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负载管理 CCI应用进行优雅滚动升级 在容器中通过环境变量获取Pod基础信息 内核参数配置 修改/dev/shm容量大小 使用Prometheus监控CCI实例
# EIP的一些属性 ... 执行以下命令，查看EIPPool详情，-n表示EIPPool所在的命名空间。 回显信息中名称为eippool-demo1的EIPPool，USAGE由0/3更新为0/5，表示EIPPool更新成功。 # kubectl get
如何使用云存储？ 如果不挂载云存储的话，容器运行产生的数据存储在哪里？ job的pod已经执行完成的情况下，为什么依然有实例在挂卷等事件，并且事件信息是失败的？ 使用OBS存储挂载失败
定时任务中Pod列表的“监控”Tab下即可查看资源使用率，如图1所示。 您也可以在Pod管理中查看所有Pod的资源使用率。 图1 查看监控信息 父主题： 工作负载
"name": "pytorch-test" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
application/json-patch+json 在RFC6902协议的定义中，Json Patch包含一系列对目标JSON对象的操作，其本身也为JSON对象。服务器接收到该对象后，会将其表示的操作应用于目标JSON对象。 Merge Patch, Content-Type: application/merge-patch+json
application/json-patch+json 在RFC6902协议的定义中，Json Patch包含一系列对目标JSON对象的操作，其本身也为JSON对象。服务器接收到该对象后，会将其表示的操作应用于目标JSON对象。 Merge Patch, Content-Type: application/merge-patch+json
在Pod列表，单击失败实例后的“查看日志”，跳转到应用运维管理AOM界面。 图3 Pod列表 在应用运维管理AOM界面，单击“日志 > 日志搜索”选择组件，查看错误信息。 图4 查看日志 问题原因： 上传的AK/SK失效。 解决方法： 重新上传有效的AK/SK。 在云容器实例CCI控制台，单击“存储管理 >
3600（核*秒）。 案例二： 假设当前是730核*时，那么最大可以1小时内运行一个730核的容器，也可以730小时内运行一个1核的容器。 详细信息您可以参考计费说明。 父主题： 基本概念类
资源对象的元数据定义 name:eippool-demo2 spec: # EIPPool的配置信息 eips: # 纳管的公网IP - 10.246.173.254 - 10
容器赋予SYS_ADMIN权限 linux原生提供了SYS_ADMIN权限，将该权限应用于容器中，首先需要kubenetes在pod级别带入这个信息，在pod的描述文件中添加securityContext字段的描述。 例如： "securityContext": {
在CCI控制台的Pod页面，找到使用镜像快照创建的实例，进入详情页面。在事件页签下，可以看到该实例匹配了镜像缓存；如果挂载镜像快照失败，也会有相应报错信息。 通过kubectl使用镜像快照 通过kubectl使用镜像快照请参见使用镜像快照。 父主题： 镜像快照
# 通过指定EIPPool的形式使用EIP ... 执行以下命令，查看EIPPool详情，-n表示EIPPool所在的命名空间。 回显信息中名称为eippool-demo1的EIPPool，使用量加1，表示Pod绑定EIP资源成功。 # kubectl get eippool
"c6e548f1-adfe-11e9-ba3a-b44326d0c915" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。 修改容器配置。 单击“更换镜像”可以选择新的镜像，如下图所示。 图1 更换镜像 我的镜像：展示了您上传到容器镜像服务的镜像。
GPU的驱动版本为460.106和418.126，您应用程序中使用的CUDA需满足如表3所示的配套关系。CUDA与驱动的配套关系来源于NVIDIA官网，详细信息请参见CUDA Compatibility。 表3 NVIDIA GPU驱动与CUDA配套关系 NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本
}, "spec": { "backoffLimit": 6, "tfReplicaSpecs": { "Ps": { "replicas": 1,
"c6e548f1-adfe-11e9-ba3a-b44326d0c915" }, "spec": { "pytorchReplicaSpecs": { "Master": { "replicas": 1,
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
"cleanPodPolicy": "Running", "jobMode": "MXTrain", "mxReplicaSpecs": { "Scheduler": { "replicas": 1,
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