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完成后添加访问方式。 方式一：创建工作负载时配置，请参见创建工作负载时设置。 方式二：工作负载创建完成后设置，请参见创建工作负载后设置。 创建工作负载时设置 创建Deployment、StatefulSet、DaemonSet等不同类型的工作负载时添加Service的方法一致。
部署集群：选择负载均衡部署的集群，并完成负载均衡的差异化设置。 图2 添加部署集群 CCE集群： 负载均衡器：仅支持集群所在VPC下的负载均衡实例。 分配策略： 加权轮询算法：根据不同的权重将请求分配到后端服务器。 加权最少连接：将请求分发给（当前连接/权重）比值最小的后端服务器进行处理。 源IP算法：将客
重试 开启重试，服务访问失败时会自动重试，提高总体访问成功率和质量。 YAML设置如下： apiVersion: networking.istio.io/v1beta1 kind: VirtualService metadata: name: ratings-route spec:
重写 开启重写，可以在不修改客户端的访问的目标地址前提下，根据配置重写请求的URL。 YAML设置如下： apiVersion: networking.istio.io/v1beta1 kind: VirtualService metadata: name: ratings-route
local”。 添加方式 您可以在创建工作负载时设置访问方式，也可以在工作负载创建完成后添加访问方式。 方式一：创建工作负载时配置，请参见创建工作负载时设置。 方式二：工作负载创建完成后设置，请参见创建工作负载后设置。 创建工作负载时设置 创建Deployment、StatefulS
流量镜像 开启流量镜像，在将请求发送给目标地址的同时，将同样的流量镜像到配置的目标地址。 YAML设置如下： spec: hosts: - forecast http: - route: - destination: host: forecast
请求超时 开启请求超时，服务访问超时系统会自动处理，快速失败，避免资源锁定和请求卡顿。 YAML设置如下： apiVersion: networking.istio.io/v1beta1 kind: VirtualService metadata: name: my-productpage-rule
统，以确保系统能够承受错误的并从错误中恢复。开启故障注入，可以通过配置灵活注入延迟或特定错误，开展故障测试。 以延迟故障注入为例，YAML设置如下： route: - destination: host: forecast subset: v2
服务（Service） 集群内访问（ClusterIP） 节点访问（NodePort） 负载均衡（LoadBalancer） 父主题： 服务与路由
连接提示在路由表中添加路由。 单击“添加路由”，目的地址为对端VPC网段路由，下一跳类型为对等连接，下一跳为2创建的对等连接，单击“继续添加”，目的地址为对端集群网段路由，下一跳类型为对等连接，下一跳为2创建的对等连接，单击“确定”，完成路由表配置。需要在对端VPC路由表中做相同的操作。
创建GPU虚拟化应用 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。
选择“灰度发布”页签，单击“更新灰度发布”选项，进入更新灰度发布流程。 重新设置匹配条件参数，以达到基于条件分流的目的。 YAML编辑基于条件的分流 当前数据选择YAML，在编辑栏进行编辑。YAML设置示例如下（根据实际需求调整配置参数）： apiVersion: v1 kind: VirtualService
监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择
GPU虚拟化概述 UCS On Premises GPU采用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，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。
I实例绑定的监听器。 在当前页面左侧导航栏选择“后端服务器组”，单击异常MCS/MCI实例监听器绑定的后端服务器组名称，进入“基本信息”页面，关闭“移除保护”和“修改保护”。 删除异常的MCS/MCI实例监听器绑定的后端服务器组。 强制删除MCS/MCI异常实例： 选择状态一直为
准备GPU虚拟化资源 本文介绍如何在使用GPU虚拟化能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 GPU驱动版本 470.57.02、510
单击服务名，进入服务详情页。选择“灰度发布”页签，单击“更新灰度发布”选项，进入更新灰度发布流程。 重新设置匹配条件和目标服务两组参数，以达到基于组合条件分流的目的。 YAML编辑基于组合条件的分流 当前数据选择YAML，在编辑栏进行编辑。YAML设置示例如下（根据实际需求调整配置参数）： apiVersion: v1
虚拟机SSH连接超时怎么办？ 由于部分虚拟机性能不满足使用需求，偶尔会出现SSH连接超时现象，此时可以通过修改虚拟机SSH配置来解决问题。 执行以下命令： vim /etc/ssh/sshd_config 按“i”进入编辑模式。 将useDNS的值设置为no。 按“ESC”，并输入:wq
和流量路由变得困难。UCS为多集群提供了统一的流量入口MCI（Multi Cluster Ingress），帮助您更加简单高效地跨集群、跨区域进行负载均衡和流量路由，进而提高应用程序的可用性和可靠性。 MCI是一种多集群Ingress资源对象，可以根据指定规则将外部流量路由到多个
GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群
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