SDK生成私钥和证书方法中的identityName作用是什么？ identityName是生成用户证书时需要填入的一个参数，会写入作为证书的commonName，方便业务将自己已有的用户与数字资产链中的用户做好映射关系。同样的identityName，根据业务需要，可以生成任意个数的私钥和证书。

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触发器的作用是什么？ 答：触发器是一种特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。 可以强化约束，维护数据的完整性和一致性。 可以跟踪数据库内的操作，不允许未经许可的更新和变化。 可以联级运算。 父主题： FAQ

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ct-Token的值）。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，如：application/json。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 user_ids 是 Array of strings 要添加或移除的用户Id列表。 op_type

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制作用户桌面镜像 操作场景 该任务指导用户制作用户桌面镜像。 前提条件 已获取用户登录管理控制台的帐号名和密码。 已获取操作系统管理员“Administrator”账号的密码。 操作步骤 登录 云服务器 控制台。 在左侧列表中选择“ 弹性云服务器 ”。 在待制作镜像的云 服务器 所在行，选择“更多

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修改操作用户密码 操作场景 出于 MRS 集群安全的考虑，“人机”类型系统用户密码必须定期修改。该任务指导用户通过MRS Manager完成修改自身密码工作。 如需对用户修改的密码使用新的密码策略，请先修改密码策略，再参考本章节修改密码。 对系统的影响 修改MRS集群用户密码后，如果

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对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对MRS服务，管理员能够控制IAM用户仅能对集群进行指定的管理操作。如不

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公网和私网负载均衡器 负载均衡按照支持的网络类型的不同分为公网负载均衡器和私网负载均衡器。 公网负载均衡器 通过给负载均衡器绑定弹性公网IP，使其支持转发公网流量请求，称为公网负载均衡器。通过公网IP对外提供服务，将来自公网的客户端请求按照指定的负载均衡策略分发到后端服务器进行处理。

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EventBus：与MQTT服务器交互的客户端，为其他组件提供订阅和发布消息的功能。 MQTT broker：MQTT服务器。 图1 终端设备管理 终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中，设备孪生（DeviceTwin）起到了一个非常重要的作用，设备孪生保持设备的动态数据，包括特定背景下的设备专有实时数据，例如灯的开、关状态。

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EventBus：与MQTT服务器交互的客户端，为其他组件提供订阅和发布消息的功能。 MQTT broker：MQTT服务器。 图1 终端设备管理 终端设备、边缘节点、IEF通信的过程中，设备孪生（DeviceTwin）起到了一个非常重要的作用，设备孪生保持设备的动态数据，包括特定背景下的设备专有实时数据，例如灯的开、关状态。

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 数据迁移进阶实践

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题： 关键操作指导

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在 对象存储服务 上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，主备实例的每个节点的

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负载均衡 负载均衡概述 负载均衡实例管理 监听管理 灰度管理 过载控制管理 资源管理 创建证书

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开发BPM即是对前端页面及后端逻辑（脚本、服务编排等）进行编排的过程。AstroZero提供的BPM作为商业流的配置工具，可以通过模板化、图形化实现对商业流业务流程的编排和执行。 了解BPM设计界面 图1 BPM设计界面 整体编辑器页面由上方按钮区域、左侧面板图元区域、中间画布工作区域、右侧属性配置区域四部分组成。

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 进阶实践

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储集群实例的配置信息，Shard节点主要用于存储集群实例的数据信息。所以集群实例在备份时，需要分别备份Config节点和Shard节点上的数据，且Config节点和Shard节点是分开进行备份的。如图1所示，集群实例的备份是由Config节点和Shard节点分别在各自的Hidde

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池需要扩容的节点数量。 Simulator： 负责缩容场景下，找到满足缩容条件的节点。 Expander： 负责在扩容场景下，根据用户设置的不同的策略来，从Estimator选出的节点池中，选出一个最佳的选择。当前Expander有多种策略，如表1。 表1 CCE支持的Expander策略

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计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join出来的数据条数：Join出来的条数越少，代价越小。Join条数的多少，取决于参与Join的表的选择率。表的数据条数，取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后的条数，由列级别的统计信息，max，min，以及NDV（Number

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。 表中每行数据大小为1MB以下的可以设置多并发抽取，超过1MB的建议单线程抽取数据。 集群最大抽取并发数规格 该参数设置为适当的值可以有效提升迁移速度，过小则会限制迁移速度，过大则会导致源端负载过高、影响系统稳定性。 不同规格的 CDM 集群支持的的最大抽取并发数规格不同，并发数上限建议设置为vCPU核数*2。

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采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，主备实例的每个节点的规格保持一致。备份触发后，从主库备份数据并以压缩包的形式存储在对象存储服务上，不会占用实例的磁盘空间。

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