ecs与数据库（rds，redis，mongodb，memcached）连通性判断流程图
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开源工具GPU Sharing：支持Kubernetes集群细粒度
问题背景 全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。 大家的诉求是能够让更多的预测服务共享同一个GPU卡上，进而提高集群中Nvidia GPU的利用率。而这就需要提供GPU资源的划分，而这里GPU资源划分的维度指的就是GPU显存和Cuda Kernel线程的划分。通常在集群级别谈支持共享GPU，通常是两件事情： 1.调度 2.隔离，我们这里主要讨论的是调度，隔离的方案未来会基于Nvidia的MPS来实现。 而对于细粒度的GPU卡调度，目前Kubernetes社区并没有很好的方案，这是由于Kube
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如何在Kubernetes集群动态使用 NAS 持久卷
1. 介绍： 本文介绍的动态生成NAS存储卷的方案：在一个已有文件系统上，自动生成一个目录，这个目录定义为目标存储卷； 镜像地址：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/alicloud-nas-controller:v1.11.5.4-433631d-aliyun 默认生成资源：生成的PV名字为：pvc-${pvc-uid}生成目录的名字：namespace-pvcname-pvname 可以再pvc的annotations中如下声明，自定义名字：生成的pv、目录名字为下面定义的名字。 annotations: pv-name-created: replace-user-id 2. 部署NAS Controller 创建alicloud-nas-controller，实现动态provider n
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