MySQL Plus 为了增加用户体验，在 1.5.0 版本中，新增了多项服务，并同时提供标准版和对企业级分布式 SAN—NeonSAN 同时支持的两种版本，具体新增功能如下：

MySQL Plus：立即使用→

• 增加 SSL 传输加密服务，可选择是否开启 SSL 传输加密，默认关闭；

• 增加 指定 Master 节点 服务，可指定任意节点作为集群主节点

• 增加了在启用 VPC 下的 DNS 服务时提供数据库 DNS 服务，注意启动时刻服务会导致集群网络闪断

• 开放参数：innodb_print_all_deadlocks、autocommit、transaction-isolation、innodb_log_buffer_size、innodb_log_file_size、innodb_log_files_in_group
• 支持自动扩容磁盘容量

• 标准版支持磁盘最大可用容量为 2TB

为更好的满足用户对 Kafka & RabbitMQ 的需求，本次更新如下：

Kafka on QingCloud ：立即使用→

• Kafka 支持自动伸缩框架实现根据规则自动扩容磁盘和新增节点功能；

RabbitMQ on QingCloud ：立即使用→

• 修复 hipe compile 启动时间过长导致健康检查脚本不断重启服务的问题；
• 修复关闭集群再开启后延迟队列插件失效的问题；

为帮助用户便捷地构建高可用的业务架构，青云对 AppCenter上 Redis & ZooKeeper 进行了升级，用户可以在 Region 内实现跨可用区部署，实现系统架构的多可用区部署，构建多活及灾备业务架构。本次更新包括如下：

Redis Cluster on QingCloud：立即使用→

RocketMQ on QingCloud 是一个基于 Apache 2.0 协议开源的分布式消息和流数据平台,具有低延时、高吞吐、可审计、水平扩展等优点。立即使用→

RocketMQ on QingCloud的主要功能：

• 基于RocketMQ 4.3.1版本；
• 多种部署方式：单Master、多Master，单Master多Slave、多Master多Slave 等多种部署方式，满足广大用户的不同需求;
• 支持 Region 跨区部署功能，实现同城多活，增强业务容灾能力；
• 支持健康检查，宕机自动修复；
• 支持横向与纵向在线伸缩;
• 可通过网页控制台对集群进行可视化管理;

Harbor On QingCloud 发布新版 Harbor 1.7.1 – QingCloud 1.2.0，升级到 Harbor 最新稳定版 1.7.1 ，Harbor 1.7.1包含多项改进：优化页面加载速度、在线垃圾回收、开启日志轮转防止容量耗尽等，同时 app 修复了系统配置丢失的问题。

Harbor 是一个开源的企业级私有 Docker 镜像仓库方案，用于存储和分发 Docker 镜像，并提供基于角色的权限控制、仓库间 Image 异步复制、LDAP/AD 支持、图形界面等功能。

Harbor on QingCloud 将 Harbor 制作成了 App，能直接在 AppCenter 进行一键部署，并提供了一个高可用、高安全、高性能的解决方案，具有如下特性：

• 镜像存储集成 QingStor 对象存储—— 通用的海量非结构化数据存储服务，由青云QingCloud 提供，具有安全可靠、简单易用、高性能、低成本等特点
• 镜像存储也可选择使用本地存储
• 支持应用节点横向和纵向伸缩
• 高可用
• 一键部署

本次更新升级到 Harbor 最新稳定版 1.7.1 ，其包含 Harbor 的多项改进：

• 优化页面加载速度
• 在线垃圾回收
• 开启日志轮转防止容量耗尽

同时 app 修复了系统配置丢失的问题，升级前请手动备份原有配置，详见官方文档

Tomcat Cluster On QingCloud 发布新版 Tomcat 集群版-QingCloud-v2.1.0，增加禁止登录管理员页面，支持私有云 QingStor 对象存储以及滚动升级功能

Apache Tomcat 是一个开源的，使用极为广泛的轻量级应用服务器之一。

Tomcat Cluster on QingCloud 将 Tomcat 集群以 App 形式交付给用户，能直接在 AppCenter 进行一键部署，并提供了一个高可用、高安全、高性能的解决方案，具有如下特性：

• 集成 Tomcat 7.0.85，8.5.28 以及 9.0.5 三个版本
• 可选择使用 OpenJDK 1.7.0_75-b13，1.8.0_172-ea-b03 或者 9.0.4+11 作为 Java 运行环境
• 日志输出基于 log4j 1.2.17 发送到独立的日志节点，同时用户可通过日志节点登录到 Tomcat 节点
• 使用 Tomcat DeltaManger 实现多对多（all-to-all）会话复制(session replication)，支持随 Tomcat 发布的 SimpleTcpCluster，通过内存（in-memory）实现 session replication，同时也可选择通过 Redis（Standalone）数据库存储 session 数据
• 集成 Tomcat Manager，通过配置 Tomcat 管理员用户名／密码，访问 Tomcat Manager Console 或者 URL 方式完成 WAR 文件部署、启停等动作 ，war 文件通过 FarmWarDeployer 分发到各个节点
• 上传  war 文件至 QingStor 对象存储，在 Tomcat 集群创建时配置相应 QingStor 访问参数，集群启动时自动下载并完成 war 文件部署，也可通过集群管理页面菜单多次部署不同 war 文件
• 支持 Tomcat 节点横向和纵向伸缩
• 高可用
• 一键部署

本次更新包括：

1. 增加禁止登录管理员页面的功能：在创建集群时，通过设置集群环境变量，将Tomcat 管理员用户名为空
2. 增加对私有云 QingStor 对象存储的支持
   
3. 支持滚动升级

具体 Tomcat Cluster On QingCloud 的部署及使用说明，请参考官方文档

etcd On QingCloud 通过青云 AppCenter 平台，一键搭建 etcd 集群，并且可以非常方便地进行集群的动态扩容，备份恢复，健康检查和监控。

etcd 是一个为分布式系统设计的分布式可靠的键值存储服务，应用程序可以从 etcd 中读取写入数据，监控数据变化。它主要用来提供注册服务，配置服务等功能。

新版 etcd 3.2.24 – QingCloud 2.0.0 主要包括以下更新：

• 升级到 etcd 3.2.24 版本
• 添加备份恢复功能，集群数据定期备份，无惧数据丢失风险
• 支持滚动升级，集群可不关机无感知升级
• 支持在 Region 多可用区区域部署，同城多活
• 新增单节点模式方便开发和测试

预置资源组，免配置一键部署：

备份及恢复：

更多使用说明，请参考使用手册

为了能够让用户更方便的将数据迁移到 MySQL Plus 并且满足用户对于大容量的需求，MySQL Plus提供了在线迁移服务，同时新增加了对于企业级分布式SAN——NeonSAN 的支持，此次更新包含新增功能如下：

MySQL PLus：立即使用→

• 新增支持 NeonSAN，支持大容量数据存储，MySQL Plus 目前支持最大存储可达10 TB；
• 新增在线迁移服务，用户仅需提供 MySQL 数据源相关连接信息即可平滑迁移到MySQL Plus， MySQL Plus 1.4.4 – MySQL-5.7.20-18 以及以上版本可以支持在线迁移服务；

青云 AppCenter 是一个使企业应用快速云化标准平台， AppCenter 主要是针对于复杂的、多节点甚至多角色节点部署的企业应用而提供的生命周期管理服务。

为更好的满足用户及应用提供商对AppCenter框架的需求， 此次升级新增加以下功能：

• 支持 App 滚动升级，应用开发商通过调整 App 的配置文件，修改  upgrading_policy:sequential，重新发布新版本，实现 App 不停服升级功能；
• 允许包年包月计费的应用纵向扩容，并根据所选择的配置，重新按包年包月模式计费，具体配置如下：

自 QingCloud DeepLearning 推出以来，吸引了很多用户。深度学习框架本身都在比较快的更新，例如 TensorFlow 基本每个月都会有版本更新。除了深度学习框架自身的版本及其 CPU/GPU 版的区分外，CUDA 及 cuDNN 也区分不同版本，再加上 Python 的不同版本，使得配置深度学习开发及部署环境异常复杂。

为了解决上述问题并满足用户以后在 Kubernetes 上运行深度学习应用的需求，青云QingCloud 推出 DeepLearning 深度学习平台容器版，并为非容器版提供了更多版本框架的安装包。CPU 在深度学习任务中也能发挥重要作用，联合英特尔发布的 CPU 优化版，为一些深度学习应用的长期部署提供了价廉物美的解决方案。据测试，英特尔优化版的 TensorFlow，在 16 核 Broadwell 平台上，ResNet 50 的推理速度可达 40 imgs/s，能够满足轻量级模型的训练和推理需求。

 GPU 是深度学习的重要资源，之前版本只能监控到 CPU 和内存的状态，用户运行 GPU 任务时，无法方便查看 GPU 的使用状态，新版本中 GPU 状态（核心和显存使用状况）可以在监控界面直接查看。此次更新包含以下版本功能升级：立即使用→

1.2 GPU 容器基础版/容器高级版

• 宿主机中预装 NVIDIA Driver(387.26), CUDA(9.1), nvidia-docker2, Docker(18.03.1-ce)；
• 宿主机中预置包含 TensorFlow(1.8.0), Keras(2.2.0), PyTorch(0.4.1), Caffe(BVLC 1.0) 框架的 Docker 镜像；
• 提供适用于青云云平台的5个深度学习框架的镜像仓库:DeepLearning, TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe; 每个仓库包含多个不同 Python 版本，不同 CUDA 及 cuDNN 版本的 docker 镜像；
• 增加 GPU 监控功能，随时掌握 GPU 使用状况；
• 内置 GPU 容器版的 Deep Learning 测试Demo；

1.2 CPU 容器版

• 宿主机中预装 Docker(18.03.1-ce)；
• 宿主机中预置包含 TensorFlow(1.8.0), Keras(2.2.0), PyTorch(0.4.1), Caffe(BVLC 1.0) 框架的 Docker 镜像；
• 提供适用于青云云平台的5个深度学习框架的镜像仓库:DeepLearning, TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe; 每个仓库包含多个不同 Python 版本，不同 CUDA 及 cuDNN 版本的 docker 镜像；
• 内置 CPU 容器版的 Deep Learning 测试Demo；