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 21:41:28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
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
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
392
3.89 K
暂无简介
Dart
671
156
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1