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Scheduler可以调度的资源配置是指节点可分配资源，也称节点容量。它的计算方式为：
Allocatable Capacity= Node Capacity - Kube-Reserved - System-Reserved
Allocatable Capacity为Scheduler可为应用服务Pod分配的节点资源

Node Capacity为节点资源总量

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Kube-Reserved为K8S的后台进程预留资源，例如Kubelet，CRI，CNI等组件

System-Reserved为节点的操作系统后台进程预留资源，例如sshd, udev等

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Limits定义了容器资源使用的上限，Requests定义了容器资源初始化配置，一般启动容器时按照requests分配资源。容器运行时，资源消耗一般比requests分配的少，

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这种金字塔型的资源分配方式存在着不小的资源碎片的情况。当工作负载竞争资源时，K8S提供了三种级别的服务质量保证。
Best-Effort：Pod不设置requests和limits。这种Pod的QOS优先级最低，当节点资源调度不足或者竞争冲突时，优先销毁或迁移该类Pod。

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Burstable：Pod设置requests和limits，但是requests小于limits。这种Pod具有最低的资源保证，即当节点资源竞争，不再有Best-Effort这种Pod时，优先销毁或迁移该类Pod。

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Pipcook 通过提供通用的模型能力，比如图片分类、目标检测、文本分类等，减少了在 imgcook 中从开发到上线这些模型的门槛，使得如此多的底层识别能力也具备快速迭代的可能性。imgcook 全链路的识别能力，如组件识别、Icon 识别、字段语义识别等都是基于 Pipcook 训练。

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我们可以这样理解 Pipcook， Node.js 的出现可以让前端工程师成为一位服务端工程师，做服务端同学能做的事情， Pipcook 的出现可以让前端工程师成为一位机器学习工程师，可以做机器学习工程师做的事情。

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创建模块后进入 imgcook 平台智能生成代码&可视化研发，如果能够直接在 imgcook 平台开发、调试、预览和发布，一站式的 D2C 研发模式是提升整体研发效率和研发体验的一个不错的选择。

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所以我们自定义了具有可视化模式和源码模式的营销版本 imgcook 可视化编辑器，在可视化模式智能生成代码和可视化研发，并将生成的代码一键同步到源码模式的 WebIDE，在 WebIDE 中支持界面化的调试、预览、发布。

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我们通过计算使用传统研发模式开发的模块与使用 imgcook 可视化研发模式开发的模块的效率值（复杂度与研发耗时比值）看到，使用 imgcook 可视化研发链路开发的模块编码效率提升 68%。