微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    分布式调度管理系统 更多内容
  • 管理文件系统

    管理文件系统 查看文件系统 删除文件系统

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  • 系统管理

    系统管理 访问密钥 通用配置 探针统计

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  • 系统管理

    系统管理 管理员权限 日志管理 消息管理 角色桌面管理 流程管理 父主题: IPDCenter Space服务使用指南

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  • 系统管理

    系统管理 管理独享引擎 查看产品信息 变更WAF云模式版本和规格 开启告警通知

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  • 系统管理

    系统管理 配置系统参数 配置选项列表 配置错误码 创建告警模板 查看自定义接口 管理 域名 配置 查看操作日志 查看运行日志 查看部署日志 迁移开发数据 配置国际化 如何创建清理任务 如何创建定时任务 父主题: 管理中心

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  • 系统管理

    系统管理 查询WAF回源IP信息 父主题: API

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  • 系统管理

    系统管理 主服务标签 父主题: 设计态使用指南

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  • 系统管理

    系统管理 可新建系统用户,查看、维护系统用户的相关信息、账户状态和角色。 用户管理 新建用户:创建系统新用户 图1 新建用户 操作操作功能位于列表最右端,可对系统用户进行查看、编辑或者删除操作。 我的导入 展示已导入模板文件的详细信息,提供搜索功能。 图2 我的导入 父主题: 数据资产用户操作手册

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  • 系统管理

    系统管理 系统管理员可对生命周期系统的用户、菜单、角色、租户进行管理。 图1 系统管理 用户管理 可新增、批量导入新用户,分配用户角色、修改用户状态、编辑维护用户信息以及删除用户,模糊搜索用户信息。 图2 用户管理 新增:新增单个系统用户。 批量导入:批量新增系统用户。 分配角色:分配用户角色权限。

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  • 系统管理

    系统管理 用户管理 智控管理 系统设置 父主题: 使用流程

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  • 系统管理

    应用通知管理 应用通知信息条件查询;新增、编辑、删除、批量删除;查询用户信息,对用户进行通知消息推送和短信发送。 图4 应用通知管理 新闻管理 新闻信息条件查询;新增、编辑、删除、批量删除; 图5 新闻管理 门户管理 门户展示基本信息保存修改展示。 图6 门户管理 客户协议 图7 客户协议

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  • 系统管理

    系统管理 系统管理概述 账号管理 角色管理 父主题: 使用ServiceComb引擎

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  • 系统管理

    系统管理 系统配置 数据维护 系统维护 查看系统信息

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  • 系统管理

    系统管理 用户属性配置

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  • 系统管理

    系统管理 单击“系统配置 > 系统管理”,可修改系统名称、备案号、系统logo和网页icon。 图1 系统管理 父主题: 系统配置

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  • 系统管理

    系统管理 文件类型白名单 父主题: 运行态使用指南

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  • 高性能调度

    多种类型作业混合部署:支持AI、大数据、HPC作业类型混合部署。 多队列场景调度优化:支持分队列调度,提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。 多种高级调度策略:支持gang-scheduling、公平调度、资源抢占、GPU拓扑等高级调度策略。 多任务模板:支持单一Job多任务模板定义,打破Ku

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  • 自然周期调度

    同周期依赖的原理,详情参考自然周期调度之同周期依赖原理。 上一周期依赖的原理,详情参考自然周期调度之上一周期依赖原理。 当分钟的调度周期不能被小时整除时,周期调度就不是严格按照间隔周期去跑,而是按照cron表达式的规则,每个小时的零点触发去跑,再往后推间隔。 父主题: 周期调度依赖策略

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  • prvt

    insert_gs_ilm_task 操作特性相关系统表,分布式DN使用。 insert_gs_ilm_taskdetail 操作特性相关系统表,分布式DN使用。 update_gs_ilm_jobdetail 操作特性相关系统表,分布式DN使用。 update_gs_ilm_object 操作特性相关系统表,分布式DN使用。

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  • 实例调度任务

    实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题: xDM-F数据同步

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  • 组调度(Gang)

    已安装Volcano插件,详情请参见Volcano调度器。 组调度介绍 Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一,它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求,避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是,观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行

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