工作负载异常:实例无法写入数据 Pod事件 Pod所在的节点文件系统损坏,新建的Pod无法成功在/var/lib/kubelet/device-plugins/.xxxxx写入数据,Pod通常会出现以下类似事件: Message: Pod Update Plugin resources
为一个逻辑卷,实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入,当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化:有两块以上数据盘时才可支持选择条带化模式。创建逻辑卷时指定条带化,当实际写入数据时会将连续数据分成大小相同的块,然后依次存储在多个物理卷上,实现数据的并发读写从而提高读写性能。条带化模式的存储池不支持扩容。
高可靠、低成本的数据存储能力,可供用户存储任意类型和大小的数据。适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景。 标准接口:具备标准Http Restful API接口,用户必须通过编程或第三方工具访问对象存储。 数据共享:服务器、嵌入式设备、IOT设备等所有调用相同路径,均可访问共享的对象存储数据。
选择合适的节点数据盘大小 节点在创建时会默认创建一块数据盘,供容器运行时和Kubelet组件使用,详情请参见数据盘空间分配说明。由于容器运行时和Kubelet组件使用的数据盘不可被卸载,且默认大小为100G,出于使用成本考虑,您可手动调整该数据盘容量,最小支持下调至20G,节点上挂载的普通数据盘支持下调至10G。
数据保护技术 CCE通过多种数据保护手段和特性,保障数据的安全可靠。 表1 CCE的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 服务发现支持证书配置 CCE集群中的应用服务支持使用HTTPS传输协议,保证数据传输的安全性,您可以根据需求创建四层或七层的访问方式来对接负载均衡器。
创建CCE节点时可以不添加数据盘吗? 不可以,数据盘是必须要的。 新建节点会给节点绑定一个供kubelet及容器引擎使用的专用数据盘,详情请参见数据盘空间分配说明。CCE数据盘默认使用LVM(Logical Volume Manager)进行磁盘管理,开启后您可以通过空间分配调整数据盘中不同资源的空间占比,具体请参见LVM简介。
busy 问题根因 出现以上问题的原因是宿主机上有其他进程正在使用该设备。 解决方法 您需要登录到Pod所在宿主机上查找正在使用该设备的进程,并终止对应的进程。 登录Pod所在节点。 执行以下命令,找到对应挂载路径下的云存储设备,其中<mount-path>为错误信息中显示的挂载路径。 mount
为一个逻辑卷,实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入,当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化:有两块以上数据盘时才可支持选择条带化模式。创建逻辑卷时指定条带化,当实际写入数据时会将连续数据分成大小相同的块,然后依次存储在多个物理卷上,实现数据的并发读写从而提高读写性能。条带化模式的存储池不支持扩容。
准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25
GPU驱动的一个漏洞CVE-2021-1056,该漏洞是存在于NVIDIA GPU驱动程序中与设备隔离相关的安全漏洞。当容器以非特权模式启动,攻击者利用这个漏洞,通过在容器中创建特殊的字符设备文件后,能够获取宿主机上所有GPU设备的访问权限。 关于漏洞的详细信息,请参见CVE-2021-1056。 如
GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户自己定义使用的GPU量,提高GPU利用率。
照简称快照,指云硬盘数据在某个时刻的完整复制或镜像,是一种重要的数据容灾手段,当数据丢失时,可通过快照将数据完整的恢复到快照时间点。 您可以创建快照,从而快速保存指定时刻云硬盘的数据。同时,您还可以通过快照创建新的云硬盘,这样云硬盘在初始状态就具有快照中的数据。 使用须知 快照功能仅支持v1
本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离,高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建,需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。
unhealthy. NVML获取设备UUID异常 隔离故障GPU节点的GPU设备 GPUXidError Xid=%d on Device=%s, UUID=%s, SN=%s, the device will go unhealthy. GPU设备存在Xid错误,Xid捕获范围为74和79
异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化:CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术,能够动态对GPU设备显存与算力进行划分,单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说,虚拟化的方案更加灵活,最大程度保证业务稳定的前提下,可以完全由用户自己定义使用的GPU
cluster_version 否 String CCE集群版本 device_version 是 String 插件的版本 driver_version 是 String 插件安装驱动时,插件里负责安装驱动的Pod的镜像tag,一般与device_version相同 obs_url 是 String
cluster_version 是 String CCE集群版本 device_version 是 String 插件的版本 driver_version 是 String 插件开启自动安装驱动时,插件里负责安装驱动的Pod的镜像tag,一般与device_version相同 swr_addr 是 String
卷的不同文件夹。如:tmp,表示容器中挂载路径下的数据会存储在存储卷的tmp文件夹中。不填写时默认为根路径。 权限 只读:只能读容器路径中的数据卷。 读写:可修改容器路径中的数据卷,容器迁移时新写入的数据不会随之迁移,会造成数据丢失。 其余信息都配置完成后,单击“创建工作负载”。
每个节点的GPU虚拟化设备数量 节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式:显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量
CVE-2024-47177 严重 2024-09-26 漏洞影响 该漏洞主要影响运行 CUPS 打印系统的 Unix 设备,若同时启用了 cups-browsed 服务,可能面临被远程攻击的风险,从而危及用户设备的安全。 判断方法 您可以在节点上执行以下命令查看是否安装CUPS相关服务: systemctl
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