* There are known bugs that result in errors when querying Kubelet's stats summary API. We expect to fix them in v1.8.1.

#### kubelet

* [alpha] Kubelet now supports alternative container-level CPU affinity policies by using the new CPU manager. ([#375](https://github.com/kubernetes/enhancements/issues/375), [@sjenning](https://github.com/sjenning), [@ConnorDoyle](https://github.com/ConnorDoyle))

		if nErr.Err != nil {
			peersLogOnceIf(logger.SetReqInfo(ctx, reqInfo), nErr.Err, nErr.Host.String())
		}
	}
}

// GetCPUs - Get all CPU information.
func (sys *NotificationSys) GetCPUs(ctx context.Context) []madmin.CPUs {
	reply := make([]madmin.CPUs, len(sys.peerClients))

	g := errgroup.WithNErrs(len(sys.peerClients))

		// Run the data scanner in a loop
		for {
			runDataScanner(ctx, objAPI)
			duration := max(time.Duration(r.Float64()*float64(scannerCycle.Load())),
				// Make sure to sleep at least a second to avoid high CPU ticks.
				time.Second)
			time.Sleep(duration)
		}
	}()
}

func getCycleScanMode(currentCycle, bitrotStartCycle uint64, bitrotStartTime time.Time) madmin.HealScanMode {

І оскільки більшість часу виконання займає реальна робота (а не очікування), а роботу на комп’ютері виконує <abbr title="Central Processing Unit - Центральний процесор">CPU</abbr>, ці проблеми називають «CPU bound».

---

Поширені приклади «CPU bound» операцій - це речі, що потребують складної математичної обробки.

Наприклад:

- **Обробка аудіо** або **зображень**.

feature](https://github.com/nolancon/website/blob/f4200307260ea3234540ef13ed80de325e1a7267/content/en/docs/tasks/administer-cluster/topology-manager.md) enables NUMA alignment of CPU and devices (such as SR-IOV VFs) that will allow your workload to run in an environment optimized for low-latency. Prior to the introduction of the Topology Manager, the CPU and Device Manager would make resource allocation decisions independent of each other. This could result in undesirable allocations on multi-socket systems, causing...

- Fixes an issue calculating total CPU usage reported for Windows nodes ([#122999](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/122999), [@marosset](https://github.com/marosset)) [SIG Node and Windows]

<img src="/img/deployment/concepts/process-ram.drawio.svg">

그리고 물론 같은 머신에는 애플리케이션 외에도 **다른 프로세스**들이 실행 중일 가능성이 큽니다.

흥미로운 점은 각 프로세스의 **CPU 사용률**은 시간에 따라 크게 **변동**할 수 있지만, **메모리(RAM)**는 보통 대체로 **안정적**으로 유지된다는 것입니다.

매번 비슷한 양의 연산을 수행하는 API이고 클라이언트가 많다면, **CPU 사용률**도 (급격히 오르내리기보다는) *안정적일* 가능성이 큽니다.

### 복제 도구와 전략 예시 { #examples-of-replication-tools-and-strategies }

---

Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.

Por ejemplo:

* **Procesamiento de audio** o **imágenes**.

---

Des exemples communs d'opérations « CPU bound » sont les procédés qui requièrent des traitements mathématiques complexes.

Par exemple :

* Traitements d'**audio** et d'**images**.

## Conceptos de Despliegue { #deployment-concepts }

Aquí viste cómo usar múltiples **workers** para **paralelizar** la ejecución de la aplicación, aprovechar los **múltiples núcleos** del CPU, y poder servir **más requests**.

De la lista de conceptos de despliegue de antes, usar workers ayudaría principalmente con la parte de **replicación**, y un poquito con los **reinicios**, pero aún necesitas encargarte de los otros: