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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
Linux Polkit 权限提升漏洞预警(CVE-2021-4034) 漏洞详情 国外安全研究团队披露在polkit的pkexec程序中存在一处权限提升漏洞(CVE-2021-4034,亦称PwnKit),攻击者通过在其默认配置中利用此漏洞实现用任何非特权用户获取易受攻击主机的
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
Linux内核整数溢出漏洞(CVE-2022-0185) 漏洞详情 国外安全研究人员William Liu和Jamie Hill-Daniel发现Linux内核中包含一个整数溢出漏洞,可导致写操作越界。本地攻击者可以使用这一点导致拒绝服务(系统崩溃)或执行任意代码,在容器场景下拥
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
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
runc systemd属性注入漏洞公告(CVE-2024-3154) 业界安全研究人员披露runc systemd属性注入漏洞(CVE-024-3154),攻击者可将恶意的systemd属性(如:ExecStartPre、ExecStart、ExecReload)注入Pod注解中,进而在宿主机中执行任意操作。
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。
runc符号链接挂载与容器逃逸漏洞预警公告(CVE-2021-30465) 漏洞详情 业界安全研究人员披露runc符号链接挂载与容器逃逸漏洞(CVE-2021-30465),攻击者可通过创建恶意Pod,利用符号链接以及条件竞争漏洞,可挂载宿主机目录至容器中,最终可能会导致容器逃逸。目前漏洞细节、POC已公开,风险高。
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
Sudo缓冲区错误漏洞公告(CVE-2021-3156) 漏洞详情 外部安全研究人员披露sudo中的堆溢出漏洞(CVE-2021-3156),该漏洞在类似Unix的主要操作系统上都可以使用。在其默认配置下会影响从1.8.2到1.8.31p2的所有旧版本以及从1.9.0到1.9.5
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。
就需要为集群增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度: 工作负载弹性伸缩:即调度
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
VPC网络:采用VPC路由方式与底层网络深度整合,适用于高性能场景,节点数量受限于虚拟私有云VPC的路由配额。 容器隧道网络(Overlay):基于底层VPC网络,另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络,适用于一般场景。 云原生2.0:深度整合弹性网卡(Elastic Network
/tmp/test01.txt 回显内容如下,说明Pod对自己创建的对象具有读写权限。 test 步骤四:清理资源 完成该示例的学习后,您可以清理相关资源以避免产生结算费用。如果您打算学习其他示例,请等到完成这些示例后再进行清理。 利用以下命令删除工作负载。 kubectl delete -f o
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 1.0版本已经发布,包含开发
方便灵活地进行定制化开发。 应用场景4:高精度资源调度 Volcano 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
以下所有第三方教程均来自于华为云社区。由于云容器引擎产品持续更新与迭代,开发者社区教程中的步骤可能存在时效性,不一定与产品最新操作步骤完全保持一致,相关内容仅供学习和参考。 表2 开发者社区精选最佳实践 分类 相关文档 Kubernetes生态相关 CCE集群命名空间级别子账号权限配置 使用Terra
NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量,为工作负载提供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 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。