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在创建容器工作负载前，您需要存在一个可用集群。若没有可用集群，请参照购买Autopilot集群中内容创建。 在创建容器工作负载前，您需要配置访问SWR和OBS服务的VPC终端节点，详情请参见配置访问SWR和OBS服务的VPC终端节点。 若工作负载需要被外网访问，请为工作负载创建负载均衡类型的服务。 单个实例（Pod）
在云硬盘控制台添加或更新资源标签。 自动创建并挂载云硬盘和存储卷 通过StorageClass自动创建云硬盘存储和存储卷，并挂载到工作负载中，从而实现持久化存储。本节将介绍两种方式自动创建和挂载云硬盘和存储卷，即控制台方式和kubectl命令行方式。 使用控制台方式 使用kubectl命令行方式
现异常。 重复用底层存储时，建议在应用层做好多读多写的隔离保护，防止产生的数据覆盖和丢失。 使用SFS 3.0存储卷时，挂载点不支持修改属组和权限。 使用SFS 3.0存储卷时，创建、删除PVC和PV过程中可能存在时延，实际计费时长请以SFS侧创建、删除时刻为准。 SFS 3.0
您的Kubernetes集群，主动升级集群有以下好处： 降低安全和稳定性风险：Kubernetes版本迭代过程中，会不断修复发现的安全及稳定性漏洞，长久使用EOS版本集群会给业务带来安全和稳定性风险。 支持新功能和新操作系统：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来新的功能、优化。
提供调用链、拓扑等监控能力。您可为JAVA类工作负载安装APM探针，以提供更精准的问题分析与定位，协助您高效解决应用难题。 工作负载创建时和创建后，均可以对JAVA类工作负载监控进行设置。 前提条件 若您还未开通APM服务，请前往APM控制台，并参照界面提示进行开通。 若您还未创
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
操作场景 HPA策略创建完成后，可对创建的策略进行更新、克隆、编辑YAML以及删除等操作。 查看HPA策略 您可以查看HPA策略的规则、状态和事件，参照界面中的报错提示有针对性的解决异常事件。 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群。 在左侧导航栏中单击“策略”，切换至“HPA策略”页签，单击要查看的HPA策略前方的。
期更新。NodeStatus和NodeLease都被视为来自节点的心跳，在v1.13之前的版本中，节点的心跳只有NodeStatus，NodeLease特性从v1.13开始引入。NodeLease比NodeStatus更轻量级，该特性在集群规模扩展性和性能上有明显提升。 用户创建
csv格式的密钥文件，详情请参见获取访问密钥。 单击“创建”，将同时为您创建存储卷声明和存储卷。 您可以在左侧导航栏中选择“存储”，在“存储卷声明”和“存储卷”页签下查看已经创建的存储卷声明和存储卷。 创建应用。 在左侧导航栏中选择“工作负载”，在右侧选择“无状态负载”页签。 单
应用场景：适用于多读多写（ReadWriteMany）场景下的各种工作负载（Deployment/StatefulSet）和普通任务（Job）使用，主要面向高性能计算、媒体处理、内容管理和Web服务、大数据和分析应用程序等场景。 文件存储性能 CCE Autopilot支持使用SFS 3.0文件存储。更多
行快速通信，而不同可用区之间的通信则需要跨越物理距离，可能会有一定的延迟和风险。 将Pod调度到不同的可用区域中，可以提高应用程序的可用性和容错性。 设置可用区亲和性 在Autopilot集群中，您可以通过设置工作负载注解实现可用区亲和，将Pod调度到指定的可用区。 登录CCE控制台。
段高峰业务，又期望能根据指标弹性伸缩应对日常突发高峰业务。CCE提供CronHPA的自定义资源，实现在固定时间段对集群进行扩缩容，并且可以和HPA策略共同作用，定时调整HPA伸缩范围，实现复杂场景下的工作负载伸缩。 CronHPA支持定时调整HPA策略的最大和最小实例数，也可以直
某一类型对象的数量以及对象消耗计算资源（CPU、内存）的总量。 背景信息 默认情况下，运行中的Pod可以无限制地使用Node节点上的CPU和内存，这意味着任意一个Pod都可以无节制地使用集群的计算资源，某个命名空间的Pod可能会耗尽集群的所有资源。 kubernetes在一个物理
es事件到AOM，用于配置事件告警，默认上报所有异常事件和部分正常事件。 收集Kubernetes事件 云原生日志采集插件可采集Kubernetes事件上报到云日志服务（LTS）和应用运维管理（AOM），用于保存事件信息和事件告警。 父主题： 可观测性
Autoscaler）配合Metrics Server可以实现基于CPU和内存的自动弹性伸缩，再配合Prometheus还可以实现自定义监控指标的自动弹性伸缩。 HPA主要流程如图1所示。 图1 HPA流程图 HPA的核心有如下2个部分： 监控数据来源 最早社区只提供基于CPU和Mem的HPA，随着应用越来越多搬迁
工作负载 创建工作负载 配置工作负载 登录容器实例 管理工作负载和任务 管理内核参数配置 管理自定义资源 配置访问SWR和OBS服务的VPC终端节点
周期命令和参数，容器运行时将运行镜像制作时提供的默认的命令和参数，Docker将这两个字段定义为ENTRYPOINT和CMD。 如果在创建工作负载时填写了容器的运行命令和参数，将会覆盖镜像构建时的默认命令ENTRYPOINT、CMD，规则如下： 表1 容器如何执行命令和参数 镜像ENTRYPOINT
率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 图2 资源概况和监控概览 同时，概览页面还提供了Pod使用趋势功能，您可以从中了解工作负载中各Pod的CPU使用率、CPU使用量、内存使用率和内存使用量（在图表右上角切换对应指标），并且支持查看降序Top5和升序Top5数据（在图表左上角进行切换）。
Master部署为无状态工作负载。Jenkins Master核心功能在于管理和调度任务，不依赖于持久化数据，因此将其设置为无状态工作负载能够提高系统的灵活性和可伸缩性。 您可以根据需要选择不同的镜像和工作负载类型。 创建名为jenkins-master的YAML文件，用于创建j
使用率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 图2 资源概况和监控概览 同时，概览页面还提供了容器使用趋势功能，您可以从中了解Pod中各容器的CPU使用率、CPU使用量、内存使用率和内存使用量（在图表右上角切换对应指标），并且支持查看降序Top5和升序Top5数据（在图表左上角进行切换）。
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