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自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日，如到期前6日、到期前5日等等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月资源还未到期。 在购买页面开通自动续费 您可以在购买集群或节点页面开通自动续费，如图1所示。
reference "docker.io/library/cce-pause:3.1": pulling from host **** failed with status code [manifests 3.1]: 400 Bad Request 问题原因 该镜像为创建节点时添加的系统镜像
表1 默认排序的转发策略示例 转发策略 设定值 转发策略排序 URL（精确匹配） /test1/test2/test3 1 URL（前缀匹配） /test1/test2 2 URL（前缀匹配） /test1 3 创建转发策略后，系统会根据默认排序规则进行排序。
相关参考 CCE支持挂载第三方租户的OBS桶，包含OBS并行文件系统（优先）和OBS对象桶，使用方法请参见挂载第三方租户的对象存储。 父主题： 对象存储卷
选择排水节点后，系统会将节点设置为不可调度，然后安全地将节点上所有符合节点排水规则的Pod驱逐，后续新建的Pod都不会再调度到该节点，该排水时间取决于Pod情况，如时间过长，可返回节点列表查看事件。 确认退订弹窗后将跳转到订单页面，您可确认退订类别和金额后完成退订操作。
获取指定集群升级引导任务详情 功能介绍 该API用于通过升级引导任务ID获取任务的详细信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /api/v3/projects/{project_id}/clusters/{cluster_id}/operation/upgradeworkflows
绑定、解绑集群公网apiserver地址 功能介绍 该API用于通过集群ID绑定、解绑集群公网apiserver地址 集群管理的URL格式为：https://Endpoint/uri。其中uri为资源路径，也即API访问的路径。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /
另外，hook 中执行的命令不要直接操作文件系统。 备份执行后，可通过如下命令查看备份状态。status中会列出详细的状态。
到期前7日自动续费扣款是系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日。 父主题： 续费
CCE的权限管理包括“集群权限”和“命名空间权限”两种能力，分别从集群和命名空间两个层面对用户组或用户进行细粒度授权，具体解释如下： 集群权限：是基于IAM系统策略的授权，可以让用户组拥有“集群管理”、“节点管理”、“应用模板”、“插件中心”权限。
开启集群升级流程引导任务 功能介绍 该API用于创建一个集群升级流程引导任务。请在调用本接口完成引导任务创建之后，通过集群升级前检查开始检查任务。 升级流程任务用于控制集群升级任务的执行流程，执行流程为 升级前检查 => 集群升级 => 升级后检查。 调用方法 请参见如何调用API
更新指定集群升级引导任务状态 功能介绍 该API用于更新指定集群升级引导任务状态，当前仅适用于取消升级流程 调用该API时升级流程引导任务状态不能为进行中(running) 已完成(success) 已取消(cancel),升级子任务状态不能为running(进行中) init(已初始化
说明： 系统优先根据kubernetes.io/elb.id注解对接ELB，若此字段未指定，则会根据spec.loadBalancerIP字段（非必填，且仅1.23及以前版本可用）对接ELB。
升级后请参考资料按需开放非安全系统配置，具体请参见PodSecurityPolicy配置。
节点移除 功能介绍 该API用于在指定集群下移除节点。 集群管理的URL格式为：https://Endpoint/uri。其中uri为资源路径，也即API访问的路径。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /api/v3/projects/{project_id}/clusters
数据分布：访问量PV分布（中国）、访问量PV分布（世界）、访问量UV分布（中国）、访问量UV分布（世界）、平均时延分布（中国）、平均时延分布（世界）、设备占比（终端）、设备占比（系统）。
选择“系统预置规格”时，您可根据并发域名解析能力选择“小规格”、“中规格”或“大规格”，系统会根据不同的预置规格配置插件的实例数及资源配额，具体配置值请以控制台显示为准。
实例类型 并行文件系统：一种对象存储服务提供的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级别带宽和百万级别的IOPS。 对象桶：OBS对象存储提供高可靠、高性能、高安全、低成本的数据存储能力，无文件数量限制、容量限制。
图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。
在未来版本中，设置--feature-gates=KMSv1=true以使用已弃用的KMSv1功能。
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