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Elastic Container Instance:多規格建立Pod

更新時間:Jul 10, 2024

大規模建立ECI Pod(即ECI執行個體)時,可能會遇到庫存不足的情況。此時,建議您配置多個規格,系統會按照配置順序依次嘗試建立,從而提升ECI Pod的建立成功率。

背景資訊

建立ECI執行個體的過程中,如果遇到庫存不足而導致建立失敗,系統會根據配置的規格順序依次重試建立執行個體。因此,配置多個規格可以提升ECI執行個體的建立成功率。

說明
  • 在重試建立過程中,ECI執行個體會一直處於Pending狀態。

  • 多規格方式為執行個體層級,僅影響單個執行個體的建立策略。

  • 您可以配合使用多可用性區域和多規格的方式來建立執行個體,從而進一步提高執行個體的建立成功率。

規格說明

ECI支援的vCPU和記憶體規格

  • 所有ECI支援地區均支援的規格

    vCPU

    記憶體(GiB)

    網路頻寬能力(出+入)(Gbit/s)(理論上限值)

    0.25

    0.5、1

    0.08

    0.5

    1、2

    0.08

    1

    2、4、8

    0.1

    2

    1、2、4、8、16

    1

    4

    2、4、8、16、32

    1.5

    8

    4、8、16、32、64

    2

    12

    12、24、48、96

    2.5

    16

    16、32、64 、128

    3

    24

    24、48、96、192

    4.5

    32

    32、64、128、256

    6

    52

    96、192、384

    12.5

    64

    128、256、512

    20

  • 僅部分地區支援的規格

    重要
    • 下表中的規格僅在部分地區支援,建立以下規格的ECI執行個體時請確保已指定支援的地區和可用性區域,否則會因為無庫存而導致建立失敗。

      支援的地區為:華東1(杭州)、華東2(上海)、華北1(青島)、華北2(北京)、華北3(張家口)、華北5(呼和浩特)、華北6(烏蘭察布)、華南1(深圳)、華南2(河源)、華南3(廣州)、西南1(成都)、新加坡。

    • 不支援指定下表中的規格建立搶佔式執行個體。

    vCPU

    記憶體(GiB)

    網路頻寬能力(出+入)(Gbit/s)(理論上限值)

    2

    6、10、12、14

    1

    4

    6、10、12、14、18、20、22、24、26、28、30

    1.5

    6

    6、8、10、12、14、16、18、20、22、24、26、28、30、32、34、36、38、40、42、44、46、48

    1.5

    8

    10、12、14、18、20、22、24、26、28、30、34、36、38、40、42、44、46、48、50、52、54、56、58、60、62

    2.5

ECI支援的ECS執行個體規格類型系列

  • 企業級x86運算規格類型系列

    x86規格基於x86架構,每一個vCPU都對應一個處理器核心的超執行緒,具有效能穩定的特點,適用於各種類型和規模的企業級應用、資料庫系統、視頻編解碼、資料分析等情境。

    規格類型

    企業級x86規格類型系列

    通用型

    g8i、g7a、g7、g6e、g6a、g6、g5、sn2ne、sn2

    計算型

    c8a、c8i、c7a、c7、c6e、c6a、c6、c5、sn1ne、sn1

    記憶體型

    r8i、r7a、r7、r6e、r6a、r6、r5、se1ne、se1

    通用算力型

    u1

    密集計算型

    ic5

    高主頻

    • hfg8i、hfg7、hfg6、hfg5

    • hfc8i、hfc7、hfc6、hfc5

    • hfr8i、hfr7

    巨量資料

    d1、d1ne

    本地SSD型

    i2、i2g

  • 企業級異構運算規格類型系列

    GPU規格含有GPU計算卡,適用於深度學習、影像處理等情境。GPU對應的Docker鏡像可以直接運行在ECI GPU執行個體上。執行個體內已預裝NVIDIA顯卡裝置驅動,不同GPU規格支援安裝的驅動和CUDA版本不同。

    規格類型

    GPU規格類型系列

    驅動和CUDA版本

    GPU虛擬化型執行個體規格類型系列

    sgn7i-vws

    NVIDIA 470.161.03,CUDA 11.4

    vgn7i-vws

    vgn6i-vws

    GPU計算型執行個體規格類型系列

    gn7e

    • NVIDIA 470.82.01,CUDA 11.4(預設安裝)

    • NVIDIA 525.85.12,CUDA 12.0

    gn7i

    gn7s

    gn7

    gn6v

    gn6e

    gn6i

    gn5i

    gn5

  • 企業級ARM運算規格類型系列

    ARM規格基於ARM架構,每一個vCPU都對應一個處理器的物理核心,具有效能穩定且資源獨享的特點,適用於容器、微服務、網站和應用伺服器、高效能運算、基於CPU的機器學習等情境。

    規格類型

    ARM規格類型系列

    通用型

    g8y

    計算型

    c8y

    記憶體型

    r8y

  • 共用型x86運算規格類型系列

    共用型規格主要面向一般中小網站或個人開發。與企業級規格相比,共用型規格在資源利用上更多強調資源效能的共用,所以無法保證執行個體計算效能的穩定,但是成本相對來說更低。

    規格類型

    共用型x86規格類型系列

    經濟型

    e

關於ECS規格的詳細資料,請參見:

配置說明

您可以在Pod metadata中添加k8s.aliyun.com/eci-use-specs的Annotation來指定執行個體規格。

  • 指定多規格時,可以指定vCPU和記憶體規格,也可以指定ECS規格,支援同時指定兩者。

    重要

    您可以在Pod建立成功後查看其YAML詳情,通過k8s.aliyun.com/eci-instance-spec欄位確認Pod實際使用的規格。如果是ECS規格,則按ECS規格計費;如果是具體的vCPU和記憶體數值,則按vCPU和記憶體計費。

  • 請根據想要使用規格的優先順序,按順序設定多個規格(單次最多5個)。

  • 對於GPU、本地碟、ARM等除了指定規格外還需要額外配置其他參數的規格,指定多規格時只能指定同類型的規格,無法和其他規格同時指定。

配置樣本如下:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: test
  labels:
    app: test
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      name: nginx-test
      labels:
        app: nginx
        alibabacloud.com/eci: "true" 
      annotations:
        k8s.aliyun.com/eci-use-specs: 2-4Gi,ecs.c5.large,ecs.c6.large  #根據需要替換您想要使用的規格
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/eci_open/nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80