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获取资源权限 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。
资源与成本规划 本文提供的成本预估费用仅供参考，资源的实际费用与用户所在区域相关，请以华为云管理控制台显示为准。 完成本实践所需的资源如下： 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 数量 费用（元） 弹性云服务器ECS 建议选择按需计费。
ServiceStage面向企业提供微服务、移动和Web类应用开发的全栈解决方案，帮助您的各类应用轻松上云，聚焦业务创新，帮助企业数字化快速转型。 父主题： 相关服务
申请值推荐计算公式： CPU申请值：计算“目标节点数 * 目标Pod规模”的值，并在表4中根据“集群节点数 * Pod规模”的计算值进行插值查找，向上取最接近规格的申请值及限制值。
此时默认按以下公式计算最终实例个数：（当前实例数×百分比，然后向上取整）。若计算结果小于设置的最少实例数，以设置值为准；否则，以计算结果为准。 如下图中所示，当CPU利用率超过50%时将伸缩至5个实例，当超过70%时伸缩至8个实例，当超过90%时在8个实例基础上再增加10个实例。
应用场景：主要面向HPC高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。适用于供单实例部署的无状态负载（Deployment）和普通任务（Job），以及有状态工作负载（StatefulSet）的每个实例独占式使用。
应用场景：适用于多读多写（ReadWriteMany）场景下的各种工作负载（Deployment/StatefulSet）和普通任务（Job）使用，主要面向高性能计算、媒体处理、内容管理和Web服务、大数据和分析应用程序等场景。 详情请参见弹性文件服务产品介绍。
计算公式：集群中所有XGPU设备的算力使用量之和 / 集群算力总量 节点-XGPU设备显存使用率 百分比 每个节点的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式：节点上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 节点显存总量 节点-XGPU设备算力使用率 百分比 每个节点的GPU虚拟化设备算力使用率
指标说明 图1 GPU资源指标 表1 GPU图表说明 图表名称 单位 说明 集群-显存使用率 百分比 集群的显存使用率 计算公式：集群内容器显存使用总量/集群内显存总量 集群-算力使用率 百分比 集群的算力使用率 计算公式：集群内容器算力使用总量/集群内算力总量 节点-显存使用量
CCE支持的规格列表如下（部分机型因区域而异，请以实际控制台显示为准）： 弹性云服务器-虚拟机： 节点类型 节点规格 规格名称 x86节点 通用计算增强型 ac8、ac7、c7、c7e、c7n、c7t、c6s、c6、c6nl、c6x、c3、c3ne 通用计算型 s7、s7n、as7
如果是配置多个度量指标，则会分别计算单个度量指标的期望副本数量，然后取其中最大值，就是最终的期望副本数量。 使用HPA 下面通过示例演示HPA的使用。首先使用Nginx镜像创建一个4副本的Deployment。
从存储介质上划分，可以分为云存储、本地存储和Kubernetes资源对象。 类别 说明 应用场景 云存储 存储介质为存储供应商提供的云存储，该类别的存储卷挂载均通过PVC/PV形式。 一般用于存储可用性要求较高的数据，或部分数据需要共享的场景，例如日志保存、媒体资源存放等。
详细功能说明如下： VPA计算CPU与Memory建议值时需要数依赖Metrics API采集的数据。 VPA在计算资源建议值时，Memory资源的单Pod最小理论建议值250Mi，Pod内单容器的最小理论建议值为250Mi/Pod容器数目。
在调研不同类型客户，排除一些闲置资源、套餐活动等干扰因素后，发现造成资源利用率低的主要因素可归纳为如下几点： 集群规划粒度过细，节点分布过散：集群规划粒度过细，节点分布在多个不同的集群中，使得计算资源无法共享，计算资源碎片数量增加。
节点 kubelet性能配置 kubelet配置 kube-proxy配置 计算配置
节点池扩容时，将根据节点池的节点模板信息计算资源，而ECS侧变更规格导致节点的规格与节点池设定的规格不一致，导致当前集群的CPU和内存使用量计算存在偏差，使扩容时节点池的资源总数可以部分超出CPU/内存的扩容上限。
插件 插件概述 容器调度与弹性插件 云原生可观测性插件 云原生异构计算插件 容器网络插件 容器存储插件 容器安全插件 其他插件
成本洞察 成本洞察概述 成本计算模型 开通成本洞察 Region视角的成本洞察 单部门视角的成本洞察 单集群视角的成本洞察 父主题： 云原生成本治理
容器网络 容器网络模型对比 云原生网络2.0模型 VPC网络模型 容器隧道网络模型 Pod网络配置 父主题： 网络
详细功能说明如下： VPA计算CPU与Memory建议值时需要数依赖Metrics API采集的数据。 VPA在计算资源建议值时，Memory资源的单Pod最小理论建议值250Mi，Pod内单容器的最小理论建议值为250Mi/Pod容器数目。
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