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使用kubectl对接已有极速文件存储卷 使用kubectl部署带极速文件存储卷的无状态工作负载 使用kubectl部署带极速文件存储卷的有状态工作负载 父主题： 存储管理-Flexvolume（已弃用）
云硬盘存储卷概述 使用kubectl自动创建云硬盘 使用kubectl对接已有云硬盘 使用kubectl部署带云硬盘存储卷的工作负载 父主题： 存储管理-Flexvolume（已弃用）
找到需要休眠的集群，查看集群的更多操作，并单击“休眠集群”。 图1 休眠集群 在弹出的集群休眠提示框中，查看风险提示，单击“是”，等待集群完成休眠。 集群休眠后，将暂停收取控制节点资源费用。集群所属的工作节点（ECS）、绑定的弹性IP、带宽等资源仍将按各自的计费方式进行收费。
使用kubectl自动创建对象存储 使用kubectl对接已有对象存储 使用kubectl部署带对象存储卷的无状态工作负载 使用kubectl部署带对象存储卷的有状态工作负载 父主题： 存储管理-Flexvolume（已弃用）
私有IP向公有IP的转换，可实现VPC内的容器实例共享弹性公网IP访问Internet。其原理如图1所示。通过NAT网关的SNAT功能，即使VPC内的容器实例不配置弹性公网IP也可以直接访问Internet，提供超大并发数的连接服务，适用于请求量大、连接数多的服务。 图1 SNAT
etes 1.15版本所做的变更说明。 为了能够更好地方便您使用容器服务，确保您使用稳定又可靠的Kubernetes版本，请您务必在维护周期结束之前升级您的Kubernetes集群。 版本说明 CCE针对Kubernetes v1.15版本提供了全链路的组件优化和升级，v1.15版本包含两个小版本，即v1
etes 1.15版本所做的变更说明。 为了能够更好地方便您使用容器服务，确保您使用稳定又可靠的Kubernetes版本，请您务必在维护周期结束之前升级您的Kubernetes集群。 版本说明 CCE针对Kubernetes v1.15版本提供了全链路的组件优化和升级，v1.15版本包含两个小版本，即v1
量key2的值，导入后容器中将会存在一个名为key2的环境变量，其值为secret_value。 变量/变量引用：用Pod定义的字段作为环境变量的值。例如图1中将此Pod的名称导入为环境变量key3的值，导入后容器中将会存在一个名为key3的环境变量，其值为该Pod的名称。 资源
值以内，形成对CPU的限流。频繁的CPU限流会影响业务性能，增大业务长尾响应时延，对于时延敏感型业务的影响尤为明显。 CPU Burst提供了一种可以短暂突破CPU Limit值的弹性限流机制，以降低业务长尾响应时间。其原理是业务在每个CPU调度周期内使用的CPU配额有剩余时，系
部curl当前这个service的域名，查看是否能正确解析域名。当然，有的场景下是无法curl通的，这与接下来的Dns的查找原理与配置有关。 使用CCE提供的托管式Kubernetes创建Pod，Pod的域名解析参数采用了一些默认值，没有开放全部的dnsConfig配置。在使用时
场景 当您的Ingress需要使用HTTPS协议时，创建Ingress时必须配置IngressTLS或kubernetes.io/tls类型的密钥。 以创建IngressTLS密钥证书为例，如图1： 图1 创建密钥 这里上传的证书文件和私钥文件必须是配套的，不然会出现无效的情况。 解决方法
您可以将残留的资源（辅助弹性网卡会自动删除）删除。 以删除残留的弹性网卡为例，您需要前往弹性网卡界面将上一步查询到的网卡删除。 可以用ID过滤需要删除的弹性网卡，也可以通过集群ID的名称过滤需要删除的弹性网卡。 清理完成后，前往安全组页面确认该安全组已经没有关联的实例，然后前往CCE控制台即可正常删除集群。
SNAT规则中添加的自定义网段，对于虚拟私有云的配置，必须是虚拟私有云子网网段的子集，不能相等。 SNAT规则中添加的自定义网段，对于云专线的配置，必须是云专线侧网段，且不能与虚拟私有云侧的网段冲突。 当执行云服务器底层资源操作（如变更规格）时，会导致已配置的NAT规则失效，需要删除后重新配置。
网桥会负责将所有非本地地址的流量进行转发。因此，同一节点上的Pod可以直接通信。 不同节点上的Pod通信 Kubernetes要求集群Pod的地址唯一，因此集群中的每个节点都会分配一个子网，以保证Pod的IP地址在整个集群内部不会重复。在不同节点上运行的Pod通过IP地址互相访问
如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？ 父主题： 工作负载
为什么Pod调度不到某个节点上？ 请排查节点和docker是否正常，排查方法请参见排查项七：内部组件是否正常。 如果节点和docker正常，而pod调度不到节点上，请确认pod是否做了亲和，排查方法请参见排查项三：检查工作负载的亲和性配置。 如果节点上的资源不足，导致节点调度不上，请扩容或者新增节点。
网络流入速率：节点上的物理网卡在不同的时间段的每秒钟接收的字节数。 网络发送丢包率：节点的物理网卡网络发送丢包速率。 网络接收丢包率：节点的物理网卡网络接收丢包率。 磁盘相关指标 磁盘读取速率：节点上的每个文件系统在不同的时间段的每秒钟读取的字节数。 磁盘写入速率：节点上的每个文件系统在不同的时间段的每秒钟写入的字节数。
每张GPU卡上的GPU虚拟化设备的显存总量占这张GPU卡显存总量的比例 计算公式：显卡上所有XGPU设备能使用的显存上限之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备算力使用率 百分比 每张GPU卡的GPU虚拟化设备的算力使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备当前所使用的算力之和 /
自定义调度策略：Pod可能根据自定义的亲和性和反亲和性策略进行调度，导致Pod在节点上分布不均匀。 节点污点和容忍度：节点存在某些污点，未设置容忍度的Pod无法调度到该节点上运行。 部分工作负载特性导致：工作负载可能具有特殊的分布约束，例如工作负载挂载某个可用区的云硬盘时只能调度到相同可用区的节点上。 节点
节点-显存使用量 字节 每个节点的显存使用量 节点-算力使用率 百分比 每个节点的算力使用率 计算公式：节点上容器算力使用总量/节点上算力总量 节点-显存使用率 百分比 每个节点的显存使用率 计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率
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