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的网络，容器的网络是使用专门的网络插件来管理。 节点网络 节点网络为集群内主机（节点，图中的Node）分配IP地址，您需要选择VPC中的子网用于CCE集群的节点网络。子网的可用IP数量决定了集群中可以创建节点数量的上限（包括Master节点和Node节点），集群中可创建节点数量还
String 资源类型 metadata Metadata object 基本信息，为集合类的元素类型，包含一组由不同名称定义的属性 upgradePaths Array of UpgradePath objects 升级路径集合 表3 Metadata 参数 参数类型 描述 uid
DNSCache 应用现状 当集群中的DNS请求量增加时，CoreDNS将会承受更大的压力，可能会导致如下影响： 延迟增加：CoreDNS需要处理更多的请求，可能会导致DNS查询变慢，从而影响业务性能。 资源占用率增加：为保证DNS性能，CoreDNS往往需要更高规格的配置。 解决方案 NodeLocal
客户已经购买并搭建了CCE集群，希望在公网上可以访问到CCE上部署的应用服务，目前最高效的方式是在ingress资源上注册该应用的Service路径，从而满足要求。 但客户安装ingress插件后，插件状态一直显示“创建中”，nginx-ingress-contoller的pod一直处于pending状态。 解决方案
default-token-xxxxx（xxxxx为随机数） 下面将详细介绍这个几个密钥的用途。 default-secret default-secret的类型为kubernetes.io/dockerconfigjson，其data内容是登录SWR镜像仓库的凭据，用于从SWR拉取镜像。在CCE中创建工作负载时如
端口范围配置 Nodeport类型服务端口范围 service的NodePort模式下能够使用的主机端口号范围，默认是30000-32767 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 service-node-port-range 20106-32767 30000-32767
节点ARP表项超过限制 问题现象 ARP缓存超限，容器网络的访问出现异常，例如coredns域名解析概率失败。 问题根因 出现该问题的原因是节点上容器缓存的ARP表项超过限制。 问题定位 在节点操作系统内核为4.3以上时，dmsg日志中会有显性的打印neighbor table overfl
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
检查项内容 检查当前集群Service是否通过annotation配置了ELB监听器的访问控制。 若有配置访问控制则检查相关配置项是否正确。 解决方案 如果配置项存在错误，请参考为负载均衡类型的Service配置黑名单/白名单访问策略进行重新配置。 父主题： 升级前检查异常问题排查
如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额、及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请单击“申请扩大配额”。
3中存在堆缓冲区溢出漏洞，该漏洞存在于Fluent Bit的嵌入式http服务器对跟踪请求的解析中，由于在解析/api/v1/traces 端点的传入请求时，在解析之前未正确验证input_name的数据类型，可通过在请求的“inputs”数组中传递非字符串值（如整数值），可能导致
Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量，当Job的最小运行数量得到满足时，为Job下的所有Pod执行调度动作，否则，不执行。
建议配置业务容器中实际启用的端口 节点端口 节点上监听的nodeport端口 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 nodePort 20106 - 32767 30000-32767之间 允许 CCE Standard/CCE Turbo 配置建议： 此配置由集群的service
AI套件（NVIDIA GPU）插件配置节点的驱动文件路径，节点重启后会自动安装驱动。您也可以手动更新驱动的方式进行更新。 手动更新GPU节点的驱动版本为临时方案，适用于需要对某个节点进行差异化配置的场景，但节点重启后将自动重置为GPU插件配置中指定的版本。 如果需要稳定升级GPU节点驱
选择CCE推荐的GPU驱动版本列表中提供的GPU驱动版本。若CCE推荐的驱动版本无法匹配您使用的CUDA Toolkit版本，必须使用非推荐的驱动版本，则需要您自行验证机型、系统及驱动版本间的配套兼容性。 CUDA Toolit版本 兼容性所需的最低驱动版本（Linux x86_64）
CCE AI套件（NVIDIA GPU）版本发布记录 表1 CCE AI套件（NVIDIA GPU）版本记录 插件版本 支持的集群版本 更新特性 2.7.42 v1.28 v1.29 v1.30 v1.31 新增NVIDIA 535.216.03驱动，支持XGPU特性 2.7.41
控制器性能配置 控制器访问kube-apiserver的QPS 控制器访问kube-apiserver的QPS 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 kube-api-qps 大于等于0 默认值100；1000节点以上规格值为200 允许 CCE Standard/CCE
CVE-2020-15257是containerd官方发布的一处Docker容器逃逸漏洞。containerd是一个支持Docker和常见Kubernetes配置的容器运行时管理组件，它处理与容器化有关的抽象，并提供API以管理容器的生命周期。在特定的条件下，可以通过访问containerd-shim
结合应用运维管理AOM服务，CCE提供基于Kubernetes原生类型的容器监控能力，可实时监控应用及资源，采集各项指标及事件等数据以分析应用健康状态，提供全面、清晰、多维度数据可视化能力。此外，您还可以根据自己的需求，采集和监控工作负载的自定义指标，实现个性化的监控策略。 资源监控指标 资源基础监控包含
每张GPU卡上的GPU虚拟化设备的显存总量占这张GPU卡显存总量的比例 计算公式：显卡上所有XGPU设备能使用的显存上限之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备算力使用率 百分比 每张GPU卡的GPU虚拟化设备的算力使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备当前所使用的算力之和 /
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