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将Prometheus监控数据上报至第三方监控平台 操作场景 CCE云原生监控插件可以将集群中收集到的Prometheus指标，上报到您指定的监控平台，例如AOM，或者您也可以指定支持Prometheus数据的第三方监控平台。本文以对接第三方Prometheus实例为例，使用CC
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
CCE突发弹性引擎（对接CCI） CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。 基于该插件，支持用户在短时高负载场景下，将部署在
华为云上的Kubernetes集群管理面托管在CCE管理平台上，证书也在CCE的管理平台上，不对用户开放，这个证书在平台上会定期维护，不会出现过期的情况。 X509证书在Kubernetes集群上也是默认开启的，更新平台自动会维护更新。 获取集群证书 通过CCE控制台获取集群证
认证证书 合规证书 华为云服务及平台通过了多项国内外权威机构（ISO/SOC/PCI等）的安全合规认证，用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书
业务不同，验证的方式也有所不同，建议您在升级前确认适合您业务的验证方式，并在升级前后均执行一遍。 常见的业务确认方式有： 业务界面可用 监控平台无异常告警与事件 关键应用进程无错误日志 API拨测正常等 解决方案 若集群升级后您的在线业务有异常，请联系技术支持人员。 父主题： 升级后验证
insufficient sub-ENI quota subeni配额不足, 虚机规格不支持Turbo集群。 选择subeni配额不为0的虚拟机规格。 400 CCE.01400033 Snapshot task already exists. 集群备份任务已经存在。 等待集群备份任务结束后重试备份操作。
CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务 CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。 基于该插件，支持用户在短时高负载场景下，将部署在
CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务 CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无服务器的容器平台（如CCI）。 基于该插件，支持用户在短时高负载场景下，将部署在
与运维等容器全栈能力，为您提供一站式容器平台服务。借助云容器引擎，您可以在华为云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。 应用管理与运维平台（ServiceStage） ServiceStage应用管理与运维平台是一个应用托管和微服务管理平台，可以帮助企业简化部署、监控、运维和治理
AT规则共用EIP。 DNAT规则不支持将弹性公网IP绑定到虚拟IP。 当云主机同时配置弹性公网IP服务和NAT网关服务时，数据均通过弹性公网IP转发。 SNAT规则中添加的自定义网段，对于虚拟私有云的配置，必须是虚拟私有云子网网段的子集，不能相等。 SNAT规则中添加的自定义网
单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 v1.27及以下的集群中，使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 GPU虚
Packer作为镜像制作的工具有如下优势： 构建过程自动化：创建镜像的过程变成可以通过Packer配置文件的形式固化，支持自动化构建。 云平台兼容性强：原生支持对接绝大多数的云平台，也包括各类第三方插件。 配置文件易用性高：Packer配置文件中模块职责清晰，参数定义简单直观，学习成本低。 镜像构建
GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。
集群级别的GPU虚拟化： 开启“GPU配置 > GPU虚拟化”，开启后，全局默认开启GPU虚拟化，支持单GPU卡的算力与显存切分。 在“集群默认驱动”的中选择支持GPU虚拟化的驱动。 在页面右下角单击“确认配置”。 图1 开启集群级别GPU虚拟化 节点池级别的GPU虚拟化：安装2.7.2及以上版本的CCE
Volcano是基于Kubernetes的批处理系统。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署
Volcano调度器 插件简介 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管
云容器引擎CCE配额只限制了集群个数，但是用户使用CCE时也会使用其他云服务，包括：弹性云服务器、云硬盘、虚拟私有云、弹性负载均衡、容器镜像服务等。 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云服务器、多少块云硬盘。
计费集群转包周期。 企业项目：显示集群所属的企业项目。了解更多企业项目相关信息，请查看企业管理。 删除保护：开启删除保护后，需通过虚拟MFA、手机短信或邮箱等再次确认当前操作。请前往“IAM 服务 > 安全设置 > 敏感操作”开启操作保护。 资源标签：对资源进行自定义标记，实现资源的分类。
基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。
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