Kubernetes External Storage 项目教程
1. 项目介绍
Kubernetes External Storage 项目是一个为 Kubernetes 提供外部存储解决方案的开源项目。它允许 Kubernetes 集群管理员和开发者通过插件机制扩展 Kubernetes 的存储能力,支持多种存储后端,如 NFS、Ceph、GlusterFS 等。该项目的主要目标是简化 Kubernetes 与外部存储系统的集成,提供一致的存储接口,从而提高存储管理的灵活性和可扩展性。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Kubernetes 集群
kubectl命令行工具git
2.2 克隆项目
首先,克隆 Kubernetes External Storage 项目的代码库:
git clone https://github.com/kubernetes-retired/external-storage.git
cd external-storage
2.3 部署 NFS 存储插件
以下是一个简单的示例,展示如何部署 NFS 存储插件:
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: nfs-pv
spec:
capacity:
storage: 1Gi
accessModes:
- ReadWriteMany
nfs:
server: nfs-server.example.com
path: "/exports"
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: nfs-pvc
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
resources:
requests:
storage: 1Gi
将上述 YAML 文件保存为 nfs-storage.yaml,然后使用 kubectl 命令进行部署:
kubectl apply -f nfs-storage.yaml
2.4 验证部署
使用以下命令验证 NFS 存储插件是否成功部署:
kubectl get pv
kubectl get pvc
如果一切正常,你应该能够看到 nfs-pv 和 nfs-pvc 的状态为 Bound。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 使用 NFS 存储插件
NFS 存储插件适用于需要共享存储的场景,例如多个 Pod 需要访问同一个存储卷。通过配置 NFS 服务器和路径,可以轻松地将外部存储集成到 Kubernetes 集群中。
3.2 使用 Ceph 存储插件
Ceph 存储插件适用于需要高可用性和可扩展性的存储解决方案。通过配置 Ceph 集群,可以为 Kubernetes 提供可靠的存储服务。
3.3 最佳实践
- 选择合适的存储插件:根据应用需求选择合适的存储插件,例如对于需要共享存储的场景,可以选择 NFS 插件;对于需要高可用性的场景,可以选择 Ceph 插件。
- 配置存储类:使用存储类(StorageClass)来动态配置和管理存储资源,提高存储管理的灵活性。
- 监控和日志:定期监控存储插件的性能和日志,及时发现和解决问题。
4. 典型生态项目
4.1 Rook
Rook 是一个开源的云原生存储编排器,支持 Ceph、NFS 等多种存储后端。Rook 可以与 Kubernetes External Storage 项目结合使用,提供更高级的存储管理功能。
4.2 Longhorn
Longhorn 是一个轻量级的分布式块存储系统,适用于 Kubernetes 集群。它提供了简单易用的存储管理界面,可以与 Kubernetes External Storage 项目无缝集成。
4.3 OpenEBS
OpenEBS 是一个开源的容器附加存储解决方案,支持多种存储引擎。它提供了灵活的存储管理功能,适用于各种 Kubernetes 应用场景。
通过结合这些生态项目,可以进一步提升 Kubernetes 集群的存储管理能力,满足不同应用的需求。
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