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key1=value1:NoSchedule node/192.168.10.240 tainted 通过describe命名和get命令可以查看到污点的配置。 $ kubectl describe node 192.168.10.240 Name: 192.168.10
触发条件 支持如下三种触发条件，当镜像有新版本时，触发部署应用。 全部触发：有新的镜像版本生成或镜像内容发生更新时，触发部署。 指定版本号触发：有指定镜像版本生成或更新时，触发部署。 正则触发：有符合正则表达式的镜像版本生成或更新时，触发部署。正则表达式规则如下： *：匹配不包含路径分隔符“/”的任何字段。
String API版本 metadata 否 metadata object 分区的元数据信息 spec 否 spec object 分区的配置信息 表3 metadata 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 分区名称 表4 spec 参数 是否必选 参数类型
集群节点如何不暴露到公网？ 问题描述： 集群节点如何不暴露到公网？ 问题解决： 如果不需要访问集群节点的22端口，可在安全组规则中禁用22端口的访问。 如非必须，集群节点不建议绑定EIP。 如有远程登录集群节点的需求，推荐使用华为云堡垒机服务作为中转连接集群节点。 父主题： 安全加固
业界安全研究人员披露runc systemd属性注入漏洞（CVE-024-3154），攻击者可将恶意的systemd属性（如：ExecStartPre、ExecStart、ExecReload）注入Pod注解中，进而在宿主机中执行任意操作。 漏洞详情 表1 漏洞信息 漏洞类型 CVE-ID
获取namespace的详情信息。 $ kubectl get ns rdbms -o json > rdbms.json 查看namespace定义的json配置，编辑json文件并删除掉spec部分。 $ cat rdbms.json { "apiVersion": "v1", "kind":
String API版本 metadata 否 metadata object 分区的元数据信息 spec 否 spec object 分区的配置信息 表3 metadata 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 分区名称 表4 spec 参数 是否必选 参数类型
在CCE中安装部署Jenkins 在CCE中安装部署Jenkins方案概述 资源和成本规划 实施步骤 父主题： DevOps
riskSource 参数 参数类型 描述 configurationRisks Array of configurationRisks objects 配置风险项 deprecatedAPIRisks Array of deprecatedAPIRisks objects 废弃API风险 nodeRisks
使用IE浏览器访问nginx-ingress出现重定向308无法访问 问题现象 NGINX Ingress控制器从较老的版本升级后，使用IE浏览器无法访问已有的服务，状态码显示为308。 问题根因 NGINX Ingress控制器在升级后默认的永久重定向状态码从301变成了308
项相对应，只有发起请求的用户被授予授权项所对应的策略，该用户才能成功调用该接口。例如，用户要调用接口来查询云服务器列表，那么这个IAM用户被授予的策略中必须包含允许“ecs:servers:list”的授权项，该接口才能调用成功。 IAM支持的授权项 策略包含系统策略和自定义策略
动态资源超卖 根据在线作业和离线作业类型，通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，实现资源超卖和混合部署，提升集群资源利用率。 动态资源超卖 CPU Burst弹性限流 提供一种可以短暂突破CPU Limit值的弹性限流机制，以降低业务长尾响
riskSource 参数 参数类型 描述 configurationRisks Array of configurationRisks objects 配置风险项 deprecatedAPIRisks Array of deprecatedAPIRisks objects 废弃API风险 nodeRisks
kind 否 String API类型，固定值“RemoveNodesTask”。 spec 是 RemoveNodesSpec object 配置信息 status 否 TaskStatus object 任务状态 表4 RemoveNodesSpec 参数 是否必选 参数类型 描述
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
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
标准版本集群，提供高可靠、安全的商业级容器集群服务。 面向云原生2.0的新一代容器集群产品，计算、网络、调度全面加速。 无用户节点的Serverless版集群，无需对节点的部署、管理和安全性进行维护，并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容器集群管理应用，获
在CCE集群中部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算
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and labels:' zip(output_prob[top_inds], labels[top_inds]) 父主题： 在CCE集群中部署使用Caffe
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