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true/false true 允许 CCE Standard/CCE Turbo DRF调度算法的全称是Dominant Resource Fairness，是基于容器组Domaint Resource的调度算法。volcano-scheduler观察每个Job请求的主导资源，并将其作为对集
什么是云原生网络2.0网络模式，适用于什么场景？ 云原生网络2.0是什么 云原生网络2.0是新一代容器网络模型，深度整合了虚拟私有云VPC的原生弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）能力，采用VPC网段分配容器地址，支持ELB直通容器，享有高性能。
Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topology
Volcano调度器 插件简介 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。 Volcano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
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
Volcano提供的Task-topology算法是一种根据Job内task之间亲和性和反亲和性配置计算task优先级和Node优先级的算法。通过在Job内配置task之间的亲和性和反亲和性策略，并使用task-topology算法，可优先将具有亲和性配置的task调度到同一个节
提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署四个环节，可全面支持企业用户的机器学习、深度学习完整使用过程。
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
根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日志，采集各项指标及事件并提供一键开启的告警能力。
点GPU资源的使用情况，例如GPU利用率、显存使用量等。在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，在业务波动时自适应调整应用的副本数量。 前提条件 目标集群已创建，且集群中包含GPU节点，并已运行GPU相关业务。 在集群中安装CCE AI套件（NVIDIA
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法会同时考虑节点资源使用的整体水位和起
使用ASM实现灰度发布和蓝绿发布 应用服务网格（Application Service Mesh，简称ASM）是基于开源Istio推出的服务网格平台，它深度、无缝对接了企业级Kubernetes集群服务云容器引擎（CCE），在易用性、可靠性、可视化等方面进行了一系列增强，可为客户提供开箱即用的上手体验。
荐等优化手段协助企业IT成本管理人员实现容器集群的提效降本诉求。 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。
云原生监控插件兼容自建Prometheus 云原生监控插件兼容模式 若您已自建Prometheus，且您的Prometheus基于开源，未做深度定制、未与您的监控系统深度整合，建议您卸载自建Prometheus并直接使用云原生监控插件对您的集群进行监控，无需开启“兼容模式”。 卸载您自建的Pro
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。
Standard/CCE Turbo 后端云服务器组的负载均衡算法，默认值为“ROUND_ROBIN”。 取值范围： ROUND_ROBIN：加权轮询算法。 LEAST_CONNECTIONS：加权最少连接算法。 SOURCE_IP：源IP算法。 当该字段的取值为SOURCE_IP时，后端云服
其中n随集群中服务和后端Pod的数量同步增长 O(1)，多数情况下IPVS的连接处理效率和集群规模无关 负载均衡算法 随机平等的选择算法 包含多种不同的负载均衡算法，例如轮询、最短期望延迟、最少连接以及各种哈希方法等 ClusterIP连通性 集群内部ClusterIP地址无法ping通
25.117、1.27.85、1.28.52及以上支持。 弹性扩容策略 遵循节点池优先级和规格优先级的原则弹性扩容。 预判规格筛选： 通过预判算法，在所有节点池中选择能满足Pending状态的Pod正常调度的规格。 考虑因素包括节点资源是否满足Pod的Request值，以及nodeS
修改CCE集群配置 操作场景 CCE支持对集群配置参数进行管理，通过该功能您可以对核心组件进行深度配置。 操作步骤 登录CCE控制台，在左侧导航栏中选择“集群管理”。 找到目标集群，查看集群的更多操作，并选择“配置管理”。 图1 配置管理 在侧边栏滑出的“配置管理”窗口中，根据业
rce/off off 允许 - auto：根据用户集群内调度器实际打分结果自动决定是否弹性至CCI，其中在TaintToleration算法上会优先选择调度到CCE节点。 localPrefer：集群资源不足时，将Pod部署到CCI。 enforce：强制调度至CCI。 off：不调度至CCI。
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