Kubernetes中的节点磁盘压力是由于可用磁盘空间不足，可能导致应用性能下降、Pod被驱逐和调度失败。可通过检查节点状态、清理磁盘空间、增加磁盘大小或分离日志存储来解决此问题。

本研究探讨了神经网络学习权重如何充分利用可用空间，通过数据驱动的转换保留层的功能映射并揭示低秩结构。发现转换可以减少参数并保持准确性，自监督预训练可以提高利用率，适用于下游任务。