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- 渲染集群管理 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科acedJob 相關(guān)推薦 版本升級(jí):約束限制 查看集群狀態(tài):集群任務(wù)信息 升級(jí)集群:用戶通過(guò)Console下發(fā)集群升級(jí) 原地升級(jí)（1.15及以上版本）:注意事項(xiàng) 原地升級(jí):注意事項(xiàng) 從心打造CCE集群升級(jí)體驗(yàn)，助力集群高效運(yùn)維管理:過(guò)程業(yè)務(wù)無(wú)感 節(jié)點(diǎn)限制檢查:解決方案 升級(jí)前須知:注意事項(xiàng)來(lái)自：百科
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相關(guān)推薦 概述 未開啟Kerberos認(rèn)證集群中的默認(rèn)用戶清單:系統(tǒng)用戶 開啟Kerberos認(rèn)證集群中的默認(rèn)用戶清單:系統(tǒng)用戶 管理靜態(tài)脫敏任務(wù):靜態(tài)脫敏場(chǎng)景介紹 開啟Kerberos認(rèn)證集群中的默認(rèn)用戶清單:系統(tǒng)用戶 配置集群管理員列表:配置描述 更換CA證書:操作場(chǎng)景 創(chuàng)建連接器:前提條件來(lái)自：百科如圖2所示。 圖2 集群聯(lián)邦使用流程 開通集群聯(lián)邦 集群聯(lián)邦和容器艦隊(duì)綁定在一起，只需要為容器艦隊(duì)一鍵開通集群聯(lián)邦，就可以方便地操作集群聯(lián)邦了。 集群聯(lián)邦的開通包含兩個(gè)階段：一、開通集群聯(lián)邦，二、集群接入聯(lián)邦。容器艦隊(duì)開通集群聯(lián)邦能力后，容器艦隊(duì)內(nèi)的成員集群將自動(dòng)接入聯(lián)邦。如果容來(lái)自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-22 09:29:59 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行來(lái)自：百科![]()
實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 創(chuàng)建獨(dú)享集群 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建獨(dú)享集群 時(shí)間：2020-11-25 11:21:24 本視頻主要為您介紹實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建獨(dú)享集群的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： CS服務(wù)提供共享集群和獨(dú)享集群兩種模式，獨(dú)享集群是完全物理隔離且不受其他作業(yè)影響，并支持配額限制管理。 只有獨(dú)享集來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 獲取集群下所有節(jié)點(diǎn)池ListNodePools 獲取集群下所有節(jié)點(diǎn)池ListNodePools 時(shí)間：2023-11-23 15:31:26 功能介紹 該API用于獲取集群下所有節(jié)點(diǎn)池。 集群管理的URL格式為：https://Endpoint/uri。其中uri為資源路徑，也即API訪問(wèn)的路徑來(lái)自：百科![]()
13及以下版本）:注意事項(xiàng) 升級(jí)集群:升級(jí)集群 升級(jí)前須知:注意事項(xiàng) 版本升級(jí):創(chuàng)建升級(jí)任務(wù) 集群版本公告:1.19版本集群停止維護(hù)公告 1.19版本集群停止維護(hù)公告 集群版本公告:Kubernetes 1.9的集群版本升級(jí)公告 volcano:版本記錄 volcano:版本記錄 1.17版本集群停止維護(hù)公告來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 專屬計(jì)算集群與專屬云的關(guān)系 專屬計(jì)算集群與專屬云的關(guān)系 時(shí)間：2020-09-22 09:33:09 專屬計(jì)算集群服務(wù)是專屬云解決方案中的核心服務(wù)，為專屬云解決方案提供了計(jì)算專屬的能力，專屬云為隔離的區(qū)域，用戶需開通專屬云后才能申請(qǐng)物理設(shè)備資源使用專屬計(jì)算集群服務(wù)，專屬計(jì)算來(lái)自：百科![]()
華為云 MapReduce服務(wù) 終止集群 華為云MapReduce服務(wù)終止集群 時(shí)間：2020-11-24 15:54:31 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce服務(wù)終止集群的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes集群不同部署形態(tài)的優(yōu)劣勢(shì) Kubernetes集群不同部署形態(tài)的優(yōu)劣勢(shì) 時(shí)間：2021-07-01 08:51:51 自建與運(yùn)維Kubernetes集群 優(yōu)勢(shì)：高靈活性、可定制開發(fā)； 缺點(diǎn)：重資產(chǎn)、高投入、運(yùn)維成本高、跨云遷移困難。 使用CNCF認(rèn)證Kubernetes容器平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
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什么是Redis Cluster集群架構(gòu) 什么是Redis Cluster集群架構(gòu) 時(shí)間：2021-07-01 21:35:05 Redis 鯤鵬 分布式緩存服務(wù)DCS 專屬計(jì)算集群 Cluster集群相比Proxy集群減少了網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)，性能更高、靈活性很強(qiáng)。該架構(gòu)和Proxy集群一樣，突破了Re來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 繼續(xù)執(zhí)行集群升級(jí)任務(wù)ContinueUpgradeClusterTask 繼續(xù)執(zhí)行集群升級(jí)任務(wù)ContinueUpgradeClusterTask 時(shí)間：2023-11-23 16:38:02 功能介紹 繼續(xù)執(zhí)行被暫停的集群升級(jí)任務(wù)。 集群升級(jí)涉及多維度的組件升級(jí)來(lái)自：百科![]()
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步驟二：創(chuàng)建集群 步驟三：創(chuàng)建應(yīng)用 了解詳情 CCE Autopilot相關(guān)文檔 Autopilot集群計(jì)費(fèi)說(shuō)明 Autopilot集群的計(jì)費(fèi)由集群管理費(fèi)用、Pod費(fèi)用和云產(chǎn)品資源費(fèi)用組成。 了解詳情 通過(guò)kubectl連接集群 kubectl訪問(wèn)CCE集群是通過(guò)集群上生成的配置文件（kubeconfig來(lái)自：專題![]()
量數(shù)據(jù) 圖形渲染云服務(wù)器應(yīng)用場(chǎng)景 高效完成渲染任務(wù)，省心省力省成本 圖形渲染對(duì)計(jì)算性能和渲染效率要求較高，使用GPU圖形加速型 彈性云服務(wù)器 執(zhí)行渲染任務(wù)，成本更低，效率更高 場(chǎng)景痛點(diǎn)： - 渲染時(shí)間長(zhǎng)：?jiǎn)蝹€(gè)特效鏡頭渲染時(shí)長(zhǎng)超過(guò)十小時(shí) - 渲染效率低：設(shè)備有限，大量渲染任務(wù)需排隊(duì)執(zhí)行來(lái)自：專題![]()
量數(shù)據(jù) 圖形渲染云服務(wù)器應(yīng)用場(chǎng)景 高效完成渲染任務(wù)，省心省力省成本 圖形渲染對(duì)計(jì)算性能和渲染效率要求較高，使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器執(zhí)行渲染任務(wù)，成本更低，效率更高 場(chǎng)景痛點(diǎn)： - 渲染時(shí)間長(zhǎng)：?jiǎn)蝹€(gè)特效鏡頭渲染時(shí)長(zhǎng)超過(guò)十小時(shí) - 渲染效率低：設(shè)備有限，大量渲染任務(wù)需排隊(duì)執(zhí)行來(lái)自：專題![]()
（BMS）提供共享訪問(wèn)。 按需購(gòu)買，多種存儲(chǔ)類型可選 立即購(gòu)買 管理控制臺(tái) 幫助文檔 共享文件存儲(chǔ)應(yīng)用場(chǎng)景-高性能計(jì)算 場(chǎng)景介紹 高性能計(jì)算通常指以計(jì)算為目的，使用了很多處理器的單個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者使用了多臺(tái)計(jì)算機(jī)集群的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和環(huán)境。能夠執(zhí)行一般個(gè)人電腦無(wú)法處理的大資料量與高性來(lái)自：專題
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