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CCE容器云存储PVC能否感知底层存储故障？ CCE PVC按照社区逻辑实现，PVC本身的定义是存储声明，与底层存储解耦，不负责感知底层存储细节，因此没有感知底层存储故障的能力。 云监控服务CES 具备查看云服务监控指标的能力：云监控服务基于云服务自身的服务属性，已经内置了详细全
负载感知调度 Volcano调度器提供节点CPU、Memory的负载感知调度能力，感知集群内节点CPU、Memory的负载情况，将Pod优先调度到负载较低的节点，实现节点负载均衡，避免出现因单个节点负载过高而导致的应用程序或节点故障。 前提条件 已创建v1.21及以上版本的集群，
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
安全运行时与普通运行时 相比于普通运行时，安全运行时可以让您的每个容器（准确地说是Pod）都运行在一个单独的微型虚拟机中，拥有独立的操作系统内核，以及虚拟化层的安全隔离。通过使用安全运行时，不同容器之间的内核、计算资源、网络都是隔离开的，保护了Pod的资源和数据不被其他Pod抢占和窃取。 CCE
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
个节点上的Pod通过网桥（Linux Bridge）通信，如下图所示。 图1 同一个节点中的Pod通信 在同一节点上的Pod会通过Veth设备将一端连接到网桥，且它们的IP地址是通过网桥动态获取的，和网桥IP属于同一网段。此外，同一节点上的所有Pod默认路由都指向网桥，网桥会负责
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
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
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
主机视图 从主机视角出发，监控主机的资源占用与健康状态，查看主机的磁盘、文件系统等常用系统设备指标，帮助您掌控节点运行状况。 指标说明 主机视图暴露的指标具体说明如下： 图1 主机资源指标 表1 视图说明 图表名称 单位 说明 CPU使用率 百分比 每个CPU核的使用率 平均负载
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
问题原理 BUS 0上热插PCI设备后，Linux内核会多次遍历挂载在BUS 0上的所有PCI-Bridge，且PCI-Bridge在被更新期间无法正常工作。在此期间，若设备使用的PCI-Bridge被更新，由于内核缺陷，该设备会认为PCI-Bridge异常，设备进入故障模式进而无法正常
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
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。 公共/私有网络：对象存储数据允许在公网访问，满足互联网应用需求。 容量与性能：容量
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。
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。
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
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
npu-driver-installer 该容器运行在NPU节点上，负责安装NPU驱动。 DaemonSet huawei-npu-device-plugin 支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件。 DaemonSet NPU指标 指标 监控级别 备注 cce_npu_memory_total
在替换节点池、节点滚动升级等场景中，需要使用新节点池替换旧节点池。在这些场景下，为做到业务不感知，可以在业务触发变更时，将业务的Pod软亲和调度到新的节点池上。 详情请参见节点池亲和性调度。 负载感知调度 提供节点CPU、Memory的负载感知调度能力，感知集群内节点CPU、Memory的负载情况，将Pod优先调度
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