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将上面Deployment的定义保存到deployment.yaml文件中,使用kubectl创建这个Deployment。 使用kubectl get查看Deployment和Pod,可以看到DESIRED值为2,这表示这个Deployment期望有2个Pod,CURRENT也为2,这表示当
使用Job和CronJob创建任务负载 任务负载是负责批量处理短暂的一次性任务(short lived one-off tasks),即仅执行一次的任务,它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。 短时任务(Job):是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批
CCI资源包中的核时怎么理解? 1 核*时 = 1 * 3600(核*秒) 1 核*时 :1核的CPU连续跑1个小时所用的资源量 1 核*秒: 1核的CPU连续跑1秒所用的资源量 案例一: 假设用户的Deployment是2.5核的,连续运行了2个小时,那么它所消耗的资源量为:2
定位思路 当工作负载状态异常时,建议先查看事件。 在CCI控制台中,单击左侧导航栏的“工作负载”,单击异常工作负载名称,进入详情页面,在Pod列表中,单击异常实例左边的,显示该实例的详情,单击事件页签。 图1 查看事件 父主题: 工作负载异常
事件一:重新拉取镜像失败 工作负载详情中,如果事件中提示“重新拉取镜像失败”,请参照如下方式来排查原因。 排查项一:kubectl创建工作负载时未指定imagePullSecret 以创建一个名为nginx的deployment为例,请排查yaml文件中是否存在imagePull
创建Namespace 功能介绍 创建一个Namespace。 当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源,创建命名空间时需要选择资源类型,后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。调用接口时必须指定metadata.annotations中namespace
"kubernetes.io/elb.id" : "xxx-xxx-xxx-xxx-xxx", "kubernetes.io/elb.ip" : "192.168.137.182", "kubernetes.io/elb.port" : "6071"
创建时间:优先选择创建时间更新的镜像快照。 明确指定 指定已有的镜像快照,并在“镜像快照”页签中选择镜像快照中的镜像。该镜像缓存必须为创建完成可用(Available)状态。 查看使用效果 在CCI控制台的Pod页面,找到使用镜像快照创建的实例,进入详情页面。在事件页签下,可以看到该实例匹配了镜像缓存;如果挂载镜像快照失败,也会有相应报错信息。
查命令退出的状态码,如果状态码为0则说明已经就绪。 Readiness Probe的工作原理 如果调用kubectl describe命令查看Service的信息,您会看到如下信息。 $ kubectl describe svc nginx -n $namespace_name Name:
cpu: 500m memory: 1Gi 负载运行起来后就可以通过环境变量在容器内查看到具体的Pod信息: 图1 Pod基础信息 父主题: 负载管理
RUN语句:表示执行echo命令,在显示器中显示一段Hello,CCI!的文字。 构建容器镜像。 docker build -t nginx:v3 . 执行以下命令,可查看到已成功部署的nginx镜像,版本为v3。 docker images 父主题: 镜像仓库类
绑定私网ELB,使用私网ELB的IP访问负载。 不同VPC内资源互相访问:不同VPC内,可以选择创建VPC对等连接,使得两个VPC之间网络互通,在访问时通过Service的IP地址或私网ELB访问负载。 从公网访问负载:从外部访问负载,需要通过Ingress绑定公网ELB,通过ELB的IP访问负载。
EIP资源池中的EIP数量 eipAttributes: # EIP的一些属性 ... 执行以下命令,查看EIPPool详情,-n表示EIPPool所在的命名空间。 回显信息中名称为eippool-demo1的EIPPool,USAGE由0/3
镜像地址替换 使用场景 用户在线下IDC有自建的harbor镜像仓库,同时也会将镜像同步到华为云SWR镜像仓库。创建负载后,希望调度到自建Kubernetes集群节点上运行的Pod使用自建镜像仓库的镜像,弹性到CCI的Pod使用SWR的镜像,以提高镜像拉取效率。可通过在Pod.A
查询MXJob 功能介绍 查询MXJob的详细信息。 URI GET /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/mxjobs/{name} 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 name Yes name of the MXJob
查询PyTorchJob 功能介绍 查询PyTorchJob的详细信息。 URI GET /apis/kubeflow.org/v1/namespaces/{namespace}/pytorchjobs/{name} 表1 Path参数 参数 是否必选 描述 name Yes name
查询Deployment 功能介绍 查询Deployment的详细信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/apps/v1/namespaces/{namespace}/deployments/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
查询Job 功能介绍 查询Job的详细信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch/v1/namespaces/{namespace}/jobs/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String name
使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如Tensorflow、Caffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器
查询StatefulSet 功能介绍 查询StatefulSet的详细信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/apps/v1/namespaces/{namespace}/statefulsets/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型