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云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式 VPC网络模式 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 网络性能 VPC网络叠加容器网络，性能有一定损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗
节点亲和的规则只能影响Pod和节点之间的亲和，Kubernetes还支持Pod和Pod之间的亲和，例如将应用的前端和后端部署在一起，从而减少访问延迟。Pod亲和同样有requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和preferredDur
到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。
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
组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。volcano-scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。 插件安装完成
Bookinfo应用的端到端架构 在ASM中运行Bookinfo应用，无需对应用自身做出任何改变，只需简单的在ASM环境中对服务进行配置和运行，即把Envoy Sidecar注入到每个服务之中。最终的部署结果如图2所示。 图2 Envoy Sidecar注入之后的Bookinfo应用 所有的服务都和Envoy
Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。 图1 Volcano
Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员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
rd CCE节点安全配置建议 工作负载相关 合理分配容器计算资源 在CCE中实现应用高可用部署 升级实例过程中实现业务不中断 通过特权容器功能优化内核参数 使用Init容器初始化应用 CCE中使用x86和ARM双架构镜像 使用SWR触发器自动更新工作负载版本 插件高可用部署 应用容器化改造
s解决这个问题的方式是抽象了PV（PersistentVolume）和PVC（PersistentVolumeClaim）来解耦这个问题，从而让使用者不用关心具体的基础设施，当需要存储资源的时候，只要像CPU和内存一样，声明要多少即可。 PV：PV描述的是持久化存储卷，主要定义的
版本Service A'，但又不想直接替换原有的Service A，而是期望将Header中包含foo=bar或者Cookie中包含foo=bar的用户请求转发到新版本Service A'中。待运行一段时间稳定后，再逐步全量上线新版本，平滑下线旧版本。示意图如下： 场景二：切分一定比例的流量到新版本
已上传Nginx镜像至容器镜像服务。为方便观测流量切分效果，Nginx镜像包含v1和v2两个版本，欢迎页分别为“Nginx-v1”和“Nginx-v2”。 资源创建方式 本文提供以下两种方式使用YAML部署Deployment和Service： 方式1：在创建无状态工作负载向导页面，单击右侧“Y
负载调度/不调度至目标Pod所在的节点（或节点组），同时支持必须满足和尽量满足的亲和性规则。 说明： 工作负载亲和性和反亲和性需要一定的计算时间，因此在大规模集群中会显著降低调度的速度。在包含数百个节点的集群中，不建议使用这类设置。 设置工作负载亲和/反亲和调度（podAffin
可用于并行发送到远程存储的分片数的最小值 期望队列数 个 分片队列期望基于输入样本和输出样本的比率运行的分片数 队列容量 个 用于并行发送到远程存储的队列每个分片的容量 挂起中的样本数 个 用于并行发送到远程存储的队列中每个分片的容量 TSDB当前段 段 TSDB当前正在写入的WAL段索引
--logpath=/usr/local/mongodb/logs --port=27017 –fork # 以下3条脚本，表示docker启动时将环境变量中MYSQL相关的内容写入配置文件中。 sed -i "s|mysql://.*/awcp_crmtile|mysql://$MYSQL_URL/$MYSQL_DB|g"
目标集群资源规划 CCE支持对集群资源进行自定义选择，以满足您的多种业务需求。表1中列举了集群的主要性能参数，并给出了本示例的规划值，您可根据业务的实际需求大小进行设置，建议与原集群性能配置保持相对一致。 集群创建成功后，表1中带“*”号的资源参数将不可更改，请谨慎选择。 表1 CCE集群规划 资源
缩至PB规模，具备高可用性和持久性，为海量数据、高带宽型应用提供有力支持。适用于多种应用场景，包括HPC、媒体处理、文件共享、内容管理和Web服务等。 SFS Turbo为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸缩至320TB规模，具备高可用性和持久性，为海量的小文件、低延
跨账户数据迁移和备份。例如，账号A即将停用，所有的数据需要迁移至账户B。 数据处理与分析。例如，账号B是外部数据处理商，需要访问账户A的原始数据进行大数据分析和机器学习等操作。 通过跨账户挂载对象存储，您可以实现数据共享，降低存储和传输成本，同时确保数据的安全性和一致性。这种方式
在支持AI，大数据等作业的时候提供了高精度的资源调度策略，例如在深度学习场景下计算效率非常重要。以TensorFlow计算为例，配置“ps”和“worker”之间的亲和性，以及“ps”与“ps”之间的反亲和性，可使“ps”和“worker”尽量调度到同一台节点上，从而提升“ps”和“worker”之间进行网络和数
在Kubernetes的集群中，“弹性伸缩”一般涉及到扩缩容Pod个数以及Node个数。Pod代表应用的实例数（每个Pod包含一个或多个容器），当业务高峰的时候需要扩容应用的实例个数。所有的Pod都是运行在某一个节点（虚机或裸机）上，当集群中没有足够多的节点来调度新扩容的Po
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