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概述 Kubernetes是一个开源的容器编排部署管理平台，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。 对应用开发者而言，可以把Kubernetes看成一个集
参数解释： 项目ID，获取方式请参见如何获取接口URI中参数。 约束限制： 不涉及 取值范围： 账号的项目ID 默认取值： 不涉及 cluster_id 是 String 参数解释： 集群ID，获取方式请参见如何获取接口URI中参数。 约束限制： 不涉及 取值范围： 集群ID 默认取值：
说明： 节点在缩容的时候，若节点上的Pod不需要驱逐（DaemonSet的Pod认为不需要驱逐），则认为该节点为完全空闲节点，否则认为该节点为非完全空闲。 10 检查周期 节点被判定不可缩容后能再次启动检查的时间间隔。 5min 冷却时间 集群触发弹性缩容后，再次启动缩容评估的冷却时间。
详细了解Pod的运行状态。 指标说明 Pod视图暴露的指标包括Pod资源指标、Pod网络指标和Pod磁盘指标，具体说明如下： 图1 Pod资源指标 表1 Pod资源指标说明 指标名称 单位 说明 容器数 个 Pod中的容器总数 运行中容器数 个 Pod中正在运行的容器个数 Pod状态
cpu. 查看PVC创建的云硬盘所在的可用区，发现data-nginx-3是在可用区1，而此时可用区1的节点没有资源，只有可用区3的节点有CPU资源，导致无法调度。由此可见PVC先绑定PV创建云硬盘会导致问题。 延迟绑定的云硬盘StorageClass 在集群中查看StorageCl
object 升级流程的元数据信息 spec WorkFlowResponseSpec object 集合类的元素类型，您对集群升级流程主体都在spec中给出。CCE通过spec的描述来创建或更新对象。 status WorkFlowStatus object 集合类的元素类型，用于记
限制单个容器的主目录大小（默认为10GB），但节点上的所有容器还是共用节点的thinpool磁盘空间，并不是完全隔离，当一些容器使用大量thinpool空间且总和达到节点thinpool空间上限时，也会影响其他容器正常运行。 另外，在容器的主目录中创删文件后，其占用的thinpo
将CentOS操作系统切换为支持切换的操作系统。如果现有的节点配置（VPC、磁盘等配置的类型和数量）都不需要改变，仅需要修改节点的操作系统镜像，并且您的软件和原操作系统耦合度较低，建议使用重置节点的功能进行系统切换。 在集群控制台左侧导航栏中选择“节点管理”，切换至“节点池”页签。 选择需要更新的存量节点池，单击“更新
集群视图暴露的指标包括基础资源指标、网络指标和磁盘指标，具体说明如下： 图1 基础资源图表 表1 基础资源图表说明 指标名称 单位 说明 节点数 个 集群中的节点个数。 磁盘不可用节点数 个 集群中磁盘不可用的节点个数。 不可用节点数 个 集群中未就绪的节点个数。 CPU使用率 百分比
目周期内资源的稳定使用。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可确保资源的持续使用，降低资源欠费导致的数据安全风险。 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/包月或按需计费）。CCE相关的其他云服务资源
假设线上已运行了一套对外提供七层服务的Service A，此时开发了一些新的特性，需要发布上线一个新的版本Service A'，但又不想直接替换原有的Service A，而是期望将Header中包含foo=bar或者Cookie中包含foo=bar的用户请求转发到新版本Service A'中。待运行一段
2（20%），可能有如下情况： 在整个时间间隔内，有20%的SM的Tensor Core以100%的利用率运行。 在整个时间间隔内，有100%的SM的Tensor Core以20%的利用率运行。 在整个时间间隔的1/5时间内，有100%的SM上的Tensor Core以100%利用率运行。
GPU卡的物理显存，记录其序号。 执行cat /proc/xgpu/{GPU卡序号}/meminfo，注意替换命令中的{GPU卡序号}为步骤2获取的GPU卡序号，观测GPU虚拟化的可用显存。 比较步骤2和步骤3的可用显存。 由于GPU厂商的驱动程序，本身就会占用一定量的物理显存，
单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“创建工作负载”。 配置工作负载信息。 在“容器配置>基本信息”中设置xGPU配额： 显存：显存值单位为MiB，需为正整数，且为128的倍数。若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。
TFJob可在GPU场景下进行，该场景需要集群中包含GPU节点，并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练3
建和管理服务器、不用担心服务器的运行状态（服务器是否在工作等），只需动态申请应用需要的资源，把服务器留给专门的维护人员管理和维护，进而专注于应用开发，提升应用开发效率、节约企业IT成本。传统上使用Kubernetes运行容器，首先需要创建运行容器的Kubernetes服务器集群，然后再创建容器负载。
AddonMetadata object 基本信息，为集合类的元素类型，包含一组由不同名称定义的属性 spec InstanceSpec object spec是集合类的元素类型，内容为插件实例具体信息，实例的详细描述主体部分都在spec中给出 status AddonInstanceStatus
PreCheckTask spec 是 PrecheckSpec object 参数解释： spec是集合类的元素类型，您对需要升级前检查的配置信息的主体部分都在spec中给出。CCE通过spec的描述来执行检查。 约束限制： 不涉及 表3 PrecheckSpec 参数 是否必选 参数类型 描述
目前只支持StatefulSet类型的Pod或直接创建的Pod固定EIP，暂不支持Deployment、DaemonSet等其他类型的工作负载配置Pod固定EIP。 固定EIP创建后，生命周期内（如过期时间未到/Pod还在使用中）不支持通过Pod修改EIP属性。 对Pod的EIP地址无明确要求的业务不建议
object 升级流程的元数据信息 spec WorkFlowResponseSpec object 集合类的元素类型，您对集群升级流程主体都在spec中给出。CCE通过spec的描述来创建或更新对象。 status WorkFlowStatus object 集合类的元素类型，用于记
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