，或者由于人为误操作导致云硬盘数据丢失时，您可以使用已经创建成功的备份恢复数据至源云硬盘。 使用备份恢复云硬盘 使用备份创建云硬盘 您可以使用备份创建新的云硬盘，新建的云硬盘在初始状态就具有备份中的数据。 使用备份创建云硬盘 身份认证与访问控制 IAM身份认证 统一身份认证（Identity and Access Management，简称IAM）服务，是提供用户进行权限管理的基础服务，可以帮助您安全的控制云服务和资源的访问及操作权限。 IAM为您提供的主要功能包括：精细的权限管理、安全访问、通过用户组批量管理用户权限、委托其他账号管理资源等。

前提条件 已经参考向量检索的集群规划完成集群创建，集群必须是7.6.2 或7.10.2版本。 根据实际需要参考本章节下方“集群高级配置”完成集群高级设置。 创建向量索引 1.登录云搜索服务管理控制台。 2.在“集群管理”页面，选择需要启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 3.单击左侧导航栏的“Dev Tools”，执行如下命令创建向量索引。 创建一个名为“myindex”的索引，该索引包含一个名为“myvector”的向量字段和一个名为“mylabel”的文本字段。其中，向量字段创建了GRAPH图索引，并使用欧式距离作为相似度度量。 PUT myindex { "settings": { "index": { "vector": true } }, "mappings": { "properties": { "myvector": { "type": "vector", "dimension": 2, "indexing": true, "algorithm": "GRAPH", "metric": "euclidean" }, "mylabel": { "type": "text" } } } } 创建索引参数说明 类型 参数 说明 Index settings参数 vector 当需要使用向量索引加速时，需要设置该值为true。 Field mappings参数 type 字段类型，“vector”表示该字段为向量字段。 Field mappings参数 dimension 向量数据维度。 取值范围：[1, 4096] Field mappings参数 indexing 是否开启向量索引加速。 可选值： l false：表示关闭向量索引加速，向量数据仅写入docvalues，只支持使用ScriptScore以及Rescore进行向量查询。 l true：表示开启向量索引加速，系统将创建额外的向量索引，索引算法由"algorithm"字段指定，写入数据后可以使用VectorQuery进行查询。 默认值：false。 Field mappings参数 algorithm 索引算法。仅当“indexing”为“true”时生效。 可选值： l FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 l GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。 l GRAPHPQ：将HNSW算法与PQ算法进行了结合，通过PQ降低原始向量的存储开销，能够使HNSW轻松支撑上亿规模的检索场景。 l IVFGRAPH：算法将IVF与HNSW结合，对全量空间进行划分，每一个聚类中心向量代表了一个子空间，极大地提升检索效率，同时会带来微小的检索精度损失。适用于数据量在上亿以上同时对检索性能要求较高的场景。 l IVFGRAPHPQ：PQ算法与IVFHNSW的结合，PQ可以通过配置选择与HNSW结合和IVF结合，进一步提升系统的容量并降低系统开销，适用于shard中文档数量在十亿级别以上同时对检索性能要求较高的场景。 默认值：GRAPH。 说明 当选择IVFGRAPH或者IVFGRAPHPQ索引时，需要额外进行预构建中心点索引以及注册等步骤，具体内容请参考 （可选）预构建与注册。 Field mappings参数 见下表“可选参数说明” 当使用向量索引加速时（即“indexing”为“true”时），为了获得更高的查询性能以及查询精度，ES提供了与向量索引相关的可选参数配置。 Field mappings参数 metric 计算向量之间距离的度量方式。 可选值： l euclidean：欧式距离。 l innerproduct：内积距离。 l cosine：余弦距离。 l hamming：汉明距离。 默认值：euclidean 可选参数说明 类型 参数 说明 GRAPH类索引配置参数 neighbors 图索引中每个向量的邻居数，默认值为64，值越大查询精度越高。索引越大，构建速度以及后续的查询速度也会变慢。 取值范围：[10, 255] GRAPH类索引配置参数 shrink 构建hnsw时的裁边系数，默认值1.0f。 取值范围：(0.1, 10) GRAPH类索引配置参数 scaling 构建hnsw时上层图节点数的缩放比例，默认值50。 取值范围：(0, 128] GRAPH类索引配置参数 efc 构建hnsw时考察邻居节点的队列大小，默认值为200，值越大精度越高，构建速度将会变慢。 取值范围：(0, 100000] GRAPH类索引配置参数 maxscannum 扫描节点上限，默认值为10000，值越大精度越高，索引速度变慢。 取值范围：(0, 1000000] PQ类索引配置参数 centroidnum 每一段的聚类中心点数目，默认值为255。 取值范围：(0, 65535] PQ类索引配置参数 fragmentnum 段数，默认值为0，插件自动根据向量长度设置合适的段数。 取值范围：[0, 4096]

本节主要介绍OOS的存储类型：标准存储和低频访问存储。 OOS提供两种类型的存储：标准存储和低频访问存储。用户可以根据不同业务场景选择不同的存储类型。 标准存储（STANDARD） ：访问时延低、吞吐量高，能够有效支持各种热点类型数据频繁访问。适用于各种音视频服务、图片服务、大型网站、大数据分析等应用的数据存储。标准存储是默认的存储类型。如果上传文件时未指定存储类型，OOS默认使用标准存储。 低频访问存储（STANDARDIA） ：适合长期保存不经常访问的数据。对于不经常访问但仍需要实时访问的数据，可以采用低频访问存储，例如各类移动应用、智能设备、企业数据的长期备份。 最短存储时间：低频访问存储的文件有最短存储时间，存储时间短于30天的文件被提前删除或变更时，会产生一定费用。 最小计费大小：低频访问存储文件有最小计费大小，即如果文件大小低于64KiB，会按照64KiB计算收费文件大于等于64KiB按照实际存储收费。 数据取回：获取低频访问存储文件时会产生数据取回费用。 存储类型对比 对比指标 标准存储类型 低频访问存储类型 ::: 数据持久性高达 99.99999999999%（13个9） 99.99999999999%（13个9） 服务设计的可用性 99.99% 99.9% 文件最小计费大小 按照文件实际大小计算 64KiB 最短存储时间 无最短存储时间要求 30天 数据取回费用 不收取数据取回费用 按实际获取的数据量收取，单位GiB 数据访问特点 实时访问 实时访问 图片处理 支持 支持 HTTPS加密传输 支持 支持 修改存储类型 支持 支持

本章介绍如何删除追踪器。 操作场景 云审计服务管理控制台支持删除已创建的数据类事件追踪器，删除数据类事件追踪器对已有的操作记录没有影响。本章节介绍如何在管理控制台删除数据事件追踪器。 使用限制 删除数据类追踪器后，操作事件无法上报到云审计服务。您可以在事件列表查看已有的7天内的操作记录，但是您无法查看新的操作记录、转储事件至OBS/LTS。 前提条件 已成功创建数据类事件追踪器。 删除数据类事件追踪器 1. 登录管理控制台。 2. 在管理控制台右上角单击图标，选择区域和项目。 3. 单击左上角，选择“管理与部署 > 云审计服务 CTS”，进入云审计服务详情页面。 4. 单击左侧导航树的“追踪器”，进入追踪器信息页面。 5. 单击目标追踪器对应操作列的“删除”。 6. 在弹框中单击“确定”，完成删除追踪器。

本文向您介绍备份弹性云主机。 操作场景 备份服务提供即开即用的服务，使您的数据更加安全可靠。例如，当云主机或磁盘出现故障或者人为错误导致数据误删时，可以自助快速恢复数据。本节操作介绍备份云主机和云硬盘的操作步骤。 使用须知 目前弹性云主机备份可以通过“云主机备份”和“云硬盘备份”功能实现： 云主机备份（推荐）：如果是对弹性云主机中的所有云硬盘（系统盘和数据盘）进行备份，推荐使用云主机备份功能，同时对所有云硬盘进行备份，避免因备份创建时间差带来的数据不一致问题。 云硬盘备份：如果对指定的单个或多个云硬盘（系统盘或数据盘）进行备份，推荐使用云硬盘备份功能，在保证数据安全的同时降低备份成本。 云主机备份操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择“地域”。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“存储 >云备份”，并点击左侧菜单栏“存储库管理”，进入存储库管理页。 4. 单击右上角“创建存储库”，绑定云主机及备份策略。 如果云主机已绑定存储库，则根据界面提示，配置备份信息。 如果云主机未绑定存储库，请先购买存储库，配置备份信息。 5. 单击“下一步”。系统会自动为云主机创建备份。 在“备份副本”页签，产生的备份的“备份状态”为“可用”时，表示备份任务执行成功。 为了保证数据完整性，建议备份完成后再执行重启。 详细操作请参见：云主机备份介绍。

本页介绍天翼云TeleDB数据库版本与文档声明。 本文档是基于商用发布的私有化部署的天翼云分布式数据库TeleDB V5.1.5为基线撰写，使用V5.1其他版本的用户可以作为参考使用。 虽然公有云的部分特性与本文档接近，但本手册不能用于天翼云公有云（ctyun.cn）、中国电信翼龙平台产品的参考。 其他小版本文档随产品软件安装包一并发布，如您已购买了本产品，可以联系天翼云工作人员获取相关产品安装包或安装光盘。 如您对本文档存在疑问，您可以通过天翼云服务渠道向我们反馈。我们会第一时间处理并向您反馈结果。

本章节为您介绍企业路由器的应用场景。 企业客户业务上云，多个业务网络之间需要互相访问或者隔离，并且业务网络需要和线下IDC互通。比如X企业的业务部署在天翼云，业务A、业务B、业务C相互独立，因此三个业务所在的VPC网络隔离。同时，业务A、业务B、业务C均需要访问VPC4内的公共业务以及线下IDC。 客户痛点 VPC之间的网络互通和隔离，通过VPC对等连接来实现。点对点的连接导致网络拓扑复杂，路由配置繁多，管理难度大。 公共服务VPC和每个业务VPC互通，需要配置大量的对等连接和路由，对服务规格要求高。VPC对等连接的规格不适用大规模组网，具体如下： 一个租户在一个区域最多可以配置50个对等连接数量。 VPC的一个路由表最多支持200条路由。 VPC访问线下IDC，通过云专线DC，需要为每个VPC都需要配置专线，成本高。 企业路由器价值 通过将VPC关联至企业路由器中不同的路由表，灵活实现VPC之间的互通和隔离，网络拓扑简洁，配置简单易管理。 企业路由器可以在所有VPC之间路由流量，无需配置大量对等连接，同时企业路由器支持大规格路由条目，适合企业复杂组网场景。

大团队使用微服务云应用平台 建议大团队用户使用企业项目权限鉴权，尤其已经有使用天翼云IAM企业项目功能的客户和大团队需要规划数据资源的团队极力推荐，操作方便，易于管理。 1. 登陆天翼云官网并访问IAM控制台，选择企业项目，如未创建企业项目，请参考系统管理主子账号企业项目策略授权 2. 点击查看用户组，设置用户组，如未创建请先创建用户组 3. 选择添加的用户组，设置策略，选择目标微服务云应用平台权限策略，点击确定即可 4. 选择用户组管理，添加目标子账号加入到用户组即可。 企业项目场景1 租户是大团队，不同用户组有不同的功能权限，数据权限统一由企业项目里的资源管控（常用场景）。 注意 相同权限码，IAM授权策略的优先级 > 企业项目授权策略。 举例：假设在IAM策略授权中msap:inst:viewEnv是allow，但是在企业项目策略授权中是deny，那最终用户msap:inst:viewEnv权限码的效力为allow，因为需要遵循IT IAM定义：IAM授权策略的优先级 > 企业项目授权策略。 1. 进入IAM控制台 2. 进入用户组创建用户组。 3. 选择企业项目 如需要创建自定义企业项目： 创建好企业项目后，用户可以将资源迁入迁出到目标企业项目, 子账号需要有权限才可以将MSAP资源上报到对应的企业项目中。 注意 子账号授权MSAP标识企业项目权限码：msap:inst:manageEnterpriseProject。 或将MSAP系统中环境资源、项目资源、应用实例资源上报到企业项目中。 注意 在MSAP系统中，切换企业项目，相当于在IAM控制台，将原企业项目下的对应MSAP资源迁出迁入到新的企业项目中，此操作是幂等的。 4. 查看用户组，并设置用户组。 5. 设置好用户组后，再选择设置策略，选择目标策略授权即可。 6. 设置好策略后，需要对用户组管理，将需要授权子账号加入到用户组中。 完成上述操作后，即完成了企业项目授权操作。

应用架构 支持的功能模块 应用双活 管控通道 注册配置中心RCC 应用双活 接入层 云原生网关CGW 应用双活 服务层 SpringCloud 应用双活 服务层 Dubbo 应用双活 数据层 关系型数据库MySQL版 应用双活 数据层 关系型数据库PostgreSQL版 应用双活 消息层 分布式消息服务RocketMQ 数据双活 管控通道 注册配置中心RCC 数据双活 接入层 云原生网关CGW 数据双活 服务层 SpringCloud 数据双活 服务层 Dubbo 数据双活 数据层 关系型数据库MySQL版 数据双活 数据层 关系型数据库PostgreSQL版 数据双活 消息层 分布式消息服务RocketMQ

本章节介绍如何将老的内核版本升级到最新的内核版本。 升级Kafka实例内核版本，指的是将老的内核版本升级到最新的内核版本，升级后，Kafka实例将支持一些新的特性（例如支持在控制台创建消费组、支持查看Topic详情等），并且修复老版本的一些问题。 升级Kafka实例内核版本并不会升级Kafka实例的大版本，例如升级前Kafka版本为2.7，升级内核版本后，Kafka版本还是2.7。 升级内核版本的影响 若Topic为单副本，升级期间无法对该Topic生产消息或消费消息，会造成业务中断。 若Topic为多副本，升级不会造成服务中断，但会逐个节点重启，负载会转移到剩余节点上，建议您在业务低峰期升级。 升级过程中会逐个节点升级，单个节点的升级包括两部分：升级软件包和数据同步。升级软件包耗时在5分钟左右，数据同步耗时取决于升级软件包过程中其他节点Leader副本的生产数据量，数据量越大，所需时间越久。升级总耗时每个节点升级软件包耗时+数据同步耗时。 升级过程中会逐个节点重启监控进程，导致监控数据断点，重启成功后，监控数据恢复。 升级过程中节点滚动重启造成分区Leader切换，会发生秒级连接闪断，在用户网络环境稳定的前提下，Leader切换时长一般为1分钟以内。多副本的Topic需要在生产客户端配置重试机制，方法如下： 生产客户端为Kafka开源客户端时，检查是否配置retries和retry.backoff.ms参数。建议参数值分别配置为：retries10，retry.backoff.ms1000。 生产客户端为Flink客户端时，检查是否配置重启策略，配置重启策略可以参考如下代码。 StreamExecutionEnvironment env StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(10, Time.seconds(20)));

本文介绍对象存储存储卷概述。 Serverless集群支持使用天翼云对象存储作为存储卷。当前cstorcsi插件支持使用对象存储静态存储卷，通过将对象存储挂载到容器指定目录下，以实现数据持久化需求。 天翼云对象存储为客户提供海量、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。 使用限制 服务开通 使用前请在云容器引擎Serverless版所在资源池，相应开通对象存储服务，参照指引：点这里。开通地域选择参见：点这里。 存储类型 当前cstorcsi仅支持标准、低频两种存储类型。 数据加密 当前cstorcsi不支持上传对象以加密的方式存储在ZOS中。 其他 对象存储产品本身使用限制参见：点这里。 产品规格 cstorcsi支持标准存储、低频存储两种存储类型，这些存储类型具有不同的特点和适用场景，详见：对象存储性能说明。 使用场景 根据业务需求，对象存储类型的存储卷常见以下使用场景： 1. 使用对象存储动态存储卷（暂不支持）：即用户无需预先创建bucket，只需创建PVC时指定存储类（StorageClass），存储插件cstorcsi就会自动创建bucket及对应PV资源。 2. 使用对象存储静态存储卷：即用户预先创建bucket，并创建对应的PV资源。之后在创建PVC时选择已有PV进行挂载。适用于已有可用的底层存储或底层存储需要包周期的场景。 3. 有状态负载挂载对象存储：支持有状态负载通过PVC模版的方式，实现为每一个Pod关联一个独有的PVC及PV，当Pod被重新调度后，仍然能够根据该PVC名称挂载原有的数据。

本章节主要介绍ALM24006 Flume Server堆内存使用率超过阈值的告警。 告警解释 系统每60秒周期性检测Flume服务堆内存使用状态，当连续10次检测到Flume实例堆内存使用率超出阈值（最大内存的95%）时产生该告警，堆内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 24006 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件 对系统的影响 堆内存溢出可能导致服务崩溃。 可能原因 该节点Flume实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率 1.在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警 > Flume堆内存使用率超过阈值”，检查该告警的“定位信息”。查看告警上报的实例主机名。 2.在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Flume > 实例”，选择上报告警实例主机名对应的角色，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > Agent > Flume堆内存使用率”，单击“确定”。 3.查看Flume使用的堆内存是否已达到Flume设定的阈值（默认值为最大堆内存的95%）。 是，执行步骤4。 否，执行步骤6。 4.在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Flume > 配置”，选择“全部配置”，选择“Flume > 系统”。将“GCOPTS”参数中“Xmx”的值根据实际情况调大，并单击“保存”，单击“确定”。 说明 出现此告警时，说明当前flume server设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议堆内存调整为： channel capacity 最大单条数据大小通道个数，但xmx参数值不能超过节点剩余内存。 5.重启受影响的服务或实例，观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行步骤6。

参数 说明 大区域 选择大区域（单选），目前仅支持“中国大陆”、“亚太” 资源池 选择资源池（区域） 名称 输入云企业路由器名称 描述 云企业路由器描述

本文为您介绍天翼云云搜索服务的跨集群复制能力及使用方法。 功能简介 跨集群复制（CrossCluster Replication, CCR）是搜索引擎的一项重要功能，旨在实现不同集群间的实时数据同步和复制。这一功能对于构建全球分布式系统、提高数据高可用性、支持灾备恢复、以及优化跨地域数据访问具有显著意义。 天翼云云搜索服务在OpenSearch和Elasticsearch都实现了跨集群复制功能。 核心原理 跨集群复制通过在不同的搜索集群之间建立主从索引关系来实现数据同步。一个集群中的索引被设为主索引（Leader Index），负责处理数据的写入操作。其他集群中的从索引（Follower Index）则持续地从主索引中拉取数据更新，确保各个集群的数据保持一致。 这种主从架构确保了写入操作的集中管理，减少了数据冲突的风险，并维护了数据的一致性。 应用场景与优势 分布式系统 在更大范围内部署应用时，CCR 允许数据在不同地理位置的集群之间同步。通过在用户所在地附近的集群中设置从索引，可以显著降低访问延迟，提高查询性能。例如，上海的主集群可以通过 CCR 将数据复制到北京的从集群，从而优化这些地区用户的体验。 灾备恢复 CCR 是构建高可用性和灾备系统的关键。主集群若发生故障，其他地理位置的从集群可以迅速接管，保障业务连续性。这种多集群架构能够有效防范单点故障，提高系统的可靠性。