Harvester v1.5.0:企业级超融合基础设施平台的重要更新
项目概述
Harvester是一个开源的超融合基础设施(HCI)解决方案,它将计算、存储和网络功能整合到单一平台上,专为虚拟化和容器化工作负载设计。作为一个基于Kubernetes构建的平台,Harvester结合了Kubernetes的灵活性和传统虚拟化环境的易用性,为用户提供了现代化的基础设施管理体验。
核心特性解析
实验性功能:Longhorn V2数据引擎增强
Harvester v1.5.0集成了Longhorn v1.8.1,引入了V2数据引擎的重大改进。这一更新支持使用V2存储类创建虚拟机镜像和启动卷,并实现了带有V2卷的虚拟机实时迁移功能。值得注意的是,要充分利用这些增强功能,用户需要在升级后创建新的V2存储类,因为v1.4.x版本创建的V2卷在升级后仍不支持迁移。
第三方存储支持
v1.5.0版本的一个关键进步是增加了对第三方存储解决方案的支持。通过外部容器存储接口(CSI)驱动,用户现在可以为根卷和数据卷配置存储后端。这一功能扩展了Harvester的存储选项,使企业能够根据特定需求选择适合的存储解决方案,无论是性能优化还是与现有存储基础设施的无缝集成。
ARM64架构全面支持
此版本标志着Harvester对ARM64架构的全面支持。所有组件,包括之前仅支持AMD64的插件,现在都可在ARM平台上运行。升级路径也得到了完善,使ARM-only集群能够平滑过渡到新版本。经过全面测试,ARM版本现已稳定,适合生产环境部署。
安装与升级
安装选项
Harvester v1.5.0提供多种安装方式:
- 标准ISO镜像安装
- 可启动USB驱动器安装
- PXE网络引导安装
- 新增的网络安装ISO(仅包含核心OS组件)
安装程序现在会严格检查硬件是否符合生产环境的最低要求,若检查失败将停止安装。对于测试目的,用户可通过添加特定内核参数跳过这些检查。
升级路径
Harvester仅支持从特定版本进行升级。v1.5.0特别强调了对ARM64集群升级路径的支持,确保了不同架构环境的平滑过渡。
技术增强与优化
存储网络改进
新版本改进了存储网络的配置选项,支持未标记的VLAN,为网络配置提供了更大的灵活性。同时,文档中增加了关于存储网络最佳实践的详细指南,帮助用户优化配置。
虚拟机管理增强
在虚拟机管理方面,v1.5.0引入了多项改进:
- 支持持久性TPM(可信平台模块)
- 改进的EFI模式支持
- 增强的CPU固定功能
- 优化的资源配额计算
监控与日志
监控和日志组件进行了版本升级,提供了更全面的系统洞察能力。升级日志功能也得到了增强,更好地适应了日志堆栈的变化。
问题修复与稳定性提升
v1.5.0版本解决了大量已知问题,包括但不限于:
- PCI设备直通问题
- 虚拟机迁移过程中的资源配额竞争条件
- 存储网络配置错误处理
- 虚拟机备份与第三方存储的兼容性问题
- 安装程序对异常输入的处理
这些修复显著提高了平台的稳定性和可靠性。
组件版本更新
Harvester v1.5.0集成了多个核心组件的更新版本:
- Longhorn升级至v1.8.1
- KubeVirt升级至v1.4.0
- 嵌入式Rancher升级至v2.11.0
- RKE2升级至v1.32.3+rke2r1
- 基于SLE Micro 5.5的操作系统
总结
Harvester v1.5.0通过引入第三方存储支持、完善ARM64架构兼容性、增强数据引擎功能等一系列重要更新,进一步巩固了其作为现代化超融合基础设施解决方案的地位。对于寻求简化基础设施管理、提高资源利用率的企业来说,这一版本提供了更强大、更灵活的平台选择。无论是新部署还是现有环境升级,v1.5.0都值得考虑。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00