本文为您介绍云搜索服务产品功能和访问方式。 产品简介 云搜索服务是一款全托管的在线分布式搜索服务，为结构化/非结构化数据提供低成本、高性能及高可靠性的检索分析服务能力。基于云上产品可以实现快速地对大量文本数据进行全文搜索，向量检索等高级搜索功能，从而快速搭建商品检索、企业文档检索、APP搜索等各种检索分析服务。 产品功能 兼容开源 提供Elasticsearch和OpenSearch引擎，100%兼容开源和生态。提供自研增强内核，支持全文检索、向量检索、混合检索等多元搜索方式，具备分析、聚合、高亮显示等能力，实时可靠。 便捷操作 通过云搜索服务控制台，可以一键订购实例，开箱即用，主要操作一键可达，实例便捷操作。 灵活迁移 支持实例之间的数据迁移，可以从自建集群、低版本集群轻松迁移上云。 访问方式 公有云提供了Web化的服务管理平台，即天翼云官网管理控制台。用户可以注册天翼云账号登录使用，目前云搜索服务提供主子账号可访问管理控制台共享主账号订购的实例管理权限，请在统一身份认证处进行相关授权操作。

虚拟私有云支持创建VPC、子网搭建私有网络,本文帮助您了解创建VPC、子网搭建私有网络操作流程。 前提条件 注册天翼云账号。 操作步骤 创建VPC步骤 1. 登录控制中心； 2. 在控制中心找到【网络控制台】，单击【虚拟私有云】； 3. 在【虚拟私有云列表】界面，单击【创建虚拟私有云】，打开创建建虚拟私有云详情页； 4. 在【申请虚拟私有云】页面，根据界面提示配置参数。 参数名称 是否必填 含义 例子 VPC基本信息 地域 是 当前资源创建的region名称 上海上海36 名称 是 VPC的名称 VPC1 VPC网段（IPv4） 是 虚拟私有云VPC的IPv4网段范围 192.168.0.0/16 VPC网段（IPv6） 否 是否分配虚拟私有云VPC的IPv6地址，仅部分可用区资源池支持为VPC开启IPv6，不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准。 开启 IPv6地址类型 是 开启IPv6的情况下，显示此选项，默认仅支持中国电信单线 中国电信单线 VPC IPv6地址段 是 开启IPv6的情况下，显示此选项。 自动分配: 系统会在客户选定的IPv6地址类型中自动分配一个56位的可用网段。 手动分配：您可以输入十进制数字，来自定义VPC的IPv6网段。 IPv6地址类型为中国电信单线时，仅支持自动分配。 自动分配 企业项目 是 当前VPC所属的企业项目 default VPC描述 否 自定义的VPC描述文案 用于政务网的VPC 子网配置 子网类型 是 普通子网：默认选项，此类子网中可以用于创建除标准裸金属服务器外的资源，推荐选择； 标准裸金属子网：仅支持创建标准裸金属服务器和虚拟IP，仅部分可用区资源池支持此选项；不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准。 普通子网 子网名称 是 子网的名称 政务子网 子网网段(IPv4) 是 子网的私有IPv4网段 192.168.0.0/24 网关(IPv4) 是 子网的网关地址 对于可用区资源池，网关地址默认为.1,不可以指定其他地址（部分可用区资源池指定其他地址；不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准） 对于地域资源池，网关地址默认为.1,可以指定其他地址 192.168.0.1 DHCP(IPv4) 是 子网的DHCP地址，仅部分可用区资源池支持指定；不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准。 192.168.0.2 子网IPv6网段 否 是否分配子网的IPv6地址 开启 子网IPv6地址段 是 子网开启IPv6的情况下，显示此选项。 自动分配: 系统会在客户选定的IPv6地址类型中自动分配一个56位的可用网段。 手动分配：您可以输入十进制数字，来自定义VPC的IPv6网段。 IPv6地址类型为中国电信单线时，仅支持自动分配。 仅部分可用区资源池支持此选项；不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准。 自动分配 DNS服务器地址 否 子网内的云主机访问公网时的DNS 服务器地址，DNS服务器地址最多支持两个IP，请以英文逗号隔开。若您想要通过内网DNS访问云上服务，可以设置的DNS服务器地址为100.95.0.1。 100.95.0.1 子网描述 否 自定义的子网描述文案 政务网VPC1的xx业务子网

本教程为您介绍如何从阿里云OSS迁移至天翼云ZOS。 操作场景 对象存储迁移服务（ZOS Migration Service，简称：ZMS）可以将您其它云厂商存储的对象存储数据，通过云端控制台的操作，迁移到天翼云对象存储（ZOS）。 注意 若您在迁移前，还不了解您的源端对象存储的数据情况，您可进行迁移前的源端数据评估。或者，从您的源端云服务的控制中心了解源端数据的情况。 使用须知 对象存储迁移服务（ZMS）入口请参见产品能力地图，服务支持全国不同资源池之间的迁移，迁移目的端支持填入全国各地的ZOS资源池地址。 为完成评估任务和迁移任务，您在使用迁移服务过程中，需要授权天翼云临时收集和使用您的部分个人信息，如用于鉴权的访问密钥（AK/SK）等信息。 迁移过程中会产生公网流出流量费用及对象存储服务请求费用，该费用由源端的存储服务提供商向您收取。 您通过互联网进行数据迁移传输时，应遵从当地适用法律法规的要求，天翼云只为您提供数据迁移服务，并不对您使用本服务的合法合规性负责，不承担传输后的法律风险和后果。 操作流程

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。

本文为您介绍使用Elasticsearch客户端导入数据至天翼云云搜索服务Elasticsearch实例的方法。 Elasticsearch提供官方的客户端库，支持多种编程语言，如 Java、Python、JavaScript 等。 适用场景 编程场景：当你有自定义应用程序，需要通过代码直接与Elasticsearch交互时，Elasticsearch客户端提供了灵活的API进行复杂查询和批量导入数据。 批量数据导入：通过客户端库可以实现大规模数据的分块导入，并发写入，适用于处理大数据量的场景。 动态数据处理：如果数据在导入前需要复杂的逻辑处理，可以通过编程语言和客户端实现定制的数据流。 前提条件 已经开通天翼云云搜索Elasticsearch实例。 能够通过HTTP访问Elasticsearch实例。 客户端使用实例 这里以Python和Java客户端为例。 1. 使用Python客户端 (elasticsearchpy)，Python客户端elasticsearchpy是一个与Elasticsearch交互的轻量级库。使用它，你可以通过index方法将数据导入到指定索引中。 from elasticsearch import Elasticsearch 创建Elasticsearch客户端 es Elasticsearch(" 要导入的数据 data { "title": "Elasticsearch入门", "content": "Elasticsearch是一款分布式搜索引擎...", "date": "20240823" } 将数据导入到名为 "articles" 的索引 response es.index(index"articles", documentdata) print(response) 2. 使用Java客户端，Java是Elasticsearch的主要编程语言之一，其官方客户端提供了丰富的功能。以下示例展示了如何使用 Java 客户端导入数据： import org.elasticsearch.client.RestClient; import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest; import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse; import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType; public class DataImporter { public static void main(String[] args) throws Exception { RestHighLevelClient client new RestHighLevelClient( RestClient.builder(new HttpHost("ip", 9200, "http")) ); String jsonString "{" + ""title":"Elasticsearch入门"," + ""content":"Elasticsearch是一款分布式搜索引擎..."," + ""date":"20240823"" + "}"; IndexRequest request new IndexRequest("articles"); request.source(jsonString, XContentType.JSON); IndexResponse response client.index(request, RequestOptions.DEFAULT); System.out.println(response.getId()); client.close(); } }

本节介绍天翼云数据安全中心服务协议。 天翼云数据安全中心服务协议

本节主要介绍主机迁移 主机迁移服务SMS是一种P2V/V2V迁移服务，可以帮您把X86物理服务器或者私有云、公有云平台上的虚拟机迁移到天翼云弹性云服务器上，从而帮助您轻松地把服务器上的应用和数据迁移到天翼云。主机迁移服务SMS已上线，可直接在控制台使用，无需单独安装，主机场景的迁移推荐使用该服务。RDA主要用于对象存储数据的迁移场景。 说明 已完成RDA安装机器和源端待迁移主机hosts文件配置。

日志采集与分析 主机和云服务的日志数据，不方便查阅并且会定期清空。云日志服务采集日志后，日志数据可以在云日志控制台以简单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。对采集的日志数据，可以通过关键字查询、模糊查询等方式简单快速地进行查询，适用于日志实时数据分析、安全诊断与分析、运营与客服系统等，例如云服务的访问量、点击量等，通过日志数据分析，可以输出详细的运营数据。 合理优化业务性能 网站服务（数据库、网络等）的性能和服务质量是衡量用户满意度的关键指标，通过用户的拥塞记录日志发现站点的性能瓶颈，以提示站点管理者改进网站缓存策略、网络传输策略等，合理优化业务性能。例如： 分析历史网站数据，构建业务网络基准。 及时发现业务性能瓶颈，合理扩容或流量降级。 分析网络流量，优化网络安全策略。 快速定位网络故障 网络质量是业务稳定的基石，将日志上报至云日志服务，确保问题发生时能及时查看、定位问题，助力您快速定位网络故障，进行网络回溯取证。例如： 快速定位问题根源的云服务器，例如带宽过度使用的云服务器。 通过分析访问日志，判断业务是否遭到了攻击、非法盗链和不良请求等，及时定位并解决问题。

本章节介绍了分布式消息服务RocketMQ的相关术语解释。 主题（Topic） 消息关联的基础逻辑单元。消息生产与消费时的基础单位。 队列（Queue） 一个主题由多个队列组成。队列数越大消费的并发度越大。 生产者（Producer） 消息写入的触发者，负责将消息推送到服务端。 生产者组（Producer Group） 同一类生产者的集合，这类生产者发送同一类消息且发送逻辑一致。 消费者（Consumer） 接收消息的对象，负责从服务端获取消息。 消费组（Consumer Group） 多个消费者组成同一个消费组，同一消费组内的消费者具有相同的消费属性。 代理（Broker） 一组节点构成的一个业务集群。 NameServer 存储元数据信息的轻量级注册中心。生产者/消费者在生产/消费消息前，需要先从NameServer获取元数据。

本节介绍了什么是镜像服务、镜像与镜像服务、镜像类型、镜像服务的功能、访问方式。 镜像与镜像服务 镜像是一个包含了软件及必要配置的云主机或物理机模版，包含操作系统或业务数据，还可以包含应用软件（例如，数据库软件）和私有软件。镜像分为公共镜像、私有镜像、共享镜像。 镜像服务（CTIMS, Image Management Service）提供镜像的生命周期管理能力。用户可以灵活地使用公共镜像、私有镜像或共享镜像申请弹性云主机和物理机。同时，用户还能通过已有的云主机或使用外部镜像文件创建私有镜像，实现业务上云或云上迁移。 镜像类型 镜像分为公共镜像、私有镜像、共享镜像，公共镜像为系统默认提供的镜像，私有镜像为用户自己创建的镜像，共享镜像为其他用户共享的私有镜像。 镜像类型 说明 :: 公共镜像 常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用。公共镜像具有高度稳定性，皆为正版授权，请放心使用，您也可以根据实际需求自助配置应用环境或相关软件。 私有镜像 包含操作系统或业务数据、预装的公共应用以及用户的私有应用的镜像，仅用户个人可见。 私有镜像包括系统盘镜像、数据盘镜像、ISO 镜像和整机镜像，其中： ● 系统盘镜像：包含用户运行业务所需的操作系统、应用软件的镜像。系统盘镜像可以用于创建云主机，迁移用户业务到云。 ● 数据盘镜像：只包含用户业务数据的镜像。数据盘镜像可以用于创建云硬盘，将用户的业务数据迁移到云上。 ● ISO 镜像：将外部镜像的ISO文件注册到云平台的私有镜像。ISO镜像是特殊的镜像，只能发放用作临时过渡的云主机。 ● 整机镜像：也叫全镜像，包含用户运行业务所需的操作系统、应用软件和业务数据的镜像。整机镜像基于差量备份制作，相比同样磁盘容量的系统盘镜像和数据盘镜像，创建效率更高。 共享镜像 由其他用户共享而来的私有镜像。

概述 JWT全称为 JSON Web Token，是一种开放标准（RFC 7519），它定义了一种在通信各方之间以JSON对象形式安全传输信息的方式。JWT可以使用HMAC、RSA、ECDSA等算法签名；在应用中，JWT可以用于用户身份认证和访问鉴权。云原生网关作为微服务的访问入口，是实现认证鉴权的理想节点，当前云原生网关支持JWT认证方式，交互流程如下： 1. JWT签发阶段，云原生网关对这类接口访问不做认证，将请求透传到业务授权服务。 2. 业务授权服务认证成功后签发JWT并返回给客户端，在后续的请求中客户端会带上JWT。 3. 云原生网关收到正常的业务请求时提取JWT并校验签名信息，校验通过则放过请求，否则返回401状态码。 JWT策略配置 云原生网关支持全局的JWT策略配置，在 安全认证 > 认证鉴权 菜单下，选择创建鉴权，鉴权类型选择JWT，填写相关参数即可创建JWT认证策略，JWT配置参数说明如下： 配置 说明 鉴权名称 唯一标识一个JWT鉴权配置，只能包含大小写字母、数字和‘’，且不能以‘’开头或者结尾。 加密算法 支持HS256、HS512、RS256。 密钥 选择HS256/ HS512算法时填写，需要指定是否base64编码，并提供密钥。 RSA密钥 选择RS256算法时填写，需要提供RSA算法公钥和私钥。 JWT Token配置 网关从请求获取JWT Token的位置，支持指定header、query和Cookie的key。 过期时间 JWT Token过期时间，默认86400秒。

本节主要介绍关系数据库PostgreSQL版内核版本相关问题，包括查看版本号、内核跨大版本升级等。 如何查看RDSPostgreSQL实例的内核版本号 Ⅰ类资源池RDSPostgreSQL实例可以在租户控制台实例管理页面查看数据库引擎属性，获得实例内核版本号。如该实例的版本号为“12.3”，对应PostgreSQL的社区版本为“12.3”。 Ⅱ类资源池RDSPostgreSQL实例可以在租户控制台实例列表页面查看数据库版本属性，获得实例内核版本号，如实例列表RDSPostgreSQL实例中的数据库版本为“12.16P6”，对应的社区版本为“12.16”。 说明 Ⅰ类资源池、Ⅱ类资源池的RDSPostgreSQL，都可以通过连接实例，执行语句：show serverversion，查看数据库版本。 RDSPostgreSQL是否支持内核跨大版本升级 RDSPostgreSQL组件自身不提供大版本升级能力，如您需要使用高阶引擎版本，您可通过创建高版本实例后，使用天翼云DTS产品将低版本实例数据迁移至高版本实例，完成大版本升级，具体您可参考PostgreSQL数据迁移。

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。

本环节为您介绍数据迁移服务迁移时长相关问题。 我如何能知道迁移任务的进度？ 一般情况，对象存储服务的迁移速度的参考值是1020TB每天。由于迁移速度受源端对象个数、大小以及公网传输距离影响，建议用户创建一个实际数据的迁移任务来测试实际迁移速度，实际最大迁移速度为单个任务平均速度的5倍（单个Region内并发任务数最大为5）。 单个迁移任务速度可以在“迁移任务”界面中查看实时任务迁移速度。 若您在创建迁移任务时选择使用SMN消息通知功能，迁移任务结果也将通过电子邮件、短信以及自定义URL等方式发送给您。 迁移需要多长时间？ 您可以通过以下公式进行迁移前估算：迁移时长总数据量/带宽大小/81.25。详细时间预估请参见评估迁移时间与测试传输速度。 迁移带宽由什么决定？ 以下三点中最小带宽为准： 数据源出口带宽。 目标端入口带宽。 如何确定任务是否卡死 查看数据迁移工具当前阶段速率展示（迁移速率、核查个数）是否正常。 l 查看源端迁移日志，如果日志信息长时间未刷新，可能是任务异常。 为什么迁移速率有时远远低于带宽大小？ 出现这种现象的原因，一般但不限于以下场景： 大文件多 稀疏文件多

本文主要介绍云日志服务如何创建日志项目与日志单元。 在采集日志前，您需要先创建日志项目与日志单元。 日志项目是云日志服务的资源管理单位，您可使用日志项目管理不同的应用、产品或项目中的数据。每个日志项目下可创建多个日志单元，是您访问云日志服务资源的入口。 日志单元是云日志服务中日志数据的采集、存储、查询、分析的基本单元。每个日志单元隶属于一个日志项目，每个日志项目中可创建多个日志单元。 本文主要介绍云日志服务如何创建日志项目与日志单元。 前提条件 已开通云日志服务。详情请参考开通云日志服务 操作步骤 1. 登录云日志服务控制台。 2. 创建日志项目。 1. 在日志项目列表中，点击【创建项目】。 2. 在创建项目界面中，输入项目的名称，项目名称全局唯一，且创建后不可修改。 3. 点击确定，日志项目创建成功，即可在日志项目列表下方生成一条日志项目信息。 3. 创建日志单元。 1. 点击日志项目名称对应的下拉按钮，点击【创建单元】。 2. 在创建日志单元界面，输入以下参数： 1. 日志单元名称：输入单元名称，注意单元名称在当前项目内不可重复，且创建后不可修改。 2. 日志存储时间：指日志采集后在云日志服务中的存储时长，超出存储时长后，日志数据将被老化删除。目前最长保存时间为365天。 3. 点击保存，日志单元创建成功，即可在目标日志项目下方生成一条日志单元信息。

分布式缓存服务Redis版是否支持主从节点的故障切换？ 分布式缓存Redis管理控制台支持手动切换Redis实例的主从节点，该操作用于特殊场景，例如，释放所有业务连接或终止当前正在执行的业务操作。 注意 在主备节点切换间，业务会发生少于10秒的连接闪断，因此在操作前请确保应用具备断连重建能力。 当执行主备切换时，新的主备关系同步需要消耗较多资源，因此请在业务量空闲时间段执行操作。 主备之间数据同步采用半同步机制，理论上不丢失数据。 分布式缓存服务Redis版是否支持分布式集群的形态？ 分布式缓存服务Redis版支持分布式集群的形态。集群实例提供更大的存储容量及更高的处理能力。Redis的分布式集群是通过多个节点来实现高可用性和横向扩展的目的。在 Redis 集群中，数据被分割成多个槽（slot），每个槽可以分配到集群中的不同节点上。这样的设计使得 Redis 能够在多个节点上存储大量数据，提高了系统的性能和可伸缩性。 强一致性配置如何理解？ 强一致性指主从节点数据同步是否需要强一致，默认关闭。建议不开启强一致性配置，保持关闭状态。 开启强一致配置后，当主节点异常，若从节点未完成数据同步，则不会发生主从切换。 针对分布式缓存redis集群，开启强一致性配置开关后，当主节点异常宕机后，在高可用主从切换机制触发前，首先检测开关是否开启，若未开启则直接进入主从切换流程，若开启该开关后，则在主从切换流程之前先判断主从数据是否同步，只有在数据同步的情况下才进行后续的主从切换流程。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 name 是 String 任务名称，必须420个字符，支持中英文、数字、下划线 数据导出任务A description 否 String 任务描述，最多50个字符 导出7月数据 service 是 String 云监控服务。取值范围： ecs：云主机。 evs：云硬盘。 pms：物理机。 ... 具体服务参见 ecs dimension 是 String 云监控维度。取值范围： ecs：云主机。 disk：云硬盘。 pms：物理机。 ... 具体服务参见 ecs dimensions 是 Array of Objects 查询设备标签列表，用于定位目标设备，多标签查询取交集，不传默认全量 dimensionObj itemNameList 是 Array of Strings 待查的监控项名称，具体设备对应监控项参见 ['cpuutil','memutil'] aggregateType 是 Array of Strings 本参数表示数据聚合类型。取值范围： raw：原始值。 avg：平均值。 max：最大值。 min：最小值。 根据以上范围取值。 ['avg'] startTime 是 Integer 数据起始时间，秒级 1692812541 endTime 是 Integer 数据截止时间，秒级 1692842541 period 否 Integer 聚合周期（除raw外其他聚合类型必传），单位：秒 3600 reportTemplate 否 Integer 本参数表示报表模板。默认值为0。取值范围： 0：默认报表模板。 1：基础报表模板。 根据以上范围取值。 0

本文向您介绍私有数据是否支持物理邮寄 出于安全性考虑，云上的服务与数据基于物理存储介质的传递与交互。因此私有数据只能通过网络上传下载，不支持物理邮寄。 您可以通过以下两种方式，实现私有数据的上传或下载： 1、自建FTP服务，通过公网实现云主机实例与您本地服务器的数据传输。 Linux云主机搭建FTP方式请见：快速构建FTP站点（Linux）。 Windows云主机搭建FTP方式请见：快速构建FTP站点（Windows）。 2、通过私有镜像导入与导出的功能，将数据随私有镜像导入到云平台，或者从云平台下载。 私有镜像导入到云平台的操作步骤请见：通过镜像文件创建系统盘镜像。 私有镜像从云平台导出的操作步骤请见：导出镜像。

构建高可用负载均衡网络 当您在VPC内部署了多台ECS对公网提供访问服务，并且需要应对来自海量客户的访问，则您可以通过ELB将访问流量均衡分发到多个VPC内的后端云主机上，提高业务的稳定性和可用性。 构建混合云网络 对于自建本地数据中心（IDC）的用户，由于利旧和平滑演进的原因，并非所有的业务都能迁移上云，此时，您可以通过虚拟专用网络VPN或者云专线DC，连通云上VPC与云下IDC之间的网络，构建混合云网络。 通过VPN和VPC构建混合云组网：用户的业务一部分部署在云上区域A的VPCA内，一部分部署在云下IDC中，通过VPN基于公网的加密通道，可以快速连通云上和云下的网络通信。相比云专线，使用VPN，配置更简单且成本较低。 通过DC和VPC构建混合云组网：用户的业务一部分部署在云上区域A的VPCA内，一部分部署在云下IDC中，通过云专线的专属通道实现网络互通，相比VPN，专属网络通道更高速、稳定。如您需要使用云专线DC业务，可联系您所在地区的中国电信客服工作人员。

本教程为您介绍如何从华为云OBS迁移至天翼云ZOS。 操作场景 对象存储迁移服务（ZOS Migration Service，简称：ZMS）可以将您其它云厂商存储的对象存储数据，通过云端控制台的操作，迁移到天翼云对象存储（ZOS）。 注意 若您在迁移前，还不了解您的源端对象存储的数据情况，您可进行迁移前的源端数据评估。或者，从您的源端云服务的控制中心了解源端数据的情况。 使用须知 对象存储迁移服务（ZMS）入口请参见产品能力地图，服务支持全国不同资源池之间的迁移，迁移目的端支持填入全国各地的ZOS资源池地址。 为完成评估任务和迁移任务，您在使用迁移服务过程中，需要授权天翼云临时收集和使用您的部分个人信息，如用于鉴权的访问密钥（AK/SK）等信息。 迁移过程中会产生公网流出流量费用及对象存储服务请求费用，该费用由源端的存储服务提供商向您收取。 您通过互联网进行数据迁移传输时，应遵从当地适用法律法规的要求，天翼云只为您提供数据迁移服务，并不对您使用本服务的合法合规性负责，不承担传输后的法律风险和后果。 操作流程

本教程为您介绍如何从华为云OBS迁移至天翼云ZOS。 操作场景 对象存储迁移服务（ZOS Migration Service，简称：ZMS）可以将您其它云厂商存储的对象存储数据，通过云端控制台的操作，迁移到天翼云对象存储（ZOS）。 注意 若您在迁移前，还不了解您的源端对象存储的数据情况，您可进行迁移前的源端数据评估。或者，从您的源端云服务的控制中心了解源端数据的情况。 使用须知 对象存储迁移服务（ZMS）入口请参见产品能力地图，服务支持全国不同资源池之间的迁移，迁移目的端支持填入全国各地的ZOS资源池地址。 为完成评估任务和迁移任务，您在使用迁移服务过程中，需要授权天翼云临时收集和使用您的部分个人信息，如用于鉴权的访问密钥（AK/SK）等信息。 迁移过程中会产生公网流出流量费用及对象存储服务请求费用，该费用由源端的存储服务提供商向您收取。 您通过互联网进行数据迁移传输时，应遵从当地适用法律法规的要求，天翼云只为您提供数据迁移服务，并不对您使用本服务的合法合规性负责，不承担传输后的法律风险和后果。 操作流程

本教程为您介绍如何从腾讯云COS迁移至天翼云ZOS。 操作场景 对象存储迁移服务（ZOS Migration Service，简称：ZMS）可以将您其它云厂商存储的对象存储数据，通过云端控制台的操作，迁移到天翼云对象存储（ZOS）。 注意 若您在迁移前，还不了解您的源端对象存储的数据情况，您可进行迁移前的源端数据评估。或者，从您的源端云服务的控制中心了解源端数据的情况。 使用须知 对象存储迁移服务（ZMS）入口请参见产品能力地图，服务支持全国不同资源池之间的迁移，迁移目的端支持填入全国各地的ZOS资源池地址。 为完成评估任务和迁移任务，您在使用迁移服务过程中，需要授权天翼云临时收集和使用您的部分个人信息，如用于鉴权的访问密钥（AK/SK）等信息。 迁移过程中会产生公网流出流量费用及对象存储服务请求费用，该费用由源端的存储服务提供商向您收取。 您通过互联网进行数据迁移传输时，应遵从当地适用法律法规的要求，天翼云只为您提供数据迁移服务，并不对您使用本服务的合法合规性负责，不承担传输后的法律风险和后果。 操作流程

本节描述了搭建容灾的操作场景、实现原理、注意事项、操作步骤等内容。 操作场景 建立跨Region容灾关系，当主实例所在区域发生突发性自然灾害等状况，主节点无法连接，可将异地灾备实例升为主实例，在应用端修改数据库连接地址后，即可快速恢复应用的业务访问。 实现原理 在两个数据中心独立部署RDS for PostgreSQL实例，通过RDS的容灾功能将生产中心主实例中的数据同步到灾备中心灾备实例中，实现主实例和跨Region灾备实例数据之间的实时同步。 拓扑图 注意事项 使用该功能前，必须要确保跨Region数据库实例之间的网络打通（可考虑VPN连接产品）。 使用该功能前，确保主实例和灾备实例状态正常，主实例和灾备实例在不同Region上，且主实例为主备实例，灾备实例为单机实例。 灾备实例的CPU和内存规格以及磁盘容量要大于或等于主实例的规格以及磁盘容量。 灾备实例的底层架构和数据库大版本要与主实例一致。 不支持跨大版本建立跨云或跨Region容灾关系。 调用配置主实例容灾接口后直至成功搭建容灾关系，不能进行规格变更、主备倒换操作。 搭建容灾后，灾备实例支持变更CPU和内存规格。 修改主实例的端口或内网地址后需要重新搭建灾备关系。 灾备实例搭建成功后，不能进行小版本升级。 RDS for PostgreSQL 12及以上支持建立跨Region容灾关系。 主实例参数被修改后，灾备实例无法同步修改该参数，需结合业务自行修改灾备实例参数。 RDS for PostgreSQL灾备实例不支持PITR恢复，如需使用此功能，请在主实例上完成。

本章节主要介绍操作类问题中的集群管理问题。 无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？ 请检查用户账户余额是否少于100元，是否已经没有配额创建新的数据仓库集群，以及是否存在网络问题。 如账户余额、配额、网络均未发现问题，请联系客户经理，请客户经理联系后台服务人员为您排查原因并解决问题。 如何清理与回收存储空间？ DWS 数据仓库中保存的数据在删除后，可能没有释放占用的磁盘空间形成脏数据，导致磁盘浪费、创建及恢复快照性能下降等问题，如何清理？ 清理与回收存储空间对系统的影响如下： 删除无用的脏数据，释放存储空间。 数据库将进行大量读写操作，可能影响正常使用，建议选择空闲时间执行。 数据库的存储空间越大，即数据可能越多，清理的时间越长。 清理与回收存储空间操作步骤如下： 1.连接数据库。具体操作步骤请参见《数据仓库服务用户指南》中“连接集群”章节。 2.执行以下命令，清理与回收存储空间。 VACUUM FULL; 默认清理当前用户在数据库中，拥有权限的每一个表。没有权限的表则直接跳过回收操作。 当系统显示以下内容时，表示清理完成： VACUUM VACUUM FULL回收所有过期的行空间，但是它需要对每个正在处理的表进行独占锁定，并且可能需要很长时间才能完成大型分布式数据库表。一般建议对指定表执行VACUUM FULL，若需要对整个数据库执行VACUUM FULL，建议在数据库维护期间操作。 使用FULL参数会导致统计信息丢失，如果需要收集统计信息，请在语句命令中加上analyze关键字。例如，执行 VACUUM FULL ANALYZE; 命令。VACUUM的语法请参见《数据仓库服务数据库开发指南》中的相关章节。

平台提供了以下大模型API能力。 模型 模型简介 模型ID DeepSeekV3.2（旗舰版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 24625803b01f4f90b72abbe9d9cdf5cc GLM5（正式版） GLM5是智谱AI推出的最新一代旗舰级开源大模型，专为应对复杂系统工程和长周期智能体任务而设计。该模型坚持扩展（Scaling）路线，参数量从前代的 355B（激活 32B）扩展至744B（激活 40B），预训练数据量提升至 28.5Ttokens。GLM5集成了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）机制，并引入了全新的异步强化学习基础设施“slime”，在推理、编程和智能体任务上表现卓越。 5df2c9ff4ad347cb95ea42ad6e9e1729 Qwen3.5397BA17B（正式版） Qwen3.5397BA17B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE（Mixture of Experts）模型。该模型拥有 3970 亿总参数，但在推理时仅激活 170 亿参数（A17B），实现了极致的性能与效率平衡。Qwen3.5 采用了创新的“门控 DeltaNet + MoE”混合架构，实现了视觉与语言的早期融合训练。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代。 fde2b0a897b140bda7909861ed734671 DoubaoSeed2.0pro DoubaoSeed2.0Pro 是字节跳动推出的最新一代旗舰级通用Agent大模型，隶属于豆包大模型2.0系列，专为应对大规模生产环境下的深度推理与长链路任务执行场景而设计，全面对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro。该模型围绕真实世界复杂任务需求进行系统性优化，强化了多模态理解、复杂指令执行与长尾领域知识储备，在数学推理、视觉感知、长上下文处理等多个基准测试中达到业界顶尖水平。其token定价较同级海外模型降低约一个数量级，在保证卓越性能的同时大幅降低部署与使用成本，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，目前已在豆包App、电脑端、网页版及火山引擎API服务同步上线。 d4432662ebed421890bf8fe60e400439 Qwen3Max 千问3系列Max模型，相较preview版本在智能体编程与工具调用方向进行了专项升级。本次发布的正式版模型达到领域SOTA水平，适配场景更加复杂的智能体需求。 3d1c69eb6e1d40f186124b98141e64fd DoubaoSeed1.8 DoubaoSeed1.8是字节跳动自主研发的最新一代旗舰级多模态通用智能体（General Agent）大模型，于2025年12月18日在FORCE原动力大会上正式发布，专为应对真实场景中的复杂工作流、多模态交互及智能体执行任务而设计。该模型突破传统单一语言模型局限，实现从“回答问题”到“执行任务”的质变，融合视觉、语言、推理和行动能力于一体，优化了图片编码token数量与推理效率，在多模态理解、智能体操作、代码编写等领域表现卓越，跻身全球大模型第一梯队，其日均token使用量已突破50万亿，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，成为面向实际应用场景的高效实干型AI助手superscript:3。 87f80d930d3e4c478e50f7a121dfbb97 DoubaoSeed1.60615 DoubaoSeed1.60615是全新多模态深度思考模型，同时支持minimal/low/medium/high 四种reasoning effort。 更强模型效果，服务复杂任务和有挑战场景。 651c9b454b58458f9b604e67c03ab73f Doubao1.5pro32k Doubao1.5pro32k 是字节跳动自主研发的新一代旗舰级大模型，专为长文本处理、多场景适配及高精度任务需求而设计，是豆包1.5系列产品线的核心成员之一。该模型坚持高质量训练路线，在14.8万亿高质量tokens上完成预训练，并通过监督微调和强化学习进一步优化，相较于前代模型实现了知识、代码、推理等核心能力的全面跃升。Doubao1.5pro32k集成了稀疏MoE架构与高效上下文管理技术，坚持不使用任何其他模型生成的数据，凭借极低的幻觉率和优异的综合表现，在多项公开评测基准中达到全球领先水平，显著缩小了与前沿闭源模型（如GPT4 Turbo）的差距，可广泛适配个人、企业及专业领域的多样化需求。 3b4f6505923d48beb3d779a28c704a4e Qwen3CoderPlus Qwen3CoderPlus 是阿里通义千问团队研发的顶级代码专用大模型，在 Qwen3 通用模型基座上进行了大规模的代码专项继续预训练与指令微调。该模型熟练掌握 92 种编程语言，在代码生成、Bug 修复、代码解释及跨语言翻译等任务上表现卓越。Qwen3CoderPlus 引入了“仓库级（Repositorylevel）”代码理解技术，能够处理复杂的项目依赖关系，是程序员、数据科学家及自动化运维人员的理想开发助手。 f9089c3c29b24ac7a0148efad6c0650d Qwen3VLPlus Qwen3VLPlus 是阿里通义千问 Qwen3 家族中的增强型视觉语言模型（VisionLanguage Model），专为处理高难度的图像与视频理解任务而设计。相较于开源版本，Plus 版在视觉感知的清晰度、长视频时序分析及视觉智能体（Visual Agent）交互能力上进行了大幅强化。它采用了先进的“原生动态分辨率”技术，支持任意长宽比的图像输入，能够像人类一样精准识别密集文本、复杂图表及长达数小时的视频内容，是构建多模态应用的理想基座。 b0d79f4a19bb4fa8a71745fff38325a4 Qwen3.5397BA17B Qwen3.5397BA17B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE（Mixture of Experts）模型。该模型拥有 3970 亿总参数，但在推理时仅激活 170 亿参数（A17B），实现了极致的性能与效率平衡。Qwen3.5 采用了创新的“门控 DeltaNet + MoE”混合架构，实现了视觉与语言的早期融合训练。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代 Qwen3，更在智能体（Agent）和视觉理解任务上表现卓越，原生支持“思考模式”，具备强大的现实世界适应能力。 06b788a9218d4a5b905e5681c2f4e721 GLM5 GLM5 是智谱 AI 推出的最新一代旗舰级开源大模型，专为应对复杂系统工程和长周期智能体（Agent）任务而设计。该模型坚持扩展（Scaling）路线，参数量从前代的 355B（激活 32B）扩展至 744B（激活 40B），预训练数据量提升至 28.5T tokens。GLM5 集成了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）机制，并引入了全新的异步强化学习基础设施“slime”，在推理、编程和智能体任务上表现卓越，是目前全球开源模型中的佼佼者，进一步缩小了与前沿闭源模型（如 GPT5.2）的差距。 6d3a57c3a6fb465e968b604783b89eda DeepSeekV3.2（正式版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 64badd7229504be5a44123367666a51f DeepSeekV3.2（体验版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 2656053fa69c4c2d89c5a691d9d737c3 Qwen3Coder480BA35BInstruct Qwen3Coder480BA35BInstruct是阿里通义千问开源的顶尖代码大模型，采用混合专家（MoE）架构，总参 4800 亿、激活 350 亿参数，实现性能与成本的平衡，能处理仓库级代码与跨文件依赖。 e8ffc9d7e2b34a7487b30d6682207376 Qwen3235BA22BInstruct2507 Qwen3235BA22BInstruct2507是阿里通义千问发布的开源 MoE 架构大模型，总参 2350 亿、激活 220 亿参数，在指令遵循、推理、编码等多领域性能突出，覆盖 100 多种语言与长尾知识。 aab61a64c8504336848e1720bd379ed4 KimiK2Instruct Kimi K2 是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，激活参数为 320 亿，总参数为 1 万亿。通过 Muon 优化器进行训练，Kimi K2 在前沿知识、推理和编码任务上表现出色，同时精心优化了代理能力。 38a6a77904264b3dac4644aedb0e5ced Qwen330BA3B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 4efd64f3736d41a08f89db919dbe9c6b BGERerankerLarge BGERerankerLarge是北京智源人工智能研究院（BAAI）发布的一款基于深度学习的重排序模型，能够在中英文两种语言环境下，对检索结果进行优化，提高检索的准确性和相关性。与嵌入模型不同，Reranker使用question和document作为输入，直接输出相似度而不是嵌入。 0cb4c1ed8f374eadbe8bffe30bd039dc BaichuanM232B BaichuanM232B是百川 AI 的医疗增强推理模型，是百川发布的第二个医疗模型。该模型专为现实世界的医疗推理任务设计，在 Qwen2.532B的基础上引入了创新的大型验证系统。通过对真实医疗问题的领域特定微调，它在保持强大通用能力的同时实现了突破性的医疗性能。 9488c08cf627421aacdeb44bd9c2f95c DeepSeekV3.1 DeepSeekV3.1是一个支持思考模式和非思考模式的混合模型。是在 DeepSeekV3.1Base 的基础上进行后训练得到的，后者是通过两阶段长上下文扩展方法在原始 V3 基础检查点上构建的，遵循了原始 DeepSeekV3 报告中概述的方法。通过收集额外的长文档并大幅扩展两个训练阶段来扩大的数据集。 37d1d0f4183b4800a44a69abf9102dfa DeepSeekV30324 DeepSeekV30324是DeepSeek团队于2025年3月24日发布的DeepSeekV3语言模型的新版本。是一个专家混合（MoE）语言模型，总参数为6710亿个，每个Token激活了370亿个参数。0324版本开创了一种用于负载均衡的辅助无损策略，并设定了多令牌预测训练目标以提高性能。该模型版本在几个关键方面比其前身DeepSeekV3有了显著改进。 11bd888a35434486bf209066c7dad0ee DeepSeekR10528 DeepSeekR10528是DeepSeek团队推出的最新版模型。模型基于 DeepSeekV30324 训练，参数量达660B。该模型通过利用增加的计算资源并在后训练期间引入算法优化机制，显著提高了其推理和推理能力的深度。该模型在各种基准测试评估中表现出出色的性能，包括数学、编程和一般逻辑。它的整体性能现在接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等领先机型。 ff3f5c450f3b459cbe5d04a5ea9b2511 DeepSeekR1 DeepSeekR1 是一款具有创新性的大语言模型，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 DeepSeekV3 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 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 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 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 BGEm3 BGEm3是智源发布的通用语义向量模型BGE家族新成员，支持超过100种语言，具备领先的多语言、跨语言检索能力，全面且高质量地支撑“句子”、“段落”、“篇章”、“文档”等不同粒度的输入文本，最大输入长度为8192，并且一站式集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三种检索功能，在多个评测基准中达到最优水平。 46c1326f63044fbe80443af579466fe3 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 Qwen3235BA22B Qwen3235BA22B是Qwen3系列大型语言模型的旗舰模型。拥有2350多亿总参数和220多亿激活参数。在代码、数学、通用能力等基准测试中，与DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3和Gemini2.5Pro等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。 35af69e0d4af492ca366cf2df03c3172 Qwen332B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen332B是参数量为32.8B的密集（Dense）模型。 3836b8d2ec5d46fc94cc7891064940aa Qwen314B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen314B是参数量为14.8B的密集（Dense）模型。 5873b698960f45c8ae36e72566f7f141 Qwen38B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen38B是参数量为82亿的密集（Dense）模型。 dceefe3233794dd385e3c2ab500dc6c8 Qwen34B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 8606056bfe0c49448d92587452d1f2fc QwQ32B QwQ32B是一款拥有 320 亿参数的推理模型，其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeekR1 媲美。该模型集成了与Agent相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。 b9293363bfbf4db2bccb839ff4300d17 Qwen2.5VL72BInstruct Qwen2.5VL72BInstruct模型是阿里云通义千问开源的全新视觉模型，具有720亿参数规模，以满足高性能计算场景的需求。目前共推出3B、7B、32B和72B四个尺寸的版本。这是旗舰版Qwen2.5VL72B的指令微调模型，在13项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越GPT40与Claude3.5。 88003ac1ca7a4e4e8efa7caee648323b

本章节介绍如何创建服务。 概述 您需要完成将已有的服务创建为路由备选服务，网关在进行转发时会根据路由规则将请求转发至备选服务。 创建服务 AI网关支持创建LLM服务、Agent服务、容器服务、MSE Nacos、固定地址、函数计算和DNS域名。 LLM服务 1. 打开AI网关控制台实例页面，在顶部菜单栏选择目标实例所在地域，并单击目标实例ID。 2. 在左侧导航栏，单击服务，然后单击创建服务。 3. 配置基本信息。 ● 在弹窗中先选择服务来源为“LLM服务”，随后编辑其余配置。 ● 服务名称： 自定义服务名称。 ● 大模型供应商： 支持息壤、DeepSeek、OpenAI兼容（OpenAI Compatible）、百炼。 注意：本AI服务背后的大模型技术由第三方提供，并非由我们直接运营。在使用前，请务必根据自身需求独立判断该服务的适用性与可靠性，并严格遵守所有适用的法律法规及本平台的服务条款。如因您违反上述要求而引发任何问题或损失，我们将不承担任何责任。 ●服务地址(baseurl)：大模型服务的BaseURL。 ● APIKEY：访问大模型需要的APIKEY凭证。APIKEY的获取请咨询对应服务供应商。 4. 配置完成后单击确定，完成创建。 Agent服务 1. 打开AI网关控制台实例页面，在顶部菜单栏选择目标实例所在地域，并单击目标实例ID。 2. 在左侧导航栏，单击服务，然后单击创建服务。 3. 配置基本信息。 在弹窗中先选择服务来源为“Agent服务”，随后编辑其余配置。 ● 服务名称： 自定义服务名称。 ● 服务供应商： 支持选择百炼、自定义。 注意：本Agent服务背后的智能体能力由第三方提供，并非由我们直接运营。在使用前，请务必根据自身需求独立判断该服务的适用性与可靠性，并严格遵守所有适用的法律法规及本平台的服务条款。如因您违反上述要求而引发任何问题或损失，我们将不承担任何责任。 ● 服务地址(baseurl)：Agent服务的BaseURL。 ● APIKEY：访问Agent服务需要的APIKEY凭证。APIKEY的获取请咨询对应服务供应商。 4. 配置完成后单击确定，完成创建。

MergeTree MergeTree引擎是云数据库ClickHouse的默认存储引擎，它适用于有序数据的快速插入和查询。MergeTree引擎以主键的方式组织数据，并支持按照主键范围进行数据分区和排序。这种组织方式使得MergeTree引擎在处理大量数据和快速查询时表现出色。 MergeTree引擎的主要特点和功能包括： 1. 数据分区：MergeTree引擎将数据按照主键范围进行分区，每个分区都包含一个或多个数据块，以支持更高效的数据查询和压缩。 2. 数据排序：数据在每个分区内按照主键进行排序，使得查询时可以利用主键范围进行快速定位和过滤。 3. 索引：MergeTree引擎自动为主键创建索引，加速查询操作。 4. 数据合并：当数据插入到MergeTree表时，如果与已有数据有重叠的主键范围，引擎会自动进行数据合并，保证数据的有序性和唯一性。 5. 数据压缩：MergeTree引擎支持多种数据压缩算法，可以有效减少数据占用的磁盘空间，提高存储效率。 下面是一个使用MergeTree引擎创建表的示例： sql CREATE TABLE mytable ( date Date, id Int32, value Float64 ) ENGINE MergeTree PARTITION BY toYYYYMM(date) ORDER BY (date, id) 在上述示例中，我们创建了一个名为mytable的表，它包含了日期（date）、ID（id）和值（value）三个列。使用MergeTree引擎，我们将数据按照日期进行分区（每个月一份数据），并按照日期和ID进行排序。这样可以加速按照日期范围和ID进行查询操作。 MergeTree引擎在数据查询和存储方面具有高效性和灵活性，适用于大数据量的分析和查询场景。

特性 对比 云服务日志采集 ELK：使用logstash或者filebeat等开源采集器采集日志。 云日志服务：使用采集器采集日志，提供采集配置向导页面，上手难度低。 多语言SDK日志采集 ELK：不支持。 云日志服务：提供多语言SDK直接上报日志到云日志服务。 日志结构化解析 ELK：基于采集器实现自定义日志结构化解析。 云日志服务：提供结构化解析能力，支持正则表达式、JSON、分隔符多种方式解析日志。 SQL函数 ELK：只支持最基础的SQL统计函数。 云日志服务：除了基础的SQL函数基础，还提供了大量的扩展函数，例如聚合函数、字符串函数、日期和时间函数等，极大扩展了使用场景。 可视化图表 云日志服务提供了表格、时序图、饼图、柱状图、流图、数值图等多种可视化图表。 日志告警 ELK：没有日志告警功能。 云日志服务：开箱即用的日志告警功能，可提供准实时的日志关键词告警功能。支持多种告警渠道。 日志转储 ELK：无法直接转储对象存储。 云日志服务：通过控制台的简单配置可以将日志转储到天翼云对象存储。 日志加工 ELK：没有日志加工功能。 云日志服务：提供可扩展、高可用的数据加工服务，支持数据规整、脱敏、过滤等加工。

本节介绍天翼云手机产品支持定制,支持管控、数据安全等功能的内容介绍。 多端接入 提供Android、Windows、Mac系统或Web版客户端，满足在各种终端接入云手机使用的需求。 网络直通 天翼云手机通过云端直接联网，网速稳定，畅享云端大带宽，不受本地手机信号强弱及联网模式影响。 云上安全管控体系 支持对员工云手机进行定制化管控：系统层，支持自定义镜像，添加水印、防截屏等限制；应用层，由企业指定员工办公应用；数据层，对落盘文件加密存储，敏感数据去标识存储，保障企业数据安全。打造云上安全办公。 批量群控 天翼云手机客户端支持多开云手机，并批量控制，提升企业办公效率。 安全稳定 数据云端加密存储，三副本安全备份，无需担心数据丢失。 灵活调控 支持快速创建、分配云手机，资源灵活扩容。 实时批量控制，自定义管理策略，高效运维。 操作便捷 提供多种客户端接入方式，稳定运行海量APP。

云硬盘支持加密功能,可确保数据安全,以防用户隐私数据泄露。 什么是云硬盘加密？ 当您的业务因为等保合规或安全要求等原因，需要对存储在云硬盘上的数据进行加密保护时，您可以在创建云硬盘时勾选加密选项，即可对新创建的云硬盘进行加密。 密钥管理 天翼云使用行业标准的AES256 算法，利用数据密钥加密您的云硬盘数据，加密云硬盘使用的密钥由天翼云自研密钥管理（KMS，Key Management Service）功能提供，用户可轻松创建并管理密钥，满足数据加解密及数字签名验签等需求，安全便捷。 KMS通过使用硬件安全模块HSM（Hardware Security Module）保护密钥的安全，所有的用户密钥都由HSM中的根密钥保护，避免密钥泄露。密钥管理可以轻松满足对小数据和大量数据的加解密。 工作原理 服务端加密支持选择默认密钥及用户自行创建的用户主密钥，具体可选择的密钥类型如下。 密钥创建者 密钥类型 密钥算法 服务版本 云产品 默认密钥 AES256（默认） 按需版&包周期版 用户自行创建 用户主密钥软件 AES256 按需版 用户自行创建 用户主密钥硬件 AES256 SM4 按需版 在了解云硬盘加密工作原理之前，首先需要了解两个概念： 默认密钥 系统为云产品自动创建的用于服务端加密的默认密钥，默认密钥与云产品对应，每个天翼云账号下的每个云产品，在每个资源支持创建1个默认密钥。 默认密钥的别名定义为alias ，例如aliasecs。 默认密钥的密钥材料由KMS生成，不支持导入外部密钥材料，同时不支持自动轮转、启用/禁用、删除等操作。 用户主密钥 用户主密钥云产品加密时，可选用户在KMS服务中自建的用户主密钥，密钥类型为对称密钥，算法支持AES256、SM4，保护级别可选软件保护、硬件保护。 用户主密钥按照KMS按需及包周期版的服务标准资费进行计费，请您确保账户余额充足、到期前及时续费，避免KMS服务冻结，冻结后云产品无法进行正常的加解密操作，云产品可能会出现异常。 用户主密钥支持计划删除，操作计划删除前请确保该密钥非云产品加密使用的密钥，避免误删除导致云产品无法正常加解密而出现异常。为避免误删，您可以为密钥开启删除保护功能。 注意 当前云硬盘加密仅支持选择按需版本中的自建用户主密钥，当前包周期版本中的用户主密钥暂不支持做云硬盘加密使用。 若您为2024年9月10日之后购买了KMS包周期服务，您可选择使用默认密钥进行云产品加密。 第一次使用加密云硬盘时，系统会自动创建一个用户主密钥（CMK），该密钥有且仅有一个，且是在KMS中的相应地域所创建，并将其存储在受严格的物理和逻辑安全控制保护的密钥管理服务上。查看如何通过KMS实现服务端加密。 每个地域的加密云硬盘，都需要通过256位数据密钥（DEK）进行加密，此数据密钥（DEK）具备地域唯一性，即每个地域都有且仅有一个。该密钥受 KMS 提供的密钥管理基础设施的保护，能有效防止未经授权的访问。云硬盘的数据密钥（DEK）仅在实例所在的宿主机的内存中使用，不会以明文形式存储在任何持久化介质（即使是云硬盘本身）上。 在创建加密云硬盘并将其挂载到实例后，以下数据都将关联此密钥并进行加密： 云硬盘中的静态数据 云硬盘和实例间传输的数据（实例操作系统内的数据不加密） 通过加密云硬盘创建的快照

云硬盘支持加密功能,可确保数据安全,以防用户隐私数据泄露。 什么是云硬盘加密？ 当您的业务因为等保合规或安全要求等原因，需要对存储在云硬盘上的数据进行加密保护时，您可以在创建云硬盘时勾选加密选项，即可对新创建的云硬盘进行加密。 密钥管理 天翼云使用行业标准的AES256 算法，利用数据密钥加密您的云硬盘数据，加密云硬盘使用的密钥由天翼云自研密钥管理（KMS，Key Management Service）功能提供，用户可轻松创建并管理密钥，满足数据加解密及数字签名验签等需求，安全便捷。 KMS通过使用硬件安全模块HSM（Hardware Security Module）保护密钥的安全，所有的用户密钥都由HSM中的根密钥保护，避免密钥泄露。密钥管理可以轻松满足对小数据和大量数据的加解密。 工作原理 服务端加密支持选择默认密钥及用户自行创建的用户主密钥，具体可选择的密钥类型如下。 密钥创建者 密钥类型 密钥算法 服务版本 云产品 默认密钥 AES256（默认） 按需版&包周期版 用户自行创建 用户主密钥软件 AES256 按需版 用户自行创建 用户主密钥硬件 AES256 SM4 按需版 在了解云硬盘加密工作原理之前，首先需要了解两个概念： 默认密钥 系统为云产品自动创建的用于服务端加密的默认密钥，默认密钥与云产品对应，每个天翼云账号下的每个云产品，在每个资源支持创建1个默认密钥。 默认密钥的别名定义为alias ，例如aliasecs。 默认密钥的密钥材料由KMS生成，不支持导入外部密钥材料，同时不支持自动轮转、启用/禁用、删除等操作。 用户主密钥 用户主密钥云产品加密时，可选用户在KMS服务中自建的用户主密钥，密钥类型为对称密钥，算法支持AES256、SM4，保护级别可选软件保护、硬件保护。 用户主密钥按照KMS按需及包周期版的服务标准资费进行计费，请您确保账户余额充足、到期前及时续费，避免KMS服务冻结，冻结后云产品无法进行正常的加解密操作，云产品可能会出现异常。 用户主密钥支持计划删除，操作计划删除前请确保该密钥非云产品加密使用的密钥，避免误删除导致云产品无法正常加解密而出现异常。为避免误删，您可以为密钥开启删除保护功能。 注意 当前云硬盘加密仅支持选择按需版本中的自建用户主密钥，当前包周期版本中的用户主密钥暂不支持做云硬盘加密使用。 若您为2024年9月10日之后购买了KMS包周期服务，您可选择使用默认密钥进行云产品加密。 第一次使用加密云硬盘时，系统会自动创建一个用户主密钥（CMK），该密钥有且仅有一个，且是在KMS中的相应地域所创建，并将其存储在受严格的物理和逻辑安全控制保护的密钥管理服务上。查看如何通过KMS实现服务端加密。 每个地域的加密云硬盘，都需要通过256位数据密钥（DEK）进行加密，此数据密钥（DEK）具备地域唯一性，即每个地域都有且仅有一个。该密钥受 KMS 提供的密钥管理基础设施的保护，能有效防止未经授权的访问。云硬盘的数据密钥（DEK）仅在实例所在的宿主机的内存中使用，不会以明文形式存储在任何持久化介质（即使是云硬盘本身）上。 在创建加密云硬盘并将其挂载到实例后，以下数据都将关联此密钥并进行加密： 云硬盘中的静态数据 云硬盘和实例间传输的数据（实例操作系统内的数据不加密） 通过加密云硬盘创建的快照

本教程为您介绍如何在天翼云ZOS之间进行迁移,包含跨账号、跨地域、或同地域内的数据迁移。 操作场景 对象存储迁移服务（ZOS Migration Service，简称：ZMS）可以将您其它云厂商存储的对象存储数据，通过云端控制台的操作，迁移到天翼云对象存储（ZOS）；同时，也可以实现天翼云对象存储ZOS之间的迁移。本场景聚焦ZOS到ZOS之间的数据迁移。 注意 若您在迁移前，还不了解您的源端对象存储的数据情况，您可进行迁移前的源端数据评估。或者，从您的源端云服务的控制中心了解源端数据的情况。 使用须知 对象存储迁移服务（ZMS）入口请参见产品能力地图，服务支持全国不同资源池之间的迁移，迁移目的端支持填入全国各地的ZOS资源池地址。 为完成评估任务和迁移任务，您在使用迁移服务过程中，需要授权天翼云临时收集和使用您的部分个人信息，如用于鉴权的访问密钥（AK/SK）等信息。 迁移过程中会产生公网流出流量费用及对象存储服务请求费用，该费用由源端的存储服务提供商向您收取。 您通过互联网进行数据迁移传输时，应遵从当地适用法律法规的要求，天翼云只为您提供数据迁移服务，并不对您使用本服务的合法合规性负责，不承担传输后的法律风险和后果。