Прескочи на главни садржај
🔒 Режим прегледа. Првих петнаест Foundations лекција је бесплатно; ова је Pro. Покрените 7-дневни trial да откључате едитор, AI савете и остатак курса. Картица је обавезна, можете отказати у било ком тренутку у Dashboard.
Покрени 7-дневни trial →
⚡
← Kursevi
›
DevOps for Python services
›
Module 3 · Kubernetes & Orchestration · Recap
›
Захтеви за ресурсе и подешавање ограничења
quiz
44 / 104
🇷🇸
SR
▼
↗
Подели
⋯
Више
+110 XP
📋
Zadatak
📖
Teorija
🤖
AI Pomoć
Zadatak
📝 **Питање:** Ваша услуга је насумично ООМКиллед у продукцији током налета саобраћаја. Коришћење ЦПУ-а изгледа добро. Највероватније узрок? 📋 Изаберите тачан одговор. 💡 **Савет:** Поново прочитајте горњу теорију ако нисте сигурни.
🎯 Kviz
Pitanje
📝 **Питање:** Ваша услуга је насумично ООМКиллед у продукцији током налета саобраћаја. Коришћење ЦПУ-а изгледа добро. Највероватније узрок? 📋 Изаберите тачан одговор. 💡 **Савет:** Поново прочитајте горњу теорију ако нисте сигурни.
A
CPU limit is too low — sustained throttling above 80% utilisation eventually trips the kernel's CFS deadline scanner, which marks the cgroup as runaway and the kubelet reaps it as OOMKilled
B
Memory limit is too tight for peak working set. Memory is incompressible
C
Cluster bug — kubelet on 1.29 has a regression that misreports the pod's cgroup memory accounting, so the controller pre-emptively evicts pods whose CPU spike exceeds their request
D
Node ran out of ephemeral disk space and the kubelet swept the pod's memory-backed emptyDir, which the scheduler then surfaces to the controller as an OOMKilled event in the pod status
Odgovori
💬 Diskusija
Budi prvi — postavi pitanje ili podeli savet.
Prijavi se
da bi se pridružio diskusiji. Čitanje je besplatno.
Učitavanje diskusije…