该功能旨在开放用户的自主运维能力，增加工作负载层面的用户自主判断，支持用户主动发现并上报疑似故障节点。通过排除封锁此类疑似故障节点，从而较大减轻因反复调度到该节点而导致任务降速、频繁失败的现象，帮助提升任务运行效率，优化用户使用体验。

• 同一服务下，24小时最多可选择一个节点作为疑似故障机上报处理。
• 任意状态下的任务和worker都支持疑似故障节点上报。但若当前任务为为非终态，故障节点上报后，该任务将同步停止运行。

1. 点击进入在线服务-服务信息页签-实例信息列表：
2. 针对想要上报的节点，在其操作列中找到「疑似故障节点上报」，点击跳出上报弹窗。
3. 进行备注信息填写和诊断选项勾选后，点击确定完成上报。

机器上报为疑似故障机后将会当机器故障时在线服务会自动迁移，即创建新的实例，删掉运行在故障机器上的旧实例。
当队列中quota不足时，则由于 quota 限制无法创建新实例，此时需要类似自定义任务和开发机给用户发送故障告警邮件如下，并且在实例列表页面和服务详情页面提示。

# 标题
【机器学习平台】在线服务${MLServiceName}(在线服务ID:${MLserviceID})所在节点发生故障，烦请迁移。
# 正文
尊敬的 ${UserName}（主账号ID：${AccountID}）：<br>
&emsp;&emsp;您好！您创建的在线服务 <a href="${MLServiceDetailURL}">${MLServiceName}(MLserviceID:${MLserviceID})</a> 的实例（PodID:${PodID}）所在的物理节点${故障/疑似故障/待下线}。由于当前队列配额已满，平台无法自动迁移，因此需要您清理一下队列配额并手动迁移实例。若未处理，平台将在48小时后清退任务，请您及时保存数据。若需延后处理时间，可联系oncall同学处理。感谢您对火山引擎机器学习平台的支持！