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Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例
此时已经可以使用spark-submit等二进制，执行以下命令查看所用的Spark版本。 spark-submit --version 配置Spark对接OBS 获取华为云OBS jar包。本文使用hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-45.jar，获取地址：https://github.co
功能，主要特性包括： 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，
Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。
区域与可用区 什么是区域、可用区？ 区域和可用区用来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Re
私有网络：数据访问必须在数据中心内部网络中。 容量与性能：单文件系统容量较高（PB级），性能极佳（IO读写时延ms级）。 应用场景：适用于多读多写（ReadWriteMany）场景下的各种工作负载（Deployment/StatefulSet）和普通任务（Job）使用，主要面向高性能计算、媒体处
在CCE Turbo集群中使用分布式云资源 CCE Turbo集群支持管理边缘基础设施（智能边缘小站）的能力。启用分布式支持后，一个集群可以统一管理数据中心和边缘的计算资源，用户可以便捷地根据应用的诉求将其部署在对应的区域。 CCE Turbo集群使用分布式云资源功能需要提前注册并部署智能边缘小站服务。
务器之间数据隔离。 私有网络：数据访问必须在数据中心内部网络中。 容量性能：单卷容量有限（TB级），但性能极佳（IO读写时延ms级）。 使用限制：不支持导入分区过或者具有非ext4文件系统的云硬盘。 应用场景：主要面向HPC高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。
Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，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，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。 一般情况下，Kubernetes在调度工作负
容器数量 * Pod容器空间（basesize） 容器业务的创删文件操作建议在容器挂载的本地存储（如emptyDir、hostPath）或云存储的目录中进行，这样不会占用thinpool空间。其中Emptydir使用的是kubelet空间，需要规划好kubelet空间的大小。 可
混合云 应用场景 多云部署、容灾备份 为保证业务高可用，需要将业务同时部署在多个云的容器服务上，在某个云出现事故时，通过统一流量分发的机制，自动地将业务流量切换到其他云上。 流量分发、弹性伸缩 大型企业客户需要将业务同时部署在不同地域的云机房中，并能根据业务的波峰波谷进行自动弹性扩容和缩容，以节约成本。
问量激增，需及时、自动扩展云计算资源。 视频直播客户业务负载变化难以预测，需要根据CPU/内存使用率进行实时扩缩容。 游戏客户每天中午12点及晚上18:00-23:00间需求增长，需要定时扩容。 价值 云容器引擎可根据用户的业务需求预设策略自动调整计算资源，使云服务器或容器数量自
系统委托说明 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。服务权限包括： 计算类服务 CCE集群创建节点时会关联创建云服务器，因此需要获取访问弹性云服务器、裸金属服务器的权限。
Volcano agent会周期性采集节点上Pod的CPU和内存利用率，计算每个Pod的CPU和内存用量均值、峰值和标准差，并基于Pod的这些统计特征值，进一步计算节点的CPU和内存用量评估值。 超卖量的计算算法：节点资源超卖量 = (节点资源分配量 - 节点资源用量评估值) *
并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例，可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景，例如科学计算。 通用计
系统插件多可用区部署 自动弹性伸缩 日志监控告警 集群Master节点多可用区 华为云支持多区域（Region），每个区域下又有不同的可用区（AZ，Availability Zone）。可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，
配置项与密钥 创建配置项 使用配置项 创建密钥 使用密钥 集群系统密钥说明
以上执行动作均支持填写具体实例数或百分比。 填写百分比时，还需填写至少存在的实例数。此时默认按以下公式计算最终实例个数：（当前实例数×百分比，然后向上取整）。若计算结果小于设置的最少实例数，以设置值为准；否则，以计算结果为准。 如下图中所示，当CPU利用率超过50%时将伸缩至5个实例，当超过70%时
节点可创建的最大Pod数量说明 节点最大Pod数量计算方式 根据集群类型不同，节点可创建的最大Pod数量计算方式如下： 网络模型 节点可创建的最大Pod数量计算方式 建议 “容器隧道网络”集群 仅取决于节点最大实例数 - “VPC网络”集群 取决于节点最大实例数和节点可分配容器IP数中的最小值
行Pod数、 支持task、支持生命周期管理、支持指定队列、支持优先级调度等。Volcano Job更加适用于机器学习、大数据、科学计算等高性能计算场景。 应用扩缩容优先级策略（Balancer与BalancerPolicyTemplate）：开启Volcano应用扩缩容优先级策
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