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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
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。
在EIP过期时间内没有同名Pod创建或者删除StatefulSet时开启级联删除EIP时,固定EIP才会删除。 父主题: 云原生网络2.0模型
metadata.annotations['yangtse.io/allocated-ipv4-eip'] ... 父主题: 云原生网络2.0模型
理复杂度。 适合对极致性能、资源利用率提升和全场景覆盖有更高诉求的客户。 适合具有明显的波峰波谷特征的业务负载,例如在线教育、电子商务等行业。 规格差异 网络模型 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。
增加指定的安全组。 安全组ID,安全组ID数量和已有的安全组数量相加不多于5个,多个安全组之间以英文逗号分隔。 父主题: 云原生网络2.0模型
删除创建该Pod的Owner,其Owner可能为Deployment、StatefulSet、DaemonSet或Job类型的工作负载。 父主题: 云原生网络2.0模型
的ID,Pod对应的IPv6双栈网卡将加入此共享带宽。该ID可前往弹性公网IP控制台中的“共享带宽”页面查询。 父主题: 云原生网络2.0模型
DRF(Dominant Resource Fairness)是主资源公平调度策略,应用于大批量提交AI训练和大数据作业的场景,可增强集群业务的吞吐量,整体缩短业务执行时间,提高训练性能。 前提条件 已创建v1.19及以上版本的集群,详情请参见购买Standard/Turbo集群。
容器之间相互干扰,提升容器间的网络稳定性。 约束与限制 Pod带宽限制功能规格如下: 功能规格 容器隧道网络模型 VPC网络模型 云原生网络2.0模型 云原生网络2.0模型+DataPlane V2 支持的集群版本 所有集群版本均支持 v1.19.10以上集群版本 v1.19.10以上集群版本
map[matchLabels:map[app:nginx]] 2m9s 父主题: 云原生网络2.0模型
nothing”的调度需求,避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费,主要应用于AI、大数据等多任务协作场景。启用该能力后,可以解决分布式训练任务之间的资源忙等待和死锁等痛点问题,大幅度提升整体训练性能。 前提条件 已创建v1.19及以上版本的集群,详情请参见购买Standard/Turbo集群。 已安装V
CCE集群:支持虚拟机节点。基于高性能网络模型提供全方位、多场景和安全稳定的容器运行环境。 CCE Turbo集群:基于云原生基础设施构建的云原生2.0容器引擎服务,具备软硬协同、网络无损、安全可靠和调度智能的优势,为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。支持裸金属节点。 CCE集群 *网络模型 VPC网
务抖动。您可以通过对Pod配置带宽限制来解决这个问题。 功能规格 Pod带宽限制功能规格如下: 功能规格 容器隧道网络模型 VPC网络模型 云原生网络2.0模型 支持的集群版本 所有集群版本均支持 v1.19.10以上集群版本 v1.19.10以上集群版本 Egress带宽限制 支持
直通容器,绑定安全组,绑定弹性公网IP,享有高性能。 不同容器网络模型,容器网络的性能、组网规模、适用场景各不相同,在容器网络模型对比章节,将会详细介绍不同容器网络模型的功能特性,了解这些有助于您选择容器网络模型。 服务网络 服务(Service)是Kubernetes内的概念,
有如下优点: 平衡在线业务与离线业务对出口网络带宽的使用,保证在线业务有足够的网络带宽,在线业务触发阈值时,压缩离线业务带宽使用。 在线业务所占用的网络资源较少时,离线业务可使用更多带宽;在线业务所占用的网络资源较多时,降低离线业务资源占用量,从而优先保障在线业务的网络带宽。 约束与限制
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
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。
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
节点,离线作业优先调度到超卖节点。 在线作业预选超卖节点时只能使用其非超卖资源 在线作业只能使用超卖节点的非超卖资源,离线作业可以使用超卖节点的超卖及非超卖资源。 同一调度周期在线作业先于离线作业调度 在线作业和离线作业同时存在时,优先调度在线作业。当节点资源使用率超过设定的驱逐