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- 与其他服务的关系Anti-DDoS流量清洗与其他服务的关系。 Anti-DDoS可以为弹性云主机、弹性负载均衡、Web应用防火墙、弹性IP等服务的公网IP资源提供防护能力。此外,与其他云服务之间还存在以下关系:服务名称与其他服务的关系主要交互功能云审计服务开通云审计服务后,云审计服务会记录Anti-DDoS相关的操作事件,方便用户日后的查询、审计和回溯。查看云审计日志消息通知服务消息通知服务(Simple Message Notification,简称SMN)提供消息通知功能。
- 查看监控指标由于监控数据的获取与传输会花费一定时间,因此,云监控显示的是当前时间5~10分钟前的监控状态。如果您的实例刚刚创建完成,请等待5~10分钟后查看监控数据。 使用须知 实例正常运行。 故障或已删除的实例,无法在云监控中查看其监控指标。当实例再次启动或恢复后,即可正常查看。 实例已正常运行一段时间(约10分钟)。 对于新创建的实例,需要等待一段时间,才能查看上报的监控数据和监控视图。 操作步骤 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB”。
- 查看云审计日志本章节主要介绍如何查看分布式消息服务RabbitMQ的云审计日志。 查看RabbitMQ云审计日志,请参考《云审计服务 用户指南》的“查看追踪事件”章节。
- 如何从第三方云厂商将日志搬迁到天翼云？您使用对象存储的迁移功能,将第三方云厂商保存在对象存储中的文件迁移到天翼云对象存储服务中。详细操作请参考迁移第三方云厂商数据至天翼云对象存储。
- LevelDB到GeminiDB Redis的迁移LevelDB是一个开源的持久化KV单机数据库引擎,具有很高的随机写,顺序读/写性能,适合应用在写多读少的场景。其内部没有设计成C/S网络结构,使用时必须和服务部署在同一台服务器,对于服务的部署、使用有较大的限制。相比于在LevelDB基础上开发的RocksDB, LevelDB存在较多缺点,如无法很好的使用多核服务器的计算性能,无法支撑TB级数据存储,不支持从HDFS读取数据等。
- CREATE VIEW[table]的物化视图时,必须指定 ENGINE – 用于存储数据的表引擎。 使用 TO [db].[table] 创建物化视图时,不得使用 POPULATE。 一个物化视图的实现是这样的:当向SELECT中指定的表插入数据时,插入数据的一部分被这个SELECT查询转换,结果插入到视图中。 云数据库ClickHouse中的物化视图更像是插入触发器。 如果视图查询中有一些聚合,则它仅应用于一批新插入的数据。 对源表现有数据的任何更改(如更新、删除、删除分区等)都不会更改物化视图。
- 绑定和解绑弹性公网IP操作场景 云数据库GaussDB 实例创建成功后,支持用户绑定弹性公网IP,在公共网络来访问数据库实例,绑定后也可根据需要解绑。 为保证数据库可正常访问,请确保数据库使用的安全组开通了相关端口的访问权限,假设数据库的访问端口是1611,那么需确保安全组开通了1611端口的访问。 注意事项 对于已绑定弹性公网IP的实例,需解绑后,才可重新绑定其他弹性公网IP。 绑定弹性公网IP 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 在“实例管理”页面,选择指定的实例,单击实例名称,进入实例基本信息页面。
- 步骤二：AD域控制器部署键入目录服务还原模式(DSRM)密码:需设置复杂密码,否则无法通过规则校验。 跳过DNS选项,点击“下一步”。用AD域服务器当DNS服务器,不需要单独指定。 NetBios域名保持默认,点击“下一步”。 日志及数据配置保持默认,点击“下一步”。 说明: AD DS数据库是AD域服务器用来存放用户信息的地方。 AD DS数据库、日志文件夹和sysvol文件夹,出于安全考虑建议放在其他盘。 检查配置信息,点击“下一步”。
- 基于NAT网关和云专线的混合云Internet加速安全高效:云专线提供云上云下高速、低时延、稳定安全的专属连接通道,结合NAT网关的SNAT和DNAT功能,可满足各类用户带宽需求。 方案涉及产品 VPC,NAT网关,弹性IP,云专线 方案架构 本方案网络拓扑架构如图所示 实现方式如下: 通过云专线将用户IDC与VPC连通。 在VPC中搭建公网NAT网关,连通Internet。 操作步骤 步骤一:创建云上VPC环境 配置云专线需要做好云上VPC和本地数据中心的网段规划,确保云上VPC网段和本地IDC网段没有冲突或重叠。
- 非分布键 join通常使用hash join性能更好本页介绍天翼云TeleDB数据库的非分布键 join使用hash join会在性能上更好的场景说明。 非分布键关联,默认下推DN节点执行,DN节点之间会发生数据重分布,重分布数据量大的时候,性能会有明显下降。这种场景,通常使用Hash Join关联,性能会比Merge Join和Nested Loop更好。 而为了提高TP类业务查询的性能,我们经常需要对一些字段创建索引,使用有索引字段join时,优化器往往也会使用Merge Join和Nested Loop。
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