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终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 父主题： 使用前必读
Pod规格计算方式 Pod规格的计算步骤如下： Pod 包含的所有 Init 容器上定义的任何特定资源的约束值 (limit) 或 请求值 (request) 的最大值，作为 Pod 有效初始 request/limit。 Pod 对资源的有效 limit/request ，是取如下两项的较大者：
如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时，您必须指定其区域终端节点。有关华为云的区域和终端节点的更多信息，请参阅地区和终端节点。
预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 以下计费项支持按需计费。 表1 适用计费项 Pod规格计费项 说明 通用计算型 包括CPU和内存。 GPU加速型 包括CPU、内存和GPU。 假设您计划购买一台通用计算型云容器实例。在购买云容器实例页面底部，您将看到所需费用的明细，如图所示。
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。
当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器实例中创建GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。
rofile管理调度功能。 当弹性到CCI的资源调度失败时，bursting节点会被锁定半小时，期间无法调度至CCI。用户可通过CCE集群控制台，使用kubectl工具查看bursting节点状态，若节点被锁定，可手动解锁bursting。 调度策略 CCE集群工作负载弹性调度到CCI策略有如下三种：
“通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
“通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
型计算，同时对成本较敏感，需要低成本、免运维的计算平台。科学计算一般都是任务型计算，快速申请大量资源，完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。 高性能计算：提供高性能计算、网络和高I/O存储，满足密集计算的诉求 极速弹性：秒级资源准备与弹性，减少计算过程中的资源处理环节消耗
在Pod这个章节介绍了Pod，Pod是Kubernetes创建或部署的最小单位，但是Pod是被设计为相对短暂的一次性实体，Pod可以被驱逐（当节点资源不足时）、随着集群的节点fail而消失。同时kubernetes提供了Controller（控制器）来管理Pod，Controller可以创建和管理
常见问题 问题一：用户负载无法调度到CCI，登录CCE节点执行kubectl get node发现virtual-kubelet节点状态为不可调度。 问题原因：CCI资源售罄导致弹性到CCI的资源调度失败，bursting节点会被锁定半小时（状态变为SchedulingDisabled），期间无法调度至CCI。
一个Pod内最多支持5个容器。 Pod中所有容器和InitContainer（启动容器） 两者规格中的request和limit相等。 Pod规格计算详情请参见Pod规格计算方式。 InitContainer是一种特殊容器，在 Pod 内的应用容器启动之前运行。有关InitContainer更多解释请参见对容器进行初始化操作。
镜像地址替换 使用场景 用户在线下IDC有自建的harbor镜像仓库，同时也会将镜像同步到华为云SWR镜像仓库。创建负载后，希望调度到自建Kubernetes集群节点上运行的Pod使用自建镜像仓库的镜像，弹性到CCI的Pod使用SWR的镜像，以提高镜像拉取效率。可通过在Pod.A
容器实例被驱逐 如果节点超负荷运行，无法承受的话，系统会自动清理一些任务。 建议根据实际使用量来申请资源。 父主题： 容器工作负载类
当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
Kubernetes官方发布安全漏洞（CVE-2020-8558），Kubernetes节点的设置允许相邻主机绕过本地主机边界进行访问。 Kubernetes集群节点上如果有绑定在127.0.0.1上的服务，则该服务可以被同一个LAN或二层网络上的主机访问，从而获取接口信息。如果绑定在端
kubernetes.io/flavor字段为如下值。 general-computing：通用计算型，基本水平的计算、存储和网络资源，适用于通用工作负载场景。 gpu-accelerated：GPU加速型，突出的图形计算能力，适用于AI等高性能场景。 Namespace下必须要创建一个Networ
境变量配置，获取Pod的namespace、name、uid、IP、Region和AZ。 CCI创建Pod并分配节点的同时，Pod Annotations中新增所在节点的region和az信息。 此时Pod中Annotations格式为： apiVersion: v1 kind:
oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议切换oneAPI版本或使用4核以上Pod运行。
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