容器防御 容器防火墙 容器集群防护

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容器管理 查看容器节点防护状态 导出容器节点列表 管理本地镜像 管理仓库镜像 管理CI/CD镜像 查看容器信息 处置风险容器 卸载集群Agent 关闭容器版防护 父主题： 资产管理

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容器安全 如何关闭节点防护？ 容器安全服务如何切换至企业主机安全？ 如何开启节点防护？ 自建K8s容器如何开启apiserver审计功能？ 容器集群防护插件卸载失败怎么办？ 集群连接组件（ANP-Agent）部署失败 集群权限异常 上传镜像到私有镜像仓失败 CCE集群开启安全服务异常

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容器管理 查询容器节点列表 查询容器基本信息列表 父主题： API说明

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这三种方式的优缺点如表1。 表1 应用容器化改造方式 应用容器化改造方式 优点 缺点 方式一： 单体应用整体容器化 业务0修改：应用架构和代码不需要做任何改动。 提升部署和升级效率：应用可构建为容器镜像，确保应用环境一致性，提升部署效率。 降低资源成本：容器对系统资源利用率高。相比虚拟机技术，

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概要 本章节主要讲述在CodeArts IDE Online中如何快速将开发好的微服务部署到华为云容器服务并进行快速验证的过程。 父主题： 基于CodeArts IDE Online快速开发、部署微服务

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在微服务平台管理微服务 在微服务平台查看微服务列表 在微服务平台查看微服务配置详情 在微服务平台查看微服务部署记录 在微服务平台查看微服务部署日志 在微服务平台变更微服务配置 在微服务平台重新部署微服务 在微服务平台回退微服务版本 在微服务平台查看K8S事件 在微服务平台查看微服务实例列表

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购买E CS 启用环境并录入账号信息，具体请参见环境配置及账号录入。 完成资源接入，具体请参见资源接入。 在微服务容器化部署前，需要在微服务平台为环境绑定CCE集群，用于在环境下部署和运行微服务。具体请参见环境配置。 父主题： 部署上线

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容器舰队 舰队开通联邦校验失败怎么办？ 将已接入联邦且状态异常的集群移出舰队失败怎么办？ 部署Nginx Ingress后状态为未就绪怎么办？ 执行kubectl命令报错Error from server (Forbidden)怎么办？

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通过和进行设置。 卡片背景 卡片背景支持有背景和无背景设置。 无背景：当未勾选框时，为无背景格式。 有背景：当勾选框时，为有背景格式。支持背景颜色的设置。 状态icon 可以设置icon的显示方式和颜色，支持始终显示和悬停显示。卡片icon支持有状态icon和无状态icon设置。

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容器网络 容器网络模型对比 云原生网络2.0模型 VPC网络模型 容器隧道网络模型 Pod网络配置 父主题： 网络

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色字体数值，可以查看所选时间段内该Web容器的趋势图。 单击“版本”列的版本信息，可以查看对应版本详情。 在Web容器页签选择您想要查看的“实例名称”和“监控项”，可以查看该实例在对应采集器下的不同指标集下的应用监控数据。 图2 选择实例和监控项 单击时间维度选择按钮，默认“近20分钟”。

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容器指纹 采集容器资产指纹 查看容器资产指纹 父主题： 资产管理

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容器舰队 容器舰队概述 管理容器舰队 管理未加入舰队的集群

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容器组 容器组（Pod）是Kubernetes中最小的可部署单元。一个Pod（容器组）包含了一个应用程序容器（某些情况下是多个容器）、存储资源、一个唯一的网络IP地址、以及一些确定容器该如何运行的选项。Pod容器组代表了Kubernetes中一个独立的应用程序运行实例，该实例可能

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容器设置 容器基本信息 设置容器规格 设置容器生命周期 设置容器健康检查 设置环境变量 配置工作负载升级策略 配置调度策略（亲和与反亲和） 配置调度与差异化 父主题： 工作负载

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容器存储 存储概述 挂载本地存储 挂载存储卷 创建存储卷声明 父主题： 集群联邦

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在健康检查区域，单击“编辑”，修改就绪状态检查和存活状态检查执行命令。 sh -c ls /etc/hosts 单击“保存”，工作负载会拉起一个新pod。 新pod没有启动进程，使用命令 "./start.sh &"，手动启动进程 。 父主题： 运维中心微服务平台

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动化配置和管理的方法，通过将传统的手动配置和脚本化配置转变为代码形式，使得基础设施的管理更加一致、可重复、可追踪和可版本控制。部署服务按服务管理资源，将微服务作为最小变更单元 ，进行自动化的变更管理。 监控服务 监控服务（ServiceInsight）是一个为开发人员和运维SRE（Site

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微服务和普通应用有什么不同？ 微服务是一种架构模式，其核心是将一个单体应用分成多个部分进行开发。所以微服务架构的应用程序，其本质上是一个分布式应用。 基于微服务架构构建的应用程序，可以让业务变化更快，整体系统可靠性更高。 类型 微服务 普通应用 开发 每个微服务的体量相对较小，业界的two

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4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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