Rayはかなり堅実なアップデートを発表しました：スマートなタスクスケジューリングのためのラベルセレクターです。分散コンピューティングのジョブにアドレス帳を与えるようなもので、開発者はタスクがどこに割り当てられるかを推測する代わりに、ノードにカスタムラベル（(cpu-family=intel, market-type=spot)など）をタグ付けできるようになりました。

Google Kubernetes Engineとのコラボにより、これはRay v2.49に組み込まれており、KubeRayやAnyscaleのプラットフォームとも互換性があります。これ以前は、特定ノードでのスケジューリングは面倒で、開発者は回避策を使うしかありませんでした。今では、柔軟なマッチングが可能です：完全一致、いずれかの条件、GPUノードのブラックリスト化や、us-west1-aのような特定リージョンの選択もできます。

重要な理由：ワークロードの配置がより明確になり、オートスケーリングも本当に意図を理解して動作し、Kubernetesとの統合でRayがより開発者フレンドリーになります。今後のロードマップには、フォールバックセレクターやより優れたK8s連携も含まれています。

要するに：Rayは分散コンピューティングを推測ゲームから脱却させようとしています。