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backend 图2 拓扑域示意图 调度时，会根据prefer标签划分节点拓扑域，本示例中192.168.0.97和192.168.0.94被划作同一拓扑域。如果当拓扑域中运行着app=backend的Pod，即使该拓扑域中并非所有节点均运行了app=backend的Pod（本例该拓扑域中仅192
v1.21 v1.23 v1.25 支持GPU资源抢占 优化混部弹性限流功能 增强可用区拓扑分布能力 优化NPU芯片rank table排序能力 优化GPU虚拟化功能 提升与CA联动扩容效率 提升调度稳定性 优化持久卷调度逻辑 优化日志信息 1.10.7 v1.19.16 v1.21
资源利用率优化调度配置案例 概述 Volcano调度分为两个阶段，分别为节点过滤和节点优选，过滤阶段筛选出符合调度条件的节点，优选阶段对所有符合调度条件的节点打分，最终选取得分最高的节点进行调度。Volcano提供多种调度策略进行节点打分优选，每种调度策略可以根据实际业务场景调整
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
现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 功能 描述 参考文档 NPU调度 NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量，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
资源利用率优化调度 装箱调度（Binpack） 重调度（Descheduler） 节点池亲和性调度 负载感知调度 资源利用率优化调度配置案例 父主题： Volcano调度
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
到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。
可优化的节点系统参数列表 CCE提供默认的节点系统参数在某些用户场景下可能出现性能瓶颈，因此用户可对部分节点系统参数进行自定义优化，节点系统参数如可优化的节点系统参数列表所示。 修改节点系统参数具有一定的风险，需要您对Linux命令和Linux系统知识具有较高程度的了解，避免误操作引起节点故障。
节点系统参数优化 可优化的节点系统参数列表 修改节点日志缓存内存占用量上限RuntimeMaxUse 修改最大文件句柄数 修改节点内核参数 修改节点进程 ID数量上限kernel.pid_max 父主题： 节点运维
可用区部署策略 优先模式：以拓扑域topology.kubernetes.io/zone为key做多实例副本软的反亲和部署。优先将插件的容器实例调度到不同可用区的节点上，如集群下节点不满足多可用区，插件实例将调度到单可用区下的不同节点。 强制模式：以拓扑域topology.kubernetes
返回控制台的“监测灰度运行状态”页面查看v1和v3版本的实时流量监控情况。 图11 流量监控详情 在“流量监控”页面，您可以查看Bookinfo应用各微服务之间的实时拓扑。ASM提供的流量监控功能，可监控微服务之间的拓扑、会话请求调用链、各环节耗时和RPS、RT等性能状态。 图12 流量监控拓扑 从拓扑图可以看出
次访问都经过DNS解析和TCP重新建链的开销。 优化容器内的resolve.conf文件 由于resolve.conf文件中的ndots和search两个参数的作用，容器内resolve.conf文件的不同写法决定了域名解析的效率，关于ndots和search两个参数机制的详情请参考工作负载DNS配置说明。
CoreDNS配置优化实践 CoreDNS配置优化概述 客户端 服务端 父主题： 网络
0参数概念的详细说明，请参见APM参数说明。 应用启动后，等待约3分钟，应用数据就会呈现在APM界面中，此时登录APM，您可以在APM上通过拓扑、调用链等进行应用性能优化，详细操作请参考应用拓扑。 修改性能管理配置 登录CCE控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，单击工作负载名称。 在“性
避免此类问题。 解决方案 CoreDNS配置优化包含客户端优化及服务端优化。 在客户端，您可以通过优化域名解析请求来降低解析延迟，通过使用合适的容器镜像、节点DNS缓存NodeLocal DNSCache等方式来减少解析异常。 优化域名解析请求 选择合适的镜像 避免IPVS缺陷导致的DNS概率性解析超时
谨慎调整VPC和虚拟机的DNS配置 CoreDNS启动时会默认从部署的实例上获取resolve.conf中的DNS配置，作为上游的解析服务器地址，并且在CoreDNS重启之前不会再重新加载节点上的resolve.conf配置。建议： 保持集群中各个节点的resolve.conf配
通过特权容器功能优化内核参数 前提条件 从客户端机器访问Kubernetes集群，需要使用Kubernetes命令行工具kubectl，请先连接kubectl。详情请参见通过kubectl连接集群。 操作步骤 通过后台创建daemonSet，选择nginx镜像、开启特权容器、配置生命周期、添加hostNetwork:
其中1048576为最大文件句柄数的建议取值。 下图中命令仅做示例，请根据实际情况填写。 节点创建完成后，登录节点查看参数是否修改成功。 父主题： 节点系统参数优化
服务端 监控CoreDNS运行状态 调整CoreDNS部署状态 合理配置CoreDNS 父主题： CoreDNS配置优化实践
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