Harvester项目中VM导入控制器在离线环境下的镜像拉取问题分析
问题背景
在Harvester v1.4.0和v1.4.1-rc1版本的离线环境中,用户启用VM导入控制器(VM Import Controller)功能时,虽然UI界面显示部署成功,但实际上控制器Pod处于ImagePullBackOff状态,无法正常运行。这个问题影响了离线环境下虚拟机导入功能的正常使用。
问题现象
当用户在离线环境的Harvester集群中执行以下操作时会出现问题:
- 全新安装v1.4.0或v1.4.1-rc1版本的Harvester集群
- 通过UI界面启用VM导入控制器插件
- 为插件指定自定义存储类(Storage Class)
- 检查Pod状态时发现vm-import-controller-harvester-vm-import-controller处于ImagePullBackOff状态
从Pod事件日志中可以看到,系统尝试从docker.io拉取rancher/harvester-vm-import-controller:v0.4.0镜像失败,这在离线环境中是预期行为,因为集群无法访问外部镜像仓库。
根本原因分析
经过深入调查,发现问题的根本原因在于:
- 当用户通过UI界面启用VM导入控制器并指定存储类时,系统生成的配置中缺少了正确的镜像标签(image.tag)设置
- 默认情况下,Chart会使用v0.4.0作为镜像标签,但这个版本的镜像并未包含在Harvester的ISO安装包中
- 实际上,离线环境中应该使用的是v0.4.1版本的镜像,该镜像已包含在ISO中
解决方案
针对这个问题,开发团队提供了两种解决方案:
-
临时解决方案:手动编辑部署配置,将镜像标签更新为v0.4.1
kubectl edit deployment/vm-import-controller-harvester-vm-import-controller -n harvester-system -
永久修复:在v1.5.0-dev版本中,开发团队已经修复了这个问题,确保在离线环境下自动使用正确的镜像版本
技术启示
这个问题给我们带来几个重要的技术启示:
-
离线环境部署的特殊性:在离线环境中,所有依赖的镜像必须预先打包在安装介质中,任何对外部镜像仓库的依赖都会导致失败
-
配置生成的完整性:当通过UI界面修改配置时,系统应该确保生成完整的配置内容,避免遗漏关键参数
-
状态监控的全面性:UI界面仅监控Chart部署状态是不够的,应该同时监控实际工作负载(Pod)的运行状态
验证结果
在v1.5.0-dev-20250120版本的离线环境测试中,这个问题已经得到修复。用户启用VM导入控制器后,系统会自动使用正确的镜像版本,Pod能够正常启动并运行。
总结
这个问题展示了在离线环境下部署云原生应用时可能遇到的典型挑战。Harvester团队通过及时修复确保了VM导入功能在离线环境中的可用性,同时也提醒我们在设计离线部署方案时需要特别注意镜像依赖和配置完整性问题。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。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
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00