En esta página, se describen las solicitudes de recursos máximas, mínimas y predeterminadas que puedes especificar para tus cargas de trabajo de Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot y cómo Autopilot modifica esas solicitudes automáticamente a fin de mantener la estabilidad de las cargas de trabajo.
Descripción general de las solicitudes de recursos en Autopilot
Autopilot usa las solicitudes de recursos que especificas en la configuración de tu carga de trabajo para configurar los nodos que ejecutan tus cargas de trabajo. Autopilot aplica las solicitudes de recursos mínimas y máximas según la clase de procesamiento o la configuración de hardware que usan tus cargas de trabajo. Si no especificas solicitudes para algunos contenedores, Autopilot asigna valores predeterminados para permitir que esos contenedores se ejecuten de forma correcta.
Cuando implementas una carga de trabajo en un clúster de Autopilot, GKE valida la configuración de la carga de trabajo con los valores mínimos y máximos permitidos para la clase de procesamiento seleccionada o la configuración de hardware (como las GPU). Si tus solicitudes son menores que el mínimo, Autopilot modifica automáticamente la configuración de tu carga de trabajo para mover tus solicitudes dentro del rango permitido. Si tus solicitudes son superiores al máximo, Autopilot rechaza tu carga de trabajo y muestra un mensaje de error.
En la siguiente lista, se resumen las categorías de las solicitudes de recursos:
- Solicitudes de recursos predeterminadas: Autopilot las agrega si no especificas tus propias solicitudes para cargas de trabajo
- Solicitudes de recursos mínimas y máximas: Autopilot valida tus solicitudes especificadas para garantizar que estén dentro de estos límites. Si tus solicitudes están fuera de los límites, Autopilot modifica tus solicitudes de carga de trabajo.
- Separación de cargas de trabajo y solicitudes de duración extendida: Autopilot tiene diferentes valores predeterminados y diferentes valores mínimos para las cargas de trabajo que separan entre sí o para Pods que obtienen protección extendida de la expulsión iniciada por GKE.
- Solicitudes de recursos para DaemonSets: Autopilot tiene valores predeterminados, mínimos y máximos diferentes para los contenedores en DaemonSets.
Cómo solicitar recursos
En Autopilot, solicitas recursos en la especificación de tu Pod. Los recursos mínimos y máximos admitidos que puedes solicitar cambian según la configuración de hardware del nodo en el que se ejecutan los Pods. Para obtener información sobre cómo solicitar configuraciones de hardware específicas, consulta las siguientes páginas:
- Elige clases de procesamiento para los Pods de Autopilot
- Implementa cargas de trabajo de GPU en Autopilot
Solicitudes de recursos predeterminadas
Si no especificas solicitudes de recursos para algunos contenedores en un Pod, Autopilot aplica valores predeterminados. Estos valores predeterminados son adecuados para muchas cargas de trabajo más pequeñas.
Además, Autopilot aplica las siguientes solicitudes de recursos predeterminadas, sin importar la clase de procesamiento ni la configuración de hardware seleccionadas:
Contenedores en DaemonSets
- CPU: 50 mCPU
- Memoria: 100 MiB
- Almacenamiento efímero: 100 MiB
Todos los demás contenedores
- Almacenamiento efímero: 1 GiB
Para obtener más información sobre los límites del clúster de Autopilot, consulta Cuotas y límites.
Solicitudes predeterminadas para clases de procesamiento
Autopilot aplica los siguientes valores predeterminados a los recursos que no están definidos en la especificación del Pod para pods que se ejecutan en clases de procesamiento: Si solo configuras una de las solicitudes y dejas la otra en blanco, GKE usa la proporción de CPU:memoria definida en la sección Solicitudes mínimas y máximas para establecer la solicitud faltante a un valor que cumple con la proporción.
| Clase de procesamiento | Recurso | Solicitud predeterminada |
|---|---|---|
| De uso general (predeterminado) | CPU | 0.5 CPU virtual |
| Memoria | 2 GiB | |
| Acelerador | Consulta la sección de recursos predeterminados para aceleradores. | |
| Equilibrado | CPU | 0.5 CPU virtual |
| Memoria | 2 GiB | |
| Rendimiento | CPU |
|
| Memoria |
|
|
| Almacenamiento efímero |
|
|
| Escalar horizontalmente | CPU | 0.5 CPU virtual |
| Memoria | 2 GiB | |
Solicitudes predeterminadas para aceleradores
En la siguiente tabla, se describen los valores predeterminados que GKE asigna a los Pods que no especifican valores en el campo requests de la especificación del Pod. Esta tabla se aplica a los Pods que usan la clase de procesamiento Accelerator, que es la forma recomendada de ejecutar aceleradores en clústeres de Autopilot.
| Acelerador | Recurso | Solicitud predeterminada total |
|---|---|---|
GPUs NVIDIA H100 (80 GB)nvidia-h100-80gb |
CPU |
|
| Memoria |
|
|
| Almacenamiento efímero |
|
|
GPUs NVIDIA A100 (40 GB)nvidia-tesla-a100 |
CPU |
|
| Memoria |
|
|
GPUs NVIDIA A100 (80 GB)nvidia-a100-80gb |
CPU |
|
| Memoria |
|
|
| Almacenamiento efímero |
|
|
GPUs NVIDIA L4nvidia-l4 |
CPU |
|
| Memoria |
|
|
GPUs NVIDIA T4nvidia-tesla-t4 |
CPU |
|
| Memoria |
|
|
TPU v5etpu-v5-lite-device (host único) |
CPU | Todas las topologías: 1 mCPU |
| Memoria | Todas las topologías: 1 MiB | |
TPU v5etpu-v5-lite-podslice (hosts múltiples) |
CPU | Todas las topologías: 1 mCPU |
| Memoria | Todas las topologías: 1 MiB | |
TPU v5ptpu-v5p-slice |
CPU | Todas las topologías: 1 mCPU |
| Memoria | Todas las topologías: 1 MiB | |
TPU v4tpu-v4-podslice |
CPU | Todas las topologías: 1 mCPU |
| Memoria | Todas las topologías: 1 MiB |
GPUs compatibles sin la clase de procesamiento Accelerator
Si no usas la clase de procesamiento Accelerator, solo se admiten las siguientes GPUs. Las solicitudes de recursos predeterminadas para estas GPUs son las mismas que en la clase de procesamiento del acelerador:
- NVIDIA A100 (40 GB)
- NVIDIA A100 (80 GB)
- NVIDIA L4
- NVIDIA Tesla T4
Solicitudes de recursos mínimas y máximas
El total de recursos que solicita tu configuración de implementación debe estar dentro de los valores mínimos y máximos admitidos que permite Autopilot. Se aplican las siguientes condiciones:
- La solicitud de almacenamiento efímero debe estar entre 10 MiB y 10 GiB para todas las clases de procesamiento y configuraciones de hardware, a menos que se especifique lo contrario. Para volúmenes más grandes, se recomienda usar volúmenes efímeros genéricos que proporcionan funcionalidad y rendimiento equivalentes al almacenamiento efímero, pero con mucho más flexibilidad, ya que se pueden usar. con cualquier opción de almacenamiento de GKE. Por ejemplo, el tamaño máximo de un volumen efímero genérico con
pd-balancedes de 64 TiB. Para los Pods DaemonSet, las solicitudes mínimas de recursos son las siguientes:
- Clústeres que admiten aumentos de actividad: 1 mCPU de CPU por Pod, 2 MiB de memoria por Pod y 10 MiB de almacenamiento efímero por contenedor en el Pod.
- Clústeres que no admiten aumentos de actividad: 10 mCPU de CPU por Pod, 10 MiB de memoria por Pod y 10 MiB de almacenamiento efímero por contenedor en el Pod.
Para verificar si tu clúster admite aumentos de actividad, consulta Disponibilidad de aumentos de actividad en GKE.
La proporción entre CPU y memoria debe estar dentro del rango permitido para la clase de procesamiento o la configuración de hardware seleccionada. Si la proporción entre CPU y memoria está fuera del rango permitido, Autopilot aumenta de forma automática el recurso más pequeño. Por ejemplo, si solicitas 1 CPU virtual y 16 GiB de memoria (proporción 1:16) para Pods que se ejecutan en la clase
Scale-Out, Autopilot aumenta la solicitud de CPU a 4 CPU virtuales, lo que cambia la proporción a 1:4.
Mínimos y máximos para las clases de procesamiento
En la siguiente tabla, se describe la proporción de CPU y memoria mínima, máxima y permitida para cada clase de procesamiento que admite Autopilot:
| Clase de procesamiento | Proporción de CPU:memoria (CPU virtual:GiB) | Recurso | Mínimo | Máximo |
|---|---|---|---|---|
| De uso general (predeterminado) | Entre 1:1 y 1:6.5 | CPU | El valor depende de si tu clúster admite aumentos de actividad, de la siguiente manera:
Para verificar si tu clúster admite aumentos de actividad, consulta Disponibilidad de aumentos de actividad en GKE. |
30 CPU virtuales |
| Memoria | El valor depende de si tu clúster admite aumentos de actividad, de la siguiente manera:
Para verificar si tu clúster admite aumentos de actividad, consulta Disponibilidad de aumentos de actividad en GKE. |
110 GiB | ||
| Acelerador | Consulta Mínimos y máximos para aceleradores | |||
| Equilibrado | Entre 1:1 y 1:8 | CPU | 0.25 CPU virtuales | 222 CPU virtuales Si se seleccionó la plataforma de CPU mínima, haz lo siguiente:
|
| Memoria | 0.5 GiB | 851 GiB Si se seleccionó la plataforma de CPU mínima, haz lo siguiente:
|
||
| Rendimiento | N/A | CPU | 0.001 CPU virtual |
|
| Memoria | 1 MiB |
|
||
| Almacenamiento efímero | 10 MiB |
|
||
| Escalar horizontalmente | 1:4 | CPU | 0.25 CPU virtuales |
|
| Memoria | 1 GiB |
|
||
Para obtener información sobre cómo solicitar clases de procesamiento en tus Pods de Autopilot, consulta Elige clases de procesamiento para Pods de Autopilot.
Mínimos y máximos para los aceleradores
En las siguientes secciones, se describe la proporción de CPU a memoria mínima, máxima y permitida para los Pods que usan aceleradores de hardware, como GPU y TPU.
A menos que se especifique, el almacenamiento efímero máximo admitido es de 122 GiB en las versiones 1.28.6-gke.1369000 o posteriores, y 1.29.1-gke.1575000 o posteriores. Para las versiones anteriores, el almacenamiento efímero máximo admitido es de 10 GiB.
Mínimos y máximos para la clase de procesamiento Accelerator
En la siguiente tabla, se muestran las solicitudes de recursos mínimas y máximas para los Pods que usan la clase de procesamiento de Accelerator, que es la forma recomendada de ejecutar aceleradores con clústeres de GKE Autopilot. En la clase de procesamiento de Accelerator, GKE no aplica las proporciones de solicitud de CPU a memoria.
| Tipo de acelerador | Recurso | Mínimo | Máximo |
|---|---|---|---|
NVIDIA H100 (80 GB)nvidia-h100-80gb |
CPU |
|
|
| Memoria |
|
|
|
| Almacenamiento efímero |
|
|
|
NVIDIA A100 (40 GB)nvidia-tesla-a100 |
CPU | 0.001 CPU virtual |
La suma de solicitudes de CPU de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU A100 no debe exceder las 2 CPU virtuales. |
| Memoria | 1 MiB |
La suma de las solicitudes de memoria de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU A100 no debe exceder los 14 GiB. |
|
NVIDIA A100 (80 GB)nvidia-a100-80gb |
CPU | 0.001 CPU virtual |
La suma de solicitudes de CPU de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU A100 (80 GB) no debe exceder las 2 CPUs virtuales. |
| Memoria | 1 MiB |
La suma de las solicitudes de memoria de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU A100 (80 GB) no debe exceder los 14 GiB. |
|
| Almacenamiento efímero | 512 MiB |
|
|
NVIDIA L4nvidia-l4 |
CPU | 0.001 CPU virtual |
La suma de solicitudes de CPU de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU L4 no debe exceder las 2 CPUs virtuales. |
| Memoria | 1 MiB |
La suma de las solicitudes de memoria de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU L4 no debe exceder los 14 GiB. |
|
NVIDIA Tesla T4nvidia-tesla-t4 |
CPU | 0.001 CPU virtual |
|
| Memoria | 1 MiB |
|
|
TPU v5etpu-v5-lite-device |
CPU | 0.001 CPU virtual |
|
| Memoria | 1 MiB |
|
|
| Almacenamiento efímero | 10 MiB | 56 TiB | |
TPU v5etpu-v5-lite-podslice |
CPU | 0.001 CPU virtual |
|
| Memoria | 1 MiB |
|
|
| Almacenamiento efímero | 10 MiB | 56 TiB | |
TPU v5ptpu-v5p-slice |
CPU | 0.001 CPU virtual | 280 CPUs virtuales |
| Memoria | 1 MiB | 448 GiB | |
| Almacenamiento efímero | 10 MiB | 56 TiB | |
TPU v4tpu-v4-podslice |
CPU | 0.001 CPU virtual | 240 CPU virtuales |
| Memoria | 1 MiB | 407 GiB | |
| Almacenamiento efímero | 10 MiB | 56 TiB |
Para obtener información sobre cómo solicitar GPU en tus Pods de Autopilot, consulta Implementa cargas de trabajo de GPU en Autopilot.
Mínimos y máximos para las GPUs sin una clase de procesamiento
En la siguiente tabla, se muestran las solicitudes de recursos mínimas y máximas para los Pods que no usan la clase de procesamiento de Accelerator:
| Tipo de GPU | Proporción de CPU:memoria (CPU virtual:GiB) | Recurso | Mínimo | Máximo |
|---|---|---|---|---|
NVIDIA A100 (40 GB)nvidia-tesla-a100 |
No aplicado | CPU |
|
La suma de solicitudes de CPU de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU A100 no debe exceder las 2 CPU virtuales. |
| Memoria |
|
La suma de las solicitudes de memoria de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU A100 no debe exceder los 14 GiB. |
||
NVIDIA A100 (80 GB)nvidia-a100-80gb |
No aplicado | CPU |
|
La suma de solicitudes de CPU de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU A100 (80 GB) no debe exceder las 2 CPUs virtuales. |
| Memoria |
|
La suma de las solicitudes de memoria de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU A100 (80 GB) no debe exceder los 14 GiB. |
||
| Almacenamiento efímero |
|
|
||
NVIDIA L4nvidia-l4 |
|
CPU |
|
La suma de solicitudes de CPU de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU L4 no debe exceder las 2 CPUs virtuales. |
| Memoria |
|
La suma de las solicitudes de memoria de todos los DaemonSets que se ejecutan en un nodo de GPU L4 no debe exceder los 14 GiB. |
||
NVIDIA Tesla T4nvidia-tesla-t4 |
Entre 1:1 y 1:6.25 | CPU | 0.5 CPU virtual |
|
| Memoria | 0.5 GiB |
|
Para obtener información sobre cómo solicitar GPU en tus Pods de Autopilot, consulta Implementa cargas de trabajo de GPU en Autopilot.
Solicitudes de recursos para la separación de cargas de trabajo y la duración extendida
Autopilot te permite manipular el comportamiento de programación y expulsión de Kubernetes mediante métodos como los siguientes:
- Usa taints y tolerancias y selectores de nodos para garantizar que ciertos pods solo se coloquen en nodos específicos. Si deseas obtener detalles, consulta Configura la separación de cargas de trabajo en GKE.
- Usa la antiafinidad de Pods para evitar que los Pods se ubiquen en el mismo nodo. Las solicitudes de recursos predeterminadas y mínimas para las cargas de trabajo que usan estos métodos para controlar el comportamiento de programación son más altas que las que no lo hacen.
- Usa una anotación para proteger los Pods de la expulsión causada por las actualizaciones automáticas de nodos y los eventos de reducción de escala verticalmente hasta por siete días. Para obtener más detalles, consulta Extiende el tiempo de ejecución de los Pods de Autopilot.
Si tus solicitudes especificadas son menores que los mínimos, el comportamiento de Autopilot cambia según el método que usaste, de la siguiente manera:
- Taints, tolerancias, selectores y Pods de duración extendida: Autopilot modifica tus Pods para aumentar las solicitudes cuando se programan los Pods.
- Antiafinidad de Pods: Autopilot rechaza el Pod y muestra un mensaje de error.
En la siguiente tabla, se describen las solicitudes predeterminadas y las solicitudes de recursos mínimas de recursos que puedes especificar. Si una configuración o una clase de procesamiento no está en esta tabla, Autopilot no aplica valores mínimos o predeterminados especiales.
| Clase de procesamiento | Recurso | Predeterminado | Mínimo |
|---|---|---|---|
| Uso general | CPU | 0.5 CPU virtual | 0.5 CPU virtual |
| Memoria | 2 GiB | 0.5 GiB | |
| Equilibrado | CPU | 2 vCPU | 1 CPU virtual |
| Memoria | 8 GiB | 4 GiB | |
| Escalar horizontalmente | CPU | 0.5 CPU virtual | 0.5 CPU virtual |
| Memoria | 2 GiB | 2 GiB |
Contenedores Init
Los contenedores init se ejecutan en serie y deben completarse antes de que se inicien los contenedores de la aplicación. Si no especificas solicitudes de recursos para tus contenedores init de Autopilot, GKE asigna los recursos totales disponibles para el Pod a cada contenedor init. Este comportamiento es diferente del de GKE Standard, en el que cada contenedor init puede usar cualquier recurso sin asignar disponible en el nodo en el que está programado el Pod.
A diferencia de los contenedores de aplicaciones, GKE recomienda que no especifiques solicitudes de recursos para contenedores init de Autopilot, de modo que cada contenedor obtenga los recursos completos disponibles para el Pod. Si solicitas menos recursos que los predeterminados, limitarás tu contenedor init. Si solicitas más recursos que los valores predeterminados de Autopilot, puedes aumentar la factura durante la vida útil del Pod.
Configura límites de recursos en Autopilot
Kubernetes te permite configurar requests y limits para los recursos de tu especificación de Pod. El comportamiento de los pods cambia en función de si tus limits son diferentes de tus requests, como se describe en la siguiente tabla:
| Valores establecidos | Comportamiento de Autopilot |
|---|---|
requests igual a limits |
Los Pods usan la clase QoS Guaranteed.
|
requests establecido, limits no establecido |
El comportamiento depende de si tu clúster admite aumentos de actividad, de la siguiente manera:
Para verificar si tu clúster admite aumentos de actividad, consulta Disponibilidad de aumentos de actividad en GKE. |
requests no establecido, limits establecido |
Autopilot establece requests en el valor de limits, que es el comportamiento predeterminado de Kubernetes.
Antes: resources:
limits:
cpu: "400m"
Después: resources:
requests:
cpu: "400m"
limits:
cpu: "400m" |
requests menos que limits |
El comportamiento depende de si tu clúster admite aumentos de actividad, de la siguiente manera:
Para verificar si tu clúster admite aumentos de actividad, consulta Disponibilidad de aumentos de actividad en GKE. |
requests mayor que limits |
Autopilot establece requests en el valor de limits.
Antes: resources:
requests:
cpu: "450m"
limits:
cpu: "400m"
Después: resources:
requests:
cpu: "400m"
limits:
cpu: "400m" |
requests no fijado, limits no fijado |
Autopilot establece El comportamiento de
Para verificar si tu clúster admite aumentos de actividad, consulta Disponibilidad de aumentos de actividad en GKE. |
En la mayoría de las situaciones, debes establecer las solicitudes de recursos adecuadas y los límites iguales para las cargas de trabajo.
En el caso de las cargas de trabajo que necesitan más recursos que su estado estable de forma temporal, como durante el arranque o durante períodos de tráfico más altos, establece tus límites más altos que las solicitudes para permitir que los Pods generen aumentos de actividad. Para obtener más información, consulta Configura el aumento de actividad de Pods en GKE.
Administración automática de recursos en Autopilot
Si tus solicitudes de recursos especificadas para tus cargas de trabajo están fuera de los rangos permitidos o si no solicitas recursos para algunos contenedores, Autopilot modifica tu configuración de cargas de trabajo para cumplir con los límites permitidos. Autopilot calcula las proporciones de recursos y los requisitos de escalamiento vertical de recursos después de aplicar valores predeterminados a los contenedores sin ninguna solicitud especificada.
- Solicitudes faltantes: Si no solicitas recursos en algunos contenedores, Autopilot aplica las solicitudes predeterminadas para la clase de procesamiento o la configuración de hardware.
- Proporción de CPU:memoria: Autopilot escala verticalmente el recurso más pequeño para tener la proporción dentro del rango permitido.
- Almacenamiento efímero: Autopilot modifica tus solicitudes de almacenamiento efímero para cumplir con la cantidad mínima requerida por cada contenedor. El valor acumulado de las solicitudes de almacenamiento en todos los contenedores no puede ser mayor que el valor máximo permitido. Autopilot reduce la escala de la solicitud si el valor supera el máximo.
- Solicitudes por debajo de los mínimos: Si solicitas menos recursos que el mínimo permitido para la configuración de hardware seleccionada, Autopilot modifica automáticamente el Pod a fin de solicitar, al menos, el valor de recurso mínimo.
De forma predeterminada, cuando Autopilot escala automáticamente un recurso para alcanzar un valor de recurso mínimo o predeterminado, GKE asigna la capacidad adicional al primer contenedor en el manifiesto del Pod. En la versión 1.27.2-gke.2200 y posteriores de GKE, puedes indicarle a GKE que asigne los recursos adicionales a un contenedor específico si agregas lo siguiente al campo annotations en el manifiesto del Pod:
autopilot.gke.io/primary-container: "CONTAINER_NAME"
Reemplaza CONTAINER_NAME con el nombre del contenedor.
Ejemplos de modificaciones de recursos
En la siguiente situación de ejemplo, se muestra cómo Autopilot modifica la configuración de la carga de trabajo para cumplir con los requisitos de tus contenedores y Pods en ejecución.
Contenedor único con < 0.5 CPU virtuales
| Cantidad de contenedores | Solicitud original | Solicitud modificada |
|---|---|---|
| 1 | CPU: 30 mCPU Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
CPU: 50 mCPU Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
Varios contenedores con CPU total < 0.05 CPUs virtuales
| Cantidad de contenedores | Solicitudes originales | Solicitudes modificadas |
|---|---|---|
| 1 | CPU: 10 mCPU Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
CPU: 30 mCPU Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
| 2 | CPU: 10 mCPU Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
CPU: 10 mCPU Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
| 3 | CPU: 10 mvCPU Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
CPU: 10 mCPU Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
| Total de recursos del Pod | CPU: 50 mCPU Memoria: 1.5 GiB Almacenamiento efímero: 30 MiB |
Varios contenedores con más de 0.25 CPU virtuales en total
En varios contenedores con un total de recursos >= 0.25 CPU virtuales, la CPU se redondea a múltiplos de 0.25 CPU virtuales y se agrega la CPU adicional al primer contenedor. En este ejemplo, la CPU acumulada original es de 0.32 CPU virtuales y se modifica a un total de 0.5 CPU virtuales.
| Cantidad de contenedores | Solicitudes originales | Solicitudes modificadas |
|---|---|---|
| 1 | CPU: 0.17 CPU virtuales Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
CPU: 0.35 CPU virtuales Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
| 2 | CPU: 0.08 CPU virtuales Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
CPU: 0.08 CPU virtuales Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
| 3 | CPU: 0.07 CPU virtuales Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
CPU: 0.07 CPU virtuales Memoria: 0.5 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
| 4 | Contenedor init, recursos no definidos | Recibirá recursos del Pod |
| Total de recursos del Pod | CPU: 0.5 CPU virtuales Memoria: 1.5 GiB Almacenamiento efímero: 30 MiB |
Un solo contenedor con memoria demasiado baja para la CPU solicitada
En este ejemplo, la memoria es demasiado baja para la cantidad de CPU (1 CPU virtual:1 GiB como mínimo). La proporción mínima permitida de CPU y memoria es 1:1. Si la proporción es menor que eso, la solicitud de memoria se incrementa.
| Cantidad de contenedores | Solicitud original | Solicitud modificada |
|---|---|---|
| 1 | CPU: 4 CPU virtuales Memoria: 1 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
CPU: 4 CPU virtuales Memoria: 4 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
| Total de recursos del Pod | CPU: 4 CPU virtuales Memoria: 4 GiB Almacenamiento efímero: 10 MiB |
¿Qué sigue?
- Obtén información sobre cómo seleccionar clases de procesamiento en tus cargas de trabajo de Autopilot.
- Obtén más información sobre las clases de procesamiento de Autopilot compatibles.
- Obtén información sobre cómo seleccionar GPU en tus Pods de Autopilot.