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请参见负载均衡(LoadBalancer)。 Headless Service 前面讲的Service解决了Pod的内外部访问问题，允许客户端连接到Service关联的某个Pod。但还有下面这些问题没解决。 同时访问所有Pod 一个Service内部的Pod互相访问 为了解决以上
kubelet-monit docker docker-monit 检查是否有程序正在使用GPU卡设备。 运行命令： sudo fuser -v /dev/nvidia* 如无fuser命令（以基于RPM的Linux发行版为例），可执行命令yum install psmisc安装psmisc包。 #
策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考权限策略和授权项。 目前支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板
Array[string] 指定Access-Control-Expose-Headers响应头的值，表示可以被跨域请求读取的自定义响应头部，例如通过客户端的JavaScript代码获取非标准响应头字段。可填写多个值，以英文逗号分隔。 kubernetes.io/elb.cors-expose-headers:
CVE-2024-47177 严重 2024-09-26 漏洞影响 该漏洞主要影响运行 CUPS 打印系统的 Unix 设备，若同时启用了 cups-browsed 服务，可能面临被远程攻击的风险，从而危及用户设备的安全。 判断方法 您可以在节点上执行以下命令查看是否安装CUPS相关服务： systemctl
每个节点的GPU虚拟化设备数量 节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量
本文以无状态工作负载为例说明如何进行升级。 若需要更换镜像或镜像版本，您需要提前将镜像上传到容器镜像服务，上传方法请参见通过Docker客户端上传镜像。 登录CCE控制台，进入一个已有的集群，在左侧导航栏中选择“工作负载”。 选择“无状态负载”页签，单击待升级工作负载后的“升级”。
连接ClickHouse Database。 kubectl -n test-clickhouse-operator exec -ti chi-pv-simple-simple-0-0-0 -- clickhouse-client 回显结果如下，则说明连接ClickHouse Database成功。
27及以上时，仅支持Ubuntu 22.04。 Huawei Cloud EulerOS 无限制 检查到节点属于默认节点池，但是含有普通节点池标签，将影响升级流程 由节点池迁移至默认节点池的节点，"cce.cloud.com/cce-nodepool"该标签影响集群升级。请确认该节点上的负载调度是否依赖该标签：
本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。
busy 问题根因 出现以上问题的原因是宿主机上有其他进程正在使用该设备。 解决方法 您需要登录到Pod所在宿主机上查找正在使用该设备的进程，并终止对应的进程。 登录Pod所在节点。 执行以下命令，找到对应挂载路径下的云存储设备，其中<mount-path>为错误信息中显示的挂载路径。 mount
您是否后台修改过配置文件。 /opt/cloud/cce/kubernetes/kubelet/kubelet /opt/cloud/cce/kubernetes/kubelet/kubelet_config.yaml /opt/cloud/cce/kubernetes/kube-proxy/kube-proxy
权限。本节以步骤一中新建的develop用户为例，验证权限是否配置成功。 利用新建用户登录管理控制台。 根据页面提示绑定手机号，进行登录验证。是否需要绑定手机号，取决于配置用户基本信息时的选择。 按照页面提示，重置密码（仅首次登录需要）。 图9 登录管理控制台 单击左上角，选择“
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化：CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU
myhuaweicloud.com/cloud-develop/mynginx:v1 数据库与存储迁移（按需） 您可根据实际生产需求，选择是否使用云数据库服务RDS和对象存储服务OBS。完成迁移后，新建CCE集群中的应用需要重新配置数据库与存储。 数据库迁移 若您的数据库采用集群外的非容器化部
"annotations": { "key1" : "value1", "key2" : "value2" } 约束限制： 该字段不会被数据库保存，当前仅用于指定集群待安装插件。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 说明： Annotations不用于标识和选择对象。Anno
CCE AI套件（Ascend NPU） 插件介绍 CCE AI套件（Ascend NPU）是支持容器里使用NPU设备的管理插件。 安装本插件后，可创建“AI加速型”节点，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic
AI套件（NVIDIA GPU）插件使用DCGM-Exporter监控GPU指标 对运维人员来说，实现对Kubernetes的大规模GPU设备可监测能力至关重要。通过监测GPU相关指标能够了解整个集群的GPU使用情况、健康状态、工作负载性能等，从而实现对异常问题的快速诊断、优化G
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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