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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
Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topolog
Volcano调度器 插件简介 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。 Volcano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
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
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:
跨账户数据迁移和备份。例如，账号A即将停用，所有的数据需要迁移至账户B。 数据处理与分析。例如，账号B是外部数据处理商，需要访问账户A的原始数据进行大数据分析和机器学习等操作。 通过跨账户挂载对象存储，您可以实现数据共享，降低存储和传输成本，同时确保数据的安全性和一致性。这种方式使多个团队或组织能够安全
首先开发者在开发环境机器上开发应用并制作镜像。 Docker执行命令，构建镜像并存储在机器上。 开发者发送上传镜像命令。 Docker收到命令后，将本地镜像上传到镜像仓库。 开发者向生产环境机器发送运行镜像命令。 生产环境机器收到命令后，Docker会从镜像仓库拉取镜像到机器上，然后基于镜像运行容器。
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 1.0版本已经发布，包含开
应用场景 企业应用的流量大小不是每时每刻都一样，有高峰，有低谷，如果每时每刻都要保持能够扛住高峰流量的机器数目，那么成本会很高。通常解决这个问题的办法就是根据流量大小或资源占用率自动调节机器的数量，也就是弹性伸缩。 当使用Pod/容器部署应用时，通常会设置容器的申请/限制值来确定可使用
应用场景 企业应用的流量大小不是每时每刻都一样，有高峰，有低谷，如果每时每刻都要保持能够扛住高峰流量的机器数目，那么成本会很高。通常解决这个问题的办法就是根据流量大小或资源占用率自动调节机器的数量，也就是弹性伸缩。 当使用Pod/容器部署应用时，通常会设置容器的申请/限制值来确定可使用
CCE Standard集群、CCE Turbo集群支持 CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力，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
CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略 支持集群下的节点跨子网（容器隧道网络）
连接步骤，如图1所示。 CCE支持“内网访问”和“公网访问”两种方式访问集群。 内网访问：访问集群的客户端机器需要位于集群所在的同一VPC内。 公网访问：访问集群的客户端机器需要具备访问公网的能力，并为集群绑定公网地址。 通过“公网访问”方式访问集群，您需要在总览页中的“连接信息
CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略 支持集群下的节点跨子网（容器隧道网络）
若需授予其他用户操作该集群并限制为上述权限，在步骤7结束后将生成的配置文件/home/test.config提供给该用户，由该用户置于自己机器上（用户机器须保证能访问集群apiserver地址），在该机器上执行步骤8使用kubectl时kubeconfig参数须指定为配置文件所在路径。 验证权限 可以查询tes
应用场景2：多队列场景调度优化 用户在使用集群资源的时候通常会涉及到资源隔离与资源共享，Kubernetes中没有队列的支持，所以它在多个用户或多个部门共享一个机器时无法做资源共享。但不管在HPC还是大数据领域中，通过队列进行资源共享都是基本的需求。 在通过队列做资源共享时，CCE提供了多种机制。可以
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。
安装Spark 前提条件 您需要准备一台可访问公网的Linux机器，节点规格建议为4U8G及以上。 配置JDK 以CentOS系统为例，安装JDK 1.8。 查询可用的JDK版本。 yum -y list java* 选择安装JDK 1.8。 yum install -y java-1
s/pod{pod uid}/{容器id}/cpuset.cpus {pod uid}为Pod UID，可在已通过kubectl连接集群的机器上使用以下命令获取： kubectl get po {pod name} -n {namespace} -ojsonpath='{.metadata
使用Kubectl命令操作集群 kubectl kubectl是Kubernetes集群的命令行工具，您可以将kubectl安装在任意一台机器上，通过kubectl命令操作Kubernetes集群。 CCE集群的kubectl安装请参见通过kubectl连接集群。连接后您可以执行kubectl
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