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将Prometheus监控数据上报至第三方监控平台 操作场景 CCE云原生监控插件可以将集群中收集到的Prometheus指标，上报到您指定的监控平台，例如AOM，或者您也可以指定支持Prometheus数据的第三方监控平台。本文以对接第三方Prometheus实例为例，使用CC
选择一个已有的弹性公网IP。如果无可用IP，可单击“创建弹性IP”前往EIP控制台进行创建。 通过绑定EIP实现公网访问，集群存在风险，建议绑定的EIP配置DDoS高防服务或配置API Server访问策略。 绑定EIP将会短暂重启集群API Server并更新kubeconfig证书，请避免在此期间操作集群。
与运维等容器全栈能力，为您提供一站式容器平台服务。借助云容器引擎，您可以在华为云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。 应用管理与运维平台（ServiceStage） ServiceStage应用管理与运维平台是一个应用托管和微服务管理平台，可以帮助企业简化部署、监控、运维和治理
优先级施加到Pod的调度进程中。 应用场景5：在线离线作业混合部署 当前很多业务有波峰和波谷，部署服务时，为了保证服务的性能和稳定性，通常会按照波峰时需要的资源申请，但是波峰的时间可能很短，这样在非波峰时段就有资源浪费。另外，由于在线作业SLA要求较高，为了保证服务的性能和可靠性
节点，离线作业优先调度到超卖节点。 在线作业预选超卖节点时只能使用其非超卖资源 在线作业只能使用超卖节点的非超卖资源，离线作业可以使用超卖节点的超卖及非超卖资源。 同一调度周期在线作业先于离线作业调度 在线作业和离线作业同时存在时，优先调度在线作业。当节点资源使用率超过设定的驱逐
kubectl get hpa 压力测试验证 登录集群节点，对/home路径进行压力测试。 ab -c 50 -n 5000 test.example.com/home 查看HPA情况 kubectl get hpa 登录集群节点，对根路径进行压力测试。 ab -c 50 -n 5000
华为云上的Kubernetes集群管理面托管在CCE管理平台上，证书也在CCE的管理平台上，不对用户开放，这个证书在平台上会定期维护，不会出现过期的情况。 X509证书在Kubernetes集群上也是默认开启的，更新平台自动会维护更新。 获取集群证书 通过CCE控制台获取集群证
认适合您业务的验证方式，并在升级前后均执行一遍。 常见的业务确认方式有： 业务界面可用 监控平台无异常告警与事件 关键应用进程无错误日志 API拨测正常等 解决方案 若集群升级后您的在线业务有异常，请联系技术支持人员。 父主题： 升级后验证
、弹性优化、成本优化的功能。 全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI），无需关心节点资源。 适合在线突增流量、CI/CD、大数据作业等场景。 CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务
Volcano调度器 插件简介 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管
有如下优点： 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。 在线业务所占用的网络资源较少时，离线业务可使用更多带宽；在线业务所占用的网络资源较多时，降低离线业务资源占用量，从而优先保障在线业务的网络带宽。 约束与限制
CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。 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
CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。 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
CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。 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
概述 Kubernetes是一个开源的容器编排部署管理平台，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。 对应用开发者而言，可以把Kubernetes看成一个集
越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernetes提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。 Kubernetes存在的问题 Kubeflow在调度环境使用的是
基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。
级高的业务SLO。 资源分级管控为业务潮汐明显的在线业务间混部、在线和离线业务混部奠定了基础。解决了应用预留资源较多、资源无法分时复用的问题。 在线作业与离线作业 从业务是否一直在线的角度看，其类型可分为在线作业和离线作业。 在线作业：一般运行时间长，服务流量呈周期性，资源存在潮
多个云的容器服务上，统一流量分发，单云故障后能够自动将业务流量切换到其他云上，并能快速自动解决现网事故。 统一架构，高弹性 云上云下同架构平台，可灵活根据流量峰值实现资源在云上云下的弹性伸缩、平滑迁移和扩容。 计算与数据分离，能力共享 通过云容器引擎，用户可以实现敏感业务数据与一
Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic
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