参照:https://kubernetes.io/ja/docs/concepts/scheduling-eviction/kube-scheduler/
コントロールプレーン側で、以下の2点を考慮して
割り当て可能なWorker Nodeを決めている。
①フィルタリング
②スコアリング
ポイント:
クラスター内の全てのノードに対して平等にPodの割り当ての可能性を持たせるため
スケジューラーはラウンドロビン方式でノードを探索している。
MacStudio M4 MAX 36GB/1TBを使っていて 個人的な、Aiエージェントの検証結果になります。 各エージェントのパラメータの意味や模索で結構時間が溶けてしまった。。。 各AIツールの検証結果とリアルな評価 ツール名 評価とリアルなボトルネック Roo Code...
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