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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。
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
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
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
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
Kubernetes中所有的访问，无论外部内部，都会通过API Server处理，访问Kubernetes资源前需要经过认证与授权。 Authentication：用于识别用户身份的认证，Kubernetes分外部服务账号和内部服务账号，采取不同的认证机制，具体请参见认证与ServiceAccount。 Au
/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
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
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。
CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略 支持集群下的节点跨子网（容器隧道网络）
在实际应用中存在弹性滞后的问题。AHPA策略即Advanced Horizontal Pod Autoscaling，可根据业务历史指标，识别工作负载弹性周期并对未来波动进行预测，提前进行扩缩容动作，解决原生HPA的滞后问题。 功能介绍 AHPA通过对工作负载的历史指标进行监控，
CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略 支持集群下的节点跨子网（容器隧道网络）
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
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
快速高效地处理推理和图像识别等工作。 功能 描述 参考文档 NPU调度 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
AI套件（Ascend NPU）是支持容器里使用NPU设备的管理插件。 安装本插件后，可创建“AI加速型”节点，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 否 object 插件基础配置参数，无需指定。 flavor
AI套件（Ascend NPU）是支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件。 安装本插件后，可创建“AI加速型”节点，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 约束与限制 集群中使用“AI加速型”节点时必须安装CCE AI套件（Ascend NPU）插件。 “AI加速型”节点迁移后会重置
AI加速型：AI加速型节点实例，搭载高性能、低功耗的海思Ascend 310 AI处理器，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作，适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景。 通用型（节点规格为4U8G） 系统盘类型 高IO：后端存储介质为SAS类型。 超高IO：后端存储介质为SSD类型。
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