虚拟私有云 VPC 资源

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隔离的、私密的虚拟网络环境,基于VPC构建独立的云上网络空间,实现与Internet、云内私网、跨云私网互通

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    亲和资源调度 更多内容
  • 亲和与反亲和调度

    亲和与反亲和调度 亲和与反亲和调度策略 在创建容器应用时,可以设置亲和/反亲和调度策略,例如将某类应用部署到某些特定的节点、不同应用部署到不同的节点等等。 IEF当前支持简易的调度策略,具体如下。 亲和性 容器应用与节点亲和:当容器应用与节点亲和时,容器应用只会调度亲和的这些节

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  • 亲和与反亲和调度

    亲和与反亲和调度 在守护进程集(DaemonSet)中讲到使用nodeSelector选择Pod要部署的节点,其实Kubernetes还支持更精细、更灵活的调度机制,那就是亲和(affinity)与反亲和(anti-affinity)调度。 Kubernetes支持节点和Pod两

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  • 负载亲和调度策略

    点上,调度器会将本次创建的Pod优先调度到其他拓扑域。 说明: 添加多条反亲和性规则时,即设置多个标签筛选需要反亲和的Pod,则本次创建的Pod会尽量同时反亲和多个满足标签筛选的Pod。但即使每个拓扑域都存在需要反亲和的Pod,也会选择一个拓扑域进行调度。 负载亲和/反亲和调度策略参数说明:

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  • 调度策略(亲和与反亲和)

    调度策略(亲和与反亲和) 创建工作负载时可以使用nodeSelector选择Pod要部署的节点,其实Kubernetes还支持更精细、更灵活的调度机制,那就是亲和(affinity)与反亲和(anti-affinity)调度。 Kubernetes支持节点和Pod两个层级的亲和

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  • 配置调度策略(亲和与反亲和)

    配置调度策略(亲和与反亲和) Kubernetes支持节点和Pod两个层级的亲和(affinity)与反亲和(anti-affinity)调度。通过配置亲和与反亲和规则,可以允许您指定硬性限制或者偏好,例如将前台Pod和后台Pod部署在一起、某类应用部署到某些特定的节点、不同应用部署到不同的节点等等。

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  • 节点亲和调度策略

    NotIn:亲和/反亲和对象的标签不在标签值列表(values字段)中。 Exists:亲和/反亲和对象存在指定标签名。 DoesNotExist:亲和/反亲和对象不存在指定标签名。 Gt:仅在节点亲和性中设置,调度节点的标签值大于列表值 (字符串比较)。 Lt:仅在节点亲和性中设置,调度节点的标签值小于列表值

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  • NUMA亲和性调度

    的节点进行调度。 Pod可配置的拓扑策略 Pod调度时筛选节点行为说明 1.根据Pod设置的拓扑策略,筛选可调度的节点 2.筛选可调度的节点后,进一步筛选CPU拓扑满足策略的节点进行调度 none 针对配置了以下几种拓扑策略的节点,调度时均无筛选行为: none:可调度 best-effort:可调度

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  • 设置节点亲和调度(nodeAffinity)

    集群默认调度策略随机调度。 指定节点池调度:指定工作负载Pod部署的节点池。若不指定,将根据集群默认调度策略随机调度。 自定义亲和策略:根据节点标签实现灵活的调度策略,支持的亲和性规则请参见表2。选择合适的策略类型后可以添加对应的调度策略,参数详情请参见表3。 自定义亲和策略 选

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  • 节点池亲和性调度

    节点池亲和调度 在替换节点池、节点滚动升级等场景中,需要使用新节点池替换旧节点池。在这些场景下,为做到业务不感知,可以在业务触发变更时,将业务的Pod软亲和调度到新的节点池上。这种软亲和调度会尽量将新创建的Pod或者重调度的Pod调度到新的节点池,如果新节点池资源不足,或者新节

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  • 设置工作负载亲和/反亲和调度(podAffinity/podAntiAffinity)

    1中,因此,亲和app=backend工作负载在调度时,可以调度到拓扑域1中。同理,反亲和app=backend工作负载在调度时,只能调度到拓扑域2或3中。 图1 工作负载亲和/反亲和示意图 配置负载亲和/反亲和调度策略 您可以通过不同的方式配置负载亲和/反亲和调度策略,将Pod调度到满足条件的节点。

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  • 服务亲和

    服务亲和 设置成节点亲和在某些场景下可能导致无法访问ELB,具体情况请参考 集群内部无法使用ELB地址访问负载处理。 进入CCE Console页面,单击“集群名称--服务--服务”,单击要操作服务更多列的“编辑YAML”。 通过YAML配置如下参数: spec: type:

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  • 应用GPU资源调度方式

    应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量,调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时,支持以共享方式进行资源调度,对现有

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  • 工作负载调度策略概述

    满足,才能将Pod调度到候选节点上。 设置节点亲和调度(nodeAffinity) 工作负载亲和/反亲和 podAffinity/podAntiAffinity 您可以根据工作负载标签,使用标签选择器来筛选需要亲和/反亲和的Pod,并将新建的工作负载调度/不调度至目标Pod所在的

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  • 高性能调度

    之间的亲和性和反亲和性策略,并使用task-topology算法,可优先将具有亲和性配置的task调度到同一个节点上,将具有反亲和性配置的Pod调度到不同的节点上。同样是处理亲和性和反亲和性配置对Pod调度的影响,task-topology算法与Kubernetes默认调度器处理

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  • 资源利用率优化调度配置案例

    weight 负载感知调度,开启后默认值是 5 负载感知调度 节点池亲和调度(nodepoolaffinity) nodepoolaffinity.weight 节点池亲和调度,开启后默认是 10000 节点池亲和调度 如何减少节点资源碎片,提高集群资源利用率 集群中存在大作业

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  • 修改计算资源调度信息

    修改计算资源调度信息 功能介绍 修改计算资源调度信息 URI PUT /v1/{project_id}/system/computing-resources/{id}/schedule 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目ID,您可以从获取项目ID中获取。

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  • Yarn模式下动态资源调度

    Yarn模式下动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说,资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务(比如JD BCS erver),若分配给它多个Executor,可是却没有任何任务分配给它,而此时有其他的应用却资源紧张,这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。

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  • 查询计算资源调度信息

    查询计算资源调度信息 功能介绍 查询计算资源调度信息 URI GET /v1/{project_id}/system/computing-resources/{id}/schedule 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目ID,您可以从获取项目ID中获取。

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  • 资源利用率优化调度

    资源利用率优化调度 装箱调度(Binpack) 重调度(Descheduler) 节点池亲和调度 负载感知调度 资源利用率优化调度配置案例 父主题: Volcano调度

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  • 优先级调度与抢占

    右侧选择“调度配置”页签。 在“业务优先级保障调度”配置中,进行优先级调度配置。 基于优先级调度调度器优先保障高优先级业务运行,但不会主动驱逐已运行的低优先级业务。基于优先级调度配置默认开启,不支持关闭。 基于优先级抢占调度:将Volcano调度器设置为集群默认调度器时,支持基

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  • 可靠性功能

    工作负载弹性伸缩:即调度层弹性,主要是负责修改负载的调度容量变化。例如,HPA是典型的调度层弹性组件,通过HPA可以调整应用的副本数,调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量,从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩:即资源层弹性,主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时,会通过弹出

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