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细步骤可参考集群内资源迁移(Velero)。 原集群应用备份 当用户执行备份时,首先通过Velero工具在原集群中创建Backup对象,并查询集群相关的数据和资源进行备份,并将数据打包上传至S3协议兼容的对象存储中,各类集群资源将以JSON格式文件进行存储。 目标集群应用恢复 在
申请值推荐计算公式: CPU申请值:计算“目标节点数 * 目标Pod规模”的值,并在表4中根据“集群节点数 * Pod规模”的计算值进行插值查找,向上取最接近规格的申请值及限制值。 例如2000节点和2w个Pod的场景下,“目标节点数 * 目标Pod规模”等于4000w,向上取最接近的规格为700/7w(“集群节点数
OnFailure 提交作业,开始训练。 kubectl apply -f mnist.yaml 等待训练作业完成,通过Kubeflow的UI可以查询训练结果信息。至此就完成了一次简单的分布式训练任务。Kubeflow的借助TFJob简化了作业的配置。Volcano通过简单的增加一行配置
1.6.0 v1.21 v1.23 v1.25 v1.27 v1.28 v1.29 v1.30 支持v1.30集群 安全加固:将插件使用的查询secret的权限限制在monitoring命名空间 1.5.2 v1.21 v1.23 v1.25 v1.27 v1.28 v1.29 新增创建容器日志默认日志流时索引功能
型资源共存的环境下,尽可能满足分配的公平原则。 配置建议: DRF调度算法优先考虑集群中业务的吞吐量,适用单次AI训练、单次大数据计算以及查询等批处理小业务场景。 组调度 将一组Pod看做一个整体进行资源分配。观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量,当Job的最小运