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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。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic
亲和策略的节点，否则插件实例将无法运行。 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。
Volcano调度概述 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，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。 Volcano
排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernetes提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。 Kubernetes存在的问题 Ku
例，介绍灰度发布和蓝绿发布的完整流程。 Bookinfo应用分析 Bookinfo是一个模仿在线书店的应用，页面上会显示一本书籍的描述，书籍的细节（如页数），以及关于书籍的一些评论。 Bookinfo应用由四个单独的服务构成，几个服务是由不同的语言编写的。这些服务对应用服务网格A
其Pod拥有共同的label。但有一个label值不同，用于区分不同的版本。Service使用selector选中了其中一个版本的Deployment的Pod，此时通过修改Service的selector中决定服务版本的label的值来改变Service后端对应的Pod，即可实现
请确保您自建的Prometheus满足以下条件，否则无法正常共存运行： 若您的Prometheus不是基于Operator社区的KubePrometheus构建的，则满足兼容性要求。 若您的Prometheus是基于Operator社区的KubePrometheus构建的，则CRD
云硬盘存储卷：CCE支持将EVS创建的云硬盘挂载到容器的某一路径下。当容器迁移时，挂载的云硬盘将一同迁移，这种存储方式适用于需要永久化保存的数据。 文件存储卷： CCE支持创建SFS存储卷并挂载到容器的某一路径下，也可以使用底层SFS服务创建的文件存储卷，SFS存储卷适用于多读多写的持久化存储，适用
升级管控检查异常处理 检查项内容 检查集群是否处于升级管控中。 解决方案 CCE基于以下几点原因，可能会暂时限制该集群的升级功能： 基于用户提供的信息，该集群被识别为核心重点保障的生产集群。 正在或即将进行其他运维任务，例如Master节点3AZ改造等。 请根据界面日志联系技术支持人员了解限制原因并申请解除升级限制。
ht总和的比例来给队列划分资源；另外也可以为队列设置资源的Capability值，来确定该队列能够使用的资源上限。 例如下图中，通过这两个队列去共享整个集群的资源，一个队列获得40%的资源，另一个队列获得60%的资源，这样可以把两个不同的队列映射到不同的部门或者是不同的项目中。并
业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务的工作性质、资源的使用情况，设置对应的调度策略，可以增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度
Ingress对外暴露的IP。 预期输出： Old Nginx 步骤2：灰度发布新版本服务 设置访问新版本服务的流量切分策略。云容器引擎CCE支持设置以下三种策略，实现灰度发布和蓝绿发布，您可以根据实际情况进行选择。 基于Header的流量切分、基于Cookie的流量切分、基于服务权重的流量切分
Container Engine，简称CCE）是一个企业级的Kubernetes集群托管服务，支持容器化应用的全生命周期管理，为您提供高度可扩展的、高性能的云原生应用部署和管理方案。 为什么选择云容器引擎 云容器引擎深度整合高性能的计算（ECS/BMS）、网络（VPC/EIP/ELB）
是 String CCE集群版本 device_version 是 String 插件的版本 driver_version 是 String 插件开启自动安装驱动时，插件里负责安装驱动的Pod的镜像tag，一般与device_version相同 swr_addr 是 String
开通成本洞察 成本洞察基于真实账单和集群资源用量统计数据，通过自研的成本画像算法进行成本拆分，提供以部门、集群、命名空间、应用等维度的成本画像。成本洞察能够帮助成本管理人员分析集群成本开销、资源使用状况，识别资源浪费，为下一步的成本优化提供输入。 本文主要介绍如何开通成本洞察功能。
能制定更好的成本管理方案。 集群资源视角成本洞察：以成本运维人员的角度，着重呈现CCE集群内部从命名空间、应用、节点池等多个维度的集群成本开销和资源使用状况，进而识别可优化的应用。 成本洞察关键能力 丰富的容器成本覆盖范围：支持成本分析的费用包括CCE集群管理费用、CCE集群关联的ECS和EVS资源费用。
PA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出ECS或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。CCE容器实例弹性到CCI
Kubeflow部署 Kubeflow的诞生背景 基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个
支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略 支持集群下的节点跨子网（容器隧道网络） v1.13.7-r0 主要特性：
基于Pod实例画像的资源超卖 Volcano新增基于Pod实例画像的超卖量算法。该算法持续采集并累积节点上Pod的CPU和内存利用率，统计Pod资源用量的概率分布特征，进而计算出节点资源用量的概率分布特征，从而在一定的置信度下给出节点资源用量的评估值。基于Pod实例画像的超卖量算
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