Sur-allocation des coefficients
Cette fonctionnalité est uniquement disponible sur : DaDesktop Private Server (DDPS) et DaDesktop On-Premise (DDOP).
Avec la complexité croissante et les besoins en puissance de calcul exigés par les cours, notamment en raison de la virtualisation imbriquée ou des exigences de performance élevées pour un plus grand nombre de postes d'élèves, vous pourriez occasionnellement rencontrer une erreur semblable à la suivante :
Cet avertissement concerne spécifiquement le CPU, la mémoire ou l'espace disque. Dans ce cas, la première étape consisterait à tenter de déplacer vos machine(s) vers un serveur ou un centre de données moins sollicité, ou à réduire les exigences en ressources si possible.
Si aucune de ces options n'est disponible, une solution simple et rapide, lorsque l'unité en cours d'exécution dépasse légèrement le nombre maximal d'unités normalement autorisé, consiste à utiliser temporairement la « sur-allocation » d'un ou plusieurs coefficients de CPU, de mémoire ou de disque. Cela peut être effectué dans l'interface graphique, comme suit.
Accédez à /da/admin/servers/all, cliquez sur le bouton Modifier pour votre serveur, puis faites défiler la page jusqu'à cette section.
La liste des serveurs affiche également ceux qui utilisent des coefficients en sur-allocation. Cela est utile si vous devez les révoquer après la fin d'un cours, afin de réinitialiser les coefficients à leurs valeurs par défaut.
Les modifications apportées doivent être considérées comme un correctif temporaire et non comme une solution permanente au manque de ressources. Les modifications effectuées pour permettre la poursuite ou le déroulement d'un cours doivent être annulées à la conclusion de celui-ci.
Exigences de DaDesktop On-premise
La fonction de sur-allocation est possible grâce à tpapi, qui fait partie de la base de code de DaDesktop. tpapi est actuellement compatible uniquement avec Python 3.12, de sorte que le système d'exploitation correspondant requiert au minimum Ubuntu 23.10.