Azure Disk CSI Driver 使用教程
1. 项目介绍
Azure Disk CSI Driver 是一个用于 Kubernetes 的容器存储接口 (CSI) 驱动程序,允许 Kubernetes 集群访问 Azure Disk 卷。该驱动程序的插件名称为 disk.csi.azure.com,支持的访问模式为 ReadWriteOnce。
该项目的主要目的是为 Kubernetes 提供一个标准化的方式来管理 Azure Disk 的生命周期。通过使用 CSI 驱动程序,Kubernetes 可以更灵活地集成和管理存储系统,而无需修改 Kubernetes 的核心代码。
2. 项目快速启动
安装 Azure Disk CSI Driver
使用 Helm 安装
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添加 Helm 仓库:
helm repo add azuredisk-csi-driver https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/azuredisk-csi-driver/master/charts -
安装 Azure Disk CSI Driver:
helm install azuredisk-csi-driver azuredisk-csi-driver/azuredisk-csi-driver --namespace kube-system
使用 kubectl 安装
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/kubernetes-sigs/azuredisk-csi-driver.git cd azuredisk-csi-driver -
应用部署文件:
kubectl apply -f deploy/kubernetes/releases/azuredisk-csi-driver-v1.30.3.yaml
创建存储类
创建一个存储类配置文件 sc-azuredisk-csi-waitforfirstconsumer.yaml:
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
name: azuredisk-csi-waitforfirstconsumer
provisioner: disk.csi.azure.com
parameters:
skuname: StandardSSD_LRS
allowVolumeExpansion: "true"
reclaimPolicy: Delete
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
应用存储类配置:
kubectl apply -f sc-azuredisk-csi-waitforfirstconsumer.yaml
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
Azure Disk CSI Driver 适用于需要持久化存储的应用场景,例如数据库、文件存储等。通过使用 Azure Disk CSI Driver,可以确保数据在 Pod 重启或迁移时不会丢失。
最佳实践
- 使用合适的存储类型:根据应用的需求选择合适的存储类型(如 StandardSSD_LRS、Premium_LRS 等)。
- 配置存储类:根据应用的访问模式和性能需求配置合适的存储类。
- 监控和日志:定期监控 CSI 驱动程序的日志,确保存储系统的正常运行。
4. 典型生态项目
Azure Kubernetes Service (AKS)
Azure Kubernetes Service (AKS) 是 Azure 提供的托管 Kubernetes 服务,支持使用 Azure Disk CSI Driver 来管理 Azure Disk 卷。通过 AKS,用户可以轻松部署和管理 Kubernetes 集群,并使用 Azure Disk CSI Driver 来实现持久化存储。
Azure RedHat OpenShift
Azure RedHat OpenShift 是 Azure 和 Red Hat 联合提供的 Kubernetes 发行版,支持使用 Azure Disk CSI Driver 来管理 Azure Disk 卷。通过 Azure RedHat OpenShift,用户可以在 Azure 上运行企业级的 Kubernetes 集群,并使用 Azure Disk CSI Driver 来实现持久化存储。
Kubernetes CSI 生态
Kubernetes CSI 生态系统包含多个 CSI 驱动程序,用于支持不同的存储系统。Azure Disk CSI Driver 是其中之一,通过 CSI 标准,Kubernetes 可以更灵活地集成和管理各种存储系统。
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