Update content/pt/docs/concepts/scheduling-eviction/ (#26924)
* Move pod-overhead.md to schedulling-eviction * Add pod-overhead.md translation * Update content/pt/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-overhead.md * Fix name: test-Pod to name: test-pod * Small fixes * remove reviewers * change 'fonte' to 'código fonte' * Add the suggestion by code review * Update the references with the original doc * Update the _index.mdpull/27031/head^2
Edson (aka tuxpilgrim)
GitHub
parent
35eea8db79
commit
ba4cf5f99e
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@ -0,0 +1,8 @@
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title: "Escalonamento"
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weight: 90
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description: >
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No Kubernetes, agendamento refere-se a garantia de que os pods correspondam aos nós para que o kubelet possa executá-los.
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Remoção é o processo de falha proativa de um ou mais pods em nós com falta de recursos.
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@ -91,4 +91,7 @@ do escalonador:
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* Aprenda como [configurar vários escalonadores](/docs/tasks/administer-cluster/configure-multiple-schedulers/)
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* Aprenda sobre [políticas de gerenciamento de topologia](/docs/tasks/administer-cluster/topology-manager/)
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* Aprenda sobre [Pod Overhead](/docs/concepts/configuration/pod-overhead/)
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* Saiba mais sobre o agendamento de pods que usam volumes em:
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* [Suporte de topologia de volume](/docs/concepts/storage/storage-classes/#volume-binding-mode)
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* [Rastreamento de capacidade de armazenamento](/docs/concepts/storage/storage-capacity/)
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* [Limites de volumes específicos do nó](/docs/concepts/storage/storage-limits/)
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@ -1,9 +1,5 @@
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reviewers:
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- dchen1107
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- egernst
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- tallclair
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title: Pod Overhead
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title: Sobrecarga de Pod
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content_type: concept
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weight: 50
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@ -12,10 +8,10 @@ weight: 50
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{{< feature-state for_k8s_version="v1.18" state="beta" >}}
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Quando executa um Pod num nó, o próprio Pod usa uma quantidade de recursos do sistema. Estes
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recursos são adicionais aos recursos necessários para executar o(s) _container(s)_ dentro do Pod.
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Quando você executa um Pod num nó, o próprio Pod usa uma quantidade de recursos do sistema. Estes
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recursos são adicionais aos recursos necessários para executar o(s) contêiner(s) dentro do Pod.
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Sobrecarga de Pod, do inglês _Pod Overhead_, é uma funcionalidade que serve para contabilizar os recursos consumidos pela
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infraestrutura do Pod para além das solicitações e limites do _container_.
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infraestrutura do Pod para além das solicitações e limites do contêiner.
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@ -23,27 +19,27 @@ infraestrutura do Pod para além das solicitações e limites do _container_.
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<!-- body -->
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No Kubernetes, a sobrecarga de _Pods_ é definido no tempo de
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No Kubernetes, a sobrecarga de Pods é definido no tempo de
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[admissão](/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#what-are-admission-webhooks)
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de acordo com a sobrecarga associada à
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[RuntimeClass](/docs/concepts/containers/runtime-class/) do _Pod_.
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[RuntimeClass](/docs/concepts/containers/runtime-class/) do Pod.
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Quando é ativada a Sobrecarga de Pod, a sobrecarga é considerada adicionalmente à soma das
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solicitações de recursos do _container_ ao agendar um Pod. Semelhantemente, o _kubelet_
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solicitações de recursos do contêiner ao agendar um Pod. Semelhantemente, o _kubelet_
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incluirá a sobrecarga do Pod ao dimensionar o cgroup do Pod e ao
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executar a classificação de despejo do Pod.
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executar a classificação de prioridade de migração do Pod em caso de _drain_ do Node.
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## Possibilitando a Sobrecarga do Pod {#set-up}
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## Habilitando a Sobrecarga de Pod {#set-up}
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Terá de garantir que o [portão de funcionalidade](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
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`PodOverhead` está ativo (está ativo por defeito a partir da versão 1.18)
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por todo o cluster, e uma `RuntimeClass` é utilizada que defina o campo `overhead`.
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Terá de garantir que o [Feature Gate](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
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`PodOverhead` esteja ativo (está ativo por padrão a partir da versão 1.18)
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em todo o cluster, e uma `RuntimeClass` utilizada que defina o campo `overhead`.
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## Exemplo de uso
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Para usar a funcionalidade PodOverhead, é necessário uma RuntimeClass que define o campo `overhead`.
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Por exemplo, poderia usar a definição da RuntimeClass abaixo com um _container runtime_ virtualizado
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que usa cerca de 120MiB por Pod para a máquina virtual e o sistema operativo convidado:
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Por exemplo, poderia usar a definição da RuntimeClass abaixo com um agente de execução de contêiner virtualizado
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que use cerca de 120MiB por Pod para a máquina virtual e o sistema operacional convidado:
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```yaml
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@ -88,9 +84,9 @@ spec:
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memory: 100Mi
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```
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Na altura de admissão o [controlador de admissão](https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/) RuntimeClass
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No tempo de admissão o [controlador de admissão](https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/) RuntimeClass
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atualiza o _PodSpec_ da carga de trabalho de forma a incluir o `overhead` como descrito na RuntimeClass. Se o _PodSpec_ já tiver este campo definido
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o _Pod_ será rejeitado. No exemplo dado, como apenas o nome do RuntimeClass é especificado, o controlador de admissão muda o _Pod_ de forma a
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o Pod será rejeitado. No exemplo dado, como apenas o nome do RuntimeClass é especificado, o controlador de admissão muda o Pod de forma a
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incluir um `overhead`.
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Depois do controlador de admissão RuntimeClass, pode verificar o _PodSpec_ atualizado:
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@ -99,44 +95,43 @@ Depois do controlador de admissão RuntimeClass, pode verificar o _PodSpec_ atua
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kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.overhead}'
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```
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O output é:
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A saída é:
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```
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map[cpu:250m memory:120Mi]
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```
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Se for definido um _ResourceQuota_, a soma dos pedidos dos _containers_ assim como o campo `overhead` são contados.
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Se for definido um _ResourceQuota_, a soma das requisições dos contêineres assim como o campo `overhead` são contados.
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Quando o kube-scheduler está a decidir que nó deve executar um novo _Pod_, o agendador considera o `overhead` do _Pod_,
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assim como a soma de pedidos aos _containers_ para esse _Pod_. Para este exemplo, o agendador adiciona os
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pedidos e a sobrecarga, depois procura um nó com 2.25 CPU e 320 MiB de memória disponível.
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Quando o kube-scheduler está decidindo que nó deve executar um novo Pod, o agendador considera o `overhead` do pod,
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assim como a soma de pedidos aos contêineres para esse _Pod_. Para este exemplo, o agendador adiciona as requisições e a sobrecarga, depois procura um nó com 2.25 CPU e 320 MiB de memória disponível.
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Assim que um _Pod_ é agendado a um nó, o kubelet nesse nó cria um novo {{< glossary_tooltip text="cgroup" term_id="cgroup" >}}
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para o _Pod_. É dentro deste _pod_ que o _container runtime_ subjacente vai criar _containers_.
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Assim que um Pod é agendado a um nó, o kubelet nesse nó cria um novo {{< glossary_tooltip text="cgroup" term_id="cgroup" >}}
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para o Pod. É dentro deste Pod que o agente de execução de contêiners subjacente vai criar contêineres.
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Se o recurso tiver um limite definido para cada _container_ (_QoS_ garantida ou _Burstrable QoS_ com limites definidos),
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o kubelet definirá um limite superior para o cgroup do _pod_ associado a esse recurso (cpu.cfs_quota_us para CPU
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e memory.limit_in_bytes de memória). Este limite superior é baseado na soma dos limites do _container_ mais o `overhead`
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Se o recurso tiver um limite definido para cada contêiner (_QoS_ garantida ou _Burstrable QoS_ com limites definidos),
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o kubelet definirá um limite superior para o cgroup do Pod associado a esse recurso (cpu.cfs_quota_us para CPU
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e memory.limit_in_bytes de memória). Este limite superior é baseado na soma dos limites do contêiner mais o `overhead`
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definido no _PodSpec_.
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Para o CPU, se o _Pod_ for QoS garantida ou _Burstrable QoS_, o kubelet vai definir `cpu.shares` baseado na soma dos
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pedidos ao _container_ mais o `overhead` definido no _PodSpec_.
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Para CPU, se o Pod for QoS garantida ou _Burstrable QoS_, o kubelet vai definir `cpu.shares` baseado na soma dos
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pedidos ao contêiner mais o `overhead` definido no _PodSpec_.
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Olhando para o nosso exemplo, verifique os pedidos ao _container_ para a carga de trabalho:
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Olhando para o nosso exemplo, verifique as requisições ao contêiner para a carga de trabalho:
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```bash
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kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.containers[*].resources.limits}'
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```
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O total de pedidos ao _container_ são 2000m CPU e 200MiB de memória:
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O total de requisições ao contêiner são 2000m CPU e 200MiB de memória:
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```
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map[cpu: 500m memory:100Mi] map[cpu:1500m memory:100Mi]
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```
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Verifique isto contra o que é observado pelo nó:
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Verifique isto comparado ao que é observado pelo nó:
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```bash
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kubectl describe node | grep test-pod -B2
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```
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O output mostra que 2250m CPU e 320MiB de memória são solicitados, que inclui _PodOverhead_:
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A saída mostra que 2250m CPU e 320MiB de memória são solicitados, que inclui _PodOverhead_:
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```
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Namespace Name CPU Requests CPU Limits Memory Requests Memory Limits AGE
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--------- ---- ------------ ---------- --------------- ------------- ---
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@ -146,11 +141,11 @@ O output mostra que 2250m CPU e 320MiB de memória são solicitados, que inclui
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## Verificar os limites cgroup do Pod
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Verifique os cgroups de memória do Pod no nó onde a carga de trabalho está em execução. No seguinte exemplo, [`crictl`](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools/blob/master/docs/crictl.md)
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é usado no nó, que fornece uma CLI para _container runtimes_ compatíveis com CRI. Isto é um
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exemplo avançado para mostrar o comportamento do _PodOverhead_, e não é esperado que os utilizadores precisem de verificar
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é usado no nó, que fornece uma CLI para agentes de execução compatíveis com CRI. Isto é um
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exemplo avançado para mostrar o comportamento do _PodOverhead_, e não é esperado que os usuários precisem verificar
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cgroups diretamente no nó.
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Primeiro, no nó em particular, determine o identificador do _Pod_:
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Primeiro, no nó em particular, determine o identificador do Pod:
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```bash
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# Execute no nó onde o Pod está agendado
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@ -163,15 +158,15 @@ A partir disto, pode determinar o caminho do cgroup para o _Pod_:
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sudo crictl inspectp -o=json $POD_ID | grep cgroupsPath
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```
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O caminho do cgroup resultante inclui o _container_ `pause` do _Pod_. O cgroup no nível do _Pod_ está um diretório acima.
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O caminho do cgroup resultante inclui o contêiner `pause` do Pod. O cgroup no nível do Pod está um diretório acima.
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```
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"cgroupsPath": "/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/7ccf55aee35dd16aca4189c952d83487297f3cd760f1bbf09620e206e7d0c27a"
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```
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Neste caso especifico, o caminho do cgroup do pod é `kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2`. Verifique a configuração cgroup de nível do _Pod_ para a memória:
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Neste caso especifico, o caminho do cgroup do Pod é `kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2`. Verifique a configuração cgroup de nível do Pod para a memória:
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```bash
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# Execute no nó onde o Pod está agendado
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# Mude também o nome do cgroup de forma a combinar com o cgroup alocado ao pod.
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# Mude também o nome do cgroup para combinar com o cgroup alocado ao Pod.
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cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/memory.limit_in_bytes
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```
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@ -183,9 +178,9 @@ Isto é 320 MiB, como esperado:
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### Observabilidade
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Uma métrica `kube_pod_overhead` está disponível em [kube-state-metrics](https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics)
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para ajudar a identificar quando o _PodOverhead_ está a ser utilizado e para ajudar a observar a estabilidade das cargas de trabalho
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para ajudar a identificar quando o _PodOverhead_ está sendo utilizado e para ajudar a observar a estabilidade das cargas de trabalho
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em execução com uma sobrecarga (_Overhead_) definida. Esta funcionalidade não está disponível na versão 1.9 do kube-state-metrics,
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mas é esperado num próximo _release_. Os utilizadores necessitarão entretanto de construir kube-state-metrics a partir da fonte.
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mas é esperado em uma próxima versão. Os usuários necessitarão entretanto construir o kube-state-metrics a partir do código fonte.
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@ -1,5 +0,0 @@
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title: "Escalonamento"
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weight: 90
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