Change:
This is tracking issue of our progress from Q1 2021 onwards. In the beginning of this milestone, as per our , we have translated 220 pages from 84 contributors (the script from main repo shows 260+ pages), with around 8,000 views per month. In this milestone, we still continuing on updating the obsolete pages. We are not officially listing down target pages to translate, but feel free if you have spare time to translate some. Please check this documentation about which gives step-by-step on how to start to contribute and translate using official guidelines. There is a list of outdated pages (40 out of 162 pages for this milestone) and please feel free if you want to take part on this work. [X] removed [X] removed content/en//docs/tasks/tools/install- [X] removed [X] removed content/en//docs/tasks/example-task- [X] removed content/en//docs/tasks/administer-cluster/cluster- [X] removed content/en//docs/setup/learning- [X] removed content/en//docs/concepts/configuration/assign-pod- [X] removed content/en//docs/concepts/configuration/pod- [ ] removed content/en//docs/concepts/configuration/manage-compute-resources- [X] moved content/en//docs/concepts/configuration/resource-bin- [X] moved content/en//docs/concepts/configuration/taint-and- [X] renamed content/en//docs/concepts/scheduling/scheduling- [X] renamed content/en//docs/concepts/scheduling/scheduler-perf- [X] renamed content/en//docs/concepts/scheduling/kube- [X] renamed [ ] removed content/en//docs/concepts/workloads/pods/pod-[ ] removed [ ] removed content/en//docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to- [ ] removed content/en//docs/concepts/extend-kubernetes/poseidon-firmament-alternate- [ ] removed [ ] removed content/en//docs/concepts/cluster-administration/cluster-administration- [ ] removed content/en//docs/concepts/cluster- [ ] removed content/en//docs/concepts/cluster-administration/cloud- [ ] removed content/en//docs/concepts/cluster-administration/controller-[X] removed content/en//docs/concepts/cluster- [X] removed [X] removed [X] removed [X] modified content/en/includes/task-tutorial- [X] modified content/en/docs/home/supported-doc- [ ] modified [ ] modified content/en/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-usage-[ ] modified content/en/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale- [ ] modified content/en/docs/tasks/run-application/horizontal-pod- [ ] modified content/en/docs/tasks/run-application/run-stateless-application- [ ] modified content/en/docs/tasks/run-application/force-delete-stateful-set- [ ] modified content/en/docs/tasks/tools/install- [ ] modified [ ] modified content/en/docs/tasks/configure-pod-container/configure-service- [ ] modified content/en/docs/tasks/configure-pod-container/configure-persistent-volume- /language id /cc
/triage accepted
I'm taking the 4th part, as I've done the in
Thanks .. it is updated.
is moved to as mentioned here
is removed and redirect to official minikube webpage , as mentioned here
The whole pages are move into including as mentioned here
The whole are removed in , I'm going to remove the directory as well as it's unused now.
is moved to via
is removed via
Just sharing a useful trick for finding related PR which delete/modified a file: e.g. The output will be similar with this: Please note the commit hash in the output (, in the case of the example above). You can use the same command to find which commit modified a file by changing the filter from to (refer to for more filters). In case of modified file, you might get multiple commit hashes, pick the latest one (contains the recent changes), or just pick ones that suit your needs. Go to, e.g., (replace with your commit hash in step 1). Find the related PR with the commit, e.g. via web UI: ! In bottom left hand corner near the branch name, in this case , you can see the PR id . Click on the link and you will be redirected to the respective PR page, then you can analyse what changes has been made and what actions needed to incorporate it to our localization.
is removed here together with others.
is removed here
Hi ... it seems this issue is automatically closed. Do you have any idea how to re-opened it?
/reopen
Reopened this issue. <detailsIn response to : /reopen Instructions for interacting with me using PR comments are available . If you have questions or suggestions related to my behavior, please file an issue against the repository. </details
Thanks :)
/reopen
Reopened this issue. <detailsIn response to : /reopen Instructions for interacting with me using PR comments are available . If you have questions or suggestions related to my behavior, please file an issue against the repository. </details
Hi .... I think we need to close this issue, because it has already behind the schedule. Do we need to complete all within 1-2 weeks? or we need to carry forward to next quarter?
Hi All, I have opened Q2 2021 tracking issue

Discussion:
<del> --- title: Bin Packing Sumber Daya untuk Sumber Daya Tambahan content_type: concept weight: 10 --- <!-- overview --> {{< feature-state for_k8s_version="1.16" state="alpha" >}} _Kube-scheduler_ dapat dikonfigurasikan untuk mengaktifkan pembungkusan rapat (_bin packing_) sumber daya bersama dengan sumber daya tambahan melalui fungsi prioritas `RequestedToCapacityRatioResourceAllocation`. Fungsi-fungsi prioritas dapat digunakan untuk menyempurnakan _kube-scheduler_ sesuai dengan kebutuhan. <!-- body --> ## Mengaktifkan _Bin Packing_ menggunakan RequestedToCapacityRatioResourceAllocation Sebelum Kubernetes 1.15, _kube-scheduler_ digunakan untuk memungkinkan mencetak skor berdasarkan rasio permintaan terhadap kapasitas sumber daya utama seperti CPU dan Memori. Kubernetes 1.16 menambahkan parameter baru ke fungsi prioritas yang memungkinkan pengguna untuk menentukan sumber daya beserta dengan bobot untuk setiap sumber daya untuk memberi nilai dari Node berdasarkan rasio permintaan terhadap kapasitas. Hal ini memungkinkan pengguna untuk _bin pack_ sumber daya tambahan dengan menggunakan parameter yang sesuai untuk meningkatkan pemanfaatan sumber daya yang langka dalam klaster yang besar. Perilaku `RequestedToCapacityRatioResourceAllocation` dari fungsi prioritas dapat dikontrol melalui pilihan konfigurasi yang disebut ` RequestToCapacityRatioArguments`. Argumen ini terdiri dari dua parameter yaitu `shape` dan `resources`. Shape memungkinkan pengguna untuk menyempurnakan fungsi menjadi yang paling tidak diminta atau paling banyak diminta berdasarkan nilai `utilization` dan `score`. Sumber daya terdiri dari `name` yang menentukan sumber daya mana yang dipertimbangkan selama penilaian dan `weight` yang menentukan bobot masing-masing sumber daya. Di bawah ini adalah contoh konfigurasi yang menetapkan `requestedToCapacityRatioArguments` pada perilaku _bin packing_ untuk sumber daya tambahan` intel.com/foo` dan `intel.com/bar` ```json { "kind" : "Policy", "apiVersion" : "v1", ... "priorities" : [ ... { "name": "RequestedToCapacityRatioPriority", "weight": 2, "argument": { "requestedToCapacityRatioArguments": { "shape": [ {"utilization": 0, "score": 0}, {"utilization": 100, "score": 10} ], "resources": [ {"name": "intel.com/foo", "weight": 3}, {"name": "intel.com/bar", "weight": 5} ] } } } ], } ``` **Fitur ini dinonaktifkan secara _default_** ### Tuning RequestedToCapacityRatioResourceAllocation Priority Function `shape` digunakan untuk menentukan perilaku dari fungsi `RequestedToCapacityRatioPriority`. ```yaml {"utilization": 0, "score": 0}, {"utilization": 100, "score": 10} ``` Argumen di atas memberikan Node nilai 0 jika utilisasi 0% dan 10 untuk utilisasi 100%, yang kemudian mengaktfikan perilaku _bin packing_. Untuk mengaktifkan dari paling yang tidak diminta, nilainya harus dibalik sebagai berikut. ```yaml {"utilization": 0, "score": 100}, {"utilization": 100, "score": 0} ``` `resources` adalah parameter opsional yang secara _default_ diatur ke: ``` yaml "resources": [ {"name": "CPU", "weight": 1}, {"name": "Memory", "weight": 1} ] ``` Ini dapat digunakan untuk menambahkan sumber daya tambahan sebagai berikut: ```yaml "resources": [ {"name": "intel.com/foo", "weight": 5}, {"name": "CPU", "weight": 3}, {"name": "Memory", "weight": 1} ] ``` Parameter `weight` adalah opsional dan diatur ke 1 jika tidak ditentukan. Selain itu, `weight` tidak dapat diatur ke nilai negatif. ### Bagaimana Fungsi Prioritas RequestedToCapacityRatioResourceAllocation Menilai Node Bagian ini ditujukan bagi kamu yang ingin memahami secara detail internal dari fitur ini. Di bawah ini adalah contoh bagaimana nilai dari Node dihitung untuk satu kumpulan nilai yang diberikan. ``` Sumber daya yang diminta intel.com/foo : 2 Memory: 256MB CPU: 2 Bobot dari sumber daya intel.com/foo : 5 Memory: 1 CPU: 3 FunctionShapePoint {{0, 0}, {100, 10}} Spesifikasi dari Node 1 Tersedia: intel.com/foo : 4 Memory : 1 GB CPU: 8 Digunakan: intel.com/foo: 1 Memory: 256MB CPU: 1 Nilai Node: intel.com/foo  = resourceScoringFunction((2+1),4) =  (100 - ((4-3)*100/4) =  (100 - 25) =  75 =  rawScoringFunction(75) = 7 Memory         = resourceScoringFunction((256+256),1024) = (100 -((1024-512)*100/1024)) = 50 = rawScoringFunction(50) = 5 CPU            = resourceScoringFunction((2+1),8) = (100 -((8-3)*100/8)) = 37.5 = rawScoringFunction(37.5) = 3 NodeScore   =  (7 * 5) + (5 * 1) + (3 * 3) / (5 + 1 + 3) =  5 Spesifikasi dari Node 2 Tersedia: intel.com/foo: 8 Memory: 1GB CPU: 8 Digunakan: intel.com/foo: 2 Memory: 512MB CPU: 6 Nilai Node: intel.com/foo  = resourceScoringFunction((2+2),8) =  (100 - ((8-4)*100/8) =  (100 - 25) =  50 =  rawScoringFunction(50) = 5 Memory         = resourceScoringFunction((256+512),1024) = (100 -((1024-768)*100/1024)) = 75 = rawScoringFunction(75) = 7 CPU            = resourceScoringFunction((2+6),8) = (100 -((8-8)*100/8)) = 100 = rawScoringFunction(100) = 10 NodeScore   =  (5 * 5) + (7 * 1) + (10 * 3) / (5 + 1 + 3) =  7 ``` </del>

<ins> --- title: Bin Packing Sumber Daya untuk Sumber Daya Tambahan content_type: concept weight: 10 --- <!-- overview --> {{< feature-state for_k8s_version="1.16" state="alpha" >}} _Kube-scheduler_ dapat dikonfigurasikan untuk mengaktifkan pembungkusan rapat (_bin packing_) sumber daya bersama dengan sumber daya tambahan melalui fungsi prioritas `RequestedToCapacityRatioResourceAllocation`. Fungsi-fungsi prioritas dapat digunakan untuk menyempurnakan _kube-scheduler_ sesuai dengan kebutuhan. <!-- body --> ## Mengaktifkan _Bin Packing_ menggunakan RequestedToCapacityRatioResourceAllocation Sebelum Kubernetes 1.15, _kube-scheduler_ digunakan untuk memungkinkan mencetak skor berdasarkan rasio permintaan terhadap kapasitas sumber daya utama seperti CPU dan Memori. Kubernetes 1.16 menambahkan parameter baru ke fungsi prioritas yang memungkinkan pengguna untuk menentukan sumber daya beserta dengan bobot untuk setiap sumber daya untuk memberi nilai dari Node berdasarkan rasio permintaan terhadap kapasitas. Hal ini memungkinkan pengguna untuk _bin pack_ sumber daya tambahan dengan menggunakan parameter yang sesuai untuk meningkatkan pemanfaatan sumber daya yang langka dalam klaster yang besar. Perilaku `RequestedToCapacityRatioResourceAllocation` dari fungsi prioritas dapat dikontrol melalui pilihan konfigurasi yang disebut ` RequestToCapacityRatioArguments`. Argumen ini terdiri dari dua parameter yaitu `shape` dan `resources`. Shape memungkinkan pengguna untuk menyempurnakan fungsi menjadi yang paling tidak diminta atau paling banyak diminta berdasarkan nilai `utilization` dan `score`. Sumber daya terdiri dari `name` yang menentukan sumber daya mana yang dipertimbangkan selama penilaian dan `weight` yang menentukan bobot masing-masing sumber daya. Di bawah ini adalah contoh konfigurasi yang menetapkan `requestedToCapacityRatioArguments` pada perilaku _bin packing_ untuk sumber daya tambahan` intel.com/foo` dan `intel.com/bar` ```json { "kind" : "Policy", "apiVersion" : "v1", ... "priorities" : [ ... { "name": "RequestedToCapacityRatioPriority", "weight": 2, "argument": { "requestedToCapacityRatioArguments": { "shape": [ {"utilization": 0, "score": 0}, {"utilization": 100, "score": 10} ], "resources": [ {"name": "intel.com/foo", "weight": 3}, {"name": "intel.com/bar", "weight": 5} ] } } } ], } ``` **Fitur ini dinonaktifkan secara _default_** ### Tuning RequestedToCapacityRatioResourceAllocation Priority Function `shape` digunakan untuk menentukan perilaku dari fungsi `RequestedToCapacityRatioPriority`. ```yaml {"utilization": 0, "score": 0}, {"utilization": 100, "score": 10} ``` Argumen di atas memberikan Node nilai 0 jika utilisasi 0% dan 10 untuk utilisasi 100%, yang kemudian mengaktfikan perilaku _bin packing_. Untuk mengaktifkan dari paling yang tidak diminta, nilainya harus dibalik sebagai berikut. ```yaml {"utilization": 0, "score": 100}, {"utilization": 100, "score": 0} ``` `resources` adalah parameter opsional yang secara _default_ diatur ke: ``` yaml "resources": [ {"name": "CPU", "weight": 1}, {"name": "Memory", "weight": 1} ] ``` Ini dapat digunakan untuk menambahkan sumber daya tambahan sebagai berikut: ```yaml "resources": [ {"name": "intel.com/foo", "weight": 5}, {"name": "CPU", "weight": 3}, {"name": "Memory", "weight": 1} ] ``` Parameter `weight` adalah opsional dan diatur ke 1 jika tidak ditentukan. Selain itu, `weight` tidak dapat diatur ke nilai negatif. ### Bagaimana Fungsi Prioritas RequestedToCapacityRatioResourceAllocation Menilai Node Bagian ini ditujukan bagi kamu yang ingin memahami secara detail internal dari fitur ini. Di bawah ini adalah contoh bagaimana nilai dari Node dihitung untuk satu kumpulan nilai yang diberikan. ``` Sumber daya yang diminta intel.com/foo : 2 Memory: 256MB CPU: 2 Bobot dari sumber daya intel.com/foo : 5 Memory: 1 CPU: 3 FunctionShapePoint {{0, 0}, {100, 10}} Spesifikasi dari Node 1 Tersedia: intel.com/foo : 4 Memory : 1 GB CPU: 8 Digunakan: intel.com/foo: 1 Memory: 256MB CPU: 1 Nilai Node: intel.com/foo  = resourceScoringFunction((2+1),4) =  (100 - ((4-3)*100/4) =  (100 - 25) =  75 =  rawScoringFunction(75) = 7 Memory         = resourceScoringFunction((256+256),1024) = (100 -((1024-512)*100/1024)) = 50 = rawScoringFunction(50) = 5 CPU            = resourceScoringFunction((2+1),8) = (100 -((8-3)*100/8)) = 37.5 = rawScoringFunction(37.5) = 3 NodeScore   =  (7 * 5) + (5 * 1) + (3 * 3) / (5 + 1 + 3) =  5 Spesifikasi dari Node 2 Tersedia: intel.com/foo: 8 Memory: 1GB CPU: 8 Digunakan: intel.com/foo: 2 Memory: 512MB CPU: 6 Nilai Node: intel.com/foo  = resourceScoringFunction((2+2),8) =  (100 - ((8-4)*100/8) =  (100 - 25) =  50 =  rawScoringFunction(50) = 5 Memory         = resourceScoringFunction((256+512),1024) = (100 -((1024-768)*100/1024)) = 75 = rawScoringFunction(75) = 7 CPU            = resourceScoringFunction((2+6),8) = (100 -((8-8)*100/8)) = 100 = rawScoringFunction(100) = 10 NodeScore   =  (5 * 5) + (7 * 1) + (10 * 3) / (5 + 1 + 3) =  7 ``` </ins>

/docs/concepts/configuration/container-command-args/     /docs/tasks/inject-data-application/define-command-argument-container/     301 /docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ /docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/ 301 /docs/concepts/configuration/resource-bin-packing/      /docs/concepts/scheduling-eviction/resource-bin-packing/ 301 <ins> /id/docs/concepts/configuration/resource-bin-packing/      /id/docs/concepts/scheduling-eviction/resource-bin-packing/ 301 </ins> /docs/concepts/configuration/scheduler-perf-tuning/      /docs/concepts/scheduling-eviction/scheduler-perf-tuning/    301 /docs/concepts/configuration/scheduling-framework/     /docs/concepts/scheduling-eviction/scheduling-framework/    301 /docs/concepts/configuration/taint-and-toleration/     /docs/concepts/scheduling-eviction/taint-and-toleration/ 301