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- 计费说明开通说明:通过按需计费模式购买资源时,您的天翼云账户余额+通用代金券需大于100元,并且大于按需计费资源(已开通+即将开通)1小时费用的总和。计费规则:按需计费模式下,云电脑按开机时长计费(如当天10:30:00至10:40:12云电脑为开机状态,则按11分钟扣费),系统盘、数据盘和网络带宽无论是否使用,均按订购时长计费(如2025年10月1日12:00:00订购开通资源后,2025年10月2日12:00:28退订资源,则累计扣费时长为24小时1分钟)。
- 手工搭建LNMP环境（CentOS 7.2 PHP7.0）本文主要介绍了在天翼云上如何使用弹性云主机的Linux实例手工搭建LNMP平台的web环境 简介 本文主要介绍了在天翼云上如何使用弹性云主机的Linux实例手工搭建LNMP平台的web环境。该指导具体操作以CentOS 7.2 64位操作系统为例。 Linux实例手工部署LNMP环境具体操作步骤如下: 1.安装nginx。 2.安装MySQL。 3.安装PHP。 4.浏览器访问测试。 前提条件 1.弹性云主机已绑定弹性公网IP。
- 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。
- 操作系统资源限制类问题本页介绍天翼云TeleDB数据库操作系统资源限制类问题。 进程打开文件数达到上限问题 问题描述 节点运行报错too many open file。 可能影响 应用连接数据库报错; 执行SQL报错。 解决步骤 检查数据库用户的操作系统参数是否符合预期 执行以下命令,返回值不应少于131072。
- 计费概述在使用海量文件服务过程中,除文件存储本身的存储容量费用之外,还可能涉及以下费用: 弹性IP费用 当您使用文件系统上传或下载数据、将非天翼云数据迁移至弹性文件服务时,需要将文件系统挂载至一台连接公网的云主机上实现数据上传和下载,将占用弹性IP提供的公网带宽。具体费用信息,请参考弹性IP-计费概述。 云专线费用 当您使用云专线服务接入本地数据中心时,将会收取云专线使用费用。具体费用信息,请参考计费项及计费方式-云专线。
- 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。
- 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。
- 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。
- 创建数据库和账号创建账号在天翼云官网首页的顶部菜单栏,选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 关系数据库SQL Server版,进入关系数据库SQL Server产品页面。然后单击管理控制台,进入TeleDB数据库概览页面。在左侧导航栏,选择SQL Server > 实例管理,进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏,选择区域和项目。在实例列表中,单击目标实例名称,进入实例基本信息页面。单击账号管理,可以看到实例已创建的账号列表。单击创建账号,设置如下参数,然后单击确定。
- 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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