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StarRocks架构 StarRocks整体架构如下图所示，FE和BE节点可以水平无限扩展。 图1 StarRocks架构 表1 StarRocks节点及角色说明 名称 说明 Client Application StarRocks兼容MySQL协议，支持标准SQL语法，用户可通过各类MySQL客户端和常用BI工具对接。 FE StarRocks的前端节点，主要负责管理元数据、管理客户端连接、进行查询规划、查询调度等工作。 BE StarRocks的后端节点，主要负责数据存储和SQL计算等工作。 Leader Leader从Follower中自动选出，FE Leader提供元数据读写服务，Follower和Observer只有读取权限，无写入权限。 Follower Follower只有元数据读取权限，无写入权限，Follower参与Leader选举。 Observer Observer主要用于扩展集群的查询并发能力，可选部署。Observer不参与选主，不会增加集群的选主压力。
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StarRocks基本概念 在StarRocks中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 StarRocks中的表由行和列构成，每行数据对应用户一条记录，每列数据具有相同的数据类型。所有数据行的列数相同，可以动态增删列。在StarRocks中，一张表的列可以分为维度列（也称为Key列）和指标列（也称为Value列），维度列用于分组和排序，指标列的值可以通过聚合函数sum、count、min、max、hll_union_agg和bitmap_union等累加起来。 列式存储 在StarRocks中，表数据按列存储。物理上，一列数据会经过分块编码、压缩等操作，然后持久化存储到非易失设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix Index) 和列级索引，能够快速找到目标行所在数据块的起始行号。 加速处理 StarRocks通过预先聚合、分区分桶、物化视图、列级索引等机制实现数据的加速处理。 数据模型 StarRocks支持四种数据模型，分别是明细模型（Duplicate Key Model）、聚合模型（Aggregate Key Model）、更新模型（Unique Key Model）和主键模型（Primary Key Model）。 这四种数据模型能够支持多种数据分析场景，例如 日志分析 、数据汇总分析、实时分析等。创建表时，您需要指定数据模型（Data Model），当数据导入至数据模型时，StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下： 明细模型 明细模型是StarRocks默认的建表模型。如果在建表时未指定任何模型，默认创建明细类型的表。 聚合模型 建表时，支持定义排序键和指标列，并为指标列指定聚合函数。当多条数据具有相同的排序键时，指标列会进行聚合。在分析统计和汇总数据时，聚合模型能够减少查询时所需要处理的数据，提升查询效率。 更新模型 建表时，支持定义主键和指标列，查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于明细模型，更新模型简化了数据导入流程，能够更好地支撑实时和频繁更新的场景。 主键模型 主键模型支持分别定义主键和排序键。数据导入至主键模型的表中时，先按照排序键排序后再存储。查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集，并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁剪数据扫描量，最大限度地利用集群的并发性能，从而提升查询性能。
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StarRocks简介 StarRocks是一款全托管分析型 数据仓库 ，可以灵活创建和管理集群以及数据。使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各种实时和离线的数据源高效导入数据，同时支持直接分析 数据湖 上各种格式的数据。 StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接进行数据分析，同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性，广泛应用于实时数仓、高并发查询、统一分析等场景。更多相关介绍请参见StarRocks。 该组件当前为白名单阶段，如果使用请联系技术支持申请白名单开通。
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已开通服务总览页面 开通云应用服务后，您可以按照流程引导制作镜像、创建服务器及创建应用组，如图2所示。 图2 总览信息 已创建服务器及创建应用组后，在“总览”页面，您可以查看用户使用率趋势、告警通知、云应用的资源监控等。 用户使用率据趋势中，您可以查看周期内（5分钟、1小时、一天）固定时间段（当天、近7天、近30天、自定义时间段）的失败用户数、在线会话数等详细数据趋势如图3所示。 图3 数据趋势 今日接入失败用户数 在“今日接入失败用户数”上方单击“查看”，跳转至“应用记录”的“用户接入失败统计”页签。 您可以查看用户接入失败统计记录信息，如连接用户、接入失败次数（连续三分钟接入失败则记为失败一次；同一个用户单日多次失败记为一个用户）、最近一次接入失败时间、错误码、错误信息等。 单击左列下的“查看”，跳转至“应用使用记录”页签，可以查看具体的应用记录信息。 在线会话数 在“在线会话数”上方单击“查看”，跳转至“会话管理”界面。 您可以看会话相关的详细信息，如用户名、服务器名称/IP、服务器组名称/ID、会话类型等。 告警通知页面，您可以查看云应用的告警总数、告警级别、告警信息等，如图4所示，单击“查看详情”跳转至 云监控服务 页面查看详细的告警信息。 图4 告警通知 资源监控页面，您可以查看APS资源使用率、主机资源使用率（如未购买云办公专属主机，默认主机资源使用率为0），如图5所示。 图5 资源监控 根据资源实例的CPU使用率或内存使用率划分低负载、中负载、高负载三个档位。 低负载：CPU使用率 ≤ 50%且内存使用率≤70% 中负载：CPU使用率＞50%或者内存使用率＞70% 高负载：CPU使用率＞70%或者内存使用率＞85%
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使用Ustore进行测试 创建Ustore表 使用CREATE TABLE语句创建Ustore表。 gaussdb=# CREATE TABLE ustore_table(a INT PRIMARY KEY, b CHAR (20)) WITH (STORAGE_TYPE=USTORE); NOTICE: CREATE TABLE / PRIMARY KEY will create implicit index "ustore_table_pkey" for table "ustore_table" CREATE TABLE gaussdb=# \d+ ustore_table Table "public.ustore_table" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description --------+---------------+-----------+----------+--------------+------------- a | integer | not null | plain | | b | character(20) | | extended | | Indexes: "ustore_table_pkey" PRIMARY KEY, ubtree (a) WITH (storage_type=USTORE) TABLESPACE pg_default Has OIDs: no Options: orientation=row, storage_type=ustore, compression=no, segment=off 删除Ustore表 gaussdb=# DROP TABLE ustore_table; DROP TABLE 为Ustore表创建索引 Ustore当前仅支持BTree类型的多版本索引。在一些场景中，为了区别于Astore的BTree索引，也会将Ustore表的多版本BTree索引称为UBTree（Ustore BTree，UBTree介绍详见UBTree章节）。用户可以参照以下方式使用CREATE INDEX语句为Ustore表的“a”属性创建一个UBTree索引。 Ustore表不指定创建索引类型，默认创建的是UBTree索引。 UBTree索引分为RCR版本和PCR版本，默认创建RCR版本的UBTree。若在创建索引时，with选项指定(index_txntype=pcr)或者指定GUC的index_txntype=pcr，则创建的是PCR版本的UBTree。 gaussdb=# CREATE TABLE test(a int); CREATE TABLE gaussdb=# CREATE INDEX UB_tree_index ON test(a); CREATE INDEX gaussdb=# \d+ test Table "public.test" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description --------+---------+-----------+---------+--------------+------------- a | integer | | plain | | Indexes: "ub_tree_index" ubtree (a) WITH (storage_type=USTORE) TABLESPACE pg_default Has OIDs: no Options: orientation=row, compression=no, storage_type=USTORE, segment=off --删除Ustore表索引。 gaussdb=# DROP TABLE test; DROP TABLE 父主题： Ustore简介
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使用Ustore进行测试 创建Ustore表 使用CREATE TABLE语句创建Ustore表。 gaussdb=# CREATE TABLE ustore_table(a INT PRIMARY KEY, b CHAR (20)) WITH (STORAGE_TYPE=USTORE); NOTICE: CREATE TABLE / PRIMARY KEY will create implicit index "ustore_table_pkey" for table "ustore_table" CREATE TABLE gaussdb=# \d+ ustore_table Table "public.ustore_table" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description --------+---------------+-----------+----------+--------------+------------- a | integer | not null | plain | | b | character(20) | | extended | | Indexes: "ustore_table_pkey" PRIMARY KEY, ubtree (a) WITH (storage_type=USTORE) TABLESPACE pg_default Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, storage_type=ustore, compression=no, segment=off 删除Ustore表 gaussdb=# DROP TABLE ustore_table; DROP TABLE 为Ustore表创建索引 Ustore当前仅支持BTree类型的多版本索引。在一些场景中，为了区别于Astore的BTree索引，也会将Ustore表的多版本BTree索引称为UBTree（Ustore BTree，UBTree介绍详见UBTree章节）。用户可以参照以下方式使用CREATE INDEX语句为Ustore表的“a”属性创建一个UBTree索引。 Ustore表不指定创建索引类型，默认创建的是UBTree索引。 UBTree索引分为RCR版本和PCR版本，默认创建RCR版本的UBTree。若在创建索引时with选项指定(index_txntype=pcr)或者指定GUC的index_txntype=pcr，则创建的是PCR版本的UBTree。 gaussdb=# CREATE TABLE test(a int); CREATE TABLE gaussdb=# CREATE INDEX UB_tree_index ON test(a); CREATE INDEX gaussdb=# \d+ test Table "public.test" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description --------+---------+-----------+---------+--------------+------------- a | integer | | plain | | Indexes: "ub_tree_index" ubtree (a) WITH (storage_type=USTORE) TABLESPACE pg_default Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, compression=no, storage_type=USTORE, segment=off --删除Ustore表索引。 gaussdb=# DROP TABLE test; DROP TABLE 父主题： Ustore简介
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AI原生应用引擎优势 提供企业专属大模型开发的整套工具链，包括数据准备、模型选择/调优、知识工程等能力，广泛纳入业界优秀大模型，快速接入模型，提供行业模型评测能力，对多系列、多规格、多版本、多领域、多场景的大模型完成分级分权等精细化管理。 提供基于大模型快速构建AI原生应用的整套工具链，支持可视化画布流程编排，开箱即用的RAG/Prompt模板应用，应用部署及应用集成能力，帮助企业用好大模型。 构建企业应用与大模型之间的安全隔离带，保障AI原生应用安全可信。
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部署服务 表1 部署服务基本概念 基本概念 说明 资源 资源是具备一定功能和作用的实例，是部署服务的管理对象，如WiseCloud::MicloudService::NuwaContainer实例、WiseCloud::Cache::D CS 实例等。 组件 组件是一个具有相同资源的集合，组件具备以下特点： 可以在组件中声明资源以及资源之间的依赖关系。 同一个资源只能属于一个组件。 组件下的所有资源上下文一致。 环境 环境是一个具有相同组件的集合，环境具有以下特点： 部署服务代码中的environment-id是“环境”的唯一索引。 不同环境下的组件和资源可以同名，同一环境下的资源和组件名称需要保证唯一。 一个组件只能属于一个环境，一个环境下会有多个组件。 环境变更的本质是环境下组件的变更。 流水线 流水线是将多个组件的变更组合起来的流程描述，描述各个组件变更的方式和次序。 变更工单 变更工单是实施现网变更的授权许可，业务需要发起现网变更时，通常会由研发人员提交变更电子流，并附上对应的变更文档。该电子流被审批通过后，会在变更工单管理中，创建一条对应的变更工单，运维人员可使用变更工单实施变更。 变更计划 变更计划是部署服务发起具体变更动作前的风险影响评估过程。通过风险影响评估过程可以得到，本次变更可能导致的资源动作和属性差异变化，以及可能的风险项。 变更风险项 变更风险项是某个资源的具体变更的风险认定。其描述了认定为风险变更的属性变化，以及能够审批允许的审批人列表。 变更电子流 变更电子流是用于无人值守变更的高度自动化的变更方式，是在部署服务基础上，尽可能将所有的运维手工选择操作前移到提交电子流之前。 Terraform Terraform是HashiCorp公司开发的基础设施即代码（Infrastructure-as-Code，IaC）软件，它能自动化的进行 资源编排 ，用于安全高效地预览、配置和管理云基础架构和资源，并提供自定义解决方案。
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监控服务 表2 监控服务基本概念 基本概念 说明 监控 是采集、汇总和分析IT基础设施、服务组件以及程序应用的运行指标，以了解其当前状态和运行状况，判断是否安全可靠的过程，是保证业务持续稳定运行的重要手段。 告警 告警是监控系统的响应组件，它根据指标值的变化按照既定的策略执行响应操作，其主要目的是引起人们对系统当前状态的关注。告警定义包含基于指标的条件或阈值以及当指标值达到或超出定义条件时要执行的操作。 告警通知 告警的通知在所有的告警处理的链路结束以后才会发生。告警处理模块会根据上报告警的上下文获取告警的值班配置，值班配置由业务预置。 告警屏蔽 为您提供短时间的屏蔽功能，可以通过设置告警屏蔽的规则，告警将在屏蔽的时间内不再触发任何通知，规则结束后，将会被再次唤醒，屏蔽期间告警被清除后，将不再触发任何通知，减少您的处理频度。 告警过滤 告警过滤是直接在接入的阶段就将告警屏蔽，告警仍然会进入Bypass的数据库但不会再向下发送给告警处理模块。 告警收敛 多个维度的告警，通过特定的条件将它们变为一条告警，只需要配置自定义的收敛规则，就可以将重复告警收敛到一起，还有默认的规则帮助你维护告警。 告警标记 告警标记的作用是为一段时间内的告警打上标签，例如现网变更或者现网演练时，由于要模拟大量异常请求和其他操作会造成大量无用告警上报，标记的作用就是为这一段时间的告警打上标签与正常告警进行区分。 告警定义 对于繁琐复杂的告警上报字段感到困惑，使用统一定义，将会自动下发到业务对应的agent，更加人性化的界面设计，使告警上报更加统一、准确。 告警修复 设置特定的命中条件，告警在发送通知之前会执行预置的修复脚本，进行修复操作，自动帮你修复简单的告警。 语音值班配置 当告警生成时，配置对应的责任人，通过 WeLink 、短信、电话等多种形式，快速将异常情况通知到责任人。 日志 日志是指设备、系统或服务程序在运作时都会产生的事件记录，每一行日志都记载着日期、时间、使用者及动作等相关操作的描述。一般系统会有各种各样的日志文件，如应用程序日志，安全日志、系统日志、Scheduler服务日志、WWW日志、DNS服务器日志等。 日志项目 日志项目是一个包含多个日志服务配置的整体，可以看作是一个微服务实例。 同一个微服务实例下的日志服务配置应当包含在一个日志项目中。 不同微服务实例使用完全相同的日志服务配置时，也可以共用同一个日志项目。 日志空间 日志空间是日志服务为微服务的日志分配的使用空间。 业务须在日志接入页面填写日志相关信息并提交申请日志空间，日志空间支持定义空间内日志的结构化格式信息，此时要求所有使用此空间的日志都满足该日志格式。 日志采集配置 日志采集配置是日志服务采集端在采集微服务实例中日志时所需的配置，一种日志对应一项采集配置。 日志采集配置须归属于一个日志项目，并使用一个已分配好的日志空间。 日志采集配置之间可以共用日志空间，此时需要关注日志空间的日志格式要求，未定义日志格式的空间可不用关注。 事件 事件是指IT基础设施、服务组件以及程序应用等运行过程中发生的问题。事件可通过监控系统自动生成、客户报障生成或SRE主动巡检生成等。监控系统生成事件首先要采集和分析运行数据，然后根据预定规则判断是否需要生成事件。 HCW HW Cloud Watch，AppStage运维中心提供的监控系统，也称为云眼，可以提供监控、告警功能。 HCW Agent 监控系统的采集框架，需要在每台主机上部署，部署路径为/opt/huawei/HCW_Agent。 EAP 事件自动化平台（Event & Action Platform，EAP），通过集成各系统动作，解决复杂运维场景的操作编排功能。 流程 可以通过EAP平台所提供的各种动作组合来编排解决具体运维场景的流程。 动作 各服务的操作（例如部署任务、执行作业、确认告警等）封装。 标签 对某一类特定群体或对象的某项特征进行的抽象分类和概括，其值（标签值）具备可分类性。 标签树 标签树负责标签的管理，包括标签的创建，删除，修改。系统标签由系统管理员统一进行管理，业务自定义标签由业务人员进行管理。 逻辑主体 逻辑主体是业务实体的抽象，是基于物理表（MPPDB、ClickHouse、Influxdb）创建。逻辑主体和物理表之间存在映射关系，逻辑主体的字段名称和物理表可以不一样，这也是为了实现业务属性和物理表之间的解耦。 一个逻辑主体可以映射多种物理实体，当底层数据物理表变更，上层的指标逻辑定义可以不用发生变化。 指标 指标是指在被观测系统中观察和收集的资源使用或行为的测量值，可能是原始采集的数据，也可能是后期经过各种计算和统计方法得到的数值。 令牌 令牌是使用数据源的鉴权方式，只有通过对应业务的token的鉴权，才能使用对应的数据源。 视图 指标本身包含了业务计算规则，只有结合数据源才能真正被查询。视图，就是指标 + 物理表的结合，也是监控大盘上直接可被查询的对象。视图可以包含一个或多个指标，例如折线图只需要单指标的视图，但是表格就需要多指标的视图。 查询视图(Query View)。直接作用于物理表的查询视图，大多用在druid实时监控场景。 长期存储视图(Long Term View)。基于查询视图，可以创建长期存储视图。如果觉得某个查询视图值得被长期持久化，就可以使用该能力。长期存储视图会自动创建三个聚合任务，分别是5分钟粒度、小时粒度、天粒度。 持久化视图(Persistent View)。基于查询视图，可以创建持久化视图。部分视图需要出日报，就可以使用该能力。该视图会自动创建一个汇聚任务。 异常检测视图(Anomaly Detect View)。基于查询视图，可以创建异常检测视图，用来为异常检测任务提供数据。 插件 可在机器上执行并采集各项参数的二进制文件或者脚本。
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弹性网络服务 弹性网络服务（ENS）通过引入“隔离域”这一网络资源概念，将业务使用的底层网络资源进行封装，为具有相同安全保护需求并相互信任的服务提供访问策略的安全分组。当服务器加入到隔离域后，即受到这些访问规则的保护。访问规则继承自选定的安全区域（安全域），并根据租户声明的服务依赖关系自动生成。 图1 ENS与原有模式差异 隔离域内部是在虚机子网或者容器网段上加安全域包装在一起的，当建立了隔离域后，业务层只感知隔离域与隔离域之间的互通关系。 图2 业务感知差异
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AppStage运营中心应用场景 运营中心在AppStage服务应用的全生命周期的背景下，以应用运营为主线，主要面向应用运营者提供应用运营的分析底座、领域或行业经验资产以及可视化看板等能力，帮助用户高效率、低门槛的展开应用运营，支撑业务的成功。 用户可以通过应用数据接入、数据模型构建、指标配置管理，以及自定义运营看板，分析产品运营过程中取得的成效和潜在问题。 运营中心使用场景： 业务决策者（如领导、业务负责人等）可以基于全场景运营看板随时随地了解业务情况。 业务分析者/执行者（如产品经理、运营人员等）可以根据业务诉求快速生成、查看各类数据报表。 数据工程师/分析师支撑或配合业务提出的数据相关需求，完成一些相对复杂的数据接入、数据建模以及数据指标开发的工作。 父主题： AppStage运营中心简介
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生成全领域视图，适配各类数据消费场景 图形化编排图数据服务：基于数据模型图谱，挑选已经发布的实体和关系，配置结构化的条件表达式，通过拖拉拽等方式快速构建主题图谱并发布至生产环境，提升数据复用效率。 条目级数据追溯，检查数据断点：支持批量选中多行数据进行多层的关联查询，支持检查与下一层无关联的断点数据。 数据质量检查：支持配置数据实体属性约束规则，根据质量检查任务生成报告，支持查看异常数据量/异常率以及导出异常数据明细。
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高可靠、高性能、高安全能力 图5 高可靠、高性能、高安全能力 高可靠：对每个租户物理隔离，拥有完整的高可用架构，支持同城双活、异地容灾；提供灰度发布、灰度切换保障、应用不停机更新，并且支持灾备快速切换支撑应用容灾稳定运行；支持优雅停机和故障节点自动重启以及流量解析自动熔断限流等，保障租户微服务的长期稳定运行。 高性能：具备数据写入实时队列及访问缓存能力，支持万级TPS峰值访问，整体API访问性能约200ms；支持应用自动扩容，提升资源使用率；支持租户级数据、文档全文检索，性能好、准确率高。 数据安全：支持保存数据所有历史版本，可追溯数据所有变化；支持保存访问日志，可追溯所有访问操作；并支持数据安全加密、文件安全校验，保障机密安全存储。
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基于图连接，构建海量业务数据全关联图谱 适配多来源数据：内置图数据库，并支持Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server等关系型数据库；支持API数据源及CSV数据导入。 适配大批量数据增量更新：支持每天亿级别的节点、边的更新。 适配LinkX-F的多层租户架构：支撑不同租户计算资源、数据接入通道的隔离，避免租户之间的影响。 完善的管理控制能力：Web管理控制台，可以在线配置任务、定义任务的调度频率。 运营运维能力：提供任务和调度监控、调度日志、数据对账、模型入图进度等功能。
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分布式云原生底座，支撑构建云化SaaS化工业软件 图6 分布式云原生架构 元模型驱动多租，支持租户级定制。 云化多租户技术底座，提供容器化、服务化、SaaS化的数据管理服务，具备横向扩展能力，支持按需使用、自动弹性伸缩，可动态替换、灵活部署，支撑高性能、高吞吐量、高并发低时延、高可用业务场景。 全栈分布式架构，可用性、可靠性强。 灵活支持多种部署方式。公有云部署，随时获取最新版本更新，获取最佳体验。充分的弹性资源，保障企业百倍的业务峰值考验 ；现场部署，用户数据存在本地，低时延响应，支持数据在华为云公有云异地备份，传输存储全程加密，应对极端风险，用户按需从华为云应用商店订阅服务，节约成本。
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