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- 手动配置PCI DSS合与PCI 3DS合规操作步骤登录天翼云控制中心。单击页面顶部的区域选择框,选择区域。在产品服务列表页,选择“安全 > Web应用防火墙(原生版)”。进入到云WAF控制台,在左侧导航栏选择“接入管理”,默认进入“域名接入”页签。选择需要配置防护域名,单击“操作”列的“编辑”按钮,跳转至编辑页面。选择“合规认证”模块,根据业务需求开启PCI DSS、PCI 3DS认证。配置完成后,单击“保存设置”,则可开启PCD DSS/PCI 3DS认证。
- 设置短信发送总量预警天翼云后台系统阈值短信提醒,每日最多20次。如果已超限额,无法继续发送消息,需要手动调整限额值。操作流程登录云通信控制台。在左侧导航栏,单击消息配置。在发送总量阈值设置区域,单击设置。填写每日和每月的短信发送总量预警值及限额值,达到预警值时短信服务会向联系人发送提醒;达到限额值时停止短信发送业务。单击确认,完成配置。套餐包预警值。 系统自动根据套餐包使用情况发送警值提醒,当套餐包余量到达总量的30%、10%以及无余量时,系统将向用户发送短信提醒。
- 变量使用实例本文介绍天翼云TeleDB数据库变量使用实例。 变量声明语法name [ CONSTANT ] type [ COLLATE collation_name ] [ NOT NULL ] [ { DEFAULT | := | = } expression ];如果给定DEFAULT子句,它会指定进入该块时分配给该变量的初始值。如果没有给出DEFAULT子句, 则该变量被初始化为SQL空值。 CONSTANT选项阻止该变量在初始化之后被赋值, 这样它的值在块的持续期内保持不变。
- 网站域名如何接入Web应用防火墙（边缘云版）如果有特殊端口需求,您可以将需要使用的HTTP/HTTPS访问端口提交工单,由天翼云客服人工配置。只有专业版和旗舰版支持配置特殊端口。 检查上传的HTTPS证书是否正确,证书是否合法有效,证书链是否完整。 检查源站是否有防火墙或访问限制,是否已加白WAF的回源IP。 步骤6:验证业务是否正常 验证在各环境下是否都能正常访问业务系统,观察请求的状态码是否异常。 验证业务系统登录后的会话是否保持正常。 如果有手机端业务,检查是否有SNI兼容问题。
- 告警管理本节介绍了Web应用防火墙(边缘云版)的告警管理功能。 功能介绍 域名接入天翼云Web应用防火墙(边缘云版)(下文简称WAF)后,您可以通过设置告警,使WAF在网站请求流量中检测到攻击事件、异常流量时向您发送告警通知,帮助您及时掌握业务的安全状态。本文介绍如何设置告警和查看告警 前提条件 1、已开通Web应用防火墙(边缘云版) 2、新增域名并接入域名成功,具体可见WAF接入 说明默认脱敏显示您的联系方式等敏感信息,点击明文显示时,请您注意保护数据安全!
- 使用SSH隧道代理机制实现公网访问DCS实例公有云采用虚拟私有云(VPC)管理各服务的网络安全,比如DCS缓存服务,用户创建的DCS缓存实例,只允许被实例处于相同虚拟私有云的弹性云主机访问。 解决方案 天翼云的弹性云主机,如果绑定了弹性IP地址,用户可以从本地电脑远程访问。 因此,我们可以采用ssh工具的隧道代理机制,通过一台既能连接DCS缓存实例,又能被本地电脑访问的中转服务器,实现“代理转发”。 说明 Redis 4.0/5.0 Cluster集群实例暂不支持使用该方案进行公网访问。
- 使用物理机挂载文件系统步骤二:创建文件系统 在天翼云控制中心单击“存储>弹性文件服务”,单击右上角“创建文件系统”,进入创建文件系统页面。 根据界面提示配置参数,请参考创建文件系统。 创建成功后,可在控制台界面看到对应的文件系统。单击文件系统名称,进入详情页,查看文件系统具体信息。 步骤三:挂载文件系统 计算服务的操作系统决定了文件系统挂载方式。Linux操作系统的物理机与云主机挂载方式相同。本文以Linux操作系统物理机挂载NFS系统为例介绍挂载文件系统。
- 本地数据迁移到OOS具体操作 确定目标Bucket 在天翼云OOS中创建目标Bucket,具体操作请参见创建存储桶(Bucket)或PUT Bucket ,用于存放迁移的数据。也可以使用已存在的Bucket。 下载安装迁移工具 下载数据迁移工具。 解压缩安装包 对于Windows客户端,直接解压缩迁移工具zip 包即可。 对于Linux客户端,执行 unzip 解压缩安装包。
- 创建文件系统配置完成后,点击“下一步”,进入购买界面,确定相关配置,阅读并勾选天翼云并行文件服务HPFS服务协议,单击“立即购买”。6. 创建成功后,可在控制台界面看到对应的文件系统信息。单击“文件系统名称”,进入详情页,查看文件系统具体信息。
- 使用ECI快速部署Tensorflow已开通天翼云弹性文件或对象存储服务,用于存储tensorflow训练结果。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。
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