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在CCE集群中部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算
在CCE集群中部署使用Spark 安装Spark 使用Spark on CCE 父主题： 批量计算
服务API的最大吞吐量/并发量与承诺的服务吞吐量/并发量需要100%吻合。当发现无法达到承诺的吞吐量/并发量时，API提供方应从架构上通过扩容等手段提升吞吐量和并发量。 父主题： API开放
几种不同类型的归档，区别是什么 标准存储 标准存储访问时延低和吞吐量高，因而适用于有大量热点文件（平均一个月多次）或小文件（小于1MB），且需要频繁访问数据的业务场景。 适合高性能，高可靠，高可用，频繁访问场景。
使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit，可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行，详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下： 创建一个
预置条件 本实践提供在CCE上运行caffe的基础分类例子https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb的过程。 OBS存储数据预置 创建OBS桶，并确认以下文件夹已创建，文件已上传至指定位置
Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。
表1 数据库安全服务版本规格说明 版本 支持的数据库实例 性能参数 入门版 最多支持1个数据库实例 吞吐量峰值：1,000条/秒 入库速率：120万条/小时 在线SQL语句存储：1亿条 基础版 最多支持3个数据库实例 吞吐量峰值：3,000条/秒 入库速率：360万条/小时 在线SQL
fio --version 文件系统性能数据 SFS Turbo文件系统的性能主要有IOPS和吞吐量等指标，具体各指标数据参见表1。
在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算
在CCE集群中部署使用Tensorflow 资源准备 购买CCE集群，购买GPU节点并使用gpu-beta插件安装显卡驱动。 在集群下添加一个对象存储卷。 数据预置 从https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist下载数据。 获取tensorflow
测量对象&维度 监控周期（原始指标） bandwidth_usage 带宽使用率 当前流量带宽与最大带宽限制的百分比 0-200% 测量对象： Redis 4.0及以上版本 主备、读写分离、集群实例数据节点 测量维度： dcs_cluster_node 1分钟 其中，带宽使用率的计算公式为
CloudTable服务是基于公有云实现的全托管服务，为用户提供专属集群，即开即用，适合业务吞吐量大，时延要求低的用户。选择CloudTable服务，可以免部署、免运维，按需申请，减低成本，能够获取专业指导。 父主题： 通用类
安装Spark 前提条件 您需要准备一台可访问公网的Linux机器，节点规格建议为4U8G及以上。 配置JDK 以CentOS系统为例，安装JDK 1.8。 查询可用的JDK版本。 yum -y list java* 选择安装JDK 1.8。 yum install -y java
1：货币 2：时长 3：流量 4：数量 6：长度 7：容量 9：行数 10：周期 11：频率 12：个数 15：容量*时长 16：带宽速率 17：容量时长 18：查询速率 19：带宽速率（1000进制） 20：性能测试用量 21：面积 22：视频 23：吞吐量 24：分辨率 26：
1：货币 2：时长 3：流量 4：数量 6：长度 7：容量 9：行数 10：周期 11：频率 12：个数 15：容量*时长 16：带宽速率 17：容量时长 18：查询速率 19：带宽速率（1000进制） 20：性能测试用量 21：面积 22：视频 23：吞吐量 24：分辨率 26：
Kubeflow部署 Kubeflow的诞生背景 基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个
Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST
在CCE集群中部署使用ClickHouse ClickHouse是一款用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统，适用于处理大规模数据集的实时查询和分析。ClickHouse容器化部署方式主要有4种，具体请参见表1。ClickHouse Operator是在Kubernetes上部署和管理
fio --version 文件系统性能数据 SFS Turbo文件系统的性能主要有IOPS和吞吐量等指标，具体各指标数据参见表1。
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