Talos项目中RAID控制器下磁盘类型识别问题分析
2025-05-29 07:05:48作者:郜逊炳
问题背景
在Talos 1.9.3版本中,用户报告了一个关于磁盘选择器(diskSelector)无法正常工作的问题。具体表现为:当磁盘通过RAID控制器(如PERC H740P)连接时,Talos系统无法正确识别磁盘类型,将其标记为"UNKNOWN"而非实际的SSD或HDD类型。
问题现象
用户在使用Talos系统时发现以下异常现象:
- 无论是RAID-0配置(单盘或双盘)还是RAID-1配置,通过RAID控制器连接的磁盘都被识别为"UNKNOWN"类型
- 磁盘选择器无法基于size、wwid等条件正确筛选目标磁盘
- 直接指定设备路径(如/dev/sda)可以正常工作,但使用选择器表达式则失败
技术分析
根本原因
经过开发团队分析,问题的核心在于Talos系统未能正确检测到磁盘的transport属性。当transport属性缺失时,系统会默认将其视为虚拟设备,从而导致磁盘选择器无法正常工作。
系统行为差异
有趣的是,用户在Talos 1.8.4版本中测试相同配置时,磁盘选择器能够正常工作。这表明该问题是在版本升级过程中引入的回归问题。
调试信息
通过收集系统调试信息,开发团队发现:
- 在/sys/bus/scsi/devices/路径下,相关设备节点存在完整的SCSI设备信息
- 设备驱动链接正确指向sd驱动
- 设备具备完整的SCSI特性(vpd_pg*文件存在)
- 设备具备有效的WWID信息
解决方案
虽然文章中未明确给出最终解决方案,但从技术分析可以推断可能的修复方向:
- 改进transport属性的检测逻辑,特别是对RAID控制器下的磁盘处理
- 确保SCSI设备信息的完整解析
- 考虑对虚拟磁盘和物理磁盘的更精确区分机制
临时解决方案
对于遇到此问题的用户,可以采取以下临时解决方案:
- 直接使用设备路径而非选择器表达式
- 降级到已知可用的版本(如1.8.4)
- 等待官方发布修复版本
总结
Talos系统中磁盘选择器在RAID控制器环境下的识别问题,反映了存储设备识别逻辑在复杂硬件环境中的挑战。该问题特别影响了使用企业级RAID控制器的用户,强调了在系统升级过程中全面硬件兼容性测试的重要性。开发团队正在积极调查此问题,预计将在后续版本中提供修复。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218