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设置容器规格 操作场景 CCE支持在创建工作负载时为添加的容器设置资源的需求量和限制，最常见的可设定资源是 CPU 和内存（RAM）大小。此外Kubernetes还支持其他类型的资源，可通过YAML设置。
云容器引擎（CCE）支持的自定义策略授权项如下所示： 表2 Cluster 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目(Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取指定项目下的集群 GET /api/v3/projects/{project_id
VPC网络模式：不支持 Pod可直接关联安全组，基于安全组的隔离策略，支持集群内外部统一的安全隔离。 Pod可直接关联安全组，基于安全组的隔离策略，支持集群内外部统一的安全隔离。
插件性能优化，降低资源消耗 1.2.11 v1.15 v1.17 v1.19 v1.21 从K8s Metrics API查询资源指标 计算资源利用率时考虑未就绪的Pod 1.2.10 v1.15 v1.17 v1.19 v1.21 适配CCE v1.21集群 1.2.4 v1.15
支持设置了CCE FullAccess或CCE ReadOnlyAccess权限的IAM用户访问，同时还需要拥有命名空间的管理员权限（cluster-admin）。 配置与密钥 / 配置项 ( ConfigMap )无需其他依赖权限。
云容器引擎CCE如何定价/收费？ 计费模式 云容器引擎提供包年/包月、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。关于计费模式的详细介绍请参见计费模式概述。 包年/包月是一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算，因此在购买之前，您必须确保账户余额充足。
基于该插件，支持用户在短时高负载场景下，将部署在云容器引擎CCE上的无状态负载（Deployment）、有状态负载（StatefulSet）、普通任务（Job）、定时任务（CronJob）四种资源类型的容器实例（Pod），弹性创建到云容器实例CCI服务上，以减少集群扩容带来的消耗。
基于该插件，支持用户在短时高负载场景下，将部署在云容器引擎CCE上的无状态负载（Deployment）、有状态负载（StatefulSet）、普通任务（Job）、定时任务（CronJob）四种资源类型的容器实例（Pod），弹性创建到云容器实例CCI服务上，以减少集群扩容带来的消耗。
CCE容器中域名解析的最佳实践 本文档重点介绍在CCE容器中如何配置域名解析。 服务 在创建工作负载（Deployment或ReplicaSet）之前，需要先创建与之相关联的服务。 因为Kubernetes在启动容器时，会为容器提供所有正在运行的服务作为环境变量。
请参考CCE接口文档使用支持的Content type。 400 CCE.01400007 Insufficient cluster quota. 集群配额不足。 请提交工单增加集群配额。
图解云容器引擎
更多关于CCE容器存储的信息，请参见存储概述。 父主题： 存储
当“Pod访问元数据”处于关闭状态时，无需进行额外配置，已禁止容器获取宿主机元数据。 当“Pod访问元数据”处于开启状态时，请参考以下步骤禁止容器获取宿主机元数据。
云原生网络2.0 云原生网络2.0模型下，可以通过配置安全组达到Pod间网络隔离。具体使用请参见SecurityGroup。 VPC网络 暂不支持网络隔离。 kubelet开启Webhook鉴权模式 v1.15.6-r1及之前版本的CCE集群涉及。
云容器引擎（CCE）和应用管理与运维平台（ServiceStage）的区别是什么？ 对于使用者而言，云容器引擎关注的重点是Pod的部署，应用管理与运维平台关注的是服务的使用。 对于技术实现来看，应用管理与运维平台是对云容器引擎的再一次封装。
在CCE中安装部署Jenkins 在CCE中安装部署Jenkins方案概述 资源和成本规划 实施步骤 父主题： DevOps
Pod IP作为客户端源IP
建议搭配使用 插件部署：autoscaler、cce-hpa-controller 工作负载弹性：CronHPA（CronHorizontalPodAutoscaler）+ HPA（Horizontal Pod Autoscaling） 集群节点弹性：CA（Cluster AutoScaling
图3 容器同时访问华为云域名和外部域名 解决方案二：修改CoreDNS配置直接解析 直接修改CoreDNS配置，可在创建Pod时将DNS Policy设置为ClusterFirst，这样容器中的域名解析直接走CoreDNS。
=default 以提交Spark-Pi的作业到CCE为例： spark-submit \ --master k8s://https://**.**.**.**:5443 \ --deploy-mode cluster \ --name spark-pi \ --class
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