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# Trabalhos paralisados em `RUNNABLE devido à capacidade`
<a name="sm_job_stuck_in_runnable_capacity"></a>

O cenário a seguir descreve como AWS Batch identifica condições de capacidade insuficiente.

**Capacidade de instância insuficiente**  
AWS Batch interpreta dois conjuntos de respostas recebidas pelos trabalhos de SageMaker treinamento como casos de capacidade de instância insuficiente. Sempre que forem recebidos, AWS Batch define um correspondente `statusReason` de`CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`.  
Em ambos os casos, o tempo gasto pelo AWS Batch trabalho correspondente `SCHEDULED` entre o envio do trabalho e a falha se acumula entre os envios do trabalho para comparação. `maxTimeSeconds`      
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/batch/latest/userguide/sm_job_stuck_in_runnable_capacity.html)
Se algum desses casos for atingido, AWS Batch considerará que o trabalho está com capacidade insuficiente.  
+ **Mensagem do `statusReason` enquanto o trabalho está travado:** `CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY - Unable to provision requested compute resources`
+ **`reason` usado para `jobStateTimeLimitActions`:** `CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`
+ **`statusReason`mensagem após o término do trabalho por: `jobStateTimeLimitActions`** `Terminated by JobStateTimeLimit action due to reason: CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`