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管理节点调度和标签
管理后台的节点详情可以维护调度标签，并控制节点是否接收新的工作负载。标签决定 Job 的节点选择器能够匹配哪些节点；停止调度会修改 RLark Node 的 spec.unschedulable。
修改前确认影响
- 核对节点名称、所属集群和当前运行的任务。
- 保存现有标签和值，并找出仍使用这些标签选择节点的 Job。
- 写下本次要添加或修改的标签，以及恢复时应使用的原值。需要删除标签时，先确认当前环境支持的删除方式。
- 确认变更不会让新任务进入不合适的节点，也不会让目标 Worker 数量意外增加或减少。
标签变更会影响后续调度
修改标签不会迁移已经运行的 Worker，但新建或重新创建的 Worker 会按修改后的标签重新匹配节点。不要在不了解用途时修改 kubernetes.io/*、rlark.io/cluster-id 或其他由平台和设备组件维护的标签。
rlark.io/node-category 决定用户控制台把节点显示为云算力、端算力、端真机还是其他，并影响页面显示的资源摘要。修改它不会安装设备、改变 Agent 接入形态，也不会使节点自动具备某类任务所需的运行条件。自行部署环境应由本组织的平台管理员按照统一约定维护；由组织或服务提供方部署并维护的环境，只能由该环境授权的管理员修改。
设置这个标签时，以机器在当前环境中承担的主要用途为准：集中提供训练 GPU 的服务器通常归为云算力，靠近现场并承担推理、视觉处理或设备接入的工作站通常归为端算力，与具体机器人绑定的随行计算机通常归为端真机。同一型号的 NUC 或 GPU 工作站可以因用途不同而归入不同类别。完整例子见理解节点类别。
管理节点标签
- 进入管理控制台的集群管理 > 节点管理。
- 找到目标节点并打开详情。
- 在调度与标签管理中选择管理标签。
- 按已确认的方案修改现有值，或填写新的标签键和值并选择添加。
- 再次核对完整标签列表，然后选择保存标签。
- 刷新并重新打开节点，确认页面显示的标签与预期一致。
- 回到用户控制台的节点页面，确认相关筛选和任务选择范围没有出现意外变化。
删除标签前，必须确认没有任务仍依赖该标签。保存后标签仍存在，或页面结果与预期不一致时，不要反复修改；保留变更前记录，并使用当前环境支持的管理方式恢复或联系平台负责人。
停止调度不会处理正在运行的 Worker
停止调度只会阻止新的工作负载选择该节点，不会停止、驱逐或迁移已经运行的 Worker。如果维护会影响现有任务，请先联系任务所有者，并按任务停止与恢复流程处理。
停止节点调度
- 进入管理控制台的集群管理 > 节点管理。
- 找到目标节点并打开详情。
- 核对节点名称、所属集群、正在运行的任务和可调度状态。
- 选择停止调度。
- 等待操作完成，确认页面显示已停止调度。
操作失败时不要连续重试。先确认管理会话有效、目标节点仍然存在，并记录页面显示的 HTTP 状态和错误信息。
恢复节点调度
恢复前，先确认维护已经结束，节点 Agent、运行时、网络和所需设备均处于健康状态。
- 重新打开目标节点详情，避免使用过期页面状态。
- 确认节点仍处于已停止调度状态。
- 选择恢复调度。
- 刷新节点列表，确认节点已恢复为可调度状态。
- 提交低风险测试任务，验证调度和运行时，再恢复长时间训练。
恢复调度只允许调度器重新选择该节点，不保证资源充足，也不表示机器人、相机或其他外设已经通过自检。