保证cluster-dns配置的nameserver数量与Pod dnsConfig中配置的nameserver数量之和不超过3个。 CCE集群pod与CCI集群中pod通过service互通的使用指导 安装插件,勾选”网络互通“功能。
客户端DNS配置:负载支持替换域名解析配置和追加域名解析配置,参数设置请参见客户端DNS配置。 配置完成后,单击“下一步:规格确认”,单击“提交”,单击“返回无状态负载列表”。 在负载列表中,待负载状态为“运行中”,负载创建成功。
伸缩负载 本节主要讲解工作负载弹性伸缩和手动伸缩的配置方式。请根据实际业务选择。 弹性伸缩:支持告警、定时、周期三种策略。配置完成后可基于资源变化、固定时间、固定周期自动触发实例的增减。 手动伸缩:配置完成后立即触发实例的增减。
调用接口时,只需配置pod的lifecycle.postStart或lifecycle.preStop参数,如下所示。
配置工作负载yaml。
使用ServiceName访问Service 云容器实例中您可以使用CoreDNS插件给Service做域名解析,然后使用“ServiceName:Port”访问Service,这也是Kubernetes中最常用的一种使用方式,CoreDNS的安装请参见插件管理。
如无法改变Pod spec.volumes中配置的HostPath,当前可通过配置Annotation的形式,允许让使用HostPath的Pod弹性到CCI上,但是VK在校验时需要去掉Pod中的HostPath或者将HostPath替换为localDir、emptyDir或者flexVolume
CCI提供基于Kubernetes原生类型的容器部署和管理能力,支持容器工作负载部署、配置、监控、扩容、升级、卸载、服务发现及负载均衡等生命周期管理。
详细说明:如果配置日志路径文件名中有通配符,如配置为/tmp/*.log,当/tmp/test.log文件转储为/tmp/test.001.log后,因仍被通配规则匹配到,会被视为新文件,则会被重新采集。 日志出现丢失 原因一:日志文件的存在时间小于5秒。
CCI支持负载均衡,当前在CCI创建工作负载的访问设置页面中,内网访问(使用私网ELB访问)和公网访问中的配置都是负载均衡方式。 通常所说的负载均衡一般指的是公网负载均衡,CCI对接负载均衡服务。
镜像:容器镜像是一个特殊的文件系统,除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外,还包含了一些为运行时准备的配置参数(如匿名卷、环境变量、用户等)。镜像不包含任何动态数据,其内容在构建之后也不会被改变。
从负载开始创建到公网可以正常访问可需要1分钟到3分钟的时间,在此时间内网络路由尚未完成配置,请稍作等待。 负载创建3分钟以后仍然无法访问。在“工作负载 -> 查看您创建的负载详情-> 选择访问配置 -> 选择访问事件”,查看访问事件,查看是否有告警事件。
另外,您还可以使用ConfigMap和Secret作为环境变量,详细信息请参见使用ConfigMap和Secret提高配置灵活性。 环境变量的使用方法如下所示,配置spec.containers.env字段即可。
进入容器执行命令 功能介绍 exec接口无法通过curl或者postman进行调试,推荐使用kubectl进行调试,请参见kubectl配置指南。 调用方法 请参见如何调用API。
进入容器执行命令 功能介绍 exec接口无法通过curl或者postman进行调试,推荐使用kubectl进行调试,请参见kubectl配置指南。 调用方法 请参见如何调用API。
当前CCI支持使用如下几种云存储: 云硬盘(EVS) 文件存储(SFS) 极速文件存储(SFS Turbo) 对象存储(OBS) 其中云硬盘存储需要人工配置备份策略,详情请参见云硬盘备份管理。 父主题: 存储管理类
、"https://www.googleapis.com"、"https://storage.googleapis.com"等域名的公网地址均为开源仓内自带的公网地址,CCI服务不涉及与此类公网地址的连接,也不会与此类公网地址进行任何数据交换。
{ "user": { "name": "username", //IAM用户名 "password": $ADMIN_PASS, //IAM用户密码,建议在配置文件或者环境变量中密文存放
使用ConfigMap配置Prometheus访问CCI 首先使用cci-iam-authenticator作为k8s client端的认证插件,通过用户名/密码的方式配置IAM认证信息。您可参照安装并设置kubectl进行配置。
PyTorchJob即PyTorch任务,是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型,有多种角色可以配置,能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。
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