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其中，reviews服务有3个版本： v1（1.5.1）版本会调用ratings服务，并使用1到5个黑色星形图标来显示评分信息。 v2（1.5.0）版本不会调用ratings服务。 v3（1.5.2）版本会调用ratings服务，并使用1到5个红色星形图标来显示评分信息。 为了直观的展示灰度版本之间流
使用密钥 密钥创建后，可在工作负载环境变量和数据卷两个场景使用。 请勿对以下CCE系统使用的密钥做任何操作，详情请参见集群系统密钥说明。 请不要操作kube-system下的secrets。 请不要操作任何命名空间下的default-secret、paas.elb。其中，defa
使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布 本文将介绍使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布的应用场景、用法详解及实践步骤。 应用场景 使用Nginx Ingress实现灰度发布适用场景主要取决于业务流量切分的策略，目前Nginx Ingress支持基于H
使用临时路径 临时路径是Kubernetes原生的EmptyDir类型，生命周期与容器实例相同，并支持指定内存作为存储介质。容器实例消亡时，EmptyDir会被删除，数据会永久丢失。 通过控制台使用临时路径 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群。 在左侧导航栏中选择“工作负载”，在右侧选择“无状态负载”页签。
CCE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、可靠且灵活的数据处理系统
image：预置镜像到SWR步骤中上传至SWR的镜像地址。 local：使用本地的jar包路径。本例中使用本地文件存放jar包，因此使用local类型。根据实际情况，该参数可采用多种类型（file/http/local等），详情请参见官方文档。 访问对象存储服务OBS 使用spark-submit下发hdfs任务
使用前必读 欢迎使用云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）。云容器引擎提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持运行Docker容器。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。 您可以使用本文档提供API对
CCE部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算
CCE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
使用第三方镜像 操作场景 CCE支持拉取第三方镜像仓库的镜像来创建工作负载。 通常第三方镜像仓库必须经过认证（账号密码）才能访问，而CCE中容器拉取镜像是使用密钥认证方式，这就要求在拉取镜像前先创建镜像仓库的密钥。 前提条件 使用第三方镜像时，请确保工作负载运行的节点可访问公网。
使用健康中心 云容器引擎CCE服务提供一键集群诊断能力，包括集群诊断、节点诊断、工作负载诊断、核心插件诊断和外部依赖诊断，可以辅助您定位集群中出现的问题。本文介绍如何在集群中使用集群诊断功能。 前提条件 已获取资源权限 集群版本高于v1.17。 集群处于“运行中”状态。 功能入口
yments 使用接口指定的请求方法，并设置请求Header参数。如果接口要求添加Body参数，可参考Kubernetes API添加接口对应的结构体。 例如使用curl命令调用创建Deployment接口，请求方法为POST，并添加对应的Body体。 本示例中使用nginx.j
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
使用本地临时卷 本地临时卷（Local Ephemeral Volume）存储在临时卷存储池，相比原生EmptyDir默认的存储介质类型性能要更好，且支持扩容。 前提条件 您已经创建好一个集群，并且在该集群中安装CSI插件（everest）。 如果您需要通过命令行创建，需要使用k
使用配置项 配置项创建后，可在工作负载环境变量、命令行参数和数据卷三个场景使用。 通过配置项设置工作负载环境变量 通过配置项设置命令行参数 使用配置项挂载到工作负载数据卷 本节以下面这个ConfigMap为例，具体介绍ConfigMap的用法。 apiVersion: v1 kind:
CCE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tens
本地持久卷LocalPV √ × 专属存储DSS √ × 存储卷挂载方式 通常在使用存储卷时，可以通过以下方式挂载： 可以使用PV描述已有的存储资源，然后通过创建PVC在Pod中使用存储资源。也可以使用动态创建的方式，在PVC中指定存储类（StorageClass），利用Stora
HPA + CA工作流程 使用HPA+CA可以很容易做到弹性伸缩，且节点和Pod的伸缩过程可以非常方便地观察到，使用HPA+CA做弹性伸缩能够满足大部分业务场景需求。 本文将通过一个示例介绍HPA+CA两种策略配合使用下弹性伸缩的过程，从而帮助您更好地理解和使用弹性伸缩。 准备工作
挂载存储的节点必须能够访问OBS桶，跨区域通常使用公网或专线打通。您可以在需要使用OBS的节点上Ping OBS的Endpoint来确定是否能够访问。 仅支持PV跨区域使用OBS桶，然后再使用PVC绑定PV，且PV回收策略必须为Retain。不支持使用StorageClass动态创建PVC跨区域使用OBS桶。 操作步骤
使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。
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