参数 描述 参数位置索引 埋点传入参数的索引位置。 统计维度 可选择通过请求数或并发线程数。 1.通过请求数： 限制一段时间内的调用次数。 2.并发数： 限制该资源调用的并发数。 统计周期时间 统计窗口时间长度（单位为秒）。 单机阈值 是作用于每个热点参数的阈值。 流控效果 当统计维度为通过请求数时，可以选择流控效果来处理被拦截流量。 1.快速失败： 达到阈值时，立即拦截请求。 该模式下可以额外设置一个缓冲请求数，即针对突发请求额外允许的请求数目。 2.排队等待： 请求匀速通过，允许排队等待，通常用于消息队列削峰填谷等场景。 需设置具体的超时时间，排队时会计算预计的排队时长，若超过最大超时时间则请求会直接被拒绝。 是否开启 打开开关表示启用该规则，关闭开关表示禁用该规则。

JDK版本要求 天翼云媒体存储Java SDK 要求使用 J2SE Development Kit 6.0 或更高版本。可以从 下载最新版本 Java。 注意：Java 版本 1.6 (JS2E 6.0) 中没有 SHA256 签名的 SSL 证书的内置支持。Java 版本 1.7 或更高版本包含已更新证书，不受这一问题的影响。 安装方式 方式一：官网下载JavaSDK 在天翼云官网下载 xosjavasdk2.1.2.jar，下载地址： xosjavasdk2.1.2.jar 在 jar 包所在目录下执行以下 maven 命令，安装至 maven 本地仓库。 java mvn org.apache.maven.plugins:maveninstallplugin:3.0.0M1:installfile Dfilexosjavasdk2.1.2.jar 在您的 maven 工程的 pom.xml 文件中，在“dependencies”节点中加入以下配置： xml cn.chinatelecom xosjavasdk 2.1.1 方式二：添加AWS s3依赖 天翼云媒体存储兼容AWS s3接口，您可以通过AWS s3接口使用天翼云媒体存储。若您需要使用AWS s3接口，在您的 maven 工程的 pom.xml 文件中，在“dependencies”节点中加入以下配置： java com.amazonaws awsjavasdks3 1.11.336 com.amazonaws awsjavasdksts 1.11.336

本文介绍CDN加速按量计费的退订流程。 按量计费退订说明 当前CDN加速支持退订按量计费，天翼云用户可根据需要，灵活退订资源。 按量计费退订步骤 CDN加速产品同时支持在天翼云官网的费用中心和CDN控制台发起按量计费的退订。 退订方式1 1. 登录天翼云官网，单击右上角的用户名，进入【费用中心】。 2. 单击【订单管理】【退订管理】。勾选要退订的按量计费资源，单击【退订】，进入退订详情页面。 3. 退订前，建议查阅【退订须知】，再次确认要退订的资源信息，确认无误后，选择退订原因并勾选【我已确认本次退订金额和相关费用】，单击【退订】完成退订操作。 退订方式2 1. 通过天翼云官网购买CDN加速产品的客户，登录CDN控制台，单击左侧导航栏的【计费详情】【CDN加速】，支持参照如下页面在CDN加速计费详情页发起CDN加速按量计费的退订。 2. 退订前，建议查阅【退订须知】，再次确认要退订的资源信息，确认无误后，选择退订原因并勾选【我已确认本次退订金额和相关费用】，单击【退订】完成退订操作。

本文为您介绍IP黑白名单防护功能说明，以及如何配置IP黑白名单策略。 IP黑白名单支持对经过云WAF防护域名的访问源IP进行黑白名单设置，来自该IP地址/IP地址段的访问，云WAF将不会做任何检测，直接拦截/放行。 IP黑白名单设置，支持基于域名创建IP黑白名单规则。 支持添加IPv4、IPv6地址，支持添加IP地址段。 IP黑白名单模块的防护检测逻辑优先级高于其他防护模块；IP黑白名单内部检测逻辑，白名单高于黑名单。 前提条件 已开通Web应用防火墙（原生版）实例。 已完成网站域名接入。 规格限制 基础版不支持IP黑白名单功能，请升级到更高版本使用。 不同实例版本支持添加的IP黑白名单规则数量不同，有关各版本规格的详细介绍，请参见产品规格。 若当前版本的IP黑白名单防护规则条数无法满足业务需求时，您可以通过购买规则扩展包或升级版本，以实现规则条数的扩容。一个规则扩展包包含50条IP黑白名单防护规则。 操作步骤 1. 登录天翼云控制中心。 2. 单击页面顶部的区域选择框，选择区域。 3. 在产品服务列表页，选择“安全 > Web应用防火墙（原生版）”。 4. 在左侧导航栏，选择“防护配置 > 对象防护配置”，进入防护配置页面。 5. 在“防护配置”页面上方的“防护对象选择”下拉框，切换到要设置的域名。 6. 在“安全防护”页签定位到“IP黑白名单”模块，可以选择开启/关闭防护状态。点击“前去配置”。 7. 进入IP黑白名单规则列表页，列表会展示已创建规则的相关信息，包括规则状态、规则名称/规则ID、IP地址、类别、过期时间、更新时间、规则描述等。 8. 点击列表上方“新建黑白名单”，进入规则配置页面，完成以下信息配置。 配置项 说明 规则名称 设置规则的名称。 规则名称用于标识当前防护规则，建议您使用有明确含义的名称。 类别 定义该规则类型是“黑名单”或“白名单”。 IP地址 添加IP地址/地址段，支持IPv4和IPv6格式的IP地址/地址段。 过期时间 规则配置后，规则状态开启即生效。可通过设置过期时间，为该规则定义生效时间段。过期时间可选： 永久生效 限定日期：自定义设置失效日期 规则描述 可选参数，设置该规则的备注信息。 9. 单击“确定”，规则创建成功，成功后规则默认启用。您可以在规则列表中查看该规则。

查看数据质量评分 质量评分的满分可设置为5分，10分，100分。默认为5分制，是以表关联的规则为基础进行评分的。而表、数据库等不同维度的评分均基于规则评分，本质上是基于规则评分在不同维度下的加权平均值进行计算的。 您可以查询所创建数据连接下数据库、数据库下的数据表以及数据表所关联规则的评分，具体评分对象的计算公式，请参见下表。 对象评分计算公式 对象 评分计算公式 规则 创建质量作业时，作业关联的规则中结果说明列包含“比率”、“值率”的系统内置规则及用户自定义规则可以生成质量评分报告。 包含“比率”、“值率”的规则可以分为正向规则及反向规则，正向规则即比值越高，代表数据质量越好；反向规则即比值越高，则数据质量越差。 正向规则包含唯一值率、重复值率、合法比率规则，反向规则包含空值率规则。 正向规则评分满足规则的数据行数/数据总行数满分（5，10，100）。 反向规则评分（1满足规则的数据行数/数据总行数）满分（5，10，100）。 数据表 表评分计算公式：∑(表关联的所有规则评分规则权重)/∑规则权重 数据库 数据库下所有数据表评分的加权求平均值，即：∑数据库下所有数据表评分/表的数量。 1.在DataArts Studio控制台首页，选择实例，点击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 选择数据质量 2.选择“数据质量监控 > 质量报告”。 3.在“技术报告”页签，选择数据连接及截至日期，查询截至日期前7天的数据质量评分，如下图所示。 选择数据连接 说明 以评分满分为5分为例。其中45分评价为优秀，34分为良好，23分为不及格，12分为较差，01分为极差。 当天质量评分数据在次日凌晨生成。 质量评分历史趋势中的实线为截至日期前7天质量评分组成的连线，虚线为这7天质量评分的平均分。 若一天多次运行该作业，当天的质量评分为最后一次的得分。 4.单击“表评分”列的评分值链接，展开该表关联的规则评分。 5.单击“规则评分”列的评分值链接，展开该规则关联的字段评分，如下图所示。 表关联规则评分界面

本文介绍科研助手的计费方式。 计费说明 科研助手资源包含CPU、内存、GPU和本地存储等，根据您申请的实际实例资源规格，以及每个实例实际运行时长按需计费，计费时长从开始下载容器镜像 (docker pull) 到实例停止使用进行计算。以小时为出账周期，在每个结算周期生成账单并从账户中扣除相应费用。 计费周期 系统以“小时”为单位统计实际用量（单位取整点区间，如8:009:00），根据实际用量生成话单并结算扣费。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后，具体出账时间以系统为准。 计费公式 实例费用的计算公式为：实例费用（实例CPU资源量 x CPU单价 +实例内存资源量 x 内存单价 +实例GPU资源量 x GPU单价+实例磁盘存储资源量 x 实例磁盘存储单价） x 实例运行时长。 产品定价 科研助手产品定价信息可参考 计费项 说明。 计费案例 用户A在2023年6月1日 8:00~9:00的计费周期内，创建一个2 vCPU、4 GB内存、1块 NVIDIA T4 16G GPU卡的开发环境实例，并在实例运行1小时后删除。则用户A在此计费周期内的费用如下： CPU费用2核 x 0.05元/核/小时 x 1 0.1元 内存费用4GB x 0.02元/GB x 1 0.08元 GPU费用1 x 4.09元/块/小时 x 1 4.09元 实例总费用CPU费用+内存费用+GPU费用0.1+0.08+4.094.27元

本节主要介绍分布式消息服务Kafka的功能特性 消息收发 消息发送，支持指定分区发送、同步发送、异步发送、分区批量累积发送；支持身份认证，客户端连接Broker时使用SSL或SASL进行验证，数据传加密传输；支持ACL机制，提供客户端读、写权限认证。支持通过压缩算法实现消息体压缩，减少网络传输数据量，提高Kafka的消息发送吞吐量。 消息消费，支持指定Partition消费、指定分区的offset消费；采用poll方式，支持批量消费，支持广播消费。 消息有序性 针对消息有序的业务需求，分为全局有序和局部有序。 全局有序：一个Topic下的所有消息都需要按照生产顺序消费。 局部有序：一个Topic下的消息，只需要满足同一业务字段的要按照生产顺序消费。例如：Topic消息是订单的流水表，包含订单orderId，业务要求同一个orderId的消息需要按照生产顺序进行消费。 由于Kafka的一个Topic可以分为了多个Partition，Producer发送消息的时候，是分散在不同 Partition的。当Producer按顺序发消息给Broker，但进入Kafka之后，这些消息就不一定进到哪个Partition，会导致顺序是乱的。因此要满足全局有序，需要1个Topic只能对应1个Partition。 要满足局部有序，只需要在发消息的时候指定Partition Key，Kafka对其进行Hash计算，根据计算结果决定放入哪个Partition。这样Partition Key相同的消息会放在同一个Partition。此时，Partition的数量仍然可以设置多个，提升Topic的整体吞吐量。

本章节介绍媒体存储按需计费。 计费说明 媒体存储为按需计费模式，即按实际使用的用量以及时长收费，以“小时”为单位，在每个结算周期生成账单并从账户中扣除相应费用。 说明 如果需要计算每小时产生的费用，则需要将资源单价转换为以小时计费。如标准存储单价为0.1元/GB/月，则每小时的单价为0.1元/GB/月/(1/24/30)0.000139元/GB/小时。 存储空间、流出流量单位进制为1024，即1024MB1GB，以此类推。 计费周期 系统以“小时”为单位统计实际用量（单位取整点区间，如8:009:00），根据实际用量生成话单并结算扣费。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后，具体出账时间以系统为准。 计费公式 费用的计算公式为：费用存储空间费用单价 x 使用量 + 公网流出流量单价 x 使用量 + 请求费用单价 x 使用量。 产品定价 媒体存储产品定价信息可参考 计费项 说明。 用量统计 媒体存储各计费项的计费用量统计方式说明： 计费项 用量统计方式 存储空间 服务每5分钟生成一个统计点，统计一次当前存储空间用量数据；一个计费周期内总共生成12个统计点。 统计完成后，取12个统计点的数据平均值作为该计费周期的存储用量数据进行计费。 流出流量 根据计费周期内所使用的流出流量总和进行计费。 请求次数 根据计费周期内所使用的请求次数总和进行计费。

请求示例 请求url /v4/monitor/querymessagerecords 请求头header 无 请求体body 无 响应示例 json { "statusCode": 800, "returnObj": { "MessageRecords": [ { "recordID": "653226259d6c887fdafa8c61", "receiver": "test@chinatelecom.cn", "recordType": 0, "method": "email", "recordStatus": 0, "subject": "【一键报警】cpu使用率告警通知规则ID（6520c2528d4ae066080a34f0）", "content": "[完成处理]尊敬的天翼云用户，云监控告警提醒：告警状态已恢复"正常"n告警名称：【一键报警】cpu使用率n监控指标：cpuutil 【CPU使用率】n告警描述：无描述n资源池名称：内蒙azn监控对象：【监控对象：ALL】n首次触发时间：20231008 10:12:00nnsystem 完成处理n问题 5 分钟无更新，系统自动关闭n", "errMessage": "", "createTime": 1697785381111 } ], "totalCount": 1, "currentCount": 1, "totalPage": 1 }, "errorCode": "", "message": "Success", "msgDesc":"成功" } 状态码 状态码 描述 200 请求成功 错误码 errorCode 描述 其他 参见公共错误码说明

集群扩容和缩容 不支持自动扩缩容集群中的 Master 节点，仅对集群的node工作节点进行自动扩容缩容。 用户在扩容集群规模时必须满足用户配额（ECS节点、弹性IP等）的前提，如果用户配额不满足，需要提交工单，申请扩大配额。 存储卷 云硬盘存储卷使用约束： 云硬盘不支持跨可用区挂载，且不支持被多个工作负载、同一个工作负载的多个实例或多个任务使用。由于CCE集群各节点之间暂不支持共享盘的数据共享功能，多个节点挂载使用同一个云硬盘可能会出现读写冲突、数据缓存冲突等问题，所以创建无状态工作负载时，若使用了EVS云硬盘，建议工作负载只选择一个实例。 1.19.10以下版本的集群中，如果使用HPA策略对挂载了EVS卷的负载进行扩容，当新Pod被调度到另一个节点时，会导致之前Pod不能正常读写。 1.19.10及以上版本集群中，如果使用HPA策略对挂载了EVS卷的负载进行扩容，新Pod会因为无法挂载云硬盘导致无法成功启动。 文件存储卷使用约束： 支持多个PV挂载同一个SFS或SFS Turbo，但有如下限制： 1. 多个不同的PVC/PV使用同一个底层SFS或SFS Turbo卷时，如果挂载至同一Pod使用，会因为PV的volumeHandle参数值相同导致无法为Pod挂载所有PVC，出现Pod无法启动的问题，请避免在同一个Pod中挂载相同的SFS或SFS Turbo。 2. PV中persistentVolumeReclaimPolicy参数建议设置为Retain，否则可能存在一个PV删除时级联删除底层卷，其他关联这个底层卷的PV会由于底层存储被删除导致使用出现异常。 3. 重复用底层存储时，建议在应用层做好多读多写的隔离保护，防止产生的数据覆盖和丢失。 对象存储卷使用约束如下： 使用对象存储时，挂载点不支持修改属组和权限。 使用PVC挂载对象存储时，负载每挂载一个对象存储卷，后端会产生一个常驻进程。当负载使用对象存储数过多或大量读写对象存储文件时，常驻进程会占用大量内存，为保证负载稳定运行，建议负载使用的对象存储卷数量不超过其申请的内存GiB数量，如负载的申请的内存规格为4GiB，则建议其使用的对象存储数不超过4。 安全容器不支持使用对象存储。 挂载普通桶时不支持硬链接（Hard Link）。 在工作负载中挂载OBS存储卷声明时，不支持只读模式（readonly）。 本地持久卷使用约束： 本地持久卷仅在集群版本> v1.21.2r0 时支持，且需要everest插件版本>2.1.23，推荐使用>2.1.23版本。 移除节点、删除节点、重置节点和缩容节点会导致与节点关联的本地持久存储卷类型的PVC/PV数据丢失，无法恢复，且PVC/PV无法再正常使用。移除节点、删除节点、重置节点和缩容节点时使用了本地持久存储卷的Pod会从待删除、重置的节点上驱逐，并重新创建Pod，Pod会一直处于pending状态，因为Pod使用的PVC带有节点标签，由于冲突无法调度成功。节点重置完成后，Pod可能调度到重置好的节点上，此时Pod会一直处于creating状态，因为该PVC对应的底层逻辑卷已不存在。 请勿在节点上手动删除对应的存储池或卸载数据盘，否则会导致数据丢失等异常情况。 本地持久卷不支持被多个工作负载或多个任务同时挂载。 本地临时卷使用约束： 本地临时卷仅在集群版本> v1.21.2r0 时支持，且需要everest插件版本>1.2.29。 请勿在节点上手动删除对应的存储池或卸载数据盘，否则会导致数据丢失等异常情况。 请确保节点上Pod不要挂载/var/lib/kubelet/pods/目录，否则可能会导致使用了临时存储卷的Pod无法正常删除。 快照与备份使用约束： 快照功能仅支持v1.15及以上版本的集群，且需要安装基于CSI的everest插件才可以使用。 基于快照创建的云硬盘，其子类型（普通IO/高IO/超高IO）、是否加密、磁盘模式（VBD/SCSI）、共享性(非共享/共享)、容量等都要与快照关联磁盘保持一致，这些属性查询和设置出来后不能够修改。 只有可用或正在使用状态的磁盘能创建快照，且单个磁盘最大支持创建7个快照。 创建快照功能仅支持使用everest插件提供的存储类（StorageClass名称以csi开头）创建的PVC。使用Flexvolume存储类（StorageClass名为ssd、sas、sata）创建的PVC，无法创建快照。 加密磁盘的快照数据以加密方式存放，非加密磁盘的快照数据以非加密方式存放。 LVM 配置约束： 节点中LVM的backup功能已修改默认配置（位于/etc/lvm/lvm.conf路径）：安装存储插件Everest（> 2.4.98）后，Archive保留时间会被约束为1天，以防止大量LVM操作的历史元数据侵占磁盘空间。

平台提供了以下大模型API能力。 模型名称 模型简介 模型ID DeepSeekR1昇腾版 DeepSeekR1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型，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 DeepSeekR1昇腾版2 DeepSeekR1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型，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，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。 7ba7726dad4c4ea4ab7f39c7741aea68 DeepSeekV3昇腾版 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 Llama213BChat Llama2是预先训练和微调的生成文本模型的集合，其规模从70亿到700亿个参数不等。这是13B微调模型的存储库，针对对话用例进行了优化。 96dc8f33609d4ce6af3ff55ea377831a Qwen7BChat 通义千问7B（Qwen7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen7B的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen7BChat。 fc23987da1344a8f8bdf1274e832f193 Llama27BChat Llama27BChat是Meta AI开发的大型语言模型Llama2家族中最小的聊天模型。该模型有70亿个参数，并在来自公开来源的2万亿token数据上进行了预训练。它已经在超过一百万个人工注释的指令数据集上进行了微调。 e30f90ca899a4b1a9c25c0949edd64fc Llama270BChat Llama 2 是预训练和微调的生成文本模型的集合，规模从 70 亿到 700 亿个参数不等。这是 70B 微调模型的存储库，针对对话用例进行了优化。 bafbc7785d50466c89819da43964332b Qwen1.57BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.57BChat版本。 bfc0bdbf8b394c139a734235b1e6f887 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 Qwen1.514BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.514BChat版本。 acfe01f00b0c4ff49c29c6c77b771b60 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 Qwen1.572BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.572BChat版本。 9d140d415f11414aa05c8888e267a896 Qwen1.532BChat Qwen1.532B 是 Qwen1.5 语言模型系列的最新成员，除了模型大小外，其在模型架构上除了GQA几乎无其他差异。GQA能让该模型在模型服务时具有更高的推理效率潜力。这是Qwen1.532BChat版本。 12d5a37bf1ed4bf9b1cb8e446cfa60b3 InternLM2Chat7B InternLM2Chat7B 是书生·浦语大模型系列中开源的 70 亿参数库模型和针对实际场景量身定制的聊天模型。InternLM2相比于初代InternLM，在推理、数学、代码等方面的能力提升尤为显著，综合能力领先于同量级开源模型。 50beebff68b34803bd71d380e49078f5 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 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

本文介绍了客户支持计划不同工单的响应时间。 基于业务影响情况，天翼云定义了不同工单的响应时间。客户提交问题后，天翼云工程师会跟进客户反馈的工单情况参照不同的SLA 要求，及时响应。 工单说明： 紧急工单：客户业务重要功能不可用，需要立即处理；客户业务的重要功能受损或降级，非关键功能/系统异常；10分钟内响应。 一般工单：一般性问题咨询；30分钟内响应。

配置项 说明 安全认证 可启用或禁用，默认禁用。 验证有效时间 有效值143200 分钟，默认5 分钟，验证通过后该时间段内访问数据库登录放行。 登录超时 可启用或禁用，默认禁用。 登录超时时间 有效值1120 分钟，默认10 分钟，当数据库访问账号超过设定时长对数据库无操作时默认阻断，再次操作需重新登录。 账号有效期 可启用或禁用，默认禁用。 账号有效期时间 有效值159999 天，默认值180 天，数据库访问账号新建时默认有有效期，若超过有效期则阻断。

本文介绍如何对天翼云APP进行登录验证。 开启APP安全防护功能后，当您打开天翼云APP时，需要通过验证才能正常访问并使用APP。 1、如已开启面容验证，优先使用面容验证 2、面容验证失败，可选择重试或取消 3、取消面容验证或希望使用其他验证方式，可选择手势密码或账号登录 注意 多次验证失败将触发账号锁定等风险控制措施，请谨慎操作。

本文简述天翼云全站加速的权限管理配置平台及具体操作方法。 背景说明 一般情况下，客户只需一个天翼云账号即可管理在天翼云上购买的全站加速资源。如果存在需要为企业内部的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间权限隔离的效果，则可以使用天翼云CDN+统一身份认证服务（CDN+ Identity and Access Management，简称CDN+IAM）进行精细的权限管理。本文主要介绍相关操作步骤。 操作步骤 步骤一：登录CDN+IAM平台 1、平台登录入口：天翼云CDN+IAM。 2、进入账号登录界面，请单击【其他登录方式】里的第一个图标（如下图1），随即自动跳转到天翼云账号登录界面（如下图2），输入官网账号和密码后，单击【登录】。 步骤二：创建工作区 工作区是一个租户的概念，在工作区里可以共享合作，可实现团队管理，角色管理，子用户管理等操作。 完成登录CDN+IAM平台后，系统已为您创建了一个系统内置工作区。 若没有系统内置工作区，您可以自行创建工作区。操作方式为在界面右上角，单击【新增】。 工作区生成后，您可以直接单击【系统内置工作区】进入工作区，该工作区的所有者是您。

本章节主要介绍运维调度的运维概览。 在“运维调度 > 运维概览”页面，用户可以通过图表的形式查看作业实例的统计数据，目前支持查看以下四种统计数据。 今日作业实例调度情况概览 近七天作业实例调度情况概览 近30天作业实例执行时长排行TOP 10 单击作业名称，跳转至“实例监控”页面，查看执行时间长的作业实例的详细运行记录。 近30天作业实例运行失败TOP 10 单击“运行失败次数”列的统计次数，跳转至“实例监控”页面，查看运行异常的作业实例的详细运行记录。

本小节介绍漏洞扫描购买方法。 前提条件 已经注册天翼云账号并完成实名认证。 操作步骤 1. 登录天翼云官网。 2. 选择“产品 > 安全及管理 > 安全服务 > 漏洞扫描”。 3. 进入漏洞扫描产品详情页面，点击“立即订购”进入购买页面。 4. 进入漏洞扫描订购页面，根据需求选择规格 及订购数量，点击“立即购买”即可。

本文为您介绍如何在使用SELECT语法时进行排序。 按某一列排序 plaintext teledb create table teledbpg(id int, nickname text); CREATE TABLE teledb insert into teledbpg values(1,'teledb'),(3,'pg'),(1,'hello,pgxc'); COPY 3 teledb select from teledbpg order by nickname; id nickname + 1 hello,pgxc 3 pg 1 teledb (3 rows) 按第一列排序 plaintext teledb select from teledbpg order by 1; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg 按ID 升级排序，再按 nickname 降序排序 plaintext teledb select from teledbpg order by id,nickname desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 效果与上面的语句一样 plaintext teledb select from teledbpg order by 1,2 desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 随机排序 plaintext teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 teledb 3 pg 1 hello,pgxc (3 rows) teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 hello,pgxc 1 teledb 3 pg (3 rows) 计算排序 plaintext teledb

本文为您介绍如何在使用SELECT语法时进行排序。 数据排序 按某一列排序 plaintext teledb create table teledbpg(id int, nickname text); CREATE TABLE teledb insert into teledbpg values(1,'teledb'),(3,'pg'),(1,'hello,pgxc'); COPY 3 teledb select from teledbpg order by nickname; id nickname + 1 hello,pgxc 3 pg 1 teledb (3 rows) 按第一列排序 plaintext teledb select from teledbpg order by 1; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg 按ID 升级排序，再按 nickname 降序排序 plaintext teledb select from teledbpg order by id,nickname desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 效果与上面的语句一样。 plaintext teledb select from teledbpg order by 1,2 desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 随机排序 plaintext teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 teledb 3 pg 1 hello,pgxc (3 rows) teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 hello,pgxc 1 teledb 3 pg (3 rows) 计算排序 plaintext teledb

本文为您介绍如何在使用SELECT语法时进行排序。 按某一列排序 plaintext teledb create table teledbpg(id int, nickname text); CREATE TABLE teledb insert into teledbpg values(1,'teledb'),(3,'pg'),(1,'hello,pgxc'); COPY 3 teledb select from teledbpg order by nickname; id nickname + 1 hello,pgxc 3 pg 1 teledb (3 rows) 按第一列排序 plaintext teledb select from teledbpg order by 1; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg 按ID 升级排序，再按 nickname 降序排序 plaintext teledb select from teledbpg order by id,nickname desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 效果与上面的语句一样 plaintext teledb select from teledbpg order by 1,2 desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 随机排序 plaintext teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 teledb 3 pg 1 hello,pgxc (3 rows) teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 hello,pgxc 1 teledb 3 pg (3 rows) 计算排序 plaintext teledb

CREATE OR REPLACE FUNCTION f27() RETURNS VOID AS teledb $$ teledb$ DECLARE teledb$ vrandomarr float8[][]:ARRAY[ARRAY[random(),random()],ARRAY[random(),random()]]; teledb$ vrandom float8; teledb$ BEGIN teledb$ FOREACH vrandom SLICE 0 IN ARRAY vrandomarr LOOP teledb$ RAISE NOTICE '%',vrandom ; teledb$ END LOOP; teledb$ END; teledb$ $$ teledb LANGUAGE plpgsql; CREATE FUNCTION teledb SELECT f27(); NOTICE: 0.0588191924616694 NOTICE: 0.368828620761633 NOTICE: 0.813376842066646 NOTICE: 0.415377039927989 f27 (1 row) 循环会通过计算expression得到的数组的个体元素进行迭代。 teledb CREATE OR REPLACE FUNCTION f27() RETURNS VOID AS teledb $$ teledb$ DECLARE teledb$ vrandomarr float8[][]:ARRAY[ARRAY[random(),random()],ARRAY[random(),random()]]; teledb$ vrandom float8[]; teledb$ BEGIN teledb$ FOREACH vrandom SLICE 1 IN ARRAY vrandomarr LOOP teledb$ RAISE NOTICE '%',vrandom ; teledb$ END LOOP; teledb$ END; teledb$ $$ teledb LANGUAGE plpgsql; CREATE FUNCTION teledb SELECT f27(); NOTICE: {0.578366641886532,0.78098024148494} NOTICE: {0.783956411294639,0.450278480071574} f27 (1 row) 通过一个正SLICE值，FOREACH通过数组的切片而不是单一元素迭代。

IAM是一种基于用户的授权策略。通过设置IAM策略,您可以控制用户访问资源的权限。 IAM权限简介 如果您需要对您的对象存储（ZOS）资源进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证（Identity and Access Management，简称IAM）服务。IAM是一种基于用户的授权策略。通过设置IAM策略，您可以控制用户访问您名下哪些资源的权限，例如限制您的用户只拥有对某一个桶的读权限等。 如果当前的天翼云账号已经能满足您的要求，您可以跳过本章节，不需要创建独立的IAM用户，不影响您使用ZOS的其他功能。 默认情况下，天翼云主账号拥有对资源的完全控制权限，而主账号创建的IAM用户没有任何权限。主账号将IAM用户加入用户组，并给用户组授予策略或角色之后，IAM用户获得相应的权限，这一过程称为授权。授权后，IAM用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 使用场景 以下场景，您可以使用IAM进行权限控制。 对同一账号下的不同IAM用户授予相同权限。 对所有ZOS资源或者多个桶配置相同权限。 配置ZOS服务级别的权限，例如列举某一账号下的所有桶。 操作步骤 1. 创建用户组和授权 在IAM控制台创建用户组，并授予权限。 2. 创建IAM用户和登录 在IAM控制台创建用户，并将其加入上一步创建的用户组。 注意 由于权限策略同步存在一定的延迟，对用户组授予相关的权限后，可能需要等待5~10分钟权限才能生效，请您耐心等候。

1. 统一身份认证IAM介绍 统一身份认证（Identity and Access Management，简称IAM）服务，是提供用户进行权限管理的基础服务，可以帮助您安全的控制云服务和资源的访问及操作权限。 IAM为您提供的主要功能包括：精细的权限管理、安全访问、通过用户组批量管理用户权限、委托其他帐号管理资源等。 1.1 身份管理 访问控制IAM中的身份包括IAM用户、IAM用户组。 IAM用户有确定的登录密码和访问密钥，IAM用户组则用于分类职责相同的IAM用户，IAM用户和IAM用户组均可以被赋予一组权限策略。在需要协同使用资源的场景中，避免直接共享天翼云账号的密码等信息，缩小不同IAM子用户的信息可见范围，可为IAM子用户和IAM用户组按需授权，即使不慎泄露机密信息，也不会危及天翼云账号下的所有资源。 1.2 权限管理 统一身份认证IAM通过权限策略描述授权的具体内容，权限策略包括固定的基本元素“Action”“Effect”等，更多信息，请参见“2.1.2 创建自定义策略“。为IAM用户、IAM用户组在全局授权或企业项目授权中添加一组权限策略后，即可让其有权限访问指定资源。 权限策略分为系统策略和自定义策略: 系统策略 ：预置的系统策略，您只能使用不能修改。相关的系统策略包含如下： vpc Admin：弹性IP/共享流量包/IPv6服务的管理者权限，包含弹性IP/共享流量包所有控制权限（不含订单类权限）； vpc Viewer：弹性IP/共享流量包/IPv6服务的观察者权限，包含弹性IP/共享流量包服务的列表页与详情页面权限； 自定义策略 ：您按需自行创建和维护的权限策略，关于自定义策略的操作和示例，请参见“创建自定义策略“。

本章介绍函数工作流的监控信息说明。 FunctionGraph函数实现了与云监控服务的对接，用户无需任何配置，即可查询函数监控信息。 查看函数监控信息 FunctionGraph会统计函数的运行时指标，显示的指标是函数运行时活动的聚合视图。要查看不同函数版本的指标，可在查看指标前切换函数版本，查询不同版本对应的监控信息。 1. 登录函数工作流控制台，在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 2. 选择待配置的函数，单击进入函数详情页。 3. 选择“监控 > 指标”，选择时间粒度（最近1天、最近3天、自定义），查看函数运行状态。 说明 可以查看的指标有：调用次数、错误次数、运行时间（包括最大运行时间、最小运行时间、平均运行时间）、被拒绝次数、资源统计。 指标说明 运行监控指标说明如下表所示。 监控指标说明表 指标 单位 说明 调用次数 次 函数总的调用请求数，包含了错误和被拒绝的调用。 异步调用在该请求实际被系统执行时才开始计数。 运行时间 毫秒 最大运行时间为某统计粒度（周期）下，即某一时间段内单次函数执行最大的运行时间。 最小运行时间为某统计粒度（周期）下，即某一时间段内单次函数执行最小的运行时间。平均运行时间为某统计粒度（周期）下，即某一时间段内单次函数执行平均的运行时间。 错误次数 次 指发生异常请求的函数不能正确执行完并且返回200，都计入错误次数。 函数自身的语法错误或自身执行错误也会计入该指标。 被拒绝次数 次 由于并发请求太多，系统流控而被拒绝的请求次数。 资源统计 个 该函数的请求并发数和预留实例数。

本文介绍验证域名归属权的两种方式及其详细操作步骤。 背景说明 客户在天翼云CDN控制台新增域名时，需通过域名归属权验证。具体可根据如下方法一、方法二，任意选择一种方式进行操作验证即可。 方法一：DNS解析验证 以加速域名www.ctcdn.cn为例，为您介绍如何通过DNS解析验证来验证域名归属权。 步骤一：生成TXT记录值 前往天翼云CDN控制台，单击左侧导航栏【域名管理】【域名列表】，单击右上角【添加域名】，在【加速域名】输入www.ctcdn.cn（待验证的域名）后，单击【进入验证环节】，在弹出的【认证域名归属权】界面中，选择【DNS解析认证】，复制表格中的TXT记录值（记录值仅为示例）：202207060000002jar4fb2hc79iwjq5cdid87t7rci1sgp33exuyvez4kwonobxt。 步骤二：在域名解析服务商平台添加TXT记录值 客户需在自己的域名解析服务商平台（例如：阿里云云解析DNS、腾讯云DNSpod、新网等），添加本次要新增域名的主域名解析记录，即第1步中需复制的TXT记录值（记录值仅为示例）。 下文以 阿里云云解析 DNS 平台为例，介绍如何完成 TXT 记录的添加操作。 1. 登录阿里云云解析DNS控制台。 2. 单击左侧导航栏【解析配置】【公网权威解析】。 3. 找到加速域名对应的主域名ctcdn.cn，单击右侧【解析设置】。 4. 单击【添加记录】，记录类型选择【TXT】，主机记录及记录值填写步骤一中提供的值，其他参数使用默认值即可。 说明 主域名：一级域名。例如：www.ctcdn.cn或者www.test.ctcdn.cn的主域名为：ctcdn.cn。 TXT记录值为根据域名随机生成的值。

操作场景 查看重保支持、可用性检查、服务月报等服务权益的交付信息、状态等。当服务单完成后，可下载相关的交付件并进行评价。 查看服务单 1、登录天翼云管理中心，点击支持支持计划，进入“我的服务单”页面。 服务单列表展示了客户已申请的重保支持及天翼云交付的可用性检查、服务月报的所有服务单信息。 2、在服务单的“操作”栏点击“查看”，进入服务单的详情页面。 详情页面包含以下内容： 基础信息：服务单号、服务状态等。 服务权益专属信息：当前服务权益的个性化信息。 对于服务单的过程交付件，您可以在线“下载”。 评价服务单 1、登录天翼云管理中心，点击支持支持计划，进入“我的服务单”页面。 2、在状态为“已完成”的服务单的“操作”栏点击“评价”，进入服务单的评价页面。 在“服务评价”区域对各服务维度打星。 服务维度包括：响应速度、交付物质量。

本文介绍产品增值与定制内容申请的相关内容。 如果您有增值/定制的需求，您可以联系客户经理或天翼云客服，提交您的需求。 也可以进入官网以工单的形式提交您的需求。 工单提交流程： 第一步，登陆天翼云官网，点击用户菜单下的“工单管理“； 工单管理页面 第二步，进入“提交工单”页面，在安全加速业务处点击“提问”； 提交工单页面 第三步，根据您的需求，选择“问题分类”，或“创建工单” 问题分类和创建工单页面

如果您已停用某个接入商的服务，需要将网站备案信息取消接入: 您备案成功后不再使用天翼云服务器，需要取消在天翼云接入的备案，并将您的ICP备案信息接入到新的服务器提供商。 如果您已备案成功的网站已完全停用，可以通过注销网站将备案信息彻底删除: 若您的网站已经在天翼云成功备案，现要停止该网站的服务，需注销网站在工信部的ICP备案信息。 温馨提醒：工信部未批复的域名后缀注销后将无法再次备案 如果您已备案成功的App已经下架或者不再使用，可以通过注销App将备案信息彻底删除: 若您的App已经在天翼云成功备案，现要停止该App的服务，需注销APP在工信部的ICP备案信息。 温馨提醒：工信部未批复的域名后缀注销后将无法再次备案 如果您的备案主体已不再使用，可以通过注销主体将该主体及主体下的所有互联网信息服务删除： 注销已备案成功的主体在工信部的所有ICP备案信息，同时注销该主体下备案的所有互联网信息服务，包括网站、App、小程序、快应用。注销成功后该主体下的所有域名均无法被访问，且工信部未批复的域名后缀注销后无法再次备案，同时可能会影响App、小程序、快应用的使用。 温馨提醒：注销主体影响范围较大，请您谨慎操作。

本文介绍Java如何实现并应用函数实例生命周期回调方法。 使用说明 当您实现并配置函数实例生命周期回调后，函数计算将在相关实例生命周期事件发生时调用对应的回调程序。函数实例生命周期涉及Initializer和PreStop回调。 Initializer回调 Initializer回调在函数实例启动成功后，请求处理程序（Handler）之前执行。使用Initializer回调需要继承com.ctg.faas.runtime.FunctionInitializer接口，并实现该接口的initialize方法。 PreStop回调 PreStop回调在函数实例销毁前执行。使用PreStop回调需要继承com.ctg.faas.runtime.PreStopHandler接口，并实现该接口的preStop方法。 Initializer回调和PreStop回调的方法签名一样，入参只有一个context参数，提供在调用时的运行上下文信息。一个包含回调方法的示例如下： package example; import com.ctg.faas.runtime.Context; import com.ctg.faas.runtime.FunctionInitializer; import com.ctg.faas.runtime.PojoRequestHandler; import com.ctg.faas.runtime.PreStopHandler; public class PojoHandler implements PojoRequestHandler , FunctionInitializer, PreStopHandler { @Override public String handleRequest(String input, Context context) { context.getLogger().info("Hello:" + input); return input; } @Override public void initialize(Context context) { context.getLogger().info("initialize..."); } @Override public void preStop(Context context) { context.getLogger().info("preStop..."); } }

本文为您介绍如何在使用SELECT语法时进行排序。 按某一列排序 plaintext teledb create table teledbpg(id int, nickname text); CREATE TABLE teledb insert into teledbpg values(1,'teledb'),(3,'pg'),(1,'hello,pgxc'); COPY 3 teledb select from teledbpg order by nickname; id nickname + 1 hello,pgxc 3 pg 1 teledb (3 rows) 按第一列排序 plaintext teledb select from teledbpg order by 1; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg 按ID 升级排序，再按 nickname 降序排序 plaintext teledb select from teledbpg order by id,nickname desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 效果与上面的语句一样 plaintext teledb select from teledbpg order by 1,2 desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 随机排序 plaintext teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 teledb 3 pg 1 hello,pgxc (3 rows) teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 hello,pgxc 1 teledb 3 pg (3 rows) 计算排序 plaintext teledb

本文为您介绍如何在使用SELECT语法时进行排序。 按某一列排序 plaintext teledb create table teledbpg(id int, nickname text); CREATE TABLE teledb insert into teledbpg values(1,'teledb'),(3,'pg'),(1,'hello,pgxc'); COPY 3 teledb select from teledbpg order by nickname; id nickname + 1 hello,pgxc 3 pg 1 teledb (3 rows) 按第一列排序 plaintext teledb select from teledbpg order by 1; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg 按ID 升级排序，再按 nickname 降序排序 plaintext teledb select from teledbpg order by id,nickname desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 效果与上面的语句一样 plaintext teledb select from teledbpg order by 1,2 desc; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 3 pg (3 rows) 随机排序 plaintext teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 teledb 3 pg 1 hello,pgxc (3 rows) teledb select from teledbpg order by random(); id nickname + 1 hello,pgxc 1 teledb 3 pg (3 rows) 计算排序 plaintext teledb

域名信息模板创建：在新域名服务界面点击“控制台”进入到创建模板页面。具体有如下两种方式： 在天翼云官网搜索“新域名服务”，找到新域名服务产品，点击“控制台”进入控制台页面 在天翼云官网点击“产品” → “企业应用” → “新域名服务”进入新域名服务产品界面，并点击“控制台”进入控制台页面 在控制台模版界面，点击“域名信息模版管理” → “创建模版”进入创建模版页面 在创建模板页面输入域名服务需要的相关信息。并点击“提交”，即可完成域名信息模板创建，等待模版实名认证通过后即可购买域名（ 请注意域名所有者证件类型和上传的证件扫描件保持一致，若模版实名被拒绝，请修改或者新建模版 ）。 查找要注册的域名，有两种方式如下： 在天翼云官网搜索“新域名服务”，找到新域名服务产品，点击“域名注册”进入域名查询页面 在天翼云官网点击“产品” → “企业应用” → “新域名服务”进入新域名服务产品界面，并点击“域名注册”进入域名查询页面，在域名查询页面输入想要注册的域名，显示“可注册”状态的域名为可注册和购买的域名。