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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
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
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
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
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。
度的Pods作为一个整体进行亲和性和反亲和性考虑，在批量调度Pod时，考虑未调度Pod之间的亲和性和反亲和性影响，并通过优先级施加到Pod的调度进程中。 应用场景5：在线离线作业混合部署 当前很多业务有波峰和波谷，部署服务时，为了保证服务的性能和稳定性，通常会按照波峰时需要的资源
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
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
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
云原生混部解决方案围绕Volcano和Kubernetes生态，帮助用户提升资源利用率，实现降本增效。 功能 描述 参考文档 动态资源超卖 根据在线作业和离线作业类型，通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，实现资源超卖和混合部署，提升集群资源利用率。
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
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
小企业和开发者打造的柔性算力云服务器，支持灵活自定义vCPU和内存配比，您可基于业务资源需要选择合适规格，节省资源开销。 表43 Flexus云服务器X实例特点 规格名称 计算 支持集群类型 Flexus云服务器X实例x1 CPU/内存配比：X实例支持灵活自定义vCPU和内存配比
)、七层负载均衡（Ingress）。 在Standard/Turbo集群中创建Service 在Standard/Turbo集群中创建Ingress 在Autopilot集群中创建Service 在Autopilot集群中创建Ingress 容器存储 CCE Standard集群、CCE
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
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
WordPress需配合MySQL一起使用，WordPress运行内容管理程序，MySQL作为数据库存储数据。在容器中运行通常会将WordPress和MySQL分别运行两个容器中，如下图所示。 图1 WordPress 本例涉及到两个容器镜像。 WordPress：本例选取wordpress:php7
干服务，每个服务均可以独立开发、部署和伸缩；微服务和容器组合使用，可进一步简化微服务的交付，提升应用的可靠性和可伸缩性。 随着微服务的大量应用，其构成的分布式应用架构在运维、调试和安全管理等维度变得更加复杂，在管理微服务时，往往需要在业务代码中添加微服务治理相关的代码，导致开发人
Native Lives 第3课：K8s工作负载原理剖析和实践 01:16:19 K8s工作负载原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第4课：K8s调度器原理剖析和实践 01:08:29 K8s调度器原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第5课：K8s网络模型原理剖析与实践
APIServer视图暴露的指标包括请求指标、工作队列指标和资源指标，具体说明如下： 图1 请求指标 表1 请求指标说明 指标名称 单位 说明 存活数 个 组件存活实例数 QPS 请求数/秒 每秒不同响应码的请求个数 请求成功率(读) 百分比 每秒读请求中响应码为20x的请求比例 处理中请求数 个数 APIServer在处理中的请求个数
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