其所申请资源的Request/Limit差异很大，这直接导致了集群负载不均的问题： 集群中的部分节点，资源的真实使用率远低于资源申请值的分配率，却没有被调度更多的Pod，这造成了比较大的资源浪费。 集群中的另外一些节点，其资源的真实使用率事实上已经过载，却无法为调度器所感知到，这极大可能影响到业务的稳定性。

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配置调度身份 数据开发模块的作业执行中会遇到如下问题： 数据开发模块的作业执行机制是以启动作业的用户身份执行该作业。对于按照周期调度方式执行的作业，当启动该作业的IAM账号在调度周期内被停用或删除后，系统无法获取用户身份认证信息，导致作业执行失败。 如果作业被低权限的用户启动，也会因为权限不足导致作业执行失败。

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在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中，CPU只负责算子的下发，而NPU负责算子的执行，算子下发和执行异步发生，性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下，算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面，理想情况下CPU侧算子下发会明显比NPU侧算子执行更快，此时性能瓶颈主要集中在NPU

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负载均衡 负载均衡概述 负载均衡实例管理 监听管理 灰度管理 过载控制管理 资源管理 创建证书

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获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 schedule_id 否 String 调度计划id，租户下唯一，选填如不填则随机生成

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bject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 响应参数 无 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/edge-nodes/{edge_no

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调度计划管理 创建调度计划 更新调度计划，机机接口，全量更新字段 删除调度计划 父主题： API列表

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默认展示当前应用租户下所有数据入图任务的调度任务。如有需要，您还可： 筛选任务：在“条件筛选”处输入或选择常用查询条件，或展开“高级搜索”选择更多查询条件，单击“搜索”，任务列表显示满足条件筛选的数据。 更改排序：单击表头各参数后的，列表按对应参数升序或降序排列。 查看调度任务执行详情：单击具体任务的“操作”

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Scheduler工作流 Volcano Scheduler的工作流程如下： 客户端提交的Job被调度器识别到并缓存起来。 周期性开启会话，一个调度周期开始。 将没有被调度的Job发送到会话的待调度队列中。 遍历所有的待调度Job，按照定义的次序依次执行enqueue、allocate、pr

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Integer 调度计划的执行间隔时间周期。 最小值：1 最大值：59 created_date Integer 调度计划的创建时间。 最小值：1 最大值：99999999999999999 last_modified_date Integer 调度计划最近一次的修改时间。 最小值：1

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运维调度 运维概览 作业监控 实例监控 补数据监控 基线运维 通知管理 备份管理 操作历史 父主题： 数据开发组件

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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行业竞争激烈，用户对服务的体验要求高，尤其是用户体验成为互联网企业的核心竞争力。如何能获取用户的真实体验感受，减少流失率，提升用户转化率成为企业的难题。 解决方案 AOM提供应用体验管理能力，实时分析应用事务从用户请求、服务器到数据库，再到服务器、用户请求的完整过程，实时感知用户对应用的满意度，

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Autopilot是云容器引擎服务推出的Serverless版集群，为您提供免运维的容器服务，并提供经过优化的Kubernetes兼容能力。在创建CCE Autopilot集群后，您无需购买节点即可部署应用，同时也无需对节点的部署、管理和安全性进行维护，只需要关注应用业务逻辑的实现，可以大幅降低您的运维成本，提高应用程序的可靠性和可扩展性。

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请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。 加权最少连接：最少连接是通过当前活跃的连接数来估计服务器负载情况的一种动态调度算法。加权最少连

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加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。 加权最少连接：最少连接是通过当前活跃的连接数来估计服务器负载情况

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。 吞吐量 使用系统的吞吐量来定义处理数据的整体能力。数据库的吞吐量以每秒的查询次数、每秒的处理事务数量或平均响应时间来测量。数据库的处理能力与底层系统（磁盘I/O，CPU速度，存储器带宽等）有密切的关系，所以当设置数据库吞吐量目标时，需要提前了解硬件的性能。 竞争 竞争是指两组

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切的关系，所以当设置数据库吞吐量目标时，需要提前了解硬件的性能。 竞争 竞争是指两组或多组负载组件尝试使用冲突的方式使用系统的情况。比如，多条查询视图同一时间更新相同的数据，或者多个大量的负载争夺系统资源。随着竞争的增加，吞吐量下降。 优化 数据库优化可以影响到整个系统的性能。在

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资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会引起资源消耗的增加，包括CPU、内存、I/O和网络带宽等资源的消耗都会出现明显的增长，而且随着并行度的增大，资源消耗也随之增大。当上述资源成为瓶颈的情况下，SMP无法提升性能，反而可能导致集群

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。 吞吐量 使用系统的吞吐量来定义处理数据的整体能力。数据库的吞吐量以每秒的查询次数、每秒的处理事务数量或平均响应时间来测量。数据库的处理能力与底层系统（磁盘I/O，CPU速度，存储器带宽等）有密切的关系，所以当设置数据库吞吐量目标时，需要提前了解硬件的性能。 竞争 竞争是指两组

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