全部产品
Search
文档中心

:Tentukan spesifikasi komputasi saat membuat pod berbasis instans kontainer elastis

更新时间:Jul 02, 2025

Topik ini menjelaskan spesifikasi komputasi yang didukung oleh Elastic Container Instance dan metode untuk membuat pod berbasis instans kontainer elastis. Anda dapat memilih metode yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda untuk meningkatkan tingkat keberhasilan pembuatan pod, mengurangi biaya sumber daya, serta memastikan pasokan sumber daya untuk pod Anda.

Contoh untuk menentukan spesifikasi komputasi saat membuat pod berbasis instans kontainer elastis

Jika tidak perlu menentukan kategori komputasi, keluarga instans Elastic Compute Service (ECS), generasi keluarga instans ECS, atau jenis instans ECS berbasis ARM saat membuat pod berbasis instans kontainer elastis, Anda dapat menambahkan anotasi k8s.aliyun.com/eci-use-specs ke metadata pod.

Catatan

Anotasi harus ditambahkan ke metadata dalam file konfigurasi pod. Sebagai contoh, ketika membuat Deployment, tambahkan anotasi ke bagian spec.template.metadata.

  • Saat menentukan beberapa spesifikasi, Anda dapat menentukan spesifikasi vCPU dan memori atau jenis instans ECS. Anda juga dapat menentukan keduanya.

    Penting

    Setelah pod dibuat, Anda dapat memeriksa spesifikasi yang digunakan di bidang k8s.aliyun.com/eci-instance-spec dalam file YAML pod. Jika pod menggunakan jenis instans ECS, Anda akan dikenakan biaya berdasarkan jenis instans tersebut. Jika pod menggunakan spesifikasi vCPU dan memori, Anda akan dikenakan biaya berdasarkan jumlah vCPU dan ukuran memori.

  • Spesifikasi harus ditentukan dalam urutan prioritas. Maksimal lima spesifikasi dapat ditentukan.

  • Untuk membuat instans kontainer elastis yang dipercepat GPU, menggunakan disk lokal, atau berbasis Arm, Anda hanya dapat menentukan spesifikasi yang sesuai. Spesifikasi yang tidak mendukung fitur-fitur ini tidak dapat digunakan.

Contoh 1: Tentukan spesifikasi GPU

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: "ecs.gn6i-c4g1.xlarge,ecs.gn6i-c8g1.2xlarge" # Tentukan maksimal lima jenis instans ECS yang dipercepat GPU pada satu waktu.
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/eci_open/nginx:1.14.2
        resources:
            limits:
              nvidia.com/gpu: "1" # Jumlah GPU yang dibutuhkan oleh kontainer Nginx. GPU tersebut dibagi.
        ports:
        - containerPort: 80
      - name: busybox
        image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/eci_open/busybox:1.30
        command: ["sleep"]
        args: ["999999"]
        resources:
            limits:
              nvidia.com/gpu: "1" # Jumlah GPU yang dibutuhkan oleh kontainer BusyBox. GPU tersebut dibagi.

Contoh 2: Tentukan spesifikasi vCPU/memori dan jenis instans ECS

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  # Tetapkan spesifikasi yang ingin Anda gunakan untuk membuat pod. Ganti nilai tersebut dengan spesifikasi sebenarnya.
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/eci_open/nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

Spesifikasi komputasi yang didukung oleh Elastic Container Instance

Spesifikasi vCPU dan memori yang didukung oleh Elastic Container Instance

  • Spesifikasi yang Didukung di Semua Wilayah Tempat Elastic Container Instance Tersedia

    vCPU

    Memori (GiB)

    Bandwidth (dua arah, Gbit/s, batas teoretis atas)

    0,25

    0,5 dan 1

    0,08

    0,5

    1 dan 2

    0,08

    1

    2, 4, dan 8

    0,1

    2

    1, 2, 4, 8, dan 16

    1

    4

    2, 4, 8, 16, dan 32

    1,5

    8

    4, 8, 16, 32, dan 64

    2

    12

    12, 24, 48, dan 96

    2,5

    16

    16, 32, 64, dan 128

    3

    24

    24, 48, 96, dan 192

    4,5

    32

    32, 64, 128, dan 256

    6

    52

    96, 192, dan 384

    12,5

    64

    128, 256, dan 512

    20

  • Spesifikasi yang Hanya Didukung di Beberapa Wilayah

    Penting
    • Spesifikasi dalam tabel berikut hanya didukung di beberapa wilayah. Pastikan spesifikasi yang dipilih didukung di wilayah dan zona yang ditentukan. Jika tidak, instans tidak dapat dibuat karena ketersediaan sumber daya terbatas.

      Wilayah yang mendukung spesifikasi ini meliputi: Tiongkok (Hangzhou), Tiongkok (Shanghai), Tiongkok (Qingdao), Tiongkok (Beijing), Tiongkok (Zhangjiakou), Tiongkok (Hohhot), Tiongkok (Ulanqab), Tiongkok (Shenzhen), Tiongkok (Heyuan), Tiongkok (Guangzhou), Tiongkok (Chengdu), dan Singapura.

    • Spesifikasi dalam tabel berikut tidak dapat digunakan untuk membuat instans preemptible.

    vCPU

    Memori (GiB)

    Bandwidth (dua arah, Gbit/s, batas teoretis atas)

    2

    6, 10, 12, dan 14

    1

    4

    6, 10, 12, 14, 18, 20, 22, 24, 26, 28, dan 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, dan 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, dan 62

    2,5

Keluarga instans ECS yang didukung oleh Elastic Container Instance

  • Keluarga Instans Komputasi Tingkat Perusahaan Berbasis x86

    Jenis instans ECS berbasis x86 menggunakan arsitektur x86. Setiap vCPU sesuai dengan hyper-thread dari inti prosesor. Mereka memberikan performa stabil dan cocok untuk aplikasi tingkat perusahaan, sistem database, pengkodean video, serta analisis data.

    Kategori

    Keluarga instans tingkat perusahaan berbasis x86

    Keluarga instans tujuan umum

    g8a, g8i, g7a, g7, g6e, g6a, g6, g5, sn2, dan sn2ne

    Keluarga instans dioptimalkan komputasi

    c8a, c8i, c7a, c7, c6e, c6a, c6, c5, sn1, dan sn1ne

    Keluarga instans dioptimalkan memori

    r8a, r8i, r7a, r7, r6e, r6a, r6, r5, se1ne, dan se1

    Keluarga instans kategori komputasi umum

    u1

    Keluarga instans intensif komputasi

    ic5

    Keluarga instans dengan kecepatan clock tinggi

    • hfg8i, hfg7, hfg6, dan hfg5

    • hfc8i, hfc7, hfc6, dan hfc5

    • hfr8i dan hfr7

    Keluarga instans big data

    d1 dan d1ne

    Keluarga instans dengan SSD lokal

    i2 dan i2g

  • Keluarga Komputasi Heterogen Tingkat Perusahaan

    Jenis instans ECS yang dipercepat GPU mencakup GPU dan cocok untuk skenario seperti pembelajaran mendalam dan pemrosesan gambar. Gambar Docker terkait GPU dapat langsung dijalankan pada instans kontainer elastis yang dipercepat GPU. Driver NVIDIA GPU telah dipre-install, dengan versi driver dan CUDA yang bervariasi tergantung pada jenis GPU.

    Catatan

    Keluarga instans gn8ia dan gn8is hanya tersedia di wilayah tertentu di luar daratan Tiongkok. Untuk informasi lebih lanjut, hubungi tenaga penjualan Alibaba Cloud.

    Kategori

    Keluarga instans dipercepat GPU

    Versi driver dan CUDA

    Keluarga instans dipercepat vGPU

    sgn7i-vws

    NVIDIA 470.161.03 dan CUDA 11.4

    vgn7i-vws

    vgn6i-vws

    Keluarga instans dioptimalkan komputasi dipercepat GPU

    gn7e

    • NVIDIA 470.82.01 dan CUDA 11.4 (default)

    • NVIDIA 535.161.08 dan CUDA 12.2

    gn7i

    gn7s

    gn7

    gn6v

    gn6e

    gn6i

    gn5i

    gn5

    gn8ia

    NVIDIA 535.161.08 dan CUDA 12.2

    gn8is

  • Keluarga Komputasi Tingkat Perusahaan Berbasis Arm

    Jenis instans ECS berbasis Arm menggunakan arsitektur ARM. Setiap vCPU sesuai dengan inti fisik dari prosesor. Mereka memberikan performa stabil dan menyediakan sumber daya eksklusif, cocok untuk kontainer, layanan mikro, server situs web, komputasi berperforma tinggi, dan pembelajaran mesin berbasis CPU.

    Kategori

    Keluarga instans berbasis Arm

    Keluarga instans tujuan umum

    g8y

    Keluarga instans dioptimalkan komputasi

    c8y

    Keluarga instans dioptimalkan memori

    r8y

  • Keluarga Komputasi Bersama Berbasis x86

    Jenis instans ECS bersama cocok untuk situs web kecil hingga menengah serta individu. Dibandingkan dengan jenis instans ECS tingkat perusahaan, jenis instans ECS bersama menekankan pada berbagi performa sumber daya untuk memaksimalkan pemanfaatan sumber daya. Namun, stabilitas performa komputasi tidak dijamin, tetapi biaya lebih rendah.

    Kategori

    Keluarga instans bersama berbasis x86

    Keluarga instans ekonomi

    e

Untuk informasi lebih lanjut tentang keluarga instans ECS, lihat topik-topik berikut:

Referensi

Ikhtisar metode pembuatan

Anda dapat menggunakan metode berbeda untuk membuat pod berdasarkan kebutuhan bisnis dan skenario penggunaan Anda. Metode ini sesuai dengan mode penagihan yang berbeda. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Penagihan Instans Kontainer Elastis.

Metode pembuatan

Dasar penagihan

Deskripsi

Referensi

Tentukan jumlah vCPU dan ukuran memori

Berdasarkan spesifikasi vCPU dan memori

Anda akan dikenakan biaya untuk pod berdasarkan spesifikasi vCPU dan memori yang Anda tentukan saat membuat pod. Anda juga dapat menentukan kategori komputasi berdasarkan kebutuhan biaya dan performa Anda. Untuk spesifikasi vCPU dan memori yang tidak didukung, sistem akan menyesuaikan spesifikasi instans dan mengenakan biaya kepada Anda berdasarkan spesifikasi baru.

Tentukan jenis instans ECS

Berdasarkan jenis instans ECS

Anda akan dikenakan biaya untuk pod berdasarkan jenis instans ECS yang Anda tentukan saat membuat pod. Anda dapat menentukan jenis instans ECS sebagai dukungan dasar untuk pod Elastic Container Instance Anda berdasarkan kebutuhan bisnis Anda. Dengan cara ini, pod dapat memperoleh kemampuan spesifik dari jenis instans ECS. Sebagai contoh, jika Anda menentukan jenis instans ecs.gn6i-c4g1.xlarge, pod dapat memperoleh kemampuan yang dipercepat GPU.

Tetapkan keluarga instans ECS atau generasi keluarga instans untuk penyaringan saat Anda menentukan spesifikasi vCPU dan memori

Berdasarkan jenis instans ECS

Sistem secara otomatis memilih jenis instans ECS yang sesuai berdasarkan spesifikasi vCPU dan memori serta kondisi penyaringan untuk keluarga instans ECS atau generasi keluarga instans yang Anda tentukan saat membuat pod. Anda akan dikenakan biaya berdasarkan jenis instans ECS yang sebenarnya digunakan.

Penting

Pod mendukung arsitektur x86 (default) dan arsitektur ARM. Untuk informasi tentang cara membuat pod berbasis arsitektur ARM, lihat Jadwalkan Pod ke Node Virtual Berbasis ARM.

Optimalkan biaya penggunaan pod

Anda dapat menggunakan instans kontainer elastis bayar sesuai pemakaian bersama dengan instans kontainer elastis preemptible, instans cadangan, dan rencana hemat biaya untuk mengurangi biaya berdasarkan kebutuhan bisnis Anda.

  • Instans kontainer elastis preemptible cocok untuk beban kerja tanpa status dan toleransi kesalahan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Buat Instans Kontainer Elastis Preemptible.

  • Untuk beban kerja stabil jangka panjang, kami merekomendasikan agar Anda menggunakan instans cadangan atau rencana hemat biaya untuk mengimbangi tagihan pod. Metode berikut dapat digunakan berdasarkan dasar penagihan pod:

    • Pod yang dikenakan biaya berdasarkan jumlah vCPU dan ukuran memori: Rencana hemat biaya tujuan umum dapat digunakan.

    • Pod yang dikenakan biaya berdasarkan jenis instans ECS: Rencana hemat biaya tujuan umum, rencana hemat biaya komputasi ECS, dan instans cadangan dapat digunakan.

    Anda dapat memilih metode pengimbangan berdasarkan instans kontainer elastis Anda. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Gunakan Instans Cadangan dan Gunakan Rencana Hemat Biaya.

Tanggapi sumber daya yang tidak mencukupi

Elastic Container Instance menyediakan sumber daya cloud untuk kontainer. Saat membuat sejumlah besar pod, beberapa sumber daya di wilayah dan zona yang ditentukan mungkin tidak mencukupi. Untuk memastikan bahwa pod dapat dibuat, kami merekomendasikan agar Anda menentukan beberapa spesifikasi pod dan beberapa vSwitch yang ditempatkan di zona berbeda. Untuk informasi lebih lanjut, lihat topik-topik berikut: