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只支持数值配置。 调大此值会减慢空闲容器网卡的回收，加快Pod的启动速度，但会降低IP地址的利用率，特别是在IP地址紧张的场景，请谨慎调大。 调小此值会加快空闲容器网卡的回收，提高IP地址的利用率，但在瞬时大量Pod激增的场景，部分Pod启动会稍微变慢。 配置建议： 建议设置为
工作负载异常：Pod一直处于Terminating状态 问题描述 查询某个命名空间下的工作负载时，偶现部分Pod（实例）一直处于Terminating 状态。 例如，查询aos命名空间下的Pod： #kubectl get pod -n aos NAME
支持 支持 支持 Ingress带宽限制 支持 支持 支持 带宽限制不支持的场景 无 无 Pod访问100.125.0.0/16等云服务网段地址 Pod健康检查 带宽限制取值范围 仅支持单位M或G的限速配置，如100M，1G；最小取值1M，最大取值4.29G。 Pod带宽限制仅支持
表示作业是否可抢占。开启后，认为该作业可以被抢占。 取值范围： true：开启抢占。（默认为开启状态） false：关闭抢占。 可通过查询Pod详情查看Pod是否由Volcano调度，以及被分配的队列： kubectl describe pod <pod_name> 回显如下： Spec:
为什么登录虚拟机VNC界面会间歇性出现Dead loop on virtual device gw_11cbf51a, fix it urgently？ 问题现象 VPC网络模式的集群，登录虚拟机出现 Dead loop on virtual device gw_11cbf51a
双栈类型负载均衡器所在子网的IPv6网络ID。 双栈类型负载均衡器所在子网的IPv6网络ID 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 ipv6_vip_virsubnet_id 集群VPC下所有子网 无 允许 CCE Standard/CCE Turbo 双栈类型负载均衡器所在子网的IPv6网络ID。
READY STATUS RESTARTS AGE java-application-84dc6f897f-hc9q7 1/1 Running 1 (31s ago) 97s 获取Java程序因为OOM产生的文件。
到CCE容器网络扩展指标插件，单击“安装”。 在安装插件页面，查看插件配置。 当前该插件无可配置参数。 单击“安装”。 待插件安装完成后，选择对应的集群，然后单击左侧导航栏的“插件中心”，可在“已安装插件”页签中查看相应的插件。 组件说明 表1 CCE容器网络扩展指标组件 容器组件
例如，假设节点可挂载的云硬盘上限为20，设置number_of_reserved_disks参数为6，则在调度挂载云硬盘的工作负载时，实际上节点可挂载的云硬盘为20-6=14。预留的6个挂盘数中，除去节点上已挂载的1块系统盘和1块数据盘后，还可以自定义挂载4块云硬盘，可以作为额外的
Ingress配置文件说明 在nginx-ingress-controller容器中，“/etc/nginx”路径下的nginx.conf文件可查看所有Ingress配置。 查询nginx-ingress-controller的Pod名称。 kubectl get pod -n kube-system
v1.27 RollingUpdate参数配置优化 2.0.14 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 v1.27 支持xGPU设备监控 支持nvidia.com/gpu与volcano.sh/gpu-* api兼容 2.0.5 v1.19 v1.21 v1.23 v1
资源消耗 ASM 商用场景 无需修改应用的服务代码，非侵入式治理 界面可视化，灰度发布或蓝绿发布过程中的流量变化可通过拓扑图、曲线图等直观查看 可配置的灰度策略更全面，包括基于流量比例、基于请求内容（Header、Cookie、操作系统、浏览器） 需要为集群启用Istio，占用额外资源
集群升级 CCE集群升级时，升级集群插件失败如何排查解决？ 父主题： 集群
故障场景下大规模迁移操作产生更坏的影响 配置建议： 无特殊需求建议保持默认配置 比例配置过大可能导致区域在规模故障场景下仍尝试执行大规模迁移动作，导致集群过载等风险 节点迁移速率 当某区域健康时，在节点故障的情况下每秒删除 Pods 的节点数比例 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改
命名空间 命名空间因APIService对象访问失败无法删除 如何删除Terminating状态的命名空间？
规格配置变更 如何变更CCE集群中的节点规格？ CCE节点池内的节点变更规格后会有哪些影响？ CCE节点变更规格后，为什么无法重新拉起或创建工作负载？ CCE集群的节点可以更改IP吗？ 父主题： 节点
过程中，不同的业务架构有着不同的部署方案，不同架构的应用有着不同的演进节奏，不同的团队有着性能和服务质量的平衡点。面对这样复杂的场景，应该如何化繁为简，帮助用户有步骤的提升资源利用率和控制成本呢？ CCE通过多年在混合部署领域的探索和实践，围绕Volcano和Kubernetes
GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。
失败并处于反复重启状态。 解决方案 查看Pod的事件，确认当前Pod中未启动的Init容器是否存在异常。具体操作，请参见Pod事件查看方法。 查看Pod中未启动的Init容器的日志，通过日志内容排查问题。具体操作，请参见容器日志查看方法。 查看Pod的配置，确认未启动的Init容
Event事件并非100%打印，在遇到大批量打印相同事件时，可能会出现上述问题。 以上逻辑通过Kubernetes源码中的EventCorrelate方法实现，您可以查看社区的设计方案了解详情。 该问题为Kubernetes设计机制导致，因此您可以无需关注。 父主题： 节点池
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