CrunchyData Postgres-Operator中pgAdmin存储类配置的正确方式
在使用CrunchyData Postgres-Operator管理PostgreSQL集群时,为pgAdmin配置持久化存储是一个常见需求。然而,许多用户在尝试指定存储类名称(storageClassName)时会遇到验证错误,这是因为CRD(自定义资源定义)中的正则表达式限制以及配置位置不当导致的。
问题现象
当用户按照直觉将storageClassName放置在dataVolumeClaimSpec.resources.requests下时,会收到类似以下的错误提示:
spec.userInterface.pgAdmin.dataVolumeClaimSpec.resources.requests.storageClassName in body should match '^(\+|-)?(([0-9]+(\.[0-9]*)?)|(\.[0-9]+))(([KMGTPE]i)|[numkMGTPE]|([eE](\+|-)?(([0-9]+(\.[0-9]*)?)|(\.[0-9]+))))?$'
这个错误表明系统期望的是一个存储容量值(如"100Mi"、"1Gi"等),而不是存储类名称。
根本原因
这个问题的根源在于两个方面:
-
配置结构理解错误:storageClassName应该是dataVolumeClaimSpec的直接子属性,而不是resources.requests的子属性。
-
CRD验证限制:Postgres-Operator的CRD中对resources.requests下的字段应用了存储容量格式的正则验证,导致当storageClassName被错误放置时会被拒绝。
正确配置方式
正确的pgAdmin数据卷声明配置应该如下所示:
userInterface:
pgAdmin:
dataVolumeClaimSpec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: "100Mi"
storageClassName: "standard-minikube"
关键点在于:
- storageClassName与resources同级,都是dataVolumeClaimSpec的直接子属性
- 存储容量(storage)保持在resources.requests下
- 存储类名称放在正确的位置
技术背景
在Kubernetes中,PersistentVolumeClaim(PVC)的规范有明确的结构定义。storageClassName是PVC规范的一个顶级字段,用于指定动态卷供应时使用的存储类。而resources.requests.storage则专门用于声明所需的存储容量。
Postgres-Operator的CRD严格遵循了这一模式,但在错误配置时给出的验证信息可能不够直观,导致用户困惑。
最佳实践
- 始终参考官方文档中的示例配置
- 使用yaml lint工具验证配置格式
- 对于复杂的配置,可以先从最小配置开始,逐步添加属性
- 理解Kubernetes原生资源(PVC、PV等)的结构有助于正确配置Operator管理的资源
通过正确理解这些配置层次结构,用户可以更高效地使用Postgres-Operator管理PostgreSQL集群及其相关组件。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01