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配置管理-容器引擎配置 单容器可用数据空间 单容器可用数据空间 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 devmapper-base-size 大于等于0 0 支持初始化时配置，不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 当前仅devicemapper场景支持限制
公平调度（DRF） DRF（Dominant Resource Fairness）是主资源公平调度策略，应用于大批量提交AI训练和大数据作业的场景，可增强集群业务的吞吐量，整体缩短业务执行时间，提高训练性能。
）的路径 /var/lib/containerd 数据盘空间分配设置为“共享磁盘空间”： /mnt/paas/runtime 同时创建了/var/lib/containerd -> /mnt/paas/runtime的软链接 数据盘空间分配设置为“指定磁盘空间”：与Kubernetes
重新安装grafana不会影响已有的数据。 手动创建的grafana的服务（service）和路由（ingress）无法直接绑定至新的grafana插件，需要手动修改服务的选择器的配置，请及时修改对应的选择器。
在华为云CCE中使用Kmesh Kmesh是一个基于eBPF和可编程内核实现的高性能服务网格（Service Mesh）数据平面软件。通过将流量管理卸载到内核，Kmesh允许在网格内进行服务通信，而不需要经过代理软件，大大减少了流量转发路径，有效提升了服务访问的转发性能。
线性（linear）：线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷，实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。
在“数据存储”页签下，选择添加“主机路径 (HostPath)”，将主机路径挂载到容器对应路径。
请勿在节点上手动删除对应的存储池或卸载数据盘，否则会导致数据丢失等异常情况。 本地持久卷为非共享模式，不支持被多个工作负载或者多个任务同时挂载，且不支持被工作负载下多个实例同时挂载。 父主题： 本地持久卷（Local PV）
吞吐量：每秒成功传送的数据量，即读取和写入的数据量。 IO读写延时：连续两次进行读写操作所需的最小时间间隔。
如：tmp，表示容器中挂载路径下的数据会存储在存储卷的tmp文件夹中。不填写时默认为根路径。 权限 只读：只能读容器路径中的数据卷。 读写：可修改容器路径中的数据卷，容器迁移时新写入的数据不会随之迁移，会造成数据丢失。
Volume，每条数据是一个文件，键就是文件名，键值就是文件内容。
新建节点时，数据盘如需分配用户空间，分配目录注意不要设置关键目录，例如：如需放到home下，建议设置为/home/test，不要直接写到/home/下。 请注意“挂载路径”不能设置为根目录“/”，否则将导致挂载失败。
场景二：由于容器挂载hostPath或者emptyDir的，大量容器数据写入主机导致。 场景三：容器自身log日志打印，日志未设置保存天数，导致日志过大。 解决方法 场景一：排查是否存在大文件 使用find命令来查找大文件。
这个通道确保了数据传输的安全性和完整性，防止了中间人攻击和数据泄露。 QingTian Enclave的适用场景如下： 敏感数据处理：QingTian Enclave可以用于处理敏感数据，如加密密钥、个人身份信息等，确保这些数据在处理过程中不会被泄露。
等待其它模块Ready：比如有一个应用里面有两个容器化的服务，一个是Web Server，另一个是数据库。其中Web Server需要访问数据库。但是当启动这个应用的时候，并不能保证数据库服务先启动起来，所以可能出现在一段时间内Web Server有数据库连接错误。
如图1： 图1 创建密钥 创建密钥时密钥数据中上传的证书文件和私钥文件必须是配套的，不然会出现无效的情况。 解决方法 一般情况下，您需要从证书提供商处获取有效的合法证书。
系统将采集服务最近三天数据（若Prometheus监控数据不足三天则采集所有数据）生成推荐结果，且每24h会刷新一次推荐结果。 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群。 进入成本洞察界面，单击成本优化建议一栏中的“详情”。 选择工作负载，单击“开启推荐”。
切换至“异构资源配置”页签，开启“GPU虚拟化”，支持配置集群级别和节点池级别的GPU虚拟化。 集群级别的GPU虚拟化： 开启“GPU配置 > GPU虚拟化”，开启后，全局默认开启GPU虚拟化，支持单GPU卡的算力与显存切分。 在“集群默认驱动”的中选择支持GPU虚拟化的驱动。
容器网络丢包率：Pod的每个的容器在不同的时间段接收丢失的数据包总量占接收的数据包总量的比例。 其他指标 Pod 历史状态：Pod在不同时间段所处的状态。 容器历史状态：Pod的每个容器在不同的时间段所处的状态。 父主题： 监控中心
本方案的关键点是获取ELB的指标数据并上报到Prometheus，再将Prometheus中的数据转换成HPA能够识别的metric数据，然后HPA根据metric数据进行弹性伸缩。
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