华为云用户手册

修改授权权限范围 在查看授权详情时，如果想要修改授权范围，可以在权限详情页单击“去 IAM 修改委托权限”。 图6 去IAM修改委托权限 进入IAM控制台的委托页面。找到对应的委托信息，修改该委托的基本信息，主要是持续时间。“持续时间”可以选择永久、1天，或者自定义天数，例如 30天。 图7 手动创建的委托 在授权记录页面单击“授权”，勾选要配置的策略，单击下一步设置最小授权范围，单击确定，完成授权修改。 设置最小授权范围时，可以选择指定的区域，也可以选择所有区域，即不设置范围。

常见问题 首次使用ModelArts如何配置授权？ 直接选择“新增委托”中的“普通用户”权限即可，普通用户包括用户使用ModelArts完成AI开发的所有必要功能权限，如数据的访问、训练作业的创建和管理等。一般用户选择此项即可。 如何获取访问密钥AK/SK？ 如果在其他功能（例如PyCharmtoolKit/VSCode登录，访问在线服务等）中使用到访问密钥AK/SK认证，获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称？ 图8 已有委托 需要前往 统一身份认证 服务IAM控制台的委托页面删除。 图9 统一身份认证 进入ModelArts控制台的某个页面时，为什么会提示权限不足？ 图10 页面提示权限不足 可能原因是用户委托权限配置不足或模块能力升级，需要更新授权信息。根据界面操作提示追加授权即可。 为什么专属资源池需要增加CCE、BMS、IMS、DEW相关授权？ 专属资源池能力升级，新上线ModelArts Lite功能，这项功能需要用户授权允许ModelArts访问云容器引擎服务CCE、裸金属服务BMS、 镜像服务 IMS和密钥管理服务DEW。当用户未使用ModelArts Lite功能时，可以不增加CCE、BMS、IMS、DEW授权，也不影响原有专属资源池的使用。 目前ModelArts Lite功能是“受邀开通”状态，作为企业用户您可以咨询您对口的技术支持开通或提工单咨询。

提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式： java/scala 版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample SparkOnHbaseJavaExample.jar bulktable python版本（文件名等于实际保持一致，此处仅为示例），假设对应的Java代码打包后包名为SparkOnHbaseJavaExample.jar，且放在当前提交目录。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars SparkOnHbaseJavaExample.jar HBaseBulkDeleteExample.py bulktable yarn-cluster模式： java/scala 版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample --files /opt/user.keytab,/opt/krb5.conf SparkOnHbaseJavaExample.jar bulktable python版本（文件名等于实际保持一致，此处仅为示例），假设对应的Java代码打包后包名为SparkOnHbaseJavaExample.jar，且放在当前提交目录。 bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --files /opt/user.keytab,/opt/krb5.conf --jars SparkOnHbaseJavaExample.jar HBaseBulkDeleteExample.py bulktable

Python样例代码 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中HBaseBulkDeleteExample文件： def main(args: Array[String]) { # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 (1)由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 (2)如果使用yarn-client模式运行,请确认Spark2x客户端Spark2x/spark/conf/spark-defaults.conf中 spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled参数配置为true """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("JavaHBaseBulkDeleteExample")\ .getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample') # 创建类实例并调用方法，传递sc._jsc参数 spark._jvm.JavaHBaseBulkDeleteExample().execute(spark._jsc, sys.argv) # 停止SparkSession spark.stop()

打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”（该参数值默认为“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。

数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据 数据包含两个属性：分别是Int和String类型 配置文件 nettyconnector.registerserver.topic.storage：设置NettySink的IP、端口及并发度信息在第三方注册服务器上的路径（必填），例如： nettyconnector.registerserver.topic.storage: /flink/nettyconnector nettyconnector.sinkserver.port.range：设置NettySink的端口范围（必填），例如： nettyconnector.sinkserver.port.range: 28444-28943 nettyconnector.sinkserver.subnet：设置网络所属域，例如： nettyconnector.sinkserver.subnet: 10.162.0.0/16 接口说明 注册服务器接口 注册服务器用来保存NettySink的IP、端口以及并发度信息，以便NettySource连接使用。为用户提供以下接口： public interface RegisterServerHandler { /** * 启动注册服务器 * @param configuration Flink的Configuration类型 */ void start(Configuration configuration) throws Exception; /** *注册服务器上创建Topic节点（目录） * @param topic topic节点名称 */ void createTopicNode(String topic) throw Exception; /** *将信息注册到某个topic节点（目录）下 * @param topic 需要注册到的目录 * @param registerRecord 需要注册的信息 */ void register(String topic, RegisterRecord registerRecord) throws Exception; /** *删除topic节点 * @param topic 待删除topic */ void deleteTopicNode(String topic) throws Exception; /** *注销注册信息 *@param topic 注册信息所在的topic *@param recordId 待注销注册信息ID */ void unregister(String topic, int recordId) throws Exception; /** * 查寻信息 * @param 查询信息所在的topic *@recordId 查询信息的ID */ RegisterRecord query(String topic, int recordId) throws Exception; /** * 查询某个Topic是否存在 * @param topic */ Boolean isExist(String topic) throws Exception; /** *关闭注册服务器句柄 */ void shutdown() throws Exception; 工程基于以上接口提供了ZookeeperRegisterHandler供用户使用。 NettySink算子 Class NettySink(String name, String topic, RegisterServerHandler registerServerHandler, int numberOfSubscribedJobs) name：为本NettySink的名称。 topic：为本NettySink产生数据的Topic，每个不同的NettySink（并发度除外）必须使用不同的TOPIC，否则会引起订阅混乱，数据无法正常分发。 registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 numberOfSubscribedJobs：为订阅本NettySink的作业数量，该数量必须是明确的，只有当所有订阅者都连接上NettySink，NettySink才发送数据。 NettySource算子 Class NettySource(String name, String topic, RegisterServerHandler registerServerHandler) name：为本NettySource的名称，该NettySource必须是唯一的（并发度除外），否则，连接NettySink时会出现冲突，导致无法连接。 topic：订阅的NettySink的topic。 registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 NettySource的并发度必须与NettySource的并发度相同，否则无法正常创建连接。

打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enabled”设置为“true”（该参数值默认为“false”，改为“true”后对已有业务没有影响。如果要卸载HBase服务，卸载前请将此参数值改回“false”），将配置项“spark.inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。

提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式： java/scala 版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar bulktable python版本（文件名等于实际保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar HBaseBulkDeleteExample.py bulktable yarn-cluster模式： java/scala 版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar bulktable python版本（文件名等于实际保持一致，此处仅为示例） bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars SparkOnHbaseJavaExample-1.0.jar HBaseBulkDeleteExample.py bulktable

Python样例代码 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkOnHbasePythonExample中HBaseBulkDeleteExample文件： def main(args: Array[String]) { # -*- coding:utf-8 -*- """ 【说明】 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现 """ from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("JavaHBaseBulkDeleteExample")\ .getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.hbasecontext.JavaHBaseBulkDeleteExample') # 创建类实例并调用方法，传递sc._jsc参数 spark._jvm.JavaHBaseBulkDeleteExample().execute(spark._jsc, sys.argv) # 停止SparkSession spark.stop()

数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据。 数据包含两个属性：分别是Int和String类型。 配置文件。 nettyconnector.registerserver.topic.storage：设置NettySink的IP、端口及并发度信息在第三方注册服务器上的路径（必填），例如： nettyconnector.registerserver.topic.storage: /flink/nettyconnector nettyconnector.sinkserver.port.range：设置NettySink的端口范围（必填），例如： nettyconnector.sinkserver.port.range: 28444-28943 nettyconnector.ssl.enabled：设置NettySink与NettySource之间通信是否SSL加密（默认为false），例如： nettyconnector.ssl.enabled: true nettyconnector.sinkserver.subnet：设置网络所属域，例如： nettyconnector.sinkserver.subnet: 10.162.0.0/16 安全认证配置： Zookeeper的SASL认证，依赖“flink-conf.yaml”中有关HA的相关配置，具体配置请参见配置管理Flink。 SSL的keystore、truststore、keystore password、truststore password以及password等也使用“flink-conf.yaml”的相关配置，具体配置请参见加密传输。 接口说明。 注册服务器接口 注册服务器用来保存NettySink的IP、端口以及并发度信息，以便NettySource连接使用。为用户提供以下接口： public interface RegisterServerHandler { /** * 启动注册服务器 * @param configuration Flink的Configuration类型 */ void start(Configuration configuration) throws Exception; /** *注册服务器上创建Topic节点（目录） * @param topic topic节点名称 */ void createTopicNode(String topic) throw Exception; /** *将信息注册到某个topic节点（目录）下 * @param topic 需要注册到的目录 * @param registerRecord 需要注册的信息 */ void register(String topic, RegisterRecord registerRecord) throws Exception; /** *删除topic节点 * @param topic 待删除topic */ void deleteTopicNode(String topic) throws Exception; /** *注销注册信息 *@param topic 注册信息所在的topic *@param recordId 待注销注册信息ID */ void unregister(String topic, int recordId) throws Exception; /** * 查寻信息 * @param 查询信息所在的topic *@recordId 查询信息的ID */ RegisterRecord query(String topic, int recordId) throws Exception; /** * 查询某个Topic是否存在 * @param topic */ Boolean isExist(String topic) throws Exception; /** *关闭注册服务器句柄 */ void shutdown() throws Exception; 工程基于以上接口提供了ZookeeperRegisterHandler供用户使用。 NettySink算子 Class NettySink(String name, String topic, RegisterServerHandler registerServerHandler, int numberOfSubscribedJobs) name：为本NettySink的名称。 topic：为本NettySink产生数据的Topic，每个不同的NettySink（并发度除外）必须使用不同的TOPIC，否则会引起订阅混乱，数据无法正常分发。 registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 numberOfSubscribedJobs：为订阅本NettySink的作业数量，该数量必须是明确的，只有当所有订阅者都连接上NettySink，NettySink才发送数据。 NettySource算子 Class NettySource(String name, String topic, RegisterServerHandler registerServerHandler) name：为本NettySource的名称，该NettySource必须是唯一的（并发度除外），否则，连接NettySink时会出现冲突，导致无法连接。 topic：订阅的NettySink的topic。 registerServerHandler：为注册服务器的句柄。 NettySource的并发度必须与NettySink的并发度相同，否则无法正常创建连接。

功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。 在使用Colocation功能之前，建议用户对Colocation的内部机制有一定了解，包括： • Colocation分配节点原理 • 扩容与Colocation分配 • Colocation与数据节点容量 Colocation分配节点原理 Colocation为locator分配数据节点的时候，locator的分配算法会根据已分配的情况，进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是，查询目前存在的所有locators，读取所有locators所分配的数据节点，并记录其使用次数。根据使用次数，对数据节点进行排序，使用次数少的排在前面，优先选择排在前面的节点。每次选择一个节点后，计数加1，并重新排序，选择后续的节点。 扩容与Colocation分配 集群扩容之后，为了平衡地使用所有的数据节点，使新的数据节点的分配频率与旧的数据节点趋于一致，有如下两种策略可以选择，如表1所示。 表1 分配策略 编号 策略 说明 1 删除旧的locators，为集群中所有数据节点重新创建locators。 在未扩容之前分配的locators，平衡的使用了所有数据节点。当扩容后，新加入的数据节点并未分配到已经创建的locators中，所以使用Colocation来存储数据的时候，只会往旧的数据节点存储数据。 由于locators与特定数据节点相关，所以当集群进行扩容的时候，就需要对Colocation的locators分配进行重新规划。 2 创建一批新的locators，并重新规划数据存放方式。 旧的locators使用的是旧的数据节点，而新创建的locators偏重使用新的数据节点，所以需要根据实际业务对数据的使用需求，重新规划locators的使用。 一般的，建议用户在进行集群扩容之后采用策略一来重新分配locators，可以避免数据偏重使用新的数据节点。 Colocation与数据节点容量 由于使用Colocation进行存储数据的时候，会固定存储在指定的locator所对应的数据节点上面，所以如果不对locator进行规划，会造成数据节点容量不均衡。下面总结了保证数据节点容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要进行合理的数据存放规划，让数据均匀的分布在这些locators中。 无 HDFS的二次开发过程中，可以获取DFSColocationAdmin和DFSColocationClient实例，进行从location创建group、删除group、写文件和删除文件的操作。 使用Colocation功能，用户指定了DataNode，会造成某些节点上数据量很大。数据倾斜严重，导致HDFS写任务失败。 由于数据倾斜，导致MapReduce只会在某几个节点访问，造成这些节点上负载很大，而其他节点闲置。 针对单个应用程序任务，只能使用一次DFSColocationAdmin和DFSColocationClient实例。如果每次对文件系统操作都获取此实例，会创建过多HDFS链接，消耗HDFS资源。 Colocation提供了文件同分布的功能，执行集群balancer或mover操作时，会移动数据块，使Colocation功能失效。因此，使用Colocation功能时，建议将HDFS配置项dfs.datanode.block-pinning.enabled设置为true，此时执行集群Balancer或Mover操作时，使用Colocation写入的文件将不会被移动，从而保证了文件同分布。

代码样例 完整样例代码可参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples.ColocationExample。 在运行Colocation工程时，需要设置运行用户，此用户需绑定supergroup用户组。 在运行Colocation工程时，HDFS的配置项fs.defaultFS不能配置为viewfs://ClusterX。 初始化 使用Colocation前需要设置运行用户。 private static void init() throws IOException { // 设置用户，若用户没有设置HADOOP_USER_NAME，则使用USER if (System.getenv("HADOOP_USER_NAME") == null && System.getProperty("HADOOP_USER_NAME") == null) { System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", USER); } } 获取实例 样例：Colocation的操作使用DFSColocationAdmin和DFSColocationClient实例，在进行创建group等操作前需获取实例。 dfsAdmin = new DFSColocationAdmin(conf); dfs = new DFSColocationClient(); dfs.initialize(URI.create(conf.get("fs.defaultFS")), conf); 创建group 样例：创建一个gid01组，组中包含3个locator。 /** * 创建group * * @throws java.io.IOException */ private static void createGroup() throws IOException { dfsAdmin.createColocationGroup(COLOCATION_GROUP_GROUP01, Arrays.asList(new String[] { "lid01", "lid02", "lid03" })); } 写文件，写文件前必须创建对应的group 样例：写入testfile.txt文件。 /** * 创建并写入文件 * * @throws java.io.IOException */ private static void put() throws IOException { FSDataOutputStream out = dfs.create(new Path(TESTFILE_TXT), true, COLOCATION_GROUP_GROUP01, "lid01"); // 代写入HDFS的数据 byte[] readBuf = "Hello World".getBytes("UTF-8"); out.write(readBuf, 0, readBuf.length); out.close(); } 删除文件 样例：删除testfile.txt文件。 /** * 删除文件 * * @throws java.io.IOException */ @SuppressWarnings("deprecation") private static void delete() throws IOException { dfs.delete(new Path(TESTFILE_TXT)); } 删除group 样例：删除gid01。 /** * 删除group * * @throws java.io.IOException */ private static void deleteGroup() throws IOException { dfsAdmin.deleteColocationGroup(COLOCATION_GROUP_GROUP01); }

支持的特性 表1 本版本支持的特性说明 分类 软件包特性说明 参考文档 三方大模型，包名：AscendCloud-LLM 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink) llama2-7b llama2-13b llama2-70b qwen-7b qwen-14b qwen-72b baichuan2-13b chatglm3-6b llama3-8b llama3-70b yi-6B yi-34B qwen1.5-7B qwen1.5-14B qwen1.5-32B qwen1.5-72B qwen2-0.5b qwen2-1.5b qwen2-7b qwen2-72b glm4-9b mistral-7b mixtral-8x7b llama3.1-8b llama3.1-70b qwen2.5-0.5b qwen2.5-7b qwen2.5-14b qwen2.5-32b qwen2.5-72b llama3.2-1b llama3.2-3b 支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(LlamaFactory) llama2-7b llama2-13b llama2-70b llama3-8b llama3-70b llama3.1-8b llama3.1-70b qwen1.5-7b qwen1.5-14b qwen1.5-32b qwen1.5-72b yi-6b yi-34b qwen2-0.5b qwen2-1.5b qwen2-7b qwen2-72b qwen2_vl-2b qwen2_vl-7b falcon-11B glm4-9b qwen2.5-0.5b qwen2.5-7b qwen2.5-14b qwen2.5-32b qwen2.5-72b llama3.2-1b llama3.2-3b LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。 llama-7B llama-13b llama-65b llama2-7b llama2-13b llama2-70b llama3-8b llama3-70b yi-6b yi-9b yi-34b deepseek-llm-7b deepseek-coder-instruct-33b deepseek-llm-67b qwen-7b qwen-14b qwen-72b qwen1.5-0.5b qwen1.5-7b qwen1.5-1.8b qwen1.5-14b qwen1.5-32b qwen1.5-72b qwen1.5-110b qwen2-0.5b qwen2-1.5b qwen2-7b qwen2-72b qwen2.5-0.5b qwen2.5-1.5b qwen2.5-3b qwen2.5-7b qwen2.5-14b qwen2.5-32b qwen2.5-72b baichuan2-7b baichuan2-13b chatglm2-6b chatglm3-6b glm-4-9b gemma-2b gemma-7b mistral-7b mixtral 8*7B falcon2-11b qwen2-57b-a14b llama3.1-8b llama3.1-70b llama-3.1-405B llama-3.2-1B llama-3.2-3B llava-1.5-7b llava-1.5-13b llava-v1.6-7b llava-v1.6-13b llava-v1.6-34b internvl2-8B internvl2-26B internvl2-40B internVL2-Llama3-76B MiniCPM-v2.6 deepseek-v2-236B deepseek-coder-v2-lite-16B qwen2-vl-2B qwen2-vl-7B qwen2-vl-72B qwen-vl qwen-vl-chat MiniCPM-v2 Ascend-vllm支持如下推理特性： 支持分离部署 支持多机推理 支持大小模型投机推理及eagle投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching 支持multi-lora特性 支持W4A16、W8A16和W8A8量化 升级vLLM 0.6.0 LLM开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导 AIGC，包名：AscendCloud-AIGC 支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU推理： ComfyUI Diffusers Stable-diffusion-webui Wav2Lip OpenSora1.2 OpenSoraPlan1.0 MiniCPM-V2.6 FLUX.1 Hunyuan-Dit Qwen-VL CogVideoX LLama-VID MiniCPM-V2.0 支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU的训练： Qwen-VL Diffusers Koyha_ss Wav2Lip InternVL2 OpenSora1.2 OpenSoraPlan1.0 CogVideoX LLaVA-NeXT LLaVA MiniCPM-V2.0 FLUX.1 Llmma-3.2-11b AIGC模型训练推理 数字人模型训练推理 CV，包名：AscendCloud-CV 支持如下模型适配MindSpore Lite的推理： Yolov8 Bert Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导 Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子，满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配，满足AIGC场景 支持两种版本配套算子包（torch2.1.0和python3.9, torch2.3.1和python3.10） 无

软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM AIGC代码包：AscendCloud-AIGC CV代码包：AscendCloud-CV 算子依赖包：AscendCloud-OPP 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

配套的基础镜像 芯片 镜像地址 获取方式 镜像软件说明 Snt9B PyTorch2.1.0： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b PyTorch2.3.1： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_3_ascend:pytorch_2.3.1-cann_8.0.rc3-py_3.10-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241114095658-d7e26d8 MindSpore： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/mindspore_2_4_ascend:mindspore_2.4.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241113174059-fcd3700 镜像发布到SWR， region：西南-贵阳一， 从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0、pytorch2.3.1 MindSpore：MindSpore 2.4.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 CCE：如果用到CCE，版本要求是 CCE Turbo v1.28及以上 300iDUO PyTorch： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2406-aarch64-snt3p-20240906180137-154bd1b 镜像发布到SWR， region：西南-贵阳一， 从SWR拉取 固件驱动: 24.1.rc2.3 CANN：cann_8.0.rc3 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 MindSpore lite： 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3

准备运行环境 进行应用开发时，需要同时准备代码的运行调测的环境，用于验证应用程序运行正常。 如果使用Linux环境调测程序，需在准备安装集群客户端的Linux节点并获取相关配置文件。 在节点中安装客户端，例如客户端安装目录为“/opt/hadoopclient”。客户端安装可参考配置Flink应用安全认证。 客户端机器的时间与集群的时间要保持一致，时间差小于5分钟。 集群的Master节点或者Core节点使用客户端可参考集群内节点使用 MRS 客户端，MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 确保Flink客户端的“flink-conf.yaml”配置文件中的认证相关配置项已经配置正确，请参考配置Flink应用安全认证章节的步骤5。 安全模式下需要将客户端安装节点的业务IP地址以及Manager的浮动IP地址追加到“flink-conf.yaml”文件中的“jobmanager.web.allow-access-address”配置项中，IP地址之间使用英文逗号分隔。 登录 FusionInsight Manager页面，下载集群客户端软件包至主管理节点并解压，然后以root用户登录主管理节点，进入集群客户端解压路径下，复制“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig\Flink\config”路径下的所有配置文件至客户端节点，放置到与准备放置编译出的jar包同目录的“conf”目录下，用于后续调测，例如“/opt/hadoopclient/conf”。 例如客户端软件包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar”，下载路径为主管理节点的“/tmp/FusionInsight-Client”： cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig.tar cd FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig scp Flink/config/* root@客户端节点IP地址:/opt/hadoopclient/conf 准备MRS应用开发用户时获取的keytab文件也放置于该目录下，主要配置文件说明如表2所示。 表2 配置文件 文件名称 作用 core-site.xml 配置Flink详细参数。 hdfs-site.xml 配置HDFS详细参数。 yarn-site.xml 配置Yarn详细参数。 flink-conf.yaml Flink客户端配置文件。 user.keytab 对于Kerberos安全认证提供用户信息。 krb5.conf Kerberos Server配置信息。 检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。 （可选）若运行Python作业，需额外配置如下：(适用于MRS 3.3.0及以后版本） 使用root用户登录flink客户端安装节点，使用如下命令确认环境已成功安装Python 3.7及以后版本。 python3 -V 进入python3安装路径，安装路径如“/srv/pyflink-example”，执行以下命令安装virtualenv。 cd /srv/pyflink-example virtualenv venv --python=python3.x source venv/bin/activate 执行以下命令将客户端安装目录下的“Flink/flink/opt/python/apache-flink-*.tar.gz”文件复制到“/srv/pyflink-example”。 cp 客户端安装目录/Flink/flink/opt/python/apache-flink-*.tar.gz /srv/pyflink-example 执行以下命令安装依赖包，显示如下表示安装成功。 python -m pip install apache-flink-libraries-*.tar.gz python -m pip install apache-flink-版本号.tar.gz ... Successfully built apache-flink Installing collected packages: apache-flink Attempting uninstall: apache-flink Found existing installation: apache-flink x.xx.x Uninstalling apache- flink-x.xx.x: Successfully uninstalled apache-flink-x.xx.x Successfully installed apache-flink-x.xx.x

准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持集群自带的OpenJDK，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的： X86客户端： Oracle JDK：支持1.8版本； IBM JDK：支持1.8.0.7.20和1.8.0.6.15版本。 ARM客户端： OpenJDK：支持1.8.0_272版本（集群自带JDK，可通过集群客户端安装目录中“JDK”文件夹下获取）。 毕昇JDK：支持1.8.0_272版本。 说明： 基于安全考虑，服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情可参考https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。 毕昇JDK详细信息可参考https://www.hikunpeng.com/zh/developer/devkit/compiler/jdk。 安装和配置IDEA 用于开发Flink应用程序的工具。版本要求：2019.1或其他兼容版本。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.11.7。 安装Scala插件 Scala开发环境的基本配置。版本要求：1.5.4。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。 Python3 用于运行Flink Python作业。版本要求：Python3.7至Python3.10版本。

准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持集群自带的OpenJDK，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的： X86客户端： Oracle JDK：支持1.8版本； IBM JDK：支持1.8.0.7.20和1.8.0.6.15版本。 ARM客户端： OpenJDK：支持1.8.0_272版本（集群自带JDK，可通过集群客户端安装目录中“JDK”文件夹下获取）。 毕昇JDK：支持1.8.0_272版本。 说明： 基于安全考虑，服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情可参考https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。 毕昇JDK详细信息可参考https://www.hikunpeng.com/zh/developer/devkit/compiler/jdk。 安装和配置IDEA 用于开发Flink应用程序的工具。版本要求：14.1.7。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.11.7。 安装Scala插件 Scala开发环境的基本配置。版本要求：1.5.4。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。 Python3 用于运行Flink Python作业。版本要求：Python3.7至Python3.10版本。

准备运行环境 进行应用开发时，需要同时准备代码的运行调测的环境，用于验证应用程序运行正常。 如果使用Linux环境调测程序，需在准备安装集群客户端的Linux节点并获取相关配置文件。 在节点中安装客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 客户端机器的时间与集群的时间要保持一致，时间差小于5分钟。 集群的Master节点或者Core节点使用客户端可参考集群内节点使用MRS客户端，MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。 登录FusionInsight Manager页面，下载集群客户端软件包至主管理节点并解压，然后以root用户登录主管理节点，进入集群客户端解压路径下，复制“FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig\Flink\config”路径下的所有配置文件至客户端节点，放置到与准备放置编译出的jar包同目录的“conf”目录下，用于后续调测，例如“/opt/client/conf”。 例如客户端软件包为“FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar”，下载路径为主管理节点的“/tmp/FusionInsight-Client”： cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_Services_Client.tar tar -xvf FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig.tar cd FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig scp Flink/config/* root@客户端节点IP地址:/opt/client/conf 主要配置文件说明如表2所示。 表2 配置文件 文件名称 作用 core-site.xml 配置Flink详细参数。 hdfs-site.xml 配置HDFS详细参数。 yarn-site.xml 配置Yarn详细参数。 flink-conf.yaml Flink客户端配置文件。 检查客户端节点网络连接。 在安装客户端过程中，系统会自动配置客户端节点“hosts”文件，建议检查“/etc/hosts”文件内是否包含集群内节点的主机名信息，如未包含，需要手动复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与集群各主机在网络上互通。 （可选）若运行Python作业，需额外配置如下：(适用于MRS 3.3.0及以后版本） 使用root用户登录flink客户端安装节点，使用如下命令确认环境已成功安装Python 3.7及以后版本。 python3 -V 进入python3安装路径，安装路径如“/srv/pyflink-example”，执行以下命令安装virtualenv。 cd /srv/pyflink-example virtualenv venv --python=python3.x source venv/bin/activate 执行以下命令将客户端安装目录下的“Flink/flink/opt/python/apache-flink-*.tar.gz”文件复制到“/srv/pyflink-example”。 cp 客户端安装目录/Flink/flink/opt/python/apache-flink-*.tar.gz /srv/pyflink-example 执行以下命令安装依赖包，显示如下表示安装成功。 python -m pip install apache-flink-libraries-*.tar.gz python -m pip install apache-flink-版本号.tar.gz ... Successfully built apache-flink Installing collected packages: apache-flink Attempting uninstall: apache-flink Found existing installation: apache-flink x.xx.x Uninstalling apache- flink-x.xx.x: Successfully uninstalled apache-flink-x.xx.x Successfully installed apache-flink-x.xx.x

解决办法 在集群所在VPC对应重点节点策略中，将当前Region的补丁桶放通，以保证MRS集群节点可以正常获取补丁文件。 使用具有管理权限的用户登录终端节点控制台。 单击管理控制台左上角的Region信息，选择区域和项目。 在终端节点列表中，单击终端节点ID。 选择进入“策略”页面，单击“编辑”，修改策略信息。 例如只允许VPC1内的服务器下载账号A的桶mybucket中的对象。 其中VPC1的ID为：4dad1f75-0361-4aa4-ac75-1ffdda3a0fec，账号A的账号ID为：783fc6652cf246c096ea836694f71855。 [ { "Action": [ "obs:object:GetObject" ], "Resource": [ "obs:*:783fc6652cf246c096ea836694f71855:object:mybucket/*" ], "Effect": "Allow" } ] 更多VPCEP策略配置说明可参考https://support.huaweicloud.com/usermanual-vpcep/vpcep_03_3002.html。 MRS集群各Region中补丁对应OBS文件桶信息如下： 华东-上海一：mrs-container1-patch-cn-east-3 西南-贵阳一：mrs-container1-patch-cn-southwest-2 华北-北京四：mrs-container1-patch-cn-north-4 华北-北京一：mrs-container1-patch-cn-north-1 华北-北京二：mrs-container1-patch-cn-north-2 华东-上海二：mrs-container1-patch-cn-east-2 华南-广州：mrs-container1-patch-cn-south-1 单击“完成”。

解决办法 Hue配置过期，重启Hue服务即可。 在MRS 2.0.1及之后版本，单Master节点的集群Hue服务需要手动修改配置。 登录Master节点。 执行hostname -i获取本机IP。 执行如下命令获取“HUE_FLOAT_IP”的地址： grep "HUE_FLOAT_IP" ${BIGDATA_HOME}/MRS_Current/1_*/etc*/ENV_VARS， 其中MRS以实际文件名为准。 比较本机IP和“HUE_FLOAT_IP”的值是否相同，若不相同，请修改“HUE_FLOAT_IP”的值为本机IP。 重启Hue服务。

成本优化 成本控制 企业可以在成本中心的“预算管理”页面创建精细粒度的预算来管理成本和使用量，在实际或预测超过预算阈值时，自动发送通知给指定消息接收人。企业还可以创建预算报告，定期将指定预算进展通知给指定消息接收人。 例如企业需要创建一个RabbitMQ实例的按需成本预算，每月预算金额为2000元，当预测金额高于预算金额的80%时发送预算告警。那么，创建的预算如下： 图4 设置预算信息 图5 设置预算范围 详细介绍请参见使用预测和预算来跟踪成本和使用量。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 实现自动化运维 华为云也提供了丰富的运维类产品，帮助您提升运维效率，降低运维的人力成本。例如： 弹性伸缩：持续维护跨计费模式、跨可用区、跨实例规格的实例集群。适合业务负载存在峰谷波动的场景。 资源编排 ：一键部署并维护包含多种云资源和依赖关系的资源栈。适合交付整体系统、克隆环境等场景。 自动化运维：以服务化的方式定义一组运维操作，高效执行运维任务。适合定时运维、批量运维、跨地域运维等场景。

成本分配 成本管理的基础是树立成本责任制，让各部门、各业务团队、各责任人参与进来，为各自消耗云服务产生的成本负责。企业可以通过成本分配的方式，将云上成本分组，归集到特定的团队或项目业务中，让各责任组织及时了解各自的成本情况。 华为云成本中心支持通过多种不同的方式对成本进行归集和重新分配，您可以根据需要选择合适的分配工具。 通过关联账号进行成本分配 企业主客户可以使用关联账号对子客户的成本进行归集，从而对子账号进行财务管理。详细介绍请参见通过关联账号维度查看成本分配。 通过企业项目进行成本分配 在进行成本分配之前，建议开通企业项目并做好企业项目的规划，可以根据企业的组织架构或者业务项目来划分。在购买云资源时选择指定企业项目，新购云资源将按此企业项目进行成本分配。详细介绍请参见通过企业项目维度查看成本分配。 图2 为RabbitMQ实例选择企业项目 通过成本标签进行成本分配 标签是华为云为了标识云资源，按各种维度（例如用途、所有者或环境）对云资源进行分类的标记。推荐企业使用预定义标签进行成本归集，具体流程如下： 图3 为RabbitMQ实例添加标签 详细介绍请参见通过成本标签维度查看成本分配。 使用成本单元进行成本分配 企业可以使用成本中心的“成本单元”来拆分公共成本。公共成本是指多个部门共享的计算、网络、存储或资源包产生的云成本，或无法直接通过企业项目、成本标签分配的云成本。这些成本不能直接归属于单一所有者，因此不能直接归属到某一类别。使用拆分规则，可以在各团队或业务部门之间公平地分配这些成本。详细介绍请参见使用成本单元查看成本分配。

包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源，例如包年/包月的RabbitMQ实例，用户在购买时会一次性付费，服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源，您可以执行退订操作，系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。需要注意，如果实例开启了回收站策略，包周期实例退订后，会存入回收站中，此时不会收取实例的费用，但是会按需收取存储空间的费用。如果想要停止计费，请在回收站中删除实例。 如果您已开启“自动续费”功能，为避免继续产生费用，请在自动续费扣款日（默认为到期前7日）之前关闭自动续费。

用户密码管理 密码生成方式有“自定义”和“自动生成”两种方式，可通过这两种方式对用户密码进行修改、重置管理。其密码设置规范请参考管理密码策略。 自定义方式。 在用户列表中，单击某一用户后的，选择“密码管理”打开“密码管理”弹框。 选择密码生成方式，默认选择“自定义”，输入用户密码可自定义用户的登录密码。 默认选中“首次登录时修改密码”，则该用户在使用新密码首次登录用户门户时，会强制要求用户修改密码。 不选择“首次登录时修改密码”，则该用户在使用新密码首次登录用户门户时，不用修改密码。 图2 自定义 单击“确定”，用户密码管理完成。 自动生成方式。 在用户列表中，单击某一用户后的，单击“密码管理”打开“密码管理”弹框。 选择密码生成方式，选择“自动生成”。 图3 自动生成 选择“通知方式”和“发送语言”。根据您选择的通知方式，用户会收到重置密码的短信、邮件通知类消息，用户使用新密码可以登录用户门户。 重置密码后，用户以密码方式首次登录用户门户时，会强制要求修改密码，其密码规范要求可参考管理密码策略。 如果您需要使用邮件方式通知用户，请配置邮件网关，具体方法请参考邮件网关配置。 单击“确定”，用户密码管理完成。

为用户授予应用的使用权限 在用户列表中，鼠标放置在用户名右侧状态栏下方，单击进入用户详情的“已授权应用”页签。如需添加应用，可参考集成企业应用。 在用户详情的“已授权应用”页签，单击“应用授权”。 在应用授权页面，勾选需要授权的应用，单击“确定”，完成用户授权。在已选应用列表中，可编辑应用账号，如需编辑应用账号的其他属性，单击应用名称，进入应用账号信息页面，即可编辑。系统默认用户名为应用账号名。如需在应用中对用户授权，请参考授权管理。 图1 在已选应用列表中编辑应用账号

修改用户所属组织 通过调整组织： 可变更用户所属组织。 可将只属于一个组织的用户修改为属于多个组织。 可将属于多组织的用户修改为只属于一个组织。 在用户列表中，鼠标放在待操作用户的状态栏，单击用户后的，选择“ 调整组织”。 在调整组织弹框，选择您要调整的目标组织。可选择一个目标组织，也可同时选中几个组织。默认先选中的组织为主组织。当设置为多组织时，可通过单击目标组织后的“设为主组织”将其设置为主组织。 单击“确定”，完成修改。 如果应用开启了用户自动授权功能，修改用户所属组织会修改用户的应用访问权限。具体可参考应用账号授权策略。

查看用户详情 在用户列表中，单击用户名，可以查看用户详情。包括用户信息、所属用户组、已授权应用和审计日志。 用户信息 包含用户基本属性和扩展属性信息。 所属用户组 用户所属用户组信息，包括用户组名称、用户组授权应用、组织路径。 单击用户组列表右上方的“加入组”，勾选需要加入的用户组，即可将用户加入用户组，您还可以通过用户加入用户组操作完成。如果应用开启了基于用户组的自动授权策略，将用户加入已授权的用户组，会同步至应用侧，具体可参考应用账号授权策略。 单击操作列的“删除”，可将用户从该用户组中删除。 如果应用开启了基于用户组的自动授权策略，将删除已授权用户组中的用户，会同步至应用侧，具体可参考应用账号授权策略。 已授权应用 用户在已授权应用中的信息，包括应用图标、应用名称、应用账号等。 单击已授权应用列表右上方的“应用授权”，勾选需要授权的应用，即可为用户进行应用授权，您还可以通过为用户授予应用的使用权限操作完成。 如果应用开启了应用侧权限，单击操作列的“应用侧角色/权限”，可对该用户进行授权，在该处授权的操作方法与在应用账号处类似，可参考应用侧角色/权限。应用侧权限的配置可参考管理应用侧权限。 单击操作列的“删除”，可取消对该用户的授权。 审计日志 审计日志记录了企业管理员与用户的操作记录，包括管理员日志、用户日志。 管理员日志 通过管理员日志可以查看管理员对该用户的操作，如修改密码、应用授权等。同时，可根据条件过滤。 用户日志 通过用户日志可以查看用户访问用户门户和应用的操作，如SSO登录、登出等。同时，可根据条件过滤。

通知设置 当设置的行为触发风险后，系统按照选择的通知方式实时发送风险告警通知。 在风险行为管理界面，单击“通知设置”。 在“通知设置”弹窗中设置通知方式和对象。 表2 通知设置 配置 说明 * 通知方式 触发风险行为时，系统发送通知的方式。 当前提供邮件、短信、钉钉三种通知方式。如果选择邮件、钉钉通知，请先配置对应网关，详情请参考邮件网关配置、钉钉网关配置。 * 发送对象 触发风险行为时，系统发送通知的对象。默认发送所有用户，您也可以排除指定用户发送。 单击“确定”，完成设置。

常规配置 常规配置，即同步时的映射关系。 在同步集成页面，选择“常规配置”页签，默认启用常规配置，其配置映射关系包括删除账号、删除机构、禁用账号、禁用机构。 删除账号 当 OneAccess 删除应用账号后，下游应用系统根据该配置决定需执行的操作，可在下拉框选择，包括删除应用系统中的账号、禁用应用系统中的账号、不同步。 删除机构 当OneAccess删除应用机构后，下游应用系统根据该配置决定需执行的操作，可在下拉框选择，包括删除应用系统中的机构、禁用应用系统中的机构、不同步。 禁用账号 当OneAccess禁用应用账号后，下游应用系统根据该配置决定需执行的操作，可在下拉框选择，包括禁用应用系统中的账号、不同步。 禁用机构 当OneAccess禁用机构后，下游应用系统根据该配置决定需执行的操作，可在下拉框选择，包括禁用应用系统中的机构、不同步。