本章节介绍云原生网关的计费项、计费方式和计费规则。本产品计费不包含负载均衡和容器服务等IaaS层资源的费用。 计费项 MSE云原生网关的计费项包含MSE托管的网关实例费用和数据盘费用，其中数据盘费用单独计算。 计费方式 目前云原生网关提供包年包月和按需付费两种付费模式。 按需付费：按需付费是后付费模式，您只需按实际情况进行使用，然后按照使用账单付费即可。 为避免造成您的损失，如果您不想再使用此产品，则需要您在应用管理页面内删除应用，系统才会正式停止计费。 包年包月：包年包月是预付费模式，按照包年包月的方式进行付费购买。 只要您实际接入的实例数不超过您购买的实例数，不会造成额外的费用。 包年包月的模式下，您需要在到期前进行续费或选择自动续费的方式，确保产品持续可用。 计费规则 实例计费规则 云原生网关实例计费规则如下： 版本类型 主机类型 CPU(核） 内存（GB） 按需（元/节点/小时） 包月（元/节点/月） 云原生网关基础版 X86通用型 2 4 0.84 422 云原生网关基础版 X86通用型 4 8 1.68 844 云原生网关基础版 X86通用型 8 16 3.35 1688 云原生网关基础版 X86通用型 16 32 6.7 3376 云原生网关集群版 X86通用型 2 4 0.84 422 云原生网关集群版 X86通用型 4 8 1.68 844 云原生网关集群版 X86通用型 8 16 3.35 1688 云原生网关集群版 X86通用型 16 32 6.7 3376 云原生网关集群版(鲲鹏系列主机) ARM鲲鹏 2 4 1.764 886.2 云原生网关集群版(鲲鹏系列主机) ARM鲲鹏 4 8 3.528 1772.4 云原生网关集群版(鲲鹏系列主机) ARM鲲鹏 8 16 7.035 3544.8 云原生网关集群版(鲲鹏系列主机) ARM鲲鹏 16 32 14.07 7089.6 云原生网关集群版(飞腾系列主机) ARM飞腾 2 4 1.176 590.8 云原生网关集群版(飞腾系列主机) ARM飞腾 4 8 2.352 1181.6 云原生网关集群版(飞腾系列主机) ARM飞腾 8 16 4.69 2363.2 云原生网关集群版(飞腾系列主机) ARM飞腾 16 32 9.38 4726.4 云原生网关集群版(海光系列主机) X86海光 2 4 1.26 633 云原生网关集群版(海光系列主机) X86海光 4 8 2.52 1266 云原生网关集群版(海光系列主机) X86海光 8 16 5.025 2532 云原生网关集群版(海光系列主机) X86海光 16 32 10.05 5064 以订购云原生网关集群版2C4G为例，若订购3节点，则价格为：42231266元/月。

本文主要介绍CMDB管理 APM会内置一个资源配置管理信息CMDB，用于组织应用结构信息以及相关配置信息，主要概念如下： 应用 ：一个应用代表一个逻辑单元，是一个全局概念，各个region都可以看到相同的应用信息，比如一个租户下面比较独立的功能模块可以定义为一个应用。 子应用 ：在一个应用下面可以创建多个子应用，主要起文件夹和管理的功能。子应用为全局概念，当前最多支持三层子应用。 组件 ：组件指一个应用程序或者微服务，为全局概念，一般跟下面的环境一起组合使用，一个组件可以包含一个或者多个环境。比如一个订单的应用程序，包含功能测试环境，压力测试环境，预发环境以及现网环境等。 环境 ：一个组件或者程序，由于部署不同的配置参数，形成多个环境。每个环境都有region属性，可以通过region信息可实现环境的过滤，也可以在环境上打上一个或多个标签，通过标签进行环境过滤。 实例 ：实例是环境下的一个进程，名称由主机名+ip+实例名称组成。一个环境一般是部署在不同主机上或不同容器中，若部署在同一主机上，会通过实例名称进行区分。 环境标签 ：环境标签是在环境上的一个属性，多个环境可能具有相同的标签，可以通过标签对环境进行过滤。标签也承载公共配置能力，比如在某个标签上设置的配置，各个具有标签的环境都共享。需注意环境标签定义在应用层面，也就是说一个标签只能添加在本应用下的环境，不能跨应用进行。 图CMDB结构 CMDB结构树支持隐藏操作。 步骤 1 单击“隐藏”，CMDB结构树不展示。 图隐藏CMDB结构树 步骤 2 单击页面上方“节点路径”选择相应的节点。 图 选择节点 步骤 3 单击“展示”，展示CMDB结构树。

本文介绍科研助手的应用场景。 科研助手广泛应用于科研教育、影视视频渲染、生物数据分析、高性能计算等领域。 科研教育 适用场景 适用于高校或科研机构等进行科学计算的场景，为不同类型开发、探索、教学科研用户，提供更好云化开发体验。无需繁琐的环境配置，辅助教育从业者快速实现在线教学演示与科研项目的开发。 产品优势 在线代码开发与调测： 云化Jupyter和VS Code使用，贴近开发人员使用习惯。 预置镜像，即开即用： 开发环境提供了计算资源，并给用户提供了预置镜像。用户无需花费过多的时间来配置环境。 按需资源： 以Serverless SaaS的方式按需使用算力，无须关注底层IaaS/PaaS，免运维，适用于离线、低优先级、低成本算力场景。 仿真模拟 适用场景 科研机构需要高度可扩展的批量计算资源，以实现复杂模拟仿真的快速模拟。批量处理 为用户提供了丰富的算力资源和软件适配，方便科研人员快速部署。 产品优势 灵活易用： 用户只需要上传源文件，集中精力在分析结果和解决问题上。 高性能计算

功能说明 桶（Bucket），是用于存储对象（Object）的容器，所有的对象都必须隶属于某个桶。用户可以设置和修改存储空间属性用来设置访问权限、生命周期等，这些属性设置直接作用于该存储空间内所有对象，因此可以通过灵活创建不同的存储空间来完成不同的管理功能。用户需通过身份验证来查询自己创建的桶，且无法匿名发送请求。 ListBuckets操作列出用户创建的桶。 代码示例 plaintext using System; using System.Threading.Tasks; using Amazon.Runtime; using Amazon.S3; ​ namespace DotNetSDK.BucketOperation { public class ListBucketExample { public static async Task ListBuckets() { var accessKey " "; var secretKey " "; var endpoint " "; try { var credentials new BasicAWSCredentials(accessKey, secretKey); var conf new AmazonS3Config { ServiceURL endpoint }; ​ var s3Client new AmazonS3Client(credentials, conf); var result await s3Client.ListBucketsAsync(); if (result.HttpStatusCode ! System.Net.HttpStatusCode.OK) { Console.WriteLine("fail to list buckets, HttpStatusCode:{0}, ErrorCode:{1}.", (int) result.HttpStatusCode, result.HttpStatusCode); return; } ​ Console.WriteLine("the buckets of {0} are:", result.Owner.DisplayName); result.Buckets.ForEach(b > { Console.WriteLine(b.BucketName); }); } catch (Exception e) { Console.WriteLine(e.Message); } } } } 返回结果 ListBuckets操作返回的结果如下： 属性名 类型 说明 Buckets List 桶信息的数组，包含了每个桶的名字和创建时间 Owner Owner 桶的所有者信息 判断桶是否存在 功能说明 可以使用AmazonS3Util.DoesS3BucketExistAsync接口判断桶是否存在。

问题描述 Service关联的所有Pod的app和version标签必须都相等。app标签在流量监控中用于流量的跟踪，version标签在灰度发布中用于区分不同版本。如果存在app或version标签不相等的Pod，则报此异常。 修复指导 Pod标签配置在Deployment的spec.template.metadata.labels中，建议配置为： labels: app: {serviceName} version: v1 修改多个Pod标签为相等的操作方法如下： 步骤 1 查看Service选择器（spec.selector）配置的标签。 kubectl get svc {serviceName} o yaml 例如，标签是app: ratings和release: istiobookinfo。 步骤 2 根据标签查找Service关联的Pod。 kubectl get pod n {namespace} l appratings,releaseistiobookinfo 说明 {namespace}和Service的namespace一致。 步骤 3根据Pod名称，找到其关联的工作负载。 kubectl get deployment {deploymentName} n {namespace} 说明 一般Pod名称格式为{deploymentName}{随机字符串}{随机字符串}。 如果根据Pod名称未查询到工作负载，可能是因为ReplicaSet有残留，需要将其删除。 判断是否存在ReplicaSet残留的方法如下： 查询Deployment的ReplicaSet。 kubectl get replicaset grep {deploymentName} 找到实例个数大于1的ReplicaSet，如果ReplicaSet个数大于1，可能是修改label导致ReplicaSet残留。需要删除旧配置的ReplicaSet。 kubectl delete replicaset {replicaSetName} n {namespace} 步骤 4请参考修复指导修改工作负载中Pod的app和version标签。 所有Pod是否都注入了sidecar 问题描述 Service管理的所有Pod都必须存在istioproxy容器，否则，“所有Pod是否都注入了sidecar”检查结果会失败。

本节主要介绍创建软件包构建任务 通过构建任务可以用软件包一键式生成镜像包，实现“软件包获取>镜像编译>镜像归档”的全流程自动化。 前提条件 1.已经创建集群。 2.已为构建节点绑定弹性IP。 操作步骤 1、登录ServiceStage控制台，选择“持续交付 > 构建”，单击“基于软件包构建”。 2、输入“Job名称”。 3、（可选）输入Job“描述”。 4、设置“包来源”。 支持以下上传方式： 从OBS对象存储选择对应的软件包，需要提前将软件包上传至OBS桶中。 单击“选择软件包”，选择对应的软件包。 5、选择构建方式。 系统默认 a.选择基础镜像语言，需与步骤4中选择的软件包编译语言一致。 b.选择“基础镜像版本”。 自定义Dockerfile 在编译框中输入自定义命令。 注意 请在echo、cat、debug等命令中慎用敏感信息或者进行敏感信息加密，以免造成信息泄露。 内置镜像 选择“基础镜像”，镜像语言需与步骤4中选择的软件包编译语言一致。 6、设置“镜像类型”。 公有：包含常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用。请根据您的实际情况自助配置应用环境或相关软件。 私有：包含操作系统或业务数据、预装的公共应用以及用户的私有应用的镜像，仅用户个人可见。 7、选择“镜像归档地址”。 8、构建集群。 使用自己的集群进行构建任务，可以通过节点标签将构建任务下发到固定节点上，新增过滤标签请参考“帮助中心 > 云容器引擎 > 用户指南 > 节点管理”。 9、单击“立即构建”启动构建。 单击“保存”仅保存设置，不进行构建。

本节介绍如何解除数据集加速。 当不再需要使用加速数据时，可以通过解除加速来释放存储资源。 解除加速后，将同步删除数据源配置资源（Dataset）、加速引擎资源（Runtime）、预热资源（DataLoad），本地缓存数据将自动清理。 前提条件 已完成AI套件安装，弹性数据集组件运行正常 确保存储插件cstorcsi运行正常 数据集已开启数据加速 确认已没有业务资源在使用加速数据集 约束与限制 解除加速将清理缓存数据，业务无法再使用加速功能，请谨慎操作 解除加速前请确认已没有业务资源在使用加速数据集，否则无法执行解除 操作步骤 1、解除加速 登录云容器引擎管理控制台； 在集群列表页点击进入指定集群； 进入主菜单 智算套件 > AI应用管理 > 数据集 > 私有数据集，选择数据集； 进入数据集详情页 > 版本： 数据集版本列表中，对于已加速数据集，开放“解除加速”入口。点击“解除加速”，将开启清理操作。 解除加速完成，数据集加速状态将置为“未加速”。 2、解除加速失败 Cannot decelerate, pods [XXX] are using PVC fluiddsXXX 该错误由于检查当前仍有应用在使用加速数据集导致。可根据提示pod确认是否要解除加速，如仍需解除，需首先释放占用资源，再重试解除即可。

74 优化创建与表回收站内的同名表的建表逻辑，提高创建成功率。 310 优化公有云管理控制台和支撑组件为容器化部署，提升实例创建效率，该功能公有云租户端不可见。 问题修复 246 [DBProxy]修复使用create table创建enum类型字段的表在设置sharding规则时，报错syntax error的问题。 230、308、309、311、312、369、435 修复相关社区新增安全风险。 244 [管理平台]修复前序版本引入的创建GiServer实例失败后，偶发性zookeeper节点元数据未回滚的缺陷。 356 修复偶发性控制台批量设置分片算法时无法正常加载分片列表问题，提升使用体验。 215 [DBProxy]修复使用create table语句创建表时，建表语句中包含带/的comment字段导致的创建失败问题。 396 [DBProxy]修复部分场景下DDL语句执行含有错误语法的sharding table语句时，DDL会话卡住且无返回信息的问题。 397 [DBProxy]修复执行create table语句时表名填写为序列字段名，导致同个会话提交的DDL执行存在顺序错乱的缺陷。 379 [管理平台]修复创建表时采用Range分区且分桶方式，但创建成功后的表并未进行分桶问题。 375 [前端]修复偶发性创建库表成功以后，无法正常进入用户管理页面问题。 382 修复管理组件开源社区安全漏洞，提升实例安全性。 329 修复Apache开源社区新增安全漏洞。

第二步：创建云上注册集群，根据具体场景选择本地集群或三方云集群 进入天翼云【分布式容器云平台】产品页面，顶部切换到规划好的资源池，然后选择【集群资源】>【注册集群】，根据实际场景选择注册本地集群或注册三方云集群。 在集群订购页，选择步骤一中规划好的VPC、子网；若规划为公网方式接入注册集群，则还需启用【使用EIP暴露APIServer】，若规划为内网方式则无需启用；其他配置项按需设置即可。 最终根据指引，提交注册集群订购，并在【集群资源】>【集群管理】页面确认订购的注册集群已处于【待接入】状态。 第三步：打通用户集群到云上注册集群的网络连接 根据第一步规划的云上云下网络打通方式，参考下面指引进行实际网络打通： 网络模式 打通方式 公网 该方式要求用户集群具备主动访问公网的能力。 若用户集群为三方云集群，可参考三方云VPC下启用NAT主动访问公网配置指引进行操作；若用户集群为本地集群，则需按照本地实际网络情况进行配置，或联系您的网络管理员进行协助； 专线内网 天翼云提供了专业的云产品能力，来支持用户将云下IDC网络或三方云网络与天翼云上VPC网络内网打通。建议可选产品有： 云专线CDA：提供物理专线连接，具有高带宽、低延迟和高可靠性，适合需要高性能连接的场景。 VPN连接：如果对成本敏感且对带宽要求不高，可以选择VPN连接，通过IPsec协议建立加密隧道，实现安全的连接。 具体产品配置指引，请登录天翼云官网对应产品页查看。 在配置完网络互通策略后，用户可通过ping或telnet 注册集群网关地址，来验证实例的具体联通情况。

本节介绍了集群备份的用户指南。 执行备份 集群备份可对集群中的资源进行备份，备份粒度可是集群中所有资源，也可以加入一定筛选条件缩小备份的范围，如根据资源的命名空间及资源自身的类型来筛选。 在云容器引擎控制台菜单中按照以下路径进入界面【集群】{选定的集群}【备份】 【集群备份】，点击【创建备份】，在弹出框中配置备份任务的信息，录入信息后点击【创建】 名称 说明 名称 必填，备份任务的名称，名称限制为由小写字母开头，只允许小写字母，数字和‘’组成，且备份任务是当前集群中唯一 命名空间 非必填，选择备份资源的命名空间，可多选 资源 非必填，选择所备份资源的类型，可多选，也可以手动输入 持久卷 选择是否备份pod所使用的持久卷，备份内容中有pod资源，此项才生效。不能备份临时卷及hostPath 在备份列表中即可查看备份任务的执行状态，及备份完成后备份包的大小。 备份列表的操作列还包含以下三个操作： 还原：把当前备份包还原到当前集群中； 下载：下载当前备份任务的备份包； 删除：删除当前备份任务。 查看备份详情 在备份任务列表中，点击备份名称，进入备份详情页面。 在备份详情页面中，同样可以对当前备份任务执行还原、下载备份包和删除操作： 备份页面展示了当前备份任务的任务名称、备份时筛选的资源类型、是否包含持久卷、备份任务创建时间、备份包的大小和备份任务的状态这些这些信息。 此外如果曾经以当前备份任务的备份包执行了还原，还原记录会展示在界面下方的“相关还原记录”中。

本文介绍数据缓存概述。 对于一些数据量较大的业务数据，例如训练模型等，ECI支持创建数据缓存（DataCache）来提前拉取数据，将数据缓存到本地，以便在创建ECI实例时可以直接挂载使用，从而减少实例启动耗时，避免数据重复下载，节约使用成本。本文为您介绍什么是数据缓存，包括功能简介、应用场景、创建和使用方式、计费说明等。 功能简介 为了解决数据加载与容器镜像加载解耦的问题，ECI提供了数据缓存的功能。在创建业务应用前，您可以提前创建数据缓存，将业务应用所需的数据缓存到本地。在创建业务应用时，可以直接挂载使用缓存好的数据。 通过数据缓存功能，您无需将数据打包进应用镜像，从而避免因数据变更而频繁更新镜像；也无需从远端的仓库下载数据，避免因下载数据导致应用启动过慢。 数据缓存流程 通过创建一个带有数据盘的ECI(中转任务实例)，拉取相关数据集和模型到数据盘后，将数据盘制作成快照。在使用数据盘的过程，即是从快照创建数据盘的过程，将创建好的数据盘给用户实例挂载上。 数据缓存生命周期 状态说明： 状态 说明 操作 Creating 创建中 资源初始化，如创建ECI实例和云盘 Loading 缓存数据中 从数据源加载数据过程 Available 创建成功 快照创建完成，可用使用数据缓存，支持更新所属Bucket、数据源、保留时长、大小等 Failed 创建失败 资源初始化失败或数据源加载失败 Updating 更新中 更新Bucket、数据源、保留时长、大小过程中 UpdateFailed 更新失败 支持更新所属Bucket、数据源、保留时长、大小等

二、测试过程 2.1 环境变量配置 进入部署过程中启动的容器内，使用以下命令配置环境变量。 2.2 导入数据集 导入文本推理数据集：testdatagsm8k.jsonl 示例： {"question": " 你是中国电信星辰语义大模型，英文名是TeleChat，你是由中电信人工智能科技有限公司和中国电信人工智能研究院（TeleAI）研发的人工智能助手。n n你是一位擅长文本生成的智能助手，能够从多轮对话中理解上下文关系并提炼出用户的完整问题。请按照以下步骤处理用户的对话内容：nn1. 【识别上下文关系】：判断多轮对话问题之间是否存在关联。如果对话之间存在关联，则返回true，如果对话之间相互独立，则返回false。用【hasContext】来表示。n2. 【关联对话轮次】：将相互关联的对话轮次分组，并存储在列表中。每组应该包含相关的对话轮次。如果没有上下文关系，则直接返回空列表，用【mergeRound】来表示。n3. 【总结用户问题】：根据每组轮次的内容，概括总结出用户的完整问题。注意总结时仅关注该组的对话内容，尽量足够精简不要重复，用【contextAnswer】来表示。n4. 【构建JSON】：返回一个JSON字符串，格式如下：n {n "hasContext": "表示是否存在上下文关系", n "mergeRound": "表示需要合并的轮次",n "contextAnswer": "表示概括总结的完整问题"n }nn下面是 【河北省】 用户的多轮对话内容：n第1轮对话：我的宽带协议到期，8月1日。再续协议怎么办理？n第2轮对话：你查一下我用好多年了nn【输出结果】：n ", "answer": "{"hasContext": "true", "mergeRound": [[1, 2]], "contextAnswer": ["宽带到期怎么续约"]}"}

步骤 说明 实践准备 完成实践开始前的准备工作，包括注册帐号、开通软件开发生产线、创建项目、添加项目成员等操作。 管理项目规划 完成项目的整体规划，包括项目需求规划、迭代需求规划等。 管理项目配置 根据项目需求，对工作项变更的通知方式、工作项状态的流转方式等进行自定义设置。 开发代码 通过分支来进行代码的编写，包括创建分支、代码提交、合并分支等操作。 检查代码 对代码进行静态扫描，根据修复建议优化代码，提高代码质量。 构建应用 构建环境镜像、将代码编译打包成软件包。 部署应用 将构建好的环境镜像及软件包安装并运行在环境中，本文档提供两种环境的部署方法：CCE与ECS。 管理项目测试 为迭代创建测试计划、设计测试用例，并按照计划执行测试用例。 配置流水线 将代码检查、构建、部署等任务串联成流水线。当代码有更新时，可自动触发流水线，实现持续交付。 释放资源 实践完成，释放软件开发生产线、云容器引擎等资源。

注册集群接入联邦控制面网络 第一步：规划集群联邦实例部署网络环境 首先，需要清楚需要联邦调度的成员集群(注册集群)在天翼云上的资源池及VPC分布信息； 其次，规划集群联邦实例部署资源池、VPC及子网，其中联邦实例资源池应尽量与成员注册集群资源池相同，或和大部分成员集群资源池相同，这样可以避免大量跨资源池网络互通带来的带宽成本。同样，若资源池和VPC均相同，可进一步降低网络互通成本。 具体可按实际情况规划，不同的规划只影响联邦和成员集群间的互通网络成本，不影响相关功能的使用。 第二步：订购集群联邦，或加入已有集群联邦，基于默认策略打通联邦到注册集群网络 控制台顶部切换到规划的集群联邦资源池，然后进入【容器舰队】>【联邦管理】页面，点击【创建联邦】进入联邦实例订购页面。 订购页中，VPC和子网选择规划好的数据，舰队选择包含相关注册集群的舰队实例，其他按需配置即可。 然后根据指引提交订单，最终确保相关联邦实例状态处于【运行中】即可。 在联邦实例关联舰队的同时，CCEOne后台将主动尝试将成员集群和联邦控制面之间网络打通并进行注册。其不同场景下网络打通默认策略如下： 成员集群与联邦实例网络模式 默认互联策略 是否允许用户修改 可选互联策略 同资源池同VPC VPC内网直接互联 否 同资源池跨VPC VPCE：后台将尝试创建将成员集群APIServer地址，以内网VPCE IP方式暴露给联邦实例所在网络 否 跨资源池 默认公网互联 要求联邦实例所在VPC具备主动访问公网能力，同时成员集群APIServer有绑定EIP暴露公网，并放通了来自联邦实例VPC的公网请求 是 云间高速内网 第三步：联邦与成员集群间网络连通性校验与调整修复 进入联邦单实例控制台总览页面，最底部可切换列表或视图方式展示成员集群信息，包括成员集群与联邦实例网络互联方式及网络互联情况。 其中： 成员集群与联邦同资源池场景：不可修改 会基于是否同VPC区分展示VPCE或VPC内网互联，同时展示成员集群到联邦的注册情况。若注册状态异常，请检查成员集群本身服务是否正常，以及安全组是否有放通相关来源流量。 成员集群与联邦跨资源池场景：可修改 默认展示【公网】互联方式，同时会展示成员集群到联邦的注册状态；公网方式要求联邦VPC有配置NAT启用公网主动访问能力，同时成员集群APIServer有绑定公网EIP，并配置放通来自联邦的公网请求流量；若联邦注册状态异常，请检查集群状态是否正常以及网络配置是否符合要求。 若基于安全性或稳定性考虑，或联邦与成员集群本身已内网打通，此时用户可点击修改联通方式，可选【内网】。跨资源池内网互联，需要用户启用云间高速产品能力，将跨资源池的两个VPC内网打通。具体云间高速配置方式，请参考具体产品对应用户指引文档。 在用户调整跨资源池网络互联方式后，后台将周期性校验环境配置是否正确，并尝试再次将成员集群注册到联邦控制面中。稍等一会儿时间后，用户可以在控制台看到最新网络互联及注册状态信息。

本节介绍如何预热数据集。 为了保证应用在访问数据时的性能，可以数据集开启加速时，或者加速就绪后，开启数据预热功能。 开启数据预热将同步生成预热资源（DataLoad），通过数据预热，提前将远程存储系统中的数据拉取到靠近计算结点的本地存储中，使得消费该数据集的应用能够在首次运行时即可享受到缓存带来的加速效果。 前提条件 已完成AI套件安装，弹性数据集组件运行正常。 确保存储插件cstorcsi运行正常。 数据集已开启数据加速。 操作步骤 1. 开启预热 登录云容器引擎管理控制台； 在集群列表页点击进入指定集群； 进入主菜单 智算套件 > AI应用管理 > 数据集 > 私有数据集，选择数据集； 进入数据集详情页 > 版本； 数据集版本列表中，对于已加速数据集，开放“缓存预热”入口。点击“缓存预热”，将开启预热操作。 2. 查看预热状态 数据集开启预热之后，首先加速状态置为预热中，此时后台进行预热资源创建，缓存引擎拉取远端数据： 预热完成后，加速状态置为已预热，同时通过列表可以获取已缓存大小和缓存百分比信息： 注意 已缓存大小 当前实际缓存的数据量（已使用空间） 已缓存百分比 已缓存大小 / 缓存配额 × 100% （当远端数据全部缓存在本地时，缓存百分比为100%）

本节介绍了集群定时备份的用户指南。 操作场景：为增强集群容灾能力，提高集群可靠性。可对集群进行定时备份。 前提条件：用户需要在所操作的集群的插件市场中安装备份还原插件“ccsebackup”。 创建任务 定时备份提供按指定时间执行备份还原任务，配置操作大体与集群备份的相似。 在云容器引擎控制台菜单中按照以下路径进入界面【集群】{选定的集群}【备份】 【集群定时备份】,点击【创建备份】，弹出创建备份对话框。 名称、命名空间、资源和持久卷的配置与集群备份余下字段则与定时执行相关。 名称 说明 保留天数 必填，定时备份后产生的备份包所保留的天数，超过保留天数的备份包则会被自动清理 时间点 必填，定时备份时执行的时间点，为整点 重复周期 必填，定时备份任务重复在一周内哪几天触发执行 说明 此处建议保留天数要大于两个定时备份任务执行的间隔天数，否则会导致任务执行完毕后，还没等到下个任务开始，就被清理 点击“创建后”完成定时任务创建。 新建的定时备份任务会被展示在列表中，列表末端的操作列包含三个按钮： 编辑：弹出定时任务编辑框修改定时任务信息。 立即执行：马上触发备份任务执行。 删除：删除当前定时备份任务。 任务详情 在定时任务列表中点击任务名称，进入定时任务详情页。在详情页面可以看到定时任务的名称、所备份的命名空间、资源类型、是否包含持久卷、任务创建时间、备份包的保留天数和备份任务的重复周期这些信息。此外在“相关备份任务”中展示了每次执行的任务信息。 任务信息包括了任务名称、大小，任务执行的状态，任务的执行时间等。 另外列表中还包含了一个操作列，操作包括还原、下载和删除，功能与集群备份的列表的一致。

升级前版本 目标版本 说明 v1.15 v1.17 支持在Console中将v1.15升级到v1.17。 社区v1.15与v1.17版本之间的CHANGELOG v1.16到v1.17的变化： v1.13 v1.15 暂不支持在Console中将v1.13升级到v1.15，您可以通过提交工单申请升级。 集群升级到新版本后，不支持回退到老版本。 社区v1.13与v1.15版本之间的CHANGELOG v1.14到v1.15的变化： v1.13到v1.14的变化： v1.13.11r1升级到v1.15.11r1版本的集群后，原v1.13的fuxi Flexvolume（即storagedriver插件）容器存储由v1.15的CSI（即Everest插件，插件版本v1.1.6及以上）接管，原有功能保持不变，但请注意不要新建fuxi Flexvolume的存储，否则将导致部分存储功能异常。

本文介绍科研助手的计费方式。 计费说明 科研助手资源包含CPU、内存、GPU和本地存储等，根据您申请的实际实例资源规格，以及每个实例实际运行时长按需计费，计费时长从开始下载容器镜像 (docker pull) 到实例停止使用进行计算。以小时为出账周期，在每个结算周期生成账单并从账户中扣除相应费用。 计费周期 系统以“小时”为单位统计实际用量（单位取整点区间，如8:009:00），根据实际用量生成话单并结算扣费。 账单出账时间通常在当前计费周期结束后，具体出账时间以系统为准。 计费公式 实例费用的计算公式为：实例费用（实例CPU资源量 x CPU单价 +实例内存资源量 x 内存单价 +实例GPU资源量 x GPU单价+实例磁盘存储资源量 x 实例磁盘存储单价） x 实例运行时长。 产品定价 科研助手产品定价信息可参考 计费项 说明。 计费案例 用户A在2023年6月1日 8:00~9:00的计费周期内，创建一个2 vCPU、4 GB内存、1块 NVIDIA T4 16G GPU卡的开发环境实例，并在实例运行1小时后删除。则用户A在此计费周期内的费用如下： CPU费用2核 x 0.05元/核/小时 x 1 0.1元 内存费用4GB x 0.02元/GB x 1 0.08元 GPU费用1 x 4.09元/块/小时 x 1 4.09元 实例总费用CPU费用+内存费用+GPU费用0.1+0.08+4.094.27元

私仓镜像地址 image: xxx.xxx.xxx.xxx:port/storcsidriver:1.6.1 6. 执行部署脚本。 注意 若在同一Kubernetes集群中安装多套HBlock CSI，需将deploy分放不同文件夹，重复此步骤多次。 如果已经安装了快照相关的CRDs，请执行下列命令： 说明 需要已安装的快照相关CRDs支持Kubernetes Snapshot的v1 API。 plaintext cd deploy ./deploy.sh iscsionhost [ drivernamedrivername ] [ drivernamespacedrivernamespace ] 如果未安装快照相关的CRDs，请执行下列命令： plaintext cd deploy ./deploy.sh includesnapshotcrd iscsionhost [ drivernamedrivername ] [ drivernamespacedrivernamespace ] 参数 描述 drivername HBlock CSI驱动名称。 取值：字符串形式，长度范围是1~63，只能由小写字母、数字、句点(.)和短横线()组成，且仅支持以字母或数字开头。禁止出现连续符号。 默认值为stor.csi.k8s.io。 注意 在同一Kubernetes集群中，HBlock CSI驱动名称必须唯一，不能重复。 drivernamespace HBlock CSI绑定的Kubernetes命名空间。 如果命名空间为默认值default，此参数可以不填写，其他情况必填。若需安装多套HBlock CSI，必须为每套指定不同的命名空间。 注意 绑定的Kubernetes命名空间必须已经存在。 iscsionhost iscsid、multipathd守护进程由宿主机启动，而非CSI POD启动。 安装完成后，可以看到以下pod、HBlock的plugin以及Sidecar容器正常启动： 说明 如果Kubernetes命名空间非default，需要使用命令kubectl get pod n namespace查询。 plaintext [root@k8smaster csidriverstor]

参数 描述 企业项目 对于已成功关联企业项目的用户，仅需在“企业项目”下拉框中选择目标项目。 参数模板 数据库参数模板就像是数据库引擎配置值的容器，参数模板中的参数可应用于一个或多个相同类型的数据库实例。对于HA实例创建成功后，主备参数模板相同。实例创建成功后，参数模板可进行修改。 注意： 创建数据库实例时， 为确保数据库实例正常创建，自定义参数模板中相关规格参数如下不会下发， 而是采用系统默认的推荐值。 “maintenanceworkmem” “sharedbuffers” “maxconnections” “effectivecachesize” 您可以在实例创建完成之后根据业务需要进行调整。具体请参见 。 时区 由于世界各国家与地区经度不同，地方时也有所不同，因此会划分为不同的时区。时区可在创建实例时选择，后期可修改。 标签 可选配置，关系型数据库的标识。使用标签可以方便识别和管理您拥有的关系型数据库资源。每个实例最多支持10个标签配额。 如果您的组织已经设定RDS的相关标签策略，则需按照标签策略规则为RDS实例添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致RDS实例创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 实例创建成功后，您可以单击实例名称，在标签页签下查看对应标签。

本节介绍智算集群部署OpenSora推理生成视频任务。 前提条件 已开通包含GPU/NPU的Kubernetes集群。 已安装智算套件。 集群节点需要访问公网（需通过公网下载模型）。 背景信息 本文演示如何使用OpenSora【GPU】和OpenSoraPlan【NPU】推理任务生成视频。 操作步骤 进入云容器引擎控制台。 点击左侧【集群】进入集群列表。 点击使用的集群名称，进入集群。 创建configmap 文本中填入视频prompt描述（描述内容来自OpenSora官网）。 xml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: t2vsamplesconfigmap namespace: default data: t2vsamples.txt: A soaring drone footage captures the majestic beauty of a coastal cliff, its red and yellow stratified rock faces rich in color and against the vibrant turquoise of the sea. Seabirds can be seen taking flight around the cliff's precipices. As the drone slowly moves from different angles, the changing sunlight casts shifting shadows that highlight the rugged textures of the cliff and the surrounding calm sea. The water gently laps at the rock base and the greenery that clings to the top of the cliff, and the scene gives a sense of peaceful isolation at the fringes of the ocean. The video captures the essence of pristine natural beauty untouched by human structures. The video captures the majestic beauty of a waterfall cascading down a cliff into a serene lake. The waterfall, with its powerful flow, is the central focus of the video. The surrounding landscape is lush and green, with trees and foliage adding to the natural beauty of the scene. The camera angle provides a bird's eye view of the waterfall, allowing viewers to appreciate the full height and grandeur of the waterfall. The video is a stunning representation of nature's power and beauty. A vibrant scene of a snowy mountain landscape. The sky is filled with a multitude of colorful hot air balloons, each floating at different heights, creating a dynamic and lively atmosphere. The balloons are scattered across the sky, some closer to the viewer, others further away, adding depth to the scene. Below, the mountainous terrain is blanketed in a thick layer of snow, with a few patches of bare earth visible here and there. The snowcovered mountains provide a stark contrast to the colorful balloons, enhancing the visual appeal of the scene. In the foreground, a few cars can be seen driving along a winding road that cuts through the mountains. The cars are small compared to the vastness of the landscape, emphasizing the grandeur of the surroundings. The overall style of the video is a mix of adventure and tranquility, with the hot air balloons adding a touch of whimsy to the otherwise serene mountain landscape. The video is likely shot during the day, as the lighting is bright and even, casting soft shadows on the snowcovered mountains. The vibrant beauty of a sunflower field. The sunflowers, with their bright yellow petals and dark brown centers, are in full bloom, creating a stunning contrast against the green leaves and stems. The sunflowers are arranged in neat rows, creating a sense of order and symmetry. The sun is shining brightly, casting a warm glow on the flowers and highlighting their intricate details. The video is shot from a low angle, looking up at the sunflowers, which adds a sense of grandeur and awe to the scene. The sunflowers are the main focus of the video, with no other objects or people present. The video is a celebration of nature's beauty and the simple joy of a sunny day in the countryside. A serene underwater scene featuring a sea turtle swimming through a coral reef. The turtle, with its greenishbrown shell, is the main focus of the video, swimming gracefully towards the right side of the frame. The coral reef, teeming with life, is visible in the background, providing a vibrant and colorful backdrop to the turtle's journey. Several small fish, darting around the turtle, add a sense of movement and dynamism to the scene. The video is shot from a slightly elevated angle, providing a comprehensive view of the turtle's surroundings. The overall style of the video is calm and peaceful, capturing the beauty and tranquility of the underwater world. A vibrant underwater scene. A group of blue fish, with yellow fins, are swimming around a coral reef. The coral reef is a mix of brown and green, providing a natural habitat for the fish. The water is a deep blue, indicating a depth of around 30 feet. The fish are swimming in a circular pattern around the coral reef, indicating a sense of motion and activity. The overall scene is a beautiful representation of marine life. A bustling city street at night, filled with the glow of car headlights and the ambient light of streetlights. The scene is a blur of motion, with cars speeding by and pedestrians navigating the crosswalks. The cityscape is a mix of towering buildings and illuminated signs, creating a vibrant and dynamic atmosphere. The perspective of the video is from a high angle, providing a bird's eye view of the street and its surroundings. The overall style of the video is dynamic and energetic, capturing the essence of urban life at night. A snowy forest landscape with a dirt road running through it. The road is flanked by trees covered in snow, and the ground is also covered in snow. The sun is shining, creating a bright and serene atmosphere. The road appears to be empty, and there are no people or animals visible in the video. The style of the video is a natural landscape shot, with a focus on the beauty of the snowy forest and the peacefulness of the road. The dynamic movement of tall, wispy grasses swaying in the wind. The sky above is filled with clouds, creating a dramatic backdrop. The sunlight pierces through the clouds, casting a warm glow on the scene. The grasses are a mix of green and brown, indicating a change in seasons. The overall style of the video is naturalistic, capturing the beauty of the landscape in a realistic manner. The focus is on the grasses and their movement, with the sky serving as a secondary element. The video does not contain any human or animal elements. A serene night scene in a forested area. The first frame shows a tranquil lake reflecting the starfilled sky above. The second frame reveals a beautiful sunset, casting a warm glow over the landscape. The third frame showcases the night sky, filled with stars and a vibrant Milky Way galaxy. The video is a timelapse, capturing the transition from day to night, with the lake and forest serving as a constant backdrop. The style of the video is naturalistic, emphasizing the beauty of the night sky and the peacefulness of the forest. 创建pvc（用来存储模型生成的视频） xml apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: videovolume namespace: default labels: app: videovolume spec: storageClassName: "cstorcsihpfsperfsc" accessModes: ReadWriteMany resources: requests: storage: 512Gi 点击左侧【工作负载】>【自定义资源】，选择资源浏览器，找到kubeflow.org/v1/PyTorchJob ，选择命名空间，点击新增。 在创建yaml中，填入以下信息后点击【创建】。 注意 1.GPU和昇腾NPU申请资源类型不一样，请使用对应的模板； 2.修改对应的镜像仓库地址前缀为对应资源池，可在容器镜像控制台查看，如武汉41，则修改{imagerepo}为registryvpccrswuhan41.ctyun.cn； 3. namespace: 要和界面选择的一致。 GPU模板 xml apiVersion: "kubeflow.org/v1" kind: PyTorchJob metadata: name: pytorchopensora01 namespace: default spec: pytorchReplicaSpecs: Master: replicas: 1 restartPolicy: OnFailure template: spec: containers: name: pytorch image: {imagerepo}/icce/opensora:multi imagePullPolicy: IfNotPresent command: ["/bin/bash", "c"] args: ["torchrun standalone nprocpernode 1 scripts/inference.py configs/opensora/inference/16x512x512.py ckptpath OpenSorav1HQ16x512x512.pth promptpath /workspace/assets/texts/t2vsamples.txt savedir /outputs/samples"] resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 volumeMounts: name: t2vsample mountPath: "/workspace/assets/texts" readOnly: true name: videooutput mountPath: /outputs/samples volumes: name: t2vsample configMap: name: t2vsamplesconfigmap name: videooutput persistentVolumeClaim: claimName: videovolume NPU模板 xml apiVersion: "kubeflow.org/v1" kind: PyTorchJob metadata: name: pytorchopensoranpu01 namespace: default spec: pytorchReplicaSpecs: Master: replicas: 1 restartPolicy: OnFailure template: spec: containers: name: pytorch image: {imagerepo}/icce/opensora:multi imagePullPolicy: IfNotPresent command: ["/bin/bash", "c"] args: ["source /usr/local/Ascend/ascendtoolkit/setenv.sh && bash scripts/textcondition/npu/samplet2vv13.sh "] resources: limits: huawei.com/Ascend910: 1 volumeMounts: name: ascenddriver mountPath: /usr/local/Ascend/driver name: t2vsample mountPath: "/workspace/assets/texts" readOnly: true name: videooutput mountPath: /outputs/samples volumes: name: ascenddriver hostPath: path: /usr/local/Ascend/driver name: t2vsample configMap: name: t2vsamplesconfigmap name: videooutput persistentVolumeClaim: claimName: videovolume 查看运行状态：点击左侧【工作负载】>【容器组】，找到任务名为前缀的容器，点击名称，查看日志/监控等信息是否符合预期。 查看生成视频：可自行创建pod，挂载上述的pvc，导出/查看生成视频。 查看根据prompt生成的视频效果。

参数 参数说明 策略名称 请输入伸缩策略的名称。 策略类型 选择“告警策略”。 指标 选择“指标”。指标是对资源性能的数据描述或状态描述。 CPU使用率：该指标用于统计测量对象的CPU使用率。应用实际使用的与申请的CPU核数量比率。 物理内存使用率：该指标用于统计测量对象已使用内存占申请物理内存总量的百分比。 磁盘读取速率：该指标用于统计每秒从磁盘读出的数据量。 物理内存总量：该指标用于统计测量对象申请的物理内存总量。 数据接收速率：该指标用于统计测量对象每秒钟接收的数据量。 磁盘写入速率：该指标用于统计每秒写入磁盘的数据量。 物理内存使用量：该指标用于统计测量对象实际已经使用的物理内存。 CPU内核总量：该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 数据发送速率：该指标用于统计测量对象每秒钟发送的数据量。 容器错包个数：该指标用于统计测量对象收到错误包的数量。 CPU内核占用：该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 触发条件 设置“触发条件”，在对应条件下触发伸缩策略。 监控周期 设置“监控周期”，触发指标周期统计。 比如设置为20秒，表示每20秒统计一次。 连续周期 设置“连续周期”。连续周期是指监控周期内连续触发阈值的次数。 比如设置为3，则表示指标数据连续三个监控周期达到了设定的阈值，则触发策略动作。 执行操作 选择“增加”或“减少”实例数，设置策略触发后执行的动作。

本章节介绍sidecar注入策略配置及代理安装 概述 应用服务网格基于K8s webhook技术拦截pod创建过程，并将sidecar容器注入到pod中，实现边车代理注入。服务网格支持灵活的sidecar注入策略，本文说明注入策略配置及sidecar注入过程。 Sidecar注入策略 服务网格支持根据pod及其所在的命名空间的标签、注解以及一些特殊规则决定是否注入sidecar。当前支持的注入策略配置说明如下： 配置 说明 Pod所在命名空间的标签需要满足的条件 包含istioinject:enabled：需要注入sidecar的Pod所在命名空间必须包含istioinject:enabled标签。 不包含istioinject:disabled：需要注入sidecar的Pod所在命名空间不能包含istioinject:disabled标签。 Pod标签/注解需要满足的条件 不包含sidecar.istio.io/inject:false：pod标签/注解不能包含sidecar.istio.io/inject:false。 包含sidecar.istio.io/inject:true：pod自身的标签/注解必须包含sidecar.istio.io/inject:true。 AlwaysInjectSelector 总是会注入sidecar的匹配标签匹配条件，多个标签是and关系；被选中的pod总是会注入sidecar。 NeverInjectSelector 总是不注入sidecar的匹配标签匹配条件，多个标签是and关系；被选中的pod总是不会注入sidecar。优先级高于AlwaysInjectSelector。 说明 AlwaysInjectSelector和NeverInjectSelector分别看作为匹配的Pod添加sidecar.istio.io/inject:true和sidecar.istio.io/inject:false，但是这个添加的标签优先级低于Pod原本的标签。也就是说，即使 Pod 匹配 NeverInjectSelector，但 Pod 本身具有 sidecar.istio.io/inject:true 标签时，仍然会被视为只包含 sidecar.istio.io/inject:true 标签。 在不同注入策略设置下，对于各种Pod所在命名空间标签以及Pod自身注解情况，Pod最终注入策略生效结果参考下表（表中的“Pod所在命名空间需要满足的条件”列中“包含标签”表示包含istioinject:enabled设置；“不包含标签”表示不包含istioinject:disabled设置。同理“Pod自身的注解/标签需要满足的条件”列中的“包含标签”表示包含sidecar.istio.io/inject:true设置；“不包含标签”表示不包含sidecar.istio.io/inject:false设置）： 命名空间标签（istioinjection） Pod自身注解（sidecar.istio.io/inject） Pod所在命名空间需要满足的条件 Pod自身的注解/标签需要满足的条件 AlwaysInjectSelector NeverInjectSelector 结果 enabled true × × × × 注入 enabled false × × × × 不注入 enabled 未设置 × × 匹配 匹配 不注入 enabled 未设置 × × 匹配 不匹配 注入 enabled 未设置 × × 不匹配 匹配 不注入 enabled 未设置 × 包含 不匹配 不匹配 不注入 enabled 未设置 × 不包含 不匹配 不匹配 注入 disabled × × × × × 不注入 未设置 true 包含 × × × 不注入 未设置 true 不包含 × × × 注入 未设置 false × × × × 不注入 未设置 未设置 × × × × 不注入

本文主要介绍 CCE发布Kubernetes 1.19版本说明。 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证。本文介绍CCE发布Kubernetes 1.19版本所做的变更说明。 版本升级说明 CCE针对Kubernetes 1.19版本提供了全链路的组件优化和升级。 表 核心组件及说明 集群类型 核心组件 版本号 升级注意事项 :::: CCE集群 Kubernetes 1.19.10 Kubernetes 1.19版本弃用部分常用的APIVersion。建议您在升级集群前对本文档中所列举的弃用APIVersion进行相应升级。 CCE集群 Docker CentOS：18.09.0.100 Ubuntu：18.09.9 无 CCE集群 操作系统 CentOS Linux release 7.6 无 CCE集群 操作系统 Ubuntu 18.04 server 64bit 无 资源变更与弃用 社区1.19 ReleaseNotes 增加对vSphere intree卷迁移至vSphere CSI驱动的支持。intree vSphere Volume插件将不再使用，并在将来的版本中删除。 apiextensions.k8s.io/v1beta1已弃用，推荐使用apiextensions.k8s.io/v1。 apiregistration.k8s.io/v1beta1已弃用，推荐使用apiregistration.k8s.io/v1。 authentication.k8s.io/v1beta1、authorization.k8s.io/v1beta1已弃用，1.22将移除，推荐使用authentication.k8s.io/v1、authorization.k8s.io/v1。 autoscaling/v2beta1已弃用，推荐使用autoscaling/v2beta2。 coordination.k8s.io/v1beta1在1.19中已弃用，1.22将移除，推荐使用v1。 Kubeapiserver: componentstatus API已弃用。 Kubeadm：kubeadm config view命令已被弃用，并将在未来版本中删除，请使用kubectl get cm o yaml n kubesystem kubeadmconfig来直接获取kubeadm配置。 Kubeadm：弃用kubeadm alpha kubelet config enabledynamic命令。 Kubeadm：kubeadm alpha certs renew命令useapi参数已弃用。 Kubernetes不再支持构建hyperkube镜像。 Remove export flag from kubectl get command kubectl get中移除 export参数。 alpha特性“ResourceLimitsPriorityFunction”已完全删除。 storage.k8s.io/v1beta1已弃用，推荐使用storage.k8s.io/v1。

导入代码托管仓库创建应用 在函数计算控制台 ，点击左上角导航栏选择应用 ，单击创建应用 按钮。在应用创建引导页面，选择代码托管。 在应用创建页面，选择仓库用户、已有的符合Serverless Devs规范的仓库、仓库分支，并填写应用名称。若首次使用，您需要点击前往授权赋予远程代码托管平台的用户账号授权。 然后，您需要配置地域、函数名、自定义域名信息，配置流水线，点击创建并部署默认环境。 查看应用 在函数计算控制台，点击左上角导航栏选择应用，您可以查看应用列表。 您可以点击具体的应用名称，查看应用详情。在环境列表点击具体的环境名称 ，进入环境详情。或者点击访问链接，以访问您部署的应用首页。 编辑应用 在函数计算控制台，应用详情页面，点击编辑链接，您可以修改应用的描述信息。 删除应用 在函数计算控制台，应用列表页面，点击对应的应用操作列的删除链接，然后您需要确认选择需要删除应用相关的资源，进行删除应用。

本文主要介绍通过Helm v2客户端部署应用。 云容器引擎各region将逐步切换至Helm v3。模板管理不再支持Helm v2版本的模板，若您在短期内不能切换至Helm v3，可通过Helm v2 客户端在后台管理v2版本的模板。 前提条件 在CCE中创建的Kubernetes集群已对接kubectl，具体请参见使用kubectl连接集群。 注意事项 CCE当前会尝试转换v2模板实例到v3模板实例。若在后台操作Helm v2模板实例，删除实例后，发现CCE 模板管理页面仍有实例信息，单击删除即可。 安装Helm v2 本文以Helm v2.17.0为例进行演示。 如需选择其他合适的版本，请访问 步骤 1 在连接集群的虚拟机上下载Helm客户端。 wget 步骤 2 解压Helm包。 tar xzvf helmv2.17.0linuxamd64.tar.gz 步骤 3 将helm拷贝到系统path路径下，以下为/usr/local/bin/helm。 mv linuxamd64/helm /usr/local/bin/helm 步骤 4 因为Kubernetes APIServer开启了RBAC访问控制，所以需创建tiller使用的service account:tiller并给其分配clusteradmin这个集群内置的ClusterRole。按如下创建tiller的资源帐户。 vim tillerrbac.yaml apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: tiller namespace: kubesystem apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: ClusterRoleBinding metadata: name: tiller roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: ClusterRole name: clusteradmin subjects: kind: ServiceAccount name: tiller namespace: kubesystem 步骤 5 部署tiller资源帐户。 kubectl apply f tillerrbac.yaml 步骤 6 初始化Helm, 部署tiller的Pod。 helm init serviceaccount tiller skiprefresh 步骤 7 查看状态。 kubectl get pod n kubesystem l apphelm 回显如下 NAME READY STATUS RESTARTS AGE tillerdeploy7b56c8dfb7fxk5g 1/1 Running 1 23h 步骤 8 查看helm版本。

本文主要介绍 metricsserver。 从Kubernetes 1.8开始，Kubernetes通过Metrics API提供资源使用指标，例如容器CPU和内存使用率。这些度量可以由用户直接访问（例如，通过使用kubectl top命令），或者由集群中的控制器（例如，Horizontal Pod Autoscaler）使用来进行决策，具体的组件为MetricsServer，用来替换之前的heapster，heapster从1.11开始逐渐被废弃。 Metrics Server是集群核心资源监控数据的聚合器，您可以在CCE控制台快速安装本插件。 安装本插件后，可在“弹性伸缩”页面的“工作负载伸缩”页签下，创建HPA策略，具体请参见创建工作负载弹性伸缩（ HPA ）。 社区官方项目及文档： 安装插件 步骤 1 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件管理”，在右侧找到 metricsserver ，单击“安装”。 步骤 2 该插件可配置“单实例”或“高可用”规格，选择后单击“安装”。 版本记录 CCE插件版本记录 插件版本 支持的集群版本 社区版本（仅1.17及以上版本集群支持） 1.2.1 /v1.(192123)./ 0.4.4 1.1.10 /v1.(15171921)./ 0.4.4 1.1.4 /v1.(151719)./ 0.4.4 1.1.2 /v1.(151719)./ 0.4.4 1.1.1 /v1.(13151719)./ 0.3.7 1.1.0 /v1.(13151719)./ 0.3.7 1.0.5 /v1.13.v1.15.v1.17./ 0.3.7

云工作流提供一个低代码、可视化的工作流设计器， 可降低用户学习云工作流流程定义的学习成本， 通过拖拽、编辑等操作完成工作流流程编排以及对应状态输入、输出和错误重试等设置， 提高用户工作流编排的效率。 界面概览 CloudFlow Studio编辑页 状态浏览区 流程画布区 参数配置区 YAML编辑页 工作流配置 界面概览 1、菜单栏 可以在云工作流设计器中CloudFlow Studio 、YAML 和工作流配置三个功能区域进行切换。 2、状态浏览区 包含两个tab， 操作 和流程 操作tab 提供云工作流可集成的包含网络与CDN、计算、存储、容器与中间件、数据库以及人工智能在内的天翼云云产品的OpenAPI列表以及进行集成优化的常用操作 。可以将其拖拽到流程画布区中， 每个API是一个Operation（操作）类型的状态（State）。 流程tab 提供流程控制类状态列表， 不负责具体执行内容。提供Switch（条件分支）、Noop（传递）、Fail（失败）、Parallel（并行）、Sleep（暂停）以及Foreach（迭代）五个状态。可以将其拖拽到流程画布区中， 用于控制工作流执行流程逻辑。 3、流程画布区 可以拖拽状态浏览器的操作tab 、流程tab下的任意状态节点到流程画布区， 可视化编排和展示工作流流程 另外还包含了回退、前进、删除、缩放以及居中等功能按钮方便根据流程画布区对正在编排的流程可进行一些编辑操作。 4、参数配置区 在流程画布区拖拽进入状态节点后，单击选中目标状态节点， 可在右侧的参数配置区对状态的属性查看和编辑配置。 5、功能按钮区 包含工作流流程的保存 、退出 以及执行的功能按钮。

本文介绍DRDS使用过程的一些常用概念。 计算节点 计算节点是负责执行数据处理和查询计算的节点。计算节点通常负责解析查询请求，执行数据库操作，进行数据的聚合、过滤、排序等计算操作，并最终返回查询结果。计算节点是数据库系统中的核心部分，负责处理客户端的查询请求，执行查询操作，以及在分布式环境下协调不同存储节点的数据处理。 存储节点 存储节点是负责存储实际数据的节点。在分布式数据库中，数据通常被水平拆分成多个数据分片，然后存储在不同的存储节点上。每个存储节点承担一部分数据，以实现数据的水平扩展，提高系统的性能和可伸缩性。 分片 分片（又称Sharding）是一种在分布式数据库中水平划分数据的概念。它将数据库中的数据拆分成多个较小的逻辑片段（也称为分片或分区），然后将这些分片分散存储在不同的存储节点上，以实现水平扩展和分布式存储。 schema 概念 schema即逻辑库，在后续介绍中将统称为schema，它类似于传统单体数据库中的数据库，是一个逻辑上的数据库容器。schema是多个数据库分片的集合。 介绍 对实际应用来说，并不需要知道分布式数据库中间件的存在，应用开发人员只需要知道数据库的概念，所以分布式数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 DRDS实例的schema，包括所有逻辑表、分片规则、全局序列等数据，schema切分后形成多个分片，分布在多个存储节点上。 逻辑表

本页介绍了天翼云关系数据库MySQL版参数模板的创建方法。 背景信息 您可以使用数据库参数模板中的参数来管理数据库引擎配置。数据库参数模板就像是引擎配置值的容器，这些值可应用于一个或多个数据库实例。您需要注意如下事项： 您在创建数据库实例时系统将会为您的数据库实例适配默认的数据库参数模板。默认参数模板包含数据库引擎默认值和系统默认值，具体根据引擎、计算等级及实例的分配存储空间而定。 注意 您无法修改默认数据库参数模板的参数设置，您必须创建自己的数据库参数模板才能更改参数设置的默认值。 如果您想使用您自己的参数模板，只需创建一个自定义参数模板，然后针对您的实例进行应用即可。 以下是您在使用参数模板中的参数时应了解的几个要点： 当您修改当前实例的参数模板并保存后，仅应用于当前实例，不会对其他实例造成影响。 当您对实例进行应用参数模板时会去重置数据库配置文件，因此不管当前模板中是否存在需要重启的参数，均会对数据库进行重启。 如果您仅需要修改少量参数，且不想重启数据库，您可以在实例管理 页面单击目标实例名称，进入参数设置 页签进行修改，详细操作，请参见参数设置。 在数据库参数模板内设置参数不恰当可能会产生意外的不利影响，包括性能降低和系统不稳定。修改数据库参数时应始终保持谨慎，且修改数据库参数模板前要备份数据。将参数模板更改应用于生产数据库实例前，您应当在测试数据库实例上试用这些参数模板设置更改。

本节介绍集群定时备份用户指南。 前提条件 1. 已完成集群注册，具体操作请参见 本地注册集群 / 三方云注册集群。 2. 集群已安装ccsebackup插件，具体操作请参考 插件。 操作步骤 下发备份任务 1. 登陆分布式容器云平台，在左侧导航栏中选择集群资源 > 集群管理，进入注册集群列表页。 2. 在注册集群列表中点击需要备份的集群，进入单集群管理页面。 3. 在单集群管理页面导航栏中选择运维管理 > 集群定时备份 > 创建备份 ，进入集群定时备份配置页面。 4. 填写配置项后，点击“确定”下发备份任务。 备份配置项说明： 配置项名称 说明 名称 必填，备份任务的名称，名称限制为由小写字母开头，只允许小写字母，数字和‘’组成，且备份任务是当前集群中唯一。 命名空间 非必填，选择备份资源的命名空间，可多选。 资源 非必填，选择所备份资源的类型，可多选，也可以手动输入。 持久卷 选择是否备份pod所使用的持久卷，备份内容中有pod资源，此项才生效。不能备份临时卷及hostPath。 保留天数 必填，定时备份后产生的备份包所保留的天数，超过保留天数的备份包则会被自动清理。 时间点 必填，定时备份时执行的时间点，为整点。 重复周期 必填，定时备份任务重复在一周内哪几天触发执行。 说明 1. 此处建议保留天数要大于两个定时备份任务执行的间隔天数，否则会导致任务执行完毕后，还没等到下个任务开始，就被清理。 2. 备份任务下发后，在备份列表中可查看定时备份任务的各项配置。 备份列表的操作列还包含以下三个操作： 编辑：弹出定时任务编辑框修改定时任务信息。 立即执行：马上触发备份任务执行。 删除：删除当前定时备份任务。

参数 参数说明 策略名称 请输入伸缩策略的名称。 伸缩策略名称必须符合164字符，只能用字母、数字、下划线、中划线的组合，必须以字母开头。 策略类型 选择“告警策略”。 告警策略基于历史数据进行判断触发，以 1 分钟 为周期去判断监控窗口时间内用户设定的指标是否满足触发条件，若连续n个周期都满足触发条件，将会执行操作。 指标 指标是对资源性能的数据描述或状态描述。 CPU使用率：该指标用于统计测量对象的CPU使用率。工作负载实际使用的与申请的CPU核数量比率。 数据发送速率：该指标用于统计测量对象每秒钟发送的数据量。 磁盘写入速率：该指标用于统计每秒写入磁盘的数据量。 物理内存使用率：该指标用于统计测量对象已使用内存占申请物理内存总量的百分比。 物理内存总量：该指标用于统计测量对象申请的物理内存总量。 数据接收速率：该指标用于统计测量对象每秒钟接收的数据量。 CPU内核总量：该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 物理内存使用量：该指标用于统计测量对象实际已经使用的物理内存（Resident Set Size）。 磁盘读取速率：该指标用于统计每秒从磁盘读出的数据量。 CPU内核占用：该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 容器错包个数：该指标用于统计测量对象收到错误包的数量。 触发条件 可选“>”或“<”，支持以上指标的使用量达到设定值时触发伸缩策略。 如：指标选择“CPU使用率”，此处选择“>”70%，表示在CPU使用率超过70%时触发伸缩策略。 监控窗口 指数据的汇聚窗口大小。 若设置为60秒，表示每60秒统计一次。 连续周期 指监控窗口内连续触发阈值的次数，计算周期固定一分钟。 若设置为3，则表示指标数据连续三个统计周期达到了设定的阈值，则触发策略动作。 执行操作 策略触发后执行的动作，可增加或减少实例个数。