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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的
使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布 本文将介绍使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布的应用场景、用法详解及实践步骤。 应用场景 使用Nginx Ingress实现灰度发布适用场景主要取决于业务流量切分的策略，目前Nginx Ingress支持基于H
使用CoreDNS实现自定义域名解析 应用现状 在使用CCE时，可能会有解析自定义内部域名的需求，例如： 存量代码配置了用固定域名调用内部其他服务，如果要切换到Kubernetes Service方式，修改配置工作量大。 在集群外自建了一个其他服务，需要将集群中的数据通过固定域名发送到这个服务。
使用hostAliases参数配置Pod的/etc/hosts文件 使用场景 DNS配置或其他选项不合理时，可以向pod的“/etc/hosts”文件中添加条目，使用hostAliases在pod级别覆盖对主机名的解析。 操作步骤 使用kubectl连接集群。 创建hostaliases-pod
} } ] } 则使用kubelet top node查看节点内存使用率： 节点内存使用率 = 节点已使用量 / 节点可分配 = 2413824Ki / 2213604Ki = 109% 实际节点内存使用率： 实际节点内存利用率 = 节点已使用量 / 节点内存总量 = 2413824Ki
解决方案 解决在不同架构的节点使用镜像创建工作负载通常有两种方法： 创建工作负载的时候通过亲和性设置，使用ARM架构镜像时让Pod调度到ARM架构的节点上，使用x86架构镜像时让Pod调度到x86架构的节点上。 构建双架构镜像，同时支持两种架构，当Pod调度到ARM架构节点时拉取ARM
集群节点使用networkpolicy概率性出现panic问题 问题场景 集群版本：v1.15.6-r1版本 集群类型：CCE集群 网络模式：容器隧道网络模式 节点操作系统：CentOS 7.6 上述集群的用户配置使用networkpolicy后，由于节点上canal-agent网络组件与CentOS
使用Jenkins和Gitlab实现多集群隔离的DevOps流程 方案概述 资源规划 实施步骤 父主题： DevOps
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示例
面看到的磁盘使用率在40%不到。 后面在该节点上排查，发现有一个pvc磁盘使用达到了92%，将这个盘清理后，集群界面的磁盘使用率和云监控使用率一致了。 请问集群界面的节点监控是怎么样的原理，是否只报最大磁盘使用率的数据呢？ 问题解答： CCE集群监控信息中，磁盘使用率为当前节点中使用率最高的硬盘的监控信息。
事件类告警：根据集群上报到AOM的事件配置告警。推荐配置的事件和配置方法请参见添加事件类告警。 指标类告警：实时监控环境中主机、组件等资源使用情况，根据监控指标阈值告警。推荐配置阈值指标和配置方法请参见添加指标类告警。 在SMN创建主题 SMN（Simple Message No
0-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（需要使用OBS Browser工具）。 例如：桶内文件路径/文件名，文件下载地址可至github中指定项目的指定路径下查找，示例如1、2所示。 m
原理介绍 用户通常使用无状态负载 Deployment、有状态负载 StatefulSet等Kubernetes对象来部署业务，每个工作负载管理一组Pod。以Deployment为例，示意图如下： 通常还会为每个工作负载创建对应的Service，Service使用selector来
GPU节点使用nvidia驱动启动容器排查思路 集群中的节点是否有资源调度失败的事件？ 问题现象： 节点运行正常且有GPU资源，但报如下失败信息： 0/9 nodes are aviable: 9 insufficient nvida.com/gpu 排查思路： 确认节点标签是否已经打上nvidia资源。
些建议，以降低这种风险。 容器镜像最小化 为了加强容器镜像的安全性，首先应从镜像中移除所有不必要的二进制文件。如果使用的是Docker Hub上的未知镜像，推荐使用如Dive这样的工具来审查镜像内容。Dive能够展示镜像每一层的详细内容，帮助您识别潜在的安全风险。更多信息，请参见Dive。
便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署四个环节，可全面支持企业用户的机器学习、深度学习完整使用过程。 如下图所示： 通过Kubeflow 1.0，用户可以使用Jupyter开发模型，然后使用fairin
使用SWR触发器自动更新工作负载版本 操作场景 容器镜像服务可搭配云容器引擎CCE一起使用，实现镜像版本更新时自动更新使用该镜像的应用。您只需要为镜像添加一个触发器，通过触发器，可以在每次生成新的镜像版本时，自动执行更新动作，如：自动更新使用该镜像的应用。 前提条件 更新应用镜像
在CCE集群中使用密钥Secret的安全配置建议 当前CCE已为secret资源配置了静态加密，用户创建的secret在CCE的集群的etcd里会被加密存储。当前secret主要有环境变量和文件挂载两种使用方式。不论使用哪种方式，CCE传递给用户的仍然是用户配置时的数据。因此建议：
kubectl使用报错：Error from server (Forbidden) 故障现象 使用kubectl在创建或查询Kubernetes资源时，显示如下内容。 # kubectl get deploy Error from server (Forbidden): deployments
健康检查使用UDP协议的安全组规则说明 操作场景 当负载均衡协议为UDP时，健康检查也采用的UDP协议，您需要打开其后端服务器的ICMP协议安全组规则。关于使用UDP协议健康检查的详细说明，请参见使用UDP协议有什么注意事项？。 操作步骤 登录CCE控制台，单击服务列表中的“网络
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