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CCE支持等保三级认证吗？ 云容器引擎CCE服务已通过等保三级认证，您可以在创建节点时进行安全加固，详情请参见如何进行安全加固。 但在您使用集群前，还需要充分理解云容器引擎的安全责任边界，华为云无法限制您在服务托管范围外的行为，您需要为这部分的行为承担安全责任。详情请参见责任共担。
什么是云原生网络2.0网络模式，适用于什么场景？ 云原生网络2.0是什么 云原生网络2.0是新一代容器网络模型，深度整合了虚拟私有云VPC的原生弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）能力，采用VPC网段分配容器地址，支持ELB直通容器，享有高性能。
云原生网络2.0模型说明 云原生网络2.0模型 云原生网络2.0是自研的新一代容器网络模型，深度整合了虚拟私有云VPC的弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）和辅助弹性网卡（Sub Network Interface，简称Sub-ENI）的能力
通过负载均衡配置实现会话保持 概念 会话保持可以确保用户在访问应用时的连续性和一致性。如果在客户端和服务器之间部署了负载均衡设备，很有可能这多个连接会被转发至不同的服务器进行处理。开启会话保持后，负载均衡会把来自同一客户端的访问请求持续分发到同一台后端云服务器上进行处理。 例如在
云原生网络2.0模型 云原生网络2.0模型说明 为CCE Turbo集群配置默认容器子网 使用注解为Pod绑定安全组 使用安全组策略为工作负载绑定安全组 使用容器网络配置为命名空间/工作负载绑定子网及安全组 为Pod配置固定IP 为Pod配置EIP 为Pod配置固定EIP 为IPv6双栈网卡的Pod配置共享带宽
CCE集群新增节点时的问题与排查方法？ CCE集群纳管节点时的常见问题及排查方法？ 纳管节点时失败，报错“安装节点失败”如何解决？ CCE支持等保三级认证吗？ 父主题： 节点
Secret Secret是一种加密存储的资源对象，您可以将认证信息、证书、私钥等保存在Secret中，而不需要把这些敏感数据暴露到镜像或者Pod定义中，从而更加安全和灵活。 Secret与ConfigMap非常像，都是key-value键值对形式，使用方式也相同，不同的是Sec
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
建议将配置项与data中的键一一对应，避免将多项配置结构整体作为data中的一项来维护，配置更新过程中可能产生误覆盖等问题 Configmap没有加密等保护机制，请不要用来存放账号凭据等敏感信息，否则可能导致敏感信息泄露等安全问题 父主题： 配置项
窃听、连接劫持和其他攻击。此外，OpenSSH 还提供大量安全隧道功能、多种身份验证方法和复杂的配置选项，是远程服务器管理和安全数据通信的必备工具。 漏洞详情 表1 漏洞信息 漏洞类型 CVE-ID 漏洞级别 披露/发现时间 权限提升 CVE-2024-6387 严重 2024-07-01
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
路上和目的地，都需要在对等连接添加容器网段的路由。 “云原生网络2.0”模型的集群需要根据业务诉求放通容器关联的安全组，容器关联的默认安全组名称为{集群名}-cce-eni-{随机ID}，具体请参见云原生网络2.0（CCE Turbo集群）安全组规则。 父主题： 网络指导
指定节点安全加固类型，当前仅支持HCE2.0镜像等保2.0三级安全加固。 等保加固会对身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、恶意代码防范进行检查并加固。详情请参见Huawei Cloud EulerOS 2.0等保2.0三级版镜像概述。 若未指定此参数，则尝试用原有的值补全。如：原先HCE2.0镜像已配置
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
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。
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
GPU驱动的工作负载，仅在安装场景占用资源，安装完成后无资源占用。 DaemonSet nvidia-gpu-device-plugin 为容器提供Nvidia GPU异构算力的Kubernetes设备插件。 DaemonSet nvidia-operator 为集群提供Nvidia GPU节点管理能力。
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
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。
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