Harvester虚拟机备份恢复中的存储类同步问题解析
2025-06-14 07:00:35作者:吴年前Myrtle
在Harvester虚拟化管理平台的使用过程中,用户可能会遇到从1.3.1版本升级到1.4.0版本时虚拟机备份恢复失败的问题。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因以及解决方案。
问题背景
当用户尝试在两个不同版本的Harvester集群之间迁移虚拟机时,即使使用了相同的S3备份存储位置,恢复操作也可能失败。特别是在以下场景中:
- 原始集群运行Harvester 1.3.1版本
- 新集群运行Harvester 1.4.0版本
- 使用相同的云镜像文件(如Ubuntu云镜像)
- 通过相同的S3备份目标进行数据迁移
根本原因分析
该问题的核心在于Harvester 1.3.x版本中虚拟机镜像(VMImage)的存储类(StorageClass)管理机制存在局限性:
-
镜像与存储类关联性:每个虚拟机镜像在创建时会自动生成一个特定的存储类,其命名格式为"longhorn-image-xxxxx"。
-
版本间差异:
- 1.3.x版本不包含将VMImage同步到备份目标的功能
- 1.4.0版本虽然增加了VMImage的备份功能,但初始版本中缺少自动刷新机制
-
命名不一致问题:即使手动上传了相同内容的镜像文件,新集群生成的存储类名称也会与原始集群不同,导致备份系统无法正确关联。
解决方案
对于使用1.3.x版本的用户,需要采取以下手动操作步骤:
-
镜像准备:
- 确保使用完全相同版本的云镜像文件
- 校验文件的MD5/SHA等哈希值是否一致
- 在新集群中创建镜像时使用与原始集群相同的名称
-
存储类处理:
- 识别新集群自动生成的存储类名称(如longhorn-image-6drb9)
- 手动创建克隆,使用原始存储类名称(如longhorn-image-vg72q)
-
备份恢复:
- 完成上述操作后,备份才会出现在虚拟机的备份列表中
- 此时可正常执行恢复操作
最佳实践建议
-
镜像管理:
- 避免使用"latest"等非固定版本的镜像
- 建议使用具体版本号的镜像文件(如ubuntu-23.04而非ubuntu-latest)
-
版本升级:
- 1.4.0版本已改进VMImage的备份功能
- 1.5.0版本将增加自动刷新机制(refreshIntervalInSeconds)
-
文档参考:
- 操作前详细阅读官方文档中的备份恢复章节
- 特别注意版本差异带来的特殊处理要求
技术展望
随着Harvester的持续发展,虚拟机迁移体验正在不断改善。1.4.0版本已经实现了VMImage的自动备份,而1.5.0版本将引入自动刷新机制,这将大大简化跨集群迁移的操作流程。建议用户根据业务需求合理安排升级计划,以获得更完善的功能体验。
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 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 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 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 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 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
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
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
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
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
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322