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PodSecurityPolicy允许为不同的服务账号（Service Account）绑定不同策略（Kubernetes社区不建议使用该能力）。如果您有使用该能力的诉求，在迁移至Pod Security Admission后，需要自行定义第三方Webhook。
云原生监控插件：使用Prometheus提供基础资源使用指标，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。
XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA API cudaMallocManaged()，更多信息，请参见NVIDIA官方文档。请使用其他方式申请显存，例如调用cudaMalloc()等。
社区经过思考之后，定义了一套标准的Metrics API，通过聚合API对外提供服务。 metrics.k8s.io： 主要提供Pod和Node的CPU和Memory相关的监控指标。
方式二：如果您无法获取到此证书申请人下载的证书，您可以通过云审计服务查询删除用户 (deleteUser)、删除委托 (deleteAgency) 的事件，事件对应的资源 ID 分别是已删除用户、已删除委托账号的 ID。
由SFS Turbo共享路径和子目录组成，共享路径可至SFS Turbo服务页面查询，子路径由用户自定义，后续指定该StorageClass创建的PVC均位于该子目录下。 everest.io/share-volume-type：选填字段。填写SFS Turbo的类型。
云原生监控插件：使用Prometheus提供基础资源使用指标，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。 集群中需要安装容器垂直弹性引擎。 注意事项 容器垂直伸缩功能目前处于试验阶段，请谨慎使用。
由SFS Turbo共享路径和子目录组成，共享路径可至SFS Turbo服务页面查询，子路径由用户自定义，后续指定该StorageClass创建的PVC均位于该子目录下。 everest.io/share-volume-type：选填字段。填写SFS Turbo的类型。
登录CCE控制台，进入集群，在左侧选择“节点管理”，单击节点后的“同步云服务器”。 登录目标节点。 使用lsblk命令查看节点块设备信息。 这里存在两种情况，根据容器存储Rootfs而不同。
但对于较新版本的Nginx Ingress Controller来说（社区版本v1.0.0及以上，对应CCE插件版本2.x.x），如果在创建Ingress时没有显示指定Ingress类别为nginx，该资源将被Nginx Ingress Controller忽略，Ingress规则失效，导致服务中断
其中，default-secret用于SWR的私有镜像拉取，paas.elb用于该命名空间下的服务对接ELB。 使用密钥设置工作负载的环境变量 使用密钥配置工作负载的数据卷 本节以下面这个Secret为例，具体介绍Secret的用法。
Kubernetes会将PVC和匹配的PV进行绑定，这样就实现了工作负载访问存储服务的能力。
配额管理 表5 配额管理 API 说明 查询CCE服务下的资源配额 查询CCE服务下的资源配额。
该模式集群内资源占用非常低，可以显著节省您的计算和存储成本，AOM服务按照上报的指标量进行计费，其中，基础指标免费，自定义指标按量计费；自定义指标可以按需废弃，您可以仅保留基础免费指标使用AOM。 该模式暂不支持基于自定义普罗语句的HPA。
EulerOS 2.10 弹性云服务器-物理机使用Device Mapper Rootfs为Device Mapper且容器引擎为containerd时支持自定义Pod容器空间，默认值为10G。
EulerOS 2.10 弹性云服务器-物理机使用Device Mapper Rootfs为Device Mapper且容器引擎为containerd时支持自定义Pod容器空间，默认值为10G。
不使用GPU资源可以选择关闭 昇腾NPU预选调度 支持昇腾NPU HCCS亲和预选调度 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 cce-gpu-topology-predicate true/false true 允许 CCE Standard/CCE Turbo 一台AI服务器上共有
须知： 在CCE Turbo集群中，如果使用独享型ELB对接到工作负载，则最大实例数不能超过ELB的后端服务器组配额（默认为500），否则将会导致多余的实例无法添加到ELB后端。 冷却时间 请输入缩容和扩容的冷却时间，单位为分钟，缩容扩容冷却时间不能小于1分钟。
10001，形如http://{POD_IP}:10001/metrics 注意，如果在节点上访问插件服务端口，需要放通节点和Pod的安全组限制。
APF以更细粒度的方式对请求进行分类和隔离，提升最大并发限制，并且它还引入了空间有限的排队机制，因此在非常短暂的突发情况下，API 服务器不会拒绝任何请求。 通过使用公平排队技术从队列中分发请求，这样，一个行为不佳的控制器就不会导致其他控制器异常 （即使优先级相同）。
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