如何选择Master节点的规格？以便更好匹配Worker节点规模。 一般不同规模的节点池，建议配置相应的Master节点规模与之匹配，详细可查看：集群规格规划 同一集群支持2种不同Worker节点主机规格吗？ 支持，需要通过2步实现：集群订购+扩容节点池。1）集群订购选择一种默认节点池的主机规格；2）集群开通后进入控制台，创建节点池选择另一种主机规格，手动扩容新的节点池配置，详细可查看: 节点池管理 节点的系统盘大小可以选择订购吗? 支持，Master节点和节点池节点的系统盘可以按需选择订购，一般该主机盘的最小值为主机操作系统镜像的最小值，详细可参考订购页。 集群订购页"组件配置"有哪些额外的收费项，是否必须购买? 非必须，可选的收费项包括：Ingress的elb和eip；云日志服务、容器镜像服务企业版，客户可按需选择，由对应的云产品进行收费。

本节主要介绍创建用户并授权使用DDS 如果您需要对您所拥有的DDS进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），通过IAM，您可以： 根据企业的业务组织，在您的天翼云账号中，给企业中不同职能部门的员工创建IAM用户，让员工拥有唯一安全凭证，并使用DDS资源。 根据企业用户的职能，设置不同的访问权限，以达到用户之间的权限隔离。 将DDS资源委托给更专业、高效的其他天翼云账号或者云服务，这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果天翼云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用DDS服务的其它功能。 本章节为您介绍对用户授权的方法，操作流程如下图所示。 前提条件 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的DDS权限，并结合实际需求进行选择，DDS支持的系统权限，请参见：DDS系统权限。 示例流程 图 给用户授权DDS权限流程 1. 创建用户组并授权 在IAM控制台创建用户组，并授予DDS权限“DDS FullAccess”。 说明 如果需要使用到对接其他服务的一些功能时，除了需要配置“DDS FullAccess”权限外，还需要配置对应服务的权限。 例如：使用DAS连接实例时，除了需要配置“DDS FullAccess”权限外，您还需要配置数据管理服务“DAS FullAccess”权限后，才可正常使用DAS登录数据库实例。 2. 创建用户并加入用户组 在IAM控制台创建用户，并将其加入[1](

安装 Apache 和 PHP 组件 yum install y httpd php phpmysql phpgd phpimap phpldap phpodbc php pear phpxml phpxmlrpc 启动 Apache 服务 service httpd start 设置开机默认启动 Apache sudo chkconfig httpd on 执行如下命令，创建 info.php 文件，验证php是否安装成功。 plaintext vim /var/www/html/info.php 执行如下命令，重启 httpd 服务。 plaintext service httpd restart 用可以访问公网的任何节点，访问 执行如下命令，卸载当前版本PHP，安装高版本PHP。 plaintext yum list installed grep php awk ‘{print $1}’ xargs yum remove y rpm Uvh rpm Uvh yum install y php56w.x8664 php56wcli.x8664 php56wcommon.x8664 php56wgd.x8664 php56wimap.x8664 php56wldap.x8664 php56w mysql.x8664 php56wpdo.x8664 php56wodbc.x8664 php56w process.x8664 php56wxml.x8664 php56wxmlrpc.x8664 执行如下命令，重启httpd服务。 plaintext systemctl restart httpd 执行如下命令，下载并解压WordPress软件包。 plaintext mkdir p /opt/WP cd /opt/WP wget tar xzvf latestzhCN.tar.gz 拷贝wordpress 目录到/var/www/html/路径下，执行如下命令。 plaintext cd /var/www/html cp rf /opt/WP/wordpress/ /var/www/html/ 进入控制中心，“数据库”>“关系数据库MySQL版”，创建MySQL数据库实例。 ECS1中安装mysql客户端，用于创建和访问MySQL数据库实例。 plaintext yum install mysql 连接MySQL数据库，创建数据库实例。 plaintext mysql h P u p create database charset utf8 ECS1中修改wordpress访问数据库配置。 plaintext cd /var/www/html/ vim wpconfig.php 修改配置内容参考下面配置： plaintext

本章节主要介绍翼MapReduce服务Host健康检查指标项说明。 Swap使用率 指标项名称 ：Swap使用率 指标项含义 ：系统Swap使用率，计算方法：已用Swap大小/总共Swap大小。当前阈值设置为75.0%，如果使用率超过阈值，则认为不健康。 恢复指导 ： 1.确认节点Swap使用率。 登录检查结果不健康的节点，执行free m查看swap总量和已使用量，如果swap使用率已超过阈值，则执行2。 2.如果Swap使用率超过阈值，建议对系统进行扩容，如：增加节点。 主机文件句柄使用率 指标项名称 ：主机文件句柄使用率 指标项含义 ：系统中文件句柄的使用率，主机文件句柄使用率已用句柄数/总共句柄数。如果使用率超过阈值，则认为不健康。 恢复指导 ： 1.确认主机文件句柄使用率。 登录检查结果不健康的节点，执行 cat /proc/sys/fs/filenr ，输出结果的第一列和第三列分别表示系统已使用的句柄数和总句柄数，如果使用率超过阈值，则执行2。 2.如果主机文件句柄使用率超过阈值，建议对系统进行排查，具体分析文件句柄的使用情况。 NTP偏移量 指标项名称 ：NTP偏移量 指标项含义 ：NTP时间偏差。如果时间偏差超过阈值，则认为不健康。 恢复指导： 1.确认NTP时间偏差。 登录检查结果不健康的节点，执行/usr/sbin/ntpq np查看信息，其中offset列表示时间偏差。如果时间偏差大于阈值，则执行2。 2.如果该指标项异常，则需要检查时钟源配置是否正确，请联系运维人员处理。

本章节主要介绍翼MapReduce的多租户功能使用操作。 租户主要用于资源控制、业务隔离的场景。在实际业务中，管理员需要先明确使用集群资源的业务场景，规划租户。 说明 新安装集群的Yarn组件默认使用的是Superior调度器，参见使用Superior调度器的租户业务。 多租户使用包含三类操作：创建租户、管理租户和管理资源。各操作的具体动作如下表所示。 使用租户的各种操作 操作 具体动作 说明 创建租户 添加租户 添加子租户 添加用户并绑定租户的角色 创建租户时，便可根据业务需求，为租户配置计算资源、存储资源和关联服务；为租户添加用户，并为用户绑定需要的角色。 创建一级租户的用户，需要绑定“Manageradministrator”或“Systemadministrator”角色。创建子租户的用户，至少需要绑定父租户对应的角色。 管理租户 管理租户目录 恢复租户数据 清除租户非关联队列 删除租户 管理租户是随着业务变化对租户进行的编辑操作。 管理或删除一级租户的用户，以及恢复租户数据的用户，需要绑定“Manageradministrator”或“Systemadministrator”角色。 管理或删除子租户的用户，至少需要绑定父租户对应的角色。 管理资源 添加资源池 修改资源池 删除资源池 配置队列 配置资源池的队列容量策略 清除队列配置 管理资源是随着业务变化对租户再次配置资源的操作。 管理资源的用户，需要绑定“Manageradministrator”或“Systemadministrator”角色。

本章节主要介绍翼MapReduce的登录管理节点操作。 操作场景 部分运维操作的脚本与命令需要或只支持在主管理节点上运行。管理员可以根据以下指导确认并登录主或备管理节点。 在Manager查看主备管理节点并登录 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“系统 > OMS”。 在“基本信息”区域，“当前主用”表示主管理节点的主机名，“当前备用”表示备管理节点的主机名。 单击主机名可进入对应的主机详情页面。记录主机的IP地址信息。 3. 以root用户登录主或备管理节点。 执行脚本确定主备管理节点并登录 1. 以root用户登录任意部署Manager的节点。 2. 执行以下命令确认主备管理节点。 su omm sh ${BIGDATAHOME}/omserver/om/sbin/statusoms.sh 界面打印信息中“HAActive”参数值为“active”的节点为主管理节点（如下例中“Master1”为主管理节点），参数值为“standby”的节点为备管理节点（如下例中“Master2”为备管理节点）。 HAMode double NodeName HostName HAVersion StartTime HAActive HAAllResOK HARunPhase 192168030 Master1 V100R001C01 20210901 07:12:05 active normal Actived 192168024 Master2 V100R001C01 20210901 07:14:02 standby normal Deactived 3. 执行如下命令获取主备管理节点IP地址。 cat /etc/hosts 获取的主备管理节点IP地址示例如下： 127.0.0.1 localhost 192.168.0.30 Master1 192.168.0.24 Master2 4. 以root用户登录主或备管理节点。

客户端加密SDK是一个在应用侧集成的密码算法库，通过与密钥管理服务结合使用，提供数据加解密、文件加解密等功能，帮助在应用本地完成大型文件数据或高并发数据的加解密。 版本说明 基础版：免费使用。 企业版：需购买license使用，具备合规认证。 功能特性 采用信封加密技术，在客户端本地完成数据加解密过程。 集成KMS实现数据密钥的安全保护，满足安全与合规要求。 极简接口设计，支持加解密、签名验签、完整性校验等。 产品优势 封装多种密码运算能力，遵循密码设计的最佳实践，助力客户快速低代码集成。 丰富的业务兼容性，支持多种加密算法、工作模式、填充方式，满足各类数据的加密需求。 灵活的设计模式，支持一话一密、多话一密等定制化使用方式。

时间范围 统计周期 近1小时 1分钟、5分钟 近6小时 1分钟、5分钟、1小时 近1天 1分钟、5分钟、1小时 近1周 1小时、1天 说明 1天只针对日志统计规则生成的指标。 近15天 1小时、1天 说明 1天只针对日志统计规则生成的指标。 近30天 1小时、1天 说明 1天只针对日志统计规则生成的指标。 近3月 1小时、1天 说明 1天只针对日志统计规则生成的指标。 近6月 1小时、1天 说明 1天只针对日志统计规则生成的指标。 近9月 1小时、1天 说明 1天只针对日志统计规则生成的指标。 近12月 1小时、1天 说明 1天只针对日志统计规则生成的指标。

此章节为您介绍日志审计(原生版)操作日志的相关内容 选择“系统配置 > 操作日志”，可查看系统内所有用户的操作情况包括访问的模块和操作的内容。 用户名称：进行此操作的用户。 登录IP：进行操作用户登录的IP地址。 访问模块：用户进行操作的模块。 操作内容：用户进行的动作。 详细内容：用户进行具体操作的详细数据内容。 发生时间：此操作发生的时间。 是否成功：操作是否成功进行。

本文对创建镜像会话的操作步骤进行说明。 使用场景 通过创建镜像会话，可以将网络流量从一个网卡复制到另一个网卡，从而实现实时的网络监控和分析。 前提条件 注册天翼云账号，并完成实名认证。具体操作，请参见天翼云账号注册流程。 您已经完成筛选条件的创建。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择华东华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“虚拟私有云”；进入网络控制台页面。 4. 在左侧导航栏，选择“流量镜像镜像会话”选项。 5. 在镜像会话页面，点击右上角的“创建镜像会话”按钮。 6. 根据界面提示，配置名称、描述、VNI参数，然后单击“下一步”，具体配置参数如下： 参数 说明 名称 输入镜像会话的名称输入范围232位，支持大小写英文字母和数字，以英文字母开头。 描述 输入镜像会话的描述信息 VNI 指定一个VNI来区分不同的镜像流量，取值范围为1~16777215。支持自定义VNI的值。 1、对于地域资源池来说，同一用户同一资源池内不允许重复。 2、对于可用区资源池来说，同一用户同一资源池内允许重复。 7. 在关联筛选条件页面，列表展示所有筛选规则，选择一个筛选条件，然后单击“下一步”。 8. 在关联镜像源页面，列表展示所有网卡，选择需要镜像流量的网卡，然后单击“下一步”。 9. 在关联镜像目的页面，选择目标网卡作为镜像目的，单击“下一步”。 10. 对创建的信息进行确认，确认无误后点击“创建”。 11. 配置完成后，单击“返回”或静待几秒后即可回到镜像会话展示界面。 说明 同一个网卡不能即作为镜像源又作为镜像目的。

本节将为您介绍如何进行企业项目创建管理与授权。 创建企业项目 企业项目管理服务提供统一的云资源企业项目管理，以及企业项目内的资源管理，成员管理。 操作步骤 1. 在天翼云首页右上角单击“我的 > 安全设置”进入账号中心。 2. 在左侧导航栏单击“统一身份认证”，进入IAM管理页面。 3. 单击左侧导航栏中的“企业项目”进入企业管理页面，单击右上角“创建企业项目”。 4. 在“创建企业项目”弹窗对“企业项目名称”及“描述”进行编辑，确认无误后单击“确定”，完成创建。示例如下： 授权 通过为企业项目添加用户组，并设置策略，实现企业项目和用户组的权限关联。将用户加入到用户组，使用户具有用户组中的权限，从而精确地控制用户所能访问的项目，以及所能操作的资源。 操作步骤 1. 在天翼云首页右上角单击“我的 > 安全设置”进入账号中心。 2. 在左侧导航栏单击“统一身份认证”，进入IAM管理页面。 3. 单击左侧导航栏中的“用户组”进入用户组管理页面，单击右上角“创建用户组”。 4. 在“创建用户组”弹窗对“用户组名称”及“描述”进行编辑，确认无误后单击“确定”，完成创建。示例如下： 5. 回到“企业项目”，找到创建好的企业项目，单击“查看用户组”。 6. 在“用户组”页签单击“设置用户组”。 7. 选择在步骤4创建好的用户组进行设置后，单击“确认”完成添加。 8. 您可在该用户组“设置策略”完成具体策略设置。

本文介绍什么是边缘函数、产品优势、核心功能、相关术语、函数工作原理、使用说明等。 为什么选择边缘函数 千人千面，个性化定制，源站计算成本高： 企业网站为了提升用户转化率，往往需要在源站服务器根据用户历史数据，计算出千人千面的个性化推荐结果。一方面给源站服务器带来较大的计算成本，另一方面由于中心化部署带来的网络时延，企业更加容易错失商机。 应对流量洪峰，资源无法弹性伸缩： 中心源站为了应付突发场景预留较多的计算服务器，往往出现资源冗余。如果预留资源不够，则更加容易导致服务出错。 业务上线周期长： 新业务上线、活动页面搭建，在传统模式里需要调动研发、运营、运维多方人力，整体上线周期较长，人力成本高。 什么是边缘函数 针对以上三大挑战，天翼云CDN加速产品推出边缘函数。 边缘函数可以让企业研发人员将自定义的JavaScript代码秒级一键部署到天翼云全球2000多个边缘节点上，就近生成千人千面的个性化响应结果。 研发人员只需要关注业务逻辑，剩下机器资源的扩容、运维、调度，都由边缘函数自动完成。 产品优势 在边缘节点就近响应用户请求，大大减少回源带来的网络时延。 采用WebAssembly技术，将函数冷启动优化到5微秒，把对网络时延的影响降到最低。 相对于传统的容器技术，无需预留实例资源。 按照用户实际的使用量计费，并且精确到请求调用次数。对比传统的云虚拟机，提供更大的资源利用率和更低的成本。 当业务流量突增时，边缘函数全网快速调度，弹性伸缩，支持全网上百万QPS的超高并发。 企业研发人员使用边缘函数部署业务时，无需关注部署地区，无需进行资源规划，彻底免去底层机器的运维和管理，释放人力成本。

本节为您介绍如何添加AAAA类型记录集。 操作场景 当您想要直接使用域名访问网站、Web应用程序或者云主机时，可以通过为域名增加AAAA类型记录集实现。 更多关于记录集类型的介绍，请参见支持记录集类型。 操作步骤 1. 登录到内网DNS控制中心页面。 2. 可以看到已创建好的域名记录，在目标记录行“操作”列单击“管理记录集”。 3. 进入解析记录界面，单击“添加记录集”。 4. 出现“添加记录集”弹窗，根据需求进行配置。 表1 添加AAAA类型记录集参数说明 参数 说明 取值样例 主机记录 如果要添加www.example.com的解析记录，则主机记录填写“www”;如果想针对example.com下的所有子域名都指向同一个IP地址，则主机记录填写“”。 www 类型 记录集的类型，此处为AAAA类型。添加记录集时，如果提示解析记录集已经存在，说明待添加的记录集与已有的记录集存在限制关系或者冲突。 AAAA – 将域名指向IPv6地址 TTL 必填项，默认选择5分钟。 TTL规格共四种：5分钟、1小时、12小时、1天（24小时），对应TTL值为5分钟（60s），1小（3600s），12小时（43200s），1天（86400s）TTL指解析记录在本地DNS服务器的缓存时间。如果您的服务地址经常更换，建议TTL值设置相对小些，反之，建议设置相对大些。 300 值 填写IPv6地址，最多可以输入8个不重复地址，每行一个。 ff03:0db8:85a3:0:0:8a2e:0370:7334 描述 选填字段，最多支持输入100个字符。 5. 填写完成后，点击“确定”完成AAAA类型记录集创建。 6. 在“解析记录”页面，可以看到创建成功的解析记录。

本节为您介绍如何添加SRV类型记录集。 操作场景 当您想要记录某个云主机对外提供哪些服务，可以通过为域名增加SRV类型记录集实现。 更多关于记录集类型的介绍，请参见支持记录集类型。 操作步骤 1. 登录到内网DNS控制中心页面。 2. 可以看到已创建好的域名记录，在目标记录行“操作”列单击“管理记录集”。 3. 进入解析记录界面，单击“添加记录集”。 4. 出现“添加记录集”弹窗，根据需求进行配置。 表1 添加SRV类型记录集参数说明 参数 说明 取值样例 主机记录 SRV主机记录格式:服务的名字.协议的类型,协议通常为TCP或UDP,服务为应用层服务名,如FTP/SIP等。 ftp.tcp表示通过TCP协议提供FTP服务。 类型 记录集的类型，此处为SRV类型。添加记录集时，如果提示解析记录集已经存在，说明待添加的记录集与已有的记录集存在限制关系或者冲突。 SRV – 记录提供特定服务的服务器 TTL 必填项，默认选择5分钟。 TTL规格共四种：5分钟、1小时、12小时、1天（24小时），对应TTL值为5分钟（60s），1小（3600s），12小时（43200s），1天（86400s）TTL指解析记录在本地DNS服务器的缓存时间。如果您的服务地址经常更换，建议TTL值设置相对小些，反之，建议设置相对大些。 300 值 SRV记录：填写指定服务的服务器地址，最多可以输入8个不重复地址，每行一个。格式：[优先级] [权重] [端口号] [目标地址] 3 0 2176 xmppserver.example.com 描述 选填字段，最多支持输入100个字符。 5. 填写完成后，点击“确定”完成SRV类型记录集创建。 6. 在“解析记录”页面，可以看到创建成功的解析记录。

基于范围的分片键设置 步骤 1 使用如下命令，开启数据库分片开关。 sh.enableSharding (database) 说明 参数database表示要开启分片集合的数据库。 步骤 2 设置分片键。 sh.shardCollection (namespace, key) 说明 参数namespace表示需要进行分片的目标集合的完整命名空间.。 key表示要设置分片键的索引。 如果需要进行分片的目标集合是空集合，可以不创建索引直接进行下一步的分片设置，该操作会自动创建索引。 sh.shardCollection() 如果需要进行分片的目标集合是非空集合，则需要先创建索引key。然后使用如下命令设置分片键。 sh.shardCollection() 基于哈希的分片键设置 步骤 1 使用如下命令，开启数据库分片开关。 sh.enableSharding (database) 说明 参数database表示要开启分片集合的数据库。 步骤 2 设置基于哈希的分片键。 sh.shardCollection ( " . ", { : "hashed" } , false, {numInitialChunks: 预置的chunk个数}) 其中numInitialChunks值的估算方法是：db.collection.stats().size / 10102410241024 。 如果集合已经包含数据，则需要先使用如下命令对需要创建的基于哈希的分片键先创建哈希索引： db.collection.createIndex() 然后再使用如下命令创建基于哈希的分片键： sh.shardCollection() 扩大带宽是否会对DRS正在进行中的任务产生影响 扩大云连接带宽时需要重建带宽链路，则会导致网络断开，此时是否会对DRS任务产生影响取决于网络断开的时间以及源库IP有没有发生变化。例如针对MySQL引擎而言，如果网络断开1天，而在这1天时间内源库binlog被清理了（MySQL都有binlog清理策略，用户侧自己配置的），就无法进行任务续传，需要重置任务。如果网络中断的时间很短，并且带宽链路更换完成后源库的VPN内的IP地址没有变，则是可以继续续传任务，不会对DRS任务产生影响。

模型 模型简介 模型ID 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

本文详细介绍到期与欠费说明。 到期 AOne边缘安全加速平台的基础套餐为包年包月的销售品，在资源到期前7天、3天、1天会以邮件的方式通知客户资源即将到期；在到期当天会以邮件、站内信和短信的方式通知客户。 客户选择订购套餐或资源包，如果客户拟在服务期限届满或资源包抵扣完成后继续使用服务，客户应当及时续订套餐、资源包或开通按需计费。否则，天翼云将在服务期限届满或资源包抵扣完成后暂停向客户提供服务目冻结资源，天翼云有权立即释放客户的资源，并删除相关数据。 产品/服务冻结时：资源将被限制访问和使用，会导致您的业务中断。 产品/服务解冻时：资源将被解除限制，但是需要您自行去自助控制台检查并恢复业务。 产品/服务释放时：资源将被释放，存储在资源中的数据将被删除，数据无法找回。 欠费 在天翼云账户中没有费用并欠款的情况下，天翼云会以短信的方式通知客户充值；如果客户在48小时内未付清所欠金额，则将关停客户的边缘安全加速平台。 服务到期，关停服务 关停客户的边缘安全加速平台安全与加速服务，天翼云CDN会将加速域名的CNAME立即解析至不可用地址。 注意：对域名进行停用操作后，CDN节点会立即删除配置，但仍会在系统数据库中保留原来的配置记录，可再次对域名进行"启用"操作。

本文主要介绍删除实例。 操作场景 分布式消息服务Kafka管理控制台支持删除Kafka实例，且可实现批量删除Kafka实例、一键式删除创建失败的Kafka实例、单个删除创建失败的实例记录。 说明 Kafka实例删除后，实例中原有的数据将被删除，且没有备份，请谨慎操作。 前提条件 Kafka实例状态为运行中、故障、已冻结的按需付费实例才能执行删除操作。 包年/包月类型的Kafka实例，不支持进行删除和批量删除操作。若不再使用，可单击“操作”栏下的“更多 > 退订”进行退订。 删除Kafka实例 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 通过以下任意一种方法，删除Kafka实例。 勾选Kafka实例名称左侧的方框，可选一个或多个，单击信息栏左上侧的“更多 > 删除”。 在待删除Kafka实例所在行，单击“更多 > 删除”。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。单击右上角的“更多 > 删除”。 说明 Kafka实例状态为创建中、启动中、变更中、变更失败、重启中时不允许执行删除操作。 步骤 5 在“删除实例”对话框中，单击“是”，完成删除Kafka实例。 删除Kafka实例大约需要1到60秒。

纳管资源 环境创建成功后，需要把相同VPC下的计算资源类型（如云容器引擎CCE）、网络资源类型（如弹性负载均衡ELB、弹性公网EIP等）和中间件资源类型（如分布式缓存DCS、微服务引擎CSE等）纳管到环境下，组合为一个环境。 操作步骤 1、登录ServcieStage控制台，进入“环境管理”，单击待操作环境名称。 2、在“资源配置”下左侧列表，选择“计算”、“网络”或“中间件”资源类型下的资源名称，单击“纳管资源”。 3、在弹出的对话框中，勾选需要纳管的资源，单击“确定”。 说明 “Kubernetes”类型的环境，如果选择的VPC开启了IPv6且纳管了CCE集群资源时，需选择开启了IPv6开关的CCE集群资源。 否则，会导致在该VPC下的开启了安全认证的微服务引擎专享版上注册的Java Chassis微服务在使用IPv6服务注册发现地址时，注册失败。 处理方法，请参考如何处理开启了安全认证的微服务引擎专享版开启IPv6后服务注册失败？。 移除已纳管资源 已纳管到环境下的资源，如果不再使用，可以将其移除。 操作步骤 1、登录ServcieStage控制台，进入“环境管理”，单击待操作环境名称。 2、在“资源配置”下左侧列表，选择“计算”、“网络”或“中间件”资源类型下的资源名称。 3、在右侧已纳管的资源列表中： 批量移除资源：勾选待移除的资源，单击“移除资源”。 移除单个资源：选择待移除的资源，在“操作”列单击“移除”。

本章为您介绍创建文件系统的步骤。 操作场景 创建文件系统，可以在多个计算服务如云主机、物理机中挂载使用，实现文件系统的共享访问。 前提条件 创建文件系统之前，请确认该地域已创建VPC，具体操作请参考创建VPC、子网搭建私有网络。 文件系统和云主机须归属于相同VPC，才能保证网络互通，实现文件的挂载访问。 操作步骤 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. 选择“存储>弹性文件服务SFS Turbo”，进入SFS Turbo文件系统列表页面。 3. 点击右上角“创建SFS Turbo实例”，进入创建文件系统页面。 4. 根据界面提示配置参数，参数说明如表所示： 参数 说明 计费方式 支持包年包月和按量付费。预付费用户选择按量计费请保证账户余额超过100元。 地域 从地理位置和网络时延维度划分，同一个地域内共享弹性计算、弹性文件服务、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。 企业项目 选择归属的企业项目，默认为default，只能选择已创建的企业项目。启用企业项目管理功能后可进行企业项目迁移。 可用区 同一地域内，电力和网络互相独立的地理区域。文件系统可被同一地域不同可用区的云主机挂载访问。 名称 系统自动生成名称，支持用户自定义修改，不可重复。文件系统名称只能由数字、“”、字母组成，不能以数字和“”开头、且不能以“”结尾，2~255字符。 存储类型 支持SFS Turbo标准型、SFS Turbo性能型两种存储类型。存储类型区别详见产品规格。 注：不同资源池覆盖情况不同，以订购页面实际展示为准。 协议类型 支持CIFS协议、NFS协议。NFS协议仅支持Linux，CIFS协议仅支持Windows。 注：不同资源池覆盖情况不同，以订购页面实际展示为准。 选择网络 选择虚拟私有云（VPC），若当前地域没有虚拟私有云，点击“创建虚拟私有云”，创建完成后刷新可选择新建的虚拟私有云。 注：文件系统须与计算服务同属一个VPC，才能挂载成功。 IP地址 部分资源池支持通过VPC终端节点访问文件系统，系统为您自动分配普通子网的IP地址创建VPC终端节点自动连接文件存储服务，物理机必须通过终端节点挂载访问。VPC终端节点为免费服务。 注意 目前仅华东1 支持此功能，其它资源池陆续升级中。 您可以在[VPC终端节点控制台](

告警模板 告警模板：更新 接口功能介绍 调用此接口可更新告警模板。 接口约束 告警模板内容不能为空。 URI POST /v4/monitor/updatealarmtemplate 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 templateID 是 String 告警模板ID 312b56b43e4311ed8ef2005056898fe0 regionID 是 String ctyun资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b name 是 String 告警模板名称 xsZSu desc 否 String 告警模板描述 test service 是 String 本参数表示服务。取值范围：ecs：云主机。evs：云硬盘。pms：物理机。...详见“告警规则：获取告警服务列表”接口返回。 ecs dimension 是 String 本参数表示告警维度。取值范围：ecs：云主机。disk：磁盘。pms：物理机。...详见“告警规则：获取告警服务维度关系”接口返回。 ecs conditions 否 Array of Objects 告警规则 condition 表 condition 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 evaluationCount 否 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），默认值：2 2 metric 否 String 监控指标, 说明：当有condition参数时，metric是必填项 cpuutil fun 否 String 本参数表示采用算法。默认值：min。取值范围：last：原始值。avg：平均值。max：最大值。min：最小值。sum：总和。根据以上范围取值。 min operator 否 String 本参数表示比较符。默认值：le。取值范围：eq：等于。gt：大于。ge：大于等于。lt：小于。le：小于等于。ne：不等于。rg：环比上升。cf：环比下降。rc：环比变化。根据以上范围取值。 le value 否 String 告警阈值，整数型或小数点型字符串， 默认值：80。 如果是小数点型字符串，小数点位数不能超过2位。 80 period 否 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、sum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 否 String 本参数表示单位. 默认值：空字符。 KB/s

本文主要介绍了更换手机号的操作流程和方法。 用户可通过“账号中心安全设置”页面更换手机号。 操作步骤 1、登录天翼云官网，在首页点击“我的账号中心”进入账号中心的“安全设置”页面，在基本设置 绑定手机右侧点击“立即修改“。 2、提供3种修改方式供选择：通过短信验证码修改、通过邮箱验证码修改、通过活体人脸识别修改。 注意 若邮箱未验证，则无法提供“通过邮箱验证码修改”的方式。 3、身份验证通过后，需要设置新手机号码并输入短信验证码，验证手机号可正常接收使用。 特殊情况处理 如果手机号或邮箱都无法验证身份， 可以进入工单页面，选择 “新建工单>会员账号 >账号相关问题”，提交工单处理。 （1）请在工单中上传如下材料： 企业客户 1. 请填写天翼云邮箱手机修改授权委托书（天翼云邮箱手机修改授权委托书.docx），并加盖企业公章。 2. 法定代表人与被授权人所需材料任选一种上传即可。 1. 法定代表人：企业证件、法定代表人身份证正反面及手持身份证照片 2. 被授权人：企业证件、加盖企业公章的授权书（授权委托书.docx）、被授权人身份证正反面及手持身份证照片 个人客户 1. 请填写天翼云邮箱手机修改授权委托书（天翼云邮箱手机修改授权委托书.docx），并签字。 2. 个人身份证件正反面及手持身份证照（个人身份证件信息需与实名认证的身份证件信息一致）。 （2）经天翼云审核通过后，天翼云会将原来绑定的手机号替换成工单中填写的新手机号。您可以在登录页面，单击忘记密码，然后使用新绑定的手机号重置密码。 （3）如果您提供的账户情况特殊，天翼云客服人员会根据实际情况进一步核实，请按客服回复提供所需资料。

背景信息 为避免监控服务对您的资源使用造成影响，当监控Agent占用资源超过阈值时，监控Agent将自动退出。本文将介绍当主机监控Agent自动退出时的解决方法。 操作步骤 Linux系统 1. 以root用户登录云主机。 2. 执行以下命令，在dmesg日志中，查看telegraf相关日志。 plaintext dmesg grep telegraf 如果文件dmesg中的日志出现Memory cgroup out of memory字样，则说明资源消耗超过阈值，例如： 3. 在云主机监控Agent服务所在目录/usr/lib/systemd/system/（ubuntu系列发行版 /etc/systemd/system/）中，修改文件telegraf.service中资源限制相关参数。 1. 执行以下命令，修改目录/usr/local/cloudmonitor/localdata中的文件agent.properties。 plaintext cd /usr/lib/systemd/system/ vi telegraf.service 请您根据实际资源占用情况设置资源限制参数，以下数据仅做参考： CPU限制为单核10%。CPUShares1024 内存限制，单位为MB。MemoryLimit200M 2. 按Esc键，输入：wq，再按Enter键，保存并退出文件telegraf.service。 4. 执行以下命令，重新加载云主机监控Agent服务配置文件telegraf.service。 plaintext systemctl daemonreload 5. 执行以下命令，重启云主机监控Agent。 plaintext systemctl restart telegraf

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近365天 20分钟 31天 1h 最近365天 20分钟 31天 24h 最近365天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近365天 20分钟 31天 1h 最近365天 20分钟 31天 24h 最近365天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近365天 20分钟 31天 1h 最近365天 20分钟 31天 24h 最近365天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近365天 20分钟 31天 1h 最近365天 20分钟 31天 24h 最近365天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天