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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。
修改指定节点池配置参数的值 功能介绍 该API用于修改CCE服务下指定节点池配置参数的值。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /api/v3/projects/{project_id}/clusters/{cluster_id}/nodepools/{nodepo
为Nginx Ingress配置应用流量镜像 Nginx Ingress支持在不同集群内进行流量镜像（Traffic Mirror），将访问请求复制一份路由到镜像后端，但会忽略镜像后端的返回值，因此不会对原有请求造成影响，可用于系统的仿真测试和问题定位。本文介绍如何使用Nginx
监控运维配置 CCE为您提供监控应用及资源的能力，支持采集各项指标及事件等数据以分析应用健康状态，您可以通过“配置中心 > 监控运维配置”统一调整监控运维参数。 您需要开通监控中心，以使用监控运维配置的所有功能。 监控配置 采集配置 系统预置采集：可视化管理云原生监控插件的监控采集任务。详情请参见管理监控采集任务。
（停止维护）Kubernetes 1.19版本说明 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证。本文介绍CCE发布Kubernetes 1.19版本所做的变更说明。 资源变更与弃用 社区1.19 ReleaseNotes 增加对vSphere in-tree卷迁移至vSphere
兼容性风险检查异常处理 检查项内容 请您阅读版本兼容性差异，并确认不受影响。补丁升级不涉及版本兼容性差异。 版本兼容性差异 版本升级路径 版本差异 建议自检措施 v1.23/v1.25 升级至v1.27 容器运行时Docker不再被推荐使用，建议您使用Containerd进行替换，详情请参见容器引擎说明。
（停止维护）Kubernetes 1.19版本说明 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证。本文介绍CCE发布Kubernetes 1.19版本所做的变更说明。 资源变更与弃用 社区1.19 ReleaseNotes 增加对vSphere in-tree卷迁移至vSphere
创建PVC（待废弃） 功能介绍 该API用于在指定的Namespace下通过云存储服务中的云存储（EVS、SFS、OBS）去创建PVC（PersistentVolumeClaim）。该API待废弃，请使用Kubernetes PVC相关接口。 存储管理的URL格式为：https://{clusterid}
（停止维护）Kubernetes 1.21版本说明 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证。本文介绍CCE发布Kubernetes 1.21版本所做的变更说明。 资源变更与弃用 社区1.21 ReleaseNotes CronJob现在已毕业到稳定状态，版本号变为batch/v1。
（停止维护）Kubernetes 1.21版本说明 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证。本文介绍CCE发布Kubernetes 1.21版本所做的变更说明。 资源变更与弃用 社区1.21 ReleaseNotes CronJob现在已达到稳定状态，版本号变为batch/v1。
版本以使用最新的功能，同时提升系统的稳定性和性能。详情请参见升级集群。 节点/节点池管理 异构资源管理：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和昇腾算力。详情请参见节点概述和节点池概述。 灵活配置：支持节点池灵活配置，支持在同一节点池中配置
采集控制面组件日志 集群支持对用户开放集群控制节点的日志信息。在日志中心页面可以选择需要上报日志的控制面组件，支持kube-controller-manager、kube-apiserver、kube-scheduler三个组件。 约束与限制 如您需要查看集群控制面组件日志，集群必须为v1
通过Nginx Ingress对多个应用进行弹性伸缩 在实际的生产环境中，应用多实例部署可以提高应用的稳定性和可靠性，但也会增加资源的浪费和成本。因此，在进行多实例部署时，需要权衡资源利用率和应用性能之间的平衡，但手动调节实例数量存在伸缩不及时的问题，难以达到最佳的效果。 如果该应用使用Nginx
CCE容器网络扩展指标 插件简介 CCE容器网络扩展指标插件是一款CCE Turbo集群容器网络可观测性增强插件，能提供CCE Turbo集群容器网络相关的各项监控数据，帮助您观测各种容器网络流量以及快速发现和定位容器网络问题。插件实例仅支持部署在X86/ARM架构的HCE 2.
创建VPA策略 VPA策略即Vertical Pod Autoscaling，该功能可以在Kubernetes中实现Pod垂直弹性伸缩，可以根据容器资源历史使用情况自动调整Pod的CPU、Memory资源申请量。当业务负载急剧飙升时，VPA能够快速地在设定范围内扩大容器的资源申请
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