Harvester项目中Ceph RBD卷多节点访问模式问题解析
2025-06-14 06:27:01作者:蔡丛锟
在Harvester项目使用过程中,用户遇到了一个关于Ceph RBD存储卷配置的技术问题。本文将深入分析该问题的成因、解决方案以及相关技术背景。
问题现象
当用户尝试通过Harvester UI下载镜像时,系统无法成功创建临时存储卷。检查相关日志发现,持久化卷声明(PVC)一直处于Pending状态,错误信息显示"multi node access modes are only supported on rbd block type volumes"。
从技术细节来看,用户配置的PVC具有以下关键特征:
- 访问模式设置为ReadWriteMany(RWX)
- 存储类为rook-ceph-block
- 卷模式为Block
- 使用了CDI(Containerized Data Importer)进行数据导入
问题根源分析
经过排查,发现问题源于设备权限配置。具体来说,Harvester项目在某个提交中已经修复了设备所有权从安全上下文(device_ownership_from_security_context)的相关问题。但在用户环境中,由于采用了基于Chart的自定义部署方式,而非标准ISO安装,导致这一关键配置未被正确应用。
技术背景
Ceph RBD卷的多节点访问模式有其特定的技术要求:
- 块设备(Block)类型的RBD卷才支持多节点访问模式
- 需要正确的设备权限配置
- 安全上下文中的设备所有权设置必须正确
在Kubernetes环境中,这些要求通过CSI驱动和存储类配置来实现。当这些配置不匹配时,就会出现上述错误。
解决方案
针对这一问题,Harvester项目团队已经提供了官方修复方案。用户可以采用以下任一方法解决:
- 使用包含修复的Harvester ISO进行安装
- 在自定义部署中手动应用相关配置变更,特别是确保device_ownership_from_security_context设置正确
最佳实践建议
为避免类似问题,建议Harvester用户:
- 优先使用官方发布的ISO进行部署
- 如需自定义部署,应仔细检查所有存储相关配置
- 定期关注项目更新,及时应用重要修复
- 在配置多节点访问的存储卷时,确保卷模式与访问模式匹配
总结
存储配置问题在容器化环境中较为常见,特别是在使用高级存储功能时。Harvester项目通过持续改进提供了完善的存储解决方案,但用户仍需注意部署方式和配置细节。理解底层存储技术的工作原理,有助于快速定位和解决类似问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
879