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16s 为防止在实际生产环境中备份时出现内存不足的情况,建议您参照备份工具资源分配不足,修改node-agent和Velero分配的CPU和内存大小。 查看Velero工具与对象存储的对接情况,状态需要为available。 $ velero backup-location get NAME
开启后可以使用内存提高运行速度,但存储容量受内存大小限制。适用于数据量少,读写效率要求高的场景。 未开启时默认存储在硬盘上,适用于数据量大,读写效率要求低的场景。 说明: 开启内存后请注意内存大小,如果存储容量超出内存大小会发生OOM事件。 使用内存时的EmptyDir的大小为Pod规格限制值的100%。
tio的场景,则需要注意以下约束: 1.16及以上的kubelet统计QosClass和之前版本存在差异,1.15及以下版本仅统计spec.containers下的容器,1.16及以上的kubelet版本会同时统计spec.containers和spec.initContaine
19及以上版本的集群支持修改容器引擎、操作系统、系统盘/数据盘大小、数据盘空间分配、安装前/后执行脚本配置。 修改节点池容器引擎、操作系统、安装前/后执行脚本时,修改后的配置仅对新增节点生效,存量节点如需同步配置,需要手动重置存量节点。 修改节点池系统盘/数据盘大小、数据盘空间分配则仅对新增节点生效,即使重置存量节点也无法同步配置。
供了种类丰富的GPU监控指标,功能特性如下: GPU行为监控 GPU配置管理 GPU Policy管理 GPU健康诊断 GPU级别统计和线程级别统计 NVSwitch配置和监控 本文基于CCE云原生监控插件和DCGM Exporter实现丰富的GPU观测场景,常用指标请参见GPU
limitsCpu 是 String CPU大小限制,单位:m limitsMem 是 String 内存大小限制,单位:Mi name 是 String 插件名称,固定为:dashboard requestsCpu 是 String 申请的CPU大小,单位:m requestsMem 是
SACK模块存在3个安全漏洞(CVE-2019-11477、CVE-2019-11478、CVE-2019-11479),这些漏洞与最大分段大小(MSS)和TCP选择性确认(SACK)功能相关,攻击者可远程发送特殊构造的攻击包造成拒绝服务攻击,导致服务器不可用或崩溃。 华为云CCE
因此建议将匹配范围小的匹配策略前置。例如: 1中匹配大小为100G,存储类型为SAS的evs盘,匹配到dataVolumes中的第一块盘;2中匹配大小为100G的evs盘,由于第一块盘已被选择,因此匹配到第二块盘; 3中匹配大小为100G的evs盘,由于未填写volumeType
vgpaas/thinpool successfully resized. 由于thinpool未挂载到设备,因此无需调整文件系统的大小。 检查是否扩容成功。使用lsblk命令查看设备的磁盘和分区大小,若新增的磁盘容量已经加到thinpool盘,则表示扩容成功。 # lsblk NAME
包年/包月(资源包)、按需计费 存储空间单价 * 存储空间大小 * 时长 + 流量请求单价 * 请求次数 + 公网流出流量单价(分时段) * 公网流出流量大小 + 数据取回流量单价(分取回效率) * 数据取回流量大小 对象存储的价格目录请参见:对象存储价格目录。 文件存储 SFS
分布式的场景,要求每个Pod都有自己单独的状态时,比如分布式数据库,每个Pod要求有单独的存储,这时Deployment无法满足业务需求。 分布式有状态应用的特点主要是应用中每个部分的角色不同(即分工不同),比如数据库有主备、Pod之间有依赖,在Kubernetes中部署有状态应用对Pod有如下要求:
是 String CPU大小限制,单位:m limitsMem 是 String 内存大小限制,单位:Mi name 是 String 插件名称,固定为:customedhpa-controller requestsCpu 是 String 申请的CPU大小,单位:m requestsMem
使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩 应用场景 企业应用的流量大小不是每时每刻都一样,有高峰,有低谷,如果每时每刻都要保持能够扛住高峰流量的机器数目,那么成本会很高。通常解决这个问题的办法就是根据流量大小或资源占用率自动调节机器的数量,也就是弹性伸缩。 当使用Pod/容器部
等。 常见的导致集群过载的原因: 集群资源数据量过大 etcd和kube-apiserver是集群控制平面的两个核心组件,etcd是后台数据库,负责存储所有集群数据,而kube-apiserver则是控制平面的入口,负责处理请求。为了减轻etcd的负担,kube-apiserve
使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩 应用场景 企业应用的流量大小不是每时每刻都一样,有高峰,有低谷,如果每时每刻都要保持能够扛住高峰流量的机器数目,那么成本会很高。通常解决这个问题的办法就是根据流量大小或资源占用率自动调节机器的数量,也就是弹性伸缩。 当使用Pod/容器部
limitsCpu 是 String CPU大小限制,单位:m limitsMem 是 String 内存大小限制,单位:Mi name 是 String 插件名称,固定为:metrics-server requestsCpu 是 String 申请的CPU大小,单位:m requestsMem
其中/var/lib/docker用于Docker工作目录,默认占比20%,其空间大小 = 数据盘空间 * 90% * 20% thinpool用于存储容器镜像数据、镜像元数据以及容器使用的磁盘空间,默认占比为80%,其空间大小 = 数据盘空间 * 90% * 80% thinpool是动态挂载,在节点上使用df
CCE集群安装CoreDNS插件的默认实例数为2。 CoreDNS使用资源的规格与解析能力相关,修改CoreDNS副本数量、CPU/内存的大小会对影响解析性能,请经过评估后再做修改。 CoreDNS插件默认配置了podAntiAffinity(Pod反亲和),当一个节点已有一个CoreDNS
limitsCpu 是 String CPU大小限制,单位:m limitsMem 是 String 内存大小限制,单位:Mi name 是 String 模板名称,固定为:custom-resources requestsCpu 是 String 申请的CPU大小,单位:m requestsMem
匹配的磁盘iops大小,不填则无磁盘iops大小限制。当需要选择GPSSD2或ESSD2类型磁盘时,配置iops来准确选择磁盘。例如:3000。 约束限制: 不涉及 取值范围: 不涉及 默认取值: 不涉及 throughput 否 String 参数解释: 匹配的磁盘吞吐量大小,不填则无