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nvidia驱动建议放在OBS桶里，并设置为公共读。 相关链接 GPU节点使用nvidia驱动启动容器排查思路 GPU插件安装 父主题： 工作负载异常问题排查
对命名空间进行配额管理 配额管理实现多团队或多用户在共享集群资源的情况下限制团队、用户可以使用的资源总量，包括限制命名空间下创建某一类型对象的数量以及对象消耗计算资源（CPU、内存）的总量。 通过命名空间配额管理，您可以对业务或者团队进行资源限制，减小不必要的资源开销。
apiVersion: v1 kind: Service # 对象类型为Service metadata: name: nginx labels: app: nginx spec: ports: - name: nginx # Pod
/{job_id} cce:job:get √ √ 列出所有任务 GET /api/v2/projects/{project_id}/jobs cce:job:list √ √ 删除所有任务或删除单个任务 DELETE /api/v2/projects/{project_id}/jobs
表3 节点内存预留规则v2 预留类型 基础/浮动 预留公式 预留对象 OS侧预留 基础预留 固定400MiB sshd、systemd-journald等操作系统服务组件占用 浮动预留（随节点内存） 25MiB/GiB 内核占用 CCE侧预留 基础预留 固定500MiB 节点空载时
" tag: "1.5" digest: "" admissionWebhook配置 Nginx Ingress Controller支持admissionWebhook配置，通过设置controller.admissionWebhook参数，可以对Ingress对象进行有效性校验
CCE通过spec的描述来创建或更新对象。
/{job_id} cce:job:get √ √ 列出所有任务 GET /api/v2/projects/{project_id}/jobs cce:job:list √ √ 删除所有任务或删除单个任务 DELETE /api/v2/projects/{project_id}/jobs
操作系统镜像版本说明 本文为您提供CCE集群操作系统版本相关的最新发布动态。 如需获取最新的集群版本与操作系统版本对应表，请参见集群版本与操作系统对应关系。 Huawei Cloud EulerOS 2.0 内核版本 发布时间 发布说明 5.10.0-182.0.0.95.r1941
OBS桶中找不到模板，请在旧命名规则的桶中进行查找。
区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。
Job：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、StatefulSet）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。
必选 metadata 资源对象的元数据定义。 必选 name deployment的名称。 必选 spec 用户对deployment的详细描述的主体部分都在spec中给出。 必选 replicas 实例数量。
标签可用于选择对象并查找满足某些条件的对象集合，格式为key/value键值对。
创建CCE Turbo集群时如何设置IPv6服务网段 问题背景 当您需要创建一个IPv4/IPv6双栈的CCE Turbo集群时，需要设置IPv6服务网段，该网段默认值为fc00::/112，包含了65536个IPv6服务地址。如果您需要自定义服务网段，您可参考本文进行设置。 IPv6
DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。
支持网络隔离，具体请参见配置网络策略（NetworkPolicy）限制Pod访问的对象。 支持带宽限制。 支持大规模组网，最大可支持2000节点规模。 缺点 由于隧道封装，网络问题排查难度较大，整体性能较低。 Pod无法直接利用EIP、安全组等能力。
在Kubernetes1.29版本中，新增对象ServiceCIDR，允许用户动态配置集群分配Service的ClusterIP时所使用的地址范围。
如果您需要在删除StatefulSet对象后，在EIP过期回收时间内保留对应的固定EIP，用于下一次重建同名的StatefulSet再次使用对应的固定EIP，请将该参数设为true。
弹性伸缩 在Pod的编排与调度章节介绍了Deployment这类控制器来控制Pod的副本数量，通过调整replicas的大小就可以达到给应用手动扩缩容的目的。但是在某些实际场景下，手动调整一是繁琐，二是速度没有那么快，尤其是在应对流量洪峰需要快速弹性时无法做出快速反应。 Kubernetes
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