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Re阿里云免费邮箱容量怎么按存储量申请? 我是做阿里云企业邮箱,需要收费版的跟我联系QQ3050708937

云企业邮箱 2019-12-02 01:49:06 0 浏览量 回答数 0

问题

云上三国展霸途

聚小编 2019-12-01 21:08:20 9683 浏览量 回答数 0

问题

安装Mercury/32,通过阿里云免费邮箱账户用php mail发邮件

dongshan8 2019-12-01 21:02:19 11317 浏览量 回答数 2

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详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:11:00 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:10:59 0 浏览量 回答数 0

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2019-12-01 23:11:00 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

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详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

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详细解答可以参考官方帮助文档 MaxCompute中,需要计费的操作如下所示: 存储计费:按照存储在MaxCompute的数据的容量大小进行阶梯计费。 计算计费:MaxCompute分按量后付费和按CU预付费两种计算计费方式。 按量后付费:按量后付费方式针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费:即SQL任务按I/O后付费。 MapReduce按量后付费:即MapReduce任务按量进行计费。 按CU预付费:此方式仅在阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 下载计费: MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。 数据导入MaxCompute不计费。 结算说明:账单以Project为单位统计,结算周期为天。 报价速算器:MaxCompute报价速算器下载。 存储计费 存储到MaxCompute的数据,包括表(Table)和资源(Resource)等,会按照其数据容量的大小进行阶梯计费,计费周期为天。 MaxCompute以小时级别采集您每个项目空间下当前的存储使用情况,并以项目空间为基本单位,计算您当天的存储平均值再乘以单价。 项目的数据实际存储量大于0小于等于512MB时 MaxCompute将收取这个项目0.01元的费用。示例如下: 如果您在MaxCompute上,某个项目的存储的数据为100MB,MaxCompute会直接收取您0.01元/天的费用。 如果您有多个项目,且每个项目实际存储量小于512MB,MaxCompute会对每个项目收取0.01元。 项目的数据实际存储量大于等于512MB时 基础价格 大于100GB部分 大于1TB部分 大于10TB部分 大于100TB部分 1PB以上部分 0.0192元/GB/天 0.0096元/GB/天 0.0084元/GB/天 0.0072元/GB/天 0.006元/GB/天 请通过工单联系我们 您的某个项目的存储为50TB,则每天收取的费用如下: 100GB*0.0192 元/GB/天 +(1024-100)GB*0.0096 元/GB/天 +(10240-1024)GB*0.0084 元/GB/天 +(50*1024-10240)GB*0.0072 元/GB/天 =383.12 元/天 说明 由于MaxCompute会对您的数据进行压缩存储,计费依据的容量大小是压缩后的数据,因此多数情况下,它与上传数据之前您自己统计的数据文件大小不同,压缩比一般在5倍左右。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后三小时内,最长不超过六个小时。例如前一天的账单一般会在第二天06:00以前生成,具体以系统出账时间为准, 账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。 若对账单有疑虑,可以进入费用中心查看消费明细。 计算计费 MaxCompute分为以下两种计算计费方式。 按量后付费方式:即以作业的消耗作为计量指标,在作业执行后收取费用。 按CU预付费方式:即您提前预定一部分资源,按CU预付费方式仅阿里云大数据计算服务提供。 说明 CU使用量和性能估算:如果您使用160CU,处理1TB的数据可获得分钟级的处理性能。 目前MaxCompute开放的计算任务类型有SQL、UDF、MapReduce、Graph及 机器学习作业。其中SQL(不包括UDF)计算任务已经收费,New SQL(MaxCompute2.0)任务在 2018年5月底启动收费,其他类型暂无收费计划。 说明 有关UDF、Graph及机器学习的收费请关注阿里云相关公告。 按量后付费 按量后付费方式是针对SQL任务和MapReduce任务进行计费。 SQL任务按量后付费 SQL任务按量后付费即按I/O后付费:您每执行一条SQL作业,MaxCompute将根据该作业的输入数据及该SQL的复杂度进行计费。该费用在SQL执行完成后产生,并在下一天做一次性的计费结算。 MaxCompute SQL任务的按I/O后付费会针对每个作业产生一次计量。当天的所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费。 SQL计算任务的计费公式为: 一次SQL计算费用 = 计算输入数据量 * SQL复杂度 * SQL价格 价格如下: 计费项 价格 SQL价格 0.3元/GB 计算输入数据量:指一条SQL语句实际扫描的数据量,大部分的SQL语句有分区过滤和列裁剪,所以一般情况下这个值会远小于源表数据大小。 列裁剪:例如您提交的SQL是select f1,f2,f3 from t1;,只计算t1表中f1,f2,f3三列的数据量,其他列不会参与计费。 分区过滤:例如SQL语句中含有where ds > 20130101,ds是分区列,则计费的数据量只会包括实际读取的分区,不会包括其他分区的数据。 SQL复杂度:先统计SQL语句中的关键字,再折算为SQL复杂度,具体如下: SQL关键字个数=Join个数+Group By个数+Order By个数+Distinct个数+窗口函数个数+max(insert个数-1, 1)。 SQL复杂度计算: SQL关键字个数小于等于3,复杂度为1。 SQL关键字个数小于等于6,且大于等于4,复杂度为1.5。 SQL关键字个数小于等于19,且大于等于7,复杂度为2。 SQL关键字个数大于等于20,复杂度为4。 复杂度计量命令格式: cost sql <SQL Sentence>; 示例如下: odps@ $odps_project >cost sql SELECT DISTINCT total1 FROM (SELECT id1, COUNT(f1) AS total1 FROM in1 GROUP BY id1) tmp1 ORDER BY total1 DESC LIMIT 100; Complexity:1.5 示例中SQL关键字的个数是4(该语句中有DISTINCT、COUNT、GROUP BY和ORDER),而SQL复杂度是1.5。如果表in1的数据量为1.7GB(对应账单为1.7GB*1024³=1825361100.8Byte),则实际消费为 1.7*1.5*0.3=0.76元。 说明 账单出账时间在第二天06:00前,在计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务读取的数据量和SQL复杂度,账单生成后会自动从您的账户余额中扣除费用以结算账单。没有成功的计算任务不扣费。 与存储类似,SQL计算也以压缩后的数据大小计费。 账单和下载的使用记录中,输入数据量的单位是Byte,要计算费用,数据量需要先除以1024³换算成GB。 MapReduce按量后付费 2017年8月16日,MaxCompute开始对MapReduce任务进行计费。MaxCompute MapReduce采用的计费标准如下: MR任务当日计算费用=当日总计算时*0.46元(人民币) 一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间(小时)*任务调用的核数量。 如果一个MR任务一次执行成功是调用了100core并花费0.5小时,那么本次执行计算时为0.5小时*100核=50个计算时。 MR计算任务成功结束后,系统会统计该计算任务所消耗的计算时,当天所有计量信息将在第二天做一次性汇总收费,生成账单,直接体现在账号账单中,并自动从账号余额中扣除费用以结算账单。 说明 没有执行成功的计算任务不扣费。 任务排队时间不计入计量计时。 相同作业会受集群负载环境的影响而产生较小的费用波动。 资源的基本单位定义为CU(Compute Unit),1CU包含的计算资源为4GB内存加上1核CPU。为避免内存乱用的现象发生,当任务消耗的Memory大于4倍1核CPU时,取Memory除4倍作为CU计算时。 如果您购买了MaxCompute包年包月服务,则在您购买的服务范围内您可以免费使用MR计算任务,不会额外支付费用。 如果您对MapReduce计算任务收费有疑惑,可工单咨询或者到钉钉群咨询(群号11782374)。 按CU预付费 按CU预付费的方式仅阿里云大数据计算服务提供。您可以预先购买一部分资源,MaxCompute会为您预留您所购买的资源。 资源定义 内存 CPU 售价 1CU 4GB 1CPU 150元/月 如果您是新用户,建议您先采用按I/O后付费的方式进行结算。您初期使用MaxCompute时,消耗的资源较少,采购CU预留资源会出现资源闲置。相对而言,按I/O后付费方式成本会更低。 说明 当预付费购买60CU或以上,可以通过MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家进行资源监控管理,目前该工具仅支持华北2、华东2、华南1和华东1四个Region,详情请参见MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家。 下载计费 对于公网或者跨Region的数据下载,MaxCompute将按照下载的数据大小进行计费。计费公式为: 一次下载费用=下载数据量*下载价格 其中,具体价格如下: 计费项 价格 外网下载价格 0.8元/GB 说明 MaxCompute会按次推送您的下载计量信息,并在第二天给出您的下载费用消耗。 下载数据量:指一次下载请求的HTTP body的大小。承载数据的HTTP body使用protobuffer编码,因此一般比数据原始容量要小,但是比压缩后存储在MaxCompute上的数据量要大。 您通过不同的网络环境,例如公网、阿里云经典网络、VPC网络,或在不同的Region下,访问MaxCompute将有不同的计费行为。有关MaxCompute服务连接的详情请参见访问域名和数据中心。 如果该文档无法解决您在购买MaxCompute时对计量计费的困惑,欢迎加入购买咨询钉钉群。

2019-12-01 23:11:01 0 浏览量 回答数 0

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ReFtp4oss(只需配置、不用写代码)完美兼容DiscuzX、phpwind、wordpress等网站 Ftp4oss 官方网址:http://www.ftp4oss.com/   2013年阿里云开发者大赛 决赛20强作品,欢迎大家的支持!非常感谢! Ftp4oss是目前阿里云生态环境中已提供的 最简单的OSS专用的FTP服务;只需10分钟配置、不用写代码,普通站长即可快速地使用上阿里云OSS云存储的一个应用级FTP服务,同时提供安全的FTP快速中转服务,符合OSS云安全理念! 1、上传文件快速无延时、无停顿感(仅受限于用户家庭ADSL的上传瓶颈)! 2、完美兼容DiscuzX、phpwind、wordpress等网站系统(这里有各种演示和试用哦 ),理论上支持所有设计有远程附件的FTP站点, 网站升级再也不用发愁了! 3、不用服务器环境配置、不用看黑界面、不用安装程序……都不用,只需要网站注册账户、三步网站操作获得FTP服务、远程附件配置即可! 4、……还有各种优势等您去帮大家发现! 快来选择Ftp4oss吧!请点击www.ftp4oss.com  详细了解,并使用FTP for OSS服务吧! 注册Ftp4oss账户 三步网站操作,10分钟快速拥有FTP服务: 第一步:输入OSS Access Key和Access Secret; 第二步:选择Bucket或者新创建一个Bucket; 第三步:输入Ftp用户名和Ftp密码; 即可获得FTP服务,立即用FlashXP、FtpRush、FileZilla等客户端软件登录测试(能创建文件夹、上传文件夹、上传文件等) 下图所示: 测试左侧上传一个文件,然后在右侧的上部您是 看不到该文件(但是文件已经成功到OSS了)的(故而您也无法做出删除操作),但是您可以从右下部显示的文件已经成功上传到OSS上了,您可以点击该URL链接来查看! 把Ftp4oss服务应用到您的爱站,详细配置可参考:http://www.ftp4oss.com/help/UsefulSitesHelp.htm —————————————————————————————————————————————————————————— 1、安全的云FTP 考虑到OSS的安全特点,我们特意屏蔽了部分FTP功能,比如默认账户权限只具有创建文件夹、上传文件、删除文件等功能,但是屏蔽了危险的删除文件夹等操作——这些功能已经能满足市面常见网站系统的远程附件要求,同时避免账号泄漏带来的风险; 2、网站用户登录安全:网站的介绍页面采用静态发布,而用户登录、账户管理等交互页面采用SSL的Https安全协议,尽最大努力保护用户的信息安全; 3、关键信息加密:用户口令MD5不可逆加密传输与保存,用户的OSS Access密码采用动态密钥加密后存储,数据库连接字符串加密,即使网站数据库被黑客入侵也无法获得用户的关键信息; 4、高性能缓存转换:针对ECS的磁盘性能低效情况,我们首创缓存转换设计,即在FTP上传文件过程中,直接保存该文件流到缓存中,并不写入系统磁盘,而是缓存转换后通过OSS的SDK直接传到OSS上,实现高性能设计; 注:用户—站长的网站—Ftp4oss—OSS各角色之间的关系,其中红色背景的是Ftp4oss. Ftp4oss程序实现了基本的FTP服务器的功能,监听网站服务器的FTP连接请求,当普通用户向网站提交图片、附件的时候(注1), 网站服务器接收后会及时自动的通过FTP连接、发送到Ftp4oss服务器(注2), Ftp4oss程序即刻应答并接收该文件,并通过OSS的SDK同步到OSS上(注3), 这个过程就是用户上传图片到网站服务器后通过Ftp4oss同步到OSS的过程,整个过程对于用户来说是透明的,由于阿里云内网时延低、带宽在2G以上,所以对于用户上传一张1M的图片多耗费的时间均在1秒以内,其时间等候体验基本是相同的。 当用户访问网站的时候,直接下载了网站服务器的网页内容,该网页的图片、附件则直接从OSS高速下载到用户的浏览器上(注4); ------------------------- ReFtp4oss(只需配置、不用写代码)完美兼容DiscuzX、phpwind、wordpress等网站 我们欢迎阿里云ECS、OSS、RDS等各种为站长网站服务的作品与我们合作,大家互相支持、互相推广,更好的为广大站长们提供一体化解决方案! 首先,我们欢迎OSS的客户端工具与我们合作推广,希望您作品成熟、功能完善,安装部署简单! 因为我们的作品是专门为网站的远程附件服务的,所以特意屏蔽了FTP的部分功能,所以站长无法通过FTP客户端软件完全管理OSS上的文件(即使我们开放了FTP的所有功能,其效率也是如果OSS客户端软件直连OSS的效率高) 所以, 我们欢迎OSS工具的作者与我们合作,您不一定能给我们带来用户,但是我们是肯定可以为您带去用户的!   其它作品作者也欢迎与我们合作推广! http://www.ftp4oss.com/ 首页底部有联系我们的方法! ------------------------- 回4楼mrznz的帖子 非常感谢版主的支持! 您的建议“为附件添加HTTP头信息 Expires与Cache-control的选项”我们会加入下一步的改进计划(如果OSS的C# SDK有支持的话)~~~ ------------------------- 回7楼mayle的帖子 接受版主的批评~~~ 另:我们的产品确实已经上线,我们在提交阿里云审核的时候,已有一个多月的内测了(主要针对的是Disucz和phpwind系统) ------------------------- 回8楼cuinew的帖子 谢谢老兄的支持! ------------------------- 回6楼牛逼王的帖子 谢谢支持~~~ ------------------------- 回12楼cuinew的帖子 嗯,这个问题确实存在,某些逻辑未处理好,我们会改进的,下一个版本将解决这个问题~~~ ------------------------- 回14楼susan20120530的帖子 谢谢管理员的支持!非常感谢! ------------------------- 回23楼mrznz的帖子 您放心,HTTP头的信息添加这两天就放出来了; 本次更新的内容较多,加上这周有3天时间出差到上海参加了华为的云计算世界大会耽搁了点时间 预计您提的建议,明天晚上可以完成,我们测试没问题 后联系你~~~ ------------------------- 回22楼kylin30的帖子 谢谢您的夸奖~~~这让我们有更多的动力把Ftp4oss做的更好~~~ ------------------------- Re第111号作品:Ftp4oss(只需三步网站配置,不需配置环境、不用写代码) 顶起来,希望得到大家的支持哦~~~ ------------------------- 回30楼daigoubu的帖子 确实很方便,感谢支持! ------------------------- 回31楼司徒尔特的帖子 信息不详细者或者无法联系上的,均不能通过审核~~~~ 为了保障服务,初步了解用户站点请求压力情况和避免恶意注册占用资源,才增加了信息审核一关,请放心使用,感谢支持~~~ ------------------------- 回36楼孤独小超的帖子 您好,Ftp4oss目前推出的 FTP云服务和FTP云工具一直都是免费的呀,包括即将推出的Linux版本云工具和OSS客户端等产品也都将是免费的,并且今后也将持续提供这些免费产品来满足大部分用户的使用; FTP云服务的免费的单文件上传大小限制 故意比 FTP云工具的要小,目的就是尽量引导有需要的用户使用FTP云工具,这样可以减轻我们的服务器压力。 部分增值功能预留给收费版本也是为了将来有一点点收入来维持我们的持续研发和运维; 很多用户支持收费说只有收费才能信任我们的产品和服务,但是也有一部分用户反对我们收费,希望提供全功能的免费产品,这对我们真是一个两难的选择啊;这两个极端是实事,我们也理解. ------------------------- 回38楼孤独小超的帖子 FTP云工具链接OSS的方式,是由用户自由设定的; 如果设定由内网通信,则该工具必须运行在对应的ECS服务器上;如果设定外网通信,则运行物理位置不限制; 如您的需求为了省下流量费用,则可以把FTP云工具设置为内网模式,并运行在对应节点的ECS服务器上,那么上传、下载(下载功能在新版本会提供)确实不占用OSS的外网流量; 您可以到基础工具频道下载一个试用看看,谢谢您的支持! ------------------------- 回44楼老残的帖子 您好,感谢支持啊 Linux版本的Ftp4oss云工具快完成了,目前进度在跨Linux版本运行上存在点问题,我们尽快解决; 原来计划年内发布,现在看样子得推迟到年后再发布了~~~ ------------------------- 感谢支持~~~ ------------------------- 回47楼老残的帖子 很可能是你粘贴的IP、用户名或者密码两端存在空格引起的~~~~ 你加我们的技术客服QQ 1487960688 ,人工协助你看一下问题原因~~~ ------------------------- 回51楼老残的帖子 能用了就好 ------------------------- 回 53楼(centaurus) 的帖子 支持Linux系统的版本从月初延迟到月底,不过本周已经开始内测了,计划本周末开始邀请部分Ftp4oss用户一起测试,测试结束后,完善程序后即可发布。有望在3月上旬发布,敬请期待! ------------------------- 回 54楼(疯少) 的帖子 您好,请问您用的是哪一套网站系统?目前使用的是Ftp4oss的哪一个产品(FTP云工具还是FTP云服务?) 如果方便的话,请加我的QQ 1487960688 ,我来帮你定位故障的原因~~~ 感谢您的支持! ------------------------- 回 58楼(yxfwz) 的帖子 您好,您可以加QQ 1487960688 反映注册情况哦 一般我们都是在1--2天之内完成审核工作的。另外,如果你注册的是FTP云工具类型的账户,则无需审核即可直接登录软件了; http://bbs.aliyun.com/read/152856.html ------------------------- 顶起啦,希望大家多多支持! ------------------------- 回 65楼(薇薇luo) 的帖子 你的ftp4oss注册通知邮件里面有客服QQ,你可以联系一下 ------------------------- 2014年6月19日(应该是5月28日才对)更新,请点击:  [分享]发布:支持OSS的FTP云工具稳定版V1.0(Linux版——Ftp4oss出品) ------------------------- 回 71楼(amu) 的帖子 你好,FTP云服务(在线的FTP服务)为了尽量的提高安全性,所以设计上屏蔽了文件列表显示,但是整体功能并不影响网站远程附件的使用; 如果您是人工操作OSS的话,现在你可以有两种选择: 1、选择使用FTP云工具——类似FTP云服务,但是增加了文件列表、下载、删除等功能; 支持OSS的FTP云工具Linux版本 http://market.aliyun.com/product/12-121590002-cmgj000207.html 支持OSS的FTP云工具Windows版本 http://market.aliyun.com/product/12-121590002-cmgj000208.html 2、选择使用OssExplorer——OSS的专用客户端,方便OSS上的文件管理! [分享]OssExplorer(OSS专用客户端)http://bbs.aliyun.com/read/161263.html ------------------------- 回 75楼(nydalu) 的帖子 您好,可以联系我们技术客服的QQ,以便协助你找一下原因~~~ 这个是我们刚刚通过Ftp4oss上传了png图片的一个效果,请你查看 http://ftp4oss.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/2011121417032133245.png 我们这边测试是正常的哦 ------------------------- 回 77楼(cbiz100) 的帖子 您好,近期阿里云ECS增加了很多Linux版本,我们还未做兼容性测试; 详细的系统支持请见介绍: http://market.aliyun.com/product/12-121590002-cmgj000207.html?spm=0.0.0.0.cceFhh#user_comments 1、你这里提到的是32位系统,请你下载32位版本自行测试看看,不一定兼容;(下载和配置地址 http://bbs.aliyun.com/read/154294.html?spm=5176.7189909.0.0.tuCDe9) 2、目前的FTP云工具只能支持一个账号而已(下一个升级版本有考虑到这个多用户的支持); 3、近期还不能支持七牛。 您可以更简单的选择我们的FTP云服务,对系统不作要求,直接使用我们提供的在线FTP云服务。 ------------------------- [分享]★★★   OssExplorerOSS客户端正式发布了——Ftp4oss出品 ------------------------- 回 83楼(云通) 的帖子 你好,你说的Linux版本是哪个工具呢? ------------------------- Re:★★CT团队出品:Ftp4oss阿里云OSS最好用的FTP云工具、客户端和文件同步 .. www.ftp4oss.com 现更改为 www.ct.cc   "Ftp4oss团队"现更名为"CT团队" ------------------------- Re:★★CT团队出品:Ftp4oss阿里云OSS最好用的FTP云工具、客户端和文件同步 .. 支持支持! ------------------------- 回 87楼(晓庄) 的帖子 当然可以修改产品类型了,我们的帐号注册后通行我们开发的所有产品~~~ ------------------------- 回 89楼(晓庄) 的帖子 估计是您的注册信息缺失太多,导致未能通过审核,虽然不影响您的工具类产品的使用,但是无法登陆网站; 您可以联系我们的QQ技术(到www.ct.cc获取联系方法)协助您处理,审核通过后即可登陆网站更新类型了; ------------------------- 回 90楼(itdashen) 的帖子 联系我们的QQ技术(到www.ct.cc获取联系方法)协助您查看原因! ------------------------- Re:★★CT团队出品:Ftp4oss阿里云OSS最好用的FTP云工具、客户端和文件同步 .. 不同的工具采用不同的SDK,也有直接自己封装API的; ------------------------- 回 96楼(bigoo) 的帖子 如果你的文件夹555下有图片的话,那么你直接FTP上传图片或者整个文件夹的话,肯定是没有问题的,这个只是最最基本的功能而已! 根据你的描述,很可能你连接的FTP很可能只是你自己的传统FTP服务器,而不是我们提供的Ftp4oss~~ 建议发个FTP连接IP的截图看看,如有需要,也可以请联系技术QQ 1020736080 协助你看看~~~ ------------------------- 回 98楼(bigoo) 的帖子 你的这么多截图都看不到重点的交互,你的楼上也给你留了协助联系方式,不过你也没联系,我们也联系不到你,呵呵;论坛帖子留言是反馈问题,不是解决问题的最佳方式~~~ 我们的Ftp4oss一年多了用户反映兼容性还是不错的,期待你能和我们联系,可以和你一起看看你那边有什么特殊的情况; ------------------------- 回 101楼(晓庄) 的帖子 你好,FTP云服务默认给的是10M的全局大小;而FTP云工具默认是2M,采用Ftp4oss帐号登陆则默认为10M,还可以免费授权大于10M的上传; ------------------------- Re:★★CT团队出品:Ftp4oss阿里云OSS最好用的FTP云工具、客户端和文件同步 .. 楼上用户已联系技术客服沟通完毕; 说明:现有的FTP云服务支持10M以下的文件上传,需要传输大小10M的文件,需要选用FTP云工具;

ftp4oss 2019-12-02 02:03:28 0 浏览量 回答数 0

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使用流程 云渲染管理系统(Render Manager 简称渲管)是一个开源的 web 应用,可以帮助用户轻松搭建阿里云上的私有渲染系统,直接调用海量计算资源,一键管控集群规模,在加速渲染任务的同时省去自建集群的烦恼。 渲管首页渲管建立在阿里云 BatchCompute 、OSS 和 ECS 的三个云产品基础之上的。详细介绍请参考官网,在使用渲管前,请确保已开通此三产品。 BatchCompute 是阿里云上的批量计算服务,可以帮助用户进行大规模并行计算。 OSS 是阿里云上的对象存储服务,可以存储海量数据。 ECS 是阿里云上的云服务器,极易运维和操作,可以方便的制作系统镜像。 渲管与这三个云产品的关系如下图rm_c 使用流程 A) 制作计算节点镜像 根据所要使用的区域,创建 ECS 按量云服务器,在云服务器中安装所需的渲染软件;保存为自定义镜像,并将镜像共享给账号1190847048572539,详见计算节点 镜像制作 章节。 B) 上传数据到OSS 将渲染所需要的数据上传到对应区域的OSS,并保持上传前的目录结构。 C) 启动渲管 在 ECS 控制台创建实例(短期使用,选择按量即可),镜像选择镜像市场中的rendermanager(也可以使用渲管安装包进行部署,详见 操作手册 部署章节)。 D) 配置渲管 登录渲管页面 https://ip/rm/login, 配置完基本信息后(AccessKeys 和 OSS bucket),在镜像管理页中添加上面制作的计算节点镜像 ID,并对该计算节点镜像配置渲染命令行。 E) 创建项目 在渲管的项目管理页面创建项目,指定 OSS 的数据映射规则(也称 OSS 挂载,在计算节点启动的时候,OSS 上的数据会被挂载到节点的本地路径),选择计算节点镜像 ID,OSS 的输出路径(用于保存渲染结果),计算节点中的临时输出路径。 F) 集群的创建和管理 在集群管理页面可以按需创建集群,指定计算节点使用的镜像 ID,节点类型和节点数量等信息。 G) 提交渲染作业 在项目页里提交渲染作业,要指定目的集群、渲染的帧范围以及节点数量等信息。提交完作业后,可实时查看渲染日志以及节点 CPU 使用率等信息。 BatchCompute 提供了测试用的计算节点镜像(windows server 2008,ID:m-wz9du0xaa1pag4ylwzsu),它预装了 blender 渲染软件。使用 blender 制作一个小场景的 演示视频 已上传 OSS(测试时,需下载并上传到您的 OSS bucket)。 实际生产时,请根据需求制作合适的计算节点镜像。 准备工作 注册阿里云账号并开通 OSS、ECS 和 BatchCompute 服务。 创建AccessKey。账号信息->AccessKeys->创建 Access Key,记录 Access Key 信息。p0 渲染示例 A) 创建 OSS bucket阿里云官网->管理控制台->对象存储 OSS->创建 bucket(例如,名字为 renderbucket),地域选择深圳(华南1),读写权限为私有。p1p2p3p4 获取blender场景并上传到您的 OSS bucket 在浏览器输入 http://openrm.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blender/monkey/cube.blend 。 下载示例场景文件(BatchCompute 提供的测试场景),在 OSS 控制台创建目录结构blender/monkey,然后在该目录下上传文件,文件路径为oss://renderbucket/blender/monkey/cube.blend。 启动rendermanager A) 阿里云官网->管理控制台->云服务器 ECS->创建实例 选择按量付费,然后在镜像市场应用开发分类中搜索 rendermanager 镜像,使用 rendermanager 镜像并按下图配置购买,可适当提高带宽。 使用按量付费要求用户账户至少有 100 块金额,对于地域没有要求,看 ECS 实际售卖库存情况而定。 p8p9p001p10 B) 购买后,点击进入管理控制台,在实例列表中可看到刚才启动的云主机(创建会有延迟,请刷新几次)。p11p12 登入渲管页面 在本地浏览器输入 https://ecs_instance_ip/rm/login,ecs_instance_ip 为 ECS 实例的公网 IP(由于使用了 https,请在浏览器页面授权信任)。初始账号密码为: rm_admin rm_admin@123 生产系统,请一定更改账号和密码。 配置渲管 A) 登录后,点击右上角的配置可进入配置页面,填入 SECURITY_ID,SECURITY_KEY, OSS_BUCEKET 三个字段的值,SECURITY_ID 和 SECURITY_KEY 即上面准备工作中获取的 AccessKey 信息。p14 B) 设置 OSS_HOST 为 oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com;REGION 的选择主要和计算节点的镜像归属有关,必须和计算节点镜像归属 REGION 保持一致;本例采用的官方计算节点镜像(该镜像部署在深圳 REGION)所以此处设置在深圳 REGION 。 p003 C) 设置 BATCHCOMPUTE_REGION 为 cn-shenzhen;设置深圳 REGION 原因同上。 p004 D) 点击保存。 添加计算节点镜像 镜像管理->添加计算节点镜像,ECS 镜像 ID:m-wz9du0xaa1pag4ylwzsu(BatchCompute 提供的公用计算节点镜像,实际生产,需要用户制作所需要的计算节点镜像,具体制作流程请参考 操作手册)。p15p16 配置渲染软件信息 A) 镜像管理->软件配置。p17 B) 添加软件。p18 C) 选择 blender 模板并确定,执行 render_cmd 渲染命令。p19 创建项目 A) 项目管理->新建项目。p20B) 填入需要映射的 OSS 路径数量(本例只映射一个OSS路径),并点击确认。p21C) 填入项目名称: blender_test。D) 镜像选择上面创建的镜像。E) OSS 映射中的选择/输入路径为 /renderbucket/blender/。F) OSS 映射的目的地为盘符 G: (本例中使用的镜像系统为 Windows2008 server)。G) OSS 输出目录填写为 /renderbucket/rm_test/output/。H) 虚拟机中的输出目录填写为 C:\render_output\,该路径用于渲染节点中临时存放渲染结果,并且该目录里的渲染结果会被传输到 OSS 上输出目录里。I) 确定提交。p22 提交渲染任务 A) 项目管理->提交渲染。p23 B) 选择场景所在的 OSS 路径前缀。p24 C) 选择项目根目录, 直到场景文件cube.blend,选中 monkey 文件夹;可以看到页面下部出现场景选择,勾选场景,选择渲染软件,填入渲染起止帧 1~5,并点击提交渲染按钮。p25 D) 选择渲染中的任务,可查看刚才提交的作业。p26 查看渲染日志 A) 点击任务名称并点击节点列表。p27 B) 点击想查看的节点,可以看到渲染器和渲管 worker 的各种日志、标准输出以及标准出错信息(计算节点运行起来后才能看到日志信息)。p28p29p30 查看渲染结果 A) 等待作业结束后,在已结束的任务中可以可以看到任务状态为 Finished。p31 B) 点击任务名称,可以查看 OSS 上的输出路径。p32 C) 在 OSS 控制台上查看对应输出路径,获取地址后点击获取 URL 并复制。p33 D) 在浏览器粘贴 URL 可以直接查看图片。p34 E) 恭喜您已跑通云上的 Blender 渲染测试。 渲管系统结构 A) 渲管与各云产品的详细关系 渲管与各云产品的依赖如下图所示。rm_c B) 渲管系统内部结构 p0渲管系统由如下 3 部分组成: render manager: 基于 flask 框架开发web 应用,主要负责和用户进行人机交互,接收用户请求。 render master:后台背景进程,根据人机交互的结果进行作业提交以调度。 本地数据库:主要存放用户提交的渲管请求,待渲管任务结束后自动删除该信息。 2. 渲管的部署 在阿里云云市场有已安装了渲管的 ECS 镜像免费售卖,在启动 ECS 实例时,将镜像指定为镜像市场中的 rendermanager,启动即可使用。 A) 获取渲管镜像 官方渲管镜像:RenderManager 镜像,创建 ECS 实例时,选择镜像市场,直接搜索以上关键字即可获取。自定义渲管镜像:基础镜像建议采用 Ubuntu 14.04 64 位,按照以下步骤安装渲管系统。 安装 flask sudo apt-get install python-flask -y 安装 uwsgi sudo apt-get install uwsgi uwsgi-plugin-python -y 安装 nginx sudo apt-get install nginx –y 修改 nginx 配置,在 http 模块里添加新的 server server { listen 1314; #listen port server_name localchost; location / { include uwsgi_params; uwsgi_pass 0.0.0.0:8818;#this must be same app_config.xml } } vi /etc/nginx/nginx.conf 启动 nginx 或重启 nginx 获取最新版渲管 wget http://openrm.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/render_manager_release/latest/rm.tar.gz 解压 tar –xf rm.tar.gz x.x.x 为版本号 cd rm-x.x.x 指定安装目录部署 python deploy.py /root/rm_install/ 启动 cd /root/rm_install/rm_install_s && python rm_cmd.py start 登陆渲管 http://installed_machine_ip:1314/rm/login 初始账号: rm_admin 密码: rm_admin@123 若监听在公网,建议采用https B) 开通 ECS 实例 请指定某 ECS 实例部署渲管系统,配置参数,请参考创建 Linux 实例 公网 IP 地址选择分配。 镜像市场: RenderManager 或者自定义镜像 设置密码 3. 渲管系统升级 p43页面右上角的版本信息中可以查看是否有可升级的新版本,第一次使用渲管前,建议升级到最新版本后再使用渲管(每次只能升级到下一版本,所以升级后请查看是否已是最新版本)。 渲管系统配置 p44配置页面里有渲管系统的各种系统设置。第一次使用渲管时,必须设置SECURITY_ID,SECURITY_KEY,OSS_BUCKET 三个值,不然渲管无法使用。 SECURITY_ID 和 SECURITY_KEY 即阿里云账号的 AccessKeys 信息,可以在阿里云官网控制台创建。 OSS_BUCKET 可以在 OSS 的控制台创建,用于存储渲管自身的 worker 包已经渲染数据。 渲管默认使用青岛(华北1)区域,如果使用其他区域的 BatchCompute,请修改配置中的OSS_HOST(OSS_BUCKET 必须与 OSS_HOST 属于同一个region)与 BATCHCOMPUTE_REGION,每个 REGION 的 OSS_HOST 也可以工单咨询获取。 区域的选择和计算节点的镜像区域保持一致,若计算节点镜像在深圳区域,则渲管的区域信息也必须是深圳,同时 OSS BUCKET 也必须是该 REGION 下的 BUCKET;若使用批量计算官方提供的计算节点镜像则需要选择深圳 REGION。p45 其他配置项,请参考页面上的说明。 OSS数据上传 提交渲染作业前,一定要将渲染用到的数据上传 OSS,在计算节点启动后再上传的数据将不能在计算节点中访问到。 由于 OSS 页面控制台上传数据有大小限制,所以上传数据建议使用 OSS 的 命令行工具(类 linux系统)、windows 客户端或者 MAC 客户端 。 参考 更多 OSS工具 。 计算节点镜像制作 渲染客户如希望定制计算节点镜像,请参考:自定义镜像。 计算节点镜像管理 A) 添加计算节点镜像 在镜像管理页面,可以添加计算节点镜像 ID。add_image B) 给计算节点镜像配置渲染软件信息 在添加完计算节点镜像 ID 后,在镜像信息页面可以点击添加软件并配置软件信息。image_config 在配置软件信息时,需要填入渲染软件的名称,渲染文件的后缀(用于识别渲染文件)以及执行代码。 执行代码(要求 python 语法)会在渲管 worker 中执行,render_cmd 变量即渲染时的命令行,命令行应根据实际安装的渲染软件来填写,比如渲染软件的路径,以及一些参数。渲管中的模板只是个示例,实际使用需要微调。 render_cmd 渲管已经预定义了一些变量和函数,在执行代码中可以调用这些变量和函数,例如$CPU在执行期会被替换成实际的cpu核数,$START_FRAME在执行期会被替换成起始帧号。 如果想增加自定义参数,可以选择添加参数,添加的自定义参数会需要在提交作业时填入。关于所有的可用变量可在软件配置页面点击查看。 $OUTPUT_LOCAL_DIR这个变量即创建项目时配置的节点内临时输出路径,渲染的输出结果应该放在该路径下(大部分渲染器都支持在命令行中指定输出路径),在渲染结束后该目录下的数据会被传输到 OSS。 项目管理 A) 项目创建 创建项目时需要指定 OSS 数据映射,计算节点镜像,虚拟机内的临时输出路径,OSS 输出路径。 i. 计算节点镜像 创建项目时选择的计算节点镜像(需要先在镜像管理页面添加计算节点镜像)是提交 AutoCluster 作业时使用的镜像,如果提交作业时指定了集群(在集群管理页面可以创建)则作业直接跑在所指定的集群中。 ii. OSS数据映射 OSS 数据映射(或者称 OSS 数据挂载),可以将 OSS 上的数据映射到计算节点的本地路径(windows 是盘符),一个作业中的所有计算节点可以共享访问到相同的数据。OSS 数据挂载有如下功能或限制: 映射的目的路径必须根据计算节点镜像实际的操作系统类型进行填写,否则会导致挂载失败,windows 只能映射到盘符(例 G:),linux 必须是绝对路径。 可共享读取访问 OSS 上的数据。 不支持修改 OSS 上已存在的文件和文件夹名称。 选择 WriteSupport 后,支持本地(挂载路径下)文件和文件夹的创建,以及新建文件的修改。 挂载的本地路径里的改动只是本计算节点可见,不会同步到 OSS。 在 Windows 系统中,在挂载时刻已存在的文件夹中创建的文件或文件夹将不支持删除操作,linux 系统可以。 选择 LockSupport 后,将可以使用文件锁功能(只影响 windows)。 OSS 数据挂载会有分布式cache(集群内),所以在大规模并发读取数据时性能较好(能达到 10MB~30MB,200 台并发,读取 20G 数据)。 OSS 路径必须以’/’结尾。 iii. OSS 输出目录与临时本地输出目录 渲染作业结束时,计算节点中的临时输出目录中的数据将会被传输到 OSS 输出目录中。临时输出路径格式必须与节点的操作系统类型对应,不然会出错。 B) 提交渲染任务 p41选择目的集群和场景所在的 OSS 路径前缀后进入提交的详细页面,选中场景文件的上一级目录,可以被提交渲染的场景文件则会被列出,勾选想要渲染的文件,选择配置的渲染软件和起止帧,即可提交渲染作业。 可指定节点数量,如果指定集群,并发数量上限是集群的节点数上限。填入的起止帧会均匀的分布在各个计算节点被渲染。p42 任务结束后可以在OSS上查看输出结果,如果开启自动下载(配置页面设置),渲管会在任务结束后将OSS上的输出结果下载到渲管部署的机器上。 C) 渲染日志 在节点列表页面,点击节点可以查看各种日志,渲管 worker 日志里都是渲管系统 worker 的日志,里面可以查看该计算节点中运行的实际渲染命令行。 渲染器标准输出和渲染器标准输出里的日志,就是渲染软件的输出日志。 p47 调试 新启动的渲管需要进行配置,并进行调试然后再提交大规模的渲染任务。 配置完,应该先提交1帧测试任务,查看错误日志(渲管 worker 日志和渲染器标准输出)调整渲染软件配置(主要是修改渲染命令行),走通全流程并确认结果没有问题后才进行正式生产渲染。 当作业失败的时候可以在作业信息中查看失败原因项。p46 建议创建一个集群然后将作业提交到该集群进行调试(AutoCluster 的作业需要启停计算节点,比较费时)。 集群管理 在集群管理页面可以创建自定义集群,需要选择所需的计算节点镜像 ID,节点的实例类型(BatchCompute 的不同区域可能支持的实例类型和磁盘类型不同,详细可以提工单咨询)。 磁盘类型和磁盘大小(根据实际制作的计算节点镜像的磁盘大小选择,选择过小会导致无法启动计算节点)。创建好的集群可以动态调整节点数量,甚至调整数量到 0。p48

1934890530796658 2020-03-28 20:45:20 0 浏览量 回答数 0

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在Debian 8 系统里安装 iRedMail 电子邮局系统

dongshan8 2019-12-01 21:42:11 5070 浏览量 回答数 3

问题

ECS如何搭建网站

boxti 2019-12-01 21:43:20 2123 浏览量 回答数 1

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存储在OSS上的文件,如何设置防盗链功能? 为了防止用户在OSS上的数据被其他人盗链,OSS支持基于HTTP header中表头字段referer的防盗链方法。 目前,只有通过OSS的控制台( http://i.aliyun.com/dashboard/instance?type=oss)可以对一个bucket设置referer字段的白名单和是否允许referer字段为空的请求访问。    例如,对于一个名为mydata的bucket,设置其referer白名单为 http://www.aliyun.com。则所有referer为 http://www.aliyun.com的请求才能访问mydata这个bucket中的Object。    细节分析: 1) 用户只有通过 URL 签名或者匿名访问 Object 时,才会做防盗链验证。请求的 Header 中有“Authorization”字段的,不会做防盗链验证。 2) 一个 bucket 可以支持多个 referer 参数,这些参数之间由“,”号分隔。 3) Referer 参数支持通配符“*”和“?”。 4) 用户可以设置是否允许 referer 字段为空的请求访问。 5) 白名单为空时,不会检查 referer 字段是否为空(不然所有的请求都会被拒绝)。 6) 白名单不为空,且设置了不允许 referer 字段为空的规则;则只有 referer 属于白名单的请求被允许,其他请求(包括 referer 为空的请求)会被拒绝。 7) 如果白名单不为空,但设置了允许 referer 字段为空的规则;则 referer 为空的请求和符合白名单的请求会被允许;其他请求都会被拒绝。 8) Bucket 的三种权限(private,public-read,public-read-write)都会检查 referer字段。       星号“*”: 可以使用星号代替0个或多个字符。如果正在查找以AEW开头的一个文件,但不记得文件名其余部分,可以输入AEW*,查找以AEW开头的所有文件类型的文件,如AEWT.txt、AEWU.EXE、AEWI.dll等。要缩小范围可以输入AEW*.txt,查找以AEW开头的所有文件类型并.txt为扩展名的文件如AEWIP.txt、AEWDF.txt。 问号“?”: 可以使用问号代替一个字符。如果输入love?,查找以love开头的一个字符结尾文件类型的文件,如lovey、lovei等。要缩小范围可以输入love?.doc,查找以love开头的一个字符结尾文件类型并.doc为扩展名的文件如lovey.doc、loveh.doc。    不允许Refer为空 可能有些人搞不明白,简单说就是直接在浏览器中输入图片URL,refer为空;从网页中点击打开图片则refer不为空。    注:资料参考API文档地址 http://help.aliyun.com/manual?&helpId=253        细节分析参考资料 http://www.amznz.com/aliyun-oss-referer/ ------------------------- 11.云服务器与OSS 上传文件,流量与请求次数是否收费? 云服务器与OSS之间通过内网地址上传或下载数据,属内网流量,是免费的。 阿里云服务器与OSS之间的内网访问通信地址为: http://oss-internal.aliyuncs.com (需用以上方式进行访问,方可计为内网流量) *  可通过cname方式或三级域名的方式访问文件 云服务器与OSS每次请求所产生的请求次数,不分内外网都会计费。 收费详情请参考 http://www.aliyun.com/product?type=oss#price 12.OSS API返回结果没有JSON格式的吗? 只有XML格式 13. 如何进行大文件上传? 1、有开发能力的用户:可以通过oss API或SDK来操作。 • 5GB以下文件或网络速度好的用户,可以使用PUT object 。 • 5GB以上或网络速度不好并且文件在100M以上的用户推荐使用 Multipart Upload 2、无开发基础客户可下载OSS客户端,请参考 http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=95321 14.object怎么改名? 两种方法可以实现:1. 您可以删除原来的文件,上传新命名的文件也能达到改名的效果2. 您可以通过copy objcet 源文件复制成为一个新名字的文件。再把源文件删除即可 15.OSS中可以重命名bucket吗?是否支持object迁移? OSS的bucket暂不支持重命名,若需要其他名称建议您重新创建bucket。 OSS 提供了COPY objcet的功能,您可以将原bucekt下的文件COPY到新bucket即可。 16.咨询一下java sdk中的 ossclient对象是否是线程安全的? java sdk中的 ossclient对象是线程安全的 17.测试版PHP SDK中不能自动检测所需PHP模块,是什么原因? 1.使用phpinfo来查看PHP模块。使用PHPSDK需要配置CURL功能模。具体安装CURL的方法可参考: http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=18967 ; 2.您可以下载最新的PHP SDK包。已支持自动检测所需PHP模块 http://www.aliyun.com/product?type=oss#resources 18.比如多个文件object, 直接指定多个object,生成一个url,打包一起下载? 目前oss不支持多个object打包下载。 此需求可以由上层应用逻辑进行处理。OSS服务提供平台级基础资源的存储支持。 19.OSS返回的文件网络路径,域名都是aliyun的吗? 是的。支持CNAME 同时现在支持绑定自己的域名 20.可以给出一个java实现生成url签名的代码示例吗? 生成签名以后的URL的示例代码如下: // Generate a presigned URL Date expires = new Date (new Date().getTime()   1000 * 60); // 1 minute to expire GeneratePresignedUrlRequest generatePresignedUrlRequest = new GeneratePresignedUrlRequest(bucketName, key); generatePresignedUrlRequest.setExpiration(expires); URL url = client.generatePresignedUrl(generatePresignedUrlRequest); System.out.println(url.toString()); 这段代码假定指定bucketName和key的Object已经上传到OSS,用户可以根据修改设定expires,即过期时间。更详细的操作可以参考OSSClient#generatePresignedUrl方法和GeneratePresignedUrlRequest类的帮助。 ------------------------- 21.OSS中url中可以实现授权文件上传吗? Oss中url中授权文件上传可以实现 java版代码示例如下:GeneratePresignedUrlRequest generatePresignedUrlRequest = 1)url中包含签名的好像能够实现文件的下载,阿里云能实现url中授权文件上传吗? new GeneratePresignedUrlRequest(bucketName, key); 2)java版代码示例如下: generatePresignedUrlRequest.setMethod(HttpMethod.PUT); generatePresignedUrlRequest.setExpiration(expires); generatePresignedUrlRequest.addUserMetadata("usermeta", "uservalue"); // If you need to set user metadata URL url = client.generatePresignedUrl(generatePresignedUrlRequest); 22.如何使用JAVA SDK源代码? 您可以使用jd decompiler等Java反编译的工具打开SDK的jar文件,即可以查看全部源代码。 23.为什么bucket下的文件都删除了,却还能查看到占用的空间,并且bucket也删除不了? 请确认您是否使用过UploadMultipart 的功能,如使用过,建议您可以通过UploadsList Multipart 查看是否存在已经被初始化但是未被Complete或者Abort的 Multipart Upload的part。如果有,则需再执行Abort Multipart Upload(来终止上次操作的 Multipart Upload,该命令会自动删除未完成的part)。 因为未完成合并的part,无法形成objcet, 所以通过object list是看不到这些残留的part 但这些都会产生占用空间量。 24.如何使用内网 ? 阿里云云服务器与OSS之间通过Bucket.oss-internal.aliyuncs.com(OSS内网请求域名)的方式请求,所产生的网络流量可享受内网流量免费。 25.无法上传大文件怎么办? 无法向OSS上传大文件。上传1KB以下的文件就可以,2KB以上的文件就不成功,请求发出去就收不到任何响应,直至超时。 解决办法是将本机的MTU设成1470(默认应该是1500) Linux下修改MTU的命令是:(以阿里云服务器oss走内网默认是eth0为例) ip link set dev eth0 mtu 1470 26.OSS支持bucket作为三级域名的访问方式? 三级域名外链访问: http://bucketname.oss.aliyuncs.com/object 例如: http://cloudstorage.oss.aliyuncs.com/pujing.jpg 普通外链访问: http://oss.aliyuncs.com/bucketname/object 例如: http://oss.aliyuncs.com/cloudstorage/pujing.jpg 温馨提示:如果你的bucket里面有下划线"_",那么由于不符合WWW规范,所以无法做为三级域名使用,只能使用普通外链访问方式。 ------------------------- 终于整理出来了 。。。。大半夜的 闹鬼啊 ------------------------- 回 6楼(kashi) 的帖子 谢谢支持 ------------------------- 回 5楼(yyd521) 的帖子 只要能帮到大家   应该的拉 ------------------------- Re:ReOSS官方帮助文档在此归类发布,常见问题基本能在这里找到答案。 引用第10楼pasahu于2013-07-20 20:53发表的 ReOSS官方帮助文档在此归类发布,常见问题基本能在这里找到答案。 : 快点吧 discuz  x2.5  3.0整出来吧。。搞些实在的。 你好  这个我们在做  很快  插件就出来了 ------------------------- 感谢夸奖

asky8 2019-12-02 01:36:19 0 浏览量 回答数 0

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原版英文链接:点击这里 作者 | Md Kamaruzzaman 译者 | 无明 策划 | 小智 基础设施:条条道路通云端 对于云厂商来说,2019 年是硕果累累的一年。不仅初创公司在使用云计算,那些很注重安全的“保守派”公司(如政府机构、医疗保健机构、银行、保险公司,甚至是美国五角大楼)也在迁移到云端。这种趋势在 2020 年将会继续,大大小小的公司都将(或者至少有计划)迁移到云端。Gartner 公司最近发布了一个数字: 如果你是一个还在考虑要不要迁移到云端的决策者,不妨重新审视一下你的策略。如果你是一个独立开发者,并且还没使用过云基础设施,那么完全可以在 2020 年尝试一下。很多大型的云厂商(如亚马逊、微软、谷歌)都提供了免费的体验机会。谷歌在这方面做得特别大方,它提供了价值 300 美元的一年免费服务。 策划注:阿里、腾讯、华为等国内云厂商同样有免费云服务试用产品。 云平台:亚马逊领头,其他跟上 作为第一大云厂商,亚马逊在 2019 年可谓风生水起。凭借其丰富的产品组合,亚马逊将把它的优势延续到 2020 年。Canalys 发布的 2019 年第三季度报告指出,大型云厂商(AWS、Azure、GCP)占据 56% 的市场份额,其中 AWS 独享 32.6%。 其他云厂商也在努力缩短与 AWS 之间的差距。微软把主要目标转向了大型企业。最近,微软打败了亚马逊,从美国五角大楼拿到了一个 100 亿美元的大单子。这个单子将提升 Azure 的声誉,同时削弱 AWS 的士气。 谷歌一直在推动 CNCF,实现云计算运维的标准化。谷歌的长期目标是让云迁移变得更容易,方便企业从 AWS 迁移到 GCP。IBM 之前斥资 360 亿美元收购了 RedHat,也想要在云计算市场占有一席之地。 在亚太地区,阿里云市场规模超过了 AWS、Azure 的总和,全球排名第三。中国国内腾讯云等企业的增长势头也十分迅猛。 2020 年将出现更多的并购。当然,很多初创公司将会带来新的想法和创新,例如多云服务。因为竞争激烈,这些公司只能从降价和推出更多的创新产品来获取利润。 容器化:Kubernetes 将会更酷 在容器编排领域,虽然一度出现了“三足鼎立”(Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos),但 Kubernetes 最终脱颖而出,成为绝对的赢家。云是一个分布式系统,而 Kubernetes 是它的 OS(分布式的 Linux)。2019 年北美 KubeCon+CloudNativeCon 大会的参会者达到了 12000 名,比 2018 年增长了 50%。以下是过去 4 年参会人数的增长情况。 在 2020 年,Kubernetes 不仅不会后退,只会变得越来越强,你完全可以把赌注压在 Kubernetes 身上。另外值得一提的是,Migrantis 最近收购了 Docker Enterprise,不过收购数额不详。 几年前,人们张口闭口说的都是 Docker,而现在换成了 Kubernetes。Docker 在它的全盛时期未能盈利,反而在优势渐退几年之后才尝试变现。这再次说明,在现代技术世界,时机就是一切。 软件架构:微服务将成为主流 谷歌趋势表明,微服务架构范式在 2019 年持续增长了一整年。 随着软件行业整体逐步迁移到云端,微服务也将成为占主导地位的架构范式。微服务架构崛起的一个主要原因是它与云原生完美契合,可以实现快速的软件开发。我在之前的一篇博文中解释了微服务架构的基本原则及其优势和劣势。 https://towardsdatascience.com/microservice-architecture-a-brief-overview-and-why-you-should-use-it-in-your-next-project-a17b6e19adfd 我假设现在也存在一种回归到单体架构的趋势,因为在很多情况下,微服务架构有点过头了,而且做好微服务架构设计其实很难。微服务架构有哪些好的实践?在之前的另一篇博文中,我也给出了一些大概,希望对读者有用。 https://towardsdatascience.com/effective-microservices-10-best-practices-c6e4ba0c6ee2 编程语言(整体):Python 将吞噬世界 机器学习、数据分析、数据处理、Web 开发、企业软件开发,甚至是拼接黑洞照片,Python 的影子无处不在。 在著名的编程语言排行榜网站 TIOBE 上,Python 位居最流行编程语言第三位,仅次于 Java 和 C 语言。 更有意思的是,在 2019 年,Python 的流行度翻了一番(从 5% 到 10%)。 Python 的崛起将在 2020 年延续,并缩短与 Java 和 C 语言之间的差距。另一门无所不在的编程语言 JavaScript 正面临下行的风险。为什么 Python 的势头会如此强劲?因为它的入手门槛低,有一个优秀的社区在支持,并受到数据科学家和新生代开发者的喜爱。 编程语言(企业方面):Java 将占主导 之前的 TIOBE 网站截图显示,Java 仍然是一门占主导地位的编程语言,并将在 2020 年继续保持这种地位。JVM 是 Java 的基石,其他编程语言(如 Kotlin、Scala、Clojure、Groovy)也将 JVM 作为运行时。最近,Oracle 修改了 JVM 的许可协议。 新的许可协议意味着使用 Java、Kotlin、Scala 或其他 JVM 编程语言的公司需要向 Oracle 支付大额费用。所幸的是,OpenJDK 让 JVM 继续免费。另外,还有其他一些公司为 JVM 提供企业支持。 因为体积和速度方面的问题,基于 JVM 的编程语言并不适合用在今天的无服务器环境中。Oracle 正在推动 GraalVM 计划,旨在让 Java 变得更加敏捷和快速,让它更适合用在无服务器环境中。因为除了 Java,没有其他编程语言可以提供企业级的稳定性和可靠性,所以 Java 将在 2020 年继续占主导地位。 企业版 Java:Spring 继续发力 曾几何时,在企业开发领域,Spring 和 JavaEE 之间存在着白热化的竞争。但因为 Oracle 在 JavaEE 方面没有作为,在竞争中惨败,这导致了“MicroProfile”计划的形成,并最终促成了 JakartaEE。 虽然所有的政策和活动都是围绕 JavaEE 展开,但 Spring 事实上已经赢得了这场企业 JVM 之争。2020 年,Spring 将成为 JVM 生态系统的头牌。 有两个正在进展中的项目,它们旨在减小 Java 的体积,让它更适合用在无服务器环境中。 其中一个是 Micronaut(https://micronaut.io/)。 另一个是 Quarkus(https://quarkus.io/)。 这两个项目都使用了 GraalVM,它们在 2020 年将会得到 Java 社区更多的关注。 编程语言:后起之秀的突破 2000 年代,编程语言的发展出现了停滞。大多数人认为没有必要再去开发新的编程语言,Java、C 语言、C++、JavaScript 和 Python 已经可以满足所有的需求。但是,谷歌的 Go 语言为新编程语言大门打开了一扇大门。在过去十年出现了很多有趣的编程语言,比如 Rust、Swift、Kotlin、TypeScript。导致这种情况的一个主要原因是已有的编程语言无法充分利用硬件优势(例如多核、更快的网络、云)。另一个原因是现代编程语言更加关注开发者经济,即实现更快速更容易的开发。在 Stackoverflow 提供的一份开发者报告中,排名靠前的现代编程语言如下所示(Rust 连续 4 年名列第一)。 在之前的一篇博文中,我深入探讨了现代编程语言,对比 Rust 和 Go 语言,并说明了为什么现在是采用这些语言的好时机。 https://towardsdatascience.com/back-to-the-metal-top-3-programming-language-to-develop-big-data-frameworks-in-2019-69a44a36a842 最近,微软宣布他们在探索使用 Rust 来开发更安全的软件。 亚马逊最近也宣布要赞助 Rust。 谷歌宣布将 Kotlin 作为 Android 官方开发语言,所以,在 JVM 领域,Kotlin 成了 Java 的主要竞争对手。 Angular 使用 TypeScript 代替 JavaScript,将其作为主要的编程语言,其他 JavaScript 框架(如 React 和 Vue)也开始为 TypeScript 提供更多的支持。 这种趋势将在 2020 年延续下去,很多巨头公司将会深入了解新一代编程语言(如 Rust、Swift、TypeScript、Kotlin),它们会站出来公开表示支持。 Web:JavaScript 继续占主导地位 曾几何时,JavaScript 并不被认为是一门强大的编程语言。在当时,前端内容主要通过后端框架在服务器端进行渲染。2014 年,AngularJS 的出现改变了这种局面。从那个时候开始,更多的 JavaScript 框架开始涌现(Angular 2+、React、Vue、Meteor),JavaScript 已然成为主流的 Web 开发语言。随着 JavaScript 框架不断创新以及微服务架构的崛起,JavaScript 框架在 2020 年将继续主导前端开发。 JavaScript 框架:React 闪耀 虽然 React 是在 AngularJS 之后出现的,但在过去十年对 Web 开发产生了巨大的影响,这也让 Facebook 在与 Google+ 的竞争中打了一场胜战。React 为前端开发带来了一些新的想法,比如事件溯源、虚拟 DOM、单向数据绑定、基于组件的开发,等等。它对开发者社区产生了重大影响,以至于谷歌放弃了 AngularJS,并借鉴 React 的想法推出了彻底重写的 Angular 2+。React 是目前为止最为流行的 JavaScript 框架,下图显示了相关的 NPM 下载统计信息。 为了获得更好的并发和用户体验,Facebook 宣布完全重写 React 的核心算法,推出了 React-Fiber 项目。 2020 年,React 仍然是你开发新项目的首选 Web 框架。其他框架(如 Angular/Angular 2+ 或 Vue)呢?Angular 仍然是一个不错的 Web 开发框架,特别适合企业开发。我敢肯定谷歌在未来几年会在 Angular 上加大投入。Vue 是另一个非常流行的 Web 框架,由中国的巨头公司阿里巴巴提供支持。如果你已经在使用 Angular 或 Vue,就没必要再迁移到 React 了。 App 开发:原生应用 在移动 App 开发方面,有关混合应用开发的炒作有所消停。混合开发提供了更快的开发速度,因为只需要一个开发团队,而不是多个。但原生应用提供了更好的用户体验和性能。另外,混合应用需要经过调整才能使用一些高级特性。对于企业来说,原生应用仍然是首选的解决方案,这种趋势将在 2020 年延续。Airbnb 在一篇博文中非常详细地说明了为什么他们要放弃混合应用开发平台 React Native。 https://medium.com/airbnb-engineering/sunsetting-react-native-1868ba28e30a 尽管 Facebook 尝试改进 React Native,谷歌也非常努力地推动混合 App 开发平台 Flutter,但它们仍然只适合用于原型、POC、MVP 或轻量级应用的开发。所以,原生应用在 2020 年仍将继续占主导地位。 在原生应用开发方面,谷歌和苹果分别将 Kotlin 和 Swift 作为各自平台主要的编程语言。谷歌最近再次重申了对 Kotlin 的支持,这对于 Kotlin 用户来说无疑是个好消息。 混合应用开发:React Native 在很多情况下,混合应用是个不错的选择。在这方面也有很多选择:Xamarin、Inoic、React Native 和 Flutter。Facebook 基于成熟的 React 框架推出了 React Native。就像 React 在 Web 框架领域占据主导地位一样,React Native 在混合应用领域也占据着主导地位,如下图所示。 React Native 和 React 有共同的基因,都提供了高度的代码重用性以及“一次开发,到处运行”的能力。React Native 的另一个优势是 Facebook 本身也用它来开发移动应用。谷歌在这个领域起步较晚,但在去年,谷歌的混合应用开发框架 Flutter 获得了不少关注。Flutter 提供了更好的性能,但需要使用另一门不是那么流行的编程语言 Dart。React Native 在 2020 年将继续占主导地位。 API:REST 将占主导地位 REST 是 API 领域事实上的标准,被广泛用在基于 API 的服务间通信上。当然,除了 REST,我们还有其他选择,比如来自谷歌的 gRPC 和来自 Facebook 的 GraphQL。 它们提供了不同的能力。谷歌开发的 gRPC 作为远程过程调用(如 SOAP)的化身,使用 Protobuf 代替 JSON 作为消息格式。Facebook 开发的 GraphQL 作为一个集成层,避免频繁的 REST 调用。gRPC 和 GraphQL 都在各自的领域取得了成功。2020 年,REST 仍然是占主导地位的 API 技术,而 GraphQL 和 gRPC 将作为补充技术。 人工智能:Tensorflow 2.0 将占主导地位 谷歌和 Facebook 也是深度学习 / 神经网络领域的主要玩家。谷歌基于深度学习框架 Theano 推出了 TensorFlow,它很快就成为深度学习 / 神经网络的主要开发库。谷歌还推出了特别设计的 GPU(TPU)来加速 TensorFlow 的计算。 Facebook 在深度学习领域也不甘落后,他们拥有世界上最大的图像和视频数据集合。Facebook 基于另一个深度学习库 Torch 推出了深度学习库 PyTorch。TensorFlow 和 PyTorch 之间有一些区别,前者使用的是静态图进行计算,而 PyTorch 使用的是动态图。使用动态图的好处是可以在运行时纠正自己。另外,PyTorch 对 Python 支持更好,而 Python 是数据科学领域的一门主要编程语言。 随着 PyTorch 变得越来越流行,谷歌也赶紧在 2019 年 10 月推出了 TensorFlow 2.0,也使用了动态图,对 Python 的支持也更好。 2020 年,TensorFlow 2.0 和 PyTorch 将齐头并进。考虑到 TensorFlow 拥有更大的社区,我估计 TensorFlow 2.0 将成为占主导地位的深度学习库。 数据库:SQL是王者,分布式SQL是王后 在炒作 NoSQL 的日子里,人们嘲笑 SQL,还指出了 SQL 的种种不足。有很多文章说 NoSQL 有多么的好,并将要取代 SQL。但等到炒作的潮水褪去,人们很快就意识到,我们的世界不能没有 SQL。以下是最流行的数据库的排名。 可以看到,SQL 数据库占据了前四名。SQL 之所以占主导地位,是因为它提供了 ACID 事务保证,而 ACID 是业务系统最潜在的需求。NoSQL 数据库提供了横向伸缩能力,但代价是不提供 ACID 保证。 互联网公司一直在寻找“大师级数据库”,也就是既能提供 ACID 保证又能像 NoSQL 那样可横向伸缩的数据库。目前有两个解决方案可以部分满足对“大师级数据库”的要求,一个是亚马逊的 Aurora,一个是谷歌的 Spanner。Aurora 提供了几乎所有的 SQL 功能,但不支持横向写伸缩,而 Spanner 提供了横向写伸缩能力,但对 SQL 支持得不好。 2020 年,但愿这两个数据库能够越走越近,或者有人会带来一个“分布式 SQL”数据库。如果真有人做到了,那一定要给他颁发图灵奖。 数据湖:MinIO 将要崛起 现代数据平台非常的复杂。企业一般都会有支持 ACID 事务的 OLTP 数据库(SQL),也会有用于数据分析的 OLAP 数据库(NoSQL)。除此之外,它们还有其他各种数据存储系统,比如用于搜索的 Solr、ElasticSearch,用于计算的 Spark。企业基于数据库构建自己的数据平台,将 OLTP 数据库的数据拷贝到数据湖中。各种类型的数据应用程序(比如 OLAP、搜索)将数据湖作为它们的事实来源。 HDFS 原本是事实上的数据湖,直到亚马逊推出了对象存储 S3。S3 可伸缩,价格便宜,很快就成为很多公司事实上的数据湖。使用 S3 唯一的问题是数据平台被紧紧地绑定在亚马逊的 AWS 云平台上。虽然微软 Azure 推出了 Blob Storage,谷歌也有类似的对象存储,但都不是 S3 的对手。 对于很多公司来说,MinIO 或许是它们的救星。MinIO 是一个开源的对象存储,与 S3 兼容,提供了企业级的支持,并专门为云原生环境而构建,提供了与云无关的数据湖。 微软在 Azure Marketplace 是这么描述 MinIO 的:“为 Azure Blog Storage 服务提供与亚马逊 S3 API 兼容的数据访问”。如果谷歌 GCP 和其他云厂商也提供 MinIO,那么我们将会向多云迈出一大步。 大数据批处理:Spark 将继续闪耀 现如今,企业通常需要基于大规模数据执行计算,所以需要分布式的批处理作业。Hadoop 的 Map-Reduce 是第一个分布式批处理平台,后来 Spark 取代了 Hadoop 的地位,成为真正的批处理之王。Spark 是怎样提供了比 Hadoop 更好的性能的?我之前写了另一篇文章,对现代数据平台进行了深入分析。 https://towardsdatascience.com/programming-language-that-rules-the-data-intensive-big-data-fast-data-frameworks-6cd7d5f754b0 Spark 解决了 Hadoop Map-Reduce 的痛点,它将所有东西放在内存中,而不是在完成每一个昂贵的操作之后把数据保存在存储系统中。尽管 Spark 重度使用 CPU 和 JVM 来执行批处理作业,但这并不妨碍它成为 2020 年批处理框架之王。我希望有人能够使用 Rust 开发出一个更加高效的批处理框架,取代 Spark,并为企业省下大量的云资源费用。 大数据流式处理:Flink 是未来 几年前,实现实时的流式处理几乎是不可能的事情。一些微批次处理框架(比如 Spark Streaming)可以提供“几近”实时的流式处理能力。不过,Flink 改变了这一状况,它提供了实时的流式处理能力。 2019 年之前,Flink 未能得到足够的关注,因为它无法撼动 Spark。直到 2019 年 1 月份,中国巨头公司阿里巴巴收购了 Data Artisan(Flink 背后的公司)。 在 2020 年,企业如果想要进行实时流式处理,Flink 应该是不二之选。不过,跟 Spark 一样,Flink 同样重度依赖 CPU 和 JVM,并且需要使用大量的云资源。 字节码:WebAssembly将被广泛采用 我从 JavaScript 作者 Brandon Eich 的一次访谈中知道了 WebAssembly 这个东西。现代 JavaScript(ES5 之后的版本)是一门优秀的编程语言,但与其他编程语言一样,都有自己的局限性。最大的局限性是 JavaScript 引擎在执行 JavaScript 时需要读取、解析和处理“抽象语法树”。另一个问题是 JavaScript 的单线程模型无法充分利用现代硬件(如多核 CPU 或 GPU)。正因为这些原因,很多计算密集型的应用程序(如游戏、3D 图像)无法运行在浏览器中。 一些公司(由 Mozilla 带领)开发了 WebAssembly,一种底层字节码格式,让任何一门编程语言都可以在浏览器中运行。目前发布的 WebAssembly 版本可以支持 C++、Rust 等。 WebAssembly 让计算密集型应用程序(比如游戏和 AutoCAD)可以在浏览器中运行。不过,WebAssembly 的目标不仅限于此,它还要让应用程序可以在浏览器之外运行。WebAssembly 可以被用在以下这些“浏览器外”的场景中。 移动设备上的混合原生应用。没有冷启动问题的无服务器计算。在服务器端执行不受信任的代码。 我预测,2020 年将是 WebAssembly 取得突破的一年,很多巨头公司(包括云厂商)和社区将会拥抱 WebAssembly。 代码:低代码 / 无代码将更进一步 快速的数字化和工业 4.0 革命意味着软件开发者的供需缺口巨大。由于缺乏开发人员,很多企业无法实现它们的想法。为了降低进入软件开发的门槛,可以尝试无代码(No Code)或低代码(Low Code)软件开发,也就是所谓的 LCNC(Low-Code No-Code)。它已经在 2019 年取得了一些成功。 LCNC 的目标是让没有编程经验的人也能开发软件,只要他们想要实现自己的想法。 虽然我对在正式环境中使用 LCNC 框架仍然心存疑虑,但它为其他公司奠定了良好的基础,像亚马逊和谷歌这样的公司可以基于这个基础构建出有用的产品,就像 AWS Lambda 的蓬勃发展是以谷歌 App Engine 为基础。 2020 年,LCNC 将会获得更多关注。

茶什i 2019-12-26 11:57:03 0 浏览量 回答数 0

问题

【阿里云产品公测】以开发者角度看ACE服务『ACE应用构建指南』

mr_wid 2019-12-01 21:10:06 20092 浏览量 回答数 6
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