Kubernetes不自动提供高可用性，用户需配置调度规则，如nodeSelector、nodeAffinity和podAntiAffinity，以确保应用在不同可用区分布，避免单点故障。Karpenter可动态扩展节点，优化资源分配，提升集群弹性和可靠性。
本文探讨了利用图神经网络和深度强化学习解决作业车间调度问题的方法。研究表明，该方法通过状态图表示和策略学习，超越了传统调度规则，展现出良好的泛化能力。同时，分析了图神经网络在调度问题中的应用，强调其优势与局限性，并提出未来研究方向。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
