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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
操作场景 定时任务是按照指定时间周期运行的短任务。使用场景为在某个固定时间点，为所有运行中的节点做时间同步。 定时任务是基于时间的Job，就类似于Linux系统的crontab，在指定的时间周期运行指定的Job，即： 在给定时间点只运行一次。 在给定时间点周期性地运行。 CronJob的典型用法如下所示：
秒级弹性伸缩 应用场景 电商客户遇到促销、限时抢购等活动期间，访问量激增，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
去年同期：对比去年相同日期产生的成本 环比去年：（本年至今成本 - 去年同期成本）/ 去年同期成本 年末预测成本（去年同期、环比去年） 年度 年末预测成本：到本年年末预计产生的总成本开销 去年同期：去年整年产生的成本 环比去年：（年末预测成本 - 去年同期成本）/ 去年同期成本 本季至今成本（上季度同期、环比上季度）
aler-upscale-stabilization-window这两个启动参数代表缩容冷却时间和扩容冷却时间，这样保证在冷却时间内，跳过扩缩容。1.14版本之后引入延迟队列，保存一段时间内每一次检测的决策建议，然后根据当前所有有效的决策建议来进行决策，从而保证期望的副本数尽量少地发生变更，保证稳定性。
在云容器引擎CCE中，您可以采用弹性云服务器ECS实例作为Node节点来构建高可用的Kubernetes集群。在日常运维中，华为云会对ECS实例所在底层宿主机的软硬件故障进行预测和主动规避。 当宿主机上的故障风险无法规避时，为避免因ECS实例的资源可用性或性能受损对您的业务造成更大的影响，系统会对受影响的ECS实例
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。
运行总核时 所选时间周期内，命名空间总消耗的核时资源数 CPU平均利用率 所选时间周期内，命名空间的 CPU 平均利用率。CPU 利用率 = CPU 使用量 / CPU 申请量 * 100% CPU平均使用量 所选时间周期内，命名空间的 CPU 平均使用量 CPU申请量 所选时间周期最近
0），否则将会导致多余的实例无法添加到ELB后端。 冷却时间 请输入缩容和扩容的冷却时间，单位为分钟，缩容扩容冷却时间不能小于1分钟。 该设置仅在1.15到1.23版本的集群中显示。 策略成功触发后，在此缩容/扩容冷却时间内，不会再次触发缩容/扩容，目的是等待伸缩动作完成后在系统
存储概述 存储概览 CCE的容器存储功能基于Kubernetes容器存储接口（CSI）实现，深度融合多种类型的云存储并全面覆盖不同的应用场景，而且完全兼容Kubernetes原生的存储服务，例如EmptyDir、HostPath、Secret、ConfigMap等存储类型。 图1
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
容器存储是为容器工作负载提供存储的组件，支持多种类型的存储，同一个工作负载（pod)可以使用任意数量的存储。 云容器引擎CCE的容器存储功能基于Kubernetes存储系统，并深度融合云存储服务，完全兼容Kubernetes原生的存储服务，例如EmptyDir、HostPath、Secret、ConfigMap等存储。
v1.17 v1.19 适配CCE v1.19集群 2.10.0 1.15.1 v1.15 v1.17 Prometheus是一个监控系统和时间序列库 2.10.0 父主题： 插件版本发布记录
advisories/third-party/2019-001.md 表1 漏洞信息 漏洞类型 CVE-ID 漏洞级别 披露/发现时间 华为云修复时间 输入验证错误 CVE-2019-11477 高 2019-06-17 2019-07-06 资源管理错误 CVE-2019-11478
bytes，且一个Prometheus server可以处理数百万的metrics。 使用pull模式采集时间序列数据，这样不仅有利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的metrics。 可以采用push gateway的方式把时间序列数据推送至Prometheus server端。 可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的targets。
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。
nf_conntrack_max 默认：131072 - TCP连接在关闭状态下等待的时间 conntrack-tcp-timeout-close-wait 控制TCP连接在关闭状态下等待的时间。 可通过以下命令查询： sysctl net.netfilter.nf_conntr
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
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。
CCE Standard集群、CCE Turbo集群支持 CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力，面向机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU
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