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v1.30 支持CCE Turbo v1.30集群 1.4.7 v1.23 v1.25 v1.27 v1.28 v1.29 修复部分问题 1.4.5 v1.23 v1.25 v1.27 v1.28 v1.29 支持普通容器Pod粒度的UDP、TCP drop、TCP connect fail
- name: container-1 image: nginx:latest volumeMounts: - mountPath: "/var/run/secrets/tokens" # 将Kubernetes
<br/> Commercial support is available at <a href="http://nginx.com/">nginx.com</a>.</p> <p><em>Thank you for using nginx.
Retain # 回收策略 storageClassName: csi-sfsturbo # SFS Turbo存储类名称 mountOptions: # 挂载参数 - vers=3
kind: LogConfig metadata: annotations: helm.sh/resource-policy: keep name: default-event-aom namespace: kube-system spec: inputDetail
Kubernetes本身不受该漏洞影响，但Kubernetes所使用的CNI插件（请参阅https://github.com/containernetworking/plugins/pull/484）会受影响，以下kubelet版本都包含了受影响的CNI插件服务： kubelet
Deployment failed!
claimName: pvc-obs-auto #已创建的PVC名称 执行以下命令，创建一个挂载对象存储的应用。
kube-proxy metric端口，提供kube-proxy组件的监控信息 10256 TCP kube-proxy健康检查端口 动态端口（32768~65535） TCP docker exec等功能的websocket监听端口 动态端口（32768~65535） TCP containerd
Virtual-Kubelet Pod指标 2.35.0 3.7.1 v1.17 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 支持PrometheusAgent模式 2.35.0 3.6.6 v1.17 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 Grafana版本升级至7.5.17 支持containerd
app: test template: metadata: labels: app: test spec: nodeSelector: kubernetes.io/arch: amd64 containers
Gzip支持压缩的类型如下： text/xml text/plain text/css application/javascript application/x-javascript application/rss+xml application/atom+xml application
part / sdb 8:16 0 150G 0 disk # 数据盘已扩容至150G，存在50G空间仍未分配 ├─vgpaas-dockersys 253:0 0 90G 0 lvm /var/lib/containerd
GPU配额（可选） 当集群中包含GPU节点时，才能设置GPU配额，且集群中需安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 不使用：表示不使用GPU。 GPU 整卡：单个容器独享GPU。
GPU配额（可选） 当集群中包含GPU节点时，才能设置GPU配额，且集群中需安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 不使用：表示不使用GPU。 GPU 整卡：单个容器独享GPU。
cce/kubernetes/kubelet/kubelet /opt/cloud/cce/kubernetes/kubelet/kubelet_config.yaml /opt/cloud/cce/kubernetes/kube-proxy/kube-proxy /etc/containerd
2024-10220） 漏洞公告 2024/12/04 3 Kubernetes安全漏洞公告（CVE-2024-9486，CVE-2024-9594） 漏洞公告 2024/12/04 4 关于CentOS停止维护的通知 产品变更公告 2024/10/23 5 NVIDIA Container
配额不足 QuotaInsufficient 用户配额不足导致节点池无法扩容 请提交工单申请扩大账号配额。 资源售罄 SoldOut 底层资源不足 更新节点池配置，选择其他可用资源。
GPU配额（可选） 当集群中包含GPU节点时，才能设置GPU配额，且集群中需安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 不使用：表示不使用GPU。 GPU 整卡：单个容器独享GPU。
统一架构，高弹性 云上云下同架构平台，可灵活根据流量峰值实现资源在云上云下的弹性伸缩、平滑迁移和扩容。
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