接口功能介绍 批量唤醒云电脑，前提条件：云电脑处于休眠状态。 接口约束 无 URI POST /v3/desktop/batch/resume 路径参数 无 Query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。 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 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 desktopList 是 Array of Objects 云电脑列表，可设置一个或多个，最多 10 个 desktopList 表 desktopList 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 desktopOid 是 String 云电脑ID XXXXXXXXXXXXX6925 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 状态码。可能值： 800：请求成功。 900：请求失败。 800 error String 错误码。 ECPC1000 message String 提示信息。 OK. returnObj Object 返回数据结构体。 returnObj 枚举参数 无 请求示例 请求url 请求头header 无 请求体body { "desktopList":[{ "desktopOid":"XXXXXXXXXXXXX6925" }] }

本节介绍如何将相关云服务的操作权限委托给态势感知（专业版）。 操作场景 云服务委托可将相关云服务的操作权限委托给态势感知（专业版），让态势感知（专业版）以您的身份使用这些云服务，代替您进行一些任务调度、资源运维等工作。 当您首次使用态势感知（专业版）时，需要先进行委托授权，才能正常访问。 前提条件 已购买态势感知（专业版）。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 单击页面左上方的，选择“安全 > 态势感知（专业版）”，进入态势感知（专业版）管理页面。 3. 在左侧导航栏选择“工作空间> 空间管理”，进入态势感知（专业版）工作空间页面。 4. 在空间管理页面上方单击“服务委托授权当前租户”，右侧弹出授权页面。 5. 在授权页面中，默认已勾选所需全部权限，请勾选权限下方的“同意授权”，并单击“确认”。

云备份服务协议 天翼云云备份服务协议

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 desktopOid String 云电脑ID XXXXXXXXXXXXX6925 desktopName String 云电脑名称 nickname String 云电脑别名 osType String 操作系统类型（Windows;Linux） status String 运行状态（Creating创建中;Stopped已关机;Starting启动中;Running运行中;Rebooting重启中;Rebuilding重装中;Stopping关闭中;Deleting删除中;Deleted已删除;Unhealthy异常;RollingBack回滚中;Resizing变更中;Evacuating迁移中;Rescuing救援中;BackingUp备份中;DeletingBackup删除备份中;Regaining恢复中;Hibernating休眠中;Hibernated已休眠;WakingUp唤醒中） flavorType String 规格类型。可能值：[Common通用型, GpuGPU型, XcXC型]。 flavorSubtype String 规格子类型。仅对Linux通用型规格云电脑有意义。取值范围：[Desktop桌面版, Server服务器版]。 cpuArch String CPU架构。仅对XC型规格有意义。可能值：[arm, x86]。 processorType String 处理器类型。仅对XC型规格有意义。可能值： kp：鲲鹏。 hg：海光。 ft：飞腾。 zx：兆芯。 Intel：Intel。 kp cpu Integer CPU个数 memory Integer 内存大小（单位：GB） gpuMemory Integer 显存大小（单位：GB）。仅对GPU规格云电脑有意义。 sysDisk Object 系统盘 sysDisk dataDisks Array of Objects 数据盘 dataDisks imageOid String 镜像ID osName String 操作系统名称 org Object 归属部门 org vpcOid String VPC ID vpcName String VPC名称 subnets Array of Objects 所在子网集合 subnets eipAddress Object 弹性IP eipAddress pubUserOid String 分配用户ID（当且仅当用户与云电脑绑定成功时返回） userName String 分配用户名称（当且仅当用户与云电脑绑定成功时返回） desktopPool Object 归属桌面池。为空时代表不是桌面池的云电脑。 desktopPool chargeType String 计费方式。枚举值范围：[PrePaid包年包月, ResourcePack资源包] createTime String 创建时间。以ISO 8601为标准，并使用UTC+0时间，格式为yyyyMMddTHH:mm:ssZ。 expireTime String 到期时间。以ISO 8601为标准，并使用UTC+0时间，格式为yyyyMMddTHH:mm:ssZ。 表 sysDisk

接口功能介绍 创建单独付费云电脑询价。 根据指定用户ID列表，创建相应数量的云电脑并分配给用户。 接口约束 无 URI POST /v3/desktop/describePrice 路径参数 无 Query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。 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 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 billMode 是 String 订购类型（仅创建单独付费云电脑有效）。取值范围： Cycle：包周期。 OnDemand：按需。 cycleType 否 String 周期类型（仅创建单独付费云电脑有效）。取值范围： Month：按月。（仅订购类型为包周期类型有效） cycleCnt 否 Integer 周期数（仅创建单独付费云电脑有效）。取值范围： 136。（仅订购类型为包周期类型有效） autoPay 否 Boolean 是否自动支付（仅创建单独付费云电脑有效），默认false。取值范围： true:是。（仅订购类型为包周期类型有效，需账号有足够金额） false:否。（仅订购类型为包周期类型有效） templateOid 是 String 规格模板ID processorType 否 String 处理器类型。创建XC型规格时必填。取值范围： kp：鲲鹏。 hg：海光。 ft：飞腾。 zx：兆芯。 Intel：Intel。 imageOid 是 String 镜像ID subnetOid 是 String VPC子网ID pubUserOidList 是 Array of Strings 用户ID列表，可设置一个或多个，最多50个 sysDiskType 是 String 系统盘类型（普通云电脑：hio高IO，GPU、XC云电脑：uhio超高IO） sysDiskSize 是 Integer 系统盘大小（单位：GB），需为10的倍数，范围：[max{镜像系统盘大小,80},200] dataDiskList 否 Array of Objects 数据盘列表，可设置最多5个 dataDiskList 表 dataDiskList 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 diskType 是 String 数据盘类型（hio高IO（high IO）；uhio超高IO（ultrahigh IO）；不同的资源池支持的盘类型可能不同，相关接口：查询可用的磁盘类型列表） size 是 Integer 数据盘大小（单位：GB），必须是10的倍数，范围：[10,32000]

本文介绍为组织或成员分配权限的方式 创建自定义策略 目前组织策略管理支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图：通过可视化视图创建自定义策略，无需了解JSON语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图：通过JSON视图创建自定义策略，可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 可视化视图配置自定义策略 1. 进入“组织策略管理>全部策略”页面。 2. 点击“创建自定义策略”按键，进入创建自定义策略页面。 3. 输入策略名称、策略描述等基本信息后，点击“下一步”。 4. 选择“可视化视图”，按页面提示进行选择。 效果：选择“允许”或“拒绝”。 云服务：选择需要进行权限控制的云服务。 说明 1. 此处只能选择一个云服务，如需配置多个云服务的自定义策略，请在完成此条配置后，点击“添加权限”。 2. 暂不支持一个自定义策略同时包含全局级云服务和资源池级云服务。如果需要同时设置全局级服务和资源池级服务的自定义策略，请创建两条自定义策略，便于授权时设置最小授权范围。 3. 操作：根据需求勾选产品的操作权限。 4. 资源：默认配置所有资源。若选择“特定资源”，可以根据目前权限的关联资源路径模板，通过单击“添加资源”来指定需要授权的资源。 5. （可选）选择“JSON视图”，将可视化视图配置的策略内容转换为JSON语句进行检视和编辑，您可以在JSON视图中对策略内容进行修改。 如果您修改后的JSON语句有语法错误，将无法创建策略，可以根据提示信息自行检查并修改内容。 此外，如果将JSON语句重新转换到可视化视图时失败，一般是由于Statement下包含多个不同云服务的Action，和可视化的映射规则不符合，这种情况不会影响策略的正常创建。 6. 点击“保存”，完成自定义策略的创建。

本章节主要介绍队列相关问题中有关运维指导的问题。 查看DLI队列负载 场景概述 如果需要确认DLI队列的运行状态，决定是否运行更多的作业时需要查看队列负载。 操作步骤 1. 在控制台搜索“云监控服务 CES”。 2. 进入CES后，在页面左侧“云服务监控”列表中，单击“数据湖探索”。 3. 选择队列进行查看。 如何判断当前DLI队列中的作业是否有积压？ 问题描述 需要查看DLI的队列中作业状态为“提交中”和“运行中”的作业数，判断当前队列中的作业是否有积压。 解决方案 可以通过“云监控服务 CES”来查看DLI队列中不同状态的作业情况，具体操作步骤如下： 1. 在控制台搜索“云监控服务 CES”，进入云监控服务控制台。 2. 在左侧导航栏选择“云服务监控 > 数据湖探索”，进入到云服务监控页面。 3. 在云服务监控页面，“名称”列对应队列名称，单击对应队列名称，进入到队列监控页面。 4. 在队列监控页面，分别查看以下指标查看当前队列的作业运行情况。 a.“提交中作业数”：展示当前队列中状态为“提交中”的作业数量。 b.“运行中作业数”：展示当前队列中状态为“运行中”的作业数量。 c.“已完成作业数”：展示当前队列中状态为“已成功”的作业数量。 如何将老版本的Spark队列切换成通用型队列 当前DLI服务包括“SQL队列”和“通用队列”两种队列类型。 其中，“SQL队列”用于运行SQL作业，“通用队列”兼容老版本的Spark队列，用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤，可以将老版本的“Spark队列”转换为新的“通用队列”。 1. 重新购买“通用队列”。 2. 将在旧的“Spark队列”中的作业迁移到新的“通用型队列”中，即在提交Spark作业时指定新的队列。 3. 释放旧的“Spark队列”，即删除或退订队列。

本章节为您介绍云安全态势感知基本功能 云安全态势感知页面默认为每天进行扫描并展示最新的扫描结果，其中包括通过率、已通过检查项、全部检查项。 策略管理 1. 登录云安全中心控制台。 2. 在左侧导航栏选择“风险管理 > 云安全态势管理”。 3. 在页面右上角中，选择“策略管理”。 4. 在页面右侧弹出的对话框中，根据业务需求选择策略管理内容。 5. 策略配置完成后，单击“保存”即可完成策略配置。 检查项扫描 您可以通过人工方式定期执行安全检查项，对云端资产进行全面安全扫描。 1. 登录云安全中心控制台。 2. 在左侧导航栏选择“风险管理 > 云安全态势管理”。 3. 选择需要执行的检查项，单击“操作”列的“扫描”按钮，在弹出的对话框中，单击“确定”即可开始扫描。 4. 开始扫描后，对应检查项的状态会变为“处理中”。 5. 扫描完成后，状态会变为“已通过”或“未通过”，可单击“操作”列的“详情”查看检查结果。

本节介绍天翼AI云电脑（政企版）产品支持集中管控、安全管理、数据安全以及更多扩展功能的内容介绍。 集中管控 统一业务管理台，应用软件、操作系统等一键升级，快速批量创建桌面，实现桌面标准化，降低工作量。 集中管理：支持用户管理、AI云电脑资源管理和计费管理。 策略管理：可配置盘类设备的读写权限，避免企业敏感信息泄密。 集中存储：防止数据用户泄密。终端故障率低，免维护，省时省力。 安全管理 AI云电脑提供多种安全管理使用能力，满足不同用户级别、不同场景的安全需要，给你安全、干净、高效的办公桌面。 管理安全：分权分域控制，按角色分类控制管理员的权限，且按部门控制管理员可管理的桌面，对管理员操作生成审计日志。 登录日志：记录用户登录AI云电脑，包括终端设备信息、开始连接时间和结束连接时间，实现对异常使用AI云电脑情况可追溯。 安全水印：显性水印，防软件截图，防拍照泄密，事前威慑，事后追踪泄密来源。 安全组：具备状态检测和数据包过滤能力，用于在云端划分安全域。 异常处理：在发现使用AI云电脑存在异常情况，如用户在做非法行为，可立刻锁住该桌面，及时制止。

前提条件 已获取管理控制台的登录账号与密码。 已使用的数据安全专区，需停止系统所有操作，解绑EIP。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 选择“安全 > 数据安全专区（原生版）”，进入数据安全专区实例管理页面。 3. 选择待退订的实例，单击所在行“操作”列的“更多 > 退订”，弹出的退订实例对话框。 4. 确认实例信息无误后，单击“确定”，进入控制中心>退订管理>退订申请，选择退订原因，勾选确认退订金额，点击退订按钮完成退订。 到期与欠费 包周期资源开通成功后，如果没有按时续费，云平台会提供一定的保留期。 保留期 ：指宽限期到期后客户的包年/包月资源仍未续订或按需资源仍未缴清欠款，将进入保留期。保留期内客户不能访问及使用云服务，但对客户存储在云服务中的数据仍予以保留。 云服务进入保留期后，天翼云将会通过邮件、短信等方式向您发送提醒，提醒您续订或充值。保留期到期仍未续订或充值，存储在云服务中的数据将被删除、云服务资源将被释放。 欠费后，可以查看欠费详情。为防止相关资源被停止或者释放，请及时进行充值，账号将进入欠费状态，需要在约定时间内支付欠款。

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

并发控制 如果同一台云电脑同时被多个任务操作，可能出现鼠标、键盘和窗口状态互相影响的问题。建议按以下原则控制并发： 同一台云电脑同一时间只执行一个强交互 GUI 任务。 批量任务可分配到不同云电脑并行执行。 对需要共享文件目录的任务，应设计文件命名和锁机制。 对异常退出的任务，应释放会话并恢复桌面到可用状态。 配置检查清单 上线前建议检查： AccessKey 是否已关联正确云电脑。 desktopCode 是否对应目标环境。 服务地址是否为预期环境。 日志是否已脱敏。 异常路径是否会关闭会话。 任务失败后是否保留必要排查信息。

并发控制 如果同一台云电脑同时被多个任务操作，可能出现鼠标、键盘和窗口状态互相影响的问题。建议按以下原则控制并发： 同一台云电脑同一时间只执行一个强交互 GUI 任务。 批量任务可分配到不同云电脑并行执行。 对需要共享文件目录的任务，应设计文件命名和锁机制。 对异常退出的任务，应释放会话并恢复桌面到可用状态。 配置检查清单 上线前建议检查： AccessKey 是否已关联正确云电脑。 desktopCode 是否对应目标环境。 服务地址是否为预期环境。 日志是否已脱敏。 异常路径是否会关闭会话。 任务失败后是否保留必要排查信息。

本章节介绍微服务云应用平台的订购与退订操作 订购 1. 进入微服务云应用平台产品介绍页，点击立即开通，即可进入到订购页面。 2. 在订购页面，默认计费模式为按需计费，版本类型为专业版，微服务云应用平台开放免费订购，不再按照应用实例数收取管理费用，您可直接点击下一步进行订单确认。 退订 微服务云应用平台当前提供免费订购，您无需进行退订操作。 注意 若您在使用相关模块能力时，订购了其它关联产品，会收取相应费用，您需要进行关联产品的退订操作。

参数名 类型 是否必填 名称 说明 domain list< string> 是 域名列表 单次调用域名个数最多不超过20个，相同域名去重 productcode string 是 产品业务类型 “001”（静态加速）,“003”:（下载加速）, “004”（视频点播加速）,“008”（CDN加速），“014”（下载加速闲时） areascope int 否 加速范围 1（国内）；2（海外）； 3（国内+海外），不填默认为1 ipv6enable int 否 ipv6启用 1（启用）； 2（关闭），不传默认开启 origin list 是 源站信息 origin[].origin string 是 源站ip或域名 origin[].port int 是 源站端口 支持http自定义端口，http不支持下发443端口 origin[].weight int 是 权重 范围：1100 origin[].role string 是 源站角色 取值: master, slave xosoriginis int 否 是否开启云存储XOS源站配置功能 枚举值：0（关闭）， 1（开启）；默认0 xosorigin object 否 云存储XOS源站信息 当xosoriginis为1的时候，xosorigin必传 xosorigin[].origin string 是 云存储XOS源站 xosorigin[].ak string 否 云存储XOS源站加密ak ak与sk必须同时填写 xosorigin[].sk string 否 云存储XOS源站加密sk ak与sk必须同时填写

本文介绍如何针对文件系统创建告警规则。 目录 概述 操作步骤 方式一：通过云监控服务控制台创建告警规则 方式二：通过OpenAPI创建告警规则 相关文档 概述 通过使用云监控的告警功能，用户可以对文件系统的核心监控指标设置告警规则，当监控指标触发用户设置的告警条件时，支持以邮箱、短信等方式通知用户，让用户在第一时间得知云服务发生异常，迅速处理故障，避免因资源问题造成业务损失。更多信息，请参考使用告警功能云监控服务用户指南。 操作步骤 方式一：通过云监控服务控制台创建告警规则 1. 登录天翼云控制中心，单击管理控制台左上角的，选择地域。 2. 单击“管理与部署>云监控服务”，进入云监控控制台页面。 3. 单击“云服务监控”下拉菜单，选择"告警服务>告警规则"，进入告警规则控制台页面 4. 可通过以下三个入口，创建告警规则： 入口一：您可以选择在“云服务监控>弹性文件监控>OceanFS 标签页”页，在目标文件系统的“操作”栏下点击“创建告警规则”，选择需要告警服务的监控指标创建规则，包括监控阈值、通知频率、通知方式等。 入口二：在“云服务监控>弹性文件监控>OceanFS 标签页”页面，在目标文件系统的“操作”栏下点击“查看监控图表”，进入文件系统的监控详情页，目标监控项图表右上方，点击“+”创建此监控项的告警规则。 入口三：单击“云服务监控”下拉菜单，选择"告警服务>告警规则"，进入告警规则控制台页面，页面右上方点击“创建告警规则”。 5. 根据界面提示，配置告警规则的相关指标，配置参数如表所示： 参数 参数说明 选择类型 可选择从模板导入或自定义创建。 从模板导入：在下拉框中选择已有的模板，参考告警模板。 自定义创建：需进行配置参数选择。 监控指标 详细内容参见云监控概述。 策略 支持的聚合值：原始值、平均值、最大值、最小值支持的策略：≥，＞，≤，＜，＝值：填写设定的值数。 聚合周期 可以选择：1分钟、5分钟、20分钟、1小时、4小时、12小时和24小时，根据告警规则需求选择。 出现次数 选择达成策略值出现的次数。 发送通知 关闭，无需配置后续通知规则；开启，需配置下列相关参数，选择通知发送的模式。 选择告警联系组 在下拉框中选择告警联系组，如果没有，需添加告警联系人/组。 告警重复 指当告警第一次发生后，如果没有条件触发恢复告警，再重复发送几次告警。可以选择不重复、1次、2次、3次。如果选择重复告警3次，意味着会收到4次告警。 触发场景 出现告警，恢复正常。 通知周期 选择可接收到通知的时间，根据需求勾选星期一、星期二、星期三、星期四、星期五、星期六、星期日。例如未勾选星期一，则星期一不会收到通知信息。 通知时段 选择通知的具体时间段，如6：30：007：30：00。 通知方式 邮件、短信。 告警回调 请填写具体URL。 规则名称 填写告警规则名称。 企业项目 选择告警规则所属企业项目。 描述 填写告警规则的信息描述，限制100字以内。 6. 设置好对应参数后，点击“确定”，等待告警规则创建完成。 7. 告警规则设置完成后，当符合规则的告警产生时，系统会自动进行通知。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 cycleType 是 String 周期类型（仅创建单独付费计算增强型云电脑有效）。取值范围： Month：按月。（仅订购类型为包周期类型有效） cycleCnt 是 Integer 周期数（仅创建单独付费计算增强型云电脑有效）。取值范围： 136。（仅订购类型为包周期类型有效） autoPay 是 Boolean 是否自动支付（仅创建单独付费计算增强型云电脑有效），默认false。取值范围： true:是。（仅订购类型为包周期类型有效，需账号有足够金额） false:否。（仅订购类型为包周期类型有效） desktopOidList 是 Array of Strings 计算增强型云电脑ID列表，可设置一个或多个，最多10个。

本节介绍iVPN app的用户管理。 iVPN app禁用用户 若管理员在使用过程中想禁止一个或多个用户使用iVPN app加密接入AI云电脑，可以进行以下操作。 1.进入“AI云电脑（政企版）”管理控制台； 2.点击“网络管理”，点击“企业云网”，选择“iVPN app”，进入iVPN app管理页面； 3.在操作实例中，点击“管理”，选择“用户管理”，进入iVPN app 用户管理页面； 4.在iVPN app 用户管理页面，操作用户中点击“禁用”，即可禁用该用户，也可以勾选多个用户，在“批量操作”中选择“批量禁用”即可同时禁用多个用户。 iVPN app启动用户 若管理员在使用过程中想对已经禁止的一个或多个用户恢复使用iVPN app接入AI云电脑，可以进行以下操作。 1.进入“AI云电脑（政企版）”管理控制台； 2.点击“网络管理”，点击“企业云网”，选择“iVPN app”，进入iVPN app管理页面； 3.在操作实例中，点击“管理”，选择“用户管理”，进入iVPN app 用户管理页面； 4.在iVPN app 用户管理页面，已被禁用的用户中点击“启用”，即可恢复该用户使用iVPN app，也可以勾选多个用户，在“批量操作”中选择“批量启用”即可同时启用多个用户。

本节主要介绍产品定义 应用编排服务（Application Orchestration Service，简称CTAOS）为企业提供应用上云的自动化能力，支持编排云上的主流云服务，实现在云上一键式的应用创建及云服务资源开通，提供高效的一键式云上应用复制和迁移能力。 通过AOS部署应用上云流程非常简单，您只需要编写好模板，并基于该模板创建堆栈。同时，AOS还提供了应用生命周期管理能力，如启动、变更、删除等。 图 AOS使用流程： 表 AOS使用流程说明 步骤 说明 :: 1. 编写模板 模板是一种遵循AOS语法规范的文本文件，描述了应用属性、云服务配置、应用与云服务之间的依赖关系。 支持自定义编写模板，您可以使用JSON或YAML格式来写作模板。自定义编写模板有两种方式，一种是直接在界面手动输入；另一种是在本地编辑，编辑完之后通过上传文件传到系统中。 通过 “自定义编写模板”编排部署资源YAML语法不支持使用Tab键，层次关系需要使用空格来对齐（空格个数为2的整数倍，如2、4、6、8等）。初次使用时，请注意避免此类错误。 2.创建堆栈 堆栈是应用程序、云服务资源的集合。堆栈将应用、云服务作为一个整体来进行创建、升级、删除等。

本节介绍云手机忘记密码操作 如果忘记密码，可以在天翼云手机登录页面，通过“忘记密码”重新设置密码。

本节主要介绍云存储网关购买相关的常见问题。 云存储网关如何申请开通？ 申请入口：

本节介绍天翼云手机的产品优势。 云端算力，畅玩无忧 云端提供强悍的GPU算力，有效解决用户在普通手机上运行重度计算或渲染时“跑不动”的问题。 云端带宽，流量无忧 使用云手机下载应用、观看视频等使用云端流量，流量无上限，不额外占用本手机流量。 全面管控，安全无忧 云端系统可定制、应用可管控、文件可备份、网络传输加密，将公司信息数据资产，留在公司手里。 批量管理，高效办公 可同时对多台云手机批量操作，大大降低企业设备采购和运维成本。

您可以在此下载云备份用户使用手册 云备份用户使用指南.pdf

本章节将为您详细介绍创建告警规则的步骤。 云监控支持灵活的创建告警规则。您既可以根据实际需要对某个监控指标设置自定义告警规则，同时也能够使用告警模板为多个资源或者云服务批量创建告警规则。 说明 目前仅支持监控“一类节点”区域的实例。 日志审计（原生版）支持的区域请参见支持的区域。 操作步骤 1. 登录天翼云控制中心。 2. 在产品服务列表中“管理与部署 > 云监控服务”，进入云监控服务主页面。 3. 在左侧导航栏，选择“云服务监控”，单击“日志审计（原生版）”产品。 4. 在日志审计（原生版）监控列表中选择目标的实例，单击操作列的“创建告警规则”。 5. 在“创建告警规则”页面，根据界面提示配置参数。 配置参数及相关含义说明如下： 模块 参数 参数说明 配置示例 选择监控对象 规则类型 选择规则的类型，主要包括指标监控、事件监控、站点监控、自定义监控、自定义事件五种。 指标监控 选择监控对象 服务 配置告警规则监控的云服务资源类型。 日志审计（原生版） 选择监控对象 维度 用于指定告警规则对应指标的维度名称。 日志审计实例 选择监控对象 监控对象类型 具体实例/资源分组/全部资源 具体实例 选择监控对象 监控对象 用来配置该告警规则针对的具体资源，可以是一个或多个。 实例名称 定义告警策略 选择类型 支持自定义创建 、从模板导入。 自定义创建 定义告警策略 策略 支持选择满足全部 或任意策略。 策略信息包括： 监控指标，支持的监控指标请参见[实例支持的监控指标](

本文主要介绍了按需计费规则、适用场景、按需欠费处理规则及按量计费模式优缺点，便于用户快速了解按量计费模式。 按需计费，一种后付费模式，即先使用再付费，在结算时会按实际资源使用量收取费用。 适用场景 业务发展有较大波动性，且无法进行准确预测。 资源使用有临时性和突发性特点。 计费说明 开通按需计费资源时，您的天翼云账户余额+通用代金券须大于100元，并且大于按需计费资源（当前已开通+即将要开通）1小时费用的总和。 按需计费根据资源的结算周期进行结算。一般按需计费的结算周期有小时/日/月等，在达到结算周期时，系统会生成账单，进行扣费。 每个按需资源每月最终账单的应收费用，按以下方式计算：汇总该资源当月所有话单的官网价（四舍五入至分），再减去汇总后的优惠金额（同样四舍五入至分）。 如果账户余额不足，资源将进入保留期，需要在保留期完成缴费，超过保留期，所使用资源将被关停并收回资源。 按需欠费资源冻结规则 欠费后，资源进入保留期，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。 若您在保留期内充值，充值后系统会自动扣减欠费金额。 若保留期到期您仍未充值，存储在云服务中的数据将被删除、云服务资源将被释放。 表：按需欠费资源冻结处理机制 产品类型 保留期 超过保留期 计算、存储、网络、数据库、终端类产品 15天 存储数据将被删除、云服务资源将被释放

类型 字段 说明 PV 访问模式 定义 PV 的访问模式，包括： 单机读写（ReadWriteOnce）：卷可以被一个节点以读写方式挂载。 多机只读（ReadOnlyMany）：卷可以被多个节点以只读方式挂载。 多机读写（ReadWriteMany）：卷可以被多个节点以读写方式挂载。 PV 回收策略 PV对象的回收策略表示当PVC释放时如何处理该数据卷。 回收策略包括： Retained（保留）：用户需手动回收存储资源。当 PVC对象被删除时，PV 卷仍然存在，对应的数据卷被视为"已释放（released）"。 Deleted（删除）：对于支持 Delete 回收策略的卷插件，删除动作会将 PV对象从 Kubernetes 中移除，同时也会从外部基础设施中移除所关联的存储资产。注意，用户如果手动删除PV，而不是由CSI自动删除，并不会导致后端存储资源被删除，设置为“删除”策略时，强烈建议用户勿手动删除PV。 PV 容量 定义 PV 的容量大小。 PV 卷模式 Kubernetes 支持两种卷模式： 文件系统（Filesystem）：默认方式，该类型卷会被 Pod 挂载（Mount） 到某个目录。 如果卷的存储来自某块设备而该设备目前为空，Kuberneretes 会在第一次挂载卷之前在设备上创建文件系统。 块设备（Block）： 这类卷以块设备的方式交给 Pod 使用，其上没有任何文件系统。 这种模式对于为 Pod 提供一种使用最快可能方式来访问卷而言很有帮助， Pod 和卷之间不存在文件系统层。目前仅云硬盘支持该功能。 PV 挂载选项 可以指定持久卷被挂载到节点上时使用的附加挂载选项。Kubernetes 不对挂载选项执行合法性检查。如果挂载选项是非法的，挂载就会失败。 说明 并非所有持久卷类型都支持挂载选项。 PV 标签 标签（labels）是用于对 PV 对象进行标记和分类的元数据属性，可以赋予 PV 以自定义的属性或标识。 PVC 访问模式 PVC（PersistentVolumeClaim）可以指定对持久化存储的访问模式需求。 在绑定 PV 时，系统将尝试找到访问模式满足 PVC 需求的PV，否则PVC 将无法绑定到 PV。 PVC 卷模式 Kubernetes 支持两种卷模式： 文件系统（Filesystem）：默认方式，该类型卷会被 Pod 挂载（Mount） 到某个目录。 如果卷的存储来自某块设备而该设备目前为空，Kuberneretes 会在第一次挂载卷之前在设备上创建文件系统。 块设备（Block）： 这类卷以块设备的方式交给 Pod 使用，其上没有任何文件系统。 这种模式对于为 Pod 提供一种使用最快可能方式来访问卷而言很有帮助， Pod 和卷之间不存在文件系统层。 PVC 表示PVC指定的容量。 说明 当 PVC 与 已有PV 绑定时，PV 的容量必须大于或等于 PVC 所需的容量。否则，PV 将无法满足 PVC 的需求，绑定将失败。 PVC 存储类 可以通过为 storageClassName 属性设置 StorageClass 的名称来请求特定的存储类。 只有所请求的类的 PV 卷，即 storageClassName 值与 PVC 设置相同的 PV 卷， 才能与该PVC绑定。

本文带您了解什么是网络ACL,以及网络ACL的基本特性。 网络ACL定义 网络ACL是一个子网级别的流量防护策略，您可以自定义设置网络ACL规则，并将网络ACL与子网绑定，实现对子网中云服务器实例流量的访问控制。通过出方向/入方向规则控制出入子网的流量数据。 地域资源池和可用区资源池的网络ACL存在部分区别，如表1所示： 表1 地域资源池和可用区资源池的网络ACL的区别 对比项 地域资源池 可用区资源池 是否存在默认规则 不存在默认规则。 存在，每个ACL出/入方向各存在两条默认规则。 具体信息可参考“ACL默认规则”。 创建ACL时是否需要指定子网 创建时需要指定子网。 创建时无需指定子网，可创建后再关联子网。 ACL与子网之间的对应关系 一个子网支持关联一个ACL。 一个ACL支持关联一个子网。 一个子网支持关联一个ACL。 一个ACL支持关联多个子网。 是否支持自定义源/目的地址 入方向规则不支持自定义目的地址。 出方向规则不支持自定义源地址。 出/入方向规则均支持自定义源/目的地址。 网络ACL基本信息 ACL创建后，您可以添加ACL规则自定义访问控制策略，对于多可用区资源池来说，当ACL中没有明确的自定义规则时，系统会采用默认的规则。关联子网后，基于默认安全原则，网络ACL会默认拒绝所有出入子网的流量，直至添加放通规则。对于地域资源池来说，不存在默认规则，当不匹配规则时默认放通全部流量。 基本特性如下： 针对可用区资源池，网络ACL与子网之间是一对多的关系，即一个网络ACL可以对多个子网生效，而一个子网同一时间只能关联一个网络ACL。 针对地域资源池，ACL与子网是一对一的关系，即一个网络ACL只能对一个子网生效，而一个子网同一时间只能关联一个网络ACL。 网络ACL只能在子网级别生效，不能对同一子网内的云主机实例间的流量实现过滤。 网络ACL支持多种策略，如允许、拒绝。 ACL规则的优先级数字越小则优先级越高。 对于可用区资源池来说，创建网络ACL后，自动创建出默认规则，它会拒绝所有未明确被允许的访问请求。默认规则为最低优先级，创建自定义规则后，按照优先级顺序执行规则。默认规则不支持修改、删除、启用/停用等操作。 对于可用区资源池来说，每个新创建的网络ACL最初都为未激活状态，直到您将ACL与子网关联后才可生效ACL内的规则，实现子网内的流量防控。 网络ACL是无状态的，即设置入方向规则的允许请求后，需要同时设置相应的出方向规则，否则可能会导致请求无法响应。您可以根据实际需求进行灵活的设置。 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。

类型 字段 说明 PV 访问模式 定义 PV 的访问模式，包括： 单机读写（ReadWriteOnce）：卷可以被一个节点以读写方式挂载。 多机只读（ReadOnlyMany）：卷可以被多个节点以只读方式挂载。 多机读写（ReadWriteMany）：卷可以被多个节点以读写方式挂载。 PV 回收策略 PV对象的回收策略表示当PVC释放时如何处理该数据卷。 回收策略包括： Retained（保留）：用户需手动回收存储资源。当 PVC对象被删除时，PV 卷仍然存在，对应的数据卷被视为"已释放（released）"。 Deleted（删除）：对于支持 Delete 回收策略的卷插件，删除动作会将 PV对象从 Kubernetes 中移除，同时也会从外部基础设施中移除所关联的存储资产。注意，用户如果手动删除PV，而不是由CSI自动删除，并不会导致后端存储资源被删除，设置为“删除”策略时，强烈建议用户勿手动删除PV。 PV 容量 定义 PV 的容量大小。 PV 卷模式 Kubernetes 支持两种卷模式： 文件系统（Filesystem）：默认方式，该类型卷会被 Pod 挂载（Mount） 到某个目录。 如果卷的存储来自某块设备而该设备目前为空，Kuberneretes 会在第一次挂载卷之前在设备上创建文件系统。 块设备（Block）： 这类卷以块设备的方式交给 Pod 使用，其上没有任何文件系统。 这种模式对于为 Pod 提供一种使用最快可能方式来访问卷而言很有帮助， Pod 和卷之间不存在文件系统层。目前仅云硬盘支持该功能。 PV 挂载选项 可以指定持久卷被挂载到节点上时使用的附加挂载选项。Kubernetes 不对挂载选项执行合法性检查。如果挂载选项是非法的，挂载就会失败。 说明 并非所有持久卷类型都支持挂载选项。 PV 标签 标签（labels）是用于对 PV 对象进行标记和分类的元数据属性，可以赋予 PV 以自定义的属性或标识。 PVC 访问模式 PVC（PersistentVolumeClaim）可以指定对持久化存储的访问模式需求。 在绑定 PV 时，系统将尝试找到访问模式满足 PVC 需求的PV，否则PVC 将无法绑定到 PV。 PVC 卷模式 Kubernetes 支持两种卷模式： 文件系统（Filesystem）：默认方式，该类型卷会被 Pod 挂载（Mount） 到某个目录。 如果卷的存储来自某块设备而该设备目前为空，Kuberneretes 会在第一次挂载卷之前在设备上创建文件系统。 块设备（Block）： 这类卷以块设备的方式交给 Pod 使用，其上没有任何文件系统。 这种模式对于为 Pod 提供一种使用最快可能方式来访问卷而言很有帮助， Pod 和卷之间不存在文件系统层。 PVC 表示PVC指定的容量。 说明 当 PVC 与 已有PV 绑定时，PV 的容量必须大于或等于 PVC 所需的容量。否则，PV 将无法满足 PVC 的需求，绑定将失败。 PVC 存储类 可以通过为 storageClassName 属性设置 StorageClass 的名称来请求特定的存储类。 只有所请求的类的 PV 卷，即 storageClassName 值与 PVC 设置相同的 PV 卷， 才能与该PVC绑定。

Console控制台功能 依赖服务 需配置角色/策略 总览 应用运维管理AOM IAM用户设置了CCE Administrator权限后，需要增加AOM FullAccess权限后才能访问总览中的数据图表。 支持设置了IAM ReadOnlyAccess和CCE FullAccess或CCE ReadOnlyAccess权限的IAM用户直接访问总览中的数据图表。 工作负载 弹性负载均衡ELB 应用运维管理AOM NAT网关 NAT 对象存储服务OBS 弹性文件服务SFS 正常创建工作负载时不依赖其他服务的权限。 如果需要创建ELB类型的服务，需要设置ELB FullAccess或者ELB Administrator权限，以及VPC Administrator权限。 如果需要使用Java探针，需要设置AOM FullAccess权限。 如果需要NAT网关类型的服务，需要设置NAT Gateway Administrator权限。 如果使用对象存储，需要全局设置OBS Administrator权限。说明由于缓存的存在，对用户、用户组以及企业项目授予OBS相关的RBAC策略后， 大概需要等待13分钟RBAC策略才能生效；授予OBS相关的系统策略后，大概需要等待5分钟系统策略能生效。l 如果使用文件存储，需要设置SFS FullAccess权限。 集群管理 应用运维管理AOM 如果需要弹性扩容权限，需要设置AOM FullAccess权限。 节点管理 弹性云主机ECS 当IAM用户权限为CCE Administrator时，如果创建和删除节点，需要配置ECS FullAccess或ECS Administrator权限，以及VPC Administrator权限。 网络管理 弹性负载均衡ELBNAT网关 NAT 正常创建时不依赖其他服务的权限。 如果需要创建ELB类型的服务，需要设置ELB FullAccess或者ELB Administrator权限，以及VPC Administrator权限。 如果需要NAT网关类型的服务，需要设置NAT Administrator权限。 存储管理 对象存储服务OBS弹性文件服务SFS 如果使用对象存储，需要全局设置OBS Administrator权限。 说明br由于缓存的存在，对用户、用户组以及企业项目授予OBS相关的RBAC策略后，大概需要等待13分钟RBAC策略才能生效；授予OBS相关的系统策略后，大概需要等待5分钟系统策略能生效。 如果使用文件存储，需要设置SFS FullAccess权限。 如果使用极速文件存储，需要设置SFS Turbo Admin权限导入存储的功能需要设置CCE Administrator权限。 命名空间 / 无需其他依赖权限。 模板市场 / 当前仅支持帐号、设置了CCE Administrator权限的IAM用户访问。 插件管理 / 支持帐号、设置了CCE Administrator、CCE FullAccess或CCE ReadOnlyAccess等权限的IAM用户访问本功能。 权限管理 / 支持帐号访问。 支持设置了CCE Administrator和Security Administrator（全局级策略）权限的IAM用户访问。 支持设置了CCE FullAccess或CCE ReadOnlyAccess权限的IAM用户访问。 配置中心 / 配置项( ConfigMap )无需其他依赖权限。 密钥( Secret )需要在命名空间权限下设置clusteradmin、admin或者edit权限才能查看，依赖服务需要添加DEW KeypairFullAccess或者DEW KeypairReadOnlyAccess权限。 帮助中心 / 无需其他依赖权限。 其他服务跳转 容器镜像服务SWR应用运维管理AOM 为便于您快速进入CCE相关服务的控制台，在CCE控制台增加了其他服务的跳转链接，CCE默认没有这些服务的全部权限，如果IAM用户需要查看或使用其功能，请按照该服务的权限策略说明设置相应的权限策略。

您可以通过本操作设置关键字和时间范围进行日志搜索。 操作步骤 1. 在云日志服务管理控制台，单击“日志管理”。 2. 在日志组列表中，单击日志组名称前对应的按钮。 3. 在日志流列表中，单击日志流名称，进入日志详情页面。 4. 在搜索框上方选择时间范围。 时间范围有三种方式，分别是相对时间、整点时间和自定义。您可以根据自己的实际需求，选择时间范围。 说明 1. 相对时间：表示查询距离当前时间1分钟、5分钟、15分钟等时间区间的日志数据。例如当前时间为19:20:31，设置相对时间1小时，表示查询18:20:31~19:20:31的日志数据。 2. 整点时间：表示查询最近整点1分钟、15分钟等时间区间的日志数据。例如当前时间为19:20:31，设置整点时间1小时，表示查询18:00:00~19:00:00的日志数据。 3. 自定义：表示查询指定时间范围的日志数据。 5. 在日志详情页面，有以下搜索方式： 1. 在页面搜索区域中，鼠标单击搜索框，输入待搜索的关键字，或在弹出的下拉框中选择待搜索的字段和关键词，单击“查询”，开始搜索。 在原始日志页签下方显示包含搜索关键字的日志。 说明 结构化配置的字段按照key:value显示。 2. 在原始日志页面中，鼠标悬浮指向日志内容中的字段，单击蓝色字体的日志内容，支持复制、添加到查询、从查询中排除的方式搜索日志。 3. 对已创建快速分析的字段，单击选择字段可直接将其添加到页面搜索框中，进行搜索。 说明 通过单击字段添加到搜索框中，如果是同一字段，则将直接替换该方式添加的字段，不会进行AND搜索；如果是不同字段，则对不同字段进行AND搜索。 4. 在页面搜索区域，使用键盘的"↑""↓"箭头，选择待搜索的关键字或搜索语法，单击Tab键或Enter键选中后，单击“查询”，开始搜索。 6. 在日志内容下方，单击时间前面的展开图标，支持以Table和JSON形式展示结构化字段。 在Table页签，支持对该字段进行添加到查询、从查询中排除、字段存在、字段不存在、隐藏的方式搜索日志。更多信息请参考搜索语法。 在JSON页签，支持查看或者复制日志内容。 7. 版面设置。 1. 在下拉框单击所有版面，进入版面设置页面，版面列表自带默认版面、纯净版面、容器日志默认版面，可以设置字段在版面是否显示。 云端: 适用于有写权限的用户，版面配置信息保存在云端。 本地缓存: 适用于只有读权限的用户，版面配置信息缓存在本地浏览器。 2. 单击新增自定义版面，设置版面名称和版面字段的可见性。 3. 设置完成后，单击“确定”，返回下拉框显示新增的自定义版面。

云日志服务（LTS）目前支持5种日志结构化方式，分别是正则分析、JSON、分隔符、Nginx和结构化模板。您可以根据日志内容的实际场景进行选择。 正则分析 正则分析是使用正则表达式提取字段。 1. 选择示例日志：应选择一条比较典型的日志作为示例日志。 从已有日志中选择：单击“从已有日志中选择”，在弹出框中根据业务需求选择待操作的日志，单击“确定”。通过选择不同时间段筛选日志。 从剪切板中粘贴：单击“从剪切板中粘贴”，可直接自动将您剪切的日志内容复制到示例日志框中。 说明 时间范围有三种方式，分别是相对时间、整点时间和自定义。您可以根据自己的实际需求，选择时间范围。 1. 相对时间：表示查询距离当前时间1分钟、5分钟、15分钟等时间区间的日志数据。例如当前时间为19:20:31，设置相对时间1小时，表示查询18:20:31~19:20:31的日志数据。 2. 整点时间：表示查询最近整点1分钟、15分钟等时间区间的日志数据。例如当前时间为19:20:31，设置整点时间1小时，表示查询18:00:00~19:00:00的日志数据。 3. 自定义：表示查询指定时间范围的日志数据 2. 字段提取。包括自动生成和手动输入两种方式，可将选择的日志提取为以一个示例字段对应一个字段名称的格式的日志解析结果。 自动生成：当用户选择自动生成时，可以用鼠标选中示例日志中待结构化的日志内容，在弹出的对话框中为选中内容设置一个名称，名称必须以字母开始，且仅包含字母和数字，单击“添加”。 手动输入：当用户选择手动输入时，可以在输入框中输入正则表达式，单击“生成字段”来进行字段提取。正则表达式通过分组来捕获字段，分组指用圆括号"()"括起来的正则表达式，匹配出的内容就表示一个分组，分组包含如下三种形式： (exp)：把括号内的正则作为一个分组，系统自动分配组号，规则为从正则表达式的左边开始，第一个左括号”(”对应第一个分组，第二个”(”对应第二个分组，依次类推，组号从1开始，从左向右，依次累加。 (? exp)：表示命名分组，分组的正则表达式为exp，分组名为name。分组名必须以字母开始，且仅包含字母和数字，可以通过分组名或分组号引用该分组。 (?:exp)：表示不捕获分组，该分组只在当前位置匹配文本，在该分组之后，无法引用该分组，因为该分组没有分组名，没有分组号，也不会占用分组编号。 说明 在手工输入方式中，正则表达式的长度不能超过5000个字符，不强制要求用户在输入正则表达式时对分组进行命名，单击“生成字段”会以命名分组中的分组名作为字段名称，对于非命名分组会提取出对应的字段，并给字段名称默认命名field1、field2、field3……。 3. 单击“保存”，完成日志结构化配置，初次设置完成后将不能对字段类型编辑修改。

当日志接入云日志服务（LTS）时，您可以通过开启“自定义日志时间”开关，将日志中的时间字段设置为接入配置的时间。 开启自定义日志时间 1. 在左侧导航栏中选择“日志管理”。 2. 结构化日志以日志流为单位，在“日志管理”页面选择目标日志组和日志流。 3. 单击日志流名称进入日志流详情页面，单击右上角，在弹出页面中，选择“云端结构化解析”，进入日志结构化配置页面，选择对应的日志提取方法进行配置。 4. 配置完成后，开启自定义日志时间开关，配置如下参数。 表 1 参数配置表 参数 说明 示例 字段key 已提取字段的名称。单击下拉框选择已提取的字段，该字段为string或long类型。 test 字段value 已提取的字段value，选择字段key后，将自动填充。配置的字段value必须是当前时间前后24小时内的时间。 20220719 12:12:00 时间格式 请参考常见日志时间格式。 yyyyMMdd HH:mm:ss 操作 单击“校验”，提示“时间格式和字段value匹配成功”则表示校验成功。 说明 切换自定义日志时间开关时，可能会导致日志搜索界面在切换时间点附近出现时间偏差，请勿频繁切换自定义日志时间开关。 常见日志时间格式 支持的常见日志时间格式如下表所示。 说明 默认情况下，日志服务中的日志时间戳精确到秒，所以时间格式只需配置到秒，无需配置毫秒、微秒等信息。 表 2 时间格式 时间格式 说明 示例 EEE 星期的缩写。 Fri EEEE 星期的全称。 Friday MMM 月份的缩写。 Jan MMMM 月份的全称。 January dd 每月第几天，十进制，范围为01~31。 07, 31 HH 小时，24小时制。 22 hh 小时，12小时制。 11 MM 月份，十进制，范围为01~12。 08 mm 分钟，十进制，范围为00~59。 59 a AM或PM。 AM、PM hh:mm:ss a 12小时制的时间组合。 11:59:59 AM HH:mm 小时和分钟组合。 23:59 ss 秒数，十进制，范围为00~59。 59 yy 年份，十进制，不带世纪，范围为00~99。 04、98 yyyy 年份，十进制。 2004、1998 d 每月第几天，十进制，范围为1~31。如果是个位数字，前面需要加空格。 7、31 DDD 一年中的天数，十进制，范围为001~366。 365 u 星期几，十进制，范围为1~7，1表示周一。 2 w 每年的第几周，星期天是一周的开始，范围为00~53。 23 w 每年的第几周，星期一是一周的开始，范围为01~53。如果一月份刚开始的一周>4天，则认为是第1周，否则认为下一个星期是第1周。 24 U 星期几，十进制，范围为0~6，0代表周日。 5 EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy 标准的日期和时间。 Tue Nov 20 14:12:58 2020 EEE MMM dd yyyy 标准的日期，不带时间。 Tue Nov 20 2020 HH:mm:ss 标准的时间，不带日期。 11:59:59 %s Unix时间戳。 147618725