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照如下规则为您计算变更费用: 资源升配:新配置价格高于老配置价格,此时您需要支付新老配置的差价。 资源降配:新配置价格低于老配置价格,此时系统会将新老配置的差价退给您。 资源降配会影响云服务器性能,通常不建议您这样操作。 包年/包月 包年/包月资源变更时,费用计算公式如下: 变更规格费用=(新配置价格-旧配置价格)*
Secret Secret是一种加密存储的资源对象,您可以将认证信息、证书、私钥等保存在Secret中,而不需要把这些敏感数据暴露到镜像或者Pod定义中,从而更加安全和灵活。 Secret与ConfigMap非常像,都是key-value键值对形式,使用方式也相同,不同的是Sec
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本,避免因忘记手动续费而导致资源被自动删除。自动续费的规则如下所述: 以资源的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 资源自动续费周期以您选择的续费时长为准。例如,您选择了3个月,即在每次到期前自动续费3个月。 在资源到期前均可开通自动
Kubernetes在调度工作负载时支持将节点作为亲和对象,将工作负载调度至具有指定标签和标签值的节点上。例如,某些节点支持使用GPU算力,则可以使用节点亲和调度,确保高性能计算的Pod最终运行在GPU节点上。 配置节点亲和调度策略 您可以通过不同的方式配置节点亲和性调度策略,将Pod调度到满足条件的节点。 通过控制台配置
在指定的时间周期运行指定的Job。 任务负载的这种用完即停止的特性特别适合一次性任务,比如持续集成。 创建Job 以下是一个Job配置,其计算π到2000位并打印输出。Job结束需要运行50个Pod,这个示例中就是打印π 50次,并行运行5个Pod,Pod如果失败最多重试5次。 apiVersion:
Kubernetes通过Volcano实现MPI高性能计算作业 kube-scheduler基于scheduler-framework拓展默认调度器 kube-scheduler如何完成调度和调整调度权重 CCE云原生混部场景下在线任务抢占、压制离线任务CPU资源、保障在线任务服务质量效果测试 Kubernetes容器存储相关
Turbo集群中使用分布式云资源 CCE Turbo集群支持管理边缘基础设施(智能边缘小站)的能力。启用分布式支持后,一个集群可以统一管理数据中心和边缘的计算资源,用户可以便捷地根据应用的诉求将其部署在对应的区域。 CCE Turbo集群使用分布式云资源功能需要提前注册并部署智能边缘小站服务。 图1
准确地说是Pod)都运行在一个单独的微型虚拟机中,拥有独立的操作系统内核,以及虚拟化层的安全隔离。通过使用安全运行时,不同容器之间的内核、计算资源、网络都是隔离开的,保护了Pod的资源和数据不被其他Pod抢占和窃取。 CCE Turbo集群支持使用普通运行时和安全运行时创建工作负
CronJobSpec 定时规则 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 schedule 无 无 允许 - 并发策略 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 concurrencyPolicy 无 无 允许 - 停止 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围
网络优先级限制 CCE Turbo集群支持在离线Pod的网络优先级限制,以实现出口网络带宽保障,可平衡在线业务与离线业务对出口网络带宽的使用,保证在线业务有足够的网络带宽,在线业务触发阈值时,压缩离线业务带宽使用。 商用 7 CCE Turbo集群支持命名空间关联容器网段 CCE
以固定周期执行定时任务,支持的周期单位为分钟、小时、日、月。例如,每30分钟执行一次任务,对应的CRON表达式为“*/30 * * * *”,执行时间将从单位范围内的0值开始计算,如00:00:00、00:30:00、01:00:00、...。 以固定时间(按月)执行定时任务。例如,在每个月1日的0时0分执行任务,对应的CRON表达式为“0
并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型:实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例,可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景,例如科学计算。 通用计
设置资源配额及限制 Kubernetes在一个物理集群上提供了多个虚拟集群,这些虚拟集群被称为命名空间。命名空间可用于多种工作用途,满足多用户、多环境、多应用的使用需求,通过为每个命名空间配置包括CPU、内存、Pod数量等资源的额度可以有效限制资源滥用,从而保证集群的可靠性,更多信息请参见资源配额。
如果容器初始时同时配置了资源申请值与限制值,VPA计算后给出的建议值会修改该容器的资源申请值,而限制值则根据容器初始创建时申请值与限制值的比例进行计算。 例如,某个容器原来配置了CPU资源申请值为100m与限制值为200m,申请值与限制值的比例为1:2。如果VPA计算后的资源申请值建议为80m,则该
集群-XGPU设备显存使用率 百分比 集群的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式:集群中所有XGPU设备的显存使用量之和 / 集群显存总量 集群-XGPU设备算力使用率 百分比 集群的GPU虚拟化设备算力使用率 计算公式:集群中所有XGPU设备的算力使用量之和 / 集群算力总量 节点-XGPU设备显存使用率
集群的显存使用率 计算公式:集群内容器显存使用总量/集群内显存总量 集群-算力使用率 百分比 集群的算力使用率 计算公式:集群内容器算力使用总量/集群内算力总量 节点-显存使用量 字节 每个节点的显存使用量 节点-算力使用率 百分比 每个节点的算力使用率 计算公式:节点上容器算力使用总量/节点上算力总量
示为准): 弹性云服务器-虚拟机: 节点类型 节点规格 规格名称 x86节点 通用计算增强型 ac8、ac7、c7、c7e、c7n、c7t、c6s、c6、c6nl、c6x、c3、c3ne 通用计算型 s7、s7n、as7、s6、s6nl、s3、s2 通用入门型 t6 内存优化型
在选择合适的数据盘大小时,需要结合以下考虑综合计算: 在拉取镜像过程中,会先从镜像仓库中下载镜像tar包然后解压,最后删除tar包保留镜像文件。在tar包的解压过程中,tar包和解压出来的镜像文件会同时存在,占用额外的存储空间,需要在计算所需的数据盘大小时额外注意。 在集群创建过程
CRD检查异常处理 检查项内容 当前检查项包括以下内容: 检查集群关键CRD "packageversions.version.cce.io"是否被删除。 检查集群关键CRD "network-attachment-definitions.k8s.cni.cncf.io"是否被删除。
不同指标的间隔点一致,均为普罗采集间隔,一般不会出现断点情况。 进行多指标联合PromQL计算,偏差的可能性较低。 可能会出现CPU使用率等指标的微小失真。 配置honorTimestamps 采集的指标和实际时间点完全吻合,在压测等场景下,计算出来的结果更加真实。 增加指标总存储量,降低指标压缩比,查询性能降低。