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示例如下： apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nginx annotations: kubernetes.io/elb.id: <your_elb_id> kubernetes.io/elb.class
flavor 是 表2 object 插件规格参数 custom 是 表3 object 插件自定义参数 表2 flavor 参数 是否必选 参数类型 描述 replicas 是 int 实例数，默认为：2 resources 是 Array of resources object 容器资源
CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。
批量删除指定集群的资源标签 功能介绍 该API用于批量删除指定集群的资源标签。 此接口为幂等接口：删除时，如果删除的标签key不存在，默认处理成功。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /api/v3/projects/{project_id}/clusters/{
查询指定模板实例历史记录 功能介绍 查询指定模板实例历史记录 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /cce/cam/v3/clusters/{cluster_id}/namespace/{namespace}/releases/{name}/history 表1 路径参数
用户访问集群API Server的方式有哪些？ 当前CCE提供两种访问集群API Server的方式： 集群API方式：（推荐）集群API需要使用证书认证访问。直接连接集群API Server，适合大规模调用。 API网关方式：API网关采用token方式认证，需要使用账号信息获取
不支持修改私网IP：当前CCE的集群中把节点私网IP作为kubernetes node名称，kubernetes node名称不支持修改，修改后会导致节点不可用及容器网络异常等故障，所以不支持更换节点私网IP。 支持修改公网IP：节点上的公网IP可以在ECS控制台更换。
为什么Pod调度不到某个节点上？ 请排查节点和docker是否正常，排查方法请参见排查项七：内部组件是否正常。 如果节点和docker正常，而pod调度不到节点上，请确认pod是否做了亲和，排查方法请参见排查项三：检查工作负载的亲和性配置。 如果节点上的资源不足，导致节点调度不上，
资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写Nvidia
重调度（Descheduler） 集群中的调度是将pending状态的Pod分配到节点运行的过程，在CCE集群之中，Pod的调度依赖于集群中的调度器（kube-scheduler或者Volcano调度器）。调度器是通过一系列算法计算出Pod运行的最佳节点，但是Kubernetes集群环境是存在动态变化的
删除节点池 删除节点池，会先删除节点池中的节点，节点删除后，原有节点上的工作负载实例会自动迁移至其他节点池的可用节点。 约束与限制 对于包周期（包年/包月）预付费的节点池不能直接删除，请先移除节点池下全部的节点。 删除节点会导致与节点关联的本地持久存储卷类型的PVC/PV数据丢失，
指标说明 Pod视图暴露的指标包括Pod资源指标、Pod网络指标和Pod磁盘指标，具体说明如下： 图1 Pod资源指标 表1 Pod资源指标说明 指标名称 单位 说明 容器数 个 Pod中的容器总数 运行中容器数 个 Pod中正在运行的容器个数 Pod状态 个 处在不同状态下的Pod
云硬盘存储（EVS） 云硬盘概述 通过静态存储卷使用已有云硬盘 通过动态存储卷使用云硬盘 在有状态负载中动态挂载云硬盘存储 加密云硬盘存储卷 扩容云硬盘存储卷 快照与备份 父主题： 存储
GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用
升级后验证 集群状态检查 节点状态检查 跳过节点检查 业务检查 新建节点检查 新建Pod检查 父主题： 升级集群
临时存储卷（EmptyDir） 临时存储卷概述 在存储池中导入临时卷 使用本地临时卷 使用临时路径 父主题： 存储
在存储池中导入持久卷 CCE支持使用LVM将节点上的数据卷组成存储池（VolumeGroup），然后划分LV给容器挂载使用。在创建本地持久卷前，需将节点数据盘导入存储池。
受GPU虚拟化技术的限制，容器内应用程序初始化时，通过nvidia-smi监测工具监测到的实时算力可能超过容器可用的算力上限。 节点上开启了GPU虚拟化且有多张GPU卡时，如果GPU资源不足，不支持抢占其他Pod的GPU资源。 父主题： GPU虚拟化
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 节点-显存使用率 百分比 每个节点的显存使用率 计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU
挂载到普通容器的PVC支持采集使用量及inodes数据，挂载至安全容器PVC不支持。
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