对接已有CI/CD,完成传统应用的容器化改造和部署。 优势 高效流程管理 更优的流程交互设计,脚本编写量较传统CI/CD流水线减少80%以上,让CI/CD管理更高效。 灵活的集成方式 提供丰富的接口便于与企业已有CI/CD系统进行集成,灵活适配企业的个性化诉求。 高性能 全容器化
Jenkins Master安装部署 Jenkins界面中的词条可能因版本不同而存在一些差异,例如中英文不同等,本文中的截图仅供您参考。 镜像选择 在DockerHub上选择1个相对较新的稳定镜像,本次搭建测试用的Jenkins使用的镜像为jenkinsci/blueocean,该镜像捆绑了所有Blue
21及以下版本的集群。1.23及以上集群请使用云原生监控插件插件替代。 插件特点 作为新一代的监控框架,Prometheus具有以下特点: 强大的多维度数据模型: 时间序列数据通过metric名和键值对来区分。 所有的metrics都可以设置任意的多维标签。 数据模型更随意,不需要刻意设置为以点分隔的字符串。
每个节点上要部署的Pod数量,每个Pod的日志大小、镜像大小、临时数据,再加上一些系统预留的值,详情请参考选择合适的节点数据盘大小。 运行npd 工作节点中的故障可能会影响应用程序的可用性。npd插件是一款监控集群节点异常事件的插件,帮助您及时感知节点上可能存在的异常并及时处理。
选择器:添加标签,Service根据标签选择Pod,填写后单击“确认添加”。也可以引用已有工作负载的标签,单击“引用负载标签”,在弹出的窗口中选择负载,然后单击“确定”。 负载均衡器:选择弹性负载均衡的类型、创建方式。 类型:本例中仅支持选择“独享型”,且需选择“应用型(HTTP/HTTP
AddonMetadata 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 spec 是 InstanceRequestSpec object spec是集合类的元素类型,内容为插件实例安装/升级的具体请求信息 表4 AddonMetadata 参数 是否必选
根据节点的规格预留一部分资源给Kubernetes的相关组件(kubelet、kube-proxy以及docker等)和Kubernetes系统资源,使该节点可作为您的集群的一部分。 因此,您的节点资源总量与节点在Kubernetes中的可分配资源之间会存在差异。节点的规格越大,
集群触发弹性缩容失败后,再次启动缩容评估的冷却时间:缩容失败后能再次启动缩容评估的时间间隔,默认3min。节点池中配置的弹性扩容冷却时间和此处配置的弹性缩容冷却时间之间的影响和关系请参见冷却时间说明。 配置修改完成后,单击“确认配置”。 冷却时间说明 节点池中配置的两个冷却时间之间的影响和关系如下: 弹性扩容中的冷却时间
在CCE中实现应用高可用部署 基本原则 在CCE中,容器部署要实现高可用,可参考如下几点: 集群选择3个控制节点的高可用模式。 创建节点选择在不同的可用区,在多个可用区(AZ)多个节点的情况下,根据自身业务需求合理的配置自定义调度策略,可达到资源分配的最大化。 创建多个节点池,不
存储Flexvolume概述 容器存储是为容器工作负载提供存储的组件,支持多种类型的存储,同一个工作负载(pod)可以使用任意数量的存储。 云容器引擎CCE的容器存储功能基于Kubernetes存储系统,并深度融合云存储服务,完全兼容Kubernetes原生的存储服务,例如EmptyDir、HostP
默认情况下,Pod仅支持使用同一个区域(Region)的OBS桶。CCE支持工作负载使用其他区域的OBS桶,在某些场景下有利于提升OBS桶的资源利用率,但跨区域使用OBS相比同区域访问时延波动要更大。 约束与限制 CCE容器存储(Everest)版本要求1.2.42及以上版本。 挂载存储的节点必须能够访问OBS
Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准, 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务,开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台,充分利用Kubernetes提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。 Ku
通过PromQL语句查询Prometheus数据 PromQL是Prometheus Query Language的缩写,是一种用于查询和聚合时间序列数据的查询语言。Prometheus是一个开源的监控系统,用于收集和存储时间序列数据,每个时间序列都由一个唯一的标识符和一组时间戳-值对组成。而
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
Prometheus插件已升级至可升级的最新版本。 可迁移的云原生监控插件目标版本为3.10.1及以上。 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
inuse:正在使用(侦听)的TCP套接字数量。 orphan:已分配(已建立、已申请到sk_buff)的TCP套接字数量。 tw:等待关闭的TCP连接数。 UDP使用情况 个 UDP使用情况 liteInuse:正在使用的UDP-Lite套接字数量。 inuse:正在使用的UDP套接字数量。
运行态势的资源超卖策略等。 Volcano将分布式云平台中的资源统一管理,将不同类型的应用调度到合适的位置,有效的解决了多集群带来的资源碎片问题和因应用迭代带来的节点规格不匹配问题,帮助用户从繁杂的资源规划和版本迭代带来的变化中解脱出来。 资源分级管控 应用被调度到合适的运行环境后,如何来保障其所需要的资源呢?
使用节点GPU资源的情况,例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。在获取GPU监控指标后,用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略,或者根据GPU指标设置告警规则。本文基于开源Prometheus和DCGM Exporter实现丰富的GPU观测场景,关于DCGM
EXPORTERS。 监控数据需要Prometheus的格式提供,每条数据提供ELB ID、监听器ID、Service所在的命名空间、Service名称以及Service的uid作为标签,如下所示。 获取上述数据的方法如下所示。 查询当前所有Service。 Service的返回信息中ann
Resource的调度算法。volcano-scheduler观察每个Job请求的主导资源,并将其作为对集群资源使用的一种度量,根据Job的主导资源,计算Job的share值,在调度的过程中,具有较低share值的Job将具有更高的调度优先级。这样能够满足更多的作业,不会因为一个
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