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YAML语法 YAML 是一种简洁强大的语言,它的设计目标是便于设计和使用人员阅读。 基本语法规则 大小写敏感。 使用缩进表示层级关系。 缩进时不允许使用Tab键,只允许使用空格。 缩进的空格数目不重要,要求相同层级的元素左侧对齐。 使用#表示注释。 YAML支持三种数据结构 对
使用client-go访问CCI的CRD资源Network 您可以前往开发体验馆Codelabs / Namespace生命周期代码示例(Go)下载相关代码,并在线调试。 初始化项目 创建项目examples.com/cci-examples。 项目依赖k8s.io/client-go、k8s.io/
镜像地址替换 使用场景 用户在线下IDC有自建的harbor镜像仓库,同时也会将镜像同步到华为云SWR镜像仓库。创建负载后,希望调度到自建Kubernetes集群节点上运行的Pod使用自建镜像仓库的镜像,弹性到CCI的Pod使用SWR的镜像,以提高镜像拉取效率。可通过在Pod.A
DevOps持续交付 高弹性业务 业务波峰波谷较明显的业务,日常流量稳定,高峰期又需要快速扩展资源,并对成本有一定诉求,如视频直播、媒体资讯、电商、在线教育等应用。 云容器实例提供如下特性,能够很好的支持这类场景。 快速弹性伸缩:业务高峰时,业务能够快速从CCE弹性扩展到CCI,保障业务稳定运行
PATCH请求方法操作说明 对于PATCH请求方法的操作,Kubernetes API通过相应的HTTP头域“Content-Type”对其进行识别。 操作说明 目前支持两种类型的PATCH请求方法的操作。 Merge Patch, Content-Type: application/merge-patch+json
CVE-2020-8557的漏洞公告 华为云CCI团队已经于7月22日识别Kubernetes安全漏洞CVE-2020-8557并对其进行详细分析,分析结论为:用户与CCI服务均不受本次漏洞的影响,无需进行处理。 漏洞详情 Kubernetes官方发布安全漏洞CVE-2020-8557,CVSS
CVE-2020-13401的漏洞公告 华为云CCI团队已经于7月22日识别 Kubernetes 安全漏洞CVE-2020-13401并对其进行了详细分析,分析结论为:用户与CCI服务均不受本次漏洞的影响,无需进行处理。 漏洞详情 Kubernetes官方发布安全漏洞CVE-2020-13401,CVSS
CVE-2020-8559的漏洞公告 华为云CCI团队已经于7月22日识别Kubernetes 安全漏洞CVE-2020-8559并对其进行了详细分析,分析结论为:用户与CCI服务均不受本次漏洞的影响,无需进行处理。 漏洞详情 近日Kubernetes官方披露了kube-apis
kube-proxy安全漏洞CVE-2020-8558公告 华为云CCI团队已经于7月10日识别kube-proxy安全漏洞CVE-2020-8558并对其进行了详细分析,分析结论为:基于CCI服务当前形态,用户与CCI服务均不受本次漏洞的影响,无需进行处理。 漏洞详情 Kube
z。 使用Python SDK 您可以前往开发体验馆Codelabs / Namespace生命周期代码示例(Python)下载相关代码,并在线调试。 首先需要先生成kubeconfig配置文件,参考cci-iam-authenticator使用参考,使用子命令generate-k
NewForConfig(config) } 代码示例 您可以前往开发体验馆Codelabs / Namespace生命周期代码示例(Go)下载相关代码,并在线调试。 FAQ 问:上述代码示例是否存在请求结果返回码为401的情况? 答:一般情况下,如果密码或AK/SK配置无误,client-go提
0+以上版本 使用Java SDK 您可以前往开发体验馆Codelabs / Namespace生命周期代码示例(Java)下载相关代码,并在线调试。 示例已通过以下版本的测试: 11.0.2 将以下依赖添加到项目的POM文件中: <dependency> <groupId>io
使用ConfigMap ConfigMap是一种用于存储应用所需配置信息的资源类型。资源创建完成后,可在容器应用中作为文件使用。 创建ConfigMap 登录云容器实例控制台,单击左侧导航栏的“配置中心 > 配置项(ConfigMap)”,在右侧页面中选择命名空间,单击“创建配置项”。
使用Secret Secret是Kubernetes中一种加密存储的资源对象,您可以将认证信息、证书、私钥等保存在密钥中,在容器启动时以环境变量加载到容器中,或以文件方式挂载到容器中。 Secret与SSL证书共用同一个配额。 建议用户对上传的Secret进行加密处理。 创建Secret
使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如Tensorflow、Caffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器