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/etc/resolv.conf 更详细的配置DNS步骤可以参考配置DNS。 方法二： 修改CCE集群所在的VPC子网的DNS配置，这样新创建的Node节点的/etc/resolv.conf文件中会直接刷新成指定的域名解析服务器地址。 此方法需要确保节点能够正常使用IDC的域名解析服务器解析华为云
第二位小数：预绑定高水位，弹性网卡预绑定的最高比例（最大预绑定弹性网卡数 = ⌊节点的总弹性网卡数 * 预绑定高水位⌋） BMS节点上绑定的弹性网卡数：Pod正在使用的弹性网卡数 + 最小预绑定弹性网卡数 < BMS节点上绑定的弹性网卡数 < Pod正在使用的弹性网卡数 + 最大预绑定弹性网卡数
匹配任何单个非“/”的字符。 {选项1, 选项2, ...}：同时匹配多个选项。 触发动作 当前仅支持更新容器的镜像，需指定更新的应用，以及该应用下的容器。 触发器状态 选择“启用”。 触发器类型 选择“云容器引擎CCE”。 选择应用 选择要更新镜像的应用及其容器。 示例1：触发条件为“全部触发”
Service，DSS）可以为您提供独享的物理存储资源，通过数据冗余和缓存加速等多项技术，提供高可用性和持久性，以及稳定的低时延性能。CCE支持将使用DSS创建的存储卷挂载到容器。 专属存储性能规格 存储池性能的主要指标有IO读写延时、IOPS和吞吐量。 IOPS：每秒进行读写的操作次数。 吞吐量：
CCE支持将极速文件存储（SFS Turbo）创建的存储卷挂载到容器的某一路径下，以满足数据持久化的需求。极速文件存储具有按需申请，快速供给，弹性扩展，方便灵活等特点，适用于海量小文件业务，例如DevOps、容器微服务、企业办公等应用场景。 SFS Turbo为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸
节点池扩容时，将根据节点池的节点模板信息计算资源，而ECS侧变更规格导致节点的规格与节点池设定的规格不一致，导致当前集群的CPU和内存使用量计算存在偏差，使扩容时节点池的资源总数可以部分超出CPU/内存的扩容上限。 节点池缩容时，如果缩容已变更规格的节点，将导致实际缩容的CPU/内存数（4
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。 本文介绍如何部署示例
restart kubelet 问题根因 该问题常见于文件存储挂载模式为hard的场景，在hard模式下，所有访问挂载点的进程都会Hang住，直到访问成功。使用soft模式挂载可以避免该情况，具体请参见设置挂载参数。 父主题： 工作负载异常问题排查
检查Job的.status.termination字段。该字段的值表示终止过程中的Job所关联的Pod数量。 带索引Job的回退限制 默认情况下，带索引的Job（Indexed Job）的 Pod 失败情况会被记录下来，受.spec.backoffLimit字段所设置的全局重试次
检查Job的.status.termination字段。该字段的值表示终止过程中的Job所关联的Pod数量。 带索引Job的回退限制 默认情况下，带索引的Job（Indexed Job）的 Pod 失败情况会被记录下来，受.spec.backoffLimit字段所设置的全局重试次
弹性伸缩 使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩 CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务 基于Prometheus指标的弹性伸缩实践 基于ELB监控指标的弹性伸缩实践 通过Nginx Ingress对多个应用进行弹性伸缩
PU等异构节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境。 Turbo: CCE Turbo集群。 全面基于云原生基础设施构建的云原生2.0的容器引擎服务，具备软硬协同、网络无损、安全可靠、调度智能的优势，为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。
上，用于定时调整HPA策略的实例数范围。 CronHPA策略单独使用：CronHPA 直接定时调整工作负载的Pod实例数。 指标触发 支持按照当前实例数的百分比进行扩缩容。 支持设置一次扩缩容的最小步长，可分步分级扩缩容。 支持按照实际指标值执行不同的扩缩容动作。 周期触发 支持
回老版本。 蓝绿发布提供了一种零宕机的部署方式，是一种以可预测的方式发布应用的技术，目的是减少发布过程中服务停止的时间。在保留老版本的同时部署新版本，将两个版本同时在线，新版本和老版本相互热备，通过切换路由权重的方式（非0即100）实现应用的不同版本上线或者下线，如果有问题可以快速地回滚到老版本。
Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题： 资源争抢问题 TensorFlow的作业包含Ps和Worker两种不同的角色，这两种角色的Pod要
创建GPU类型节点，具体请参见创建节点。 集群中需要安装GPU插件，且安装时注意要选择节点上GPU型号对应的驱动，具体请参见CCE AI套件（NVIDIA GPU）。 在v1.27及以下的集群中使用默认GPU调度能力时，GPU插件会把驱动的目录挂载到/usr/local/nvidia/lib64，在容器中使用GP
Deployment的升级可以是声明式的，也就是说只需要修改Deployment的YAML定义即可，比如使用kubectl edit命令将上面Deployment中的镜像修改为nginx:alpine。修改完成后再查询ReplicaSet和Pod，发现创建了一个新的ReplicaSet，Pod也重新创建了。
percentage应小于100并为5的倍数。 修复存在PVC绑定失败的场景下，后续提交Pod调度慢的问题。 修复节点上存在长时间Teminating Pod场景下，新提交Pod无法运行的问题。 修复并发创建挂载PVC的Pod的场景下，volcano重启的问题。 1.9.1 v1.19.16
CCE集群界面的某个节点磁盘监控高达80%以上，而进入云监控界面看到的磁盘使用率在40%不到。 后面在该节点上排查，发现有一个pvc磁盘使用达到了92%，将这个盘清理后，集群界面的磁盘使用率和云监控使用率一致了。 请问集群界面的节点监控是怎么样的原理，是否只报最大磁盘使用率的数据呢？ 问题解答： CCE集群监控
可访问共享的对象存储数据。 公共/私有网络：对象存储数据允许在公网访问，满足互联网应用需求。 容量与性能：容量无限制，性能较高（IO读写时延10ms级）。 应用场景：适用于（基于OBS界面、OBS工具、OBS SDK等）的一次上传共享多读（ReadOnlyMany）的各种工作负载
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