Harvester 1.4.2升级至1.5.0的常见问题分析与解决方案
升级失败现象分析
在将Harvester从1.4.2版本升级至1.5.0版本的过程中,用户遇到了升级流程中断的问题。系统虽然连接了互联网,但出现了类似ImagePullBackOff的错误症状。检查升级日志pod时发现没有相关pod被列出,即使应用了kubectl补丁操作,系统也未能恢复正常。
问题根源探究
通过对支持包的深入分析,发现系统中残留了多个先前升级尝试留下的日志资源,这些残留资源阻碍了新升级流程的正常启动和完成。具体表现为:
-
系统中存在两个陈旧的Logging CR资源:
- hvst-upgrade-5554f-upgradelog-infra(存在96天)
- hvst-upgrade-swx5p-upgradelog-operator-root(存在94天)
-
多个关联的pod仍在运行,包括:
- 多个fluentbit实例
- fluentd实例
- rancher-logging组件
这些残留资源占用了系统资源并可能造成资源冲突,导致新升级流程无法正常启动。
解决方案实施步骤
第一步:清理残留资源
-
删除陈旧的Logging CR资源:
kubectl delete logging hvst-upgrade-5554f-upgradelog-infra kubectl delete logging hvst-upgrade-swx5p-upgradelog-operator-root -
检查并清理相关pod:
kubectl get pods -A | grep hvst-upgrade确认只保留必要的pod(如rancher-logging组件),删除其他残留pod。
第二步:准备升级环境
-
确保系统网络连接正常,特别是到容器镜像仓库的连接。
-
根据Harvester 1.5.0文档要求,创建Version CR来启动升级流程。
-
在升级前禁用日志功能,减少潜在冲突。
第三步:执行升级操作
-
重新应用v1.5版本的manifest以启用升级按钮。
-
启动升级流程,密切监控升级状态。
-
如遇问题,可考虑使用升级重启功能。
预防措施建议
-
在每次升级前,检查系统中是否存在陈旧的升级资源。
-
定期清理不再需要的升级日志和资源。
-
对于生产环境,建议先在测试环境验证升级流程。
-
保持对Harvester文档的关注,及时了解已知问题和解决方案。
技术要点说明
-
Harvester升级机制依赖于Kubernetes的CRD(Custom Resource Definition)来管理升级流程。
-
升级过程中会创建临时性的日志收集组件(fluentbit/fluentd)来记录升级日志。
-
这些组件在正常情况下应在升级完成后自动清理,但在某些异常情况下可能残留。
-
残留资源不仅占用系统资源,还可能造成后续升级的命名冲突或资源争用。
通过以上步骤,大多数升级中断问题可以得到解决。如问题仍然存在,建议收集完整的支持包并联系技术支持团队进行深入分析。
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