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伙伴云集群 伙伴云集群概述 注册伙伴云集群（公网接入） 注册伙伴云集群（私网接入） 父主题： UCS集群
多集群Ingress MCI概述 使用MCI 配置MCI自动切流 父主题： 集群联邦
配置管理 应用场景 在分布式集群场景下，为了方便用户对集群进行应用部署，实现自动化应用下发功能。UCS配置管理提供从仓库资源到Kubernetes集群自动部署应用配置的核心能力，通过采用Kustomize组织和定制资源集的方式配置仓库，提供对华为云集群、多云集群、本地集群和附着集
日志中心 日志中心概述 开启日志中心 收集数据面日志 收集控制面组件日志 收集Kubernetes审计日志 收集Kubernetes事件 云原生日志采集插件 本地集群使用云专线/VPN上报日志 父主题： 可观测性
使用MCS 设置集群网络 创建MCS 父主题： 多集群Service
南北向MCS 南北向MCS概述 使用南北向MCS 父主题： 多集群Service
网格管理 概述 启用网格 为网格添加集群 网格代理 使用kubectl连接网格控制面 版本特性 父主题： 服务网格
更新灰度发布 操作步骤 登录UCS控制台，在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称，进入详情页。 在左侧导航栏，单击“服务中心”下的“网格服务”，进入服务列表页。 单击服务名，进入服务详情页。 选择“灰度发布”页签，单击“更新灰度发布”选项，进入更新灰度发布流程。 参照下表信息，更新设置灰度发布参数。
版本特性 1.18版本特性 父主题： 网格管理
促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可确保资源的持续使用，降低因资源欠费而导致的数据安全风险。 适用计费项 以下计费项支持包年/包月。 表1 适用计费项 计费项 说明 UCS集群管理服务
登录虚拟私有云控制台，单击“虚拟私有云>访问控制>安全组”，选择 {集群名}-cce-node-xxx 的安全组，单击安全组名称，查看安全组详情。 标准版cce集群需放通node安全组，turbo集群要放通node安全组和eni安全组。 单击“入方向规则”，单击“添加规则”，填写“
GitOps实现方式 GitOps优势 简单易学：Git易于被开发者接受，易于集成，无需额外学习成本。 安全性高：开发者使用GitOps无需任何Kubernetes集群权限，仅需要Git仓库权限，保证集群安全可靠。 可靠性强：提供原生Kubernetes资源、Helm Chart资源、Kusto
伙伴云集群接入网络的方法有两种，具有不同的优点： 公网接入：具有弹性灵活、成本低、易接入的优点。 私网接入：可获得更加高速、低时延、稳定安全的体验。 父主题： 伙伴云集群
附着集群接入网络的方法有两种，具有不同的优点： 公网接入：具有弹性灵活、成本低、易接入的优点。 私网接入：可获得更加高速、低时延、稳定安全的体验。 图2 集群接入原理 父主题： 附着集群
默认配额值 集群 50 舰队 50 权限 50 集群联邦 1 容器智能分析实例 1 如何申请扩大UCS配额？ 如需扩大UCS配额，需要您联系技术支持进行申请。 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“工单 > 新建工单”。 系统进入“新建工单”页面。 在“新建工单”页面提交工单。 其中，问题所属产品选择“业务类
在AWS基础设施上构建多云集群时，将自动在AWS控制台创建以下资源，请确保资源配额足够： 表1 资源数量 资源类型 EC2 NAT VPC 子网 路由表 互联网网关 弹性IP 安全组 网络ACL ELB 网络接口 存储卷 数量 3台 3个 1个 6个 7个 1个 3个 5个 1个 1个 4个 6块 表2 EC2资源规格
本地集群接入网络的方法有两种，具有不同的优点： 公网接入：具有弹性灵活、成本低、易接入的优点。 私网接入：可获得更加高速、低时延、稳定安全的体验。 图2 集群接入原理 父主题： 本地集群
则可保留perl解释器，否则需要去除。 perl (/usr/bin/perl) 操作系统中不允许安装显示安全策略的工具 防止系统的安全信息泄露。依照业务需求，预安装的安全加固工具，限制其文件的所有者为root，并且仅root具有执行权限。 操作系统中不允许存在网络嗅探类的工具
联邦，请提交工单，联系技术支持人员进行处理。 现象二：集群状态检查异常 问题原因：舰队内集群运行状态异常或接入状态异常。 解决方案： 若集群运行状态异常，可对集群进行修复。 若集群接入状态异常，可尝试重新将其加入联邦；若无法重新加入联邦，请提交工单，联系技术支持人员进行处理。 父主题：
U显卡资源，支持独享（分配单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度
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