Rook Ceph 集群在 Multus 网络环境下部署问题解析
问题背景
在使用 Rook Ceph 存储系统时,许多用户会选择 Multus CNI 插件来实现多网络接口支持。然而,在实际部署过程中,网络配置不当可能导致 Ceph 集群无法正常初始化。本文将深入分析一个典型的多网络环境下 Rook Ceph 集群部署失败案例,并提供解决方案。
现象描述
用户在使用 Multus 为 Rook Ceph 配置多网络接口时,遇到了集群初始化失败的问题。具体表现为:
- 监控(mon) Pod 启动缓慢且不同步,mon-a 首先启动,几分钟后才出现 mon-b,然后是 mon-c
 - 即使所有监控 Pod 都运行后,管理(mgr)和对象存储守护进程(osd) Pod 也未能部署
 - 集群状态停滞,无法完成初始化
 
根本原因分析
经过深入排查,发现问题主要出在 NetworkAttachmentDefinition (NAD) 的配置上:
- 
路由配置不当:NAD 中配置了默认路由
{ "dst": "0.0.0.0/0" },这会导致所有流量(包括 Kubernetes 服务网络流量)都通过存储网络接口,而非预期的 Pod 接口 - 
网络隔离不足:存储网络被配置为具有互联网访问能力,而实际上 Ceph 集群的通信应该保持在 Kubernetes 集群内部
 - 
Multus 验证失败:由于环境限制,Multus 验证测试未能通过,表明网络配置可能存在问题
 
解决方案
1. 修正 NetworkAttachmentDefinition 配置
正确的 NAD 配置应避免设置默认路由,确保 Kubernetes 服务网络流量仍通过 Pod 主接口。以下是修正后的配置示例:
apiVersion: "k8s.cni.cncf.io/v1"
kind: NetworkAttachmentDefinition
metadata:
  name: ceph-public
  namespace: rook-ceph
spec:
  config: '{
    "cniVersion": "0.3.0",
    "type": "macvlan",
    "master": "enp6s0",
    "mode": "bridge",
    "ipam": {
      "type": "host-local",
      "subnet": "10.12.0.0/24",
      "rangeStart": "10.12.0.11",
      "rangeEnd": "10.12.0.250"
    }
  }'
关键修改点:
- 移除了 
routes部分,特别是默认路由配置 - 移除了 
gateway配置,确保网络保持私有性 
2. 实施网络验证
在部署前,建议执行 Multus 验证测试,确保网络配置正确。虽然在某些资源受限的环境中可能无法完全通过验证,但至少应确保:
- 基本网络连通性
 - DNS 解析功能正常
 - 跨节点通信能力
 
3. 监控部署过程
部署时应密切监控以下组件状态:
- 监控 Pod:确保三个 mon Pod 在合理时间内全部启动并形成仲裁
 - 管理 Pod:检查 mgr Pod 是否在 mon 就绪后正常启动
 - OSD 准备 Job:确认 OSD 准备作业是否成功完成
 - OSD Pod:验证 OSD Pod 是否根据存储设备配置正确部署
 
最佳实践建议
- 
网络规划:
- 为 Ceph 公共网络和集群网络使用独立的子网
 - 确保网络范围不与 Kubernetes 服务或 Pod 网络重叠
 - 考虑使用 VLAN 隔离存储网络流量
 
 - 
Multus 配置:
- 避免在存储网络 NAD 中配置默认路由
 - 为关键组件配置适当的网络策略
 - 考虑使用网络隔离功能增强安全性
 
 - 
资源准备:
- 确保节点有足够资源运行 Multus 和 Ceph 组件
 - 为存储网络预留足够的 IP 地址
 - 预先配置好物理网络设备
 
 
总结
在 Kubernetes 环境中部署 Rook Ceph 并使用 Multus 实现多网络支持时,网络配置的准确性至关重要。通过本文的分析和解决方案,用户可以避免常见的网络配置陷阱,确保 Ceph 集群能够顺利初始化并稳定运行。记住,存储网络应该保持私有性,不应配置为具有互联网访问能力,同时要确保 Kubernetes 服务网络流量仍通过 Pod 主接口传输。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00