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图1 CCE产品架构 计算:全面适配华为云各类计算实例,支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力;支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络:支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储:对接云存储,支持EVS、S
扩缩容决策算法 HPA controller根据当前指标和期望指标来计算缩放比例,计算公式如下: 期望实例数 = 向上取整[当前实例数 * ( 当前的指标值 / 目标值 )] 例如当前的指标值是200m,目标值是100m,那么按照公式计算期望的实例数就会翻倍。那么在实际过程中,可能会遇到实例数
Turbo) 支持 支持 支持,可由多个节点或工作负载共享 CCE存储类型选择 创建工作负载时,可以使用以下类型的存储。建议将工作负载pod数据存储在云存储上。若存储在本地磁盘上,节点异常无法恢复时,本地磁盘中的数据也将无法恢复。 本地硬盘:将容器所在宿主机的文件目录挂载到容器的指定路径中(
如:分布式云场景中跨云、跨集群的统一调度,以及不同在线应用、离线任务的统一调度。 首先,Volcano通过静态分析,获取应用的静态特征,如:CPU、内存、存储、GPU等资源的需求,应用间亲和性、区域亲和性、云平台亲和性等。 接着,Volcano对接监控系统,获取不同云平台资源、集
不同指标的间隔点一致,均为普罗采集间隔,一般不会出现断点情况。 进行多指标联合PromQL计算,偏差的可能性较低。 可能会出现CPU使用率等指标的微小失真。 配置honorTimestamps 采集的指标和实际时间点完全吻合,在压测等场景下,计算出来的结果更加真实。 增加指标总存储量,降低指标压缩比,查询性能降低。
Runtime等。 CCE创建的Kubernetes集群包含Master节点和Node节点,本章讲述的节点特指Node节点,Node节点是集群的计算节点,即运行容器化应用的节点。 在云容器引擎CCE中,主要采用高性能的弹性云服务器ECS或裸金属服务器BMS作为节点来构建高可用的Kubernetes集群。
用于保存事件信息和事件告警。 费用说明 LTS创建日志组免费,并每月赠送每个账号一定量免费日志采集额度,超过免费额度部分将产生费用(价格计算器)。 Kubernetes事件上报云日志服务(LTS) 根据不同的场景,开通Kubernetes事件采集的步骤如下: 集群未开通日志中心
本文提供的成本预估费用仅供参考,资源的实际费用与用户所在区域相关,请以华为云管理控制台显示为准。 完成本实践所需的资源如下: 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 数量 费用(元) 弹性云服务器ECS 建议选择按需计费。 虚拟机类型:通用计算增强型 节点规格:4核 | 8GiB 操作系统:Ubuntu
500 16 8 KVM 通用计算型 通用计算型弹性云服务器提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源,同时可根据工作负载的需要实现性能的突增,具有短期发挥更高性能的能力。 表8 通用计算型实例特点 规格名称 计算 网络 支持集群类型 通用计算型S7 CPU/内存配比:1:2/1:4
选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时,需要安装正确的Nvidia基础设施软件,才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前,您需要根据GPU型号,选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本
如果容器初始时同时配置了资源申请值与限制值,VPA计算后给出的建议值会修改该容器的资源申请值,而限制值则根据容器初始创建时申请值与限制值的比例进行计算。 例如,某个容器原来配置了CPU资源申请值为100m与限制值为200m,申请值与限制值的比例为1:2。如果VPA计算后的资源申请值建议为80m,则该
分布在多个不同的集群中,使得计算资源无法共享,计算资源碎片数量增加。 节点规格没有跟随应用迭代而变化,资源分配率低:初期节点规格与应用规格匹配度较好,资源分配率较高;随着应用版本迭代,应用申请资源发生变化,与节点规格比例差异较大,使节点分配率降低,计算资源碎片数量增加。 业务“潮
照如下规则为您计算变更费用: 资源升配:新配置价格高于老配置价格,此时您需要支付新老配置的差价。 资源降配:新配置价格低于老配置价格,此时系统会将新老配置的差价退给您。 资源降配会影响云服务器性能,通常不建议您这样操作。 包年/包月 包年/包月资源变更时,费用计算公式如下: 变更规格费用=(新配置价格-旧配置价格)*
Splitting、Trainer、Serving、Logging等,需要一组容器进行协同工作,就很适合基于容器组的Gang调度策略。MPI计算框架下的多线程并行计算通信场景,由于需要主从进程协同工作,也非常适合使用Gang调度策略。容器组下的容器高度相关也可能存在资源争抢,整体调度分配,能够
Kubernetes在调度工作负载时支持将节点作为亲和对象,将工作负载调度至具有指定标签和标签值的节点上。例如,某些节点支持使用GPU算力,则可以使用节点亲和调度,确保高性能计算的Pod最终运行在GPU节点上。 配置节点亲和调度策略 您可以通过不同的方式配置节点亲和性调度策略,将Pod调度到满足条件的节点。 通过控制台配置
等通用计算能力。 功能 描述 参考文档 使用Volcano调度工作负载 一般情况下,Kubernetes在调度工作负载时会使用自带的默认调度器,若需要使用Volcano调度器的能力,您可以为工作负载指定调度器。 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 针对计算资源进行
Ingress实现弹性伸缩 华为云学院 云原生王者之路 云原生知识体系深度剖析,带您走上王者之路 学习周期: 4周 每周学时: 6-8小时 云原生王者之路 云原生应用架构 通过本课程了解云原生应用场景及对应的华为云方案 4小时 云原生应用架构介绍 人人学云容器 认识华为云容器从入门到精通 1小时
区提供的集群默认调度器,CCE同时还支持增强的Volcano调度器,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。 您可以选择将kube-scheduler调度器和Volcano调度器配合使用,也可以单独使用kube-scheduler调度器或Volcano调度器。
在选择合适的数据盘大小时,需要结合以下考虑综合计算: 在拉取镜像过程中,会先从镜像仓库中下载镜像tar包然后解压,最后删除tar包保留镜像文件。在tar包的解压过程中,tar包和解压出来的镜像文件会同时存在,占用额外的存储空间,需要在计算所需的数据盘大小时额外注意。 在集群创建过程
CPU使用率是70%、50%、90%,而HPA中配置的期望值是50%,计算期望副本数=(70 + 50 + 90)/50 = 4.2,向上取整得到5,即期望副本数就是5。 如果是配置多个度量指标,则会分别计算单个度量指标的期望副本数量,然后取其中最大值,就是最终的期望副本数量。 使用HPA