华为云用户手册

引擎版本一：tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64 镜像地址： swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64-d910-20220715093657-9446c6a 镜像构建时间：20220715093657(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：euleros 2.8.3 cann：5.1.0 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-1.15.0/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-1.15.0/lib/python3.7/site-packages 部分pip安装包列表： Cython 0.29.14Flask 2.0.1grpcio 1.26.0grpcio-tools 1.26.0gunicorn 20.1.0h5py 2.10.0hccl 0.1.0huaweicloud-sdk-python-modelarts-dataset 0.1.5idna 2.10image 1.5.28imageio 2.9.0ipykernel 6.7.0Jinja2 3.0.1Keras 2.3.1matplotlib 3.5.1mmcv 0.2.14modelarts-mindspore-model-server 1.0.4moxing-framework 2.0.1.rc0.ffd1c0c8moxing-tensorflow 2.0.0.rc2.65f98f7dnumpy 1.17.5opencv-python 4.2.0.34pandas 0.24.2Pillow 9.2.0pip 22.1.2protobuf 3.11.3psutil 5.7.0ptyprocess 0.7.0pycocotools 2.0.0PyYAML 5.3.1requests 2.27.1scikit-image 0.17.2scikit-learn 0.20.0scipy 1.3.3setuptools 63.1.0tensorboard 1.15.0tensorflow 1.15.0tensorflow-estimator 1.15.1tensorflow-probability 0.10.1tqdm 4.46.1wheel 0.37.1zipp 3.8.1... 部分apt安装包列表： ca-certificates.noarch cmake.aarch64compat-openssl10.aarch64curl.aarch64dos2unix.aarch64gcc.aarch64gcc-c++.aarch64gdb.aarch64gzip.aarch64iproute.aarch64iptables.aarch64iptables-libs.aarch64iputils.aarch64libXext.aarch64libXrender.aarch64 libbabeltrace.aarch64 libblkid.aarch64 libcap.aarch64 libcap-ng.aarch64 libgcc.aarch64 libssh.aarch64 make.aarch64 net-tools.aarch64 nettle.aarch64 nginx.aarch64 openssl.aarch64 openssl-libs.aarch64 openssl-pkcs11.aarch64 seccomponent.aarch64 security-tool.aarch64 tar.aarch64 unzip.aarch64 vim-minimal.aarch64 wget.aarch64 zip.aarch64 zlib.aarch64 zlib-devel.aarch64 ...

引擎版本三：tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 镜像构建时间：20220524162601(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：11.2.0 cudnn：8.1.1.33 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.6.0/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.6.0/lib/python3.7/site-packages 部分pip安装包列表： Cython 0.29.21requests 2.27.1easydict 1.9tensorboardX 2.0tensorflow 2.6.0Flask 2.0.1grpcio 1.46.1gunicorn 20.1.0idna 3.3tensorflow-estimator 2.9.0pandas 1.1.5Pillow 9.0.1lxml 4.8.0matplotlib 3.5.1scikit-learn 0.22.1psutil 5.8.0PyYAML 5.1numpy 1.17.0opencv-python 4.1.2.30protobuf 3.20.1pip 21.2.2...

引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_1_8:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221118143845-d65d817 镜像构建时间：20220713110657 (yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.2.89 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python, python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/lib/python3.7/site-packages 部分pip安装包列表： Cython 0.27.3easydict 1.9Flask 2.0.1fonttools 4.34.4gunicorn 20.1.0ipykernel 6.7.0Jinja2 3.0.1lxml 4.9.1matplotlib 3.5.1mmcv 1.2.7moxing-framework 2.1.0.5d9c87c8numpy 1.19.5opencv-python 4.1.2.30pandas 1.1.5Pillow 9.2.0pip 22.1.2protobuf 3.20.1psutil 5.8.0PyYAML 5.1requests 2.27.1scikit-learn 0.22.1scipy 1.5.2sklearn 0.0tensorboard 2.1.1tensorboardX 2.0torch 1.8.0torchtext 0.5.0torchvision 0.9.0tornado 6.2tqdm 4.64.0traitlets 5.3.0typing_extensions 4.3.0urllib3 1.26.10watchdog 2.0.0wcwidth 0.2.5Werkzeug 2.1.2wheel 0.37.1yapf 0.32.0zipp 3.8.0... 部分apt安装包列表： aptca-certificatescmakecudacurlethtoolfdiskffmpegg++gccgitgpggraphvizlibsm6libxext6libopencv-devlibxrender-devlibatlas3-baselibnuma-devlibcap-devlibssl-devliblz-devlibbz2-devliblzma-devlibboost-graph-devlibsndfile1libcurl4-openssl-devlibopenblas-baseliblapack3libopenblas-devlibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibhdf5-serial-devliblapacke-devlibgflags-devlibgoogle-glog-devliblmdb-devlibatlas-base-devlibrdmacm1libcap2-binlibpq-devmysql-commonnet-toolsnginxopenslide-toolsopenssh-clientopenssh-serveropenssh-sftp-serveropensslprotobuf-compilerredis-serverredis-toolsrpmtartofrodosunzipvimwgetzipzlib1g-dev...

引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221121111529-d65d817 镜像构建时间：20220713110657(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3.7/site-packages 部分pip安装包列表： Cython 0.29.21easydict 1.9Flask 2.0.1grpcio 1.47.0gunicorn 20.1.0h5py 3.7.0ipykernel 6.7.0Jinja2 3.0.1lxml 4.9.1matplotlib 3.5.1moxing-framework 2.1.0.5d9c87c8numpy 1.19.5opencv-python 4.1.2.30pandas 1.1.5Pillow 9.2.0pip 22.1.2protobuf 3.20.1psutil 5.8.0PyYAML 5.1requests 2.27.1scikit-learn 0.22.1scipy 1.5.2sklearn 0.0tensorboard 2.1.1tensorboardX 2.0tensorflow 2.1.0tensorflow-estimator 2.1.0wheel 0.37.1zipp 3.8.0... 部分apt安装包列表： aptca-certificatescmakecudacurlethtoolfdiskffmpegg++gccgitgpggraphvizlibsm6libxext6libopencv-devlibxrender-devlibatlas3-baselibnuma-devlibcap-devlibssl-devliblz-devlibbz2-devliblzma-devlibboost-graph-devlibsndfile1libcurl4-openssl-devlibopenblas-baseliblapack3libopenblas-devlibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibhdf5-serial-devliblapacke-devlibgflags-devlibgoogle-glog-devliblmdb-devlibatlas-base-devlibrdmacm1libcap2-binlibpq-devmysql-commonnet-toolsnginxopenslide-toolsopenssh-clientopenssh-serveropenssh-sftp-serveropensslprotobuf-compilerredis-serverredis-toolsrpmtartofrodosunzipvimwgetzipzlib1g-dev...

引擎版本二： tensorflow_1.15.5-cuda_11.4-py_3.8-ubuntu_20.04-x86_64 镜像地址：swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_1_15:tensorflow_1.15.5-cuda_11.4-py_3.8-ubuntu_20.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 镜像构建时间：20220524162601(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 20.04.4 LTS cuda：11.4.3 cudnn：8.2.4.15 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-1.15.5/bin/python， python 3.8.13 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-1.15.5/lib/python3.8/site-packages 部分pip安装包列表： Cython 0.29.21psutil 5.9.0matplotlib 3.5.1protobuf 3.20.1tensorflow 1.15.5+nvFlask 2.0.1grpcio 1.46.1gunicorn 20.1.0Pillow 9.0.1tensorboard 1.15.0PyYAML 6.0pip 22.0.4lxml 4.7.1numpy 1.18.5tensorflow-estimator 1.15.1...

引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/aip/pytorch_1_8:pytorch_1.8.2-cuda_11.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 镜像构建时间：20220524162601(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：11.1.1 cudnn：8.0.5.39 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8.2/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8.2/lib/python3.7/site-packages 部分pip安装包列表： Cython 0.27.3mmcv 1.2.7easydict 1.9tensorboardX 2.0torch 1.8.2+cu111Flask 2.0.1pandas 1.1.5gunicorn 20.1.0PyYAML 5.1torchaudio 0.8.2Pillow 9.0.1psutil 5.8.0lxml 4.8.0matplotlib 3.5.1torchvision 0.9.2+cu111pip 21.2.2protobuf 3.20.1numpy 1.17.0opencv-python 4.1.2.30scikit-learn 0.22.1... 部分apt安装包列表： aptca-certificatescmakecudacurlethtoolfdiskffmpegg++gccgitgpggraphvizlibsm6libxext6libopencv-devlibxrender-devlibatlas3-baselibnuma-devlibcap-devlibssl-devliblz-devlibbz2-devliblzma-devlibboost-graph-devlibsndfile1libcurl4-openssl-devlibopenblas-baseliblapack3libopenblas-devlibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibhdf5-serial-devliblapacke-devlibgflags-devlibgoogle-glog-devliblmdb-devlibatlas-base-devlibrdmacm1libcap2-binlibpq-devmysql-commonnet-toolsnginxopenslide-toolsopenssh-clientopenssh-serveropenssh-sftp-serveropensslprotobuf-compilerredis-serverredis-toolsrpmtartofrodosunzipvimwgetzipzlib1g-dev...

引擎版本二：mindspore_1.7.0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64 镜像地址：swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/atelier/mindspore_1_7_0:mindspore_1.7.0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64-d910-20220715093657-9446c6a 镜像构建时间：20220715093657(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：euleros 2.8.3 cann：5.1.0 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages 部分三方包版本信息列表： Cython 0.29.14dask 2.18.1hccl 0.1.0mmcv 0.2.14npu-bridge 1.15.0Flask 2.0.1grpcio 1.47.0gunicorn 20.1.0idna 2.10PyYAML 5.3.1imageio 2.9.0imgaug 0.2.6lxml 4.4.2matplotlib 3.5.1psutil 5.7.0scikit-image 0.17.2numba 0.47.0numpy 1.21.2opencv-python 4.2.0.34requests 2.27.1pandas 1.1.3Pillow 9.2.0pip 22.1.2protobuf 4.21.2scikit-learn 0.20.0npu-device 0.1mindinsight 1.7.0mindspore-ascend 1.7.0... 历史版本：无

引擎版本一：tensorflow_1.15.0-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64 镜像地址： swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64-d910-20220715093657-9446c6a 镜像构建时间：20220715093657(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：euleros 2.8.3 cann：5.1.0 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-1.15.0/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-1.15.0/lib/python3.7/site-packages 部分三方包版本信息列表： Cython 0.29.14dask 2.18.1hccl 0.1.0tensorflow 1.15.0tensorboard 1.15.0Flask 2.0.1grpcio 1.26.0gunicorn 20.1.0idna 2.10PyYAML 5.3.1imageio 2.9.0imgaug 0.2.6lxml 4.4.2matplotlib 3.5.1psutil 5.7.0scikit-image 0.17.2numba 0.47.0numpy 1.17.5opencv-python 4.2.0.34requests 2.27.1pandas 0.24.2Pillow 9.2.0pip 22.1.2protobuf 3.11.3scikit-learn 0.20.0... 历史版本：无

场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以通过 自定义镜像 的方式将编写的模型导入ModelArts，创建为AI应用。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像，并完成AI应用的创建，部署为在线服务。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。 操作流程如下： Step1 在Notebook中构建一个新镜像：在ModelArts的开发环境Notebook中制作自定义镜像，镜像规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。 Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块：将构建成功的自定义镜像注册到ModelArts的镜像管理模块中，方便下一步调试。 Step3 在Notebook中变更镜像并调试：在Notebook中调试镜像。 Step4 使用调试成功的镜像用于推理部署：将调试完成的镜像导入ModelArts的AI应用管理中，并部署上线。 父主题： 在开发环境中构建并调试推理镜像

引擎版本：mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/mindspore_1_3_0:train-mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-roma-20211104202338-f258e59 镜像构建时间：20211104202338(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore-1.3.0-gpu/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore-1.3.0-gpu/lib/python3.7/site-packages 部分三方包版本信息列表： requests 2.26.0dask 2021.9.0easydict 1.9enum34 1.1.10mindspore-gpu 1.3.0Flask 1.1.1grpcio 1.41.1gunicorn 20.1.0idna 3.3PyYAML 5.1imageio 2.10.1imgaug 0.4.0lxml 4.6.4matplotlib 3.4.2psutil 5.8.0scikit-image 0.18.3numba 0.47.0numpy 1.17.0opencv-python 4.5.2.54tifffile 2021.11.2pandas 1.1.5Pillow 8.4.0pip 21.0.1protobuf 3.17.3scikit-learn 0.22.1... 历史版本：无

引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_1:train-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d 镜像构建时间：20210912152543(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3.7/site-packages 部分三方包版本信息列表： Cython 0.29.21dask 2021.9.0easydict 1.9enum34 1.1.10tensorflow 2.1.0Flask 1.1.1grpcio 1.40.0gunicorn 20.1.0idna 3.2tensorflow-estimator 2.1.0imageio 2.9.0imgaug 0.4.0lxml 4.6.3matplotlib 3.4.3termcolor 1.1.0scikit-image 0.18.3numba 0.47.0numpy 1.17.0opencv-python 4.1.2.30tifffile 2021.8.30pandas 1.1.5Pillow 6.2.0pip 21.0.1protobuf 3.17.3scikit-learn 0.22.1psutil 5.8.0PyYAML 5.1requests 2.26.0...

引擎版本二： horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_pytorch:train-horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d 镜像构建时间：20210912152543(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：11.1.1 cudnn：8.0.5.39 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/horovod-0.22.1-pytorch-1.8.0/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/horovod-0.22.1-pytorch-1.8.0/lib/python3.7/site-packages 部分三方包版本信息列表： Cython 0.27.3dask 2021.9.0easydict 1.9enum34 1.1.10horovod 0.22.1Flask 1.1.1grpcio 1.40.0gunicorn 20.1.0idna 3.2mmcv 1.2.7imageio 2.9.0imgaug 0.4.0lxml 4.6.3matplotlib 3.4.3torch 1.8.0tensorboardX 2.0numba 0.47.0numpy 1.17.0opencv-python 4.1.2.30torchtext 0.5.0pandas 1.1.5Pillow 6.2.0pip 21.0.1protobuf 3.17.3scikit-learn 0.22.1psutil 5.8.0PyYAML 5.1requests 2.26.0scikit-image 0.18.3torchvision 0.9.0...

引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d 镜像构建时间：20210912152543(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/anaconda3/envs/horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0/lib/python3.7/site-packages 部分三方包版本信息列表： Cython 0.29.21dask 2021.9.0easydict 1.9enum34 1.1.10horovod 0.20.0Flask 1.1.1grpcio 1.40.0gunicorn 20.1.0idna 3.2tensorboard 2.1.1imageio 2.9.0imgaug 0.4.0lxml 4.6.3matplotlib 3.4.3tensorflow-gpu 2.1.0tensorboardX 2.0numba 0.47.0numpy 1.17.0opencv-python 4.1.2.30toml 0.10.2pandas 1.1.5Pillow 6.2.0pip 21.0.1protobuf 3.17.3scikit-learn 0.22.1psutil 5.8.0PyYAML 5.1requests 2.26.0scikit-image 0.18.3...

步骤3：创建迁移任务 登录分布式缓存服务控制台。 单击左侧菜单栏的“数据迁移”。页面显示迁移任务列表页面。 单击右上角的“创建备份导入任务”，进入创建备份导入任务页面。 设置迁移任务名称和描述。 “数据来源”选择“Redis实例”。 在“源Redis实例”中选择步骤1：获取源Redis实例名称中的Redis实例。 在“备份记录”中选择需要迁移的备份文件。 选择步骤2：准备目标Redis实例中创建的目标Redis。 输入目标实例的密码，单击“测试连接”，测试密码是否符合要求。 单击“立即创建”。 确认迁移信息，然后单击“提交”，开始创建迁移任务。 可返回迁移任务列表中，观察对应的迁移任务的状态，迁移成功后，任务状态显示“成功”。

操作步骤 登录分布式缓存服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择实例所在的区域。 单击左侧菜单栏的“缓存管理”。 在“缓存管理”页面，单击需要升级为多可用区的D CS 缓存实例的名称。 在缓存实例的“网络信息”栏中单击“可用区”后的“升级实例支持多可用区”。 在弹出的“迁移可用区”窗口，选择“备可用区”。 选择“变更时间”为“立即变更”或“可维护时间窗内进行变更”。 单击“确定”提交变更。 当变更状态显示为“成功”时，变更完成。

操作步骤 登录分布式缓存服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择实例所在的区域。 单击左侧菜单栏的“缓存管理”，进入实例信息页面。 “缓存管理”支持通过筛选来查询对应的缓存实例。支持的筛选条件有“名称”、“规格”、“ID”、“IP地址”、“可用区”、“状态”、“实例类型”、“缓存类型”等。 在需要备份的DCS缓存实例左侧，单击实例名称，进入实例的基本信息页面。 单击“备份与恢复”页签，进入备份恢复管理页面。 单击“自动备份”右侧的，打开自动备份开关，显示备份策略信息。 表1 备份策略参数说明 参数 说明 备份周期 自动备份频率。 可设置为每周的某一天或者某几天，按实际需要适当增加备份频率。 保留天数 备份数据保存期限。 保存天数可选1~7，超过期限后，备份数据将被永久删除，无法用来恢复实例。 开始时间 自动备份任务执行时间。时间格式：00:00~23:00间的任意整点时间。 每小时检查一次备份策略，如果符合备份策略设置的开始时间，则执行备份操作。 说明： 实例备份大约耗时5~30分钟，备份期间发生的数据新增或修改记录，将不会保存到备份数据中。为了尽量减少备份对业务的影响，备份开始时间建议设置在业务交易较少的时间段。 实例只有处于“运行中”状态时，系统才对其执行数据备份。 设置好备份参数，单击“确定”，完成备份策略设置。 实例将在设置的备份时间自动执行备份，并在该页面查看备份记录。 备份完成后，单击备份记录后的“下载”，“恢复”，或“删除”，即可执行相关操作。

操作步骤 登录分布式缓存服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择实例所在的区域。 单击左侧菜单栏的“缓存管理”，进入实例信息页面。 “缓存管理”支持通过筛选来查询对应的缓存实例。支持的筛选条件有“名称”、“规格”、“ID”、“IP地址”、“可用区”、“状态”、“实例类型”、“缓存类型”等。 在需要备份的DCS缓存实例左侧，单击实例名称，进入实例的基本信息页面。 单击“备份与恢复”页签，进入备份恢复管理页面。 页面下方显示历史备份数据列表。 选择需要恢复的历史备份数据，单击右侧的“恢复”，弹出实例恢复窗口。 单击“确定”，开始执行实例恢复任务。 备注说明最长不能超过128个字节。 您可以在“恢复记录”页签查询当前实例恢复任务执行结果，该页签会展示实例的所有恢复记录，不支持删除恢复记录。 实例恢复需耗时1~30分钟。 恢复过程中，实例会有一段时间不能处理客户端的数据操作请求，当前数据将被删除，待恢复完成后存储原有备份数据。

操作步骤 登录分布式缓存服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择实例所在的区域。 单击左侧菜单栏的“缓存管理”，进入实例信息页面。 “缓存管理”支持通过筛选来查询对应的缓存实例。支持的筛选条件有“名称”、“规格”、“ID”、“IP地址”、“可用区”、“状态”、“实例类型”、“缓存类型”等。 在需要查看的DCS缓存实例左侧，单击该实例的名称，进入该实例的基本信息页面。 单击“后台任务”页签，进入后台任务管理页面。 界面显示任务列表。 单击，选择“开始日期”和“结束日期”，单击“确认”，界面显示相应时间段内启动的任务。 单击，刷新任务状态。 单击“操作”栏下的“删除”，清理任务信息。 您只能在任务已经执行完成，即任务状态为成功或者失败时，才能执行删除操作。

操作步骤 客户端服务器为Ubuntu(debian系列) 查看并获取待连接Redis实例的IP地址/域名和端口。 具体步骤请参见查看实例信息。 登录弹性云服务器。 安装Node.js。 apt install nodejs-legacy 如果以上命令安装不了，备选方式如下： wget https://nodejs.org/dist/v0.12.4/node-v0.12.4.tar.gz --no-check-certificate tar -xvf node-v4.28.5.tar.gz cd node-v4.28.5 ./configure make make install 安装完成后，可执行node --version查看Node.js的版本号，确认Node.js已安装成功。 安装js包管理工具npm。 apt install npm 安装NodeJs redis客户端ioredis。 npm install ioredis 编辑连接Redis实例的示例脚本。 编辑连接示例脚本ioredisdemo.js。示例脚本中增加以下内容，包括连接以及数据读取。 var Redis = require('ioredis');var redis = new Redis({ port: 6379, // Redis port host: '192.168.0.196', // Redis host family: 4, // 4 (IPv4) or 6 (IPv6) password: '******', db: 0}); redis.set('foo', 'bar');redis.get('foo', function (err, result) { console.log(result);}); // Or using a promise if the last argument isn't a functionredis.get('foo').then(function (result) { console.log(result);});// Arguments to commands are flattened, so the following are the same:redis.sadd('set', 1, 3, 5, 7);redis.sadd('set', [1, 3, 5, 7]);// All arguments are passed directly to the redis server:redis.set('key', 100, 'EX', 10); 其中，host为Redis实例的IP地址/域名，port为Redis实例的端口。IP地址/域名和端口获取见1，请按实际情况修改后执行。******为创建Redis实例时自定义的密码，请按实际情况修改后执行。 运行示例脚本，连接Redis实例。 node ioredisdemo.js 客户端服务器为centos(redhat系列) 查看并获取待连接Redis实例的IP地址/域名和端口。 具体步骤请参见查看实例信息。 登录弹性云服务器。 安装Node.js。 yum install nodejs 如果以上命令安装不了，备选方式如下： wget https://nodejs.org/dist/v0.12.4/node-v0.12.4.tar.gz --no-check-certificate tar -xvf node-v0.12.4.tar.gz cd node-v0.12.4 ./configure make make install 安装完成后，可执行node -v查看Node.js的版本号，确认Node.js已安装成功。 安装js包管理工具npm。 yum install npm 安装Node.js redis客户端ioredis。 npm install ioredis 编辑连接Redis实例的示例脚本。 编辑连接示例脚本ioredisdemo.js。示例脚本中增加以下内容，包括连接以及数据读取。 var Redis = require('ioredis');var redis = new Redis({ port: 6379, // Redis port host: '192.168.0.196', // Redis host family: 4, // 4 (IPv4) or 6 (IPv6) password: '******', db: 0});redis.set('foo', 'bar');redis.get('foo', function (err, result) { console.log(result);});// Or using a promise if the last argument isn't a functionredis.get('foo').then(function (result) { console.log(result);}); // Arguments to commands are flattened, so the following are the same:redis.sadd('set', 1, 3, 5, 7);redis.sadd('set', [1, 3, 5, 7]); // All arguments are passed directly to the redis server:redis.set('key', 100, 'EX', 10); 其中，host为Redis实例的IP地址/域名，port为Redis实例的端口。IP地址/域名和端口获取见1，请按实际情况修改后执行。******为创建Redis实例时自定义的密码，请按实际情况修改后执行。 运行示例脚本，连接Redis实例。 node ioredisdemo.js

操作步骤 登录分布式缓存服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择实例所在的区域。 单击左侧菜单栏的“缓存管理”。 单击需要修改的DCS缓存实例名称。 在打开的DCS缓存实例基本信息页面，单击“安全组”后的。 下拉选择新的安全组。单击保存修改，单击取消修改。 此处只能下拉选择已创建的安全组，若需要重新配置安全组，可参考如何选择和配置安全组。 修改操作立即生效，可在实例对应的“概览”页面查看修改结果。

操作步骤 登录分布式缓存服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域。 此处请选择与您的应用服务相同的区域。 单击左侧菜单栏的“缓存管理”。 单击对应Redis实例的名称，进入该实例的基本信息页面。 单击“公网访问”右侧的，弹出“修改公网访问”页面。 单击，打开公网访问开关。 从“弹性IP地址”下拉列表中选择一个弹性IP。 如果没有弹性IP，可单击右侧的“查看弹性IP”，系统会跳转到网络控制台的弹性公网IP页面，创建弹性公网IP。创建完之后，单击“弹性IP地址”右侧的刷新按钮，即可选择新建的公网IP。 （可选）根据需要选择是否开启SSL加密功能。 建议使用SSL加密Redis客户端与DCS实例之间的传输通道，确保数据传输安全。 单击“确定”，开启公网访问功能。 开启公网访问功能大约需要1~2分钟，请耐心等待。 当前页面会自动跳转到“后台任务”页签，并显示当前任务的操作进度。任务状态为“成功”，表示开启公网访问成功。

配置管理说明 一般情况下，缓存实例的创建、配置运行参数、重启、修改缓存实例密码、重置缓存实例密码、备份恢复、扩容等管理操作均不支持同时进行。即当实例正在进行其中一个操作时，如果您执行其他操作，界面会提示缓存实例正在进行相应操作，请稍后进行重试操作。 在如下场景下，您需要尽快执行后续的管理操作，以恢复业务，则支持同时进行： 在备份缓存实例过程中，支持重启缓存实例，此时备份操作会强制中断，备份任务的执行结果可能为成功或者失败。 当实例的部分节点出现故障时： 由于DCS服务的高可用性，您可以正常读写实例，缓存实例状态仍然处于“运行中”。 DCS服务内部会自动修复故障，或者由服务运维人员手工修复故障。 故障修复期间，管理域的部分操作暂不支持，包括修改配置参数、修改密码、重置密码、备份恢复、扩容等，您可以等故障节点恢复之后进行重试操作或联系客服。 父主题： 实例配置管理

前提条件 已成功申请Memcached实例，且状态为“运行中”。 已创建弹性云服务器，并已安装好客户端。创建弹性云服务器的方法，请参见《弹性云服务器用户指南》。 您创建的弹性云服务器必须与Memcached实例属于同一个VPC，并配置相同的安全组，以确保弹性云服务器与缓存实例的网络是连通的。 如果弹性云服务器与Memcached实例不在相同VPC中，可以通过建立VPC对等连接方式连通网络，具体请参考常见问题：缓存实例是否支持跨VPC访问？ 如果弹性云服务器与Memcached实例配置了不同的安全组，可以通过设置安全组规则连通网络，具体请参考常见问题：如何选择和配置安全组？

使用DCS迁移介绍 DCS控制台界面支持在线迁移和离线迁移（备份文件导入）两种方式，其中，在线迁移支持增量数据迁移。 离线迁移，适用于源Redis和目标Redis网络不连通、源Redis不支持SYNC/PSYNC命令的场景。需要将数据备份文件导入到OBS，DCS从OBS桶中读取数据，将数据迁移到华为云Redis中；或直接将备份文件导入到DCS实例中。 在线迁移，涉及到SYNC/PSYNC命令，适用于源Redis放通了SYNC/PSYNC命令的场景。支持将源Redis中的数据全量迁移或增量迁移到目标Redis中。 进行在线迁移时，迁移执行机会向源端地址发送PSYNC命令，其原理可参考Replication介绍，该命令会引起源端执行fork系统调用，对时延产生影响，其影响范围可参考Redis官网。 当前数据迁移功能为公测免费，开始收费时间会另行通知。 更多迁移工具和方案介绍，请参考迁移方案概览。 表1 DCS支持的迁移能力 迁移类型 源端 目标端：DCS服务 单机/主备 Proxy集群 Cluster集群 备份文件导入 AOF文件 √ √ √ RDB文件 √ √ √ 在线迁移 DCS Redis：单机/主备 √ √ √ DCS Redis：Proxy集群 说明： Redis 3.0 proxy不支持作为源端迁移，4.0/5.0 proxy支持作为源端迁移。 √ √ √ DCS Redis：Cluster集群 √ √ √ 自建Redis：单机/主备 √ √ √ 自建Redis：Proxy集群 √ √ √ 自建Redis：Cluster集群 √ √ √ 其他云Redis服务：单机/主备 × × × 其他云Redis服务：Proxy集群 × × × 其他云Redis服务：Cluster集群 × × × DCS Redis，指的是分布式缓存服务的Redis。 自建Redis，指的是在云上、其他云厂商、本地数据中心自行搭建Redis。 其他云Redis服务，指的是其他云厂商的Redis服务。 √表示支持，×表示不支持。 源端其他云Redis在满足和目标DCS Redis的网络相通、源Redis已放通SYNC和PSYNC命令这两个前提下，使用在线迁移的方式，可以将源Redis中的数据全量迁移或增量迁移到目标Redis中，但其他云厂商的部分实例可能存在无法在线迁移的问题，可以采用离线或其它迁移方案。迁移方案概览 父主题： 实例数据迁移

操作步骤 登录分布式缓存服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择实例所在的区域。 单击左侧菜单栏的“缓存管理”，进入实例信息页面。 “缓存管理”页面支持通过在搜索栏筛选对应的缓存实例。 实例类型选择Redis集群实例，单击该实例的名称，进入该实例的基本信息页面。 单击“节点管理”页签。 界面显示集群实例中各个节点的数据量信息。 当集群的节点数据存储容量满时，需要对实例进行扩容，具体扩容操作，请参考变更规格。

使用场景 Redis实例的访问方式支持免密访问和密码访问两种模式，同时在实例创建之后支持修改，主要使用场景如下： 当Redis 3.0需要开启公网访问时，必须要先将实例访问方式由免密访问修改为密码访问模式，然后再开启公网访问。 当您需要通过免密访问模式连接Redis实例，可通过开启Redis实例的免密访问功能，清空Redis实例的密码。 只有处于“运行中”状态的Redis实例支持修改访问方式。 免密模式存在安全风险，之后您可以通过重置密码进行密码设置。 为保护Redis实例的网络安全性，已开启公网访问的Redis实例不支持同时开启免密访问。

前提条件 在迁移之前，请先阅读迁移方案概览，选择正确的迁移方案，了解当前DCS支持的在线迁移能力，选择适当的目标实例。 如果是单机/主备实例迁移到Proxy集群实例，Proxy集群默认不开启多DB，仅有一个DB0，请先确保单机/主备实例DB0以外的DB是否有数据，如果有，请先参考开启多DB操作开启Proxy集群多DB设置。 如果是单机/主备实例迁移到Cluster集群实例，Cluster集群不支持多DB，仅有一个DB0，请先确保单机/主备实例DB0以外的DB是否有数据，如果有，请将数据转存到DB0，否则会出现迁移失败，将数据转存到DB0的操作请参考使用Rump在线迁移。

场景描述 在满足源Redis和目标Redis的网络相通、源Redis已放通SYNC和PSYNC命令这两个前提下，使用在线迁移的方式，将源Redis中的数据全量迁移或增量迁移到目标Redis中。 如果源Redis禁用了SYNC和PSYNC命令，请务必放通后再执行在线迁移，否则迁移失败，选择华为云Redis实例进行在线迁移时，会自动放开SYNC命令。 在线迁移不支持公网方式直接迁移。 进行在线迁移时，建议将源端实例的参数repl-timeout配置为300秒，client-output-buffer-limit配置为实例最大内存的20%。 在线迁移过程中，在源端执行FLUSHDB、FLUSHALL命令不会同步到目标端。

步骤4：创建在线迁移任务 登录分布式缓存服务控制台。 单击左侧菜单栏的“数据迁移”。页面显示迁移任务列表页面。 单击右上角的“创建在线迁移任务”。 设置迁移任务名称和描述。 配置在线迁移任务虚拟机资源的VPC、子网和安全组。 创建在线迁移任务时，需要选择迁移虚拟机资源的VPC和安全组，并确保迁移资源能访问源Redis和目标Redis实例。 创建迁移任务会占用一个租户侧IP，即控制台上迁移任务对应的“迁移IP”。如果源端Redis或目标端Redis配置了白名单，需确保配置了迁移IP或关闭白名单限制。 迁移任务所选安全组的“出方向规则”需放通源端Redis和目标端Redis的IP和端口（安全组默认情况下为全部放通，则无需单独放通），以便迁移任务的虚拟机资源能访问源Redis和目标Redis。

步骤5：配置在线迁移任务 创建完在线迁移任务之后，在“在线迁移”的列表 ，单击“操作”列的“配置”，配置在线迁移的源Redis、目标Redis等信息。 选择迁移方法。 支持“全量迁移”和“全量迁移＋增量迁移”两种，“全量迁移”和“全量迁移＋增量迁移”的功能及限制如表1所示。 表1 在线迁移方法说明 迁移方法 描述 全量迁移 该模式为Redis的一次性迁移，适用于可中断业务的迁移场景。全量迁移过程中，如果源Redis有数据更新，这部分更新数据不会被迁移到目标Redis。 全量迁移＋增量迁移 该模式为Redis的持续性迁移，适用于对业务中断敏感的迁移场景。增量迁移阶段通过解析日志等技术， 持续保持源Redis和目标端Redis的数据一致。 增量迁移，迁移任务会在迁移开始后，一直保持迁移中状态，不会自动停止。需要您在合适时间，在“操作”列单击“停止”，手动停止迁移。停止后，源端数据不会造成丢失，只是目标端不再写入数据。增量迁移在传输链路网络稳定情况下是秒级时延，具体的时延情况依赖于网络链路的传输质量。 图1 选择迁移方法 当迁移方法选择“全量迁移+增量迁移”时，支持选择是否启用“带宽限制”。 启用带宽限制功能，当数据同步速度达到带宽限制时，将限制同步速度的继续增长。 选择是否“自动重连”。 如开启自动重连模式，迁移过程中在遇到网络等异常情况时，会无限自动重连。 分别选择源Redis和目标Redis。 “源Redis”，支持“云服务Redis”和“自建Redis”，需要根据迁移场景选择数据来源。 云服务Redis：华为云Redis实例，需要选择与迁移任务处于相同VPC的华为云Redis服务。 自建Redis：华为云、其他云厂商、本地数据中心自行搭建的Redis，需要输入Redis的连接地址。 如果是密码访问模式实例，在输入连接实例密码后，您可以单击密码右侧的“测试连接”，检查实例密码是否正确、网络是否连通。 在“目标Redis实例”中，选择步骤2：准备目标Redis实例中创建的目标实例。 如果是密码访问模式实例，在输入连接实例密码后，您可以单击密码右侧的“测试连接”，检查实例密码是否符合要求。 当源Redis和目标Redis属于华为云不同Region，则打通网路后，目标Redis实例无论是自建Redis或华为云Redis实例，在“目标Redis实例”区域，只能选中自建Redis，输入实例相关信息。 单击“下一步”。 确认迁移信息，然后单击“提交”，开始创建迁移任务。 可返回迁移任务列表中，观察对应的迁移任务的状态，迁移成功后，任务状态显示“成功”。 如果是增量迁移，会一直保持迁移中的状态。 如需手动停止迁移，请选中需要停止的迁移任务，单击“停止”。 如果出现迁移失败，可以单击迁移任务名称，进入迁移任务详情页面，查看“迁移日志”。