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当在线业务带宽低于在线业务水线时，离线业务的带宽阈值处于一个相对较高的水平，即表示允许离线业务占用一定的带宽；当在线业务带宽超过在线业务水线时，则会相应地调低离线业务带宽阈值，以降低离线业务占用的带宽，预留出更多的带宽供在线业务使用。
将Prometheus监控数据上报至第三方监控平台 操作场景 CCE云原生监控插件可以将集群中收集到的Prometheus指标，上报到您指定的监控平台，例如AOM，或者您也可以指定支持Prometheus数据的第三方监控平台。
常见的业务确认方式有： 业务界面可用 监控平台无异常告警与事件 关键应用进程无错误日志 API拨测正常等 解决方案 若集群升级后您的在线业务有异常，请联系技术支持人员。 父主题： 升级后验证
在线作业预选超卖节点时只能使用其非超卖资源 在线作业只能使用超卖节点的非超卖资源，离线作业可以使用超卖节点的超卖及非超卖资源。 同一调度周期在线作业先于离线作业调度 在线作业和离线作业同时存在时，优先调度在线作业。
Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供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能力。
应用管理与运维平台（ServiceStage） ServiceStage应用管理与运维平台是一个应用托管和微服务管理平台，可以帮助企业简化部署、监控、运维和治理等应用生命周期管理工作。
系统会以邮件、短信形式给客户发送账户余额变动通知，包括账户余额调整、充值到账、客户在线充值等。 父主题： 计费类
CCE集群根证书是Kubernetes认证的基础证书，华为云上的Kubernetes集群管理面托管在CCE管理平台上，证书也在CCE的管理平台上，不对用户开放，这个证书在平台上会定期维护，不会出现过期的情况。
当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系客服，并提供错误码，以便尽快帮您解决问题。
作用范围 colocation-enable true/false false 允许 CCE Turbo 从集群维度来看，混部是将多种应用在一个集群内部署，通过预测分析应用特性，实现业务对集群资源的充分利用；从节点维度来看，混部是将多个容器部署在同一个节点上，这些容器内的应用既包括在线类型
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。
Volcano调度器 插件简介 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。
CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务 CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。
CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务 CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。
CCE突发弹性引擎（对接CCI） CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。
概述 Kubernetes是一个开源的容器编排部署管理平台，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。
对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。
业务在离线混部优先级 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 annotations["volcano.sh/qos-level"] -7~7间整数 无 允许 - 小于0代表低优先级任务，即离线作业，大于等于0代表高优先级任务，即在线作业。
全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI），无需关心节点资源。 适合在线突增流量、CI/CD、大数据作业等场景。
Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。
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