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Containerd节点业务容器标准输出日志写入过快导致节点数据盘使用率过高 问题现象 Containerd节点上业务容器标准输出不断写入大量日志，导致/var/lib/containerd目录占用空间不断增长，同时节点上容器创删速度变慢，进一步出现磁盘使用率过高、Pod驱逐、节点异常等现象
设置容器规格 操作场景 CCE支持在创建工作负载时为添加的容器设置资源的需求量和限制，最常见的可设定资源是 CPU 和内存（RAM）大小。此外Kubernetes还支持其他类型的资源，可通过YAML设置。 申请与限制 在CPU配额和内存配额设置中，申请与限制的含义如下： 申请（Request
NUMA亲和性调度 NUMA节点是Non-Uniform Memory Access（非统一内存访问）架构中的一个基本组成单元，每个节点包含自己的处理器和本地内存，这些节点在物理上彼此独立，但通过高速互连总线连接在一起，形成一个整体系统。
弹性伸缩是很好理解的一个概念，当微服务负载高（CPU/内存使用率过高）时水平扩容，增加pod的数量以降低负载，当负载降低时减少pod的数量，减少资源的消耗，通过这种方式使得微服务始终稳定在一个理想的状态。
集群弹性伸缩配置 弹性扩容配置 CCE集群弹性引擎将综合判断整集群的资源情况，当微服务负载高（CPU/内存使用率过高）时水平扩容，增加Pod的数量以降低负载。 节点扩容条件 负载无法调度时自动扩容：集群中存在负载实例无法调度时，尝试自动扩容已开启弹性伸缩的节点池。
存储基础知识 Volume（卷） 容器中的文件在磁盘上是临时存放的，这给容器中运行的较重要的应用程序带来如下两个问题： 当容器重建时，容器中的文件将会丢失。 当在一个Pod中同时运行多个容器时，容器间需要共享文件。 Kubernetes抽象出了Volume（卷）来解决以上两个问题。
负载感知调度 Volcano调度器提供节点CPU、Memory的负载感知调度能力，感知集群内节点CPU、Memory的负载情况，将Pod优先调度到负载较低的节点，实现节点负载均衡，避免出现因单个节点负载过高而导致的应用程序或节点故障。
如何查看虚拟私有云VPC的网段？ 在“虚拟私有云”页面，可查看虚拟私有云的“名称/ID”和“VPC网段”。用户可以调整已创建的VPC或通过重新创建VPC调整网段。 图1 查看VPC网段 父主题： 网络规划
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 创建集群时，您可以设置集群的高可用模式，并选择控制节点的分布方式。控制节点默认尽可能随机分布在不同可用区以提高容灾能力 。 您还可以展开高级配置自定义控制节点分布方式，支持如下2种方式。
资源使用率过高会导致存在过载风险，影响集群云存储能力。
节点池一直在扩容中但“操作记录”里为何没有创建节点的记录？ 问题现象 节点池的状态一直处于“扩容中”，但是“操作记录”里面没有看到有对应创建节点的记录。 原因排查： 检查如下问题并修复： 租户是否欠费。 查看节点池配置的规格是否资源不足。 租户的ECS或内存配额是否不足。 如果一次创建节点太多
cgroup统计资源异常导致kubelet驱逐Pod 故障现象 ARM架构节点上，cgroup统计资源异常导致kubelet驱逐Pod，节点无法正常使用。 kubelet一直在驱逐pod，把容器全终止之后还是认为内存不足。 此时实际资源使用正常。 查看/sys/fs/cgroup/
处理建议：排查项一：节点负载过高。
Containerd节点业务容器标准输出日志写入过快导致节点数据盘使用率过高 为什么kubectl top命令查看节点内存使用超过100%？ CCE节点事件中一直出现“镜像回收失败”告警如何解决？ 父主题： 节点
GPU设备DBE错误与SBE错误总数过高 GPU驱动或GPU设备存在异常，请根据GPU设备所在的节点类型（ECS或BMS），联系对应的客服进行处理。 GPU设备存在Uncorrectable ECC错误 登录GPU隔离事件发生的节点。
处理建议：排查项一：节点负载过高。
Volcano调度器支持使用负载感知调度功能，感知集群内节点CPU、Memory的负载情况，将Pod优先调度到负载较低的节点，实现节点负载均衡，避免出现因单个节点负载过高而导致的应用程序或节点故障。详情请参见负载感知调度。 父主题： 调度策略
GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度
通过静态存储卷使用已有对象存储 本文介绍如何使用已有的对象存储静态创建PV和PVC，并在工作负载中实现数据持久化与共享性。 前提条件 您已经创建好一个集群，并且在该集群中安装CCE容器存储（Everest）。 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
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
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