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AI套件（Ascend NPU）是支持容器里使用NPU设备的管理插件。 安装本插件后，可创建“AI加速型”节点，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 否 object 插件基础配置参数，无需指定。 flavor
annotations: kubernetes.io/elb.class: union kubernetes.io/elb.autocreate: '{"type":"public","bandwidth_name":"cce-bandwidth","bandwidth_c
AI套件（Ascend NPU）是支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件。 安装本插件后，可创建“AI加速型”节点，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 约束与限制 集群中使用“AI加速型”节点时必须安装CCE AI套件（Ascend NPU）插件。 “AI加速型”节点迁移后会重置
在一个正常的node节点上，删除lv，删除vg，节点不可用。 重置异常节点，重置过程中，报语法错误，而且节点不可用。 如下图： 问题定位 node节点中vg被删除或者损坏无法识别，为了避免重置的时候误格式化用户的数据盘，需要先手动恢复vg，这样重置的时候就不会去格式化其余的数据盘。 解决方案 登录节点。 重新创建PV和VG，但是创建时报错：
Kubernetes中所有的访问，无论外部内部，都会通过API Server处理，访问Kubernetes资源前需要经过认证与授权。 Authentication：用于识别用户身份的认证，Kubernetes分外部服务账号和内部服务账号，采取不同的认证机制，具体请参见认证与ServiceAccount。 Au
的成本画像算法进行成本拆分，提供以部门、集群、命名空间、应用等维度的成本画像。成本洞察能够帮助成本管理人员分析集群成本开销、资源使用状况，识别资源浪费，为下一步的成本优化提供输入。 本文主要介绍如何开通成本洞察功能。 开通Region视角的成本洞察 开通单集群视角成本洞察 开通成
在实际应用中存在弹性滞后的问题。AHPA策略即Advanced Horizontal Pod Autoscaling，可根据业务历史指标，识别工作负载弹性周期并对未来波动进行预测，提前进行扩缩容动作，解决原生HPA的滞后问题。 功能介绍 AHPA通过对工作负载的历史指标进行监控，
务部署在企业原有的IDC，该企业同时购买了华为云图像识别服务。CCE所在的VPC和原有的IDC之间通过专线进行连接。部署架构如图1所示。 当用户访问该企业的APP时，不同微服务之间涉及到如下交互： CCE集群访问华为云图像识别服务时，默认使用华为云域名解析服务器。 CCE集群访问
检查项内容 检查集群是否处于升级管控中。 解决方案 CCE基于以下几点原因，可能会暂时限制该集群的升级功能： 基于用户提供的信息，该集群被识别为核心重点保障的生产集群。 正在或即将进行其他运维任务，例如Master节点3AZ改造等。 请根据界面日志联系技术支持人员了解限制原因并申请解除升级限制。
设置挂载参数，然后通过创建PVC绑定PV。 前提条件 CCE容器存储（Everest）版本要求1.2.8及以上版本。插件主要负责将挂载参数识别并传递给底层存储，指定参数是否有效依赖于底层存储是否支持。 约束与限制 挂载参数暂不支持安全容器。 由于NFS协议限制，默认情况下，对于某
单集群视角的成本洞察 集群维度 集群维度是单集群视角成本洞察的总览界面，涵盖了命名空间、工作负载、节点池等维度的成本开销和资源消耗情况，帮助运维人员识别成本开销大、资源利用率低的应用。 您可以在右上角进行时间过滤。 图2 单集群视角的成本总览 名称 含义 本月至今成本 环比上月 本月至今：
Server的工作负载的正常运行，QPS和请求错误率可以帮助您快速识别和修复问题。 图2 健康概况 资源消耗Top统计 在资源消耗Top统计中，CCE服务会将CPU使用率和内存使用率排名前五的节点、无状态负载、有状态负载和Pod纳入统计范围，以帮助您识别资源消耗“大户”。如果您需要查看全部数据，可前往节点、工作负载或Pod页面。
通过部门的成本分析报告，企业管理人员可以识别成本增长趋势、部门成本对比，能制定更好的成本管理方案。 集群资源视角成本洞察：以成本运维人员的角度，着重呈现CCE集群内部从命名空间、应用、节点池等多个维度的集群成本开销和资源使用状况，进而识别可优化的应用。 成本洞察关键能力 丰富的容
配策略/会话保持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略
配策略/会话保持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略
/home/caffeEx00.py。 挂载刚刚导入的OBS存储盘： 单击“创建”。等待job执行完成，进入OBS存储盘的outputimg下，可以看到推理使用的图片。 登录在集群中添加GPU节点添加的节点，执行docker logs {容器id}查看归类结果，可以看到结果：tabby cat。 使用GPU
若要保留差异部分配置，您可采用以下方法之一： （推荐）将“parameterSyncStrategy”参数配置为“inherit”，差异配置将自动继承，由系统自动解析、识别与继承差异参数。 将“parameterSyncStrategy”参数配置为“force”，您需手动填写差异配置，详情请参考CoreDNS域名解析。
场景。 AI加速型：AI加速型节点实例，搭载高性能、低功耗的海思Ascend 310 AI处理器，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作，适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景。 通用型（节点规格为4U8G） 系统盘类型 高IO：后端存储介质为SAS类型。 超高IO：后端存储介质为SSD类型。
准确的估算？ 在计算成本时的Pod使用量取值为Pod申请量（Request）和实际使用量（used）中的最大值。基于普罗监控数据，可以清晰识别分钟级别的应用资源，进行成本计算。 节点中没有被分配的空闲成本，是如何处理的？ 节点中的空闲成本不会被分摊到工作负载或者命名空间成本中，可
/mnt/paas/kubernetes/kubelet 扩容磁盘。 将新增的磁盘容量加到容器引擎使用的dockersys逻辑卷上。 扩容物理卷PV，让LVM识别EVS新增的容量。其中/dev/sdb为dockersys逻辑卷所在的物理卷。 pvresize /dev/sdb 回显如下： Physical
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