管理组件标签 标签是以key/value键值对的形式附加在工作负载上的。添加标签后，可通过标签对工作负载进行管理和选择，主要用于设置亲和性与反亲和性调度。您可以给多个工作负载打标签，也可以给指定的某个工作负载打标签。 您可以根据业务需求对无状态工作负载、有状态工作负载和守护进程集的

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渲染节点调度 功能介绍 一般由设备调用，用于获取可以连接的 GPU云服务器 的IP地址等信息。 接口约束 无 URI POST /v1/{project_id}/cvr/node/scheduler 该接口需要使用区域级终端节点调用，例如需进行华北-北京四区域的渲染节点调度，请使用华北-北京四的终端节点。

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列表默认展示当前企业租户下xDM-F数据同步中所有的实例调度任务。 如有需要，您还可： 筛选实例调度任务：在“条件筛选”处输入或选择常用查询条件，单击“搜索”。 查看详情：单击目标任务的“实例调度任务编码”链接，在弹出的详情页查看任务的基本信息和调度详情。 父主题： 实例调度任务

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调度器性能配置 请求至kube-apiserver的QPS配置 与kube-apiserver通信的qps 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 kube-api-qps 大于等于0 100 允许 CCE Standard/ CCE Turbo 与kube-apiserver通信的qps

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在左侧导航栏选择“DDoS调度中心 > CDN调度”。 在“CDN调度”页面中，单击上方的“添加规则”。 图1 添加CDN调度规则 在弹出的对话框中添加相关内容，具体填写规则见表1。 图2 规则详情 表1 规则填写详情 参数 说明 规则名称 输入CDN调度的自定义规则名称。 CDN 域名

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uleProfile管理调度功能。 调度策略 CCE集群工作负载弹性调度到CCI策略有如下三种： 调度策略 策略图解 适用场景 强制调度策略（enforce） CCE工作负载强制弹性到CCI。 本地优先调度策略（localPrefer） 工作负载优先调度到CCE集群，集群资源不足时工作负载弹性到CCI。

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2。 图1 DRF调度示意图 配置公平调度策略 安装Volcano后，您可通过“配置中心 > 调度配置”选择开启或关闭DRF调度能力，默认开启。 登录CCE控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“配置中心”，在右侧选择“调度配置”页签。 在“AI任务性能增强调度”配置中，选择是否开启“公平调度

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数据入图调度 查看调度任务 管理调度任务 父主题： 数据入图

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集群调度器配置 开启GPU共享 是否开启GPU共享能力 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 enable-gpu-share true/false true 允许 CCE Standard/CCE Turbo 配置建议： true 默认调度器 集群调度器选择开关，用户可自定义调度器模式。

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使用omm用户登录主管理节点。 执行调度器切换。 调度器切换分为三种模式： 0：将Capacity调度器配置转换到Superior，然后将Capacity调度器切换到Superior。 1：只将Capacity调度器配置转换到Superior。 2：只将Capacity调度器切换到Superior。

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配置调度日历 作业调度支持按照日历配置自定义工作日期进行周期调度。 调度日历配置完成后，在作业开发界面，在“调度配置”页签，选择周期调度，选择调度日历，即可按照调度日历所定义的工作日期进行调度。如果作业不在日历范围内是空跑，在日历范围内是正常执行。 使用调度日历功能后，在作业正常

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”，请参阅前面节点亲和性部分中的描述。 亲和性的一个示例是“将服务A和服务B的Pod放置在同一区域，因为它们之间需要进行大量交流”，而反亲和性的示例将是“将此服务的pod跨区域分布”。 Pod间亲和性与反亲和性需要大量的处理，这可能会显著减慢大规模集群中的调度。 不建议在超过数百个节点的集群中使用它们。

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[00:00-59:59] 图2 自然周期调度作业依赖关系全景图 如何确认当前的周期调度依赖是传统周期调度依赖还是自然周期调度依赖？ 自然周期调度在2023年6月开始全网使用，在之后购买的实例支持自然周期调度。 创建了一个作业A，以小时进行调度，同时创建一个作业B，以天进行调度。 作业A在关联依赖作

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节点管理：通过节点标签管理节点，给节点分类。 工作负载与节点的亲和与反亲和：通过为节点添加标签，您可以使用节点亲和性将Pod调度到特定节点，或使用反亲和性避免将其调度到特定节点，具体操作详情请参见设置节点亲和调度。 节点固有标签 节点创建出来会存在一些固有的标签，并且是无法删除的，这些标签的含义请参见表1。

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如下代码所示，当定义完计算逻辑后，使用auto_schedule机制，便可以自动生成相应的调度，此处通过TVM的打印机制可以看到相应计算的中间表示。配置信息包括是否需要打印、编译以及算子内核名以及输入、输出张量。使用generic的auto_schedule接口，自动生成相应的调度（schedule），auto_schedule接口的参数

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如下代码所示，当定义完计算逻辑后，使用auto_schedule机制，便可以自动生成相应的调度，此处通过TVM的打印机制可以看到相应计算的中间表示。配置信息包括是否需要打印、编译以及算子内核名以及输入、输出张量。使用generic的auto_schedule接口，自动生成相应的调度（schedule），auto_schedule接口的参数

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取消调度 可以勾选多个调度规则，一起“取消调度”后，检查单不再自动调度创建 新建“调度规则”基本信息 新建调度，先选择任务场景，确认后继续录入调度规则基本信息。 图2 选择任务场景 图3 新建调度规则 表2 调度规则字段说明 输入项 填写规则 调度规则名称 必填，手动输入调度规则名称

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周期调度依赖策略 传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 传统周期调度 自然周期调度 自然周期调度之同周期依赖原理 自然周期调度之上一周期依赖原理 父主题： 数据开发进阶实践

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修改调度计划 功能介绍 通过任务ID和调度ID修改调度计划。 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 PUT /v2/{project_id}/fdi/ins

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离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖的详细信息请参见传统周期调度。 自然周期调度依赖的详细信息请参见自然周期调度。 随着用户业务的演进，自然周期调度中，增加了许多新的调度规则，如离散小时调度，最近

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运维监控能力。 Kubernetes存在的问题 Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题： 资源争抢问题 Tensor

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