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为什么登录虚拟机VNC界面会间歇性出现Dead loop on virtual device gw_11cbf51a, fix it urgently？ 问题现象 VPC网络模式的集群，登录虚拟机出现 Dead loop on virtual device gw_11cbf51a
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
内部访问：包括集群内访问（通过集群虚拟IP）和节点访问（通过节点私有IP）两种方式。 表1 内部访问类型说明 内部访问类型 说明 端口如何填写 集群内访问（通过集群虚拟IP） 用于“工作负载之间的互访”，例如某个后端工作负载需要和前端工作负载互访，就需要选择该类型来实现内部互访。 集群虚拟IP，即Cluster
EulerOS 2.9内核缺陷导致虚拟机卡住 故障现象 EulerOS 2.9节点上，由于内核存在调度相关的社区问题，有低概率会触发死锁，表现为虚拟机卡住。 影响范围 x86内核版本：4.18.0-147.5.1.6.h1152.eulerosv2r9.x86_64 arm内核版本：4
状态码如表1所示 表1 状态码 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。 201
6 kubelet<v1.16.11 漏洞修复方案 修改主机内核参数配置net.ipv6.conf.all.accept_ra值为0，以拒绝接收IPv6路由发布。 业务容器结合使用TLS和适当的证书验证，防止中间人欺骗。 禁止在Pod中设置CAP_NET_RAW能力，防止恶意容器篡改IPv6路由：
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。
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。 XGPU
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。
谨慎调整VPC和虚拟机的DNS配置 CoreDNS启动时会默认从部署的实例上获取resolve.conf中的DNS配置，作为上游的解析服务器地址，并且在CoreDNS重启之前不会再重新加载节点上的resolve.conf配置。建议： 保持集群中各个节点的resolve.conf配
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
在“GPU配置”中找到“节点池配置”，并选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源，选择满足GPU虚拟化要求的驱动，并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。 步骤三：创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节，创建使用GPU虚拟化资源的无状态负载，并将GPU申请量设为大
升级后验证 集群状态检查 节点状态检查 跳过节点检查 业务检查 新建节点检查 新建Pod检查 父主题： 升级集群
准备GPU虚拟化资源 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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25
工作负载异常：启动容器失败 问题定位 工作负载详情中，若事件中提示“启动容器失败”，请按照如下方式来初步排查原因： 登录异常工作负载所在的节点。 查看工作负载实例非正常退出的容器ID。 docker ps -a | grep $podName 查看退出容器的错误日志。 docker
异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化：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
中已经使用nvidia.com/gpu资源，则不会转成虚拟化GPU，依然使用整卡资源。 开启GPU虚拟化时，在工作负载中设置nvidia.com/gpu等价于开启虚拟化GPU显存隔离，可以和显存隔离模式（即设置volcano.sh/gpu-mem.128Mi资源）的工作负载共用一
VPC网段、容器使用网段不能冲突。 集群各网段基本概念 VPC网段 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，简称VPC）可以为云服务器、云容器、云数据库等资源构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境。您可以自由配置VPC内的IP地址段、子网、安全组等子服务，也
资源池。 如图1，同一个region下可以有多个虚拟私有云（图中以VPC表示）。虚拟私有云由一个个子网组成，子网与子网之间的网络交互通过子网网关完成，而集群就是建立在某个子网中。因此，存在以下三种场景： 不同集群可以创建在不同的虚拟私有云中。 不同集群可以创建在同一个子网中。 不同集群可以创建在不同的子网中。
方法1：登录虚拟私有云服务的控制台界面，在虚拟私有云的详情页面查找VPC ID。 方法2：通过虚拟私有云服务的API接口查询。 配置建议： VPC在集群创建后无法修改，请对VPC下IP资源是否充足、是否计划与其他集群以及非容器业务共用VPC等因素进行评估，选择合适的VPC 控制节点子网
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