本文介绍云硬盘备份存储库冻结或到期的影响以及处理方法。 按需计费资源冻结 如果用户账户出现欠费，按需计费模式的云资源将被冻结进入欠费保留期，您将不能正常访问及使用云资源。保留期内云资源的业务中断，但对于您存储在云资源中的数据予以保留。欠费保留期内的云资源仍持续按需计费，此期间用户可以进行账号充值，充值时系统将会自动优先扣除欠费金额。充值成功至账户未欠费状态后，云资源的冻结状态将自动解除，相应云资源可恢复业务。若欠费保留期结束后用户账户仍没有充值成功，云资源将被释放，业务数据将无法恢复。 注意 欠费保留期的时长为15天。 资源冻结、解冻、欠费保留期到期时对业务的影响 资源冻结：存储库状态变为“已冻结”，限制资源的访问和使用，存储在存储库中的数据予以保留，欠费冻结保留期内的存储库不会按照已绑定的备份策略执行备份创建任务。 资源解冻：存储库状态更新，解除限制资源的访问和使用。但是需要您自行检查资源是否可以正常使用。 欠费保留期到期：销毁存储库，销毁存储在存储库中的数据。 资源使用建议 按需计费模式的存储库进入欠费保留期后将影响资源的正常使用，为避免因为账户欠费影响您的业务和数据，建议您开通帐户可用额度预警功能，并关注账户欠费等相关通知信息，以便及时充值，以确保帐户余额充足。 资源进入保留期后，您将不能正常访问及使用云服务（资源冻结），但对于您存储在云服务中的数据予以保留。 包年包月资源到期 在包年包月计费模式的云资源将要到期时，天翼云会以邮件的方式通知客户，如用户需继续使用，则可联系客户经理执行续订操作或自行在控制台续订存储库，续订规则请参见续订规则说明。如果用户未主动续订或者虽然开通了自动续订但自动续订失败，天翼云将发送资源超期提醒邮件，并且此时资源将进入保留期，保留期内云资源的业务中断，但对于您存储在云资源中的数据予以保留。保留期内用户可以续订资源，续订成功后云资源可恢复业务。保留期结束后云资源将被释放，业务数据将无法恢复。 注意 资源保留期的时长为15天。

接口功能介绍 查询资产防护监控概览接口 接口约束 传参规范 URI GET /vfw/v2assetprotectionoverview 路径参数 无 Query参数 无 请求参数 请求头header参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 urlType 是 String 请求地址类型 CTAPI regionId 是 String 资源池id 100054c0416811e9a6690242ac110002 请求体body参数 无 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode String 状态码 message String 返回信息 成功 error String 错误码：CFW0000 :成功!;CFW0001:参数错误！;CFW0002：业务错误！ CFW0000 returnObj Object 接口返回结果 AssertProtectOverviewVo 表 AssertProtectOverviewVo 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 ipProtectCount Integer eip已防护数量 ipUnProtectCount Integer eip未防护数量 natProtectCount Integer nat已防护数量 natUnProtectCount Integer nat未防护数量 vpcPeerProtectCount Integer 对等连接已防护数量 vpcPeerUnProtectCount Integer 对等连接未防护数量 cdaProtectCount Integer 云专线已防护数量 cdaUnProtectCount Integer 云专线未防护数量 ecProtectCount Integer 云间高速已防护数量 ecUnProtectCOunt Integer 云间高速未防护数量

本节介绍如何删除监控任务。 情况一：监控任务正常 点击监控任务列表中待删除监控任务行后的“删除”图标，系统弹出确认删除提示框后，点击“确认”即可。 情况二：监控任务不可用 为保证探测结果准确，监控结果为“不可用”的监控任务只允许查看任务详情和处置措施，不允许删除监控任务。可通过修改监控任务所关联的解析记录触发平台自动删除监控任务。

您可以在天翼云官网通过“提交工单”的方式获取弹性云主机的物理机房位置。 具体操作如下： 1. 登录管理控制台，进入“新建工单”。 2. “产品类”选择“弹性云主机”。 3. 填写工单需求，如：获取XX云主机的物理机房位置，同时填写联系方式等，点击提交工单。 4. 等待工单工程师回复，获取具体信息。

本节介绍了弹性云主机的续订规则。 续订规则详情请见天翼云帮助中心费用中心续订规则说明。 自动续订规则详情请见天翼云帮助中心费用中心续订管理自动续订。

当业务变化或监控服务部满足您的需求时，您可以参考本文关闭、开启、删除已添加的域名监控。 开启/关闭域名监控 1. 登录证书管理服务控制台。 2. 在左侧导航栏选择“SSL证书管理 > 域名监控服务”。 3. 在域名监控列表找到需要修改监控状态的域名，单击“监控”列的开关。 4. 在弹出的提示框中，单击“确定”，完成操作。 关闭监控后，监控状态变为“未开启”。 注意 “监控剩余天数”从添加域名成功后开始计时，关闭域名监控功能，计时不会停止。 重新开启监控，立即对域名进行扫描，监控状态变为“扫描中”。 删除域名监控 若不需要对域名的证书使用情况进行监控了，可随时在域名监控服务页面删除域名。域名监控开启或关闭状态都可以对其进行删除操作。 注意 在配额有效期内删除域名监控，配额也不会释放，请谨慎操作。 1. 登录证书管理服务控制台。 2. 在左侧导航栏选择“SSL证书管理 > 域名监控服务”。 3. 在域名监控列表找到需要删除的域名，单击操作列的“删除”。 4. 在弹出的提示框中，单击“确定”，完成操作。

消费端最常见的问题就是消费堆积，最常造成堆积的原因是： 消费速度跟不上生产速度，此时应该提高消费速度，详见下一节《提高消费速度》。 消费端产生了阻塞。 消费端拿到消息后，执行消费逻辑，通常会执行一些远程调用，如果这个时候同步等待结果，则有可能造成一直等待，消费进程无法向前推进。 消费端应该竭力避免堵塞消费线程，如果存在等待调用结果的情况，建议设置等待的超时时间，超时后作消费失败处理。

本文主要介绍云日志服务数据转储常见问题。 日志数据支持转储到哪些目标？ 目前仅支持转储至天翼云对象存储，详细操作请参考转储至对象存储。 日志转储到对象存储后，云日志服务会删除转储的内容吗？ 不会删除。在云日志服务控制台，日志转储是把日志“另存”一份至天翼云对象存储，转储后，可在对象存储控制台中查看对应的日志文件。 配置转储对象存储后，对象存储桶无法查看历史数据？ 配置对象存储转储后，对象存储桶无法查看历史数据。是因为云日志服务配置的日志转储是将新增的日志数据转储到对象存储桶中，不会对历史日志进行转储。 日志转储状态异常是什么原因？ 由于配置的对象存储桶被删除，请您重新指定已创建的对象存储桶。 转储至对象存储后，如何查询对象存储中的日志文件？ 日志数据转储至对象存储后，您可登录对象存储控制台，在对应的桶中查看日志文件。

适用场景 适用于对数据安全要求比较高的系统，确保通信双方安全可信。 注意事项 使用双向认证的前置条件： 当前域名已配置HTTPS证书。 拥有客户端证书。 配置说明 如您需要配置双向认证功能，请通过提交工单给天翼云客服，由其帮您配置。

本章节主要介绍翼MapReduce的导出主机信息操作。 操作场景 管理员可以在FusionInsight Manager导出所有主机的信息。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 单击“主机”。 3. 在右上角的下拉菜单中选择所需主机的类型，也可以通过“高级搜索”进一步筛选所需主机。 4. 单击“导出全部”，在“保存类型”选择“TXT”或“CSV”。单击“确定”开始导出。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 projectID String 企业项目ID 0 azName String 可用区名称 az1 attachedVolume Array of Strings 云硬盘ID列表 ["d36d47360724429eb7b6dca67a2a0ef5", "b484565cb5a04b3085cd3b674991aff0"] addresses Array of Objects 网络地址信息 addresses resourceID String 云主机资源ID cde530453f204f47bf32d12e62ef3b23 instanceID String 云主机ID c5a7966a88e7362b6e11c2d8fbfc07ca displayName String 云主机显示名称 apitest01 instanceName String 云主机名称 apitest01 osType Integer 操作系统类型，详见枚举值表格 5 instanceStatus String 云主机状态，请通过 running expiredTime String 到期时间 20230419T09:37:53Z availableDay Integer 可用天数 120 updatedTime String 更新时间 20221019T09:37:53Z createdTime String 创建时间 20221019T09:37:53Z zabbixName String 监控对象名称 c5a7966a88e7362b6e11c2d8fbfc07ca secGroupList Array of Objects 安全组信息 secGroupList privateIP String 内网IPv4地址 192.168.1.104 privateIPv6 String 内网IPv6址 100:1:1ec:6600:fb6f:5428:c7e3:fa60 networkCardList Array of Objects 网卡信息 networkCardList vipInfoList Array of Objects 虚拟IP信息列表 vipInfoList vipCount Integer 虚拟IP数目 1 affinityGroup Object 云主机组信息 affinityGroup image Object 镜像信息 image flavor Object 云主机规格信息 flavor onDemand Boolean 付费方式，取值范围： true：表示按量付费， false：表示包周期 true vpcName String 虚拟私有云名称 vpctest3 vpcID String 虚拟私有云ID vpcjomc98yuqu fixedIPList Array of Strings 内网IP列表 ["192.168.1.104"] floatingIP String 公网IP 117.89.29.150 subnetIDList Array of Strings 子网ID列表 ["subnet7tk4rmsj4c"] keypairName String 密钥对名称 kptest2

本页面介绍云数据库ClickHouse的功能特性。 云数据库ClickHouse具备丰富的功能特性，包括灵活配置、极简快速部署、便捷运维和安全可靠性。 灵活配置 云数据库ClickHouse提供了灵活的配置选项，让用户能够根据具体业务需求进行定制。通过在线选择单副本或双副本架构，以及按需扩容云数据库ClickHouse节点和磁盘，用户能够灵活应对不同规模和性能要求的业务场景。 极简快速部署 借助云数据库ClickHouse控制台，用户可以快速搭建云数据库ClickHouse集群，无需关注底层设施和繁琐的部署流程。这种部署方式降低了学习成本，大大提高了生产效率，让用户能够更快地开始数据分析工作。 便捷运维 云数据库ClickHouse控制台提供了直观的可视化监控功能，使用户能够实时查看集群的运行状况。此外，用户还可以通过控制台轻松查看和分析集群中的SQL查询语句，帮助优化查询性能和调整数据库配置，从而实现更加便捷的运维管理。 安全可靠 云数据库ClickHouse采用多租户资源隔离策略，确保数据的安全性和隐私性。它提供了企业级的安全功能，包括身份验证、访问控制和数据加密等。此外，云数据库ClickHouse还具备针对人为错误的故障安全机制，以及VPC私有网络隔离，为数据访问提供多重安全保障，保证数据的安全可靠性。 综上所述，云数据库ClickHouse通过灵活配置、极简快速部署、便捷运维和安全可靠性等特性，为用户提供了强大而可信赖的数据分析解决方案。无论是处理大规模数据还是保障数据安全，云数据库ClickHouse都能够满足用户的需求，并提供卓越的性能和可靠性。

注意事项 1. 最多支持创建5条定时策略或1条监控指标策略，两种策略不能同时使用。 2. 弹性策略启用时，请勿进行手动管理应用生命周期操作，请停用弹性策略后，再执行。 3. 执行应用变更（如应用扩缩、变更规格等）时，无法添加弹性策略。 4. 单条定时策略内的两个邻近时间间隔须大于5分钟。 5. 缩容时，会有5分钟的冷却时间。 6. 短期策略的周期与长期策略的周期有交集时，短期策略覆盖长期策略。非交集部分执行各自逻辑。 功能入口 1. 登录CAE控制台，选择目标地域，在左侧导航栏选择应用管理 > 应用列表，然后选择目标命名空间，最后单击目标应用名称。 2. 在目标应用的基础信息页面，单击弹性伸缩页签，进入弹性伸缩功能页。 创建定时策略 1. 在弹性伸缩功能页，点击“添加弹性策略”。 2. 在弹窗中，策略类型选择“定时策略”。 3. 填写定时策略相关配置，点击“确定”完成创建。 4. 在定时策略列表页，找到刚才创建的定时策略，点击“启用”，完成弹性策略的启用。 配置项 说明 示例 规则名称 自定义。 testcron 策略类型 选择定时策略。 定时策略 是否长期 根据业务需求选择。 短期 选择时间 策略生效的起始日期，短期时需要选择。 20260203 至 20270203 时区 选择策略生效的时区。 Asia/Shanghai 周期 策略生效周期。支持每天、每周、每月。 每天。 单天触发时间 有效期内、周期内，单天触发的扩缩容时间。 08:00 目标实例数：10

本节介绍如何为日志审计v1.0开启/切换IPv6防护。 子网开启IPv6 1. 登录天翼云控制中心。 2. 单击页面顶部的区域选择框，选择区域。 3. 在产品服务列表页，选择“网络 > 虚拟私有云”。 4. 选择对应的虚拟私有云，选择对应子网，点击子网后的“修改”进入修改子网页面，勾选“开启IPv6”，单击“确定”。 日志审计开通 1. 登录天翼云控制中心。 2. 单击页面顶部的区域选择框，选择区域。 3. 在产品服务列表页，选择“安全 > 云等保专区”。 4. 在资源概览页面右上角，单击“立即购买”。 5. 在购买页面配置基础信息（包括区域 、虚拟私有云 、子网、可用区 和CPU分类 ），套餐选择自定义中的日志审计、并进行产品规格配置。 6. 选择购买时长后，勾选“我已阅读，理解并接受《云等保专区服务协议》”，点击“立即购买”。完成购买后等待资源开通成功。 登录日志审计系统 在云等保专区左侧导航栏，选择“日志审计”，在目标资源右侧操作列单击“配置”，进入日志审计系统。 开启IPv6防护 开通日志审计v1.0后，还需要配置网络才能开启IPv6防护，请提交工单联系技术支持进行配置。

本小节介绍终端杀毒广安门医院最佳实践。 项目背景介绍 中国中医科学院广安门医院(暨中国中医科学院第二临床医药研究所)始建于1955年，是国家中医药管理局直属的集医疗、教学、科研和预防保健为一体的三级甲等中医医院。全院职工1245人，拥有26个临床科室及8个医技科室。目前开放病床649张，年门诊量182万余人次，日平均门诊量7200余人次；具有HIS、PAAS、LIC等多个业务系统，物理服务器50台以上，200台左右终端设备等。 随着医院信息化建设的高速发展，在信息安全层面遇到如下挑战： 1.对外系统增多带来的安全风险增加 随着最近几年互联网的发展成熟，国家也在不断推动互联网+医疗等政策，远程预约、微信支付、远程诊断等等业务不断上线，使得原本只有内网业务的医院，不断开放业务模式，而旧的业务系统大多存在系统版本低、漏洞多等问题，增加了旧的系统被网络攻击风险； 2.医院勒索事件频发，社会影响恶劣 医院设备众多，如工作站、自助机、服务器、前置机等多样性，而医院人员安全能力与意识不高，信息科人员多为业务科室转岗，对安全运维与管理意识不高，黑客往往利用这些弱点，通过社会工程学、暴力破解等方式，非法侵入内网，投放勒索病毒，造成大量业务系统瘫痪，病人无法看病，社会影响极差。 3.国家对网络安全的重视 网络安全法的发布，护网行动的常态化，安全责任到人，促使大家对安全的重视度。

介绍APM监控详情里消息监控中的KafkaConsumer相关指标的名称、含义等信息。 KafkaConsumer监控指标说明表 指标类别 指标 指标说明 数据类型 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) id Clientid和IP信息 Enum 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) topic Kafka的Topic名称 Enum 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerbytesconsumedrate 每秒消费字节 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerfetchsizeavg 请求获取平均字节 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerfetchsizemax 请求获取最大字节 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerrecordsconsumedrate 每秒消费消息数 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerrecordsperrequestavg 单次请求平均消息数 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerrecordsconsumedrate 总消费次数 Int 主题 (Topic，Kafka的Topic监控数据) kafkaconsumerrecordsperrequestavg 总消费字节数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) errorCount 错误数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) invokeCount 调用次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) maxTime 最慢调用 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms0To10Count 010ms次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms10To100Count 10100ms次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms100To500Count 100500ms次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms500To1000Count 5001000ms次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) ms1000To10000Count 110s次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) msMorethan10000Count 10s以上次数 Int Kafka消费方法监控 (Consumer，Kafka消费方法监控) totalTime 总响应时间 Int 汇总（Total，KafkaConsumer汇总信息统计） recordConsumedTotal 总消费次数 Int 汇总（Total，KafkaConsumer汇总信息统计） bytesConsumedTotal 总消费字节数 Int 异常 (Exception，Kafka消费异常信息) exceptionstacktrace 异常产生的堆栈信息 String 异常 (Exception，Kafka消费异常信息) exceptiontype 异常类型 String 异常 (Exception，Kafka消费异常信息) exceptioncount 错误数 Int

本文主要介绍PahoSubscriber监控 介绍APM采集的PahoSubscriber监控指标的类别、名称、含义等信息。 表PahoSubscriber监控指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 ::::::: PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） uri serviceUri PahoSubscriber连接的MQTT服务端uri ENUM LAST PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） msgType 报文类型 发送的报文类型 ENUM LAST PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） concurrentMax 最大并发 最大并发 INT MAX PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） errorCount 错误次数 错误次数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） invokeCount 调用次数 调用次数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） lastError 错误信息 错误信息 STRING LAST PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） maxTime 最大响应时间 最大响应时间 INT MAX PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） totalTime 总响应时间 总响应时间 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） range3 100500ms 响应时间在100500ms范围请求数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） range4 5001000ms 响应时间在5001000ms范围请求数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文监控（message，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文节点维度监控（uriMessage，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） uri serviceUri PahoSubscriber连接的MQTT服务端uri ENUM LAST PahoSubscriber接收Publish报文节点维度监控（uriMessage，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） errorCount 错误次数 错误次数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文节点维度监控（uriMessage，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） invokeCount 调用次数 调用次数 INT SUM PahoSubscriber接收Publish报文节点维度监控（uriMessage，PahoSubscriber接收Publish报文监控。） totalTime 总响应时间 总响应时间 INT SUM 异常（exception，PahoSubscriber调用的异常信息统计。） exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常（exception，PahoSubscriber调用的异常信息统计。） causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常（exception，PahoSubscriber调用的异常信息统计。） count 次数 该异常的发生次数 INT SUM 异常（exception，PahoSubscriber调用的异常信息统计。） message 异常消息 该异常产生的异常消息 STRING LAST 异常（exception，PahoSubscriber调用的异常信息统计。） stackTrace 异常堆栈 该异常产生的堆栈信息 CLOB LAST PahoSubscriber主题维度监控（clientReceive，PahoSubscriber主题维度监控。） clientId clientId clientId ENUM LAST PahoSubscriber主题维度监控（clientReceive，PahoSubscriber主题维度监控。） topic 主题 主题 ENUM LAST PahoSubscriber主题维度监控（clientReceive，PahoSubscriber主题维度监控。） msgReceivedCount 消息接收次数 消息接收次数 INT SUM PahoSubscriber主题维度监控（clientReceive，PahoSubscriber主题维度监控。） bytesReceived 消息接收字节数 消息接收字节数 INT SUM PahoSubscriber版本（version，PahoSubscriber版本。） version 版本 版本 STRING LAST PahoSubscriber主题汇总（total，PahoSubscriber主题汇总信息统计。） msgReceivedCount 消息接收次数 总消息接收次数 INT SUM PahoSubscriber主题汇总（total，PahoSubscriber主题汇总信息统计。） bytesReceived 消息接收字节数 总消息接收字节数 INT SUM

loghostname (boolean) 默认情况下，连接日志消息只显示连接主机的IP 地址。打开这个参数将导致也记录主机名。注意根据你的主机名解析设置，这可能会导致很微小的性能损失。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。 loglineprefix (string) 这是一个printf风格的字符串，它在每个日志行的开头输出。%字符开始“转义序列”，它将被按照下文描述的替换成状态信息。未识别的转义被忽略。其他字符被直接复制到日志行。某些转义只被会话进程识别并且被主服务器进程等后台进程当作空。通过指定一个在%之后和该选项之前的数字可以让状态信息左对齐或右对齐。 负值将导致在右边用空格填充状态信息已达到最小宽度，而正值则在左边填充。填充对于日志文 件的人类可读性大有帮助。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。 默认值是'%m [%p] '，它记录时间戳和进程ID。转义效果只限会话%a应用名是%u用户名是%d数据库名是%r远程主机名或 IP 地址，以及远程端口是%h远程主机名或 IP 地址是%p进程 ID否%t无毫秒的时间戳否%m带毫秒的时间戳否%n带毫秒的时间戳（作为 Unix 时间戳）否%i命令标签：会话当前命令的类型是%eSQLSTATE 错误代码否%c会话 ID：见下文否%l对每个会话或进程的日志行号，从 1 开始否%s进程开始的时间戳否%v虚拟事务 ID (backendID/localXID)否%x事务 ID （如果未分配则为 0）否%q不产生输出，但是告诉非会话进程在字符串的这一点停止；会话进程忽略否%%纯文字 %否%c转义打印一个准唯一的会话标识符，它由两个 4 字节的十六进制数（不带先导零）组成，以点号分隔。这些数字是进程启动时间和进程 ID，因此%c也可以被用作保存打印这些项的方式的空间。例如，要从pgstatactivity生成会话标识符，使用这个查询：SELECT tohex(trunc(EXTRACT(EPOCH FROM backendstart))::integer) '.' tohex(pid) FROM pgstatactivity;提示如果你为loglineprefix设置了非空值，你通常应该让它的最后一个字符为空格，这样用以提供和日志行的剩余部分的视觉区别。也可以使用标点符号。提示Syslog产生自己的时间戳和进程 ID 信息，因此如果你记录到syslog你可能不希望包括哪些转义。提示包含仅在会话（后端）上下文（如用户或数据库名称）中可用的信息时， %q转义非常有用。例如：loglineprefix '%m [%p] %q%u@%d/%a '

本文主要介绍KafkaConsumer监控 介绍APM采集的KafkaConsumer监控指标的类别、名称、含义等信息。 表 KafkaConsumer监控采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 kafka慢请求阈值 integer JAVA 800 2.1.14 超过慢请求阈值的方法提高采样率。 kafka消费方法配置 objarray JAVA 2.1.14 kafka消费方法配置。 表 KafkaConsumer监控指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 ::::::: 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) id id clientid和ip信息 ENUM LAST 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) topic topic kafka的topic名称 ENUM LAST 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) bytesConsumedRate 每秒消费字节 每秒消费字节 Byte INT AVG 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) fetchSizeAvg 请求获取平均字节 请求获取平均字节 Byte INT AVG 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) fetchSizeMax 请求获取最大字节 请求获取最大字节 Byte INT MAX 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) recordsConsumedRate 每秒消费消息数 每秒消费消息数 INT AVG 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) recordsPerRequestAvg 单次请求平均消息数 单次请求平均消息数 INT AVG 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) seqIds Producer生成序列号 Producer生成序列号 STRING LAST 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) recordConsumedTotal 总消费次数 总消费次数 INT SUM 主题 (topic，kafka的topic监控数据。) bytesConsumedTotal 总消费字节数 总消费字节数 INT SUM fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) id id clientid和ip信息 ENUM LAST fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) bytesConsumedRate 每秒消费字节 每秒消费字节 Byte INT AVG fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) fetchLatencyAvg 请求平均时延 请求平均时延 ms INT AVG fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) fetchLatencyMax 请求最大时延 请求最大时延 ms INT MAX fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) fetchRate 每秒请求数 每秒请求数 INT AVG fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) fetchSizeAvg 请求获取平均字节 请求获取平均字节 Byte INT AVG fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) fetchSizeMax 请求获取最大字节 请求获取最大字节 Byte INT MAX fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) recordsConsumedRate 每秒消费消息数 每秒消费消息数 INT AVG fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) recordsLagMax 最大堆积消息数 最大堆积消息数 INT MAX fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) recordsPerRequestAvg 单次请求平均消息数 单次请求平均消息数 INT AVG fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) seqIds Producer生成序列号 Producer生成序列号 STRING LAST fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) recordConsumedTotal 总消费次数 总消费次数 INT SUM fetch (fetch，kafka的fetch监控数据) bytesConsumedTotal 总消费字节数 总消费字节数 INT SUM partition (partition，kafka的partition监控数据。) id id clientid和ip信息 ENUM LAST partition (partition，kafka的partition监控数据。) partition partition kafka的partition名称 ENUM LAST partition (partition，kafka的partition监控数据。) recordsLag 堆积消息数 堆积消息数 INT LAST partition (partition，kafka的partition监控数据。) recordsLagAvg 平均堆积消息数 平均堆积消息数 INT AVG partition (partition，kafka的partition监控数据。) recordsLagMax 最大堆积消息数 最大堆积消息数 INT MAX partition (partition，kafka的partition监控数据。) seqIds Producer生成序列号 Producer生成序列号 STRING LAST kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) method method 消费方法 ENUM LAST kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) concurrentMax 最大并发 最大并发 INT MAX kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) errorCount 错误数 错误数 INT SUM kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) invokeCount 调用次数 调用次数 INT SUM kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) lastError 错误信息 发生错误时产生的错误信息 STRING LAST kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) maxTime 最大响应时间 采集周期内最大响应时间 INT MAX kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) range1 010ms 响应时间在010ms范围调用次数 INT SUM kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) range2 10100ms 响应时间在10100ms范围调用次数 INT SUM kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) range3 100500ms 响应时间在100500ms范围调用次数 INT SUM kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) range4 5001000ms 响应时间在5001000ms范围调用次数 INT SUM kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) range5 110s 响应时间在110s范围调用次数 INT SUM kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) range6 10s以上 响应时间在10s以上调用次数 INT SUM kafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。) totalTime 总响应时间 总响应时间 INT SUM KafkaConsumer汇总（total，KafkaConsumer汇总信息统计。） recordConsumedTotal 总消费次数 总消费次数 INT SUM KafkaConsumer汇总（total，KafkaConsumer汇总信息统计。） bytesConsumedTotal 总消费字节数 总消费字节数 INT SUM KafkaConsumer汇总（total，KafkaConsumer汇总信息统计。） recordsLag 总堆积消息数 总堆积消息数 INT LAST 异常 (exception，kafka消费异常信息。) causeType 异常发生类 异常发生类 ENUM LAST 异常 (exception，kafka消费异常信息。) exceptionType 异常类 异常类 ENUM LAST 异常 (exception，kafka消费异常信息。) count 数量 异常数量 INT SUM 异常 (exception，kafka消费异常信息。) message 异常消息 异常消息 STRING LAST 异常 (exception，kafka消费异常信息。) stackTrace 异常堆栈 异常堆栈 CLOB LAST

场景示意图 场景三： 攻防实战场景 随着逐步接受和了解公有云的安全性，企业用户的重点转向了公有云“内部”的安全。根据常见的责任分担模型，云运营商主要负责云基础设施的安全，而客户则负责云中数据和应用的安全，针对云中数据和应用的攻防实战就显得尤为重要了。 方案优势 提升数据关联性：通过关联和整合海量数据日志，企业可以提升运维效率，实现更加精准的监控和管理。 实时分析：利用先进的安全算力，实时关联和分析海量信息，有效提高运维的响应速度和决策能力。 高级威胁的有效发现：借助全局数据的支持，企业可以更有效地检测和应对复杂的高级威胁，提升威胁发现能力。 实战效果好：当前网络威胁的数量、复杂性，网络安全工作负载的增加以及攻击面的增长，专业人员经常抱怨依赖手动流程和大量的点工具来进行威胁检测和响应。云安全中心具备全局视野，多年安全维护经验，帮助用户实现各类威胁的检测和响应，能满足用户的实战诉求。 场景示意图

本小节介绍安全专区产品定义。 安全专区是针对天翼云用户场景打造的安全产品，整合云安全管理中心、云防火墙、终端安全EDR、云数据库审计、云日志审计、云堡垒机等各类云安全合规组件，具备云安全防护能力，满足等级保护防护需求。 安全专区为用户提供单点登陆、自动授权、即开即用、统一管理、弹性扩容、能力完善的云安全等保一体化合规解决方案。

修改一条伸缩策略 接口功能介绍 修改一条伸缩策略 接口约束 停用伸缩策略后，可以进行修改操作 URI POST /v4/scaling/rule/update 路径参数 无 Query参数 无 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID 是 String 资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5 groupID 是 Integer 伸缩组ID 471 ruleID 是 Integer 伸缩策略ID 899 name 否 String 伸缩策略名称请注意不能与当前伸缩组内的其他策略冲突 aspolicyxcfccd operateUnit 否 Integer 操作单位。 取值范围：1：个数。2：百分比。 1 operateCount 否 Integer 调整值 2 action 否 Integer 执行动作。取值范围：1：增加2：减少3：设置为 1 cycle 否 Integer 循环方式，取值范围：1：按月循环。2：按周循环。3：按天循环。 3 day 否 Array of Integers 执行日期，当cycle为1时必填，且Array元素限制为[131]中的整数且不重复；当cycle为2时必填，且Array元素限制为[17]中的整数且不重复； [1,3,5] executionTime 否 String 周期策略执行时间 20221017 10:44:00 effectiveFrom 否 String 周期策略执行有效期起始时间 20221017 10:44:00 effectiveTill 否 String 周期策略执行有效期截止时间 20221116 11:44:00 cooldown 否 Integer 冷却时间，告警策略时必填，单位：秒 300 triggerObj 否 Object 告警规则 triggerObj 表 triggerObj 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 name 是 String 告警规则名称 asalarmf8d8fdf metricName 是 String 监控指标名称 cpuutil statistics 是 String 聚合方法。取值范围：avg：平均值。max：最大值。min：最小值。 max comparisonOperator 是 String 比较符。取值范围：ge：大于等于。le：小于等于。gt：大于。lt：小于。 ge threshold 是 Integer 阈值 50 period 是 String 监控周期，例：5m、10m 5m evaluationCount 是 Integer 连续出现次数 1

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 evaluationCount 是 Integer 持续次数，当规则执行结果持续多久符合条件时报警（防抖），默认2次 2 metric 是 String 监控指标 cpuutil fun 是 String 本参数表示告警采用算法。取值范围：last：原始值算法。avg：平均值算法。max：最大值算法。min：最小值算法。sum：求和算法。根据以上范围取值。 avg operator 是 String 本参数表示比较符。取值范围：eq：等于。gt：大于。ge：大于等于。lt：小于。le：小于等于。rg：环比上升。cf：环比下降。rc：环比变化。根据以上范围取值。 eq value 是 String 告警阈值，可以是整数、小数或百分数格式字符串 0 period 是 String 本参数表示算法统计周期。默认值5m。参数fun为last时不可传。参数fun为avg、max、min均需填此参数。本参数格式为“数字+单位”。单位取值范围：m：分钟。h：小时。d：天。根据以上范围取值。 5m unit 是 String 单位，部分资源池不支持，默认为空 bit

本小节介绍域名无忧域名监控。 查看域名监控列表 域名监控域名备案申请成功后，可以对已备案的域名进行监控操作。 1. 登录域名无忧控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“域名监控 > 域名监控”，进入域名监控页面。 3. 域名监控列表参数说明如下。 参数 说明 监控域名 监控的域名。 解析协议 CNAME记录和A记录。 如果是A记录，输入IP。 如果是CNAME，输入指向的代理域名。 支持输入单条或多条记录，多条记录可用逗号进行分隔。 解析结果范围 域名和IP。 任务状态 进行中、已关闭、关闭失败、开启失败。 域名状态 域名正常和域名异常。 任务开始时间 监控开始时间。 任务结束时间 监控结束时间。 操作 点击域名刷新，对该域名进行一次刷新操作。 点击关闭监控任务，对正在进行监控的域名中断监控操作。 点击开启监控任务，开启域名监控操作。 新增监控任务 1. 登录域名无忧控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“域名监控 > 域名监控”，进入域名监控页面。 3. 单击“新增监控任务”，弹出新增监控任务窗口。 4. 选择实例ID、从已备案的域名中选择域名、选择解析类型（A记录、CNAME），输入解析结果范围 （如果是A记录，输入IP，支持输入单个和多个IP、CNAME，输入指向的代理域名）、选择截止时间（截止时间默认为实例到期时间，可以选择从当前时间至实例到期任一时间） 5. 点击“确定”，完成域名监控任务的配置。

为确保您的天翼云账号及云资源使用安全，如非必要都应避免直接使用天翼云账号（即主账号）来访问函数计算。推荐的做法是使用IAM身份（即IAM用户和IAM委托）来访问函数计算。 IAM用户 IAM用户需要由天翼云账号（即主账号）或拥有管理员权限的IAM用户、IAM委托来创建，且必须在获得授权后才能登录控制台或使用API访问天翼云账号下的资源。 对于IAM用户的使用，建议您： 使用天翼云账号创建一个IAM用户，并为IAM用户授予管理员权限，后续使用有管理员权限的IAM用户创建并管理其他IAM用户。 将人员用户和程序用户分离。 创建IAM用户时，支持设置控制台访问 和OpenAPI调用访问两种访问方式。控制台用户使用账号密码访问云产品控制台，API用户使用访问密钥AK（AccessKey）调用API访问云资源。建议您将两个不同的使用场景分离，避免误操作导致服务受到影响。对于通过控制台访问的用户，推荐为其开启MFA多因素认证。 按需为IAM用户分配最小权限。 最小权限是指授予用户执行某项任务所需的权限，不授予其他无需用到的权限。最小授权可以避免用户操作权限过大，提高数据安全性，减少因权限滥用导致的安全风险。 不要把IAM用户的AccessKey ID和AccessKey Secret保存在工程代码中，否则可能导致AK泄露，威胁您账号下所有资源的安全。建议您使用STS或环境变量等方式获取访问授权。 满足条件时对IAM用户设置SSO单点登录功能，实现直接使用企业自有的身份登录并访问天翼云资源。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的内核架构。 分布式数据库方案架构如图所示。 Global Transaction Manager(简称 GTM)，是全局事务管理器，负责全局事务管理，包括管理分布式事务和管理全局对象。GTM 上不存储业务数据。 管理分布式事务‌：GTM负责协调和管理分布式环境中的事务，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性），从而保证数据的一致性和完整性。 管理全局对象‌：除了管理分布式事务本身，GTM还负责管理全局对象，如序列等，这些对象在分布式环境中需要跨多个节点进行协调和管理。 Coordinator（简称 CN）是协调节点，主要负责数据的分发和查询规划。协调节点需对外提供接口，确保高效处理和分发数据。协调节点是分布式系统中的一个组件，通过任务调度和数据分发来协调整个数据处理流程，提高处理速度和可靠性。它们还负责监控工作节点的状态和进度，确保数据的高效处理和分析。在大数据处理中，协调节点作为主节点，分配任务给工作节点，确保负载均衡和系统的容错能力。 任务调度‌：协调节点负责将任务分配给可用的工作节点，根据负载均衡策略和节点的可用性确定任务的分配方式。 数据分发‌：协调节点将输入数据分发给工作节点，实现数据并行处理，提高处理速度。 状态监控‌：协调节点监控工作节点的状态和进度，及时检测节点故障或任务失败，并采取相应的措施，如重新分配任务或启动备用节点。‌ Datanode（简称 DN）是数据节点，主要负责存储数据，执行协调节点分发的业务请求。‌它包含数据库的实际数据文件和索引文件，并接收来自应用程序或其他节点的数据读写请求，负责执行实际的数据存储和检索操作。数据节点以分布式方式组织，每个节点存储部分数据，通过分片(Sharding)技术来实现数据的水平扩展和负载均衡。这样的设计使得分布式数据库系统能够支持大规模的数据存储和高可用性，同时确保数据的均匀分布，避免单个节点成为瓶颈，从而提高系统的整体性能和可靠性。 说明 各个数据节点可以部署在不同的物理机上，也支持同物理机部署多个数据节点，注意互为主备数据节点不建议部署在同物理主机上。数据节点存储空间彼此之间独立、隔离，是标准的无共享存储拓扑结构。并且数据节点之间可以相互通信，互相交换数据。‌ TeleDB管控资源全生命周期管理。 说明 在接口上，TeleDB 支持 JDBC、ODBC、shell、C、Python、PHP、.NET 等大多数语言的 API。

1.3 共享带宽接口对应权限表 如下是共享带宽相关权限三元组及生效范围： 控制台接口 权限三元组 配置支持 控制台接口 权限三元组 IAM（资源池/全局） 企业项目（资源组） 购买共享带宽 vpc:bandwidths:create √ √ 共享带宽列表获取 vpc:bandwidths:list √ √ 共享带宽详情获取 vpc:bandwidths:get √ √ 变配 vpc:bandwidths:update √ √ 添加弹性IP（绑定） vpc:publicIps:insert √ √ 移出弹性IP vpc:publicIps:remove √ √ 续订 vpc:bandwidths:renew √ √ 退订 vpc:bandwidths:delete √ √ 到期转按需 vpc:switchRequired:create √ √ 转包周期 vpc:switchPeriod:create √ √ 开启/关闭秒级监控 vpc:bandwidths:secondLevelMonitoring √ √ 天翼云支持对用户组/子用户，进行资源池或全局维度的权限授权；同时也支持在企业项目中，对用户组进行资源组维度的权限授权。部分没有企业项目属性的接口或资源，授权只能以资源池或全局维度进行。以资源池或全局维度进行的授权判断，其优先级高于企业项目中的资源组维度授权。

通过后台提交作业 MRS 3.x及之后版本客户端默认安装路径为“/opt/Bigdata/client”，MRS 3.x之前版本为“/opt/client”。具体以实际为准。 1.登录MRS管理控制台。 2.选择“集群列表 > 现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群信息页面。 3.在“节点管理”页签中单击某一Master节点名称，进入弹性云主机管理控制台。 4.单击页面右上角的“远程登录”。 5.根据界面提示，输入Master节点的用户名和密码，用户名、密码分别为root和创建集群时设置的密码。 6.执行如下命令初始化环境变量。 source /opt/Bigdata/client/bigdataenv 7.如果当前集群已开启Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未开启Kerberos认证，则无需执行该步骤。 kinit MRS集群用户 例如, kinit admin 8.执行如下命令拷贝OBS文件系统中的程序到集群的Master节点。 hadoop fs Dfs.obs.access.keyAK Dfs.obs.secret.keySK copyToLocal sourcepath.jar targetpath.jar 例如：hadoop fs Dfs.obs.access.keyXXXXDfs.obs.secret.keyXXXX copyToLocal "obs://mrsword/program/hadoopmapreduceexamplesXXX.jar" "/home/omm/hadoopmapreduceexamplesXXX.jar" AK/SK可登录OBS控制台，请在集群控制台页面右上角的用户名下拉框中选择“我的凭证 > 访问密钥”页面获取。 9.执行如下命令提交wordcount作业，如需从OBS读取或向OBS输出数据，需要增加AK/SK参数。 source /opt/Bigdata/client/bigdataenv;hadoop jar executejar wordcount inputpath outputpath 例如：source /opt/Bigdata/client/bigdataenv;hadoop jar/home/omm/hadoopmapreduceexamplesXXX.jar wordcount Dfs.obs.access.keyXXXXDfs.obs.secret.keyXXXX "obs://mrsword/input/""obs://mrsword/output/" inputpath为OBS上存放作业输入文件的路径。outputpath为OBS上存放作业输出文件地址，请设置为一个不存在的目录。

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操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 在管理控制台右上角单击，选择区域。 说明 请选择Kafka实例所在的区域。 步骤 3 在管理控制台左上角单击，选择“企业中间件”“分布式消息服务”“Kafka专享版”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 步骤 4 在Kafka实例名称后，单击。 进入云监控该实例的监控指标页面。 步骤 5 在实例监控指标页面中，找到需要创建告警的指标项，鼠标移动到指标区域，然后单击指标右上角的，创建告警规则，跳转到创建告警规则页面。 步骤 6 在告警规则页面，设置告警信息。 创建告警规则操作，请查看《云监控服务用户指南》的“创建告警规则和告警通知”章节。 1. 设置告警名称和告警的描述。 2. 设置告警策略和告警级别。 如下图所示，在进行指标监控时，如果连续3个周期，磁盘容量使用率原始值超过85%，则产生告警，如果未及时处理，则产生告警通知。 图设置告警策略和告警级别 3. 设置“发送通知”开关。当开启时，设置告警生效时间、产生告警时通知的对象以及触发的条件。 4. 单击“立即创建”，等待创建告警规则成功。

本文向您介绍镜像如何部署Windows环境。 简介 本节介绍如何使用天翼云镜像，通过重装系统部署Windows环境。如果您已经购买了弹性云主机，想切换成Windows系统，或者想使用镜像重新部署已经预装了其它软件的环境，可以参考本文档的介绍和操作指导。 重装系统的约束与限制可以参见重装操作系统。 操作步骤 1. 登录天翼云控制台。 2. 选择“计算>弹性云主机”。 3. 选中指定的云主机，将云主机进行关机操作。 如果云主机已经处于关机状态，则可以直接执行重装系统操作。重装系统后，系统盘数据将会丢失，如果想要保留某些数据，可以先进行备份。 4. 选择云主机列表操作栏中的“更多”选项，选择“一键重装”。 5. 如果需要批量云主机重装系统，勾选多个云主机实例，选择云主机列表上方的“更多”选项，选择“一键重装”。 6. 仔细阅读一键重装页面的提示信息，选择需要的Windows镜像。镜像可以选择公共镜像、私有镜像、共享镜像、安全产品镜像。 7. 设置密码和用户数据。密码为必填项，用户数据可以暂不配置。点击“确定”按钮，即可进行重装系统的操作。 8. 可以在云主机列表看到重装云主机的状态。 9. 重装完成后，云主机的状态会恢复成“关机”，此时云主机可以正常使用。