Harvester项目中VM导入控制器在离线环境下的镜像拉取问题解析
2025-06-14 14:56:08作者:邵娇湘
问题背景
在Harvester v1.4.0和v1.4.1-rc1版本中,当用户尝试在完全离线的环境中部署集群时,发现VM导入控制器(Virtual Machine Import Controller)的Pod会陷入ImagePullBackoff状态。这一现象直接影响了离线环境下虚拟机导入功能的正常使用。
问题根源分析
经过技术团队深入调查,发现问题的核心在于UI组件的加载机制。在离线环境中,Harvester UI默认会尝试从外部CDN拉取必要的JavaScript文件和HTML资源。具体表现为:
- 系统会尝试访问默认的UI索引地址获取前端资源
- 由于环境完全离线,这些外部请求全部失败
- 导致VM导入控制器无法正确初始化和运行
技术解决方案
针对这一问题,开发团队采取了以下改进措施:
- 修改了UI索引配置机制,使其能够适应离线环境
- 确保在离线部署时,所有必要的UI资源都能从本地获取
- 更新了VM导入控制器的容器镜像版本至v0.4.1
验证过程
技术团队在以下环境中进行了全面验证:
- 部署环境:单节点、完全离线、裸金属服务器(HP DL360 Gen9)
- 测试版本:v1.4-d166b637-head
验证结果显示:
- PVC(持久卷声明)成功绑定到harvester-longhorn存储类
- VM导入控制器部署状态正常
- 所有相关Pod均能正确启动并运行
- UI界面显示正常,导入功能可用
技术实现细节
在底层实现上,主要涉及以下组件的协同工作:
- 持久化存储:使用Longhorn提供持久卷支持
- 资源调度:Kubernetes Deployment确保控制器的高可用性
- 资源限制:为控制器配置了合理的CPU和内存资源限制(请求2核CPU/4GB内存,限制4核CPU/8GB内存)
对用户的影响
这一修复显著改善了Harvester在离线环境下的可用性,特别是对于以下场景:
- 政府或金融机构的内部私有云部署
- 受监管行业需要完全隔离的网络环境
- 没有互联网连接的边缘计算场景
最佳实践建议
对于需要在离线环境中部署Harvester的用户,建议:
- 确保使用包含此修复的版本(v1.4-d166b637-head或更高)
- 部署前验证所有必要的容器镜像已预加载到本地镜像仓库
- 监控PVC和Deployment的状态,确保资源分配合理
这一问题的解决体现了Harvester项目对边缘计算和特殊网络环境下部署需求的持续关注,进一步巩固了其作为开源超融合基础设施解决方案的可靠性。
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-1.5暂无简介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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
376
3.26 K
暂无简介
Dart
621
140
🔥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
62
19
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
479
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++
647
263
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
619
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
791
77