Ray baru saja merilis pembaruan yang cukup solid: label selectors untuk penjadwalan tugas yang lebih cerdas. Bayangkan seperti memberikan buku alamat untuk pekerjaan komputasi terdistribusi Anda—pengembang sekarang dapat menandai node dengan label khusus (cpu-family=intel, market-type=spot) alih-alih menebak di mana tugas akan dijalankan.
Kolaborasi dengan Google Kubernetes Engine berarti fitur ini sudah terintegrasi di Ray v2.49 dan berjalan mulus dengan KubeRay + platform Anyscale. Sebelumnya, penjadwalan pada node tertentu terasa rumit—pengembang harus melakukan berbagai trik. Sekarang Anda mendapatkan pencocokan yang fleksibel: pencocokan tepat, kondisi any-of, bahkan blacklist node GPU atau memilih region tertentu seperti us-west1-a.
Kenapa ini penting: penempatan workload jadi lebih rapi, autoscaling benar-benar mengerti apa yang ingin Anda lakukan, dan integrasi Kubernetes membuat Ray lebih ramah bagi developer. Roadmap ke depan mencakup fallback selectors dan interop K8s yang lebih baik.
Intinya: Ray membuat komputasi terdistribusi jadi tidak lagi asal tebak.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Ray baru saja merilis pembaruan yang cukup solid: label selectors untuk penjadwalan tugas yang lebih cerdas. Bayangkan seperti memberikan buku alamat untuk pekerjaan komputasi terdistribusi Anda—pengembang sekarang dapat menandai node dengan label khusus (cpu-family=intel, market-type=spot) alih-alih menebak di mana tugas akan dijalankan.
Kolaborasi dengan Google Kubernetes Engine berarti fitur ini sudah terintegrasi di Ray v2.49 dan berjalan mulus dengan KubeRay + platform Anyscale. Sebelumnya, penjadwalan pada node tertentu terasa rumit—pengembang harus melakukan berbagai trik. Sekarang Anda mendapatkan pencocokan yang fleksibel: pencocokan tepat, kondisi any-of, bahkan blacklist node GPU atau memilih region tertentu seperti us-west1-a.
Kenapa ini penting: penempatan workload jadi lebih rapi, autoscaling benar-benar mengerti apa yang ingin Anda lakukan, dan integrasi Kubernetes membuat Ray lebih ramah bagi developer. Roadmap ke depan mencakup fallback selectors dan interop K8s yang lebih baik.
Intinya: Ray membuat komputasi terdistribusi jadi tidak lagi asal tebak.