规格，并依赖管理调度平台，弹性扩展自有的高性能计算集群规模，在业务量高峰时段，可快速提升机算速度，缩短计算周期，节省大量硬件设施投入，优化投入产出成本。 能源勘探 场景概述 为了满足全球日益增长的能源需求，石油和天然气行业已经成为高性能计算（HPC）的最大应用和创新行业之一。随着

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计CAD/CAE，生物科学，能源勘探，图片渲染和异构计算等涉及高性能计算集群来解决大型计算问题的领域。根据其业务特性对共享的文件系统有如下要求： 工业设计CAE/CAD：如汽车制造中使用到的CAE/CAD等涉及仿真软件，在进行数据计算时需要计算节点之间进行紧密的通信，要求文件系统高带宽、低时延。

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计CAD/CAE，生物科学，能源勘探，图片渲染和异构计算等涉及高性能计算集群来解决大型计算问题的领域。根据其业务特性对共享的文件系统有如下要求： 工业设计CAE/CAD：如汽车制造中使用到的CAE/CAD等涉及仿真软件，在进行数据计算时需要计算节点之间进行紧密的通信，要求文件系统高带宽、低时延。

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HPC简介 什么是HPC 高性能计算（High-performance computing，HPC）是一个计算机集群系统，它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。 HPC的业务特点 科学研究

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高性能计算型 高性能计算型实例类型总览 高性能计算型实例每一个vCPU都对应一个英特尔® 至强® 可扩展处理器核心的超线程，主要适用于高性能计算业务场景，能够提供海量并行计算资源和高性能的基础设施服务，达到高性能计算和海量存储的要求，保障渲染效率。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线

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超高性能计算型 超高性能计算型实例类型总览 超高性能计算型主要用于满足高端计算（例如工业仿真、分子建模、计算流体力学）的需要，除了提供强大的CPU能力外，还提供了多种选择，使用EDR InfiniBand网卡组成的低延迟RDMA网络，支持内存密集的计算需求。 该类型弹性 云服务器 默

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概述 操作场景 高性能计算解决方案适用于基因测序，工业仿真等高性能计算场景，您根据实际计算需求购买HPC集群。 本节操作介绍创建HPC集群的方式，以及创建流程，引导您一站式完成集群的创建、配置，并在HPC-S²上完成高性能计算作业。 部署方式简介 购买高性能计算解决方案：根据实际

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同意协议，单击“提交”。 提交/支付成功后，返回到集群管理页面，可查看到集群列表中该集群已经是“创建中”了，等待集群创建完成变成“运行中”代表集群创建完成。 后续操作 如需查看集群详情、节点列表、共享存储信息，请参考查看HPC集群 父主题： 快速入门

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HPC-S²的管理控制台提供了HPC-S²集群相关的集群创建、集群进度（包括创建/部署/扩容/缩容等操作）查看、集群详情查看、对集群进行管理（包括扩容、启动、停止、删除等操作）、实例topo管理的功能。 节点管理 HPC-S²的管理控制台提供了HPC-S²集群的节点进行查询、启动、停止、重启、删除等管理功能。

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问。 使用场景 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。

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问。 使用场景 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。

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规格三节点集群如何选择？ 小规格多节点： 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩，但不能忍受太高的成本，可以选择小规格多节点集权。 例如，规格为8核32G的小规格集群（dwsx2.h.2xlarge.4.c6），可以提供较强的计算能力，由于集群节点数量较多，可以处理集群的高并发请求

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目标集群资源规划 CCE支持对集群资源进行自定义选择，以满足您的多种业务需求。表1中列举了集群的主要性能参数，并给出了本示例的规划值，您可根据业务的实际需求大小进行设置，建议与原集群性能配置保持相对一致。 集群创建成功后，表1中带“*”号的资源参数将不可更改，请谨慎选择。 表1 CCE集群规划

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集群 业务模型编号对应的业务模型，请参见业务模型。 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和shard节点规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS

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集群 CCE集群选型建议 通过CCE搭建IPv4/IPv6双栈集群 制作CCE节点 自定义镜像 创建节点时执行安装前/后脚本 创建节点时使用OBS桶实现自定义脚本注入 通过kubectl对接多个集群 选择合适的节点数据盘大小 集群视角的成本可视化最佳实践 使用共享VPC创建 CCE Turbo 集群

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集群 集群概述 购买集群 连接集群 管理集群 升级集群 集群管理最佳实践

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集群 DDS集群由dds mongos、config、shard组成，节点架构示意图如下： 图1 分片集群示意图 dds mongos dds mongos负责查询与数据写入的路由，是实例访问的统一入口。 每个实例有2～32个dds mongos，数量由用户自定义。 用户可直接连接dds

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集群 基础配置 网络 认证 访问配置 权限管控 容器驱逐配置 端口范围配置 特性开关 调度器性能配置 集群调度器配置 调度算法 部署策略 控制器性能配置 集群控制器并发配置 节点生命周期控制器（node-lifecycle-controller）配置 负载弹性伸缩控制器（hori

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集群 Kubernetes版本发布记录 Autopilot集群版本发布说明 购买Autopilot集群 连接集群 管理集群 升级集群

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集群 集群创建 集群运行 集群删除 集群升级

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集群 业务模型编号对应的业务模型，请参见业务模型。 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和shard节点规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS

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