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业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调
Kubernetes支持Pod和集群节点的自动弹性伸缩，通过设置弹性伸缩规则，当外部条件（如CPU使用率）达到一定条件时，根据规则自动伸缩Pod和集群节点。 Prometheus与Metrics Server 想要做到自动弹性伸缩，先决条件就是能感知到各种运行数据，例如集群节点、Pod、
匹配实际节点ECS/BMS规格分类 vm：弹性云服务器 ElasticBMS：C6型弹性裸金属通用计算增强型云服务器，规格示例：c6.22xlarge.2.physical pm: 裸金属服务器 不填写时默认为vm 父主题： 节点池
什么是弹性网卡？ 弹性网卡即虚拟网卡，您可以通过创建并配置弹性网卡，并将其附加到您的云服务器实例（包括弹性云服务器和裸金属服务器）上，实现灵活、高可用的网络方案配置。 弹性网卡类型 主弹性网卡：在创建云服务器实例时，随实例默认创建的弹性网卡称作主弹性网卡。主弹性网卡无法与实例进行解绑。
裸金属服务器：基于裸金属服务器部署容器服务，需要挂载本地盘或支持挂载云硬盘。 CCE Turbo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，仅支持可添加多张弹性网卡的机型。 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。 父主题： 节点
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
CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务 CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。 基于该插件，支持用户在短时高负载
弹性伸缩 弹性伸缩概述 工作负载弹性伸缩 节点弹性伸缩 使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩 CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务
弹性伸缩 使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩 CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务 基于Prometheus指标的弹性伸缩实践 基于ELB监控指标的弹性伸缩实践 通过Nginx Ingress对多个应用进行弹性伸缩
OS版本：Huawei Cloud EulerOS 2.0。 集群中需要安装Volcano 1.9.0及以上版本的插件，且开启混合部署开关。 操作步骤 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群。 在左侧导航栏中选择“节点管理”，在需要开启CPU Burst弹性限流的节点池中，单击“更多
只按照实际用量收取云服务器费用。 建议搭配使用 插件部署：autoscaler、cce-hpa-controller 工作负载弹性：CronHPA（CronHorizontalPodAutoscaler）+ HPA（Horizontal Pod Autoscaling） 集群节点弹性：CA（Cluster
节点弹性伸缩 节点伸缩原理 节点池弹性伸缩优先级说明 创建节点弹性策略 管理节点弹性策略 父主题： 弹性伸缩
17及以后的集群版本。 根据基础资源指标进行弹性伸缩：需将Prometheus注册为Metrics API的服务，详见通过Metrics API提供基础资源指标。 根据自定义指标进行弹性伸缩：需要将自定义指标聚合到Kubernetes API Server，详情请参见使用自定义指标创建HPA策略。
当节点池中节点为0时，CCE集群弹性引擎插件无法获取节点CPU/内存数据，指标触发的节点弹性规则将不会生效。 GPU/NPU节点驱动未安装成功时，CCE集群弹性引擎插件会认为该节点未完全可用，通过CPU/内存指标触发的节点弹性规则将不会生效。 使用CCE集群弹性引擎插件时，部分污点/注解
容器垂直弹性引擎 CCE容器垂直弹性引擎是一款支持应用垂直弹性伸缩（VPA，Vertical Pod Autoscaling）的插件，可以根据容器资源历史使用情况自动调整Pod的CPU、Memory资源申请量。 开源社区地址：https://github.com/kubernet
CCE容器弹性引擎 CCE容器弹性引擎（原名cce-hpa-controller）插件是一款CCE自研的插件，能够基于CPU利用率、内存利用率等指标，对无状态工作负载进行弹性扩缩容。 安装本插件后，可创建CronHPA定时策略及CustomedHPA策略，具体请参见创建CronH
解决方案 CCE中弹性伸缩最主要的就是使用HPA（Horizontal Pod Autoscaling）和CA（Cluster AutoScaling）两种弹性伸缩策略，HPA负责工作负载弹性伸缩，也就是应用层面的弹性伸缩，CA负责节点弹性伸缩，也就是资源层面的弹性伸缩。 通常情况
单击左侧导航栏的“节点管理”，单击已创建弹性伸缩策略的节点池名称，查看节点池详情。 在节点池详情中切换至“弹性伸缩”页签，可以看到弹性伸缩策略的配置及伸缩记录。 图1 查看弹性伸缩策略 您还可以在“策略”页面中查看已创建的弹性伸缩策略： 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群。 在左侧导航栏中单
足业务的实际需求。在这种情况下，通过基于ELB的QPS数据进行弹性伸缩可以更加及时地响应业务需求。 解决方案 本文介绍一种基于ELB监控指标的弹性伸缩方法，相比CPU/内存使用率进行弹性伸缩，基于ELB的QPS数据弹性伸缩更有针对性，更加及时。 本方案的关键点是获取ELB的指标数
功能，主要特性包括： 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，
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