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使用私网ELB访问：该方式适合云服务内部资源（云容器实例以外的资源，如ECS等）且与负载在同一个VPC内互相访问，另外在同一个VPC不同命名空间的负载也可以选择此种方式。通过内网域名或ELB的“IP:Port”为内网提供服务，支持HTTP/HTTPS和TCP/UDP协议。
套餐包计费，允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用，无需提前预置资源，从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。 表1 按需计费模式 计费模式 按需计费 套餐包 付费方式 后付费 按照实例实际使用时长计费。
约束与限制 您能创建的云容器实例资源的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。如果您需要扩大配额，请参见如何申请扩大配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
为用户/用户组授权命名空间权限 本章节通过简单的命名空间授权方法，将CCI服务的用户和用户组授予操作不同命名空间资源的权限，从而使用户和用户组拥有命名空间的操作权限。设置流程如示例流程所示。
创建的工作负载，在删除后，“我的资源”中显示依然存在，且会持续扣费，建议您确认下该命名空间下是否还有Pod在运行，如需停用，请删除Pod，后台会停止计费。 父主题： 容器工作负载类
如果不挂载云存储的话，容器运行产生的数据存储在哪里？ 如果没有挂载EVS等磁盘，应用数据存储在容器的物理机磁盘，每个Pod存储空间限制为CPU物理机磁盘为20G，GPU物理机磁盘为20G，如果为专属节点可根据客户需求进行调整。 为了确保数据的安全性，在创建容器时容器引擎会从devicemapper
PyTorchJob即PyTorch任务，是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。
TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。
MXJob即MXNet任务，是基于MXNet开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现MXNet的训练。MXNet开源框架的信息详见：https://mxnet.incubator.apache.org/。
ipv6 String The ipv6 address of the PublicIP networkType String Network Type of PublicIP status String PublicIP status 请求示例 动态创建独占带宽类型的EIPPool，资源池中
极速弹性 云容器实例的Kubernetes集群是提前创建好的，且从单一用户角度看资源“无限大”，所以能够提供容器秒级弹性伸缩能力，让您能够轻松应对业务快速变化，稳健保障业务SLA。 按需秒级计费 根据实际使用的资源数量，按需按秒计费，避免业务不活跃时段的费用开销，降低用户成本。
访问负载 介绍Service和Ingress两种管理负载访问的资源对象，使用Service和Ingress解决负载访问的问题。 Service：定义一系列Pod以及访问这些Pod的策略的一层抽象。 Ingress：管理外部访问的资源对象。
密钥名称：密钥是一种用于存储应用所需要认证信息、密钥的敏感信息等的资源类型，内容由用户决定。资源创建完成后，可在容器应用中加载使用。如何创建密钥请参见创建密钥。 密钥ID：默认生成。
操作示例 以创建Deployment资源对象为例。
高性能计算：提供高性能计算、网络和高I/O存储，满足密集计算的诉求 极速弹性：秒级资源准备与弹性，减少计算过程中的资源处理环节消耗 免运维：无需感知集群和服务器，大幅简化运维工作、降低运维成本 随启随用、按需付费：容器按需启动，按资源规格和使用时长付费 图2 科学计算 DevOps
配置完成后，即可通过kubectl命令操作云容器实例的相关资源。 例如，查看北京四的namespace资源。 kubectl get ns No resources found.
特权容器主要场景是让容器共享、操作宿主机的设备，CCI是基于kata的hypervisor虚拟化级别隔离，所以宿主机的资源对容器完全隔离。 其他场景，推荐通过k8s原生SecurityContext中更细粒度的权限策略来控制，按需使用，保障客户容器运行环境安全可靠。
两个ConfigMap资源创建成功之后。接下来使用Deployment部署Prometheus，通过Volume挂载的方式，将Prometheus的配置文件挂载到容器中。
Deployment 在Pod这个章节介绍了Pod，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fail而消失。
通过合理的调度策略配置，提升用户集群的资源利用率。 支持4种调度策略。 支持2种管理调度策略的方式。 支持多个虚拟节点调度。 调度负载到CCI 资源配额 用户通过配置pod的cpu、memory等字段约束容器使用资源规格和上限。插件对资源规格进行规整，尽可能为用户降低成本。
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