Harvester 集群在离线环境下镜像上传与下载问题的技术分析
问题背景
在离线环境(Harvester air-gapped cluster)中,用户尝试通过文件上传或内部URL下载方式创建虚拟机镜像时遇到了操作失败的问题。系统提示的错误信息表明BackingImage资源创建时出现了数据引擎类型未指定的问题。
问题现象
当用户在离线Harvester集群中执行以下操作时均会失败:
- 通过本地文件上传方式创建镜像
- 通过内部可访问URL下载方式创建镜像
系统返回的错误信息为:
Retry attempted 3/3 failed due to error: BackingImage.longhorn.io "vmi-2618f2cc-546a-4147-85ed-a33282cd9bc8" is invalid: spec.dataEngine: Unsupported value: "": supported values: "v1", "v2"
根本原因分析
经过深入排查,发现问题源于Longhorn组件的镜像版本不匹配。具体表现为:
-
镜像拉取失败:Longhorn的核心组件(包括manager、share-manager和UI)在离线环境中无法正常启动,处于ImagePullBackOff状态。
-
版本不一致:ISO打包时使用的是v1.8.x-head版本的Longhorn镜像,而系统实际尝试拉取的是v1.8.0版本的镜像,导致组件无法正常运行。
-
Mutator功能失效:由于Longhorn manager未能正常运行,导致BackingImage资源的mutator功能失效,无法为dataEngine字段设置默认值"v1"。
解决方案
要解决此问题,需要确保离线环境中部署正确的Longhorn镜像版本。具体措施包括:
-
手动部署正确镜像:将v1.8.0版本的Longhorn相关镜像手动部署到离线环境中。
-
版本一致性检查:确保Harvester ISO中打包的Longhorn镜像版本与实际需求版本一致。
-
组件状态验证:部署后验证Longhorn各组件的运行状态,特别是manager组件的功能是否正常。
技术细节补充
BackingImage是Longhorn中用于存储基础镜像数据的自定义资源。当创建虚拟机镜像时,Harvester会通过Longhorn创建相应的BackingImage资源。正常情况下,Longhorn manager的mutator webhook会自动为BackingImage的dataEngine字段设置默认值"v1"。
在离线环境问题场景中,由于manager组件未能正常运行,这个自动化过程失效,导致BackingImage创建时缺乏必要的dataEngine字段值,进而引发操作失败。
经验总结
离线环境部署需要特别注意组件镜像的版本管理和依赖关系。对于像Harvester这样集成了多个组件的系统,确保各组件版本兼容性尤为重要。建议在离线环境部署前:
- 完整验证各组件镜像的可用性
- 建立完善的镜像版本管理机制
- 设计完备的离线部署检查清单
通过系统性的预防措施,可以有效避免类似问题的发生,确保离线环境部署的稳定性和可靠性。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0113AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









