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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
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。
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和
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
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
在离线业务混部是将多种应用在一个集群内部署，通过预测分析应用特性，实现业务对集群资源的充分利用； 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 colocation-enable true/false false 允许 CCE Turbo 从集群维度来看，混部是将多种应用在一个集群内部署，通过预测分析应用特性，
显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽 字节/秒 每张GPU卡的PCle带宽 指标清单 GPU视图使用的指标清单如下：
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
表示帧缓存已使用数，该值与nvidia-smi命令中memory-usage的已使用值对应 表3 温度及功率指标 指标名称 指标类型 单位 说明 DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP Gauge 摄氏度 设备的当前GPU温度读数 DCGM_FI_DEV_POWER_USAGE Gauge W 设备的电源使用情况
PA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，以周为维度进行建模，因此对具有明显周期性的工作负载具有更佳效果。
版本，并下线老版本。 切分20%的流量到新版本后，新版本出现异常，则快速将流量切回老版本。 蓝绿发布提供了一种零宕机的部署方式，是一种以可预测的方式发布应用的技术，目的是减少发布过程中服务停止的时间。在保留老版本的同时部署新版本，将两个版本同时在线，新版本和老版本相互热备，通过切
按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于资源需求灵活的用户。本文将介绍云容器引擎中购买按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于短期突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 使用云容器引擎CCE时，表1中的计费项支持从CCE控制台选择计费模式（包年/
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
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：当前部门到本年年末预计产生的总成本开销 去年同期：当前部门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）
云原生网络2.0模型说明 云原生网络2.0模型 云原生网络2.0是自研的新一代容器网络模型，深度整合了虚拟私有云VPC的弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）和辅助弹性网卡（Sub Network Interface，简称Sub-ENI）的能力
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）
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
到最新账单日期产生的成本。 环比上月：（本月至今成本 - 上月同期成本）/ 上月同期成本 月末预测成本 环比上月 月末预测成本：到本月月末，整月预估产生的总成本开销 环比上月：（月末预测成本 - 上月整月成本）/ 上月整月成本 CPU使用率 CPU使用量 CPU总量 CPU使用率：当前时间集群所有节点的
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。
务器、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有
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