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"annotations": { "key1" : "value1", "key2" : "value2" } 约束限制： 该字段不会被数据库保存，当前仅用于指定集群待安装插件。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 说明： Annotations不用于标识和选择对象。Anno
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。
选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本
ServiceAccount Token安全性提升说明 Kubernetes 1.21以前版本的集群中，Pod中获取Token的形式是通过挂载ServiceAccount的Secret来获取Token，这种方式获得的Token是永久的。该方式在1.21及以上的版本中不再推荐使用，并且根据社区版本迭代策略，在1
"annotations": { "key1" : "value1", "key2" : "value2" } 约束限制： 该字段不会被数据库保存，当前仅用于指定集群待安装插件。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 说明： Annotations不用于标识和选择对象。Anno
CoreDNS视图 提供了负载域名解析的CoreDNS监控视图，包含请求、响应情况，以及缓存状况。 指标说明 CoreDNS视图暴露的指标如下： 图1 CoreDNS视图指标 表1 CoreDNS指标说明 指标名称 单位 说明 请求速率 个/秒 CoreDNS每秒请求个数 请求速率(记录类型)
CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件简介 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 约束与限制 下载的驱动必须是后缀为“.run”的文件。 仅支持Nvidia Tesla驱动，不支持GRID驱动。
使用本地临时卷 本地临时卷（Local Ephemeral Volume）存储在临时卷存储池，相比原生EmptyDir默认的存储介质类型性能要更好，且支持扩容。 前提条件 您已经创建好一个集群，并且在该集群中安装CSI插件（everest）。 如果您需要通过命令行创建，需要使用k
重置节点 操作场景 您可以通过重置节点修改节点的配置，比如修改节点操作系统、登录方式等。 重置节点会重装节点操作系统，并重新安装节点上Kubernetes软件。如果您在使用过程中修改了节点上的配置等操作导致节点不可用，可以通过重置节点进行修复。 约束与限制 v1.13及以上版本的CCE
Pod视图 从Pod视角呈现Pod维度集群资源、网络、磁盘等监控情况，帮助您详细了解Pod的运行状态。 指标说明 Pod视图暴露的指标包括Pod资源指标、Pod网络指标和Pod磁盘指标，具体说明如下： 图1 Pod资源指标 表1 Pod资源指标说明 指标名称 单位 说明 容器数 个
云服务器无法纳管至节点池时如何修改云服务器配置 云服务器纳管至节点池时，由于以下原因导致无法纳管，您可通过修改配置进行纳管。 无法纳管原因 解决方案 操作指导 规格不一致 将云服务器规格修改成节点池中包含的规格。 修改云服务器的规格 虚拟私有云和子网不一致 将云服务器所在的虚拟私
Node视图 从节点视角出发，加入了节点资源、网络、磁盘等关键指标呈现，帮助您掌控节点运行状况。 指标说明 Node视图暴露的指标如下： 图1 Node资源指标 表1 Node资源指标说明 指标名称 单位 说明 节点CPU使用率 百分比 节点CPU使用率 CPURequests水位
使用Kubectl命令操作集群 kubectl kubectl是Kubernetes集群的命令行工具，您可以将kubectl安装在任意一台机器上，通过kubectl命令操作Kubernetes集群。 CCE集群的kubectl安装请参见通过kubectl连接集群。连接后您可以执行kubectl
集群视图 基于集群的指标和PromQL语句，提供了集群节点、CPU、内存、网络、磁盘等关键资源相关图表，帮助您了解整体集群的资源运行状态。接下来主要从指标说明、指标清单两个部分来进行图表的说明，其中图表中对于数值过大的字节（bytes）会换算为MB、KB、GB等。 指标说明 集群
同步节点池 在节点池配置更新后，节点池中的已有节点无法自动同步部分配置，您可以手动同步节点配置。 批量同步过程中请勿删除或重置节点，否则可能导致节点池配置同步失败。 该操作涉及重置节点，节点上已运行的工作负载业务可能会由于单实例部署、可调度资源不足等原因产生中断，请您合理评估升级
混合云 应用场景 多云部署、容灾备份 为保证业务高可用，需要将业务同时部署在多个云的容器服务上，在某个云出现事故时，通过统一流量分发的机制，自动地将业务流量切换到其他云上。 流量分发、弹性伸缩 大型企业客户需要将业务同时部署在不同地域的云机房中，并能根据业务的波峰波谷进行自动弹性扩容和缩容，以节约成本。
创建使用自定义指标的HPA策略 Kubernetes默认的HPA策略只支持基于CPU和内存的自动伸缩，在复杂的业务场景中，仅使用CPU和内存使用率指标进行弹性伸缩往往无法满足日常运维需求。通过自定义指标配置工作负载HPA策略，可以根据业务自身特点，通过更多指标实现更灵活的弹性配置。
集群备份恢复 CCE备份恢复为无状态和有状态应用的备份和恢复提供了一套可靠、安全、灵活且高效的解决方案。通过遵循CCE备份恢复的全流程指导，您可以顺利地完成应用的备份和恢复。 建议在用户业务量小时执行备份和恢复操作。 方案优势 易用性：在应用备份和恢复阶段，已实现工具自动化。这些工具免安装，简单轻量且配置灵活。
基于Prometheus指标的弹性伸缩实践 Kubernetes默认的HPA策略只支持基于CPU和内存的自动伸缩，在复杂的业务场景中，仅使用CPU和内存使用率指标进行弹性伸缩往往无法满足日常运维需求。为此，CCE提供云原生监控插件（kube-prometheus-stack），可
监控 使用Prometheus监控多个集群 使用dcgm-exporter监控GPU指标 将Prometheus监控数据上报至第三方监控平台 通过PromQL语句查询Prometheus数据
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