配置分支站点上网策略 操作步骤 在界面上方的菜单中，单击“流量策略”页签。 图1 顶层菜单-流量策略 在“Overlay”页签下，单击“站点上网”。 在“本地网关”区域，单击“创建”。 选择分支站点，如图2所示。 图2 选择分支站点 配置上网策略，本地上网优先，如图3所示。 图3

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开通桌面上网功能 功能介绍 开通桌面上网功能。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/eips 表1 路径参数 参数

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云桌面安全上网解决方案 简介 为禁止涉密研发PC直接上网的企业，提供安全便捷的上网方案。

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配置用于访客上网的准入认证 Portal短信认证（AP作为认证点） Portal微信公众号认证（AP作为认证点） 父主题： 用户准入认证配置指南

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是当前空间的使用量和剩余量的对比情况，默认展示截止到当天的统计信息；右侧折线图展示出了不同存储类型的存储情况按时间变化的趋势。 流量监控 当前租户的Kafka实例流量监控统计情况，每隔5min统计一次。其中，上图是Kafka实例的网络入流量（broker_total_bytes_

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Pod刚刚启动后，为什么不能立即看到流量监控数据？ 请确保集群已开通APM。 流量监控对采集到的数据进行了聚合处理，需积累一分钟才能看到数据。 父主题： 流量监控

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单机直挂客户端上云和上网 场景描述 企业A本地有数台PC（≤8台），在实现基本上网需求的同时，希望可以访问华为云上的VPC业务。基于上述需求，企业可部署一台IEG设备，将PC直接接入IEG设备的多个LAN口，通过默认子网将本地业务网络接入华为云。同时，开启IEG设备WAN口的本地上网功能，实现同时上云和上网。

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统计所选应用资产在所选时间段内数据的风险情况。 安全事件：以柱状图的形式统计所选时间段内触发安全事件的应用与接口个数。 审阅统计：统计所选时间段内风险的审阅情况。 风险分布：统计所选时间段内非法 、高风险、中风险和低风险告警的分布情况。 风险趋势：统计风险数量随时间的变化情况。 数据流量监控

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流量监控拓扑图中为何找不到我的组件？ 请选择网格、集群及命名空间后进行观察。 请检查集群中是否正确安装ICAgent采集器。 请检查该组件是否已加入服务网格。 父主题： 流量监控

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VPN网关绑定的EIP带宽不足。 Internet网络质量不佳。 处理步骤 在VPN网关列表页跳转到流量监控视图，确认流量是否突发或持续接近VPN网关的带宽规格。 在VPN网关的“基本信息”页面查看EIP带宽大小，并结合流量监控视图，排查是否超过EIP的带宽规格。如果因EIP带宽规格偏小导致流量超限，请修改EIP的带宽。

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每次上报的唯一标识。 发生时间 设备接入的时间。 上网方式统计表 上网方式统计表展示某个应用终端设备的上网方式信息，指标包括：上网方式、使用量、设备数量以及操作。 图14 上网方式统计表 表9 上网方式统计表相关参数说明 参数名称 说明 上网方式 上网的方式。 使用量 使用该上网方式的接入数量。

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图形化应用全景拓扑，流量治理可视化 应用服务网格提供了可视化的流量监控，链路健康状态、异常响应、超长响应时延、流量状态信息拓扑等一目了然。 图1 流量监控 结合应用运维管理 AOM、 应用性能管理 APM服务，ASM提供了详细的微服务级流量监控、异常响应流量报告以及调用链信息，实现更快速、更准确的问题定位。

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上游实例中，允许被隔离的最大比例。采用向上取整，如果10个实例，设为13%则最多会隔离2个实例。 最短隔离时间 实例第一次被隔离的时间，之后每次隔离时间为隔离次数与最短隔离时间的乘积。 是否开启Mutual TLS。 开启Mutual TLS：组件仅会通过基于TLS建立的安全信道通信。

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流量治理 流量治理概述 配置流量策略 查看流量监控 更改流量策略 父主题： 用户指南（新版）

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统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取文本数据，生成相应DataStream，解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作，并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选上网时间超过阈值的用户，并获取结果。

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val text = sc.textFile(args(0)) //筛选女性网民上网时间数据信息 val data = text.filter(_.contains("female")) //汇总每个女性上网时间 val femaleData:RDD[(String,Int)] = data

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sparkContext.textFile(args(0)) //筛选女性网民上网时间数据信息 val data = text.filter(_.contains("female")) //汇总每个女性上网时间 val femaleData:RDD[(String,Int)] = data

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sparkContext.textFile(args(0)) //筛选女性网民上网时间数据信息 val data = text.filter(_.contains("female")) //汇总每个女性上网时间 val femaleData:RDD[(String,Int)] = data

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sparkContext.textFile(args(0)) //筛选女性网民上网时间数据信息 val data = text.filter(_.contains("female")) //汇总每个女性上网时间 val femaleData:RDD[(String,Int)] = data

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统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取文本数据，生成相应DataStream，解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作，并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果。

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统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取文本数据，生成相应DataStream，解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作，并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果。

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