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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
应用程序完成后，执行程序的Pod将终止并清理，但驱动程序Pod仍然存在并保持在“已停止”状态，直到最终进行垃圾回收或手动清理。在“已停止”状态下，驱动程序Pod不会使用任何计算或内存资源。 图1 提交机制的工作原理 在CCE上运行SparkPi例子 在执行Spark的机器上安装kubectl，详情请参见通过kubectl连接集群。
安全容器：当前仅物理机支持，提供虚机级别的隔离 普通容器：Cgroups隔离 提供虚机级别的隔离 边缘基础设施管理 不支持 支持管理智能边缘小站 不支持 产品架构 图1 CCE产品架构 计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支
Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。
0的新一代容器集群产品，计算、网络、调度全面加速。 无用户节点的Serverless版集群，无需对节点的部署、管理和安全性进行维护，并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容器集群管理应用，获得灵活弹性的算力资源，简化对计算、网络、存储的资源管理复杂度。
复用等机制减少集群资源的空闲比例。 价值 面向AI计算的容器服务，采用高性能GPU计算实例，并支持多容器共享GPU资源，在AI计算性能上比通用方案提升3~5倍以上，并大幅降低了AI计算的成本，同时帮助数据工程师在集群上轻松部署计算应用，您无需关心复杂的部署运维，专注核心业务，快速实现从0到1快速上线。
功能，主要特性包括： 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，
本文将介绍云容器引擎中购买按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于短期突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 使用云容器引擎CCE时，表1中的计费项支持从CCE控制台选择计费模式（包年/包月或按需计费）。CCE相关的其他云服务资源计
点，否则将导致固定IP无法保留。 暂不支持CCE Turbo集群的边缘节点上的Pod配置固定IP。在边缘节点跟中心侧节点混合使用的CCE Turbo集群中，需要为Pod设置节点亲和性调度，以保证Pod不会调度到边缘节点，否则将导致固定IP无法保留。 不支持直接修改Pod对象的固定
竞价实例适用于对用云成本控制要求比较高，期望以较低折扣使用同等性能的应用或服务。 适用场景 图像渲染、无状态Web服务、基因测序、离线分析、函数计算、批量计算、样本分析、CI/CD与测试等。 当市场价格高于您的报价或者库存资源不足时，竞价实例会被中断回收，请务必做好数据备份工作。 不适用场景
Turbo分布式集群 CCE Turbo分布式集群在CCE Turbo集群的基础上增加了管理边缘基础设施的能力，包括智能边缘云Homezone和智能边缘小站IES。启用分布式集群后，一个集群可以统一管理数据中心和边缘的计算资源，用户可以便捷地根据应用的诉求将其部署在对应的区域。 公测 2 NPD插件功能增强
Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。 一般情况下，Kubernetes在调度工作负
节点可创建的最大Pod数量说明 节点最大Pod数量计算方式 根据集群类型不同，节点可创建的最大Pod数量计算方式如下： 网络模型 节点可创建的最大Pod数量计算方式 建议 “容器隧道网络”集群 仅取决于节点最大实例数 - “VPC网络”集群 取决于节点最大实例数和节点可分配容器IP数中的最小值
开启对分布式云支持(homezone/cloudpond) 集群可以统一管理数据中心和边缘的计算资源，用户可以根据业务诉求将容器部署到合适的区域。 该功能仅CCE Turbo集群支持，且需要提前注册智能边缘小站，详情请参见在CCE Turbo集群中使用分布式云资源。 禁止集群删除 集群
问量激增，需及时、自动扩展云计算资源。 视频直播客户业务负载变化难以预测，需要根据CPU/内存使用率进行实时扩缩容。 游戏客户每天中午12点及晚上18:00-23:00间需求增长，需要定时扩容。 价值 云容器引擎可根据用户的业务需求预设策略自动调整计算资源，使云服务器或容器数量自
示的内存使用率低于HPA阈值后并没有发生缩容。 问题根因 界面上显示的容器内存使用率与HPA弹性伸缩的内存使用率在计算方式上存在差异： 界面上显示的容器内存使用率计算方式为：container_memory_rss/内存Limit container_memory_rss（即Resident
系统委托说明 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。服务权限包括： 计算类服务 CCE集群创建节点时会关联创建云服务器，因此需要获取访问弹性云服务器、裸金属服务器的权限。
Volcano agent会周期性采集节点上Pod的CPU和内存利用率，计算每个Pod的CPU和内存用量均值、峰值和标准差，并基于Pod的这些统计特征值，进一步计算节点的CPU和内存用量评估值。 超卖量的计算算法：节点资源超卖量 = (节点资源分配量 - 节点资源用量评估值) *
节点可创建的最大Pod数量说明 节点最大Pod数量计算方式 根据集群类型不同，节点可创建的最大Pod数量计算方式如下： 网络模型 节点可创建的最大Pod数量计算方式 建议 “容器隧道网络”集群 仅取决于节点最大实例数 - “VPC网络”集群 取决于节点最大实例数和节点可分配容器IP数中的最小值
、负载均衡等，价格参照相应产品价格表。 更多价格目录请参见：产品价格详情。 如需了解实际场景下的计费样例以及各计费项在不同计费模式下的费用计算过程，请参见计费样例。
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