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自行根据备份时选择的方式进行针对性的恢复，用户无需担心，也没有相应的配置 hook 的使用建议参照立即备份中的 hook 使用建议，waitTimeout 在无必要的情况下可以不进行配置 恢复时建议配置恢复到新的 namespace 下，按照备份什么就恢复什么的原则，避免自行的配置失误导致恢复后的应用无法启动运行
重调度（Descheduler） 集群中的调度是将pending状态的Pod分配到节点运行的过程，在CCE集群之中，Pod的调度依赖于集群中的调度器（kube-scheduler或者Volcano调度器）。调度器是通过一系列算法计算出Pod运行的最佳节点，但是Kubernetes集群环境是存在动态变化的，例如某
equest水位高出阈值的节点资源，可根据检测结果合理规划您的应用。 节点当前时间CPU的Request水位是否超过80% 是 节点资源水位诊断 节点24小时内CPU使用率最大值是否超过80% 是 节点的cpu过高将导致节点处理能力下降，影响节点上运行的服务。请前往监控中心，查询
节点（弹性至CCI）的Pod，其次删除按需计费节点上的Pod，最后删除包周期节点上的Pod。 应用扩缩容优先级策略包括两个方面： 针对扩容：集群中新建的Pod，Volcano会按照设定的节点优先级进行调度。 针对缩容：指定工作负载时，Volcano会按照设定的节点优先级对其进行打分，用于缩容时决定Pod删除顺序。
object metadata是节点对象的元数据定义，是集合类的元素类型，包含一组由不同名称定义的属性。 spec NodeSpec object spec是集合类的元素类型，用户对需要管理的节点对象进行详细描述的主体部分都在spec中给出。系统通过spec的描述来创建或更新对象。 status
法运行。 容忍策略 容忍策略与节点的污点能力配合使用，允许（不强制）插件的 Deployment 实例调度到带有与之匹配的污点的节点上，也可用于控制插件的 Deployment 实例所在的节点被标记污点后插件的 Deployment 实例的驱逐策略。 插件会对实例添加针对node
object metadata是节点对象的元数据定义，是集合类的元素类型，包含一组由不同名称定义的属性。 spec NodeSpec object spec是集合类的元素类型，用户对需要管理的节点对象进行详细描述的主体部分都在spec中给出。系统通过spec的描述来创建或更新对象。 status
object metadata是节点对象的元数据定义，是集合类的元素类型，包含一组由不同名称定义的属性。 spec 是 NodeSpec object spec是集合类的元素类型，用户对需要管理的节点对象进行详细描述的主体部分都在spec中给出。系统通过spec的描述来创建或更新对象。 表5
第一位小数：预绑定低水位，弹性网卡预绑定的最低比例（最小预绑定弹性网卡数 = ⌊节点的总弹性网卡数 * 预绑定低水位⌋） 第二位小数：预绑定高水位，弹性网卡预绑定的最高比例（最大预绑定弹性网卡数 = ⌊节点的总弹性网卡数 * 预绑定高水位⌋） BMS节点上绑定的弹性网卡数：Pod正在使用的弹性网卡数 + 最小预绑定弹性网卡数
io/url-match-mode指定的匹配方式，这与v1beta1方式相同。 Exact：精确匹配 URL 路径，且区分大小写。 Prefix：基于以 / 分隔的 URL 路径前缀匹配。匹配区分大小写，并且对路径中的元素逐个匹配。 路径元素指的是由 / 分隔符分隔的路径中的标签列表。 前提条件
第一位小数：预绑定低水位，弹性网卡预绑定的最低比例（最小预绑定弹性网卡数 = ⌊节点的总弹性网卡数 * 预绑定低水位⌋） 第二位小数：预绑定高水位，弹性网卡预绑定的最高比例（最大预绑定弹性网卡数 = ⌊节点的总弹性网卡数 * 预绑定高水位⌋） BMS节点上绑定的弹性网卡数：Pod正在使用的弹性网卡数 + 最小预绑定弹性网卡数
第一位小数：预绑定低水位，弹性网卡预绑定的最低比例（最小预绑定弹性网卡数 = ⌊节点的总弹性网卡数 * 预绑定低水位⌋） 第二位小数：预绑定高水位，弹性网卡预绑定的最高比例（最大预绑定弹性网卡数 = ⌊节点的总弹性网卡数 * 预绑定高水位⌋） BMS节点上绑定的弹性网卡数：Pod正在使用的弹性网卡数 + 最小预绑定弹性网卡数
SAS：高IO，是指由SAS存储提供资源的磁盘类型。 SSD：超高IO，是指由SSD存储提供资源的磁盘类型。 SATA：普通IO，是指由SATA存储提供资源的磁盘类型。EVS已下线SATA磁盘，仅存量节点有此类型的磁盘。 ESSD：极速型SSD云硬盘，是指由极速型SSD存储提供资源的磁盘类型。 GPS
其中调度器判定节点资源不足的计算方式为： 集群节点CPU资源不足的判定方式：当前Pod请求的CPU资源总量>（节点可分配的CPU资源总量-节点已分配的CPU资源总量） 集群节点内存资源不足的判定方式：当前Pod请求的内存资源总量>（节点可分配的内存资源总量-节点已分配的内存资源总量） 集
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