Harvester项目中VNC重连标签缺失问题的分析与解决
2025-06-14 10:34:21作者:裘旻烁
问题背景
在Harvester虚拟化管理平台的用户界面中,当用户通过Rancher控制台访问虚拟机控制台时,如果遇到网络连接中断的情况,界面应当显示一个明确的"重新连接"提示标签。然而,在v1.4版本中,这一重要的用户反馈机制存在缺失,导致用户在连接中断时无法获得清晰的状态提示。
问题现象
当用户按照以下路径操作时:
- 进入Rancher管理界面
- 导航至虚拟化管理 > Harvester集群 > 虚拟机
- 点击控制台按钮
- 观察连接状态
在连接不稳定或中断的情况下,界面没有显示应有的"重新连接"状态标签,这可能导致用户误以为控制台完全不可用,而实际上只是需要重新建立连接。
技术分析
VNC(虚拟网络计算)协议是远程桌面控制的核心技术,在云平台和虚拟化管理中广泛应用。良好的用户体验需要在连接状态变化时提供明确的视觉反馈:
- 连接状态管理:VNC客户端应当实时监控连接状态,包括正常连接、连接中断和重新连接等不同状态
- 用户界面反馈:每种状态都应有对应的UI元素提示,特别是连接中断时应当有明显的重连提示
- 自动重连机制:在检测到连接中断后,系统应自动尝试重新建立连接,同时显示重连状态
解决方案
开发团队通过修改Dashboard组件解决了这一问题:
- UI组件增强:在控制台界面添加了专门用于显示连接状态的标签组件
- 状态监控集成:将VNC连接状态变化事件与UI组件绑定,确保状态变化实时反映在界面上
- 视觉设计优化:采用醒目的颜色和位置设计重连提示,确保用户能够立即注意到连接状态变化
验证结果
在修复后的版本(v1.4-d166b637-head)中验证确认:
- 当VNC连接中断时,界面会立即显示"重新连接"提示
- 自动重连过程中保持状态提示
- 连接恢复后提示自动消失
- 整体用户体验得到显著改善
总结
这个问题的解决体现了Harvester项目对用户体验细节的关注。在云计算和虚拟化管理平台中,实时的状态反馈对于用户操作信心和系统可管理性都至关重要。通过完善这类细节,Harvester进一步提升了作为企业级虚拟化管理解决方案的成熟度。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218