微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    分布式任务调度框架 更多内容
  • 查询指定任务的调度信息总览

    查询指定任务调度信息总览 功能介绍 查询指定任务调度信息总览。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/fdi/

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  • MapReduce与其他组件的关系

    ourceManager是一个全新的资源管理系统,而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。 父主题: MapReduce

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  • 任务工单智能调度规则配置

    任务工单智能调度规则配置 路径:调度管理->调度管理>调度规则>智能调度规则配置 配置简介 可以针对智能调度规则进行“是否启用”的配置 图3.7-1智能调度规则配置 父主题: 任务相关配置

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  • 创建任务调度(API名称:createTaskSchedule)

    taskMode String 是 任务模式。 1:简单任务 2:任务下挂检查单 saveDraft String 是 保持草稿、提交。 0:保存草稿 1:提交 taskExtendList List 否 任务扩展属性。 scheduleType Integer 否 调度类型。 1:周 2:月

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  • 执行用例调度任务接口

    执行用例调度任务接口 功能介绍 执行用例调度任务接口,创建一个任务 URI POST /v1/{project_id}/tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String CodeArts的项目ID 请求参数 表2 请求Header参数

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  • 调度

    调度 执行作业 执行场景 父主题: API

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  • Spark与其他组件的关系

    k数,并下发这些任务到Executor。 Executor执行这些Task,将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式,可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark

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  • 数据调度

    数据调度 调度管理 调度管理为离线任务部署管理页面,所有离线订单的部署任务汇总调度维护。部署任务订单状态成功,失败,并可以查看历史调度和操作日志。 图1 调度管理-1 图2 调度管理-2 启动:任务状态为停止方可启动,默认置灰不可选 停止:运行状态才可以停止,默认置灰不可选 重新

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  • 调度统计

    用于统计CPU的一些调度信息,包括idle任务启动时间、idle任务运行时长、调度切次数等。OsShellStatisticsStart---调度统计功能开启函数。OsShellStatisticsStop---调度统计功能关闭函数。关闭后,会自动调用OsStatisticsShow输出调度统计信息。OsShellCmdDumpSched

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  • 调度策略

    调度策略 污点和容忍策略 负载亲和调度策略 节点亲和调度策略 父主题: 网关工作负载

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  • 调度策略

    选择“运行中”或“未运行”页签。 对于已有连接记录的设备,可以在设备列表页面,查看设备的调度区域。 当您未配置设备调度策略时,该设备调度区域默认为“全部区域”,即设备可连接所有区域下的闲置 云服务器 。 图1 查看调度范围与调度区域 修改设备的调度策略 登录控制台,在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。

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  • 调度配置

    资源利用率优化调度(Volcano调度器支持) AI任务性能增强调度(Volcano调度器支持) 异构资源调度(Volcano调度器支持) Volcano调度器(v1.27及以上版本支持) 设置Volcano调度器为默认调度器后,Volcano调度器将替换kube-schedul

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  • 修改任务调度(API名称:updateTaskSchedule)

    taskScheduleId Long 是 任务调度ID。 taskScheduleName String 是 任务调度名称。 isEnable String 是 是否启用。 1:启用 0:不启用 resource String 否 任务来源。 taskName String 是 任务名称。 sceneName

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  • 配置&编译框架简介

    配置&编译框架简介 Huawei LiteOS使用Kconfig文件配置系统,基于GCC/Makefile实现组件化编译。 不论是Linux下使用make menuconfig命令配置系统,还是Windows下使用Huawei LiteOS Studio进行图形化配置,Huawei

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  • Yarn与其他组件的关系

    Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式,可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式:Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn Cluster模式 运行框架如图1所示。 图1 Spark

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  • 组调度(Gang)

    调度(Gang) 组调度(Gang)满足了调度过程中“All or nothing”的调度需求,避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费,主要应用于AI、大数据等多任务协作场景。启用该能力后,可以解决分布式训练任务之间的资源忙等待和死锁等痛点问题,大幅度提升整体训练性能。 前提条件

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  • 高速网络栈

    图2 不同子网NPU卡间的网络 智能调度 AI大模型训练会将训练任务切分到多个计算节点进行分布式并行训练,会在节点之间引入复杂的通信行为,导致训练效率下降,智能调度通过考虑分布式训练通信的复杂性和集群带宽多级收敛的特性,根据大模型训练任务特征,并行度及可用资源拓扑信息,提供基于

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  • Spark2x与其他组件的关系

    k数,并下发这些任务到Executor。 Executor执行这些Task,将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式,可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源,将任务分布式的运行起来。Spark

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  • MapReduce应用开发简介

    的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序,然后把结果输入给reduce任务,最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务调度和监控,以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下: 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性

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  • 调度策略

    调度策略 如何让多个Pod均匀部署到各个节点上? 如何避免节点上的某个容器被驱逐? 为什么Pod在节点不是均匀分布? 如何驱逐节点上的所有Pod? 如何查看Pod是否使用CPU绑核? 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 为什么Pod调度不到某个节点上?

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题: 管理本地集群

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