调度管理 作业策略管理 支持自定义作业执行的频度、日历信息，可以为不同作业定义不同调度频率和日历。 图1 作业策略管理1 图2 作业策略管理2 作业计划场景 数据服务共享平台为开发人员提供按照计划自动执行作业的能力，支持在计划中配置自定义的频度、日历、作业、作业执行优先级等内容。

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调度管理 资产领用单 资产领用 资产上线[挂载](PDA) 资产下线 资产借用单 资产借用 资产归还单 资产归还扫描 资产报废单 资产报废扫描 资产盘点计划单 资产盘点 资产盘盈盘亏单 资产处置单 资产搬运计划 资产搬运扫描 资产转移 父主题： 设备管理

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在集群资源不足的场景下，gang的调度策略对于集群资源的利用率的提升是非常明显的。 虚拟GPU资源调度 支持GPU虚拟化资源调度。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 xGPU true/false true 允许 CCE Standard/ CCE Turbo 支持GPU单卡算力、显存分割与隔离的调度能力

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Volcano调度 Volcano调度概述 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 应用扩缩容优先级策略 父主题： 调度

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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小时：支持按间隔小时配置调度周期，在某一时刻开始调度运行，调度周期可按间隔时间配置为小时级别，在当天结束时间结束调度后第二天再自动开始调度。同时支持按离散小时进行调度周期配置，可以指定一天内的任意小时和分钟进行调度，离散小时调度仅支持自然周期调度。 天：支持在某天的某一时刻开始调度运行，调度周期为1天。

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选择需要部署的镜像版本。 容器规格 可配置目标工作负载中的目标容器的容器规格。 CPU配额 配额申请：容器使用的最小CPU需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配CPU总量 ≥ 容器CPU申请数时，才允许将容器调度到该节点。 配额限制：容器能使用的CPU最大值，如

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选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源，选择满足GPU虚拟化要求的驱动，并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。 步骤三：创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节，创建使用GPU虚拟化资源的无状态负载，并将GPU申请量设为大于

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Autopilot集群核心演进如下： 产品Serverless化：增加集群工作节点托管，实现集群全托管，用户无需对节点的部署、管理和安全性进行维护，集群规格自动弹性伸缩。 资源池化：采用华为云Serverless融合资源池，实现CPU、内存、GPU等资源的池化管理，减少资源碎片，容器资源按需使用。 性能全面优化：

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可以选择“替换升级”和“滚动升级”。 容器规格 可配置目标工作负载中的目标容器的容器规格。 CPU申请配额：容器使用的最小CPU需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配CPU总量≥容器CPU申请数时，才允许将容器调度到该节点。 CPU限制配额：容器能使用的CPU最大值。如果

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Grafana Grafana是一款开源的数据可视化和监控平台，可以为您提供丰富的图表和面板，用于实时监控、分析和可视化各种指标和数据源。 Prometheus（停止维护） Prometheus是一套开源的系统监控报警框架。在云容器引擎CCE中，支持以插件的方式快捷安装Prometheus。

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E 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，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。 详情请参见GPU虚拟化概述。 AI任务性能增强调度 针对AI、大数

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配置作业调度为年调度 场景描述 在配置作业配置调度时，可以选择一年中的某个时间进行调度。如果您需要配置作业的调度时间为年调度，请参考下面的方法进行配置。 配置方法 在 DataArts Studio 中配置一个按月调度执行的作业，然后在作业里面新增一个Dummy节点（空节点，不处理实

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什么是容器批量计算 容器批量计算（Batch Container Engine，简称BCE）服务聚焦泛互联网行业，重点围绕HPC、AI/大数据、基因等场景构建解决方案和竞争力，基于云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）、云容器实例（Cloud Container

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Kill，导致Pod中运行的业务中断。 设置容器生命周期 在什么场景下设置工作负载生命周期中的“停止前处理”？ 表2 数据可靠性 类别 评估项目 类型 影响说明 FAQ&样例 容器数据持久化 应用Pod数据存储，根据实际需求选择合适的数据卷类型。 可靠性 节点异常无法恢复时，存在

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CCE突发弹性引擎（对接 CCI）作为一种虚拟的kubelet用来连接Kubernetes集群和其他平台的API。Bursting的主要场景是将Kubernetes API扩展到无 服务器 的容器平台（如CCI）。 基于该插件，支持用户在短时高负载场景下，将部署在云容器引擎CCE上的无

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个虚拟机需要运行自己的系统进程。而容器内的应用进程直接运行于宿主机操作系统内核，没有硬件资源虚拟化分配的过程，避免了额外的系统进程开销，因此使得Docker技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。 图2 传统虚拟化和容器化方式的对比 作为一种新兴的虚拟化方式，Docker跟虚拟机相比具有众多的优势：

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容器 云容器引擎 CCE 容器 镜像服务 SWR 父主题： SCP授权参考

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容器 合理分配容器计算资源 升级实例过程中实现业务不中断 通过特权容器功能优化内核参数 使用Init容器初始化应用 容器与节点时区同步 容器网络带宽限制的配置建议 使用hostAliases参数配置Pod的/etc/hosts文件 CCE容器中 域名 解析的最佳实践 CCE中使用x86和ARM双架构镜像

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使用containerd容器引擎的专属操作系统 您可以自行选择操作系统及容器引擎 您可以自行选择操作系统及容器引擎 节点规格 自适应规格 由您选择指定的节点规格 由您选择指定的节点规格 节点升级和维护 节点自动升级、修复 节点需通过重置升级 节点需通过重置升级 容器网络模型 云原生网络2

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使用containerd容器引擎的专属操作系统 您可以自行选择操作系统及容器引擎 您可以自行选择操作系统及容器引擎 节点规格 自适应规格 由您选择指定的节点规格 由您选择指定的节点规格 节点升级和维护 节点自动升级、修复 节点需通过重置升级 节点需通过重置升级 容器网络模型 云原生网络2

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