首页
/ SPDK项目中的虚拟机与容器镜像构建技术演进

SPDK项目中的虚拟机与容器镜像构建技术演进

2025-06-25 06:45:10作者:齐添朝

在SPDK开源存储性能开发工具包项目中,测试环境的构建一直是一个重要环节。本文将从技术演进的角度,深入分析SPDK测试环境构建从传统方式到现代化容器化方案的转变过程。

传统测试环境构建方式

早期SPDK项目主要采用两种方式来构建测试环境:

  1. Vagrant方案:通过Vagrant工具配合libvirt插件来启动和管理虚拟机。这种方式虽然简单易用,但在大规模测试场景下存在稳定性问题,特别是libvirt插件在复杂环境中的可靠性不足。

  2. Cijoe方案:作为替代方案,使用cijoe工具直接配置Fedora 40系统。这种方式虽然解决了部分稳定性问题,但与SPDK主仓库的集成度不高,维护性存在挑战。

现代化构建方案的需求

随着项目发展,测试环境构建面临新的需求:

  • 统一性需求:需要建立统一的镜像构建流程,同时支持GitHub托管runner和自托管runner
  • 轻量化需求:部分测试场景不需要完整虚拟机,容器方案更为适合
  • 多平台支持:需要为不同架构、操作系统和版本提供支持
  • 可维护性:构建脚本应与SPDK主仓库保持紧密集成

技术方案演进

新方案采用了以下关键技术决策:

  1. 脚本集中管理:将关键构建脚本如pkgdep.sh(用户/开发依赖)和autotest_setup.sh(测试专用依赖)集中到SPDK主仓库管理,提高可维护性。

  2. 容器化支持:在保持虚拟机支持的同时,增加了容器镜像构建能力,使轻量级测试成为可能。

  3. 统一构建流程:通过GitHub Actions建立标准化的构建工作流,确保不同环境的一致性。

实现细节

在实际实现中,技术团队特别注意了以下几点:

  1. 依赖管理:通过分层设计,区分基础依赖和测试专用依赖,优化镜像大小。

  2. 构建效率:利用缓存机制加速重复构建过程。

  3. 可扩展性:架构设计上预留了多平台支持的空间,便于未来扩展。

未来展望

当前方案已经实现了基本需求,未来可能在以下方向继续优化:

  1. 多架构支持:增加ARM等架构的构建能力
  2. 操作系统多样性:支持更多Linux发行版
  3. 构建过程优化:进一步缩短构建时间
  4. 安全增强:加入镜像扫描等安全措施

通过这次技术演进,SPDK项目的测试环境构建变得更加高效和可靠,为项目的持续集成和交付提供了坚实基础。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
179
2.09 K
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
205
280
nop-entropynop-entropy
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
8
0
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
959
569
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
56
86
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.01 K
399
ops-mathops-math
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++
540
67
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
78
72
openHiTLS-examplesopenHiTLS-examples
本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
124
634