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查看工作负载中的Pod的数量变动，观察所创建的负载伸缩策略效果。 图1 复杂场景下负载伸缩策略使用流程 准备工作 注册两个华为云集群cluster01和cluster02。若您还未注册华为云集群，请参考华为云集群进行注册。
说明： CPU使用率 工作负载CPU使用率 = 工作负载各个Pod中CPU使用率的平均值 Pod CPU使用率 = Pod实际使用的CPU核数 / 业务容器CPU核数限制值之和（未配置限制值时采用节点总量） 内存使用率 工作负载内存使用率 = 工作负载各个Pod中内存使用率的平均值
若插件运行的集群为CCE turbo类型集群，在安装插件完成后，需要参考为Pod配置EIP为asm-system命名空间下，名为asm-service-controller的pod绑定eip，才能正常使用该插件功能。 父主题： 服务网格
工作负载弹性伸缩（HPA） HPA策略即Horizontal Pod Autoscaling，是Kubernetes中实现Pod水平自动伸缩的功能。该策略在Kubernetes社区HPA功能的基础上，增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。
访问日志 服务网格提供了访问日志查询能力，可对网格中数据面所有Proxy的AccessLog进行采集。本文介绍如何查看采集的访问日志。 网格需已“启用访问日志”能力，如何开启请参考启用网格。 操作步骤 登录UCS控制台，单击左侧导航栏中的“服务网格”，进入服务网格列表页。
约束限制 当前自动切流仅支持CCE Turbo 1.21及以上版本集群。 父主题： 配置MCI自动切流
无状态负载 UCS集群联邦可实现多个不同区域、不同云的Kubernetes管理，支持统一的全局应用部署，可将Deployment、StatefulSet、DaemonSet等不同类型的工作负载部署到集群联邦下的集群。
无状态负载 工作负载即Kubernetes对一组Pod的抽象模型，用于描述业务的运行载体，包括Deployment、StatefulSet、Job、DeamonSet等。
图3 Pod使用趋势 Pod列表 Pod列表中包含了实例名称、状态、命名空间、实例IP、所在节点、重启次数、CPU申请/限制、内存申请/限制，以及CPU和内存使用率等详细信息。 您可以通过在列表上方按照实例名称、状态、命名空间、实例IP和所在节点进行筛选，快速找到需要的实例。
表2 集群异常状态污点 污点键 容忍策略 cluster.karmada.io/not-ready 集群状态为not ready时自动添加该污点，持续时长超出容忍时长后会自动驱逐该集群上所有Pod。
准备工作 部署工作负载与服务 MCS提供跨集群服务发现与访问能力，因此需要在集群联邦中提前部署可用的工作负载（Deployment）和服务（Service）。若您无可用工作负载和服务，请参考无状态负载和集群内访问（ClusterIP）创建。
单击“部署k8s资源清单”，可查看配置集合部署资源内容；单击“查看详情”，可查看应用的详细信息。 父主题： 配置管理
$ kubectl create -f affinity.yaml deployment.apps/gpu created $ kubectl get pod -o wide NAME READY STATUS RESTARTS
使用Emptydir模式普罗数据将存储在Pod中，请确保prometheus-server-0调度到的节点上的容器存储挂载容量满足所输入的容量大小。
纳管成功后，给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator: nvidia-{显卡型号}”标签，具体操作步骤请参见为节点添加标签/污点。 图1 为虚拟化节点打标签 步骤二：安装插件 如果您的集群中已安装符合基础规划的插件，您可以跳过此步骤。
华为云集群使用云硬盘（csi-disk-topology）存储类型的PVC作为插件数据的临时存储，集群关闭监控后，命名空间monitoring下的PVC不会自动删除，为避免继续产生费用，请前往CCE控制台手动删除（需要先卸载kube-prometheus-stack插件，再删除）。
使用Emptydir模式普罗数据将存储在Pod中，请确保prometheus-server-0调度到的节点上的容器存储挂载容量满足所输入的容量大小。
图2 添加部署集群 CCE集群： 负载均衡器：仅支持集群所在VPC下的负载均衡实例。 分配策略： 加权轮询算法：根据不同的权重将请求分配到后端服务器。 加权最少连接：将请求分发给（当前连接/权重）比值最小的后端服务器进行处理。
说明： 仅展示最近100条K8S Warning事件，更多事件请前往集群事件页查看。 资源统计 资源统计涵盖了该舰队下CPU用量Top5工作负载、内存用量Top5工作负载、重启次数Top5工作负载和异常Pod数Top5工作负载。
都一直存在，Deployment回滚做的就是使用之前的ReplicaSet再次把Pod创建出来。
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