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节点池概述 简介 为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点，云容器引擎CCE引入节点池概念。节点池是集群中具有相同配置的一组节点，一个节点池包含一个节点或多个节点。 您可以在CCE控制台创建新的自定义节点池，借助节点池基本功能方便快捷地创建、管理和销毁节点，而不会影响整
Runtime等。 CCE创建的Kubernetes集群包含Master节点和Node节点，本章讲述的节点特指Node节点，Node节点是集群的计算节点，即运行容器化应用的节点。 在云容器引擎CCE中，主要采用高性能的弹性云服务器ECS或裸金属服务器BMS作为节点来构建高可用的Kubernetes集群。
本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。 脚本将在Kubernetes软件安装前执行，可能导致Kubernetes软件无法正常安装，需谨慎使用。 安装后执行脚本 请输入脚本命令，命令中不能包含中文字符。脚本命令会进行Base64转码。安装前/后执行脚本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。
计算配置 节点类型 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 type 无 无 允许 CCE Standard/CCE Turbo CCE Standard集群： 弹性云服务器-虚拟机：基于弹性云服务器部署容器服务。 弹性云服务器-物理机：基于擎天架构的服务器部署容器服务。
批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark
计算配置 节点池类型 节点池类型。不填写时默认为vm。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .spec.type vm、ElasticBMS、pm vm 支持初始化时配置，不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 匹配实际节点ECS/BMS规格分类
计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明
在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。
成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real
合理分配容器计算资源 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存，这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启它，但是会出现其他类型的运行错误。
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
安装前执行脚本。安装前/后执行脚本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。 输入的值需要经过Base64编码，方法如下： echo -n "待编码内容" | base64 postInstall 否 String 安装后执行脚本。安装前/后执行脚本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。
本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。 脚本将在Kubernetes软件安装前执行，可能导致Kubernetes软件无法正常安装，需谨慎使用。 安装后执行脚本 请输入脚本命令，命令中不能包含中文字符。脚本命令会进行Base64转码。安装前/后执行脚本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。
集群可用但节点状态为“不可用”如何解决？ 当集群状态为“可用”，而集群中部分节点状态为“不可用”时，请参照本文提供的排查思路解决。 节点不可用检测机制说明 Kubernetes 节点发送的心跳确定每个节点的可用性，并在检测到故障时采取行动。检测的机制和间隔时间详细说明请参见心跳。
不会触发指标扩容。 执行动作：达到触发条件后所要执行的动作。 自定义：为节点池增加指定数量的节点。 自动计算：当达到触发条件时，自动扩容节点，将分配率恢复到触发条件以下。计算公式如下： 扩容节点数 = 节点池容器组（Pod）资源申请值 / （单节点可用资源值 * 目标分配率） -
安装前执行脚本。安装前/后执行脚本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。 输入的值需要经过Base64编码，方法如下： echo -n "待编码内容" | base64 alpha.cce/postInstall 否 String 安装后执行脚本。安装前/后执行脚本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。
基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。
在节点列表中选择一个或多个DefaultPool中的节点，单击“更多 > 重置节点”。 在弹出的窗口中单击“下一步”，跳转到参数配置界面。 配置节点参数。 计算配置 表1 计算配置参数 参数 参数说明 节点规格 重置节点时不支持修改节点规格。 容器引擎 CCE支持Docker和Containerd容器引擎
在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算
NPU设备的管理插件 1.0.3 v1.13 v1.15 v1.17 支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件 父主题： 云原生异构计算插件
x86_64内核系统 1.1.11 v1.15 v1.17 支持用户自定义驱动地址下载驱动 支持v1.15、v1.17集群 父主题： 云原生异构计算插件
在CCE集群中部署使用Flink Flink是一个用于大规模数据处理的分布式流处理框架和计算引擎，可以处理有界（批处理）和无界（流处理）数据，提供低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时支持复杂事件处理和数据分析。在CCE集群中部署Flink，可以帮助您构建高效、可靠且灵活的数据
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