ในเวอร์ชัน 1.36 Kubernetes ได้เปิดตัว Pod-Level Resource Managers เป็นฟีเจอร์ระดับ Alpha เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดการทรัพยากรสำหรับเวิร์กโหลดที่ต้องการประสิทธิภาพสูง (Performance-sensitive workloads) เช่น การฝึกสอนโมเดล Machine Learning (ML), ระบบเทรดความถี่สูง หรือฐานข้อมูลที่มีความหน่วงต่ำ ฟีเจอร์นี้เป็นการต่อยอดการทำงานของ Topology, CPU และ Memory Managers ให้รองรับการกำหนดทรัพยากรที่ระดับ Pod แทนการจำกัดอยู่ที่ระดับคอนเทนเนอร์เพียงอย่างเดียว
การอัปเดตนี้ช่วยแก้ปัญหาเดิมที่การทำ NUMA alignment หรือการจอง CPU แบบเจาะจง (Exclusive CPU) บังคับให้ทุกคอนเทนเนอร์ใน Pod รวมถึง Sidecar ขนาดเล็กต้องตั้งค่าเป็น Exclusive ทั้งหมด ซึ่งนำไปสู่การสิ้นเปลืองทรัพยากร ฟีเจอร์ใหม่นี้ช่วยให้ผู้ดูแลระบบสามารถสร้างรูปแบบการจัดสรรทรัพยากรแบบผสมผสาน (Hybrid) โดยยอมให้คอนเทนเนอร์หลักได้รับทรัพยากรแบบ Exclusive ในขณะที่ Sidecar อื่นๆ สามารถรันในรูปแบบ Shared Pool ภายใต้โควตาทรัพยากรเดียวกันของ Pod ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
