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管理节点标签 节点标签可以给节点打上不同的标签，给节点定义不同的属性，通过这些标签可以快速的了解各个节点的特点。 节点标签使用场景 节点标签的主要使用场景有两类。 节点管理：通过节点标签管理节点，给节点分类。 工作负载与节点的亲和与反亲和：通过为节点添加标签，您可以使用节点亲和性
2023/04/20 23:59:59）。 在产生的总费用中，可以将使用云容器引擎产生的费用根据资源类型划分进行分析： 集群计费构成分析 节点计费构成分析 弹性负载均衡计费构成分析 集群计费构成分析 根据集群的使用阶段，每个阶段的计费如下： 计费时间段 计费模式 计费时长 计费规格
esent）。 图1 设置更新策略 建议您在制作镜像时，每次制作一个新的镜像都使用一个新的Tag，如果不更新Tag只更新镜像，当拉取策略选择为IfNotPresent时，CCE会认为当前节点已经存在这个Tag的镜像，不会重新拉取。 父主题： 配置工作负载
EulerOS 2.0 x86的节点上，非Huawei Cloud EulerOS 2.0 x86的节点不会部署agent。 默认节点池不支持修改混部配置。 云原生混部配置 云原生混部以节点池粒度进行管理，您需要在节点池打开混部开关并进行混部配置。默认的混部配置，会启用混部所有能力并设置默认参数。您可以对默认的混部配置进行修改。
登录节点，并进入节点证书目录。 cd /opt/cloud/cce/kubernetes/kubelet/pki/ 备份节点上的证书文件kubelet-client-current.pem。 删除节点上残留的kubelet-server-*证书文件和证书软链文件。 find -maxdepth
当Pod的Annotations配置符合Prometheus采集规范的规则后，Prometheus会自动采集这些Pod暴露的指标。 如上所述的nginx:exporter提供的监控数据，其数据格式并不满足Prometheus的要求，需要将其转换成Prometheus需要的格式，可
这一时段定义了纳入HPA计算的CPU使用数据仅来源于已经达到就绪状态并完成了最近一次指标采集的Pods。它的目的是在Pod启动初期过滤掉不稳定的CPU使用数据，进而防止基于瞬时峰值做出错误的扩缩容决策。 配置建议：如果您观察到Pods在启动阶段的CPU使用率波动导致HPA做出错误的扩展决策，增大
采集数据迁移 迁移至基于本地存储的传统模式时，数据库是自动迁移的，您只需继续执行后续采集配置迁移步骤即可。 迁移至无本地存储的轻量化模式时，由于原本的数据存储于集群内的PVC中，后续新增数据存储于AOM，数据无法直接迁移，但是您仍旧可以利用历史数据老化机制将您的本地数据平滑过渡到AOM，具体步骤如下：
4-r0 及以上版本 其他更高版本的集群 约束与限制 创建灰度Ingress后，不应删除原Ingress。 单个ELB下的监听器，如果关联的多个Ingress配置了多个灰度策略，按HTTP请求头的灰度策略优先级最高，按Cookie的灰度策略次之，按比例的灰度策略优先级最低。 该特性依
一文件存储的场景，涉及链路的挂载参数（如timeo）仅在第一次挂载时生效。例如，节点上运行的多个Pod同时挂载同一文件存储，后设置的挂载参数不会覆盖已有参数值。针对上述场景希望设置不同的挂载参数，可以同时设置nosharecache挂载参数。 文件存储挂载参数 CCE的存储插件e
limitsMem 是 String 内存大小限制，单位：Mi name 是 String 插件名称，固定为：metrics-server requestsCpu 是 String 申请的CPU大小，单位：m requestsMem 是 String 申请的内存大小，单位：Mi 表5
可靠、安全的商业级容器集群服务。 CCE Turbo集群：拥有更高性能的云原生网络，提供云原生混部调度能力，可实现更高的资源利用率和更广的全场景覆盖。 关于集群类型差异详情，请参见集群类型对比。 计费模式 根据需求选择集群的计费模式。 包年/包月：预付费模式，按订单的购买周期计费
/proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，量级在300MB左右，这属于正常现象。例如Tesla T4配套510
Kubernetes社区近日公布了一个安全漏洞（CVE-2024-10220），该漏洞使得具有创建Pod权限的攻击者能够通过部署配置了gitRepo卷的Pod来执行容器外的任意命令。攻击者可以利用目标Git仓库中的钩子（hooks）目录，实现容器逃逸并执行攻击命令。 漏洞详情 表1 漏洞信息 漏洞类型
节点池CPU使用率 百分比 节点池里的所有节点CPU使用量占总量的比例 节点池内存分配率 百分比 节点池里的所有节点的Pod 内存Request总量占所有节点内存总量的比例 节点池内存使用率 百分比 节点池里的所有节点内存使用量占总量的比例 节点数量趋势 个 节点池里的节点数量 指标清单 节点池视图使用的指标清单如下：
应用场景 企业应用的流量大小不是每时每刻都一样，有高峰，有低谷，如果每时每刻都要保持能够扛住高峰流量的机器数目，那么成本会很高。通常解决这个问题的办法就是根据流量大小或资源占用率自动调节机器的数量，也就是弹性伸缩。 当使用Pod/容器部署应用时，通常会设置容器的申请/限制值来确定
> 账单管理”查看资源的费用账单，以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按
节点关键命令检查异常处理 检查项内容 检查节点升级依赖的一些关键命令是否能正常执行。 解决方案 问题场景一：包管理器命令执行失败 检查到包管理器命令rpm或dpkg命令执行失败，请登录节点排查下列命令的可用性。 rpm -qa 如果上述命令不可用，可通过以下命令恢复： rpm --rebuilddb
检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。 您可以执行以下步骤确认GPU插件的升级目标版本与当前驱动配置。
解析外部域名很慢或超时，如何优化配置？ 工作负载的容器内的resolv.conf文件，示例如下： 其中： nameserver：DNS服务器的IP地址，此处为coredns的ClusterIP。 search：域名的搜索列表，此处为Kubernetes的常用后缀。 ndots：“.”的个数小于它的域名，会优先使用search进行解析。
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