创建开发机 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
存储挂载 支持挂载PFS、CFS、Bos对象存储、数据集，相同存储类型的挂载源路径不能重复 工作目录 WebIDE和Notebook的启动目录，用户无设置的工作目录权限时平台会创建并使用 $HOME/workspace 目录作为工作目录。 启用SSH 选择是否需要通过SSH远程连接开发机，可启用SSH原生方式直连登录开发机实例，若配置了自定义镜像，请确认镜像安装了sshd。
快速入门 - 极速文件缓存 RapidFS
具体操作流程请参考： 查看监控 、 指标含义 7.数据流转 数据源创建完成后，可通过设置以下数据流转规则提升数据一致性与访问性能： 元数据同步规则：当通过非挂载方式操作存储桶数据导致目录不一致时，可同步存储桶中的元数据信息至数据源目录树。 缓存预热规则：提前将指定目录下的数据缓存至实例中，加速数据访问。
实例规格 - 云数据库 HTAP for CockroachDB | 百度智能云文档
Node: 运行CockroachDB的单个数据节点。 Store: 存储数据的单个盘。 Range: 分片，用户数据拆分成的单元，CockroachDB以分片为最小单位进行存储管理，默认尺寸64MB。 Replicas: 副本，每个分片以多副本形式存储在不同节点以保证数据高可用，默认三份副本。 Range Lease: 分片租约，持有租约的副本用于接收和协调该分片的所有读取和写入请求。
配置BCIPod - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
存储 当前BCI Pod支持挂载以下类型的volume： ConfigMap ,详细说明见文档 挂载EmptyDir数据卷 ,详细说明见文档 挂载CFS文件存储 Secret EmptyDir （暂不支持指定 sizeLimit ，单个Pod的emptyDir可用存储空间为10GB） PersistentVolumeClaim(PVC) ,PVC类型当前仅支持CFS/NFS/PFS PVC挂载.暂不支持挂载
MapReduce_全托管Hadoop/Spark集群_BMR
实例类型 CPU（核） 内存（GB） 本地存储（GB） 单价（元/分钟/节点) 通用型 bmr.g1.xlarge 4 16 无 0.048 - bmr.g1.2xlarge 8 32 无 0.096 - bmr.g1.3xlarge 12 48 无 0.144 - bmr.g1.4xlarge 16 64 无 0.192 - bmr.g1.5xlarge 32 128 无 0.384 计算型 bmr.c1
附录 - 云数据库 SCS_云缓存
N/A 缓存节点 分级存储型 cache.n1hs3.2xlarge 32 2/4/6/8/12/16/24/32/48/64/96/128 缓存节点 分级存储型 cache.n1hs3.4xlarge 64 2/4/6/8/12/16/24/32/48/64/96/128 代理节点 N/A cache.proxy N/A N/A 订单信息定义 Billing 状态 类型 描述 paymentTiming
数据库巡检 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档
节点 数据库实例节点，同一实例下不同节点的报告相同，列表指标不同。 批次 ID 统一批发起的巡检报告的唯一 ID。 类型 手动 ：手动发起的巡检生成的报告。 自动 ：自动巡检生成的报告。 生成时间 巡检任务启动的时间。
常见问题 - 容器实例BCI | 百度智能云文档
如何从外网访问BCI实例 如果您的BCI实例需要访问外网，或者被外网访问，您需要为BCI实例绑定EIP，或者为实例所属的VPC绑定NAT网关；请参见 连接公网 BCI实例是否支持端口映射 不支持；在同一个VPC网络中，您可以直接通过BCI实例的IP+Port进行访问（默认会将容器的端口开放） 存储 BCI实例是否可以和BCC共享CFS文件存储 支持；为BCI实例和BCC实例挂载同一CFS文件系统，即可实现共享数据
问题定位及定位方法 - 百度Linux服务器操作系统 BaiduLinuxOS | 百度智能云文档
Journald支持不同的类型存储，可以通过修改/etc/systemd/journald.conf文件控制存 储类型值，在[Journal]字符串下面可以修改存储类型。 Plain Text 复制 1 [Journal] 2 Storage=auto 如果为volatile，则日志数据将仅存储在内存中，即在/run/log/journal目录下，系 统重启后数据会被删除。
Redis 容量型(原 PegaDB)产品介绍 - 云数据库 SCS_云缓存
提供可配置半同步或异步同步的能力，在数据一致性和性能之间做出调整，可以按照业务需求提交 工单 开通 应用场景 大数据量场景，存储成本高 在业务发展后期，沉淀的数据量越来越多，而访问量越来越低，此时性能存在过剩的情况。使用Redis存储海量KV数据，成本直线上升。同时Redis为内存数据库，在掉电等场景下数据容易丢失。
