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使用CCE集群弹性引擎插件时，工作负载的部分节点亲和性策略会导致Pod无法调度时不能触发节点池弹性扩容，因此集群中的工作负载节点亲和策略应避免使用如下节点标签：node.kubernetes.io/subnetid、os.architecture、os.name、os.version
IAM支持的授权项 策略包含系统策略和自定义策略，如果系统策略不满足授权要求，管理员可以创建自定义策略，并通过给用户组授予自定义策略来进行精细的访问控制。策略支持的操作与API相对应，授权项列表说明如下： 权限：允许或拒绝某项操作。
授权方式：监控中心页面自动弹出“确认授权”页面，用户单击“确认授权”按钮后系统自动完成授权。所授予的权限类型请参考云原生观测委托权限说明。 约束与限制 集群版本仅支持v1.17及以上。 使用监控中心前，用户需要使用具有admin用户组的账户完成对CCE及其依赖服务的委托授权。
CCE根据集群规模提供三种“系统预置规格”，您可根据自身需求进行选择，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。
fsType 是 设置文件系统类型，默认为ext4。 volumeHandle 是 云硬盘的volumeID。
普通事件上报：开启后，会将普通事件上报至AOM，系统默认配置了部分需要上报的普通事件。如果您需要自定义上报的事件，可以单击“配置白名单”，将需要上报添加至白名单进行管理，其中“事件名称”可通过CCE事件列表查询。 配置修改完成后，单击“确认配置”。
图1 上传模板包 由于上传模板时创建OBS桶的命名规则由cce-charts-{region}-{domain_name}变为cce-charts-{region}-{domain_id}，其中旧命名规则中的domain_name系统会做base64转化并取前63位，如果您在现有命名规则的
插件 描述 Kubeflow插件 该插件是基于Kubernetes的机器学习工作流编排系统，提供组件化、可扩展的AI流水线开发框架。
包月两种计费模式 支持按需计费、购买套餐包两种计费模式 最小计价单位 按小时计费 按秒计费，以小时为出账周期 图1 CCE和CCI收费方式区别 应用场景 表4 应用场景不同 云容器引擎CCE 云容器实例CCI 适用所有场景，一般运行大规模长期稳定的应用，例如： 电商 业务中台 IT系统
Running 1 2m30s 问题规避措施 在插件升级之前，您可以通过以下措施对以上问题进行规避： 从Volcano调度器插件版本≤1.4.7升级到版本>1.4.7且≤1.13.7：在“升级插件”页面，请先将“插件规格”设置为“系统预置规格
创建工作负载时，系统会默认为Pod添加如下标签，其中app的值为工作负载名称。
在弹出的“证书获取”窗口中，根据系统提示选择证书的过期时间并下载集群X509证书。 使用集群证书调用Kubernetes原生API。 例如使用curl命令调用接口查看Pod信息，如下所示，其中example.com:5443为自定义SAN。 curl --cacert .
约束限制： 系统自动生成，该值不可修改。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 clusters Array of strings 参数解释： 集群ID的列表，允许使用通配符（“*”），表示所有集群。 约束限制： 当前最多支持同时授权200个集群。
表1 插件规格配置 参数 参数说明 插件规格 该插件可配置系统预置规格或自定义规格。 容器 选择自定义规格时，您可根据需求调整插件实例的容器规格。 在参数配置页面，配置以下参数。
Prometheus是一套开源的系统监控报警框架，能够采集丰富的Metrics（度量数据），目前已经基本是Kubernetes的标准监控方案。 Metrics Server是Kubernetes集群范围资源使用数据的聚合器。
约束限制： 系统自动生成，该值不可修改。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 clusters Array of strings 参数解释： 集群ID的列表，允许使用通配符（“*”），表示所有集群。 约束限制： 当前最多支持同时授权200个集群。
您可以了解用户组可以添加的CCE系统策略，并结合实际需求进行选择。如何为用户组授权请参见集群权限（IAM授权）。
该特性启用后，即使在容器镜像和容器位于独立文件系统的情况下，也能进行垃圾回收。
切换至“云硬盘”页签，单击待扩容云硬盘右侧的“扩容”，系统跳转至云硬盘控制台的“扩容磁盘”页面。 根据界面提示，设置“目标容量”。 设置完成后，单击“下一步”并根据界面提示完成订单提交。 数据盘类型 更多操作指导请参见变更云硬盘类型。 登录ECS控制台。
若容器中的进程尝试使用超过2GiB的资源时，系统内核将会尝试将进程终止，出现内存不足（OOM）错误。 创建工作负载时，建议设置CPU和内存的资源上下限。同一个节点上部署的工作负载，对于未设置资源上下限的工作负载，如果其异常资源泄露会导致其它工作负载分配不到资源而异常。
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