资源分配不均，机器忙闲两极化
在实际使用中，经常遇到一台虚拟机跑满CPU，另一台却空转的情况。比如团队上线促销活动，前端服务突然流量暴增，但调度系统没及时把负载分过去，结果用户卡在支付页，后台监控才发现有三台空闲机器根本没被启用。这种忙闲不均多数是调度策略太静态，依赖预设规则，没结合实时指标动态调整。
跨区域调度延迟高，用户体验打折扣
有些企业把资源分散在不同地域机房，华北用户请求却被分到了华南节点。虽然整体资源充足，但网络延迟直接拉高了响应时间。就像外卖骑手明明离你五公里，却被派去十公里外取餐。解决这类问题得在调度器里加入地理位置权重，优先匹配就近资源。
资源碎片化导致无法启动大实例
看似还有很多内存和CPU可用，可就是创建不了4核16G的虚拟机。原因是这些资源散落在不同物理主机上，单台机器凑不够完整配置。好比钱包里有八张一元硬币，却买不了只能用整钞的自动贩卖机商品。这时候需要开启资源整理功能，定期合并空闲资源块。
调度策略与业务类型不匹配
跑AI训练的任务被分到高频突发型宿主机，频繁被打断。或者数据库服务被放在和其他计算密集型任务抢资源的机器上，IO延迟飙升。应该按业务特征打标签，比如标注‘低延迟’、‘长周期计算’，让调度器识别并分配合适环境。
简单配置示例：基于标签的调度规则
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: db-service
spec:
nodeSelector:
role: storage-optimized
io-priority: high上面这个YAML片段告诉调度器，只把数据库服务部署在标记为存储优化、高IO优先级的节点上。加了这层约束后，数据库连接超时的问题明显减少。
突发扩容跟不上流量高峰
早上九点刚上班，系统登录请求瞬间翻倍，自动扩缩容却要等两分钟才反应。这期间大量请求排队，用户反复点击刷新。关键在于监控采集频率和触发阈值设置太保守。建议把CPU持续超过70%的判定周期从60秒缩短到20秒，并提前预热一批备用资源。
调度日志不清晰，出问题难排查
某次虚拟机启动失败，查日志只看到“调度拒绝”，不知道是资源不足还是策略拦截。后来加上详细事件记录，才发现是安全组策略限制了跨区部署。给调度动作添加上下文日志，比如“因缺少GPU标签未选择节点10.2.3.4”，排错效率提升不少。