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Ingress和Nginx Ingress对比 在CCE服务中，集群支持通过Nginx Ingress和ELB Ingress为应用提供7层网络访问。 Nginx Ingress：CCE基于社区的Nginx Ingress Controller进行了优化，并定期同步社区特性和Bug修复。Nginx
32767的TCP/UDP端口范围，否则除默认端口外的其他端口将无法被外部访问。 端口号小于20106会和CCE组件的健康检查端口冲突，引发集群不可用；端口号高于32767会和net.ipv4.ip_local_port_range范围冲突，影响性能。 默认：30000-32767
修复配置节点AZ拓扑约束时，节点池弹性扩容后不符合预期问题 1.23.0 1.23.54 v1.23 修复多规格情况下无法缩容和非预期PreferNoSchedule污点问题 1.23.0 1.23.51 v1.23 - 1.23.0 1.23.47 v1.23 优化异构设备(GPU/NPU)识别方法
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
要进行隧道封装和NAT转换，所以适用于对带宽、时延要求极高的业务场景，比如：线上直播、电商抢购等。 大规模组网：云原生网络2.0当前最大可支持2000个ECS节点，10万个Pod。 容器IP地址管理 云原生网络2.0下的BMS节点和ECS节点分别使用的是弹性网卡和辅助弹性网卡：
本地持久卷（Local PV） 本地持久卷概述 在存储池中导入持久卷 通过动态存储卷使用本地持久卷 在有状态负载中动态挂载本地持久卷 父主题： 存储
的能力，面向机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU Burst弹性限流等调度策略，您可以根据业务特征设置调度策略，帮助您提升应用的性能和集群整体资源的利用率。
Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1
通过huawei.com/ascend-310指定申请NPU的数量。 使用huawei.com/ascend-310参数指定NPU数量时，requests和limits值需要保持一致。 指定huawei.com/ascend-310后，在调度时不会将负载调度到没有NPU的节点。如果缺乏NPU资源，会报类似“0/2
缩至PB规模，具备高可用性和持久性，为海量数据、高带宽型应用提供有力支持。适用于多种应用场景，包括HPC、媒体处理、文件共享、内容管理和Web服务等。 SFS Turbo为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸缩至320TB规模，具备高可用性和持久性，为海量的小文件、低延
小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，requests和limits值需要保持一致。 指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调度到没有GPU的节点。如果缺乏GPU资源，会报类似如下的Kubernetes事件。
修复配置节点AZ拓扑约束时，节点池弹性扩容后不符合预期问题 1.23.0 1.23.54 v1.23 修复多规格情况下无法缩容和非预期PreferNoSchedule污点问题 1.23.0 1.23.51 v1.23 - 1.23.0 1.23.47 v1.23 优化异构设备(GPU/NPU)识别方法
128 6/3 50 8 KVM 内存优化型 内存优化型弹性云服务器可应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。 表14 内存优化型实例特点 规格名称 计算 网络 支持集群类型 内存优化型M7 CPU/内存配比：1:8 vCPU数量范围：2-128
资源和成本规划 本文提供的成本预估费用仅供参考，资源的实际费用与用户所在区域相关，请以华为云管理控制台显示为准。 完成本实践所需的资源如下： 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 数量 费用（元） 云容器引擎CCE 建议选择按需计费。 集群类型：CCE集群 集群版本：v1.25 集群规模：50节点
见IAM权限管理说明。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 如果您要
启用volcano增强能力：需安装Volcano 调度器插件。开启后为您提供资源利用率优化、AI任务性能增强、异构资源管理等高级调度能力，提升集群资源利用率，节约使用成本。 Volcano调度器增强配置： 业务优先级保障调度 资源利用率优化调度（Volcano调度器支持） AI任务性能增强调度（Volcano调度器支持）
在弹出的窗口中，在“批量操作”下方单击“新增批量操作”，然后选择“添加/更新”或“删除”，选择“K8S 污点(Taints)”。 填写需要操作污点的“键”和“值”，选择污点的效果，单击“确定”。 图1 添加污点 污点添加成功后，再次进入该界面，在节点数据下可查看到已经添加的污点。 通过kubectl命令管理污点
创建并编辑nginx-deployment.yaml以及nginx-nodeport-svc.yaml文件。 其中，nginx-deployment.yaml和nginx-nodeport-svc.yaml为自定义名称，您可以随意命名。 vi nginx-deployment.yaml apiVersion:
Pod、Label和Namespace Pod：Kubernetes中的最小调度对象 存活探针（Liveness Probe） Label：组织Pod的利器 Namespace：资源分组
uid排序随机选择删除Pod（LogarithmicScaleDown）。基于该特性，可以增强Pod被缩容的随机性，缓解由于Pod拓扑分布约束带来的问题。更多信息，请参见KEP-2185和issues 96748。 BoundServiceAccountTokenVolume特性已稳定，该特性能够提
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