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您可以执行以下步骤清理未使用的镜像： 使用containerd容器引擎的节点： 查看节点上的本地镜像。 crictl images -v 确认镜像无需使用，并通过镜像ID删除无需使用的镜像。 crictl rmi {镜像ID} 使用docker容器引擎的节点： 查看节点上的本地镜像。 docker
创建Ingress对象时增加配置证书校验，避免对ELB侧已存在的Ingress证书进行覆盖。 优化autoscaler扩容节点池时的事件上报逻辑，去除规格售罄的重复事件。 增加Service与Ingress端口占用的相互校验逻辑；增加同集群下Ingress的路径冲突的的校验逻辑。 修复部分安全问题。 v1
种风险。 容器镜像最小化 为了加强容器镜像的安全性，首先应从镜像中移除所有不必要的二进制文件。如果使用的是Docker Hub上的未知镜像，推荐使用如Dive这样的工具来审查镜像内容。Dive能够展示镜像每一层的详细内容，帮助您识别潜在的安全风险。更多信息，请参见Dive。 建议
cker的支持。 解决方案 若您的节点池的运行时非containerd，您可通过更新节点池功能将节点池的运行时修改为containerd。 如果您仍想在1.27以上集群中创建并使用docker节点池，可跳过该告警，但推荐您尽快切换至containerd，它提供了更出色的用户体验和更强大的功能。
业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务的工作性质、资源的使用情况，设置对应的调度策略，可以增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度
创建Ingress对象时增加配置证书校验，避免对ELB侧已存在的Ingress证书进行覆盖。 优化autoscaler扩容节点池时的事件上报逻辑，去除规格售罄的重复事件。 增加Service与Ingress端口占用的相互校验逻辑；增加同集群下Ingress的路径冲突的的校验逻辑。 修复部分安全问题。 v1
服务发现使用域名的方式，注册的服务的域名为：服务名.命名空间.svc.cluster.local 。这种使用有限制，注册中心部署必须容器化部署。 方案二：容器部署使用主机网络部署，然后亲和到集群的某一个节点，这样可以明确知道容器的服务地址（就是节点的地址），注册的地址为：服务所在
on Rails一个开源的版本管理系统，实现一个自托管的Git项目仓库，可通过Web界面进行访问公开的或者私人项目。与Github类似，GitLab能够浏览源代码，管理缺陷和注释。可以管理团队对仓库的访问，它非常易于浏览提交过的版本并提供一个文件历史库。团队成员可以利用内置的简单聊天程序(Wall)进行交流。
iptables：社区传统的kube-proxy模式，完全以iptables规则的方式来实现service负载均衡。该方式最主要的问题是在服务多的时候产生太多的iptables规则，非增量式更新会引入一定的时延，大规模情况下有明显的性能问题。 ipvs：主导开发并在社区获得广泛支持的kube-p
集群升级至漏洞修复版本后，新启动的容器不存在漏洞风险，对于已运行的容器需要进一步排查，详情请参见判断方法。 已运行的容器中，如果启动容器进程时设置WORKDIR为/proc/self/fd/<num>，仍存在风险，需要删除该配置后重新部署容器。 已运行的容器中，使用的镜像中WORKDIR设
法运行。 容忍策略 容忍策略与节点的污点能力配合使用，允许（不强制）插件的 Deployment 实例调度到带有与之匹配的污点的节点上，也可用于控制插件的 Deployment 实例所在的节点被标记污点后插件的 Deployment 实例的驱逐策略。 插件会对实例添加针对node
通过ELB健康检查设置Pod就绪状态 Pod的就绪状态可与挂载到ELB后端的健康检查联动，在健康检查成功后，将Pod置为就绪。与Pod的strategy.rollingUpdate.maxSurge和strategy.rollingUpdate.maxUnavailable参数配合，可实现负载的优雅滚动升级。
网桥会负责将所有非本地地址的流量进行转发。因此，同一节点上的Pod可以直接通信。 不同节点上的Pod通信 Kubernetes要求集群Pod的地址唯一，因此集群中的每个节点都会分配一个子网，以保证Pod的IP地址在整个集群内部不会重复。在不同节点上运行的Pod通过IP地址互相访问
检查项内容 检查集群是否存在对应版本已经废弃的资源。 解决方案 问题场景一： 1.25及以上集群中的service存在废弃的annotation：tolerate-unready-endpoints 报错日志信息如下： some check failed in cluster upgrade:
预置条件 本实践提供在CCE上运行caffe的基础分类例子https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb的过程。 OBS存储数据预置 创建OBS桶，并确认以下文件夹已创建，文件已上传至指定位置（需要使用OBS
CPU的节点上，且该节点上没有其他实例运行，那么该实例在负载压力较大的情况下可使用超过1GiB的内存，但内存使用量不得超过2GiB。若容器中的进程尝试使用超过2GiB的资源时，系统内核将会尝试将进程终止，出现内存不足（OOM）错误。 创建工作负载时，建议设置CPU和内存的资源上下
io/storage-class 云硬盘类型，小写。 failure-domain.beta.kubernetes.io/region 集群所在的region。 failure-domain.beta.kubernetes.io/zone 创建云硬盘所在的可用区，必须和工作负载规划的可用区保持一致。 storage
pu，设置对应的容器规格。 启动命令添加python /home/caffeEx00_GPU.py。 挂载刚刚导入的OBS存储盘： 单击“创建”。等待job执行完成，进入OBS存储盘的outputimg下，可以看到推理使用的图片。 登录在集群中添加GPU节点添加的节点，执行docker
0/2 nodes are available: 2 Insufficient huawei.com/ascend-310.”的Kubernetes事件。 在CCE控制台使用NPU资源，只需在创建工作负载时，勾选NPU配额，并指定使用NPU芯片的数量。 图1 使用NPU NPU节点标签
删除动态创建的PVC之后，底层存储依旧残留 问题现象 删除集群中动态创建的PVC，PVC使用的StorageClass中reclaimPolicy为Delete模式，但删除PVC时底层存储却没有被同步删除。 触发场景 同时删除PVC和与其绑定的PV，会出现底层存储没有被同步删除的情况。
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