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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
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
Volcano调度概述 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，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano
rker可以利用本机网络提供传输效率，缩短训练时间。 Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、
建的新对象。此外，账号A也可以在OBS桶中查看新对象。 cat /tmp/test01.txt 回显内容如下，说明Pod对自己创建的对象具有读写权限。 test 步骤四：清理资源 完成该示例的学习后，您可以清理相关资源以避免产生结算费用。如果您打算学习其他示例，请等到完成这些示例后再进行清理。
设置完成后，单击“下一步”。确认订单无误后，单击“提交”。 启用时间预计需要5分钟，您可以单击请求提交页面的“返回Istio管理”或“前往CCE集群管理”查看网格运行状态。 步骤2：一键创建Bookinfo应用 为集群开启应用服务网格功能后，可以通过“一键体验”创建一个Bookinfo应用Demo，具体操作如下：
ion，binpack等），用户可以根据实际业务需求进行配置。通过实现Scheduler提供的接口也可以方便灵活地进行定制化开发。 应用场景4：高精度资源调度 Volcano 在支持AI，大数据等作业的时候提供了高精度的资源调度策略，例如在深度学习场景下计算效率非常重要。以Ten
默认取值： 不涉及 说明： Annotations不用于标识和选择对象。Annotations中的元数据可以是small或large，structured或unstructured，并且可以包括标签不允许使用的字符。 可通过加入"cluster.install.addons.extern
弹性伸缩：支持工作负载和节点的弹性伸缩，可以根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及
弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。例如，HPA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整
针对不同的集群规模，控制节点的规格不同，但数量不受管理规模的影响。 集群的多控制节点模式开启后将创建三个控制节点，在单个控制节点发生故障后集群可以继续使用，不影响业务功能。 父主题： 集群创建
可获得通用性强、互通性强、高级特性支持全面（例如Network Policy网络隔离）的优势，可以满足大多数应用需求。 图1 容器隧道网络 VPC网络：采用VPC路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，节点数量受限于虚拟私有云VPC的路由配额。每个节点将会被分配固定大小的I
可全面支持企业用户的机器学习、深度学习完整使用过程。 如下图所示： 通过Kubeflow 1.0，用户可以使用Jupyter开发模型，然后使用fairing（SDK）等工具构建容器，并创建Kubernetes资源训练其模型。模型训练完成后，用户还可以使用KFServing创建和
Ingress，或将业务部署至服务网格，利用服务网格的能力实现。这些方案均有一些难度，如果您的灰度发布需求比较简单，且不希望引入过多的插件或复杂的用法，则可以参考本文利用Kubernetes原生的特性实现简单的灰度发布和蓝绿发布。 原理介绍 用户通常使用无状态负载 Deployment、有状态负载
GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例，可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景，例如科学计算。
2m45s 10.0.1.133 192.168.5.252 将Pod数量增加到4，可以看到Pod被调度到了最后一个节点。可见根据工作负载反亲和规则，可以将Pod按照可用区和节点较为均匀的分布，更为可靠。 $ kubectl scale --replicas=4
解决方案 您可以扩容集群管理规模，集群管理规模越大，控制节点规格越高、性能也更佳。操作详情请参见变更集群规格。 如果您出现以上集群过载的情况，您也可以提交工单以获取技术支持。 排查项三：集群Secret落盘加密使用的KMS密钥是否有效 问题现象 当出现集群不可用，您可以查看集群事件确认异常原因。
作负载提供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 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，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。
修改CCE集群配置 操作场景 CCE支持对集群配置参数进行管理，通过该功能您可以对核心组件进行深度配置。 操作步骤 登录CCE控制台，在左侧导航栏中选择“集群管理”。 找到目标集群，查看集群的更多操作，并选择“配置管理”。 图1 配置管理 在侧边栏滑出的“配置管理”窗口中，根据业
ingressClassName: cce Ingress中还可以设置外部域名，这样您就可以通过域名来访问到ELB，进而访问到后端服务。 域名访问依赖于域名解析，需要您将域名解析指向ELB实例的IP地址，例如您可以使用云解析服务 DNS来实现域名解析。 ... spec: rules:
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