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Pod的编排与调度 无状态负载（Deployment） 有状态负载（StatefulSet） 普通任务（Job）和定时任务（CronJob） 守护进程集（DaemonSet） 亲和与反亲和调度
v1.17 优化和增强everest-csi-controller组件可靠性 1.1.11 v1.15 v1.17 配置安全加固 支持挂载三方OBS存储 切换更优性能的EVS查询接口 默认快照以clone模式创建磁盘 优化和增强Attach和Detach磁盘状态检测和日志输出 增加认证过期判断可靠性
见Dive。 建议删除所有设置了SETUID和SETGID权限的二进制文件，因为这些权限可能被恶意利用来提升权限。同时，考虑移除那些可能被用于恶意目的的Shell工具和应用程序，如nc和curl。您可以使用以下命令找到带有SETUID和SETGID位的文件： find / -perm
在前面的例子中，由于spec.replicas是2，如果maxSurge和maxUnavailable都为默认值25%，那实际升级过程中，maxSurge允许最多3个Pod存在（向上取整，2*1.25=2.5，取整为3），而maxUnavailable则不允许有Pod Unavailable（向上取整，2*0
户）。 图4 配置运行用户 在“服务配置”中，设置访问方式。 Jenkins容器镜像有两个端口：8080和50000，需要分别配置。其中8080端口供Web登录使用，50000端口供Master和Agent连接使用。 本例中创建了两个Service： 负载均衡 ( LoadBalancer
用户可以使用Labels对service资源对象进行标识、组织和选择。标签对于系统运行，没有直接意义，也不用于存储结构化或复杂数据。因为，标签将建立索引和反索引，用于查询和监控。 配置建议： 用户可以使用Labels对service资源对象进行标识、组织和选择。标签对于系统运行，没有直接意义，也不用
容器引擎是Kubernetes最重要的组件之一，负责管理镜像和容器的生命周期。Kubelet通过Container Runtime Interface (CRI) 与容器引擎交互，以管理镜像和容器。 CCE当前支持用户选择Containerd和Docker容器引擎，其中Containerd调
nx控制器，并通过“注解”设置Nginx Ingress功能，支持的注解字段详情请参见Annotations。 请勿手动修改和删除CCE自动创建的ELB和监听器，否则将出现工作负载异常；若您已经误修改或删除，请卸载Nginx Ingress插件后重装。 工作原理 Nginx In
择负载更低的节点参与调度。 负载感知调度能力考虑CPU和Memory两个维度，采用加权平均的方式对各节点打分，包括CPU、Memory资源维度权重和负载感知策略自身权重，优先选择得分最高的节点参与调度。CPU、Memory和插件自身权重可以通过“配置中心>调度配置”自定义配置。 节点得分计算公式：
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。
自动关联该服务的监控指标，帮助用户实时掌握云服务的各项性能指标，精确掌握云服务的运行情况。 建议有存储故障感知诉求的用户配套云监控服务CES的云服务监控能力使用，实现对底层存储的监控和告警通知。 父主题： 存储管理
在“实例间发现服务配置”设置Headless Service。 有状态负载需要配置一个用于实例间发现的Headless Service，Headless Service会生成每个Pod的集群DNS地址，可以实现对有状态负载某个特定实例的访问，对于多副本具有主副关系的MySQL 数据库，需要使用Headless
节点形态 支持虚拟机和裸金属服务器混合 支持虚拟机和裸金属服务器混合 网络 网络模型 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点 云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式 VPC网络模式 网络性能 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗
在可用的Pod数量，确保服务的连续性和减少停机时间。例如，对于一个有多个Pod的Deployment，您在滚动更新时可以控制最多可以有多少老Pod处于不可用状态、最多有多少新Pod启动并运行，直到更新完成。逐步更新的方法有助于确保服务的稳定性和可用性，同时允许应用程序的平滑过渡到新版本。
GPU节点使用nvidia驱动启动容器排查思路 集群中的节点是否有资源调度失败的事件？ 问题现象： 节点运行正常且有GPU资源，但报如下失败信息： 0/9 nodes are aviable: 9 insufficient nvida.com/gpu 排查思路： 确认节点标签是否已经打上nvidia资源。
Kubernetes Metrics Server：提供基础资源使用指标，例如容器CPU和内存使用率。 云原生监控插件：使用Prometheus提供基础资源使用指标，需将Prometheus注册为Metrics API的服务，详见通过Metrics API提供基础资源指标。 安装插件
周期命令和参数，容器运行时将运行镜像制作时提供的默认的命令和参数，Docker将这两个字段定义为ENTRYPOINT和 CMD。 如果在创建工作负载时填写了容器的运行命令和参数，将会覆盖镜像构建时的默认命令ENTRYPOINT、CMD，规则如下： 表1 容器如何执行命令和参数 镜像
避免服务中断可以从Deployment和Service两类资源入手： Deployment可以采用滚动升级的升级方式，为对各个实例逐个进行更新，而不是同时对所有实例进行全部更新，可以控制Pod的更新速度和并发数，从而确保了升级过程中业务不中断。例如，可以设置maxSurge和maxUnavaila
Turbo集群容器网络相关的各项监控数据，帮助您观测各种容器网络流量以及快速发现和定位容器网络问题。插件实例仅支持部署在X86/ARM架构的HCE 2.0节点或X86架构的EulerOS的节点上。 当前支持Pod粒度和flow粒度的IP、UDP和TCP协议监控，且支持通过PodSelector来对监控后
对于单集群内多个用户共享使用的场景，如果将Pod和Service的创建和更新权限授予不信任的用户易受此漏洞的影响。 涉及所有Kubernetes版本。 漏洞修复方案 建议您检查所有使用externalIP和loadBalancerIP的Service，确认是否有可疑的Service。 该问题由K
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