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商用 2 支持联邦用户 CCE的EPS细粒度授权支持SAML联邦用户场景，用户可使用SAML联邦方式访问CCE。
跨账号挂载对象存储 应用场景 跨账号数据共享。例如，公司内部多团队需要共享数据，但不同团队使用不同的账号。 跨账户数据迁移和备份。例如，账号A即将停用，所有的数据需要迁移至账户B。 数据处理与分析。
设置工作负载升级策略 在实际应用中，升级是一个常见的场景，Deployment、StatefulSet和DaemonSet都能够很方便地支撑应用升级。 设置不同的升级策略，有如下两种。 RollingUpdate：滚动升级，即逐步创建新Pod再删除旧Pod，为默认策略。
使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下： 创建一个Pod，用于运行Spark的驱动程序。 驱动程序在集群中创建执行程序的Pod并与其建立连接，用于执行应用程序代码。
问题背景 客户已经购买并搭建了CCE集群，希望在公网上可以访问到CCE上部署的应用服务，目前最高效的方式是在ingress资源上注册该应用的Service路径，从而满足要求。
同步应用。 同步应用及将应用部署到指定集群。执行如下命令。
使用dcgm-exporter监控GPU指标 应用场景 集群中包含GPU节点时，需要了解GPU应用使用节点GPU资源的情况，例如GPU利用率、显存使用量、GPU运行的温度、GPU的功率等。
如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时，您必须指定其区域终端节点。有关区域和终端节点的更多信息，请参阅地区和终端节点。
图4 YAML描述文件 在Kubernetes上运行应用 将图4中的内容去除status存为一个名为nginx-deployment.yaml的文件，如下所示： apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx
自定义指标采集策略：开启后，云原生监控插件支持采集应用的自定义指标。您需要按照Prometheus规范在应用中提供自定义指标，并且暴露自定义指标的接口，然后在集群中使用该应用镜像部署工作负载，Prometheus会通过采集配置对这些指标进行采集。
在CCE集群中使用容器的安全配置建议 控制Pod调度范围 通过nodeSelector或者nodeAffinity限定应用所能调度的节点范围，防止单个应用异常威胁到整个集群。参考节点亲和性。
云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）是高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持社区原生应用和工具。借助云容器引擎，您可以在云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序，快速高效的将微服务部署在云端。
若不配置健康检查，如果容器内应用程序异常，Pod将无法感知，也不会自动重启去恢复。最终导致虽然Pod状态显示正常，但Pod中的应用程序异常的情况。
在获取GPU监控指标后，用户可根据应用的GPU指标配置弹性伸缩策略，在业务波动时自适应调整应用的副本数量。 前提条件 目标集群已创建，且集群中包含GPU节点，并已运行GPU相关业务。 在集群中安装CCE AI套件（NVIDIA GPU），且插件的metrics API正常工作。
对关键指标、事件等运维数据进行统一采集、存储和可视化展现，精心打造云原生应用的良好可观测性能力。 将云原生基础设施监控和应用负载监控进行关联，提供全栈监控，使用户能够随时随地清晰地感知基础设施和应用负载状态。
临时存储卷概述 临时卷介绍 当有些应用程序需要额外的存储，但并不关心数据在重启后是否仍然可用。 例如，缓存服务经常受限于内存大小，而且可以将不常用的数据转移到比内存慢的存储中，对总体性能的影响并不大。另有些应用程序需要以文件形式注入的只读数据，比如配置数据或密钥。
通过控制台配置 通过YAML配置 本文示例中，集群内已创建后端应用的工作负载，且带有app=backend的标签，您可以通过该标签进行工作负载亲和/反亲和调度，将新创建的前端应用（标签为app=frontend）和后端应用（标签为app=backend）部署在同一节点上，即拓扑域为
应用往往都是由多个运行相同镜像的一组Pod组成，逐个访问Pod也变得不现实。 举个例子，假设有这样一个应用程序，使用Deployment创建了前台和后台，前台会调用后台做一些计算处理，如图1所示。
守护进程集（DaemonSet） 守护进程集（DaemonSet） DaemonSet（守护进程集）在集群的每个节点上运行一个Pod，且保证只有一个Pod，非常适合一些系统层面的应用，例如日志收集、资源监控等，这类应用需要每个节点都运行，且不需要太多实例，一个比较好的例子就是Kubernetes
存储多可用区部署的推荐配置 应用场景 在多可用区构成的集群下，业务可以指定可用区部署。 多可用区部署可以减少可用区资源不足带来的故障问题。 通过存储多可用区部署优化，可以帮您最大限度地减少应用发布中断，确保关键业务系统和应用在各种故障情况下能持续运行。
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