Virtual-DSM项目在Kubernetes环境中的部署实践
2025-06-26 07:46:55作者:滑思眉Philip
背景介绍
Virtual-DSM是一个优秀的开源项目,它能够在容器环境中运行Synology DSM系统。随着容器技术的发展,越来越多的用户希望将Virtual-DSM部署在Kubernetes集群中,特别是在TrueNAS Scale等基于k3s的环境中。本文将详细介绍如何在Kubernetes环境中成功部署Virtual-DSM。
环境准备
在开始部署前,需要确保Kubernetes集群满足以下条件:
- 已安装k3s或标准Kubernetes环境
- 集群支持特权容器(privileged containers)
- 节点已启用KVM虚拟化支持
- 网络配置允许Pod访问外部网络
Kubernetes部署方案
基础部署配置
以下是Virtual-DSM在Kubernetes中的基础部署配置:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: virtual-dsm
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: virtual-dsm
template:
metadata:
labels:
app: virtual-dsm
spec:
containers:
- name: virtual-dsm
image: vdsm/virtual-dsm:latest
securityContext:
privileged: true
capabilities:
add: ["NET_ADMIN"]
env:
- name: RAM_SIZE
value: "4G"
- name: CPU_CORES
value: "4"
- name: DISK_SIZE
value: "250G"
- name: DHCP
value: "Y"
volumeMounts:
- mountPath: /storage
name: dsm-storage
volumes:
- name: dsm-storage
persistentVolumeClaim:
claimName: dsm-pvc
网络配置要点
在Kubernetes环境中,网络配置是部署Virtual-DSM的关键。以下是几种常见的网络配置方案:
- NodePort方式:最简单的暴露服务方式,但需要手动管理多个端口
- LoadBalancer方式:适用于云环境,自动分配外部IP
- 多网络接口方式:通过Multus CNI为Pod配置多个网络接口
对于需要直接接入局域网的场景,推荐使用Multus CNI配置:
annotations:
k8s.v1.cni.cncf.io/networks: '[{"name":"net2","namespace":"default","interface":"net2"}]'
常见问题与解决方案
网络接口自动检测问题
Virtual-DSM默认会自动检测网络接口,但在Kubernetes多接口环境中可能失效。解决方案:
- 明确指定网络接口名称:
env:
- name: VM_NET_DEV
value: "eth0" # 或根据实际情况指定
- 使用最新版镜像(v7.13+),已优化网络接口检测逻辑
存储容量单位差异
Kubernetes使用GiB(二进制千兆字节),而Virtual-DSM显示GB(十进制千兆字节),这会导致显示容量有约7%的差异。建议在配置时预留额外空间。
权限问题
Virtual-DSM需要特权模式运行,确保配置了正确的securityContext:
securityContext:
privileged: true
capabilities:
add: ["NET_ADMIN"]
性能优化建议
- CPU分配:根据实际负载调整CPU核心数,建议至少分配4核
- 内存配置:最少分配4GB内存,高负载场景建议8GB以上
- 磁盘格式:qcow2格式比raw格式更节省空间
- 网络性能:对于高带宽需求,考虑使用SR-IOV或DPDK技术
总结
在Kubernetes环境中部署Virtual-DSM需要特别注意网络和存储配置。通过合理选择网络方案、正确配置接口和分配资源,可以构建稳定高效的Virtual-DSM实例。随着项目的持续更新,未来在Kubernetes中的部署体验将会更加完善。
对于TrueNAS Scale用户,建议参考本文的网络配置部分,特别注意Host Interface和VM_NET_DEV的正确设置,这是成功部署的关键所在。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++097AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-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。Python00GOT-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).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
202
2.17 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
61
94

🎉 (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
977
575

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++
550
83

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133