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AI套件(Ascend NPU)是支持容器里使用NPU设备的管理插件。 安装本插件后,可创建“AI加速型”节点,实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 否 object 插件基础配置参数,无需指定。 flavor
有如下优点: 平衡在线业务与离线业务对出口网络带宽的使用,保证在线业务有足够的网络带宽,在线业务触发阈值时,压缩离线业务带宽使用。 在线业务所占用的网络资源较少时,离线业务可使用更多带宽;在线业务所占用的网络资源较多时,降低离线业务资源占用量,从而优先保障在线业务的网络带宽。 约束与限制
节点,离线作业优先调度到超卖节点。 在线作业预选超卖节点时只能使用其非超卖资源 在线作业只能使用超卖节点的非超卖资源,离线作业可以使用超卖节点的超卖及非超卖资源。 同一调度周期在线作业先于离线作业调度 在线作业和离线作业同时存在时,优先调度在线作业。当节点资源使用率超过设定的驱逐
AI套件(Ascend NPU)是支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件。 安装本插件后,可创建“AI加速型”节点,实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 约束与限制 集群中使用“AI加速型”节点时必须安装CCE AI套件(Ascend NPU)插件。 “AI加速型”节点迁移后会重置
在一个正常的node节点上,删除lv,删除vg,节点不可用。 重置异常节点,重置过程中,报语法错误,而且节点不可用。 如下图: 问题定位 node节点中vg被删除或者损坏无法识别,为了避免重置的时候误格式化用户的数据盘,需要先手动恢复vg,这样重置的时候就不会去格式化其余的数据盘。 解决方案 登录节点。 重新创建PV和VG,但是创建时报错:
Kubernetes中所有的访问,无论外部内部,都会通过API Server处理,访问Kubernetes资源前需要经过认证与授权。 Authentication:用于识别用户身份的认证,Kubernetes分外部服务账号和内部服务账号,采取不同的认证机制,具体请参见认证与ServiceAccount。 Au
在实际应用中存在弹性滞后的问题。AHPA策略即Advanced Horizontal Pod Autoscaling,可根据业务历史指标,识别工作负载弹性周期并对未来波动进行预测,提前进行扩缩容动作,解决原生HPA的滞后问题。 功能介绍 AHPA通过对工作负载的历史指标进行监控,
的成本画像算法进行成本拆分,提供以部门、集群、命名空间、应用等维度的成本画像。成本洞察能够帮助成本管理人员分析集群成本开销、资源使用状况,识别资源浪费,为下一步的成本优化提供输入。 本文主要介绍如何开通成本洞察功能。 开通Region视角的成本洞察 开通单集群视角成本洞察 开通成
设置挂载参数,然后通过创建PVC绑定PV。 前提条件 CCE容器存储(Everest)版本要求1.2.8及以上版本。插件主要负责将挂载参数识别并传递给底层存储,指定参数是否有效依赖于底层存储是否支持。 约束与限制 挂载参数暂不支持安全容器。 由于NFS协议限制,默认情况下,对于某
Limit值的弹性限流机制,以降低业务长尾响应时间,可以有效提升时延敏感型业务的服务质量。 CPU Burst弹性限流 出口网络带宽保障 平衡在线业务与离线业务对出口网络带宽的使用,保证在线业务有足够的网络带宽。 出口网络带宽保障 父主题: 调度
CCE是否支持账户余额变动提醒? 系统会以邮件、短信形式给客户发送账户余额变动通知,包括账户余额调整、充值到账、客户在线充值等。 父主题: 计费类
通过部门的成本分析报告,企业管理人员可以识别成本增长趋势、部门成本对比,能制定更好的成本管理方案。 集群资源视角成本洞察:以成本运维人员的角度,着重呈现CCE集群内部从命名空间、应用、节点池等多个维度的集群成本开销和资源使用状况,进而识别可优化的应用。 成本洞察关键能力 丰富的容
检查项内容 检查集群是否处于升级管控中。 解决方案 CCE基于以下几点原因,可能会暂时限制该集群的升级功能: 基于用户提供的信息,该集群被识别为核心重点保障的生产集群。 正在或即将进行其他运维任务,例如Master节点3AZ改造等。 集群中存在容器引擎为Docker但OS与节点池
标准存储:访问时延低和吞吐量高,因而适用于有大量热点文件(平均一个月多次)或小文件(小于1MB),且需要频繁访问数据的业务场景,例如:大数据、移动应用、热点视频、社交图片等场景。 低频访问存储:适用于不频繁访问(平均一年少于12次)但在需要时也要求快速访问数据的业务场景,例如:文件同步/共享、企业备份等场景
特性,实现业务对集群资源的充分利用;从节点维度来看,混部是将多个容器部署在同一个节点上,这些容器内的应用既包括在线类型,也包括离线类型。根据应用对资源质量需求的差异,在线应用可以归纳为延时敏感型LS(Latency Sensitive),通常对请求压力(QPS)或访问延迟(RT)
/home/caffeEx00.py。 挂载刚刚导入的OBS存储盘: 单击“创建”。等待job执行完成,进入OBS存储盘的outputimg下,可以看到推理使用的图片。 登录在集群中添加GPU节点添加的节点,执行docker logs {容器id}查看归类结果,可以看到结果:tabby cat。 使用GPU
务部署在企业原有的IDC,该企业同时购买了华为云图像识别服务。CCE所在的VPC和原有的IDC之间通过专线进行连接。部署架构如图1所示。 当用户访问该企业的APP时,不同微服务之间涉及到如下交互: CCE集群访问华为云图像识别服务时,默认使用华为云域名解析服务器。 CCE集群访问
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业务“潮汐”特性明显,预留资源较多:在线业务具有明显日级别波峰、波谷特性,用户为保证服务的性能和稳定性按照波峰申请资源,集群的大部分资源处于闲置状态。 在线和离线作业分布不同集群,资源无法分时复用:用户为在线和离线作业划分不同的K8s集群中,在线业务在波谷时,无法部署离线作业使用这部分资源。
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