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如果您使用kubectl命令行方式连接集群，您需要在集群所在VPC下准备一台已绑定弹性公网IP的ECS虚拟机。 登录ECS虚拟机，详情请参见Linux ECS登录方式概述。 在ECS虚拟机上安装kubectl命令行工具。 您可以尝试执行kubectl version命令判断是否已安
单击“Status > Targets”，可以查看到Prometheus监控了哪些目标。 图2 查看监控目标 监控NGINX Ingress控制器指标 访问Prometheus，在“Graph”页面中，查看NGINX Ingress控制器指标。 图3 查看NGINX Ingress控制器监控指标
annotations: info: "集群CPU实际使用率超过50%, 集群当前CPU使用率为{{ printf \"%.2f\" $value }}%" description: "集群CPU实际使用率超过50%, 集群当前CPU使用率为{{ printf \"%.2f\"
本节介绍如何在云审计服务管理控制台查看或导出最近7天的操作记录。 在新版事件列表查看审计事件 在旧版事件列表查看审计事件 使用限制 单账号跟踪的事件可以通过云审计控制台查询。多账号的事件只能在账号自己的事件列表页面去查看，或者到组织追踪器配置的OBS桶中查看，也可以到组织追踪器配置的CTS/system日志流下面去查看。
如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？ 修改
指标名称 单位 说明 节点数 个 集群中的节点个数。 磁盘不可用节点数 个 集群中磁盘不可用的节点个数。 不可用节点数 个 集群中未就绪的节点个数。 CPU使用率 百分比 集群中所有容器的CPU使用量总和占所有容器设置的Limit总和的百分比。 CPU Requests水位 百分比
limitsCpu 是 String CPU大小限制，单位：m limitsMem 是 String 内存大小限制，单位：Mi name 是 String 插件名称，固定为：customedhpa-controller requestsCpu 是 String 申请的CPU大小，单位：m requestsMem
CCE对节点CPU的预留规则 表4 节点CPU预留规则 CPU总量范围 CPU预留值 CPU总量 <= 1core CPU总量 *6% 1core < CPU总量 <= 2core 1core*6% + (CPU总量– 1core)*1 % 2core < CPU总量 <= 4core
可创建的最大Pod数量说明。 云服务器组 云服务器组是对云服务器的一种逻辑划分，同一云服务器组中的云服务器遵从同一策略。 反亲和性策略：同一云服务器组中的云服务器分散地创建在不同主机上，提高业务的可靠性。 选择已创建的云服务器组，或单击“新建云服务器组”创建，创建完成后单击刷新按钮。
中设置参数。例如CPU分配率大于70%时，关联的节点池都增加一个节点。CA策略需要关联节点池，可以关联多个节点池，当需要对节点扩缩容时，在节点池中根据最小浪费规则挑选合适规格的节点扩缩容。 节点数范围：修改节点数范围，弹性伸缩时节点池下的节点数量会始终介于节点数范围内。 冷却时间
和调整后资源限制值（Limits）与资源申请值（Requests）的比值不变。目前支持CPU与Memory两类资源的垂直伸缩。 详细功能说明如下： VPA计算CPU与Memory建议值时需要数依赖Metrics API采集的数据。 VPA在计算资源建议值时，Memory资源的单P
面向云原生2.0的新一代容器集群产品，计算、网络、调度全面加速 标准版本集群，提供商用级的容器集群服务 节点形态 支持虚拟机和裸金属服务器混合 支持虚拟机和裸金属服务器混合 网络 网络模型 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点 云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。
中设置参数。例如CPU分配率大于70%时，关联的节点池都增加一个节点。CA策略需要关联节点池，可以关联多个节点池，当需要对节点扩缩容时，在节点池中根据最小浪费规则挑选合适规格的节点扩缩容。 节点数范围：修改节点数范围，弹性伸缩时节点池下的节点数量会始终介于节点数范围内。 冷却时间
结果合理规划您的应用。 节点当前时间CPU的Request水位是否超过80% 是 节点资源水位诊断 节点24小时内CPU使用率最大值是否超过80% 是 节点的cpu过高将导致节点处理能力下降，影响节点上运行的服务。请前往监控中心，查询节点CPU使用状况，合理规划节点资源，或者对节点进行扩容。
程隔离等，极大的简化了容器的创建和维护。 传统虚拟机技术通过Hypervisor将宿主机的硬件资源（如内存、CPU、网络、磁盘等）进行了虚拟化分配，然后通过这些虚拟化的硬件资源组成了虚拟机，并在上面运行一个完整的操作系统，每个虚拟机需要运行自己的系统进程。而容器内的应用进程直接运
等待工作负载创建成功，创建成功后在有状态负载下会显示一个运行中的工作负载。 您需要在集群所在VPC下准备一台已绑定弹性公网IP的ECS虚拟机。 在ECS虚拟机上安装kubectl命令行工具。 您可以尝试执行kubectl version命令判断是否已安装kubectl，如果已经安装kubectl，则可跳过此步骤。
uncordon <nodename> cluster-info 查看在集群中运行的插件： kubectl cluster-info 查看详细信息： kubectl cluster-info dump top* 显示资源（CPU/Memory/Storage）使用，该命令需要集群中的Metrics
HPA是基于指标阈值进行伸缩的，常见的指标主要是 CPU、内存，也可以通过自定义指标，例如QPS、连接数等进行伸缩。但是存在一个问题：基于指标的伸缩存在一定的时延，这个时延主要包含：采集时延(分钟级) + 判断时延(分钟级) + 伸缩时延(分钟级)。这个分钟级的时延，可能会导致应用CPU飚高，响应时间变慢。为
vice=cpu - --device=cpu - --data_format=NHWC image: docker.io/kubeflow/tf-benchmarks-cpu:v2017
为什么监控中心的工作负载/节点CPU使用率超过100%？ 工作负载CPU使用率是使用container_cpu_usage_seconds_total计算的，系统会定期更新CPU使用量和更新时间点。Prometheus默认情况下不会使用指标自带的时间点，而是使用采集时间点，此时会导致CPU使用量的时间点不真实，出现较小的时延。
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