Eclipse Che 项目中预拉取相关镜像的技术实现
背景介绍
在 Kubernetes 和 OpenShift 环境中,Eclipse Che 作为一个云原生开发环境平台,需要处理大量容器镜像的拉取和使用。为了提高用户体验和部署效率,预拉取相关镜像是一个常见的优化手段。本文将详细介绍在 Eclipse Che 项目中如何实现相关镜像的预拉取机制。
当前机制分析
目前 Eclipse Che 项目中已经实现了部分镜像的预拉取功能,主要是针对编辑器(editor)相关的镜像。这些镜像通过环境变量的形式定义在 operator 容器中,格式为 RELATED_IMAGE_editor_definition_*。
例如:
RELATED_IMAGE_editor_definition_che_code_latest_che_code_runtime_description=registry.redhat.io/devspaces/udi-rhel8@sha256:9199796c9dd82a16ebb2c4ff8d06b9727f392eb93eb7ffa2974ad6c16e3d8e5d
然而,当前机制存在以下不足:
- 仅包含编辑器相关镜像,缺少示例项目(devfile samples)使用的镜像
- 部分镜像引用可能存在不一致问题(如某些 IDEA 编辑器镜像错误地指向了 UDI 镜像)
技术实现方案
1. 镜像来源获取
Eclipse Che 提供了两个内部 API 端点用于获取相关资源信息:
- 编辑器列表:通过
/dashboard/api/editors端点获取 - 示例项目列表:通过
/dashboard/api/airgap-sample端点获取
需要注意的是,上游(upstream)版本的 Eclipse Che 目前不包含任何示例项目。
2. 镜像收集流程
Operator 需要执行以下步骤来收集所有相关镜像:
- 从上述 API 端点获取编辑器和示例项目列表
- 解析这些资源定义,提取其中使用的容器镜像
- 将这些镜像信息用于配置 ImagePuller Operator
- 将最终确定的镜像列表存储在
/tmp/external_images.txt文件中
3. 环境变量命名规范
对于新添加的示例项目镜像,建议采用以下命名格式:
RELATED_IMAGE_sample_devfile_[示例名称]=[镜像引用]
例如:
RELATED_IMAGE_sample_devfile_ansible_devspaces_demo=ghcr.io/ansible/ansible-workspace-env-reference@sha256:03d7f0fe6caaae62ff2266906b63d67ebd9cf6e4a056c7c0a0c1320e6cfbebce
实施建议
-
镜像一致性检查:确保所有编辑器镜像正确指向其专用镜像,避免错误引用通用 UDI 镜像的情况。
-
文档补充:为系统管理员提供如何读取和使用
/tmp/external_images.txt文件的文档说明。 -
自动化测试:添加自动化测试用例,验证所有相关镜像是否被正确识别和预拉取。
-
版本兼容性:考虑不同版本 Eclipse Che 的兼容性,特别是上游版本和下游发行版(如 Red Hat Dev Spaces)之间的差异。
总结
通过扩展 Eclipse Che Operator 的预拉取镜像机制,将示例项目使用的镜像纳入管理范围,可以显著提高工作空间启动速度和部署可靠性。这一改进需要 Operator 能够动态获取和解析编辑器和示例项目定义,并采用一致的命名规范将这些镜像信息暴露给集群管理组件。
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。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
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TSX0135
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