Virtual-DSM项目多磁盘配置实践指南
2025-06-26 02:30:07作者:田桥桑Industrious
前言
在虚拟化环境中使用Virtual-DSM时,随着数据量的增长,经常需要扩展存储容量。本文将详细介绍如何在已经运行的Virtual-DSM容器中添加第二块磁盘,同时确保原有数据的安全。
多磁盘配置原理
Virtual-DSM基于KVM虚拟化技术,通过环境变量和卷映射来实现存储配置。其核心机制是:
- 每个
DISKx_SIZE环境变量对应一个虚拟磁盘 /storagex目录作为对应磁盘的挂载点- 新增磁盘不会影响已有磁盘数据
操作步骤详解
1. 准备阶段
- 确保宿主机有足够的存储空间
- 备份重要数据(虽然操作不会影响原数据,但备份是良好习惯)
- 停止正在运行的Virtual-DSM容器
2. 修改Docker Compose配置
在原有配置基础上添加以下内容:
environment:
DISK2_SIZE: "1T" # 新增1TB磁盘
volumes:
- /volumns/data-disk2/dsm:/storage2 # 新增磁盘挂载点
3. 关键注意事项
- 磁盘编号必须连续(DISK1_SIZE, DISK2_SIZE...)
- 挂载点目录需提前创建并设置适当权限
- 建议使用与第一块磁盘相同的用户权限配置
4. 启动验证
docker-compose up -d
启动后:
- 登录DSM管理界面
- 进入"存储管理器"
- 应能看到新增的未初始化磁盘
- 按照向导完成磁盘初始化和存储池扩展
技术细节解析
- 数据安全机制:新增磁盘配置不会触及原有
/storage目录下的任何数据 - 性能考量:不同磁盘可以挂载到不同的物理设备,实现IO负载分散
- 扩展性设计:理论上可以继续添加DISK3_SIZE、DISK4_SIZE等
最佳实践建议
- 容量规划:第二块磁盘建议不小于第一块磁盘容量
- 路径管理:保持挂载点命名一致性(/storage1, /storage2...)
- 监控设置:添加磁盘后,建议设置存储空间告警阈值
- 备份策略:多磁盘环境下更需要注意定期备份配置
常见问题处理
若新增磁盘未被识别:
- 检查docker日志是否有权限错误
- 验证挂载点目录是否存在
- 确认KVM设备权限设置正确
- 检查磁盘大小是否超过宿主机可用空间
总结
Virtual-DSM的多磁盘配置方案提供了灵活的存储扩展能力,通过简单的Docker Compose配置修改即可实现存储扩容,整个过程对原有数据完全无影响。这种设计特别适合需要逐步扩展存储容量的应用场景,为用户提供了平滑的存储升级路径。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217