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CPU管理策略通过kubelet参数--cpu-manager-policy来指定。Kubernetes默认支持两种策略: none:默认策略,显式地启用现有的默认CPU亲和方案,不提供操作系统调度器默认行为之外的亲和性策略。 static:针对CPU申请值设置为整数的Guaranteed
park-examples_2.12-3.1.1.jar obs://bucket-name/filename Spark-shell交互式scala命令支持 spark-shell \ --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.
cePeriodSeconds时间内未能终止,则发送SIGKILL的系统信号强行终止。 - 升级示例 Deployment的升级可以是声明式的,也就是说只需要修改Deployment的YAML定义即可,比如使用kubectl edit命令将上面Deployment中的镜像修改为n
CCE Turbo集群:基于云原生基础设施构建的云原生2.0容器引擎服务,具备软硬协同、网络无损、安全可靠和调度智能的优势,为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。支持裸金属节点。 CCE集群 *网络模型 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,
Memory.score + GPU.score) / (CPU.weight+ Memory.weight+ GPU.weight) * 100公式进行计算,具体如下: 假设binpack.weight配置为5,Node 1在Binpack策略下的得分:5 * (0.75 + 0.75 +
_threads) 可视化界面配置 CCE容器存储插件(Everest)中同时处理卸载EVS卷的worker数,默认值均为“60”。 分布式挂卷策略(enable_node_attacher) 可视化界面配置 开启时,由每个节点上的everest-csi-driver组件负责attach/detach
合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件,示例如下: 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构,利用卷积神经网络(CNN)中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练,每次训练32张图像(batch_size),共训练100次
点上运行的业务容器是否可能发生重启,造成业务影响。 59 GPU插件关键参数检查异常处理 检查CCE GPU插件中部分配置是否被侵入式修改,被侵入式修改的插件可能导致升级失败。 60 GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理 检查当前集群升级重启kubelet时,节点上运行的G
ingress.kubernetes.io/rewrite-target”注解中,作为重写后的URL路径。 例如,上面的Ingress正则匹配式将导致多种情况的URL重写,可能的情形如下: 访问“/something”路径重写为“/”路径 访问“/something/”路径重写为“/”路径
Jenkins安装部署及对接SWR和CCE集群 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 kubeflow华为云CCE虚机搭建运行分布式tf报告 通过CCE搭建IPv4/IPv6双栈集群 CCE集群的网络地址段规划实践 使用subpath类型动态创建SFS Turbo存储卷 1
进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。 易于管理:Prometheus server是一个单独的二进制文件,可直接在本地工作,不依赖于分布式存储。 高效:平均每个采样点仅占 3.5 bytes,且一个Prometheus server可以处理数百万的metrics。 使用pull
23 v1.25 v1.27 v1.28 v1.29 适配CCE v1.29集群 支持GPSSD2和ESSD2类型磁盘 支持DSS专属分布式存储,同时集群版本需要满足v1.21.15-r0、v1.23.14-r0、v1.25.9-r0、v1.27.6-r0、v1.28.4-r0及以上
d,添加变量。 kube_config: kubeconfig.json文件,用于执行kubectl命令鉴权使用,需要转换成base64格式,在配置好kubectl的机器上,执行如下命令。 echo $(cat ~/.kube/config | base64) | tr -d "
Controller的实现。在CCE中会使用ingress.beta.kubernetes.io/url-match-mode指定的匹配方式,这与v1beta1方式相同。 Exact:精确匹配 URL 路径,且区分大小写。 Prefix:基于以 / 分隔的 URL 路径前缀匹配。匹配区分大小写,并且对路径中的元素逐个匹配。
nothing”的调度需求,避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费,应用于AI、大数据等多任务协作场景。 启用组调度(Gang)后,可以解决分布式训练任务之间的资源忙等待和死锁等痛点问题,大幅度提升整体训练性能。详情请参见组调度(Gang)。 异构资源调度(Volcano调度器支持) 支持GPU资源调度
升级过程中,节点分批进行升级,存量节点将不可调度,升级完成的批次支持调度新业务。 节点操作系统不升级 插件在目标版本集群不兼容时自动升级 K8s组件自动升级 可一键式升级,用户无需迁移业务,可以基本上保证业务不断。 原地升级仅在v1.15及以上版本集群支持。 迁移 将老版本集群的业务迁移到新版本集群,适用于需要大幅度跨版本集群升级的需求。
CCE Turbo集群是基于云原生基础设施构建的云原生2.0容器引擎服务,具备软硬协同、网络无损、安全可靠、调度智能的优势,为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。 CCE Turbo集群提供了面向大规模高性能的场景云原生2.0网络,容器直接从VPC网段内分配IP地址,容器
制。 开启对分布式云支持(homezone/cloudpond) 集群可以统一管理数据中心和边缘的计算资源,用户可以根据业务诉求将容器部署到合适的区域。 该功能仅CCE Turbo集群支持,且需要提前注册智能边缘小站,详情请参见在CCE Turbo集群中使用分布式云资源。 禁止集群删除
od再删除旧Pod,为默认策略。 Recreate:替换升级,即先把当前Pod删掉再重新创建Pod。 Deployment的升级可以是声明式的,也就是说只需要修改Deployment的YAML定义即可,比如使用kubectl edit命令将上面Deployment中的镜像修改为n
27中,kubectl apply提供基于ApplySet的剪裁方式,当前处于Alpha阶段,详情请参见使用配置文件对Kubernetes对象进行声明式管理。 为NodePort Service分配端口时避免冲突 在Kubernetes 1.27中,您可以启用新的特性门控ServiceNod