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仅动态创建SFS子目录时使用，表示删除PVC时是否保留子目录，该参数需与PV回收策略配合使用。仅当PV回收策略为"Delete"时生效，取值如下： retain-volume-only：表示删除PVC时，PV会被删除，但PV关联的子目录会被保留。 delete：表示删除PVC，PV及其关联的子目录均会被删除。
com/Netflix/security-bulletins/blob/master/advisories/third-party/2019-001.md 表1 漏洞信息 漏洞类型 CVE-ID 漏洞级别 披露/发现时间 华为云修复时间 输入验证错误 CVE-2019-11477 高 2019-06-17
节点Python命令检查异常处理 ASM网格版本检查异常处理 节点Ready检查异常处理 节点journald检查异常处理 节点干扰ContainerdSock检查异常处理 内部错误异常处理 节点挂载点检查异常处理 K8s节点污点检查异常处理 everest插件版本限制检查异常处理 cce-
concurrent-endpoint-syncs 表示Endpoint的并发处理数。 默认：5 GC回收 concurrent-gc-syncs 表示Garbage Collector的并发数。 默认：20 Job concurrent-job-syncs 表示允许同时同步的作业对象的数量。 默认：5
使用Service实现简单的灰度发布和蓝绿发布 CCE实现灰度发布通常需要向集群额外部署其他开源工具，例如Nginx Ingress，或将业务部署至服务网格，利用服务网格的能力实现。这些方案均有一些难度，如果您的灰度发布需求比较简单，且不希望引入过多的插件或复杂的用法，则可以参考
磁盘设备平均IO队列长度，节点磁盘IO时间加权值。该值越大，表示节点的磁盘性能越好。 进程状态 个 处于不同状态的进程数量 连接跟踪表条目数 个 已分配：连接跟踪表当前已分配的条目数 总容量：连接跟踪表的最大条目数 指标清单 主机视图使用的指标清单如下： 表2 指标说明 指标名称 类型 说明 node_cpu_seconds_total
core.somaxconn]”。 图2 修改kubelet参数 方式二：直接修改节点kubelet参数（不推荐） 登录节点。 编辑/opt/cloud/cce/kubernetes/kubelet/kubelet 文件。1.15之前版本为 /var/paas/kubernetes/kubelet/kubelet
查条件时将无法继续升级。为了能够更好地避免升级风险，本文提供全量的升级前检查问题及解决方案，帮助您对可能存在的升级故障进行预处理。 表1 检查项列表 序号 检查项名称 检查项说明 1 节点限制检查异常处理 检查节点是否可用 检查节点操作系统是否支持升级 检查节点是否含有非预期的节点池标签
使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit，可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行，详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下：
登录CCE控制台，进入集群。 在左侧导航栏中选择“插件中心”，确认CoreDNS插件状态为“运行中”。 单击CoreDNS插件名称，查看插件实例列表。 单击CoreDNS实例的“监控”按钮，查看实例CPU、内存使用率。 如实例已达性能瓶颈，则需调整CoreDNS插件规格。 单击CoreD
load ImageNet labels labels_file = caffe_root + 'data/ilsvrc12/synset_words.txt' #if not os.path.exists(labels_file): # !../data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux
用户程序引起Xid错误：可能涉及程序错误或资源管理问题，具体请参见表2 XID错误（用户程序）。 表2 Xid错误（用户程序） Xid Xid报错说明 13 报错信息“GR: SW Notify Error”，表示GPU的图形引擎在运行过程中遇到问题，可能是用户程序越界（概率较大
据量以外，单类资源的数据量过大也会导致客户端全量查询该资源时控制平面消耗大量资源。因此，建议控制etcd的数据量及单类资源的数据量，如下表。 表1 不同集群规模建议etcd数据量上限 集群规模 50节点 200节点 1000节点 2000节点 etcd数据总容量 500Mi 1Gi
轮转时间间隔表示向云凭据管理服务发起请求并获取最新的凭据的周期，合理的时间间隔范围为[1m, 1440m]，默认值为2m。 单击“安装”。 待插件安装完成后，选择对应的集群，然后单击左侧导航栏的“插件中心”，可在“已安装插件”页签中查看相应的插件。 组件说明 表1 dew-provider组件
减少各节点资源碎片，提高集群整体资源利用率。详情请参见装箱调度（Binpack）。 装箱策略整体权重和内部各资源维度的打分权重设置如表3。 表3 装箱策略权重配置 名称 说明 默认值 装箱调度策略权重 增大该权重值，可提高装箱策略在整体调度中的影响力。 10 CPU权重 增大该权重值，优先提高集群CPU利用率。
g命名空间下。 表1 云原生监控插件的组件列表 容器组件 说明 支持的部署模式 资源类型 prometheusOperator （负载名称：prometheus-operator） 根据自定义资源（Custom Resource Definition / CRDs）来部署和管理Prometheus
od的运行状态。 指标说明 Pod视图暴露的指标包括Pod资源指标、Pod网络指标和Pod磁盘指标，具体说明如下： 图1 Pod资源指标 表1 Pod资源指标说明 指标名称 单位 说明 容器数 个 Pod中的容器总数 运行中容器数 个 Pod中正在运行的容器个数 Pod状态 个 处在不同状态下的Pod个数
openvessel.io/workload-balancer-score：表示Pod的分值，对于高优先级节点上的Pod，其对应的分值也相对较大。 autoscaling.volcano.sh/dominated-by-balancer：表示当前Pod受哪个Balancer对象控制，缩容时会优先缩容分值低的Pod。
Available：可用，表示集群处于正常状态。 Unavailable：不可用，表示集群异常，需手动删除。 ScalingUp：扩容中，表示集群正处于扩容过程中。 ScalingDown：缩容中，表示集群正处于缩容过程中。 Creating：创建中，表示集群正处于创建过程中。
Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例
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