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本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。 脚本将在Kubernetes软件安装前执行，可能导致Kubernetes软件无法正常安装，需谨慎使用。 安装后执行脚本 请输入脚本命令，命令中不能包含中文字符。脚本命令会进行Base64转码。安装前/后执行脚本统一计算字符，转码后的字符总数不能超过10240。
NVIDIA Container Toolkit 是一个由 NVIDIA 提供的开源工具包，它允许您在容器化环境中利用 NVIDIA GPU 进行加速计算。工具包包括一个容器运行时库和实用程序，用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU。 漏洞详情 表1 漏洞信息 漏洞类型 CVE-ID 漏洞级别
用于保存事件信息和事件告警。 费用说明 LTS创建日志组免费，并每月赠送每个账号一定量免费日志采集额度，超过免费额度部分将产生费用（价格计算器）。 Kubernetes事件上报云日志服务（LTS） 根据不同的场景，开通Kubernetes事件采集的步骤如下： 集群未开通日志中心
Runtime等。 CCE创建的Kubernetes集群包含Master节点和Node节点，本章讲述的节点特指Node节点，Node节点是集群的计算节点，即运行容器化应用的节点。 在云容器引擎CCE中，主要采用高性能的弹性云服务器ECS或裸金属服务器BMS作为节点来构建高可用的Kubernetes集群。
行Pod数、 支持task、支持生命周期管理、支持指定队列、支持优先级调度等。Volcano Job更加适用于机器学习、大数据、科学计算等高性能计算场景。 应用扩缩容优先级策略（Balancer与BalancerPolicyTemplate）：开启Volcano应用扩缩容优先级策
节点池kubelet组件配置参数或者重启节点kubelet后，该污点会被临时删除，可能会导致由于节点资源压力而触发驱逐的节点重新加入调度器计算流程中，Pod重新调度到该节点上，如果节点资源压力未缓解，之后节点会再次进入驱逐流程。 问题根因 当前kubelet上报Memory/Disk/PID
弹性伸缩概述 弹性伸缩是根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 背景介绍 随着Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准，越来越多的应用选择向Kubernetes迁移，用户也越来越关心在Kubernetes上应用如何快速扩容面对业务高峰，以及如何在业务低谷时快速缩容节约资源与成本。
区域和可用区用来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公
选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本
最大化的利用。如果当前规格无法满足您的使用需求，可以通过扩容来保证集群的稳定性。 依赖底层云产品配额限制 限制大类 限制项 普通用户限制 计算 实例数 1000 核心数 8000核 RAM容量 (MB) 16384000 网络 一个用户创建虚拟私有云的数量 5 一个用户创建子网的数量
的过程，在CCE集群之中，Pod的调度依赖于集群中的调度器（kube-scheduler或者Volcano调度器）。调度器是通过一系列算法计算出Pod运行的最佳节点，但是Kubernetes集群环境是存在动态变化的，例如某一个节点需要维护，这个节点上的所有Pod会被驱逐到其他节点
照如下规则为您计算变更费用： 资源升配：新配置价格高于老配置价格，此时您需要支付新老配置的差价。 资源降配：新配置价格低于老配置价格，此时系统会将新老配置的差价退给您。 资源降配会影响云服务器性能，通常不建议您这样操作。 包年/包月 包年/包月资源变更时，费用计算公式如下： 变更规格费用=（新配置价格-旧配置价格）*
Kubernetes在调度工作负载时支持将节点作为亲和对象，将工作负载调度至具有指定标签和标签值的节点上。例如，某些节点支持使用GPU算力，则可以使用节点亲和调度，确保高性能计算的Pod最终运行在GPU节点上。 配置节点亲和调度策略 您可以通过不同的方式配置节点亲和性调度策略，将Pod调度到满足条件的节点。 通过控制台配置
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致资源被自动删除。自动续费的规则如下所述： 以资源的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 资源自动续费周期以您选择的续费时长为准。例如，您选择了3个月，即在每次到期前自动续费3个月。 在资源到期前均可开通自动
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 Turbo集群支持使用普通运行时和安全运行时创建工作负
并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例，可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景，例如科学计算。 通用计
500 16 8 KVM 通用计算型 通用计算型弹性云服务器提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，同时可根据工作负载的需要实现性能的突增，具有短期发挥更高性能的能力。 表8 通用计算型实例特点 规格名称 计算 网络 支持集群类型 通用计算型S7 CPU/内存配比：1:2/1:4
{ "Parameters.flavor1.description" : "双实例部署，具有高可用能力，需占用更多的计算资源。", "Parameters.flavor1.name" : "高可用", "Parameters
集群-XGPU设备显存使用率 百分比 集群的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式：集群中所有XGPU设备的显存使用量之和 / 集群显存总量 集群-XGPU设备算力使用率 百分比 集群的GPU虚拟化设备算力使用率 计算公式：集群中所有XGPU设备的算力使用量之和 / 集群算力总量 节点-XGPU设备显存使用率
集群的显存使用率 计算公式：集群内容器显存使用总量/集群内显存总量 集群-算力使用率 百分比 集群的算力使用率 计算公式：集群内容器算力使用总量/集群内算力总量 节点-显存使用量 字节 每个节点的显存使用量 节点-算力使用率 百分比 每个节点的算力使用率 计算公式：节点上容器算力使用总量/节点上算力总量
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