NVIDIA GPU Operator分析四：DCGM Exporter安装
背景我们知道，如果在Kubernetes中支持GPU设备调度，需要做如下的工作：节点上安装nvidia驱动节点上安装nvidia-docker集群部署gpu device plugin，用于为调度到该节点的pod分配GPU设备。除此之外，如果你需要监控集群GPU资源使用情况，你可能还需要安装DCCM exporter结合Prometheus输出GPU资源监控信息。要安装和管理这么多的组件，对于运维
k8s诊断之记一次pod oom的异常shmem输出
客户反馈java设置xms，xmx参数固定8G内存，而pod的limit则为16G， 三番五次出现了pod oom的情况，且oom的时候他的业务进程输出也是8g， 同时promethus的监控对应pod的working_set_memory也是8个多g， 剩下的几个g的内存到底去哪里了呢？
阿里云国际短信费用价格表
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K8S下一代设备管理机制：DRA
背景Kubernetes从1.8开始引入了Device Plugin机制，用于第三方设备厂商以插件化的方式将设备资源（GPU、RDMA、FPGA、InfiniBand等）接入Kubernetes集群中。用户无需修改Kubernetes代码，只需在集群中以DaemonSet方式部署设备厂商提供的插件，然后在Pod中申明使用该资源的使用量，容器在启动成功后，便可在容器中发现该设备。然而，随着Kuber