Longhorn项目中支持数据引擎选项的Backing Image CSI流程解析
背景介绍
Longhorn作为一款开源的云原生分布式块存储系统,在Kubernetes环境中提供了持久化存储解决方案。在最新版本中,Longhorn引入了一个重要特性:在CSI(Container Storage Interface)流程中支持为Backing Image(后备镜像)指定数据引擎选项。
技术实现
该特性的核心思想是让StorageClass中的Backing Image配置能够继承Volume(卷)的数据引擎设置,而不是单独为Backing Image指定数据引擎类型。这种设计简化了配置流程,保持了配置的一致性。
在实现上,当用户创建一个带有dataEngine: "v2"参数的StorageClass,并在其中指定了Backing Image相关配置时,Longhorn会自动创建对应的v2数据引擎类型的Backing Image,并完成从指定数据源的下载过程。
配置示例
以下是一个完整的StorageClass配置示例,展示了如何同时指定数据引擎类型和Backing Image参数:
kind: StorageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1
metadata:
name: longhorn-backing-image-example
provisioner: driver.longhorn.io
parameters:
numberOfReplicas: "3"
backingImage: "bi-download"
backingImageDataSourceType: "download"
backingImageDataSourceParameters: '{"url": "https://backing-image-example.s3-region.amazonaws.com/test-backing-image"}'
backingImageChecksum: "304f3ed30ca6878e9056ee6f1b02b328239f0d0c2c1272840998212f9734b196371560b3b939037e4f4c2884ce457c2cbc9f0621f4f5d1ca983983c8cdf8cd9a"
dataEngine: "v2"
使用场景
这个特性特别适用于以下场景:
-
性能优化:当用户需要使用v2数据引擎以获得更好的性能时,可以确保Backing Image也使用相同的引擎类型,保持整个存储栈的一致性。
-
简化配置:避免了为Volume和Backing Image分别配置数据引擎的繁琐过程,减少了配置错误的可能性。
-
自动化部署:在CI/CD流程中,可以更简单地部署使用特定数据引擎的存储配置。
技术优势
-
一致性保证:Volume和其Backing Image使用相同的数据引擎,避免了潜在的兼容性问题。
-
简化运维:运维人员不需要额外关注Backing Image的引擎配置,降低了运维复杂度。
-
向后兼容:对于不需要特殊配置的场景,系统会使用默认值,不影响现有功能。
验证结果
该功能已在Longhorn的master分支和v1.8.0-rc2版本中得到验证。测试结果表明,当通过指定了v2数据引擎的StorageClass创建PVC时,系统能够正确创建v2类型的Volume,并自动下载和创建对应的v2类型Backing Image。
总结
Longhorn的这一增强功能为使用CSI流程创建存储卷提供了更灵活、更一致的配置方式。通过继承Volume的数据引擎设置,简化了Backing Image的配置过程,同时确保了整个存储栈的技术一致性。这对于追求高性能和简化运维的企业用户来说是一个有价值的改进。
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。C069
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
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