Harvester项目中Dell PowerStore存储卷快照功能配置指南
2025-06-13 13:35:04作者:幸俭卉
问题背景
在SUSE Harvester 1.5版本环境中,用户发现当使用Dell PowerStore作为后端存储时,通过Harvester UI界面创建存储卷快照的功能出现异常。然而,通过命令行直接使用CSI快照功能却能够正常工作,这表明CSI驱动本身的功能是正常的,问题出在Harvester平台与CSI驱动的集成配置上。
问题分析
经过深入调查,发现问题的根源在于Harvester平台未能正确识别和配置PowerStore CSI驱动的快照类(VolumeSnapshotClass)。当使用Longhorn作为后端存储时,快照功能可以正常工作,这是因为Harvester对Longhorn有原生支持。但对于第三方CSI驱动如Dell PowerStore,需要额外的配置才能使快照功能正常工作。
解决方案
Harvester提供了一个灵活的配置机制来支持第三方CSI驱动的快照功能。具体配置步骤如下:
- 登录到Harvester管理界面
- 导航到"高级"->"设置"->"csi-driver-config"
- 添加或修改以下JSON配置:
{
"driver.longhorn.io": {
"volumeSnapshotClassName": "longhorn-snapshot",
"backupVolumeSnapshotClassName": "longhorn"
},
"csi-powerstore.dellemc.com": {
"volumeSnapshotClassName": "powerstore-snapshot",
"backupVolumeSnapshotClassName": ""
}
}
其中关键配置项说明:
driver.longhorn.io: Longhorn驱动的配置部分csi-powerstore.dellemc.com: PowerStore驱动的配置部分volumeSnapshotClassName: 指定用于常规快照的VolumeSnapshotClass名称backupVolumeSnapshotClassName: 指定用于备份快照的VolumeSnapshotClass名称(对于PowerStore可以留空)
配置验证
完成上述配置后,建议进行以下验证步骤:
- 在Harvester UI中尝试创建PowerStore存储卷的快照
- 检查快照是否成功创建
- 验证快照是否可以在需要时成功恢复
技术原理
Harvester通过CSI(Container Storage Interface)标准与各种存储后端集成。对于快照功能,Harvester需要知道每个CSI驱动对应的VolumeSnapshotClass资源。当用户通过UI创建快照时,Harvester会根据csi-driver-config中的配置,自动选择正确的VolumeSnapshotClass来创建快照资源。
最佳实践
- 在部署新的CSI驱动时,应提前在csi-driver-config中添加相应的配置
- 定期检查配置是否与CSI驱动的最新版本兼容
- 对于生产环境,建议先在测试环境中验证快照功能的完整工作流程
- 记录和监控快照操作的日志,便于问题排查
总结
通过正确配置csi-driver-config,Harvester可以很好地支持包括Dell PowerStore在内的各种第三方CSI驱动的快照功能。这种灵活的配置机制使得Harvester能够适应多样化的企业存储环境需求,为用户提供统一的存储管理体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C038
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0118
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
434
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
272
暂无简介
Dart
693
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869