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Ingress支持设置以下超时时间： 客户端连接空闲超时时间：没有收到客户端请求的情况下保持连接的最长时间。如果在这个时间内没有新的请求， 负载均衡会暂时中断当前连接，直到下一次请求时重新建立新的连接。 等待客户端请求超时时间：如果在规定的时间内客户端没有发送完请求头，或body体数据发送间隔超过一定时间，负载均衡会自动关闭连接。
v2搭建的Docker镜像仓库中的镜像迁移到SWR中。 准备工作 在开始迁移之前，请确保您已准备了一台安装了kubectl的服务器，用于连接源集群和目标集群。该服务器需要至少拥有5GB左右的本地磁盘空间和≥8G的内存，以确保迁移工具可以正常运行，并存储相关数据，如源集群的采集数据和目标集群的推荐数据等。
支持新功能和新操作系统：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来新的功能、优化。您可通过CCE集群版本发布说明查看最新版本的特性说明。 避免大跨度兼容风险：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来API变更与功能废弃。长久未升级的集群，在需要升级时需要更大的运维保障投入。周期性的跟随升级能有效缓
创建一个名为csi-disk-ssd.yaml的YAML文件，其中csi-disk-ssd.yaml为自定义名称。 vim csi-disk-ssd.yaml 文件内容如下，CCE默认支持的SAS类型的云硬盘。 若想使用其他类型的云硬盘，需要创建对应的StorageClass，StorageClass部分参数说明请参见表3。
Container Engine，简称CCE）是一个企业级的Kubernetes集群托管服务，支持容器化应用的全生命周期管理，为您提供高度可扩展的、高性能的云原生应用部署和管理方案。 集群类型 CCE Standard集群：是云容器引擎服务的标准版本集群，提供商用级容器集群服务，并完全兼容
通过节点的标签和标签值划分节点范围，将节点分为不同的拓扑域。 例如，topologyKey为prefer，表示可以通过节点标签prefer划分拓扑域。拓扑域1的范围为带有prefer=true标签的节点，拓扑域2的范围为带有prefer=false标签的节点，拓扑域3的范围为不带prefer标签的节点。
配置项键值导入：将配置项中某个键的值导入作为某个环境变量的值。 变量名称：工作负载中的环境变量名称，可自定义，默认为配置项中选择的键名。 变量/变量引用：选择一个配置项及需要导入的键名，将其对应的值导入为工作负载环境变量。 例如将cce-configmap这个配置项中“SPECIAL_LEVEL”的值“H
Ingress对外暴露的IP。 预期输出： Old Nginx 步骤2：灰度发布新版本服务 设置访问新版本服务的流量切分策略。云容器引擎CCE支持设置以下三种策略，实现灰度发布和蓝绿发布，您可以根据实际情况进行选择。 基于Header的流量切分、基于Cookie的流量切分、基于服务权重的流量切分
Controller是一款业界流行的开源Ingress控制器，有着广泛的应用。在大规模集群场景下，用户有在集群中部署多套Nginx Ingress Controller的诉求，不同流量使用不同的控制器，将流量区分开。例如，集群中部分服务需要通过公网Ingress方式对外提供访问，但是又有部分对内开放的服务不
256 16/16 500 16 8 KVM 通用计算型 通用计算型弹性云服务器提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，同时可根据工作负载的需要实现性能的突增，具有短期发挥更高性能的能力。 表8 通用计算型实例特点 规格名称 计算 网络 支持集群类型 通用计算型S7 CPU/内存配比：1:2/1:4
当前很多业务有波峰和波谷，部署服务时，为了保证服务的性能和稳定性，通常会按照波峰时需要的资源申请，但是波峰的时间可能很短，这样在非波峰时段就有资源浪费。另外，由于在线作业SLA要求较高，为了保证服务的性能和可靠性，通常会申请大量的冗余资源，因此，会导致资源利用率很低、浪费比较严重。 将这些申请而未使用的资源（即申请量
稳定性。智能告警中心可有效节省您在AOM侧手动配置告警规则的工作量，并且内置的告警规则基于华为云容器团队大规模集群运维经验，能够满足您的日常运维所需，覆盖容器服务异常事件告警、集群相关基础资源的关键指标告警及集群中应用的指标告警。 约束与限制 集群版本仅支持v1.17及以上。 仅华为云/华为账号，或者拥有CCE
其中调度器判定节点资源不足的计算方式为： 集群节点CPU资源不足的判定方式：当前Pod请求的CPU资源总量>（节点可分配的CPU资源总量-节点已分配的CPU资源总量） 集群节点内存资源不足的判定方式：当前Pod请求的内存资源总量>（节点可分配的内存资源总量-节点已分配的内存资源总量） 集
2（20%），可能有如下情况： 在整个时间间隔内，有20%的SM的Tensor Core以100%的利用率运行。 在整个时间间隔内，有100%的SM的Tensor Core以20%的利用率运行。 在整个时间间隔的1/5时间内，有100%的SM上的Tensor Core以100%利用率运行。 其他组合模式。
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