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CCE集群实现访问跨VPC网络通信 使用场景 由于不同VPC之间网络不通，CCE集群无法跨VPC进行网络通信，您可以通过对等连接连通两个不同网段的VPC，实现本VPC下的集群访问另一个VPC下的集群或其他服务。 图1 网络示意 为实现跨VPC访问，不同网络模型的集群需要打通的网段不同。假设集群本端VPC网段为172
单击后方“选择镜像”，选择容器使用的镜像。 容器镜像服务 共享版：提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能。 我的镜像：可选择您上传的私有镜像。关于上传镜像的操作详情请参见客户端上传镜像。 镜像中心：可选择SWR提供的公共镜像。关于镜像中心的说明请参见镜像中心。 共享镜像：可选择由其他账号共享的镜像。关于共享镜像的操作详情请参见共享私有镜像。
使用Argo CD实现持续交付 应用现状 ArgoCD是用于Kubernetes的声明型GitOps持续交付（CD）工具。ArgoCD以Git为核心，支持声明式定义各类对象，通过ArgoCD可以实现应用快速发布到Kubernetes中，并且能够根据版本标识快速跟踪和多集群部署功能，实现多个集群之间同一应用部署问题。
Ingress对外暴露的IP。 预期输出： Old Nginx 步骤2：灰度发布新版本服务 设置访问新版本服务的流量切分策略。云容器引擎CCE支持设置以下三种策略，实现灰度发布和蓝绿发布，您可以根据实际情况进行选择。 基于Header的流量切分、基于Cookie的流量切分、基于服务权重的流量切分
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
sh为例。 图1 上传脚本 为脚本配置只读安全策略，保证CCE节点可以免密下载的的同时，外网不可以下载。 配置tools/cce目录的策略，选择“只读模板”。 图2 配置对象策略 修改匿名用户、指定对象、条件的配置信息。 图3 匿名用户 图4 指定对象 图5 设置条件 设置的条件中主
因此，在实际的部署环境中，需要根据应用环境的特点，选择适当的会话保持机制。 表1 会话保持类型 类型 说明 支持的会话保持类型 会话保持失效的场景 四层会话保持 当创建Service时，使用的协议为TCP或UDP，默认为四层会话保持。 源IP地址：基于源IP地址的简单会话保持，将请求的源IP地址作为散列键（
在一个正常的node节点上，删除lv，删除vg，节点不可用。 重置异常节点，重置过程中，报语法错误，而且节点不可用。 如下图： 问题定位 node节点中vg被删除或者损坏无法识别，为了避免重置的时候误格式化用户的数据盘，需要先手动恢复vg，这样重置的时候就不会去格式化其余的数据盘。
30d 1.21以前版本的集群中，Pod中获取Token的形式是通过挂载ServiceAccount的Secret来获取Token，这种方式获得的Token是永久的。该方式在1.21及以上的版本中不再推荐使用，并且根据社区版本迭代策略，在1.25及以上版本的集群中，ServiceA
Kubernetes通过kube-proxy服务实现了Service的对外发布及负载均衡，它的各种方式都是基于传输层实现的。在实际的互联网应用场景中，不仅要实现单纯的转发，还有更加细致的策略需求，如果使用真正的负载均衡器更会增加操作的灵活性和转发性能。 基于以上需求，Kuberne
DNS负责集群的域名解析任务，修改不当可能会导致集群解析出现异常。请做好修改前后的测试验证。 为CoreDNS配置存根域 集群管理员可以修改CoreDNS Corefile的ConfigMap以更改服务发现的工作方式。 若集群管理员有一个位于10.150.0.1的Consul域名
模，因此对具有明显周期性的工作负载具有更佳效果。 AHPA启动后拉取指定的工作负载过去一定时间的监控数据（至少一周，至多八周），利用统计学原理分析建模。随后每分钟一次，根据当前时间点的历史监控数据，结合未来一段时间窗口的历史数据，给出当前时间点工作负载的推荐副本数，提前准备Pod
图1所示。 图1 获取SDK代码示例 SDK列表 在开始使用之前，请确保您安装的是最新版本的SDK。使用过时的版本可能会导致兼容性问题或无法使用最新功能。您可以在SDK中心查询版本信息。 表1提供了各个CCE服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。
netes提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。 Kubernetes存在的问题 Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题：
以命名空间为粒度统计各个命名空间内的所有容器的内存使用量之和。 图2 网络图表 表2 网络图表说明 指标名称 单位 说明 网络接收速率 字节/秒 以命名空间为粒度统计各个命名空间内的所有容器每秒接收的字节数之和。 网络发送速率 字节/秒 以命名空间为粒度统计各个命名空间内的所有容器每秒传输的字节数之和。
Kubelet视图 Kubelet是运行在集群中每个节点上的代理程序，它提供了一些指标可以更好地了解集群的运行状态。 指标说明 Kubelet视图暴露的指标如下： 表1 Kubelet图表说明 视图名称 单位 说明 运行中Kubelet 个 集群运行中的kubelet的数量 运行中Pod
百分比 文件系统的使用率 文件系统使用量 字节 文件系统已经使用的字节数 指标清单 Pod视图使用的指标清单如下： 表4 Pod视图指标清单 指标 指标类型 说明 kube_pod_container_status_running gauge 容器当前是否在运行中的状态 kube_pod_container_info
文件存储的场景，涉及链路的挂载参数（如timeo）仅在第一次挂载时生效。例如，节点上运行的多个Pod同时挂载同一文件存储，后设置的挂载参数不会覆盖已有参数值。针对上述场景希望设置不同的挂载参数，可以同时设置nosharecache挂载参数。 极速文件存储挂载参数 CCE的存储插件
节点上的Pod每秒接收的字节数 网络发送速率(Pod) 字节/秒 节点上的Pod每秒发送的字节数 接收数据包速率 个/秒 节点上的Pod每秒接收的数据包个数 发送数据包速率 个/秒 节点上的Pod每秒发送的数据包个数 丢包速率(接收) 个/秒 节点上的Pod每秒接收丢失的数据包个数
XGPU视图 XGPU是虚拟化的GPU设备，从XGPU视图可以在节点、GPU卡、容器等多个角度监控XGPU虚拟化设备的显存、算力分配率，帮助您掌控GPU运行状况。 指标说明 图1 XGPU资源指标 表1 XGPU视图图表说明 图表名称 单位 说明 集群-XGPU设备显存使用率 百分比
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