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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、s6、s6nl、s3、s2 通用入门型 t6 内存优化型
容量性能:单卷容量有限(TB级),但性能极佳(IO读写时延ms级)。 使用限制:不支持导入分区过或者具有非ext4文件系统的云硬盘。 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
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 字节 每个节点的显存使用量 节点-算力使用率 百分比 每个节点的算力使用率 计算公式:节点上容器算力使用总量/节点上算力总量
应用场景 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。 说明: 高性能计算:主要是高速率、高IOPS的需求,用于作为高性能存储,比如工业设计、能源勘探等。 HPC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。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需
说明: 节点池同时配置多个节点规格时,同一节点池仅支持同类型节点规格(可位于不同可用区)。例如,选择“通用计算增强型”的节点池只支持选择该类型下的规格,不支持选择“通用计算型”等其他类型的规格。 一个节点池最多可添加 10 种节点规格配置(每个可用区为一条配置)。添加同一个节点规
集群-XGPU设备显存使用率 百分比 集群的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式:集群中所有XGPU设备的显存使用量之和 / 集群显存总量 集群-XGPU设备算力使用率 百分比 集群的GPU虚拟化设备算力使用率 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
第5课:K8s网络模型原理剖析与实践 01:11:04 K8s网络模型原理剖析与实践 Cloud Native Lives 第6课:K8s服务发现与负载均衡原理剖析与实践 01:11:38 K8s服务发现与负载均衡原理剖析 Cloud Native Lives 第7课:K8s存储原理剖析与实践 01:08:23
节点 kubelet性能配置 kubelet配置 kube-proxy配置 计算配置
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
Kubernetes集群,与社区能力基本一致。 使用CCE,您需要创建集群和节点,简单、低成本、高可用,无需管理Master节点。 CCI提供 Serverless Container引擎,在华为云上部署容器时,您不需要购买和管理ECS,可以直接在华为云上运行容器和Pod,为您省去底层ECS的运维和管理工作。
合理的配置可避免容器组无节制使用磁盘空间导致业务异常。建议此值不超过容器引擎空间的 80%。该参数与节点操作系统和容器存储Rootfs相关,部分场景下不支持设置。详情请参见操作系统与容器存储Rootfs对应关系。 写入模式: 线性:线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷,
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
Kubernetes网络 容器网络 Service Ingress 就绪探针(Readiness Probe) NetworkPolicy
节点池 基础配置 伸缩配置 计算配置 节点网络配置 容器网络配置 配置管理-容器网络配置 配置管理-容器引擎配置
身则专注于容器调度。 CRI(Container Runtime Interface):容器运行时接口,提供计算资源,CRI隔离了各个容器引擎之间的差异,而通过统一的接口与各个容器引擎之间进行互动。 CNI(Container Network Interface):容器网络接口,
| grep files 修改容器单进程最大文件句柄数 file-max /etc/sysctl.conf 系统整体最大文件句柄数,可视业务情况调整。 查看参数: sysctl fs.file-max 修改节点系统级最大文件句柄数 nf_conntrack_buckets nf_conntrack_max
命名空间名称 命名空间名称 估算成本 命名空间成本,计算方式:根据命名空间资源用量(CPU、Memory)占整体节点资源比例计算出来的成本,结合命名空间中工作负载关联存储的成本 运行总核时 所选时间周期内,命名空间总消耗的核时资源数 CPU平均利用率 所选时间周期内,命名空间的 CPU
关联的ECS和EVS资源费用。 基于计费账单的精准成本计算:使用真实账单进行成本分摊计算,精准统计集群成本。 灵活的成本分摊策略:支持集群、命名空间、节点池、应用等多种维度的成本可视化与成本分摊策略。 支持长期的成本数据存储与检索:最大支持长达2年的成本分析。 分钟级负载计费,轻
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。 节点规格没有跟随应用迭代而变化,资源分配率低:初期节点规格与应用规格匹配度较好,资源分配率较高;随着应用版本迭代,应用申请资源发生变化,与节点规格比例差异较大,使节点分配率降低,计算资源碎片数量增加。 业务“潮