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Volcano调度器 插件简介 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管
Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic
使用ASM实现灰度发布和蓝绿发布 应用服务网格（Application Service Mesh，简称ASM）是基于开源Istio推出的服务网格平台，它深度、无缝对接了企业级Kubernetes集群服务云容器引擎（CCE），在易用性、可靠性、可视化等方面进行了一系列增强，可为客户提供开箱即用的上手体验。
到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。
Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano
已上传Nginx镜像至容器镜像服务。为方便观测流量切分效果，Nginx镜像包含v1和v2两个版本，欢迎页分别为“Nginx-v1”和“Nginx-v2”。 资源创建方式 本文提供以下两种方式使用YAML部署Deployment和Service： 方式1：在创建无状态工作负载向导页面，单击右侧“Y
在支持AI，大数据等作业的时候提供了高精度的资源调度策略，例如在深度学习场景下计算效率非常重要。以TensorFlow计算为例，配置“ps”和“worker”之间的亲和性，以及“ps”与“ps”之间的反亲和性，可使“ps”和“worker”尽量调度到同一台节点上，从而提升“ps”和“worker”之间进行网络和数
s解决这个问题的方式是抽象了PV（PersistentVolume）和PVC（PersistentVolumeClaim）来解耦这个问题，从而让使用者不用关心具体的基础设施，当需要存储资源的时候，只要像CPU和内存一样，声明要多少即可。 PV：PV描述的是持久化存储卷，主要定义的
使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布 本文将介绍使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布的应用场景、用法详解及实践步骤。 应用场景 使用Nginx Ingress实现灰度发布适用场景主要取决于业务流量切分的策略，目前Nginx Ingress支持基于H
云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式 VPC网络模式 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 网络性能 VPC网络叠加容器网络，性能有一定损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗
就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度
云原生监控插件兼容自建Prometheus 云原生监控插件兼容模式 若您已自建Prometheus，且您的Prometheus基于开源，未做深度定制、未与您的监控系统深度整合，建议您卸载自建Prometheus并直接使用云原生监控插件对您的集群进行监控，无需开启“兼容模式”。 卸载您自建的Pro
*集群类型 CCE集群：支持虚拟机节点。基于高性能网络模型提供全方位、多场景和安全稳定的容器运行环境。 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。
32767的TCP/UDP端口范围，否则除默认端口外的其他端口将无法被外部访问。 端口号小于20106会和CCE组件的健康检查端口冲突，引发集群不可用；端口号高于32767会和net.ipv4.ip_local_port_range范围冲突，影响性能。 默认：30000-32767
缩至PB规模，具备高可用性和持久性，为海量数据、高带宽型应用提供有力支持。适用于多种应用场景，包括HPC、媒体处理、文件共享、内容管理和Web服务等。 SFS Turbo为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸缩至320TB规模，具备高可用性和持久性，为海量的小文件、低延
要进行隧道封装和NAT转换，所以适用于对带宽、时延要求极高的业务场景，比如：线上直播、电商抢购等。 大规模组网：云原生网络2.0当前最大可支持2000个ECS节点，10万个Pod。 容器IP地址管理 云原生网络2.0下的BMS节点和ECS节点分别使用的是弹性网卡和辅助弹性网卡：
表示Pod亲和不满足。 pod affinity/anti-affinity 表示Pod亲和/反亲和不满足。 解决方案： 在设置“工作负载间的亲和性”和“工作负载和节点的亲和性”时，需确保不要出现互斥情况，否则工作负载会部署失败。 若工作负载配置了节点亲和性，需确保亲和的节点标签中supportC
Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1
节点亲和的规则只能影响Pod和节点之间的亲和，Kubernetes还支持Pod和Pod之间的亲和，例如将应用的前端和后端部署在一起，从而减少访问延迟。Pod亲和同样有requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和preferredDur
现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 功能 描述 参考文档 NPU调度 NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量，为工作负载提供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学
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