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定位失败原因 您可以参考以下步骤，通过集群日志查看集群创建失败的报错信息，然后根据相应的解决方法解决问题： 登录CCE控制台，单击集群列表上方的“操作记录”查看具体的报错信息。 单击“操作记录”窗口中失败状态的报错信息。 图1 查看操作详情 根据上一步获取的失败报错信息自行解决后，尝试重新创建集群。
集群的解析。CCE集群安装CoreDNS插件的默认实例数为2。 CoreDNS使用资源的规格与解析能力相关，修改CoreDNS副本数量、CPU/内存的大小会对影响解析性能，请经过评估后再做修改。 CoreDNS插件默认配置了podAntiAffinity（Pod反亲和），当一个节点已有一个CoreDNS
Node资源指标说明 指标名称 单位 说明 节点CPU使用率 百分比 节点CPU使用率 CPURequests水位 百分比 节点CPU Requests占节点CPU容量的百分比 CPULimits水位 百分比 节点CPU Limits占节点CPU容量的百分比 内存使用率 百分比 节点内存使用率
视频直播客户业务负载变化难以预测，需要根据CPU/内存使用率进行实时扩缩容。 游戏客户每天中午12点及晚上18:00-23:00间需求增长，需要定时扩容。 价值 云容器引擎可根据用户的业务需求预设策略自动调整计算资源，使云服务器或容器数量自动随业务负载增长而增加，随业务负载降
129nic 裸金属服务器： x86节点：支持physical.d2、physical.s4、physical.c6ne、physical.d6ne类型的裸金属服务器。 ARM节点：支持physical.a1.2xlarge类型的裸金属服务器。 CCE Turbo集群 弹性云服务器-虚拟机：
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：metrics-server requestsCpu 是 String 申请的CPU大小，单位：m requestsMem
limits: cpu: 100m memory: 200Mi requests: cpu: 100m memory: 200Mi imagePullSecrets:
资源引用：用容器定义的资源申请值或限制值作为环境变量的值。例如图1中将容器container-1的CPU限制值导入为环境变量key4的值，导入后容器中将会存在一个名为key4的环境变量，其值为容器container-1的CPU限制值。 添加环境变量 登录CCE控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择
limits: cpu: 250m memory: 512Mi requests: cpu: 250m memory: 512Mi
右侧单击节点名称，跳转到弹性云服务器详情页。 在弹性云服务器详情页中，单击右上角的“关机”，关机完成后单击“更多 > 变更规格”。 在“云服务器变更规格”页面中根据业务需求选择相应的规格，单击“提交”完成节点规格的变更，返回弹性云服务器列表页，将该云服务器执行“开机”操作。 登录
CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。 基于该插件，支持用户在短时高负载场景下，将部署在云容器引擎CCE上的无状态负载（Deployment）、有状态负
Metrics Server 从Kubernetes 1.8开始，Kubernetes通过Metrics API提供资源使用指标，例如容器CPU和内存使用率。这些度量可以由用户直接访问（例如，通过使用kubectl top命令），或者由集群中的控制器（例如，Horizontal Pod
量影响，通常场景下建议每5000容器配置CPU 500m, 内存1000Mi资源，每1000伸缩策略CPU 100m，内存500Mi。 AHPA需要对工作负载历史数据进行分析处理，需要额外内存，通常场景下建议每100个AHPA策略配置CPU 100m、内存 300Mi。 创建AH
过滤掉不稳定的CPU使用数据，进而防止基于瞬时峰值做出错误的扩缩容决策。 配置建议：如果您观察到Pods在启动阶段的CPU使用率波动导致HPA做出错误的扩展决策，增大此值可以提供一个CPU使用率稳定化的缓冲期。 说明： 请合理设置该参数，设置值过低可能导致基于CPU峰值做出过度反
resources: limits: cpu: 100m memory: 200Mi requests: cpu: 100m memory: 200Mi
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: Min Member: 1 Min Resources: Cpu: 100m
如果多条规则同时满足条件，会有如下两种执行的情况： 如果同时配置了“CPU分配率”和“内存分配率”的规则，两种或多种规则同时满足扩容条件时，执行扩容节点数更多的规则。 如果同时配置了“CPU分配率”和“周期触发”的规则，当达到“周期触发”的时间值时CPU也满足扩容条件时，较早执行的周期触发规则会将节点
实例可用于Web服务器、开发测试环境以及小型数据库工作负载等场景。 内存优化型：该类型实例提供内存比例更高的实例，可以用于对内存要求较高、数据量大的工作负载，例如关系数据库、NoSQL等场景。 通用入门型：通用入门型实例提供均衡的计算、存储以及网络配置，利用CPU积分机制保证基准
各个组件的副本数以及CPU/内存配置。 副本数：副本数为1时插件不具备高可用能力，仅用于验证场景，商用场景请根据集群规格配置多个副本数。 CPU/内存配额：组件的资源配额主要受集群中总容器数量和伸缩策略数量影响。通常场景下，建议集群中每5000个容器配置CPU 500m、内存10
以下是根据Redis负载施加前后一段时间查询的CPU超卖量绘制的图表，可以看到在Redis负载暂停的阶段，CPU超卖量会有一个增长，但在负载重新启动后，CPU超卖量会立即减少。如果在增长的时刻节点调度了其他Pod进来，当负载重新启动后，节点就可能发生CPU争抢，导致Pod驱逐。 使用基于Pod实例画像的资源超卖后
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