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创建一个Network对象。 Network对象是华为云CCI新增对象，用于定义kubernetes中一个namespace内的网络。目前CCI支持VPC网络，一个VPC网络类型的network对象对应于华为云虚拟私有云服务中的一个子网。 CCI的容器网络依赖于华为云底层VPC网络，因此在创建netw
容器存储是为容器工作负载提供存储的组件，支持多种类型的存储，同一个工作负载（pod)可以使用任意数量的存储。 云容器实例支持将数据存储在华为云的云存储上，当前支持的云存储包括：云硬盘存储卷（EVS）、文件存储卷（SFS）、对象存储卷（OBS）和极速文件存储卷（SFS Turbo）。 云硬盘存储卷
Zone）：一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 图1阐明了区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前，华为云已在全球多个地域开放云服务
镜像快照中的镜像。 删除镜像快照 镜像快照对应一份EVS云盘快照，保留镜像快照需要支付相应的EVS云盘快照费用。对于不再使用的镜像快照，如果在创建时未设置保留时长，需手动删除。 使用如下命令删除镜像快照： kubectl delete imagesnapshot my-imagesnapshot
由于CCI服务在运行中对弹性负载均衡、容器镜像等各类云服务都存在依赖关系，因此当您首次登录CCI控制台时，CCI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。CCI服务与其他服务的关系详细信息参考见与其他服务的关系。 CCI自动创建的委托：cci_admin_trust
配： a. 镜像匹配度：优先选择匹配度高的镜像快照，匹配度指的是Pod和镜像快照两者在镜像上的匹配情况。 b. 创建时间：优先选择创建时间更新的镜像快照。 明确指定 指定已有的镜像快照，并在“镜像快照”页签中选择镜像快照中的镜像。该镜像缓存必须为创建完成可用（Available）状态。
功能介绍 创建PyTorchJob。 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。 URI POST /apis/kubeflow.org/v1/namesp
单击“日志采集策略”，进入日志采集策略创建的界面。 配置具体日志采集策略，完成后单击“确定”。 弹性到CCI的Pod不支持日志策略热更新，更新日志采集策略后需要重新部署弹性到CCI的Pod才可生效。 查看弹性到CCI的pod yaml。 为支持CCI pod日志被采集到日志中心，CCE插件CCE
修改Nginx镜像的欢迎页面，定制一个新的镜像，将欢迎页面改为“Hello, CCI!”。 操作步骤 以root用户登录容器引擎所在的虚拟机。 创建一个名为Dockerfile的文件。 mkdir mynginx cd mynginx touch Dockerfile 编辑Dockerfile。
基本概念类 什么是云容器实例？ 云容器实例和云容器引擎有什么区别？ 什么是环境变量？ 什么是服务？ 什么是mcore？ 镜像、容器、工作负载的关系是什么？ 什么是安全容器？ 能否使用kubectl管理容器实例？ CCI资源包中的核时怎么理解？
产品咨询类 CCI服务的开源第三方中包含的公网地址声明是什么？
计费模式 计费模式概述 按需计费 资源套餐包
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
数据结构 本章描述API使用的公共参数。 请求数据结构（废弃） 响应数据结构（废弃） 数据结构
响应数据结构（废弃） 表1 Pod响应参数 参数 参数类型 描述 kind String A string value representing the REST resource this object represents. Servers may infer this from
API Metrics EIPPool Network
Namespace 查询所有Namespaces 创建Namespace 删除Namespace 查询Namespace 父主题： Kubernetes API
Event 查询指定namespace下的Events 删除Event 查询Event 父主题： Kubernetes API
PersistentVolumeClaim 查询指定namespace下的PersistentVolumeClaims 创建PersistentVolumeClaim 删除PersistentVolumeClaim 查询PersistentVolumeClaim 替换PersistentVolumeClaims
GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具
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