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监控中心FAQ 索引 为什么监控中心没有数据了？ 如何关闭监控中心？ 监控中心为什么没有展示自定义指标？ 为什么云原生监控插件开启本地数据存储时，重启prometheus-server实例可能会导致节点列表的资源信息短时间（1-2分钟）无法正常显示？ 为什么云原生监控插件开启本地
开通监控中心 开通监控中心将在集群中安装云原生监控插件，该插件提供监控中心的指标采集功能。开通后，监控中心将采集集群中的指标并上报至AOM实例。本章节介绍如何为集群开通监控中心功能。 开通监控中心后，集群中的指标将上报至AOM实例，AOM针对基础指标免费，自定义指标由AOM服务收费，具体请参考价格详情。
健康中心概述 集群健康诊断用于诊断集群的健康状态，该功能集合了容器运维专家的经验，为您提供了集群级别的健康诊断最佳实践。可对集群健康状况进行全面检查，帮助您及时发现集群故障与潜在风险，并给出应对的修复建议供您参考。 健康诊断覆盖范围 健康诊断覆盖范围如下图所示： 图1 健康诊断覆盖范围
日志中心FAQ 索引 如何关闭日志中心？ 插件中除log-operator外组件均未就绪 log-operator标准输出报错 节点容器引擎为docker时采集不到容器文件日志 日志无法上报，otel组件标准输出报错：log's quota has full 采集容器内日志，且采集目录配置了通配符，日志无法采集
告警中心FAQ 如何停止接收告警？ 在“告警中心 > 默认联系组”页面对确认订阅的终端，执行删除即可。 图1 删除联系组 为什么告警清除之后还会继续发送告警？ 告警清除仅清除告警规则页面的统计，如该告警持续达到阈值或者异常事件持续发生，仍会产生告警。 告警中心的联系组支持钉钉、飞书等么？
创建CustomedHPA策略 CustomedHPA策略是自研的弹性伸缩增强能力，能够基于指标（CPU利用率、内存利用率）或周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点），对无状态工作负载进行弹性扩缩容。 主要功能如下： 支持按照当前实例数的百分比进行扩缩容。 支持设置一次扩缩容的最小步长。
合理分配容器计算资源 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存，这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启它，但是会出现其他类型的运行错误。
云原生异构计算插件 CCE AI套件（NVIDIA GPU） CCE AI套件（Ascend NPU） 父主题： 插件
审计与日志 审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务后，系统将开始记录CCE资
模板（Helm Chart） 模板概述 通过模板部署应用 Helm v2与Helm v3的差异及适配方案 通过Helm v2客户端部署应用 通过Helm v3客户端部署应用 Helm v2 Release转换成Helm v3 Release
CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件简介 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 约束与限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动，不支持GRID驱动。
在CCE集群中部署使用Tensorflow 资源准备 购买CCE集群，购买GPU节点并使用gpu-beta插件安装显卡驱动。 在集群下添加一个对象存储卷。 数据预置 从https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist下载数据。 获取
在CCE集群中部署使用Flink Flink是一个用于大规模数据处理的分布式流处理框架和计算引擎，可以处理有界（批处理）和无界（流处理）数据，提供低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时支持复杂事件处理和数据分析。在CCE集群中部署Flink，可以帮助您构建高效、可靠且灵活的数据
在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算
CCE AI套件（Ascend NPU） 插件简介 CCE 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
资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写
可用GPU节点，节点上的GPU卡数量大于等于2。 由于安装Kubeflow需要从github下载文件，从gcr.io等下载镜像，建议在华为云国际站创建集群，否则容易碰到较多网络问题。 节点上绑定了EIP，并配置了kubectl命令行工具，详情请参见通过kubectl连接集群。 安装Kustomize
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
在CCE集群中部署使用ClickHouse ClickHouse是一款用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统，适用于处理大规模数据集的实时查询和分析。ClickHouse容器化部署方式主要有4种，具体请参见表1。ClickHouse Operator是在Kubernetes
认证与授权 ServiceAccount RBAC
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