容器服务Kubernetes版配置调度的相关内容

阿里云文档 2025-10-17

为GPU应用配置节点自动伸缩

在进行AI模型训练、推理或科学计算等GPU计算密集型任务时，工作负载常呈现显著波动，同时GPU硬件成本较高。通过为集群创建支持自动伸缩的GPU节点池，可根据实际资源需求动态增减节点数量，实现按需使用与弹性调度，有效提升GPU资源利用率并降低运维成本。

阿里云文档 2025-09-25

ACK集群巡检APIServer绑定的CLB端口监听配置正常

ACK集群巡检的检测项“APIServer CLB 6443 端口监听配置异常”无风险，视为“合规”。规则通过获取最后一次巡检报告结果作为检测依据，如果集群未开通巡检配置评估为“不适用”；如果集群开通了配置，但是运行的巡检任务不存在或者运行最后一次任务未结束，评估为“无数据”。

阿里云文档 2025-09-25

ACK集群节点池伸缩配置可用性检测

检测ACK集群巡检中的“节点池伸缩配置不可用”风险项。当此巡检项无风险时，视为“合规”。规则通过获取最后一次巡检报告结果作为检测依据，如果集群未开通巡检配置评估为“不适用”。

阿里云文档 2025-09-25

配置混合云节点池DNS解析

混合云节点池如通过云上CoreDNS解析域名，频繁的访问会加重专线负载，还可能出现因专线不稳定导致的域名解析失败，配置NodeLocal DNSCache可减少这些问题的影响。

阿里云文档 2025-09-22

使用Gateway with Inference Extension为SGLang PD分离服务配置推理路由

Prefill/Decode分离架构（PD分离），是当前主流的LLM推理优化技术，通过将LLM推理中的两个核心阶段解耦并分开部署在不同GPU上，避免资源争抢，从而显著降低TPOT，提升系统吞吐。本文以Qwen3-32B模型为例，演示如何通过Gateway with Inference Extension为部署在ACK中的SGLang PD分离架构模型推理服务。

文章 2024-08-24 来自：开发者社区

在K8S中，Pod多副本配置了硬亲和性，会调度到同⼀个节点上吗？

在K8S（Kubernetes）中，Pod多副本配置硬亲和性（podAffinity的requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution）时，并不意味着这些Pod一定会被调度到同一个节点上。硬亲和性的配置实际上是指定了Pod调度时必须满足的严格条件，但这些条件通常与Pod之间的相对位置（如是否在同一个节点、区域或拓扑域内）有关，而不是直接指定它们必须位于....

文章 2024-07-24 来自：开发者社区

云上应用管理问题之如何在Kubernetes集群中配置跨可用区的Pod调度

问题一：在容器场景中，多可用区资源调度与虚拟机相比有何不同？在容器场景中，多可用区资源调度与虚拟机相比有何不同？参考回答：在容器场景中，多可用区资源调度比虚拟机更复杂。虚拟机场景中，资源可以手动分配给应用，虽然效率稍低但确定性强。而容器中，调度依赖Kubernetes中的Scheduler能力，需要配置标签和亲和性规则。关于本...

问答 2024-06-15 来自：开发者社区