容器化数据导入器(CDI)使用指南
项目介绍
容器化数据导入器(Containerized Data Importer, 简称CDI) 是一个专为Kubernetes设计的持久存储管理插件,旨在以声明性方式构建用于Kubevirt虚拟机的PVC(Persistent Volume Claim)磁盘。它不依赖特定的存储设备,同时专注于为Kubevirt创建磁盘镜像,也适用于一般性的Kubernetes卷数据初始化。CDI通过自定义资源定义(DataVolume)提供了丰富的功能,支持从URL、容器注册表、现有PVC克隆及客户端上传等多种来源导入数据,并支持Kubevirt VM磁盘图像和tar归档两种主要内容类型。
快速启动
安装CDI
首先,获取CDI的最新版本并部署到Kubernetes中:
$ VERSION=$(curl -s https://api.github.com/repos/kubevirt/containerized-data-importer/releases/latest | grep '"tag_name"' | sed -E 's/"([^"]+)"/\1/')
$ kubectl create -f https://github.com/kubevirt/containerized-data-importer/releases/download/$VERSION/cdi-operator.yaml
$ kubectl create -f https://github.com/kubevirt/containerized-data-importer/releases/download/$VERSION/cdi-cr.yaml
创建并填充DataVolume
接着,使用从HTTP源导入的例子来创建一个DataVolume并填充数据:
$ kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubevirt/containerized-data-importer/$VERSION/manifests/example/import-kubevirt-datavolume.yaml
应用案例与最佳实践
案例一:从URL导入VM磁盘
当需要快速部署带有预置操作系统的虚拟机时,可以通过提供ISO或qcow2镜像的URL来创建DataVolume,自动下载并转换成适合Kubevirt的格式。
最佳实践:自动化部署流程
在CI/CD管道中集成CDI,使得新虚拟机的部署自动化,确保每次部署都能从最新的映像开始,提升环境的一致性和可重复性。
典型生态项目
-
KubeVirt: CDI是KubeVirt生态系统中的关键组件,为KubeVirt提供动态磁盘管理和数据导入能力,使KubeVirt能够更灵活地处理虚拟机存储。
-
云原生存储解决方案集成: CDI可以与多种云存储服务如Amazon S3、Google Cloud Storage等配合使用,通过配置DataVolume指定不同的数据源,实现数据的云端迁移和初始化。
通过结合这些生态项目,CDI帮助构建高度灵活且易于管理的虚拟化环境,简化了云原生虚拟机的存储配置与管理过程。
以上就是容器化数据导入器(CDI)的基本使用指南,这仅是入门级的介绍,实际部署和使用场景可能需要深入学习每个特性和配置细节。记得查阅官方文档以获得更详细的信息和支持。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00