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"clickhousekeeperinstallations.clickhouse-keeper.altinity.com" deleted ... 父主题： 批量计算
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（需要使用OBS
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
资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写
此时已经可以使用spark-submit等二进制，执行以下命令查看所用的Spark版本。 spark-submit --version 配置Spark对接OBS 获取华为云OBS jar包。本文使用hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-45.jar，获取地址：https://github.co
Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。
应用程序完成后，执行程序的Pod将终止并清理，但驱动程序Pod仍然存在并保持在“已停止”状态，直到最终进行垃圾回收或手动清理。在“已停止”状态下，驱动程序Pod不会使用任何计算或内存资源。 图1 提交机制的工作原理 在CCE上运行SparkPi例子 在执行Spark的机器上安装kubectl，详情请参见通过kubectl连接集群。
务器之间数据隔离。 私有网络：数据访问必须在数据中心内部网络中。 容量性能：单卷容量有限（TB级），但性能极佳（IO读写时延ms级）。 使用限制：不支持导入分区过或者具有非ext4文件系统的云硬盘。 应用场景：主要面向HPC高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。
Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。 一般情况下，Kubernetes在调度工作负
系统插件多可用区部署 自动弹性伸缩 日志监控告警 集群Master节点多可用区 华为云支持多区域（Region），每个区域下又有不同的可用区（AZ，Availability Zone）。可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，
混合云 应用场景 多云部署、容灾备份 为保证业务高可用，需要将业务同时部署在多个云的容器服务上，在某个云出现事故时，通过统一流量分发的机制，自动地将业务流量切换到其他云上。 流量分发、弹性伸缩 大型企业客户需要将业务同时部署在不同地域的云机房中，并能根据业务的波峰波谷进行自动弹性扩容和缩容，以节约成本。
进行网络通信。 同理，如果该VPC和其他VPC或数据中心网络环境连通，且在VPC路由表中添加容器网段的路由，在网段不冲突的情况下，其他VPC或数据中心所属的资源也可以与集群内部的容器直接进行网络通信。 缺点 节点数量受限于虚拟私有云VPC的路由配额。 每个节点将会被分配固定大小的
性能要求较高：由于没有额外的隧道封装，相比于容器隧道网络模式，VPC网络模型集群的容器网络性能接近于VPC网络性能，所以适用于对性能要求较高的业务场景，比如：AI计算、大数据计算等。 中小规模组网：由于VPC路由网络受限于VPC路由表条目配额的限制，建议集群规模为1000节点及以下。 性能要求高：由于云原生网络2
开启对分布式云支持(homezone/cloudpond) 集群可以统一管理数据中心和边缘的计算资源，用户可以根据业务诉求将容器部署到合适的区域。 该功能仅CCE Turbo集群支持，且需要提前注册智能边缘小站，详情请参见在CCE Turbo集群中使用分布式云资源。 禁止集群删除
节点可创建的最大Pod数量说明 节点最大Pod数量计算方式 根据集群类型不同，节点可创建的最大Pod数量计算方式如下： 网络模型 节点可创建的最大Pod数量计算方式 建议 “容器隧道网络”集群 仅取决于节点最大实例数 - “VPC网络”集群 取决于节点最大实例数和节点可分配容器IP数中的最小值
节点可创建的最大Pod数量说明 节点最大Pod数量计算方式 根据集群类型不同，节点可创建的最大Pod数量计算方式如下： 网络模型 节点可创建的最大Pod数量计算方式 建议 “容器隧道网络”集群 仅取决于节点最大实例数 - “VPC网络”集群 取决于节点最大实例数和节点可分配容器IP数中的最小值
行Pod数、 支持task、支持生命周期管理、支持指定队列、支持优先级调度等。Volcano Job更加适用于机器学习、大数据、科学计算等高性能计算场景。 应用扩缩容优先级策略（Balancer与BalancerPolicyTemplate）：开启Volcano应用扩缩容优先级策
并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例，可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景，例如科学计算。 通用计
私有网络：数据访问必须在数据中心内部网络中。 容量与性能：单文件系统容量较高（PB级），性能极佳（IO读写时延ms级）。 应用场景：适用于多读多写（ReadWriteMany）场景下的各种工作负载（Deployment/StatefulSet）和普通任务（Job）使用，主要面向高性能计算、媒体处
Volcano agent会周期性采集节点上Pod的CPU和内存利用率，计算每个Pod的CPU和内存用量均值、峰值和标准差，并基于Pod的这些统计特征值，进一步计算节点的CPU和内存用量评估值。 超卖量的计算算法：节点资源超卖量 = (节点资源分配量 - 节点资源用量评估值) *
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