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集群网络模型选择及各模型区别 自研高性能商业版容器网络插件，支持容器隧道网络、VPC网络、云原生网络2.0网络模型： 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。VXLAN
Kubeflow部署 Kubeflow的诞生背景 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
在“我的模板”页签中，单击目标模板下的“安装”。 参照表2设置安装工作负载参数。 表2 安装工作负载参数说明 参数 参数说明 实例名称 新建模板实例名称，命名必须唯一。 命名空间 指定部署的命名空间。 选择版本 选择模板的版本。 配置文件 用户可以导入values.yaml文件，导入后可替换模板包中的values
创建集群时，根据业务场景选择合适的网络模型： CCE Standard集群支持选择“VPC网络”和“容器隧道网络”。 CCE Turbo集群支持选择“云原生网络2.0”。 部署 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。 容器网络模型对比 工作负载 创建工作负载时需设置CPU和内存的限制范围，提高业务的健壮性。
VPC网络模型说明 VPC网络模型 VPC网络模型将虚拟私有云VPC的路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，但节点数量受限于虚拟私有云VPC的路由配额。在VPC网络模型中，容器网段独立于节点网段进行单独设置。在容器IP地址分配时，集群中的每个节点会被分配固定大小的容器IP
成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real
动态预热参数配置，绑定网卡数总量高低水位配置优先级高于容器网卡动态预热配置。 1.19.16-r4、1.21.7-r0、1.23.5-r0、1.25.1-r0及以上集群版本支持全部四个容器网卡动态预热参数配置，容器网卡动态预热配置优先级高于绑定网卡数总量高低水位配置。 图2 节点容器网卡动态预热策略
云原生网络2.0模型 云原生网络2.0模型说明 为CCE Turbo集群配置默认容器子网 使用注解为Pod绑定安全组 使用安全组策略为工作负载绑定安全组 使用容器网络配置为命名空间/工作负载绑定子网及安全组 为Pod配置固定IP 为Pod配置EIP 为Pod配置固定EIP 为IPv6双栈网卡的Pod配置共享带宽
容器隧道网络模型说明 容器隧道网络模型 容器隧道网络是在主机网络平面的基础上，通过隧道封装技术来构建一个独立的容器网络平面。CCE集群容器隧道网络使用了VXLAN作为隧道封装协议，并使用了Open vSwitch作为后端虚拟交换机。VXLAN是一种将以太网报文封装成UDP报文进行隧道传输的协议，而Open
容器隧道网络模型 容器隧道网络模型说明 父主题： 容器网络
VPC网络模型 VPC网络模型说明 扩展集群容器网段 父主题： 容器网络
Standard/CCE Turbo 不配置：插件实例不指定节点亲和调度。 指定节点调度：指定插件实例部署的节点。若不指定，将根据集群默认调度策略进行随机调度。 指定节点池调度：指定插件实例部署的节点池。若不指定，将根据集群默认调度策略进行随机调度。 自定义亲和策略：填写期望插件部署的节点标签实现更灵
轻松的完成数字图像分类模型的分布式训练。 登录CCE控制台，单击集群名称进入一个集群。 在CCE集群上部署Volcano环境。 单击左侧栏目树中的“插件管理”，单击Volcano插件下方的“安装”，在安装插件页面中选择插件的规格配置，并单击“安装”。 部署Mnist示例。 下载k
在CCE中实现应用高可用部署 基本原则 在CCE中，容器部署要实现高可用，可参考如下几点： 集群选择3个控制节点的高可用模式。 创建节点选择在不同的可用区，在多个可用区（AZ）多个节点的情况下，根据自身业务需求合理的配置自定义调度策略，可达到资源分配的最大化。 创建多个节点池，不同节点池部署在不同可用区，通过节点池扩展节点。
容器网络模型对比 容器网络为集群内Pod分配IP地址并提供网络服务，CCE支持如下几种网络模型，您可在创建集群时进行选择。 云原生网络2.0 VPC网络 容器隧道网络 网络模型对比 表1主要介绍CCE所支持的网络模型，您可根据实际业务需求进行选择。 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。
充分利用大数据环境中的集群资源。本示例将展示如何在CCE集群中部署Flink，并通过WordCount任务演示如何在CCE集群中运行Flink任务。示例中使用Flink standalone模式部署Flink集群，部署流程参考Flink官方文档：Kubernetes | Apache
登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件中心”，在右侧找到Volcano调度器，单击“安装”。 在安装插件页面，根据需求选择“规格配置”。 选择“系统预置规格”时，系统会根据不同的预置规格配置插件的实例数及资源配额，具体配置值请以控制台显示为准。 选择“自定义规格”时，您可根据需求调整插件实例数
下载并解压已获取的chart包，一般chart包格式为.zip。 unzip chart.zip 安装Helm模板。 helm install aerospike/ 安装完成后，执行helm list查看已经安装的模板实例状态。 常见问题 执行Helm version时，提示如下错误信息： Client:
default_scheduler_conf 是 yaml 格式同Volcano配置YAML，参见Volcano配置格式 deschedulerPolicy 否 yaml 格式同Volcano重调度配置YAML，参见Volcano重调度配置格式 表5 resources字段数据结构说明 参数 是否必选
服务默认的插件部署策略是工作节点之间配置了强反亲和，AZ之间配置了弱反亲和的调度策略。本文提供了CCE插件调度策略的优化实践，业务可以根据自身可靠性的要求优化插件的部署策略。 高可靠部署方案 插件一般由无状态工作负载、守护进程等组成，守护进程默认会在所有节点上部署，而无状态工作负
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