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true/false true 允许 CCE Standard/CCE Turbo DRF调度算法的全称是Dominant Resource Fairness，是基于容器组Domaint Resource的调度算法。volcano-scheduler观察每个Job请求的主导资源，并将其作为对集
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、构建、训练、部署四个环节，可全面支持企业用户的机器学习、深度学习完整使用过程。
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
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
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提供的Task-topology算法是一种根据Job内task之间亲和性和反亲和性配置计算task优先级和Node优先级的算法。通过在Job内配置task之间的亲和性和反亲和性策略，并使用task-topology算法，可优先将具有亲和性配置的task调度到同一个节
Standard/CCE Turbo 后端云服务器组的负载均衡算法，默认值为“ROUND_ROBIN”。 取值范围： ROUND_ROBIN：加权轮询算法。 LEAST_CONNECTIONS：加权最少连接算法。 SOURCE_IP：源IP算法。 当该字段的取值为SOURCE_IP时，后端云服
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
Volcano新增基于Pod实例画像的超卖量算法。该算法持续采集并累积节点上Pod的CPU和内存利用率，统计Pod资源用量的概率分布特征，进而计算出节点资源用量的概率分布特征，从而在一定的置信度下给出节点资源用量的评估值。基于Pod实例画像的超卖量算法会同时考虑节点资源使用的整体水位和起
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。
由于之前已经为其设置过所有命名空间的只读权限，所以运维工程师“WILLIAM”现在就拥有了区域的集群管理权限和所有命名空间的只读权限。 开发工程师：LINDA、PETER “LINDA”和“PETER”是开发工程师，由于前面已经在用户组“read-only”中为两位工程师配置了集群和命名空间的只读权限，
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。
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
25.117、1.27.85、1.28.52及以上支持。 弹性扩容策略 遵循节点池优先级和规格优先级的原则弹性扩容。 预判规格筛选： 通过预判算法，在所有节点池中选择能满足Pending状态的Pod正常调度的规格。 考虑因素包括节点资源是否满足Pod的request值，以及nodeS
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
其中n随集群中服务和后端Pod的数量同步增长 O(1)，多数情况下IPVS的连接处理效率和集群规模无关 负载均衡算法 随机平等的选择算法 包含多种不同的负载均衡算法，例如轮询、最短期望延迟、最少连接以及各种哈希方法等 ClusterIP连通性 集群内部ClusterIP地址无法ping通
rce/off off 允许 - auto：根据用户集群内调度器实际打分结果自动决定是否弹性至CCI，其中在TaintToleration算法上会优先选择调度到CCE节点。 localPrefer：集群资源不足时，将Pod部署到CCI。 enforce：强制调度至CCI。 off：不调度至CCI。
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
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
运行的过程，在CCE集群之中，Pod的调度依赖于集群中的调度器（kube-scheduler或者Volcano调度器）。调度器是通过一系列算法计算出Pod运行的最佳节点，但是Kubernetes集群环境是存在动态变化的，例如某一个节点需要维护，这个节点上的所有Pod会被驱逐到其他
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