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。
单集群应用迁移至舰队并分发到多集群
为解决应用多集群部署时的重复操作,易出错,难同步等问题,可使用AMC命令行工具将应用快速部署到多个集群,并实现后续统一管理和自动同步更新。
单集群应用迁移至舰队并分发到多集群
为解决应用多集群部署时的重复操作,易出错,难同步等问题,可使用AMC命令行工具将应用快速部署到多个集群,并实现后续统一管理和自动同步更新。
基于ACK One ALB多集群网关实现异地容灾
ACK One支持通过ALB多集群网关来实现异地容灾系统,异地容灾可以防范地域性质的灾难损害,例如地震、水灾等灾害,但同时会带来更高的延迟、更高的费用及维护成本。本文将介绍通过ALB多集群网关来实现异地容灾系统的架构和使用场景。
从源码、脚本和压缩包构建Python应用并部署至容器服务K8s集群
EDAS现支持从源码、脚本和压缩包构建Python应用并部署至EDAS的容器服务K8s集群,并提供了应用扩缩、监控报警、负载均衡和限流降级等能力。本文介绍如何从源码构建Python应用并部署至容器服务K8s集群。
YAML 管理 Kubernetes 应用
YAML 管理 Kubernetes 应用网络异常,图片无法展示|Kubernetes 将自身边界内的事物都抽象为资源。其中的主要部分,是以 Deployment、StatefulSet 为代表的 workload 工作负载控制器,其他各类资源都围绕这些主要的资源工作。这些资源合并起来,可以为 IT 技术工作者展现出一个以 workload 为中心的模型。Kubernetes 中所有的资源,都通....
如何不编写 YAML 管理 Kubernetes 应用?
Kubernetes 将自身边界内的事物都抽象为资源。其中的主要部分,是以 Deployment、StatefulSet 为代表的 workload 工作负载控制器,其他各类资源都围绕这些主要的资源工作。这些资源合并起来,可以为 IT 技术工作者展现出一个以 workload 为中心的模型。Kubernetes 中所有的资源,都通过声明式配置文件来编辑描述,一条条的 Yaml 字段定义,给了 I....
使用 Kustomize 帮你管理 kubernetes 应用(二): Kustomize 的使用方法
本文介绍使用和维护 Kustomize 的方法步骤。 定制配置 在这个工作流方式中,所有的配置文件( YAML 资源)都是用户所有,存在于私有 repo 中。其他人是无法使用的。 使用 git 创建一个目录 创建一个名为 ldap 的 kubernetes 集群应用,希望将这个应用的配置保存在自己的 git 仓库中 git init ~/ldap 创建一个 base mkdir -p ...
使用 Kustomize 帮你管理 kubernetes 应用(一):什么是 Kustomize ?
初识 Kustomize 第一次听说 Kustomize 其实是在 kubernetes 1.14 发布时候,它被集成到 kubectl 中,成为了一个子命令,但也只是扫了一眼,并没有深究。真正让我注意到它,并主动开始了解其功能和使用方法的,是张磊大神在云栖社区发表的一篇文章《从Kubernetes 1.14 发布,看技术社区演进方向》,他在文中是这么说的: Kustomize 允许用户以一个应....
管理 Kubernetes 应用,So easy!
您可能会遇到的挑战 在云环境中,应用发布与管理会变得十分复杂。本地开发完成的应用需要登录到每一台服务器进行发布和部署;后续还会有应用的重启,扩容等。服务器的不断增加对于运维人员将是一个极大的挑战。 开发/测试/线上环境差异性,交付流程复杂,新应用上线效率低,风险高。 针对该挑战,如何应对? 企业级分布式应用服务(EDAS)提供了一个可视化的控制台,同时支持普通应用(WAR/JAR部署)和K...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
容器服务Kubernetes版更多应用相关
- 容器服务Kubernetes版应用配置
- 容器服务Kubernetes版应用迁移
- 容器服务Kubernetes版应用自动化
- 容器服务Kubernetes版one应用
- 容器服务Kubernetes版环境应用
- 容器服务Kubernetes版服务应用
- ack容器服务Kubernetes版应用
- 容器服务Kubernetes版应用数据
- 应用容器服务Kubernetes版方案
- 容器服务Kubernetes版实战应用
- edas容器服务Kubernetes版应用
- 云原生容器服务Kubernetes版应用
- 入门容器服务Kubernetes版应用
- docker容器服务Kubernetes版应用
- 容器服务Kubernetes版学习应用
- kubernetes容器服务Kubernetes版应用
- 容器服务Kubernetes版监控应用
- 容器服务Kubernetes版应用监控
- 容器服务Kubernetes版应用报错
- 容器服务Kubernetes版应用日志
- 容器服务Kubernetes版构建应用
- 技术容器服务Kubernetes版应用
- 容器服务Kubernetes版应用实例
- 容器服务Kubernetes版kubernetes应用
- 容器服务Kubernetes版访问应用
- 云效应用容器服务Kubernetes版
- 容器服务Kubernetes版微服务架构应用
- 容器服务Kubernetes版应用扩缩容
- 容器服务Kubernetes版应用服务
- 容器服务Kubernetes版应用容器
容器服务Kubernetes版您可能感兴趣
- 容器服务Kubernetes版gpu
- 容器服务Kubernetes版共享
- 容器服务Kubernetes版pro
- 容器服务Kubernetes版托管
- 容器服务Kubernetes版调度
- 容器服务Kubernetes版集群
- 容器服务Kubernetes版ack
- 容器服务Kubernetes版kubernetes
- 容器服务Kubernetes版容器
- 容器服务Kubernetes版cd
- 容器服务Kubernetes版部署
- 容器服务Kubernetes版pod
- 容器服务Kubernetes版云原生
- 容器服务Kubernetes版服务
- 容器服务Kubernetes版阿里云
- 容器服务Kubernetes版 Pod
- 容器服务Kubernetes版docker
- 容器服务Kubernetes版k8s
- 容器服务Kubernetes版 Docker
- 容器服务Kubernetes版节点
- 容器服务Kubernetes版安装
- 容器服务Kubernetes版 K8S
- 容器服务Kubernetes版配置
- 容器服务Kubernetes版实践
- 容器服务Kubernetes版架构
- 容器服务Kubernetes版网络
- 容器服务Kubernetes版资源
- 容器服务Kubernetes版 kubernetes
- 容器服务Kubernetes版监控
- 容器服务Kubernetes版实战