本节为您介绍云迁移服务CMS中数据库迁移工具数据订阅快速配置,包括注意事项及操作步骤。 注意事项 本文仅简单介绍数据订阅的通用配置流程，不同情况下的高级配置请阅读数据订阅。 操作步骤 1. 进入数据订阅的任务列表界面。 2. 单击“创建订阅”按钮，进入订阅任务配置界面。 3. 填写订阅任务的参数信息。 4. 填写好源库信息后，单击测试连接按钮。 5. 通过连接测试后点击“下一步：选择订阅对象”。 6. 将需要订阅的表选中，并点击“>”箭头，将表移到右侧已选对象框中。 7. 确定需要订阅的表后，点击“下一步:启动”，启动订阅任务。 8. 启动订阅任务后，即可查看订阅任务实时进度。

本文将为您介绍公共传输通道的术语概念。 中国电信下一代承载网 中国电信下一代承载网（CN2DCI）是指中国电信融合原CN2和DCI两张网络之后构建的面向2B业务的差异化、智能化、服务化专用承载网，目标建成技术领先、行业最有竞争力的2B网络。 CN2DCI网络新平面 中国电信基于SDN架构，在CN2DCI网络基础上通过引入SRv6+EVPN等技术重构的高质量、高可靠、差异化精品网络。 SRv6 SRv6（Segment Routing IPv6）是一种网络转发技术，SR指Segment Routing技术，v6指原生IPv6，SRv6就是IPv6+Segment Routing，是SR技术的IPv6演进版本。 多协议标签交换 多协议标签交换（MultiProtocol Label Switch），简称为MPLS，结合二层交换和三层路由的集成数据传输技术。 虚拟专网 虚拟专网（VPN），全称为虚拟专用网络（Virtual Private Network），利用开放的公共网络建立专用数据传输通道，将不同站点连接起来并提供安全的端到端数据通信的广域网组网方式。 EVPN EVPN（Ethernet Virtual Private Network）是一种用于二层网络互联的VPN技术，采用类似于BGP/MPLS IP VPN 的机制，通过扩展BGP协议，使用扩展后的可达性信息，使不同站点的二层网络间的MAC地址学习和发布过程从数据平面转移到控制平面。 运营商边界设备 运营商边界设备（Provider Edge），简称为PE，位于运营商网络边缘，用于连接CE设备，一般为路由器。

本文简述如何通过诊断工具查询指定IP是否为天翼云CDN节点IP以及对应归属地。 功能介绍 天翼云CDN加速服务提供IP归属查询工具，您可以使用该工具检测某IP地址是否为天翼云CDN节点IP，同时获取IP归属地。 应用场景 场景一：配置CDN加速服务后，可通过该工具验证客户端的请求是否成功到达天翼云CDN节点IP。如果不是天翼云CDN节点IP，则代表配置未生效；如果是，则可以继续验证请求是否正常。 场景二：当您的网站访问异常时，可通过该工具查询用户访问的IP是否为天翼云CDN节点IP，来排查网站访问异常的原因。如果IP地址是天翼云CDN节点IP，您可以继续排查问题原因或者反馈给我们处理。如果IP地址不是天翼云CDN节点IP，则要查看CNAME是否配置正确，DNS解析是否正常等。 诊断工具说明 1. 登录CDN控制台。 2. 单击左侧导航栏【诊断工具】，进入【IP归属查询】页面，输入查询的地址。 3. 输入查询后将显示该地址是否为天翼云CDN节点以及对应归属地。 说明 查询IP为天翼云CDN节点IP，验证结果显示为CDN节点，显示IP归属地。 查询IP不为天翼云CDN节点IP，验证结果显示为不是CDN节点，IP归属地未知。

从Spark导入详细示例 要通过Spark将本地存储的数据导入到云数据库ClickHouse，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 准备工作： 确保您已经安装了Spark，并配置好了与云数据库ClickHouse的连接。 确保您已经在本地存储中准备好了要导入的数据文件。 2. 导入所需的依赖： 在Spark应用程序中添加所需的依赖项以支持与云数据库ClickHouse的连接。您需要使用ClickHouse JDBC驱动程序和Spark的相关依赖。例如，在Maven项目中，您可以添加以下依赖项： xml ru.yandex.clickhouse clickhousejdbc 0.4.1 根据您使用的构建工具和版本，请相应地配置依赖项。 3. 编写Spark应用程序： 创建一个Spark应用程序，通过Spark读取本地存储的数据文件，并将数据导入到云数据库ClickHouse中。下面是一个示例代码： scala import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode} object ClickHouseDataImporter { def main(args: Array[String]): Unit { // 创建SparkSession val spark SparkSession.builder() .appName("ClickHouse Data Importer") .getOrCreate() // 读取本地存储的数据文件 val data spark.read.format("csv") .option("header", "true") // 如果数据文件包含头部，则设置为true .option("inferSchema", "true") // 自动推断列的数据类型 .load("/path/to/data/file.csv") // 替换为实际数据文件的路径 // 将数据保存到ClickHouse数据库中 data.write .mode(SaveMode.Append) // 指定保存模式，可以根据需求更改 .format("jdbc") .option("url", "jdbc:clickhouse://yourclickhousehost:port/database") // 替换为实际的云数据库ClickHouse连接URL和目标数据库 .option("dbtable", "yourtable") // 替换为目标表的名称 .option("user", "yourusername") // 替换为云数据库ClickHouse的用户名 .option("password", "yourpassword") // 替换为云数据库ClickHouse的密码 .save() } } 在上述代码中，您需要替换以下内容： "/path/to/data/file.csv"：实际的本地数据文件路径。 "jdbc:clickhouse://yourclickhousehost:port/database"：实际的云数据库ClickHouse连接URL和目标数据库信息。 "yourtable"：目标表的名称。 "yourusername"：云数据库ClickHouse的用户名。 "yourpassword"：云数据库ClickHouse的密码。 4. 运行Spark应用程序： 将您的Spark应用程序打包，并将其提交到Spark集群或本地运行。根据您的环境和需求，选择适当的方式来运行Spark应用程序。 例如，如果您使用的是Sparksubmit命令行工具，可以执行以下命令来提交应用程序： sparksubmit class ClickHouseDataImporter master local[] path/to/your/app.jar 这将启动Spark应用程序并开始将本地存储的数据导入到云数据库ClickHouse中。 说明 上述示例代码仅提供了一个基本的框架，您可能需要根据实际需求进行调整和优化。另外，还可以使用Spark的分布式计算能力和数据处理功能来进行更复杂的数据转换和导入操作。

云工作流提供一个低代码、可视化的工作流设计器， 可降低用户学习云工作流流程定义的学习成本， 通过拖拽、编辑等操作完成工作流流程编排以及对应状态输入、输出和错误重试等设置， 提高用户工作流编排的效率。 界面概览 CloudFlow Studio编辑页 状态浏览区 流程画布区 参数配置区 YAML编辑页 工作流配置 界面概览 1、菜单栏 可以在云工作流设计器中CloudFlow Studio 、YAML 和工作流配置三个功能区域进行切换。 2、状态浏览区 包含两个tab， 操作 和流程 操作tab 提供云工作流可集成的包含网络与CDN、计算、存储、容器与中间件、数据库以及人工智能在内的天翼云云产品的OpenAPI列表以及进行集成优化的常用操作 。可以将其拖拽到流程画布区中， 每个API是一个Operation（操作）类型的状态（State）。 流程tab 提供流程控制类状态列表， 不负责具体执行内容。提供Switch（条件分支）、Noop（传递）、Fail（失败）、Parallel（并行）、Sleep（暂停）以及Foreach（迭代）五个状态。可以将其拖拽到流程画布区中， 用于控制工作流执行流程逻辑。 3、流程画布区 可以拖拽状态浏览器的操作tab 、流程tab下的任意状态节点到流程画布区， 可视化编排和展示工作流流程 另外还包含了回退、前进、删除、缩放以及居中等功能按钮方便根据流程画布区对正在编排的流程可进行一些编辑操作。 4、参数配置区 在流程画布区拖拽进入状态节点后，单击选中目标状态节点， 可在右侧的参数配置区对状态的属性查看和编辑配置。 5、功能按钮区 包含工作流流程的保存 、退出 以及执行的功能按钮。

创建步骤 1. 登录星辰MaaS智能体平台。 2. 在页面左侧的工具后，点击页面中右侧的创建工具按钮，点击通过工作流创建。 3. 输入应用名称和简介，使用内置头像或单击头像图标上传自定义头像。 4. 完成创建后会进入工作流编排页面。 工作流工具与工作流应用差异 工作流编排功能与工作流编排应用大致相同，因工具中的工作流创建方式不包含对话功能，故存在以下区别： 开始节点 系统变量如下： 变量名称 数据类型 说明 sys.files Array[File] 文件参数，存储用户初始使用应用时上传的图片。 sys.userid String 用户 ID，每个用户在使用工作流应用时，系统会自动向用户分配唯一标识符，用以区分不同的对话用户。 sys.appid String 应用 ID，系统会向每个 应用分配一个唯一的标识符，用以区分不同的应用，并通过此参数记录当前应用的基本信息。 sys.workflowid String 用于记录当前 应用内所包含的所有节点信息。 sys.workflowrunid String 应用运行 ID，用于记录应用中的运行情况。 结束节点 定义一个工作流程结束的最终输出内容。工作流在完整执行后都需要至少一个结束节点，用于输出完整执行的最终结果。 结束节点为流程终止节点，后面无法再添加其他节点，工作流应用中只有运行到结束节点才会输出执行结果。若流程中出现条件分叉，则需要定义多个结束节点。 结束节点需要声明一个或多个输出变量，声明时可以引用任意上游节点的输出变量。

操作 使用限制 访问实例 若文档数据库实例未开通公网访问，则必须与弹性云主机在同一个虚拟私有云子网内才能访问。 文档数据库服务和弹性云主机在不同的安全组默认不能访问，需要在文档数据库服务安全组添加一条“入”的访问规则。文档数据库服务默认端口：8635，需要手动修改才能访问其它端口。 部署 实例所部署的弹性云主机，对用户不可见，即只允许应用程序通过IP地址和端口访问数据库。 数据库的rwuser权限 创建实例页面只提供管理员帐户rwuser权限。 修改数据库参数设置 用户创建的参数组中大部分数据库参数可以修改。 数据迁移 可以使用mongoexport和mongoimport命令行工具等方式迁移数据，具体请参见 存储引擎 支持WiredTiger存储引擎。 重启实例或节点 必须通过管理控制台操作重启实例。 查看备份文件 文档数据库服务在对象存储服务上的备份文件，对用户不可见。

为什么迁移进度条进度时快时慢？ 在主机迁移的过程中，除了迁移还包含了模块初始化、备份、清理等各种操作，这些操作也会推动进度条的增长，而这些操作的用时难以准确预估，因此会导致迁移进度条增速时快时慢。该现象属于正常现象，请耐心等待迁移完成即可。 Iperf的测试网络的方法？ 前提条件 保证源端与目的端网络连通，以及天翼云上目的端服务器的安全组规则允许Iperf测试端口开放。 该测试需要在迁移前进行，而且在源端服务器上运行的业务对网络影响不大，否则测试数据不准。 测试步骤 1. 根据源端服务器的OS类型下载对应iperf版本。 2. 在源端服务器和目的端服务器（或者目的端服务器同一Region下的其他弹性云服务器）某一个目录下解压iperf工具。例如在Windows操作系统的iperf工具： 3. 在目的端服务器上，以命令行方式运行iperf（服务端模式运行，以Windows操作系统为例）： 1. 执行以下命令，进入iperf目录。 cd /d path 其中，path指2中iperf工具解压后在目的端服务器中的路径。 2. 执行以下命令，以服务端运行iperf。 iperf3 p port s 其中，port表示iperf工具的服务端监听端口，建议Windows操作系统使用8900端口（8900为目的端服务器使用的数据传输端口），Linux操作系统使用22端口（22为目的端服务器使用的数据传输端口）。您测试的时候也可以使用其他端口，但要保证目的端服务器安全组规则允许开放该TCP或者UDP端口。以Windows操作系统使用8900端口为例，当回显信息为Server listening on 8900时，表明服务端已经运行就绪。 4. 在源端服务器上，以命令行方式运行iperf（客户端模式运行），测试TCP带宽和UDP的抖动、丢包率和带宽（以Windows操作系统为例）。 1. 执行以下命令，进入iperf目录 cd /d path 其中，path指2中iperf工具解压后在源端服务器中的路径。 2. 执行以下命令，运行iperf工具，测试TCP带宽。 iperf3 c targetIP p port t time 其中，c是客户端模式运行。 targetIP 表示目的端服务器（即以服务端模式运行iperf的服务器）的IP地址。 port表示连接目的端服务器的端口。 time表示测试总时间，默认单位为秒。以Windows操作系统使用8900端口为例，iperf客户端连接到iperf服务端成功后会进行带宽（Bandwidth）测试，测试结束后查看结果即可： 3. 执行以下命令，运行iper测试UDP的抖动、丢包率和带宽。 iperf3 c targetIP p port u t time 其中，u表示测试UDP的抖动、丢包率和带宽。 targetIP 表示目的端服务器（即以服务端模式运行iperf的服务器）的IP地址。 port表示连接目的端服务器的端口。 time表示测试总时间，默认单位为秒。以Windows操作系统使用8900端口为例，iperf客户端连接到iperf服务端成功后会测试UDP的抖动（Jitter）、丢包率（Lost/Total Datagrame）和带宽（Bandwidth），测试结束后查看结果即可。 4. 若需要测试网络时延，可以使用ping命令。 ping targetiP targetIP 表示目的端服务器（即以服务端模式运行iperf的服务器）的IP地址。需要配置目的端服务器所在的VPC的安全组规则，允许ICMP协议报文通过。 5. 执行命令 iperf3 h，获取更多的iperf的使用帮助。

3.3 SM4工具类 import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.KeyGenerator; import javax.crypto.SecretKey; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import java.security.Security; public class SM4Util { static { Security.addProvider(new BouncyCastleProvider()); } // 生成SM4密钥 public static byte[] generateKey() { try{ KeyGenerator keyGenerator KeyGenerator.getInstance("SM4", "BC"); keyGenerator.init(128); // 可选 128 或 256 SecretKey secretKey keyGenerator.generateKey(); return secretKey.getEncoded(); } catch (Exception e) { //TODO 处理异常 } } // 加密 public static byte[] encrypt(byte[] keyBytes, byte[] data) { try{ SecretKeySpec keySpec new SecretKeySpec(keyBytes, "SM4"); Cipher cipher Cipher.getInstance("SM4/ECB/PKCS5Padding", "BC"); cipher.init(Cipher.ENCRYPTMODE, keySpec); return cipher.doFinal(data); } catch (Exception e) { //TODO 处理异常 } } // 解密 public static byte[] decrypt(byte[] keyBytes, byte[] encryptedData) { try{ SecretKeySpec keySpec new SecretKeySpec(keyBytes, "SM4"); Cipher cipher Cipher.getInstance("SM4/ECB/PKCS5Padding", "BC"); cipher.init(Cipher.DECRYPTMODE, keySpec); return cipher.doFinal(encryptedData); } catch (Exception e) { //TODO 处理异常 } } } 3.4 Hmacsm3工具类 import org.apache.commons.codec.binary.Base64; import org.bouncycastle.crypto.digests.SM3Digest; import org.bouncycastle.crypto.macs.HMac; import org.bouncycastle.crypto.params.KeyParameter; import java.security.SecureRandom; public class HmacSM3Util { / 计算 HMACSM3 @param key 密钥 @param data 数据 @return HMACSM3 值 / public static byte[] hmacSM3(byte[] key, byte[] data) { HMac hmac new HMac(new SM3Digest()); hmac.init(new KeyParameter(key)); hmac.update(data, 0, data.length); byte[] result new byte[hmac.getMacSize()]; hmac.doFinal(result, 0); return result; } / 生成指定长度的随机密钥 @param length 密钥长度（字节） @return 随机生成的密钥 / public static byte[] generateRandomKey(int length) { SecureRandom random new SecureRandom(); byte[] key new byte[length]; random.nextBytes(key); return key; } // 示例用法 public static void main(String[] args) { // 生成随机密钥 byte[] key generateRandomKey(16); // 16字节长度的随机密钥 // 待计算的数据 byte[] data "Hello, HMACSM3!".getBytes(); // 计算 HMACSM3 值 byte[] hmacValue hmacSM3(key, data); // 打印结果 System.out.println("HMACSM3 值: " + Base64.encodeBase64String(hmacValue)); } }

本节为您介绍数据库迁移迁移限制相关问题。 兼容性列表有哪些？ 您可参见兼容性列表。 迁移限制有哪些。 您可以参见迁移约束与限制，以及任务配置的前提条件和要求。 为何不支持同步/迁移系统库？ 由于系统库中数据迁移/同步至目标库中，可能会影响数据库实例的可用性，因此不支持将数据库的系统库作为源或目标。 为何不支持高版本向低版本迁移？ 建议源和目标库版本保持一致，或者从低版本向高版本以保障兼容性。如高版本向低版本，可能存在数据库兼容性问题。 数据库迁移工具重要声明有哪些？ 具体内容您可请参见免责声明。

数据所在位置 使用条件 迁移方法 迁移速度评估 使用限制 物理机文件系统 物理机可以访问待迁移数据； 物理机和HPFS网络互通，保证可挂载文件系统； 命令拷贝 速度速度取决于物理机网卡，可多台并行拷贝，提高速度。 只支持GPU裸金属物理机挂载 HPFSPOSIX 协议的并行文件系统。 弹性云主机文件系统 云主机可以访问待迁移数据； 弹性云主机和HPFS在同一VPC网络下，保证可挂载文件系统； 命令拷贝 速度取决于云主机配置的网络带宽，可多台并行拷贝，提高速度。 只支持云主机挂载NFS协议的并行文件系统。 对象存储ZOS ZOS数据可以在互联网/内网环境下载； 互联网/内网下载的客户端和HPFS互通，保证可挂载文件系统； 工具迁移 客户端测公网出口带宽直接影响上传时间。 通过互联网访问ZOS的数据，迁移过程会产生请求和流量等相关的费用。 客户本地 用户本地数据量巨大（几十TB），且数据归属于客户，可插拔盘操作； 用户在公有云有独立归属的数据迁移服务器可进行插盘操作； 数据迁移服务器和HPFS互通，保证可挂载文件系统； 数据快递 单USB口的机械硬盘可达到150MB/s。 专属资源的客户，拥有独立的机房设备。

服务网格支持集成外部授权服务，通过自定义授权服务策略，您可以轻松定义自定义的外部授权服务并将策略应用到网格数据面，实现灵活的安全管控能力。 策略配置说明 配置项 说明 安全策略名称 策略名称 协议 HTTP和GRPC协议的外部授权服务 服务地址 实现了Envoy extauthz授权接口的服务名称，如extauth.default.svc.cluster.local 服务端口 授权服务端口 超时时间 数据面请求外部授权服务的超时时间，如1s，2.5s 鉴权服务不可用时放行请求 访问鉴权服务失败或者鉴权服务返回5XX状态码时是否放行请求，默认关闭 鉴权服务不可用自定义错误码 请求鉴权服务出现网络错误时返回自定义状态码 在鉴权请求中携带请求Body 是否将请求Body带到鉴权服务 鉴权请求携带Body的最大长度(Byte) 允许携带到鉴权服务的Body最大长度 允许将不完整消息发送至鉴权服务 在请求Body超出最大长度限制时，若不启用该选项则将拒绝请求并返回HTTP 413 在鉴权请求中携带header 指定将请求中的部分Header带到鉴权服务 在鉴权请求中新增header 请求鉴权服务时新增Header 在鉴权通过时覆盖Header 鉴权通过时使用鉴权服务返回的Header覆盖原始请求Header访问上游 鉴权失败时覆盖Header 鉴权通过时使用鉴权服务返回的Header覆盖应答Header返回给下游

xfsrepair 文件系统 根据打印消息“ERROR：”，修复失败时： 执行 xfsrepair L 文件系统，即xfsrepair L /dev/vdc。 注：L是修复xfs文件系统的最后手段，慎重选择，因为会清空日志，丢失用户数据和文件；另，在执行xfsrepair操作前，最好使用xfsmetadump工具保存元数据，一旦修复失败，可以恢复到修复之前的状态。 再次执行 xfsrepair /dev/vdc。 重启弹性云主机即可恢复正常。

本节介绍什么是云安全中心。 云安全中心（CTCSC，Cloud Security Center，简称云CSC）作为用户侧的安全中心，通过对各个主机资产、安全设备告警日志等数据的采集对数据进行应用，通过安全数据的统一汇聚进行安全数据的统一融合化处理，通过平台整体整合形成数据汇聚、威胁检测、告警响应的业务能力，对业务进行应急处置和统计分析，满足态势感知、响应处置拦截、威胁预警和攻击行为溯源等目标，最终实现统一的前台展示，帮助用户实现威胁检测、溯源、响应的自动化安全运营闭环。 云安全中心系统主要包含应用中心、安全分析中心、安全数据汇聚以及安全响应中心四大模块。 应用中心：提供各类安全数据的展示、资产以及风险管理，对各类安全指标进行统计分析，出具安全运营报告，实现安全系统数据的统一管理、统一运营。 安全分析中心：实现安全分析和数据分析，构建各类威胁模型，深度检测安全威胁，智能分析辅助安全决策，感知整体安全态势。 安全数据汇聚：实现各类数据源的数据收集，实现数据服务、数据存储、数据处理以及数据采集等。 安全响应中心：实现工单、剧本以及插件工具的管理，安全编排与自动化响应处置，提升安全威胁检测能力和处置效率。

本节主要介绍产品优势 云迁移工具RDA是天翼云为上云用户量身打造的迁移工具，可提供主机和对象存储在线迁移，助力企业快速上云，节省维护和使用成本。 操作简单 支持一键部署、图形化操作界面及常见问题一键修复。 安全可信 安全，传输加密，传输通道使用SSL加密，保证您数据传输安全性；认证和密码加密，存储的相关凭证采用了AESCBC进行双边加解密。 智能高效 对生产系统影响最小化，当CPU、IO、内存和带宽占用达到设定的阈值后暂停迁移/同步，等待资源空闲后自动恢复迁移/同步。 无缝迁移 迁移/同步过程业务不中断，生产系统无需停机/停服。

操作 使用限制 访问实例 若文档数据库实例未开通公网访问，则必须与弹性云主机在同一个虚拟私有云子网内才能访问。 文档数据库服务和弹性云主机在不同的安全组默认不能访问，需要在文档数据库服务安全组添加一条“入”的访问规则。 文档数据库服务默认端口：8635，需要手动修改才能访问其它端口。 部署 实例所部署的弹性云主机，对用户不可见，即只允许应用程序通过IP地址和端口访问数据库。 数据库的rwuser权限 创建实例页面只提供管理员帐户rwuser权限。 修改数据库参数设置 用户创建的参数组中大部分数据库参数可以修改。 数据迁移 可以使用mongoexport和mongoimport命令行工具等方式迁移数据。 存储引擎 支持WiredTiger存储引擎。 重启实例或节点 必须通过管理控制台操作重启实例。 查看备份文件 文档数据库服务在对象存储服务上的备份文件，对用户不可见。

本节介绍了用户指南: 弹性文件概述。 云容器引擎支持挂载天翼云弹性文件存储卷。cstorcsi插件兼容动态和静态两种存储卷类型，通过将弹性文件存储卷挂载至容器指定目录，可满足数据持久化需求。 弹性文件存储提供按需扩展的高性能NAS服务，支持云上多台弹性云主机、容器及物理机等计算资源的大规模并发访问，具备高可用性与数据持久性保障。其提供标准POSIX文件访问接口，可实现现有应用与文件存储的无缝集成。 使用限制 规格类型 当前cstorcsi插件支持SFS Turbo标准型、SFS Turbo性能型 文件协议 当前cstorcsi插件仅支持NFS协议 容量 单个文件系统最小容量为500GB 文件系统加密 暂不支持文件存储加密 性能规格 SFS Turbo标准型、SFS Turbo性能型规格对比：弹性文件性能对比 说明 最大IOPS、最大带宽两个参数的值均为读写总和。比如最大IOPSIOPS读+IOPS写。 最大IOPS大小与容量无关。 时延是指低负载情况下的最低延迟，非稳定时延。 参数 SFS Turbo标准型 SFS Turbo性能型 最大带宽 1.5GB/s 2GB/s 最高IOPS 5000 30000 时延 1~10ms 1ms 最大容量 500GB~32TB 500GB~32TB 优势 大容量、低时延 大容量、高带宽、低成本 应用场景 适用于大容量、低时延的业务，如代码存储、日志存储、Web服务、虚拟桌面等 适用于海量小文件、随机IO密集型以及时延敏感型业务，如高性能计算、文件共享、内容管理等

本文介绍如何批量更新、删除或插入数据。 批量更新 常用的批量更新为 update …… set …… from(values()) as ……，将values的值构成虚表，统一更新。 update table1 set col2tmp.col2 from (values (XXX,'XXX'),(XXX,'XXX'),(XXX,'XXX')) as tmp (col1,col2) where test.col1tmp.col1; 批量删除 使用truncate，直接将表所有数据行截断，无法进行回滚。 truncate tablename; drop，也是直接将表全部删除，不可回滚。不同在于，drop会将整个表数据与表结构全部删除，truncate会保留表结构，即表可以继续使用。 drop tablename; 批量插入 使用 insert into ... select的方法，对数据源限制较多。 insert into table1(col1, col2) select col1 , col2 from table2; 使用insert into … values (), () … ，SQL编写麻烦，数据量多时，较难检查其正确性。 insert into tablename(col1, col2) values (XXX, 'XXX'), (XXX, 'XXX'); 使用三方工具或者编程语言实现批量处理（推荐） 使用SQL编写批量数据处理其实较为繁琐，原因是SQL语句较为冗余，也不便于检查错误。因而生产中最为常用的方式，是使用其他编程语言的数据库驱动，利用该语言的开发便利性，批量导入数据，例如java语言连接数据库使用的jdbc，搭配上合适的函数框架，可以很轻松实现批量操作数据。

3.3 SM4工具类 import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.KeyGenerator; import javax.crypto.SecretKey; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import java.security.Security; public class SM4Util { static { Security.addProvider(new BouncyCastleProvider()); } // 生成SM4密钥 public static byte[] generateKey() { try{ KeyGenerator keyGenerator KeyGenerator.getInstance("SM4", "BC"); keyGenerator.init(128); // 可选 128 或 256 SecretKey secretKey keyGenerator.generateKey(); return secretKey.getEncoded(); } catch (Exception e) { //TODO 处理异常 } } // 加密 public static byte[] encrypt(byte[] keyBytes, byte[] data) { try{ SecretKeySpec keySpec new SecretKeySpec(keyBytes, "SM4"); Cipher cipher Cipher.getInstance("SM4/ECB/PKCS5Padding", "BC"); cipher.init(Cipher.ENCRYPTMODE, keySpec); return cipher.doFinal(data); } catch (Exception e) { //TODO 处理异常 } } // 解密 public static byte[] decrypt(byte[] keyBytes, byte[] encryptedData) { try{ SecretKeySpec keySpec new SecretKeySpec(keyBytes, "SM4"); Cipher cipher Cipher.getInstance("SM4/ECB/PKCS5Padding", "BC"); cipher.init(Cipher.DECRYPTMODE, keySpec); return cipher.doFinal(encryptedData); } catch (Exception e) { //TODO 处理异常 } } } 3.4 Hmacsm3工具类 import org.apache.commons.codec.binary.Base64; import org.bouncycastle.crypto.digests.SM3Digest; import org.bouncycastle.crypto.macs.HMac; import org.bouncycastle.crypto.params.KeyParameter; import java.security.SecureRandom; public class HmacSM3Util { / 计算 HMACSM3 @param key 密钥 @param data 数据 @return HMACSM3 值 / public static byte[] hmacSM3(byte[] key, byte[] data) { HMac hmac new HMac(new SM3Digest()); hmac.init(new KeyParameter(key)); hmac.update(data, 0, data.length); byte[] result new byte[hmac.getMacSize()]; hmac.doFinal(result, 0); return result; } / 生成指定长度的随机密钥 @param length 密钥长度（字节） @return 随机生成的密钥 / public static byte[] generateRandomKey(int length) { SecureRandom random new SecureRandom(); byte[] key new byte[length]; random.nextBytes(key); return key; } // 示例用法 public static void main(String[] args) { // 生成随机密钥 byte[] key generateRandomKey(16); // 16字节长度的随机密钥 // 待计算的数据 byte[] data "Hello, HMACSM3!".getBytes(); // 计算 HMACSM3 值 byte[] hmacValue hmacSM3(key, data); // 打印结果 System.out.println("HMACSM3 值: " + Base64.encodeBase64String(hmacValue)); } }

本文主要介绍如何使用备份创建镜像。 云主机备份支持将弹性云主机的备份创建为镜像，可利用镜像发放弹性云主机，达到快速恢复业务运行环境的目的。 当云主机被误删除的时候，可以使用云服务备份创建镜像达到恢复数据的目的。 前提条件 在进行本文操作之前，您需要完成以下准备工作： 请确保弹性云主机在备份前已完成如下操作： Linux弹性云主机优化并安装Cloudinit工具 Windows弹性云主机优化并安装Cloudbaseinit工具 创建镜像前备份的状态必须为“可用”，或者状态为“创建中”并在备份状态列显示“可用于创建镜像”时，才允许执行创建镜像操作。 说明 备份开始创建后会进入“创建中”的状态，一段时候过后，“创建中”的下方会出现“可用于创建镜像”的提示。此时，虽然备份仍在创建中，不能用于恢复，但是可以执行创建镜像的操作。 用于创建镜像的备份必须包含系统盘的备份。 仅支持使用弹性云主机的备份创建镜像，不支持使用物理机的备份创建镜像。 功能说明 考虑到由同一个备份创建的镜像都是相同的，为了节省镜像配额，一个备份只允许创建一个包含系统盘和所有数据盘的整机镜像，可通过这一个整机镜像发放多个弹性云主机。 已经创建过镜像的备份不允许手动或自动删除，如果想要删除备份，需要先删除该备份创建的镜像。如果备份是随备份策略产生，那在创建镜像后，该备份将不再计算在备份策略的保留规则内，即不会过期自动清理。 使用备份创建镜像时，镜像会对备份进行压缩，所以产生的镜像可能会比备份小。

本节介绍划词工具的使用方法。 划词工具适用于在办公场景中，当用户在文档、网页等内容里看到需要进一步处理（如搜索、翻译、生成相关内容等）的文字时，通过划选文字，快速调用工具进行操作，提升信息处理效率，比如在阅读资料时划选陌生概念进行搜索，或者划选外文进行翻译等。 1、开启关闭划词工具：在设置划词工具页面，可以开启或者关闭划词工具。 方式一：划词操作 2、划词搜索 / 翻译 / 生成等，在文档、网页等界面中，用鼠标划选需要处理的文字内容。划选后，会弹出划词工具栏，根据需求点击 “搜索”“翻译”“生成” 等相应功能按钮，即可对划选文字进行对应操作，比如点击 “搜索”，会跳转到搜索页面展示相关结果；点击 “翻译”，会显示翻译后的文字内容。 2、划词生成内容插入：划选文字后，在划词工具栏选择 “生成” 相关功能，设置好生成内容的类型（如文案、总结等）。 3、生成内容后，可点击 “继续提问” 按钮，可以进入云智助手中继续对话。 方式二：系统右键菜单入口 1、唤起右键菜单；在弹出的右键菜单中，找到划词“问问AI”功能，点击。 2、在对话页面，文件列表中，出现对应选择的文件，进行解析完成后可引用文件进行提问。

本节介绍划词工具的使用方法。 划词工具适用于在办公场景中，当用户在文档、网页等内容里看到需要进一步处理（如搜索、翻译、生成相关内容等）的文字时，通过划选文字，快速调用工具进行操作，提升信息处理效率，比如在阅读资料时划选陌生概念进行搜索，或者划选外文进行翻译等。 1、开启关闭划词工具：在设置划词工具页面，可以开启或者关闭划词工具。 方式一：划词操作 2、划词搜索 / 翻译 / 生成等，在文档、网页等界面中，用鼠标划选需要处理的文字内容。划选后，会弹出划词工具栏，根据需求点击 “搜索”“翻译”“生成” 等相应功能按钮，即可对划选文字进行对应操作，比如点击 “搜索”，会跳转到搜索页面展示相关结果；点击 “翻译”，会显示翻译后的文字内容。 2、划词生成内容插入：划选文字后，在划词工具栏选择 “生成” 相关功能，设置好生成内容的类型（如文案、总结等）。 3、生成内容后，可点击 “继续提问” 按钮，可以进入云智助手中继续对话。 方式二：系统右键菜单入口 1、唤起右键菜单；在弹出的右键菜单中，找到划词“问问AI”功能，点击。 2、在对话页面，文件列表中，出现对应选择的文件，进行解析完成后可引用文件进行提问。

数据集准备 数据集下载 使用 wget 工具从指定地址下载数据集文件。以下命令行下载 alpaca 数据集为例： python 下载数据 cd ./dataset wget cd.. 【备选】使用模乐社区下载权重 apt install gitlfs git lfs install git clone 此过程会将数据集文件存储到指定目录中，下载完成后请检查文件完整性，为后续的数据预处理环节做好准备。 数据集预处理 下载完成后，需对原始数据集进行预处理，以便适配模型训练的需求。以下是预处理的关键步骤： python 处理数据 mkdir ./dataset/llama27bhf/ python ./tools/preprocessdata.py input ./dataset/train00000of00001a09b74b3ef9c3b56.parquet tokenizernameorpath ./modelfromhf/llama27bhf/ outputprefix ./dataset/llama27bhf/alpaca workers 4 loginterval 1000 tokenizertype PretrainedFromHF 运行完成后，终端显示如下信息： 通过以上步骤，您已成功将原始数据集转换为可直接用于训练的数据格式，此时也可以在文件管理器中看到生成的数据预处理文件。 模型训练

数据集准备 1.数据集下载 使用 wget 工具从指定地址下载数据集文件。以下命令行下载 alpaca 数据集为例： plaintext 下载数据 cd ./dataset wget cd.. 【备选】使用模乐社区下载权重 apt install gitlfs git lfs install git clone 此过程会将数据集文件存储到指定目录中，下载完成后请检查文件完整性，为后续的数据预处理环节做好准备。 2.数据集预处理 下载完成后，需对原始数据集进行预处理，以便适配模型训练的需求。以下是预处理的关键步骤： plaintext 处理数据 mkdir ./dataset/llama27bhf/ python ./tools/preprocessdata.py input ./dataset/train00000of00001a09b74b3ef9c3b56.parquet tokenizernameorpath ./modelfromhf/llama27bhf/ outputprefix ./dataset/llama27bhf/alpaca workers 4 loginterval 1000 tokenizertype PretrainedFromHF 运行完成后，终端显示如下信息： 通过以上步骤，您已成功将原始数据集转换为可直接用于训练的数据格式，此时也可以在文件管理器中看到生成的数据预处理文件。 模型训练

本章节主要介绍数据源智能助手。 数据源智能助手是面向多类型数据源接入与管理场景的AI 助手，能够自动识别用户输入中的数据源特征，智能推荐连接方式，辅助完成参数配置与连通性校验。该助手贯穿数据源全生命周期流程，支持完整的创建、验证与管理操作，并在运行过程中监控连接状态与可用性。 数据源智能助手现支持如下场景的智能实现： 支持的场景 场景描述 创建 通过理解用户输入的自然语言，识别数据源类型与连接方式，自动创建数据源接入配置 编辑 智能理解修改需求，自动调整数据源连接参数、认证方式或字段映射等配置信息 删除 安全删除数据源配置，并自动清理相关依赖关系与引用信息 复制 快速复制现有数据源配置，支持连接参数与认证方式的快速调整 测试 执行连通性测试，验证数据源配置、网络可达性与凭证有效性 上线 通过自然语言对话，完成数据源的上线操作，确保可在任务中使用 下线 通过自然语言对话，下线数据源，禁止任务继续引用该数据源 查询列表 通过自然语言查询已接入的数据源列表，支持按类型等维度筛选 以数据源智能助手的“创建”为例，介绍产品使用流程： 在智能对话输入框中输入自然语言指令，例如：“创建一个 MySQL 数据源，英文名称为 xxx，中文名称为 测试……” 系统解析指令后，进入数据源创建流程： 自动识别数据源类型（如 MySQL），并在界面中给出类型确认提示 系统展示“选择数据源类型”表单，并将识别出的类型自动填入 用户可确认或修改数据源类型，随后点击【提交】进入下一步参数配置 点击【提交】按钮，系统进入数据源连接信息配置阶段： 自动进入“配置开发环境”步骤，提示数据源类型校验已通过 展示数据源连接所需的基础信息，包括 IP/端口、数据库名、认证方式、用户名与密码等字段 支持补充扩展参数（如编码方式、超时时间等），用户可按需新增或删除参数项 提供 “测试连通性”开关，用户可选择在保存时自动执行连通性校验 用户完成填写后点击【提交】，若连通性开关已开启，系统将在保存阶段对连接有效性进行验证 点击【提交】按钮，系统自动进入生产环境连接信息配置阶段： 根据上一阶段的校验结果，进入“配置生产环境”步骤，提示用户继续完善生产环境连接信息 展示生产环境所需的连接参数，包括 IP/端口、数据库名、认证方式、用户名与密码等基础字段 支持配置扩展参数（如编码方式、超时时间等），可按需新增或删除参数项 提供 “测试连通性”开关，用于在保存时对生产环境连接进行连通性校验 用户填写完成后点击【提交】，系统将在保存阶段进行必要的连通性验证（若已开启），完成数据源配置流程 系统在完成生产环境配置校验后，进入数据源基础信息确认阶段： 展示数据源的基础配置信息，包括数据源名称、中文名称、数据源类型与版本等字段 用户可根据需要对基础信息进行修改，确保数据源的名称、类型与版本配置准确无误 系统提示用户检查该信息是否正确，若需调整可直接在表单中编辑 用户确认后点击【提交】，完成数据源创建流程 系统完成基础信息校验和保存操作后，进入数据源创建结果展示阶段： 系统提示基础配置信息校验通过，并已成功保存数据源配置 显示“创建场景已成功完成”的状态反馈，标识当前创建流程已全部结束 提供推荐，后续可执行的操作入口，包括编辑数据源、测试数据源连通性、发布数据源等，便于继续完善或使用该数据源

算力专网为您提供优质的服务体验，本文带您了解算力专网服务的产品优势。 快速开通 能够实现客户总部/分支机构（含自建机房）站点、天翼云资源池站点和第三方公有云资源池站点的自动开通。 天翼云资源池站点分钟级开通（个别不具备专线自动化开通能力的资源池，需两个工作日手工开通）。 采用PON专线接入的站点在资源具备条件下（含本地接入段），可在1个工作日内开通（含本地接入段施工时间）。 采用IPRAN接入的站点可在7个工作日内开通（含本地接入段施工时间）。 灵活入云 算力专网为企业用户提供了高效便捷的一点入多云的服务，通过预先与天翼云和第三方公有云进行深度集成，确保能够实现客户总部和分支机构能够更加轻松灵活地实现一点入云。 安全可靠 CN2DCI网络节点采用三路由互联设计，确保数据传输的可靠性和稳定性。天翼云资源池站点通过双POP（两台堆叠配置的云专线交换机）以及双链路上联至CN2DCI网络，实现了高达99.95%的可用率，即使在云主机出现故障的情况下，也能确保服务的连续性和稳定性。同时，在CN2DCI大客户专属承载网上采用国际主流的MPLS/SRv6+EVPN技术，有效隔离不同行业客户的数据，确保客户信息安全无虞。

报表类型 说明 最大并发会话趋势分析 根据数据库最大并发会话数量的变化趋势使用户了解数据库的使用情况及性能状况。 数据脱敏分析 通过分析一段时间内的数据脱敏的次数，使用户了解敏感数据在系统中的访问和使用情况，确保脱敏措施发挥了其应有的作用。 语句分析类报表 根据SQL语句数量变化趋势及SQL语句涵盖的操作类型、数据库/SID、客户端IP、账号等，使用户可以了解数据库的活动信息。 告警分析类报表 从告警趋势分析、告警处理动作分析、客户端工具分析、客户端IP分析、数据库账号分析、规则命中分析这6 个维度分析当前告警情况。 流量分析类报表 支持从数据库或客户端维度查看流量趋势，用于监控和分析数据库的网络流量，了解数据传输的情况和趋势。 运维审批分析报表 从运维审批的SQL数量及人员的运维审批任务2 个维度分析当前运维审批使用的情况。

您可根据业务需要,手动退订实例来释放资源。本文为您介绍数据传输服务DTS如何退订。 如果您有退订数据传输服务DTS的需求，可以登录天翼云管理中心或DTS产品控制台进行退订操作。 天翼云目前支持7天无理由全额退订和非七天无理由退订以及其他退订，详细规则请参考退订规则说明 。退订DTS实例，不满整月的按当月实际发生天数退还费用。 通过订单管理退订 1. 登录天翼云官网，进入【费用中心】>【订单管理】>【退订管理】页面。 2. 选择要退订的资源，点击退订，进入退订详情页面。天翼云目前支持单个退订和批量退订。 3. 退订前仔细阅读退订须知，然后确认退订资源信息，包括产品名称、资源ID、规格、时间及可退订金额。 4. 信息确认无误后勾选协议，点击退订并再次确认，确认后即可完成退订。退订后资金退回账户余额。 通过产品控制台退订 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择【产品 > 数据库 > 数据库生态工具 > 数据传输服务DTS】，进入数据传输服务DTS产品页面。然后单击【管理控制台】，进入【概览】页面。 2. 在左侧导航栏，选择【数据传输服务DTS > 数据迁移】 或者 【数据传输服务DTS > 数据同步】，进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 在目标实例的【操作】列，选择【更多】>【退订】。 4. 在退订页面，单击【提交】进行退订操作。

本章节主要介绍数据质量的监控概述。 数据质量监控DQC（Data Quality Control）模块是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具。您可从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析。数据质量支持对离线数据的监控，当离线数据发生变化时，数据质量会对数据进行校验，并阻塞生产链路，以避免问题数据污染扩散。同时，数据质量提供了历史校验结果的管理，以便您对数据质量分析和定级。 另外，数据质量监控DQC支持根据数据架构中的数据标准，自动生成标准化的质量规则，并进行周期性的监控。 数据质量监控主界面包括以下功能模块。 功能 说明 总览 默认首页是总览页面，显示了数据表的报警和阻塞情况。 主要包括以下几部分内容： 所选周期内的作业数、实例数、异常表数，以及各种实例运行状态的分布和变化趋势情况。 当天告警分类统计、当天数据表告警统计、最近7天规则告警分类趋势的统计和最近7天规则数量的趋势。 规则模板 质量规则模板是数据质量的核心功能，是配置规则的主要入口。它主要管理规则配置（内置模板和自定义模板）的相关功能。 质量作业 质量作业可将规则模板或自定义规则应用到表中，进行数据质量监控。 对账作业 对账作业可将创建的规则应用到两张表中进行质量监控，并输出对账结果。 运维管理 运维管理用于查看规则运行状态，处理运维问题。 质量报告 系统根据作业的结果，会自动生成质量报告。

天翼云CLI工具是一款运行在终端中的交互式 / 脚本化软件客户端。通过使用天翼云CLI工具,您可以在终端中轻松管理您的天翼云资源。此外,您还可将其作为 AI 智能体的调用工具入口,通过指令对接天翼云 API,轻松实现资源全生命周期管理、批量配置调整与自动化运维。

天翼云CLI工具是一款运行在终端中的交互式 / 脚本化软件客户端。通过使用天翼云CLI工具,您可以在终端中轻松管理您的天翼云资源。此外,您还可将其作为 AI 智能体的调用工具入口,通过指令对接天翼云 API,轻松实现资源全生命周期管理、批量配置调整与自动化运维。

场景架构图 应用场景：大数据分析 场景说明 大数据分析场景处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 场景痛点 业务数据量不断增大，对计算资源需求较大，造成企业成本压力； 数据处理具有周期性，业务波动变化频繁，需要灵活调度资源。 应用推荐 使用本地盘云主机，在保证海量存储空间、高存储性能的前提下，可以为云端的Hadoop集群、Spark集群提供更高的网络性能。 产品优势 使用本地盘云主机，提供高可靠存储资源，便于安全存储数据、文件和应用程序； 对于重点保护数据，可通过对象存储的多副本冗余功能，实现异地数据容灾； 可按需在线弹性扩展，不需要迁移数据，满足大容量、高并发请求的挑战。 推荐搭配 弹性伸缩服务、弹性负载均衡、对象存储。 场景架构图 应用场景：图形渲染 场景说明 工业设计工具、视频渲染、图形处理等场景需要强大计算能力，追求极致性能体验，以及超高性价比。