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云原生可观测性插件 云原生监控插件 云原生日志采集插件 CCE节点故障检测 CCE容器网络扩展指标 Kubernetes Metrics Server Grafana Prometheus(停止维护) 父主题: 插件
容器安全插件 CCE密钥管理(对接 DEW) 容器镜像签名验证 父主题: 插件
云原生网络2.0模型 云原生网络2.0模型说明 配置集群容器子网 使用注解为Pod绑定安全组 使用安全组策略为工作负载绑定安全组 使用容器网络配置为命名空间/工作负载绑定子网及安全组 为Pod配置固定IP 为Pod配置EIP 为Pod配置固定EIP 为IPv6双栈网卡的Pod配置共享带宽
集群网络配置 扩展集群VPC网段 父主题: 网络
ELB Ingress管理 通过控制台创建ELB Ingress 通过Kubectl命令行创建ELB Ingress 用于配置ELB Ingress的注解(Annotations) ELB Ingress高级配置示例 父主题: 路由(Ingress)
节点运维 节点预留资源策略说明 默认数据盘空间分配说明 节点可创建的最大Pod数量说明 CCE节点kubelet和runtime组件路径与社区原生配置差异说明 将节点容器引擎从Docker迁移到Containerd 节点系统参数优化 配置节点故障检测策略 创建节点时执行安装前/后脚本
云原生混部 云原生混部概述 开启云原生混部 动态资源超卖 基于Pod实例画像的资源超卖 CPU Burst弹性限流 出口网络带宽保障 父主题: 调度
云原生异构计算插件 CCE AI套件(NVIDIA GPU) CCE AI套件(Ascend NPU) 父主题: 插件
GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题: GPU调度
创建工作负载 创建无状态负载(Deployment) 创建有状态负载(StatefulSet) 创建守护进程集(DaemonSet) 创建普通任务(Job) 创建定时任务(CronJob) 父主题: 工作负载
调度 调度概述 CPU调度 GPU调度 NPU调度 Volcano调度 云原生混部
容器隧道网络模型 容器隧道网络模型说明 父主题: 容器网络
使用Volcano调度工作负载 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,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,通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户,并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。
节点ID文件检查异常处理 检查项内容 检查节点的ID文件内容是否符合格式。 解决方案 在CCE控制台上的“节点管理”页面,单击异常节点名称进入ECS界面。 复制节点ID,保存到本地。 图1 复制节点ID 登录异常节点,备份文件 。 cp /var/lib/cloud/data/instance-id
String 插件下载用户,无需指定 platform 是 String 插件平台,无需指定 escEndpoint 是 String ecs地址,无需指定 表3 flavor 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 插件相关的描述信息 name
以免进行SNAT,从而保留Pod的原始IP地址。 从VPC内其他资源访问Pod 在一些场景下,可能需要从同一个VPC内的其他资源(例如ECS实例)直接访问位于不同节点的Pod的原始IP地址。由于默认情况下启用了SNAT,数据包的源IP地址在经过节点时会被替换为节点的IP地址,这会阻碍从这些资源到Pod的直接访问。
您可以通过“日志”功能查看无状态工作负载、有状态工作负载、守护进程集、普通任务的日志信息。本文以无状态工作负载为例说明如何查看日志。 查看日志前请将浏览器与后端服务器时间调成一致。 登录CCE控制台,进入一个已有的集群,在左侧导航栏中选择“工作负载”。 选择“无状态负载”页签,单击工作负载后的“日志”。
创建一个Pod,进入这个Pod的容器,使用nslookup命令查看Pod对应的域名,可以发现能解析出Pod的IP地址。这里可以看到DNS服务器的地址是10.247.3.10,这是在创建CCE集群时默认安装CoreDNS插件,用于提供DNS服务,后续在Kubernetes网络会详细介绍CoreDNS的作用。
计费概述 通过阅读本文,您可以快速了解云容器引擎CCE的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 云容器引擎提供包年/包月、按需计费两种计费模式,以满足不同场景下的用户需求。关于计费模式的详细介绍请参见计费模式概述。 包年/包月是一种预付费模式,即先付费再使用,按照
(SDK)等工具构建容器,并创建Kubernetes资源训练其模型。模型训练完成后,用户还可以使用KFServing创建和部署用于推理的服务器。再结合pipeline(流水线)功能可实现端到端机器学习系统的自动化敏捷构建,实现AI领域的DevOps。 前提条件 已在CCE创建一个