批量创建保护实例:接口约束 管理云服务器组:操作场景 环境准备:准备云上资源 创建用户并授权使用E CS :示例流程 数据结构(创建云服务器):os:scheduler_hints字段数据结构说明 创建用户并授权使用CSBS:示例流程 创建用户并授权使用CBR:示例流程 步骤2：创建保护实例:创建须知

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extra_specs Object flavor扩展字段请参考：os_extra_specs（flavor）字段数据结构说明 在微版本2.47及以上版本支持。 表5 image字段数据结构说明 参数 参数类型 描述 id String 镜像ID。 您可以根据镜像ID查询更多镜像信息，详细内容

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式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 云日志 服务采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。 日志查询与实时分析 云日志服

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object 失败返回结构 表7 ErrorInfo 参数 参数类型 描述 message String 错误信息 code String 错误码 状态码： 401 表8 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error ErrorInfo object 失败返回结构 表9 ErrorInfo

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的信息。 表7 public_ip字段数据结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 eip 是 eip object 配置云服务器自动分配弹性IP时，创建弹性IP的配置参数。详情请参考表 eip字段数据结构说明。 表8 eip字段数据结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 ip_type

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object 失败返回结构 表6 ErrorInfo 参数 参数类型 描述 message String 错误信息 code String 错误码 状态码： 401 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error ErrorInfo object 失败返回结构 表8 ErrorInfo

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ER/Studio ER/Studio是一套模型驱动的数据结构管理和数据库设计产品，帮助企业发现、重用和文档化数据资产。通过可回归的数据库支持，使数据结构具备完全地分析已有数据源的能力，并根据业务需求设计和实现高质量的数据库结构。易读的可视化数据结构加强了业务分析人。.员和应用开发人员之间工作沟通的能力。ER/Studio

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整合数据安全全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势 了解详情 云上全场景覆盖 整合云上各类数据源，支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景 整合云上各类数据源，支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景 了解详情 无需安装Agent 云原生数据安全平台，无需

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ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种角色：Leader、Follower和Observer，其结构和相互关系如图1所示。通常来说，需要在集群中配置奇数个（2N+1）ZooKeeper服务，至少（N+1）个投票才能成功的执行写操作。 图1 ZooKeeper结构 华为云

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云日志服务介绍视频帮助您快速了解如何使用云日志服务 了解更多 日志接入 03:36 介绍日志如何接入 日志接入 介绍日志如何接入 结构化配置 06:20 介绍如何配置日志结构化 结构化配置 介绍如何配置日志结构化 日志告警 03:46 介绍如何配置日志告警 日志告警 介绍如何配置日志告警 仪表盘配置 05:13

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objects 服务器对象，详情请参见表4 servers字段数据结构说明。 表4 servers字段数据结构说明 参数 参数类型 描述 addresses Map 云服务器对应的网络地址信息。 属性为Map结构。 key为VPC子网ID。 value为网络属性，详情请参见表5。

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单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。 日志查询与实时分析 对采集的

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通过要素化、结构化模型实现管理体系数字化转型，实现管理文档的高质量自动生成，让管理人员从撰写文档中解放出来。 通过要素化、结构化模型实现管理体系数字化转型，实现管理文档的高质量自动生成，让管理人员从撰写文档中解放出来。 博阳EBPM流程管理平台软件 精益化管理 实现基于要素的结构性优化

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多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥

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1、高度可扩展性和可伸缩性 随着数据获取手段的自动化，多样化和智能化，导致数据量急剧增大。 2、数据类型多样和异构处理能力 结构化数据到半结构化/非结构化数据 文本到图形图像，音频视频等多媒体数据 流数据、队列数据 3、数据处理时效性要求 传感、网络和通信技术发展对于数据快速流入和处理，实时性方面提出了更高要求。

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最多包含10个key，每个key下面的value最多10个，每个key对应的value可以为空数组但结构体不能缺失。 key不能重复，同一个key中value不能重复。 结果返回包含标签的资源列表，key之间是“或”的关系，key-value结构中value是“或”的关系。 无过滤条件时返回全量数据。 not_tags_any

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