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对性能要求不高：由于需要额外的VXLAN隧道封装，相对于另外两种容器网络模式，性能存在一定的损耗（约5%-15%）。所以容器隧道网络适用于对性能要求不是特别高的业务场景，比如：Web应用、访问量不大的数据中台、后台服务等。 大规模组网：相比VPC路由网络受限于VPC路由条目配额的限制，容器隧道
r3中产生的公共成本设置分摊比例，在部门A和部门C中进行分摊。 计算过程常见问题 Pod Request和Used的资源，应该根据哪个来估算成本，进行计算Pod的费用，Pod的CPU、内存使用量等资源指标是动态变化的，如何做到准确的估算？ 在计算成本时的Pod使用量取值为Pod申
匹配实际节点ECS/BMS规格分类 vm：弹性云服务器 ElasticBMS：C6型弹性裸金属通用计算增强型云服务器，规格示例：c6.22xlarge.2.physical pm: 裸金属服务器 不填写时默认为vm 父主题： 节点池
批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark
云容器实例CCI 适用所有场景，一般运行大规模长期稳定的应用，例如： 电商 业务中台 IT系统 适用于有明显的波峰波谷特征的场景，灵活申请资源，提高资源利用率。例如： 批量计算 高性能计算 突发扩容 CI/CD测试 图2 CCE和CCI应用场景区别 集群创建 表5 创建方式不同 云容器引擎CCE
云原生异构计算插件 CCE AI套件（NVIDIA GPU） CCE AI套件（Ascend NPU） 父主题： 插件
计算配置 节点类型 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 type 无 无 允许 CCE Standard/CCE Turbo CCE Standard集群： 弹性云服务器-虚拟机：基于弹性云服务器部署容器服务。 弹性云服务器-物理机：基于擎天架构的服务器部署容器服务。
根据不同的适用机型选择是否启用驱动，启用后插件将根据用户指定的驱动版本自动进行驱动安装。默认使用“推荐驱动”，您也可以选择“自定义驱动”并填写完整的驱动地址。 插件将根据用户针对指定机型选择的驱动版本进行驱动安装。仅对未安装NPU驱动的节点生效，已安装 NPU 驱动的节点会保持
一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。 不过，在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，中国大陆各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在中国大陆，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 在除中国大陆以外的亚太地区有业务的用户，可以选择
资源与成本规划 本文提供的成本预估费用仅供参考，资源的实际费用与用户所在区域相关，请以华为云管理控制台显示为准。 完成本实践所需的资源如下： 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 数量 费用（元） 弹性云服务器ECS 建议选择按需计费。 虚拟机类型：通用计算增强型 节点规格：4核 |
合理分配容器计算资源 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存，这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启它，但是会出现其他类型的运行错误。
CCE支持的存储在持久化和多节点挂载方面的有什么区别？ 容器存储是为容器工作负载提供存储的组件，支持多种类型的存储，同一个工作负载（pod)可以使用任意数量的存储。 当前云容器引擎CCE支持本地磁盘存储、云硬盘存储卷、文件存储卷、对象存储卷和极速文件存储卷。 各类存储的区别和对比如下：
资源和成本规划 本文提供的成本预估费用仅供参考，资源的实际费用与用户所在区域相关，请以华为云管理控制台显示为准。 完成本实践所需的资源如下： 表1 资源和成本规划 资源 资源说明 数量 费用（元） 云容器引擎CCE 建议选择按需计费。 集群类型：CCE集群 集群版本：v1.25 集群规模：50节点
Flink是一个用于大规模数据处理的分布式流处理框架和计算引擎，可以处理有界（批处理）和无界（流处理）数据，提供低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时支持复杂事件处理和数据分析。在CCE集群中部署Flink，可以帮助您构建高效、可靠且灵活的数据处理系统，支持多样化的业务应用，并充分利用大数据环境中的集群资
Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang-schedule的调度能力、
领域框架集群的不断扩大，以及单个业务的波动性，各个子集群的资源浪费比较严重，越来越多的用户希望通过统一调度系统来解决资源共享的问题。 Volcano在Kubernetes之上抽象了一个批量计算的通用基础层，向下弥补Kubernetes调度能力的不足，向上提供灵活通用的Job抽象。
Kubeflow部署 Kubeflow的诞生背景 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
Retain：表示动态创建的PV，在PVC销毁的时候PV不会自动销毁。 volumeBindingMode 表示卷绑定模式，即动态创建PV的时间，分为立即创建和延迟创建。 Immediate：创建PVC时完成PV绑定和动态创建。 WaitForFirstConsumer：延迟PV的绑定和创建，当在
高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例，可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景，例如科学计算。 通用
单击“安装”，安装插件的任务即可提交成功。 创建GPU节点。 在左侧菜单栏选择“节点管理”，单击右上角“创建节点”，在弹出的页面中配置节点的参数。 选择一个“GPU加速型”的节点规格，其余参数请根据实际需求填写，详情请参见创建节点。 完成配置后，单击“下一步：规格确认”，确认所设置的服务选型参
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