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用场景 共享云硬盘，支持多个云服务器并发读写访问，应用于集群、HA能力的关键企业应用场景 自动备份 自动备份 预先设置好自动备份策略，实现在线自动备份 预先设置好自动备份策略，实现在线自动备份 手动备份 手动备份 可根据需要随时通过控制台或API，备份指定时间点的数据 可根据需要来自：专题心通达OA操作指引-自动编号设置 心通达OA操作指引-自动编号设置 时间：2021-05-25 13:55:18 云市场 严选商城 企业应用 协同办公 移动OA办公 使用指南 商品链接：心通达OA网络智能办公系统 ；服务商: 北京高速波软件有限公司 自动编号设置 在【自动编号设置】来自：云商店
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PUT /v2.1/{project_id}/servers/{server_id} 参数说明请参见表1。 表1 参数说明 参数 是否必选 描述 project_id 是 项目ID。 获取方法请参见获取项目ID。 server_id 是 云服务器ID。 请求消息 请求参数如表2所示。来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 IAM 中如何获取访问密钥AK/SK IAM中如何获取访问密钥AK/SK 时间：2021-07-01 15:46:01 IAM中获取访问密钥AK/SK的方法： 1. 如果您有登录密码，可以登录控制台，可以在“我的凭证”中获取自己的访问密钥AK/SK。 2. 如果来自：百科![]()
Compass权限及授权项:支持的授权项 云文件系统备份演练 查询后端存储列表:请求示例 获取软件包及工具:获取工具 获取软件包及工具:获取工具 获取文件系统列表:请求参数 准备软件 获取文件系统异步任务列表:请求示例 权限管理:应用资源管理常用操作与系统权限 获取桶列表(Go SDK):请求参数说明 API概览:Repository来自：百科![]()
参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户项目 ID，获取方式请参见获取项目ID。 depend_id 是 String 依赖包的ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 marker 否 String 上一次查询依赖包的最后记录位置，默认为"0"。来自：百科![]()
nc-invoke-configs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户项目 ID，获取方式请参见获取项目ID。 function_urn 是 String 函数的URN，详细解释见FunctionGraph函数模型的描述。来自：百科![]()
backup_id String 备份副本id image_id String 接受的共享备份副本注册的镜像id dest_project_id String 接受备份共享的项目id vault_id String 目标端接受共享备份的存储库id id String 共享记录id 请求示例来自：百科![]()
ct_id}/clusters/{cluster_id}/nodepools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方式请参见如何获取接口URI中参数。 cluster_id 是 String 集群ID，获取方式请参见如何获取接口URI中参数。来自：百科![]()
Explorer中直接运行调试该接口。 URI GET /v1/{project_id}/pools/detail 参数说明请参见表1。 表1 参数说明 名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目ID。 获取方法请参考获取项目ID。 表2 请求参数 名称 是否必选 参数类型 说明来自：百科![]()
as_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户项目 ID，获取方式请参见获取项目ID。 function_urn 是 String 函数的URN，详细解释见FunctionGraph函数模型的描述。 alias_name来自：百科![]()
表1-5审计日志字段说明 参数 说明 record_id 审计日志单条记录的记录ID，记录审计日志的每条SQL的唯一global id。 connection_id 该条记录执行的会话ID，与show processlist中的ID一致。 connection_status 会话状来自：专题![]()
PUT /v1/{project_id}/cloudservers/{server_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 描述 project_id 是 项目ID。 获取方法请参见获取项目ID。 server_id 是 云服务器ID。 请求消息 请求参数如表2所示。来自：百科![]()
数据管理 技术的面临的新挑战主要来自高度可扩展性和可伸缩性、数据类型多样和异构处理能力、数据处理时效性要求以及大数据来临这四个方面。 1、高度可扩展性和可伸缩性 随着数据获取手段的自动化，多样化和智能化，导致数据量急剧增大。 2、数据类型多样和异构处理能力 结构化数据到半结构化/非结构化数据 文本到图形图像，音频视频等多媒体数据来自：百科![]()
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