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在CCE集群中使用密钥Secret的安全配置建议 当前CCE已为secret资源配置了静态加密，用户创建的secret在CCE的集群的etcd里会被加密存储。当前secret主要有环境变量和文件挂载两种使用方式。不论使用哪种方式，CCE传递给用户的仍然是用户配置时的数据。因此建议：
配置节点故障检测策略 节点故障检查功能依赖node-problem-detector（简称：npd），npd是一款集群节点监控插件，插件实例会运行在每个节点上。本文介绍如何开启节点故障检测能力。 前提条件 集群中已安装CCE节点故障检测插件。 开启节点故障检测 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群
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，根据业务需求修改
CCE AI套件（NVIDIA GPU）版本发布记录 表1 CCE AI套件（NVIDIA GPU）版本记录 插件版本 支持的集群版本 更新特性 2.7.19 v1.28 v1.29 v1.30 修复nvidia-container-toolkit CVE-2024-0132容器逃逸漏洞
兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后，工作负载调度GPU时建议使用显存隔离模式（即设置volcano.sh/gpu-mem.128Mi资源）和算显隔离模式（即同时设置volcano.sh/gpu-mem.128Mi和volcano.sh/gpu-core.percentage
新版节点池切换说明 升级后的节点池，不仅完美融合了按需和包年/包月节点的灵活性，更在原有的全量能力基础上进一步增强配置管理，为您的资源管理带来更高效、更灵活的体验。 为什么要切换新版节点池？ 灵活的资源配置：节点池提供更加灵活的节点类型，允许您根据即时需求创建按需节点，也可以选择成本效益更高的包年
计费样例 计费场景 某用户购买了一个按需计费的集群用于业务上云测试，集群中使用资源及配置如下： 表1 初始集群资源及配置 资源类型 计费开始时间 初始计费模式 初始规格配置 数量 集群 2023/03/18 15:30:00 按需计费 区域：上海一 集群规模：50节点 高可用：是
如何确认监听器配置生效的Ingress CCE支持将多个Ingress对接到同一个ELB的监听器，并创建不同的转发策略。由于监听器配置参数通过annotation方式承载，因此可能存在同一个监听器配置在多个Ingress上有不同配置参数的场景。本文为您介绍如何确认监听器配置生效Ingress
Kubernetes 1.27版本说明 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证，现已支持创建Kubernetes 1.27集群。本文介绍Kubernetes 1.27版本相对于1.25版本所做的变更说明。 索引 主要特性 弃用和移除 CCE对Kubernetes 1.27版本的增强
Kubernetes 1.27版本说明 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证，现已支持创建Kubernetes 1.27集群。本文介绍Kubernetes 1.27版本相对于1.25版本所做的变更说明。 索引 主要特性 弃用和移除 CCE对Kubernetes 1.27版本的增强
创建集群 功能介绍 该API用于创建一个空集群（即只有控制节点Master，没有工作节点Node）。请在调用本接口完成集群创建之后，通过创建节点添加节点。 集群管理的URL格式为：https://Endpoint/uri。其中uri为资源路径，也即API访问的路径。 调用该接口创建集群时
监控GPU资源指标 通过Prometheus和Grafana，可以实现对GPU资源指标的观测。本文以实际示例介绍如何通过Prometheus查看集群的GPU显存的使用。 本文将通过一个示例应用演示如何监控GPU资源指标，具体步骤如下： 访问Prometheus （可选）为Prometheus
使用云原生监控插件监控自定义指标 CCE提供了云原生监控插件，支持使用Prometheus监控自定义指标。 本文将通过一个Nginx应用的示例演示如何使用Prometheus监控自定义指标，步骤如下： 安装并访问云原生监控插件 CCE提供了集成Prometheus功能的插件，支持一键安装
管理工作负载 操作场景 工作负载创建后，您可以对其执行升级、编辑YAML、日志、监控、回退、删除等操作。 表1 工作负载/任务管理 操作 描述 监控 可以通过CCE控制台查看工作负载和容器组的CPU和内存占用情况，以确定需要的资源规格。 日志 可查看工作负载的日志信息。 升级 可以通过更换镜像或镜像版本实现无状态工作负载
组调度（Gang） 组调度（Gang）满足了调度过程中“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费，主要应用于AI、大数据等多任务协作场景。启用该能力后，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。 前提条件
搭建Jenkins和Gitlab环境 前提条件 创建一个新的VPC，本示例中名为vpc-X，所使用网段为192.168.0.0/16。 创建一台位于vpc-X（192.168.0.0/16网段）的ECS服务器，推荐规格为4vCPUs 16GiB，系统为Huawei Cloud EulerOS
跨云Harbor同步镜像至华为云SWR 场景描述 部分客户存在多云场景，并且使用某一家云上的自建Harbor作为镜像仓库。跨云Harbor同步镜像至SWR存在两种场景： Harbor可以通过公网访问SWR，配置方法参见公网访问场景。 通过专线打通Harbor到VPC间的网络，使用VPC
CCE最佳实践汇总 本文汇总了云容器引擎（CCE）服务的常见应用场景，并为每个场景提供详细的方案描述和操作指南，以帮助您在CCE集群中轻松搭建业务。 CCE最佳实践 开发者社区精选最佳实践 Solution as Code一键式部署类最佳实践 表1 CCE最佳实践 分类 相关文档
CPU管理策略 使用场景 默认情况下，kubelet使用CFS 配额来执行Pod的CPU约束。 当节点上运行了很多CPU密集的Pod时，工作负载可能会迁移到不同的CPU核， 这取决于调度时Pod是否被扼制，以及哪些CPU核是可用的。许多应用对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作
增强型CPU管理策略 在Kubernetes默认提供的CPU管理策略中有none和static两种： none： 默认不开启CPU管理策略，表示现有的调度行为。 static：开启静态绑核的CPU管理策略，允许为节点上具有某些资源特征的 Pod（Guaranteed pod）赋予增强的
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