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rs.d/sudoerspaas文件，以获取sudo权限，更新节点上属主和属组为root的组件（例如docker、kubelet等）与相关配置文件。请登录节点执行如下命令，排查文件的可修改性。 lsattr -l /etc/sudoers.d/sudoerspaas /etc/sudoers
请您登录CCE控制台，单击集群名称进入集群控制台，在“插件中心”处进行手动卸载，具体插件支持版本以及替换方案可查看帮助文档。 问题场景三：插件配置不满足升级条件，请在插件升级页面升级插件之后重试 升级前检查出现以下报错： please upgrade addon [ ] in the
NPU）是支持容器里使用NPU设备的管理插件。 安装本插件后，可创建“AI加速型”节点，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 否 object 插件基础配置参数，无需指定。 flavor 是 表3 object
update升级操作系统导致的容器网络不可用问题？ Node节点vdb盘受损，通过重置节点仍无法恢复节点？ CCE集群节点中安装kubelet的端口主要有哪些？ 如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 容器使用SCSI类型云硬盘偶现IO卡住如何解决？ docker审计日志量过大影响磁盘IO如何解决？
25及以上版本的集群中安装1.0.3版本的OpenKruise插件时，kruise-daemon无法在使用docker容器引擎的节点上运行，请使用containerd容器引擎。 您可以选择以下方案之一进行解决： 方案一：关闭OpenKruise插件的kruise-daemon配置，然后重试集群升级。
自动扩容缩容，同时支持多可用区、多实例规格、指标触发和周期触发等多种伸缩模式，满足不同的节点伸缩场景。 前提条件 使用节点伸缩功能前，需要安装CCE集群弹性引擎插件，插件版本要求1.13.8及以上。 Cluster Autoscaler工作原理 Cluster Autoscaler主要流程包括两部分：
的一行，在指定的时间周期运行指定的Job。 任务负载的这种用完即停止的特性特别适合一次性任务，比如持续集成。 创建Job 以下是一个Job配置，其计算π到2000位并打印输出。Job结束需要运行50个Pod，这个示例中就是打印π 50次，并行运行5个Pod，Pod如果失败最多重试5次。
登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件中心”，在右侧找到CCE容器存储（Everest）插件，单击“编辑”。 设置插件支持的“参数配置”。修改“禁用全局访问密钥挂载对象存储（disable_auto_mount_secret）”为是。 单击“确定”。 获取访问密钥 登录控制台。
无状态负载（Deployment） 无状态负载（Deployment） Pod是Kubernetes创建或部署的最小单位，但是Pod是被设计为相对短暂的一次性实体，Pod可以被驱逐（当节点资源不足时）、随着集群的节点崩溃而消失。Kubernetes提供了Controller（控制
日志文件需要永久保存”或者“需要访问宿主机上Docker引擎内部数据结构的容器工作负载”。 登录CCE控制台。 在创建工作负载时，在“容器配置”中找到“数据存储”，选择“主机路径(HostPath)”。 设置添加本地磁盘参数，如表1。 表1 卷类型选择主机路径挂载 参数 参数说明
格变更成功。 当集群规格变更为1000节点及以上时，为了保证集群性能，集群部分参数值会根据集群的规格进行自动调整，详情请参见修改CCE集群配置。 图2 操作记录 父主题： 管理集群
日志采集：CCE提供基于fluent-bit和opentelemetry的云原生日志采集插件，具备高性能，资源占用低的优点；同时支持基于CRD的日志采集策略配置，更加灵活易用。详情请参见云原生日志采集插件。 监控与日志 AOM：应用运维管理（Application Operations Manag
21版本的集群升级到v1.23版本，原有已创建的资源不受影响，但新建与编辑场景将会遇到v1beta1 API 版本被拦截的情况。 具体yaml配置结构变更可参考文档通过Kubectl命令行创建ELB Ingress。 父主题： 升级前检查异常问题排查
e。 storageType：云存储的类型，和deleteVolume搭配使用。即deleteVolume和storageType必须同时配置。 说明： bs：EVS云存储 nfs：SFS弹性文件存储 obs：OBS对象存储 [> - efs：SFS Turbo极速文件存储 请求参数
在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算
在CCE集群中部署使用Tensorflow 资源准备 购买CCE集群，购买GPU节点并使用gpu-beta插件安装显卡驱动。 在集群下添加一个对象存储卷。 数据预置 从https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist下载数据。 获取
10 v1.15 v1.17 v1.19 v1.21 适配CCE v1.21集群 2.0.0 2.0.4 v1.15 v1.17 v1.19 配置seccomp默认规则 2.0.0 2.0.3 v1.15 v1.17 v1.19 兼容CCE v1.15集群 2.0.0 2.0.2 v1
x86节点不支持tcp drop监控项。 安装插件 登录CCE控制台，单击CCE Turbo集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件中心”，在右侧找到CCE容器网络扩展指标插件，单击“安装”。 在安装插件页面，查看插件配置。 当前该插件无可配置参数。 单击“安装”。 待插件安装完成后，选择对应的集群
在CCE集群中部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算
在CCE集群中部署使用Spark 安装Spark 使用Spark on CCE 父主题： 批量计算
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