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安装多云集群的业务规划 基础软件规划 数据规划 父主题： 多云集群
负载均衡器可以将来自所有Node节点（包括Master节点）上的kubelet等进程的访问流量分发到三台Master主机上，并支持自动检测并隔离不可用的进程，从而提高业务的服务能力和可用性。用户可以使用云厂商提供的负载均衡器或相关的LB硬件设备，还可以通过Keepalived和Haproxy的方式实现多个Master节点的高可用部署。
CloudProviderControlPlane、AWSIAMManagedPolicyControllers 父主题： 安装多云集群的业务规划
集群的节点架构为X86或ARM64。 1.28.5及之后集群版本，支持HCE OS 2.0 ARM系统架构类型。 父主题： 安装本地集群的业务规划
多云集群采用containerd作为容器引擎，如果节点操作系统已经安装containerd、runC组件，UCS将直接使用上述组件。 父主题： 安装多云集群的业务规划
普通任务（Job）是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、StatefulSet）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动
安装本地集群的业务规划 基础软件规划 数据规划 父主题： 本地集群
通过MCI实现跨集群业务流量分发 应用场景 在分布式集群场景下，为了提供低延迟的服务，企业的应用可能部署在不同区域、不同厂商的云端上，在某个地区集群发生故障时，该地区业务也随之会受到影响。使用MCI，可进行跨地域集群的流量分发，实现跨地域的应用故障迁移。 图1 MCI实现跨集群流量分发架构图
使用多集群负载伸缩扩缩工作负载 应用场景 在一些复杂的业务场景下，可能有固定时间段高峰业务，又有日常突发高峰业务，若只使用标准的FederatedHPA功能，需要足够的时间来扩展工作负载，在预期的负载峰值可能会导致服务不可用。此种情况下，用户既期望能定时弹性伸缩应对固定时间段高峰业务，又期望能基于指标弹性伸缩
对于金融行业用户，新兴互联网业务的快速发展和业务数据的高敏感性是一对既有的矛盾，而现有的混合云架构是解决这一矛盾的较优解决方案。而在实际落地场景中，这样的结构依旧存在一些痛点亟待解决。 痛点一：业务部署分散，无法极速扩容和大规模治理，难以有效应对高峰期的流量冲击。 痛点二：云端生态不统一，业务实例分发困难，缺少丰富的金融云原生SaaS。
期，而非指标数据对工作负载进行扩缩。 您可以对一些有周期性变化的工作负载应用CronFederatedHPA策略，在预期的业务高峰时提前扩容资源，预期的业务低谷时定时回收资源。 CronFederatedHPA工作原理 CronFederatedHPA的工作原理如图1。创建Cro
为了应对云单点宕机故障，UCS的集群联邦提供多云多活应用、秒级流量接管能力。业务应用的实例可以多云多活的部署在不同云上的容器服务中，当云单点宕机故障发生时，集群联邦可以秒级自动完成应用实例的弹性迁移以及流量的切换，业务的可靠性大大提升。 多活容灾方案示意如图1所示，通过创建域名访问规则，
适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付选定规格下一定时长的费用，适用于长期、稳定的业务需求。以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对
可观测性 容器智能分析 日志中心
情况，导致服务器资源紧缺，业务时延增大。 为应对业务高峰期的流量冲击，UCS提供了智能的分布式流量治理和算力调度管理能力，灵活分配业务流量和边云资源，有效提升业务稳定性和用户体验。 优势 用户就近接入 根据用户所属区域，实现智能路由、就近接入，减少业务端到端时延。 统一算力供给
汽车行业场景 应用场景 随着车联网等新业务场景的出现，汽车的数字化营销、智慧生产、智慧门店等新兴场景不断涌现，传统汽车行业的数字化转型成为产业发展趋势，但是与此同时也面临着多种挑战。 挑战一：传统稳态业务资源利用率不高，基础资源无法有效整合。 挑战二：弹性能力不足，无法满足大量在线用户并发接入，网络时延较高。
所接入集群的vCPU数量，请参见查看集群的vCPU数量。 UCS服务管理费用不包括任何资源（例如计算节点、网络服务等）相关的费用。 假设您计划在UCS服务中添加一个华为云集群。在注册集群的页面底部，您将看到按需计费模式下的所需费用，如图 配置费用示例所示。 图1 配置费用示例 按
旧版本的实例，升级的过程中，业务流量会同时负载均衡分布到新的和旧的实例上，因此业务不会中断。 替换升级：先删除旧实例，再创建新实例。升级过程中业务会中断。 调度策略：您可设置亲和（affinity）与反亲和（anti-affinity）实现Pod的计划性调度，详细信息请参见调度策略（亲和与反亲和）。
CPU使用率 = Pod实际使用的CPU核数 / 业务容器CPU核数限制值之和（未配置限制值时采用节点总量） 内存使用率 工作负载内存使用率 = 工作负载各个Pod中内存使用率的平均值 Pod内存使用率 = Pod实际使用的物理内存 / 业务容器物理内存限制值之和（未配置限制值时采用节点总量）
/var/logs/app_* 文件名*.log，表示/var/logs目录下所有符合app_*格式的目录中后缀名为.log的文件。 如果业务容器的数据目录是通过数据卷（Volume）挂载的，插件不支持采集它的父目录，需设置采集目录为完整的数据目录。例如/var/log/serv
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