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使用节点DNS缓存NodeLocal DNSCache 应用现状 当集群中的DNS请求量增加时，CoreDNS将会承受更大的压力，可能会导致如下影响： 延迟增加：CoreDNS需要处理更多的请求，可能会导致DNS查询变慢，从而影响业务性能。 资源占用率增加：为保证DNS性能，CoreDNS往往需要更高规格的配置。
如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的
使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布 本文将介绍使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布的应用场景、用法详解及实践步骤。 应用场景 使用Nginx Ingress实现灰度发布适用场景主要取决于业务流量切分的策略，目前Nginx Ingress支持基于H
使用CoreDNS实现自定义域名解析 应用现状 在使用CCE时，可能会有解析自定义内部域名的需求，例如： 存量代码配置了用固定域名调用内部其他服务，如果要切换到Kubernetes Service方式，修改配置工作量大。 在集群外自建了一个其他服务，需要将集群中的数据通过固定域名发送到这个服务。
使用hostAliases参数配置Pod的/etc/hosts文件 使用场景 DNS配置或其他选项不合理时，可以向pod的“/etc/hosts”文件中添加条目，使用hostAliases在pod级别覆盖对主机名的解析。 操作步骤 使用kubectl连接集群。 创建hostaliases-pod
解决方案 解决在不同架构的节点使用镜像创建工作负载通常有两种方法： 创建工作负载的时候通过亲和性设置，使用ARM架构镜像时让Pod调度到ARM架构的节点上，使用x86架构镜像时让Pod调度到x86架构的节点上。 构建双架构镜像，同时支持两种架构，当Pod调度到ARM架构节点时拉取ARM
录等）的API接口，则需要配置CORS允许跨域访问。 使用内容分发网络CDN：静态资源可能通过CDN提供，而CDN域名与主站域名不同，需要使用跨域访问来加载这些资源。 ELB Ingress的跨域访问功能依赖ELB能力，使用该功能前请提交工单申请开通ELB跨域访问能力。 为ELB
} } ] } 则使用kubectl top node查看节点内存使用率： 节点内存使用率 = 节点已使用量 / 节点可分配 = 2413824Ki / 2213604Ki = 109% 实际节点内存使用率： 实际节点内存利用率 = 节点已使用量 / 节点内存总量 = 2413824Ki
集群节点使用networkpolicy概率性出现panic问题 问题场景 集群版本：v1.15.6-r1版本 集群类型：CCE集群 网络模式：容器隧道网络模式 节点操作系统：CentOS 7.6 上述集群的用户配置使用networkpolicy后，由于节点上canal-agent网络组件与CentOS
使用Jenkins和Gitlab实现多集群隔离的DevOps流程 方案概述 资源规划 实施步骤 父主题： DevOps
AOM每月赠送每个账号500M免费日志采集额度，超过免费额度部分将产生费用（了解计费详情）。当前日志使用情况请点此查看。 使用ICAgent采集日志 在工作负载中可以单独配置日志采集策略，此策略需要使用ICAgent。 在CCE中创建工作负载时，在配置容器信息时可以设置容器日志。 单击添加日志策略。
0-classification.ipynb的过程。 OBS存储数据预置 创建OBS桶，并确认以下文件夹已创建，文件已上传至指定位置（需要使用OBS Browser工具）。 例如：桶内文件路径/文件名，文件下载地址可至github中指定项目的指定路径下查找，示例如1、2所示。 m
在CCE集群中使用密钥Secret的安全配置建议 当前CCE已为secret资源配置了静态加密，用户创建的secret在CCE的集群的etcd里会被加密存储。当前secret主要有环境变量和文件挂载两种使用方式。不论使用哪种方式，CCE传递给用户的仍然是用户配置时的数据。因此建议：
Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例
根据GPU/NPU卡信息定位使用该卡的Pod 在CCE中使用GPU/NPU卡时，无法直接获取到使用该卡的Pod。您可以根据GPU/NPU卡的信息，通过kubectl命令行操作筛选Pod，以便在GPU/NPU卡故障时能够及时将Pod驱逐。 前提条件 已创建CCE集群，且配置了kub
些建议，以降低这种风险。 容器镜像最小化 为了加强容器镜像的安全性，首先应从镜像中移除所有不必要的二进制文件。如果使用的是Docker Hub上的未知镜像，推荐使用如Dive这样的工具来审查镜像内容。Dive能够展示镜像每一层的详细内容，帮助您识别潜在的安全风险。更多信息，请参见Dive。
原理介绍 用户通常使用无状态负载 Deployment、有状态负载 StatefulSet等Kubernetes对象来部署业务，每个工作负载管理一组Pod。以Deployment为例，示意图如下： 通常还会为每个工作负载创建对应的Service，Service使用selector来
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。 如下图所示： 通过Kubeflow 1.0，用户可以使用Jupyter开发模型，然后使用fairin
使用SWR触发器自动更新工作负载版本 操作场景 容器镜像服务可搭配云容器引擎CCE一起使用，实现镜像版本更新时自动更新使用该镜像的应用。您只需要为镜像添加一个触发器，通过触发器，可以在每次生成新的镜像版本时，自动执行更新动作，如：自动更新使用该镜像的应用。 前提条件 更新应用镜像
v3，主要有以下变化： 移除tiller Helm v3 使用更加简单和灵活的架构，移除了 tiller，直接通过kubeconfig连接apiserver，简化安全模块，降低了用户的使用壁垒。 改进了升级策略，采用三路策略合并补丁 Helm v2 使用双路策略合并补丁。在升级过程中，会对比最近一次发布的chart
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