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另外在Kubernetes中使用Service定义一系列Pod以及访问这些Pod的策略的资源对象，使用Ingress管理外部访问的资源对象。 如果您对Kubernetes的资源不熟悉，请参见《云容器实例开发指南》了解各资源的关系。
kubectl config set-context $context --namespace=$ns 其中，$ns为Namespace的名称；$context 为上下文的名称，可以自定义，也可执行如下命令获取： # kubectl config get-contexts CURRENT
kubectl config set-context $context --namespace=$ns 其中，$ns为Namespace的名称；$context 为上下文的名称，可以自定义，也可执行如下命令获取： # kubectl config get-contexts CURRENT
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。
一个Pod封装一个或多个容器（container）、存储资源（volume）、一个独立的网络IP以及管理控制容器运行方式的策略选项。 Pod使用主要分为两种方式： Pod中运行一个容器。
而使用“Strategic Merge Patch”类型操作，是添加元数据到资源对象中，并通过这些新元数据来决定各个列表是否需要被合并。
对象存储服务（Object Storage Service，OBS），OBS是一个基于对象的海量存储服务，为用户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 上面三种存储中，OBS的使用方式最为直接，云容器实例当前支持直接以SDK方式使用对象存储服务（OBS）。
ENV为环境变量，在云容器实例中创建负载的时候，可以在高级配置中设置，“ENV VERSION 1.0”指令在CCI中的使用，如下所示。 VOLUME为定义容器卷，通常配合docker run -v 宿主机路径:容器卷路径一起使用。
Pod Pod 环境变量 启动命令 对容器进行初始化操作 Pod规格计算方式 生命周期管理 存活探针（liveness probe）
负载管理 CCI应用进行优雅滚动升级 在容器中通过环境变量获取Pod基础信息 内核参数配置 修改/dev/shm容量大小 使用Prometheus监控CCI实例
networkType EIP的类型 取值范围：5_telcom（电信），5_union（联通），5_bgp（全动态BGP），5_sbgp（静态BGP），5_ipv6。 必须是系统具体支持的类型。
什么是环境变量？ 什么是服务？ 什么是mcore？ 镜像、容器、工作负载的关系是什么？ 什么是安全容器？ 能否使用kubectl管理容器实例？ CCI资源包中的核时怎么理解？
类型：文件存储类型，当前支持NFS类型。 访问模式：文件存储的访问模式，当前支持ReadWriteMany，即文件存储卷能够以读写模式被多个节点同时加载。 对于SFS 3.0多读场景，数据存在缓存的情况，会导致原数据读取延迟。
Secret Secret是Kubernetes中一种加密存储的资源对象，用户可以将认证信息、证书、私钥等保存在密钥中，在容器启动时以环境变量等方式加载到容器中。 详细信息请参见Secret。 父主题： 安全
都已经挂载成功，检测超时为2min3s；如果检测周期中以及最终超时到达时Pod关联volume都没有检测到挂载成功，则上报事件“Unable to mount volumes for pod …”。
对象存储卷（OBS） 云容器实例支持将OBS创建的对象存储卷挂载到容器的某一路径下。OBS是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。详情见对象存储卷。
OBS对象存储包含“对象桶”和“并行文件系统”两种类型。并行文件系统是OBS提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，相较于OBS对象存储在稳定性、性能上更具优势。
PyTorchJob即PyTorch任务，是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。
TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。
MXJob即MXNet任务，是基于MXNet开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现MXNet的训练。MXNet开源框架的信息详见：https://mxnet.incubator.apache.org/。
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