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GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 当集群中GPU虚拟化资源不足时，支持自动进行GPU节点的弹性伸缩。本文将指导您如何创建GPU虚拟化节点的弹性伸缩策略。 前提条件 已创建一个v1.28或v1.29版本的集群。 在集群中安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）（2.7.5及以上版本
通过配置kubeconfig文件实现集群权限精细化管理 问题场景 CCE默认的给用户的kubeconfig文件为cluster-admin角色的用户，相当于root权限，对于一些用户来说权限太大，不方便精细化管理。 目标 对集群资源进行精细化管理，让特定用户只能拥有部分权限（如：增、查、改）。
无状态负载（Deployment） 无状态负载（Deployment） Pod是Kubernetes创建或部署的最小单位，但是Pod是被设计为相对短暂的一次性实体，Pod可以被驱逐（当节点资源不足时）、随着集群的节点崩溃而消失。Kubernetes提供了Controller（控制
从Pod访问不同VPC网络的云服务 由于不同VPC之间网络不通，Pod无法跨VPC进行网络通信。您可以通过对等连接连通两个VPC，使在本VPC下的Pod中能够访问另一个VPC下的服务。集群的容器网络类型不同，实现跨VPC访问的步骤也不同，具体请参见表1。在本文中，集群所在VPC称
节点上CCE Agent版本检查异常处理 检查项内容 检测当前节点的CCE包管理组件cce-agent是否为最新版本。 解决方案 问题场景一： 错误信息为“you cce-agent no update, please restart it”。 该问题是由于cce-agent没有
使用共享VPC创建CCE Turbo集群 共享VPC简介 共享VPC是通过资源访问管理服务（RAM）将本账号的VPC资源共享给其他账号使用。例如，租户A可以将自己账号下创建的VPC和子网共享给租户B。在租户B接受共享以后，租户B账号下可以查看到该共享子网及其所属的共享VPC，并可
容器 容器与Docker 容器技术起源于Linux，是一种内核虚拟化技术，提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久，却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程，也简化了打包应用
Fluent Bit内存崩溃漏洞公告（CVE-2024-4323） Fluent Bit是一个功能强大、灵活且易于使用的日志处理和转发工具，适用于各种规模和类型的应用和系统（如Linux、Windows、嵌入式Linux、MacOS等）。Fluent Bit 是众多云提供商和企业
上传模板失败如何解决？ 问题现象 上传模板时出现“请求失败，请稍后重试”的错误，错误码为SVCSTG.CCECAM.4000121，错误信息提示“Package name and version must be valid and same with chart name and
集群基本信息 Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，可用于容器化应用的自动化部署、 扩缩和管理。 对应用开发者而言，可以把Kubernetes看成一个集群操作系统。Kubernetes提供服务发现、伸缩、负载均衡、自愈甚至选举等功能，让开发者从基础设施相关配置中解脱出来。
合理配置CoreDNS CoreDNS在插件界面仅支持按预设规格配置，通常情况下，这满足绝大多数使用场景。但在一些少数对CoreDNS资源用量有要求的场景下，不能根据需要灵活配置。 CoreDNS官方文档：https://coredns.io/plugins/ 合理配置CoreDNS规格
在VPC网络集群中访问集群外地址时使用Pod IP作为客户端源IP 在使用VPC网络的CCE集群中，Pod与集群外部通信时，系统默认会将源Pod的IP地址转换为节点的IP地址，使Pod以节点IP的形式与外部进行通信。这一过程被称为“Pod IP伪装”，技术上也称为源网络地址转换（Source
快速创建Kubernetes集群 背景信息 本章节将演示如何快速创建一个CCE集群，部分配置采用默认或最简配置，详细创建方法请参见创建CCE集群。 创建集群 登录CCE控制台。 如果您的账号还未创建过集群，请在引导页面中单击CCE集群下的“购买集群”，并选择CCE Standard集群。
为ELB Ingress配置GRPC协议的后端服务 Ingress可以对接不同协议的后端服务，在默认情况下Ingress的后端代理通道是HTTP协议的，若需要建立GRPC协议的通道，可在annotation字段中加入如下配置： kubernetes.io/elb.pool-protocol:
基于Pod实例画像的资源超卖 Volcano新增基于Pod实例画像的超卖量算法。该算法持续采集并累积节点上Pod的CPU和内存利用率，统计Pod资源用量的概率分布特征，进而计算出节点资源用量的概率分布特征，从而在一定的置信度下给出节点资源用量的评估值。基于Pod实例画像的超卖量算
Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例
PV、PVC和StorageClass 上一章节介绍的HostPath是一种持久化存储，但是HostPath的内容是存储在节点上，导致只适合读取。 如果要求Pod重新调度后仍然能使用之前读写过的数据，就只能使用网络存储了，网络存储种类非常多且有不同的使用方法，通常一个云服务提供商
创建HPA策略 HPA策略即Horizontal Pod Autoscaling，是Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能。该策略在Kubernetes社区HPA功能的基础上，增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 前提条件 使用HPA需要安装能够提供Metrics
为Pod配置QoS 操作场景 部署在同一节点上的不同业务容器之间存在带宽抢占，容易造成业务抖动。您可以通过对Pod配置带宽限制来解决这个问题。 功能规格 Pod带宽限制功能规格如下： 功能规格 容器隧道网络模型 VPC网络模型 云原生网络2.0模型 支持的集群版本 所有集群版本均支持
在存储池中导入临时卷 CCE支持使用LVM将节点上的数据卷组成存储池（VolumeGroup），然后划分LV给容器挂载使用。在创建本地临时卷前，需将节点数据盘导入存储池。 约束与限制 本地临时卷仅在集群版本 >= v1.21.2-r0 时支持，且需要everest插件版本>=1.2
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