Rook项目CI环境升级:告别Ubuntu 20.04的技术实践
2025-05-18 07:46:30作者:幸俭卉
随着Ubuntu 20.04即将在2025年4月1日结束官方支持周期,Rook项目团队正面临着一个重要的基础设施升级任务。作为云原生存储编排系统的标杆项目,Rook需要确保其持续集成(CI)环境的稳定性和可靠性,因此必须将现有的Ubuntu 20.04运行环境迁移到更新的版本。
背景与挑战
Ubuntu 20.04(代号Focal Fossa)自2020年发布以来,一直是众多开发项目的首选基础镜像。然而,任何操作系统版本都有其生命周期,Ubuntu 20.04即将达到其标准支持终点。这意味着此后将不再获得官方更新和维护,这对于依赖自动化测试和构建的项目来说是一个需要考虑的问题。
GitHub已经发出明确通知,将在2025年3月进行四次"brownout"测试(临时中断服务),目的是提醒开发者及时迁移。这些测试窗口分布在3月的不同时间段,每次持续8小时,期间任何仍在使用ubuntu-20.04标签的工作流都将失败。
技术解决方案
对于Rook项目而言,迁移路径有以下几种选择:
- Ubuntu 22.04 LTS(Jammy Jellyfish):当前稳定的长期支持版本,提供五年支持直到2027年
- Ubuntu 24.04 LTS:即将发布的最新版本,支持周期更长
- ubuntu-latest标签:自动指向GitHub支持的最新稳定版本
从技术角度来看,每种选择都有其优缺点。直接使用ubuntu-latest标签可以提供最大的灵活性,但可能会引入不可预期的变化。而明确指定版本号(如22.04或24.04)则能提供更好的可预测性,但需要定期手动更新。
实施建议
对于像Rook这样的关键基础设施项目,建议采用以下迁移策略:
- 分阶段测试:先在非关键工作流中测试新环境,再逐步推广到所有CI流水线
- 版本锁定:明确使用ubuntu-22.04而非latest标签,确保构建环境的一致性
- 依赖检查:全面审查项目依赖项,确保它们在新环境中兼容
- 性能基准测试:比较新旧环境下的构建时间和测试结果,确保没有性能回退
- 文档更新:同步更新贡献指南和开发文档,反映新的环境要求
技术影响评估
升级基础操作系统镜像可能影响以下几个方面:
- 工具链版本:新镜像中的编译器、解释器和构建工具版本可能不同
- 系统库差异:基础C库和其他系统组件的更新可能影响二进制兼容性
- 内核特性:容器运行时依赖的某些内核特性可能有变化
- 安全上下文:SELinux/AppArmor等安全模块的默认配置可能调整
- 资源限制:新镜像可能设置不同的默认资源限制(如文件描述符数量)
最佳实践
基于云原生项目的经验,建议Rook团队:
- 建立镜像版本管理策略,定期评估和更新CI基础镜像
- 在CI配置中使用矩阵测试,同时支持多个Ubuntu版本过渡期
- 监控构建稳定性指标,快速发现和解决版本相关问题
- 考虑使用容器化构建环境,减少对主机系统的依赖
- 为关键依赖项添加版本约束,避免隐式依赖系统提供的软件包
总结
操作系统基础镜像的更新是维护健康CI/CD流水线的重要环节。对于Rook这样的云原生存储项目,及时迁移到受支持的Ubuntu版本不仅能确保系统可靠性,还能利用新版本带来的性能改进和功能增强。通过系统化的迁移计划和全面的测试,可以最小化过渡期间的风险,为项目的持续发展奠定更坚实的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
1.03 K
481
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++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210