Google Kubernetes Engine Узел испытывает недостаток в ресурсе: ephemeral-storage. что превышает его запрос 0

У меня есть кластер GKE, где я создаю задания через django, он запускает мои образы кода c++, а сборки запускаются через github. До сих пор все работало отлично. Однако недавно я отправил новый коммит на github (это было действительно небольшое изменение, около трех-четырех строк основных операций), и он собрал образ как обычно. Но на этот раз при попытке создать задание с помощью моего простого задания он сказал Pod errors: BackoffLimitExceeded, Error with exit code 137, и задание не завершено.

Я немного покопался в проблеме, и в результате запуска kubectl describe POD_NAME я получил вот такой результат от неудачной капсулы:

Conditions:
  Type              Status
  Initialized       True
  Ready             False
  ContainersReady   False
  PodScheduled      True
Volumes:
  kube-api-access-nqgnl:
    Type:                    Projected (a volume that contains injected data from multiple sources)
    TokenExpirationSeconds:  3607
    ConfigMapName:           kube-root-ca.crt
    ConfigMapOptional:       <nil>
    DownwardAPI:             true
QoS Class:                   BestEffort
Node-Selectors:              <none>
Tolerations:                 node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute op=Exists for 300s
                             node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute op=Exists for 300s
Events:
  Type     Reason               Age    From               Message
  ----     ------               ----   ----               -------
  Normal   Scheduled            7m32s  default-scheduler  Successfully assigned default/xvb8zfzrhhmz-jk9vf to gke-cluster-1-default-pool-ee7e99bb-xzhk
  Normal   Pulling              7m7s   kubelet            Pulling image "gcr.io/videoo3-360019/github.com/videoo-io/videoo-render:latest"
  Normal   Pulled               4m1s   kubelet            Successfully pulled image "gcr.io/videoo3-360019/github.com/videoo-io/videoo-render:latest" in 3m6.343917225s
  Normal   Created              4m1s   kubelet            Created container jobcontainer
  Normal   Started              4m     kubelet            Started container jobcontainer
  Warning  Evicted              3m29s  kubelet            The node was low on resource: ephemeral-storage. Container jobcontainer was using 91144Ki, which exceeds its request of 0.
  Normal   Killing              3m29s  kubelet            Stopping container jobcontainer
  Warning  ExceededGracePeriod  3m19s  kubelet            Container runtime did not kill the pod within specified grace period.

Ошибка возникает из-за этой строки:

The node was low on resource: ephemeral-storage. Container jobcontainer was using 91144Ki, which exceeds its request of 0.

У меня нет yaml файла, в котором я устанавливаю информацию о pod, вместо этого я делаю конфигурацию обработки вызовов django, которая выглядит следующим образом:

def kube_create_job_object(name, container_image, namespace="default", container_name="jobcontainer", env_vars={}):
    # Body is the object Body
    body = client.V1Job(api_version="batch/v1", kind="Job")
    # Body needs Metadata
    # Attention: Each JOB must have a different name!
    body.metadata = client.V1ObjectMeta(namespace=namespace, name=name)
    # And a Status
    body.status = client.V1JobStatus()
     # Now we start with the Template...
    template = client.V1PodTemplate()
    template.template = client.V1PodTemplateSpec()
    # Passing Arguments in Env:
    env_list = []
    for env_name, env_value in env_vars.items():
        env_list.append( client.V1EnvVar(name=env_name, value=env_value) )

    print(env_list)
    security = client.V1SecurityContext(privileged=True, allow_privilege_escalation=True, capabilities= client.V1Capabilities(add=["CAP_SYS_ADMIN"]))
    container = client.V1Container(name=container_name, image=container_image, env=env_list, stdin=True, security_context=security)
    template.template.spec = client.V1PodSpec(containers=[container], restart_policy='Never')
    body.spec = client.V1JobSpec(backoff_limit=0, ttl_seconds_after_finished=600, template=template.template)
    return body



def kube_create_job(manifest, output_uuid, output_signed_url, webhook_url, valgrind, sleep, isaudioonly):
    credentials, project = google.auth.default(
        scopes=['https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform', ])
    credentials.refresh(google.auth.transport.requests.Request())
    cluster_manager = ClusterManagerClient(credentials=credentials)
    cluster = cluster_manager.get_cluster(name=f"path/to/cluster")

    with NamedTemporaryFile(delete=False) as ca_cert:
        ca_cert.write(base64.b64decode(cluster.master_auth.cluster_ca_certificate))

    config = client.Configuration()
    config.host = f'https://{cluster.endpoint}:443'
    config.verify_ssl = True
    config.api_key = {"authorization": "Bearer " + credentials.token}
    config.username = credentials._service_account_email
    config.ssl_ca_cert = ca_cert.name
    client.Configuration.set_default(config)

    # Setup K8 configs
    api_instance = kubernetes.client.BatchV1Api(kubernetes.client.ApiClient(config))

    container_image = get_first_success_build_from_list_builds(client)
    name = id_generator()
    body = kube_create_job_object(name, container_image,
                                  env_vars={
                                            "PROJECT"           : json.dumps(manifest),
                                            "BUCKET"            : settings.GS_BUCKET_NAME,
                                           })
    try:
        api_response = api_instance.create_namespaced_job("default", body, pretty=True)
        print(api_response)
    except ApiException as e:
        print("Exception when calling BatchV1Api->create_namespaced_job: %s\n" % e)
    return body

Что вызывает это и как я могу это исправить? Должен ли я устанавливать переменные ресурса/лимита в значение, и если да, то как я могу сделать это внутри вызова задания django?

storage_size = SOME_VALUE
requests = {'ephemeral-storage': storage_size}
resources = client.V1ResourceRequirements(requests=requests)
container = client.V1Container(name=container_name, image=container_image, env=env_list, stdin=True, security_context=security, resources=resources)