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- 使用天翼云弹性文件服务进行Nextcloud网盘搭建应用场景 Nextcloud是一款开源免费的私有云存储网盘项目,可以让你快速便捷地搭建一套属于自己或团队的云同步网盘,从而实现跨平台跨设备文件同步、共享、版本控制、团队协作等功能。 方案使用云产品 弹性文件服务,弹性云主机 方案优势 弹性文件服务可弹性扩容,支持Nextcloud网盘的容量需求。 实现跨平台文件同步、文件共享和权限控制等功能,满足用户对网盘的使用需求。
- 以SkyWalking方式接入应用列表的接入指引会根据您所在资源池提供“通过 HTTP 上报数据”和“通过 gRPC 上报数据”的ENDPOINT(天翼云vpc网络接入点)、鉴权TOKEN信息。 3.示例程序。 创建TestController.py。 请将代码中的token和endpoint替换成第2步中获取的接入点信息。
- 以SkyWalking方式接入应用列表的接入指引会根据您所在资源池提供“通过 HTTP 上报数据”和“通过 gRPC 上报数据”的ENDPOINT(天翼云vpc网络接入点)、鉴权TOKEN信息。 3.server 端上报示例。 编写以下 server 端代码,保存为 nodejs-demo-server-skywalking.js 文件。 请将url和token替换成第2步中获取的接入点信息。
- 配置HBase允许修改操作的IP地址白名单本章主要介绍翼MapReduce的配置HBase允许修改操作的IP地址白名单功能。 当HBase集群开启Replication功能时,为了保护主备集群的HBase数据一致性,对备集群HBase增加了数据修改操作的保护。当备集群HBase接收到数据修改操作的RPC请求时,首先检查发出该请求的用户的权限,只有HBase管理用户才有修改权限;其次检查发出该请求的IP的有效性,备集群只接收来自IP白名单中的机器发起的修改请求。
- 以SkyWalking方式接入应用列表的接入指引会根据您所在资源池提供v3版本接入点(Skywalking 8.*)的ENDPOINT(天翼云vpc网络接入点)、鉴权TOKEN信息。 初始化SkyWalking Go SDK。 注意需将token和endpoint替换成相应地域的接入点信息。 使用gRPC协议上报数据。
- 最佳实践概述技术架构图 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程。 方案优势 操作便捷、简单,实现数据库的迁移和同步“人人都会”。传统场景中,需要专业的技术背景,步骤复杂,技术门槛比较高。 仅需分钟级就能搭建完成迁移任务,让整个环境搭建“高效快速”。传统场景下需要人工部署,短则几天,长则上周或上月。 通过服务化迁移,免去了传统的DBA人力成本和硬件成本,并允许按需购买,实现了服务“人人都能用上”。
- 产品优势完全兼容 您无需再次学习,关系型数据库各引擎的操作方法与原生数据库引擎的完全相同。关系型数据库还兼容现有的程序和工具。 运维便捷 RDS的日常维护和管理,包括但不限于软硬件故障处理、数据库补丁更新等工作,保障关系型数据库运转正常。提供专业数据库管理平台,重启、重置密码、参数修改、查看运行日志、恢复数据等一键式功能。提供CPU利用率、IOPS、连接数、磁盘空间等实例信息实时监控及报警,让您随时随地了解实例动态。
- Windows或Linux操作系统镜像怎么选在待切换操作系统的弹性云主机的“操作”列下,单击“更多 > 一键重装”。 系统进入“切换操作系统”界面。根据需求选择需要更换的“镜像类型”和“镜像”。 设置登录方式,目前重装时登录凭证仅支持使用密码的方式。 配置完成后单击“确定”,提交申请切换操作系统。 提交切换操作系统的申请后,弹性云主机的状态变为“切换中”,当该状态消失后,表示切换结束。
- 态势感知（专业版）的数据来源是什么？态势感知的数据来源。 态势感知(专业版)基于云上威胁数据和云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘和机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志等信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。
- 设置工作负载亲和/反亲和调度（podAffinity/podAntiAffinity）策略设置参数说明参数用途说明权重(Weight)在“尽量满足”(Preferred)策略中,权重用于评估节点对Pod的适合程度。取值范围:1-100调度器会计算每个节点的总评分,该评分由节点的其他优先级函数评分和此权重附加的评分相加得出。Pod将被调度到总评分最高的节点上。命名空间(Namespace)指定调度策略生效的命名空间。调度策略将仅应用于指定命名空间内的Pod和节点。拓扑域(Topology Domain)通过节点的标签和标签值定义调度的节点范围。
- 将MySQL迁移到PostgreSQL(全量数据迁移会并发执行 INSERT 操作,导致目标数据库的表产生碎片,因此全量迁移完成后目标数据库的表存储空间会比源实例的表存储空间大,且会产生大量的BINLOG,占用大量空间)。 目标库关联RDS数据库的字符集必须与源数据库一致。 由于DTS不迁移USER信息,因此在调用目标库的视图、存储过程和函数时需要对调用者授予读写权限。 建议在适当的范围内设置源库的expire_log_day参数,以确保在服务中断后能够顺利恢复,并保证断点处的binlog尚未过期。
- 产品定义翼MR提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务,完全兼容开源接口,结合云计算、存储优势及大数据行业经验,为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件,并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力,帮助企业快速构建海量数据信息处理系统,并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘,发现全新价值点和企业商机。
- 本地Linux主机使用SCP上传文件到Linux云主机本节介绍了本地Linux主机使用SCP上传文件到Linux云主机的操作场景、操作步骤。 操作场景 本节操作介绍本地Linux操作系统主机通过SCP向Linux云主机传输文件的操作步骤。 操作步骤 登录管理控制台,在ECS列表页面记录待上传文件的云主机的弹性公网IP。 上传文件 在本地Linux操作系统主机上执行以下命令,传输文件到Linux操作系统云主机。
- Agent安装与启动如果您的业务需求依赖于谷歌云平台服务,请咨询天翼云技术支持后再进行迁移。 选择禁用,请输入“y”,在Agent配置目的端阶段,系统会禁用谷歌相关服务。 选择不禁用,请输入“n”,在SMS-Agent的安装目录:.../SMS-Agent/agent/config/g-property.cfg文件中修改 disableplatformservice参数为False。迁移后会保留所有服务设置,可能会导致服务器或部分服务启动失败等问题。
- 弹性云主机中/etc/rc.local开机启动脚本不生效怎么办？本文向您介绍CentOS 7、CTyunOS操作系统的云主机中,/etc/rc.local开机启动脚本不生效的解决方案。 故障原因 查看/etc/rc.d/rc.local文件是否有执行权限。 如下图可知,/etc/rc.local是/etc/rc.d/rc.local文件的软链接,且该文件无执行权限。 解决步骤 使用下面命令为/etc/rc.d/rc.local添加可执行权限,并查看修改结果。 # chmod +x /etc/rc.d/rc.local
- ALM-14023 总副本预留磁盘空间所占比率超过阈值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 HDFS集群磁盘容量不足,会影响到HDFS的数据写入。如果DataNode的剩余空间都已经给副本预留,则写入HDFS数据失败。 可能原因 告警阈值配置不合理。 HDFS集群配置的磁盘空间不足。 HDFS的业务访问量太大,超过了已有DataNode的负载能力。
- 将根证书导入Windows/Linux操作系统在“添加或删除管理单元”对话框,选择“可用管理单元”区域的“证书”。单击“添加”添加证书。 在“证书管理”对话框,选择“计算机账户”,单击“下一步”。 在“选择计算机”对话框,单击“完成”。 在“添加或删除管理单元”对话框,单击“确定”。 在MMC控制台,双击“证书”。 右键单击“受信任的根证书颁发机构”,选择“所有任务”,单击“导入”。 单击“下一步”。 单击“浏览”,将文件类型更改为“所有文件 ( . )”。 找到下载的根证书ca.pem文件,单击“打开”,然后在向导中单击“下一步”。
- 将根证书导入Windows/Linux操作系统在“添加或删除管理单元”对话框,选择“可用管理单元”区域的“证书”。单击“添加”添加证书。 在“证书管理”对话框,选择“计算机账户”,单击“下一步”。 在“选择计算机”对话框,单击“完成”。 在“添加或删除管理单元”对话框,单击“确定”。 在MMC控制台,双击“证书”。 右键单击“受信任的根证书颁发机构”,选择“所有任务”,单击“导入”。 单击“下一步”。 单击“浏览”,将文件类型更改为“所有文件 (.)”。 找到下载的根证书ca.pem文件,单击“打开”,然后在向导中单击“下一步”。
- 使用ECI快速部署Tensorflow背景信息TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它提供了一个灵活的编程环境,可以用于构建和训练各种机器学习模型,包括神经网络。TensorFlow使用图形计算的方式来表示计算任务,并通过优化技术来实现高效的计算。它支持多种编程语言,包括Python和C++,并且可以在各种硬件平台上运行,包括CPU、GPU和TPU。TensorFlow已经成为机器学习和深度学习领域最受欢迎的框架之一,被广泛应用于各种领域,如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
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