首页 > 其他分享 >在k8S中,CSI模型是什么?

在k8S中,CSI模型是什么?

时间:2024-02-16 23:13:43浏览次数:31  
标签:插件 CSI Kubernetes 模型 Driver 存储 k8S 节点

在 Kubernetes(k8S)中,CSI(Container Storage Interface)模型是一种标准化接口,用于容器编排系统与外部存储系统的交互。CSI 的设计目的是允许第三方存储提供商开发符合标准的插件,使得这些存储解决方案能够无缝集成到 Kubernetes 集群中,为 Pod 提供持久化存储服务。

CSI 模型主要包括以下组件:

  1. CSI Driver

    • CSI Driver 是由存储供应商提供的一个或一组守护进程,它们实现了 CSI 规范定义的一系列接口。这些接口涵盖了从创建、挂载、卸载到删除卷等一系列操作,确保 Kubernetes 可以通过 CSI Driver 与底层存储系统进行通信。
  2. Controller Plugin

    • 控制器插件负责处理集群层面的存储管理操作,例如动态配置 PersistentVolume (PV) 和 PersistentVolumeClaim (PVC) 对象,以及根据需要调整存储资源。
  3. Node Plugin

    • 节点插件运行在每个工作节点上,负责处理与本地节点相关的存储任务,如格式化、挂载和卸载存储卷,确保数据能被Pod访问或安全地释放。
  4. Identity Service

    • CSI Driver 还包括身份服务,提供驱动程序的信息,如版本号、名称和支持的功能列表等。
  5. Volume Lifecycle

    • CSI 插件支持整个存储卷生命周期的管理,包括:
      • CreateVolume:根据请求创建一个新的存储卷。
      • DeleteVolume:当不再需要时,删除指定的存储卷。
      • ControllerPublishVolumeNodeStageVolume:将存储卷发布给特定节点,并准备其挂载点。
      • NodePublishVolume:实际在节点上挂载存储卷到 Pod 中。
      • ControllerUnpublishVolumeNodeUnstageVolumeNodeUnpublishVolume:在不使用时,执行反向操作来卸载并释放存储资源。

综上所述,通过 CSI,Kubernetes 用户可以灵活地选择和部署各种兼容的存储解决方案,而无需担心与容器编排系统的集成问题。同时,存储供应商也可以更容易地将其产品推广到 Kubernetes 生态系统中。

标签:插件,CSI,Kubernetes,模型,Driver,存储,k8S,节点
From: https://www.cnblogs.com/huangjiabobk/p/18017610

相关文章

  • 在k8S中,所支持的存储供应模式有哪些?
    在Kubernetes(k8S)中,支持多种存储供应模式以满足不同场景下的持久化存储需求。主要的存储供应模式包括:静态供应(ManualProvisioning)在这种模式下,集群管理员手动创建PersistentVolume(PV)资源,并配置其具体的存储类型、大小和访问模式。然后用户通过创建与之匹配的Persi......
  • OpenAI推出生成式视频划时代的模型:Sora惊艳登场,引爆行业变革!这次,它又将颠覆哪些领域?
    哈喽,大家好,我是程序视点的小二哥!前言就在今天,一个消息把我给震惊呆了:奥特曼发布OpenAI首个视频生成模型Sora。完美继承DALL·E3的画质和遵循指令能力,能生成长达1分钟的高清视频。就在昨天~就是昨天,我还在和AI的小伙伴讨论说“目前的AI,在文生视频方面,还停留在5、6秒的视频......
  • 在k8S中,Worker节点加入集群的过程是什么?
    在Kubernetes(k8S)中,将一个Worker节点加入集群的过程通常涉及以下几个步骤:准备工作:确保目标机器的操作系统和配置满足Kubernetes的要求。安装必要的依赖软件,如docker、kubelet、kubeadm和kubectl等。设置适当的防火墙规则以允许Kubernetes组件之间的通信。配置正确的网络环......
  • 在k8S中,Pod如何实现对节点的资源控制?
    在Kubernetes(k8s)中,Pod对节点资源的控制是通过Pod的定义文件中的resources字段来实现的。具体来说,Pod能够请求特定数量的CPU和内存资源,并可以设置这些资源使用的上限。资源请求(Requests):在Pod或容器的规范中,可以通过resources.requests指定每个容器需要保证的最小资源量。api......
  • 在k8S中,Requests和Limits如何影响Pod的调度?
    在Kubernetes(k8S)中,requests和limits是在Pod或容器级别定义的资源限制。它们对Pod的调度和运行时行为有显著影响:Requests(请求):在Pod规范中通过resources.requests设置每个容器需要保证的基本资源量。当Kubernetes调度器为新创建的Pod选择节点时,会确保目标......
  • Python 机器学习 模型保存和加载
    ​ Python机器学习中,模型保存和加载是两个非常重要的操作。模型保存可以将训练好的模型保存到文件,以便以后使用。模型加载可以将保存的文件加载到内存,以便进行预测或评估。最常用保存和加模型的库包括pickle和joblib,另外在使用特定的机器学习库,如scikit-learn、TensorFlow或Py......
  • 书生开源大模型训练营-第3讲-笔记
    1、大模型的局限性a、知识只能截止到训练时间;b、垂直领域的专业能力有限;c、训练成本高,定制化成本高; 2、解决大模型局限性的两种思路RAGVSFTRAG:外挂一个知识库,通过检索得到文档,再将检索到文档和问题一起输入给大模型来生成答案。优点:成本极低、知识可更新;缺点:受限于基座大......
  • 大模型语言与AI
    目录大模型语言与AI什么是大模型语言?什么是AI?AI和大模型语言的区别什么是GPT?GPT的迭代以及每一代的区别GPT-1GPT-2GPT-3GPT-4Sora其他的AI应用场景及对应AI产品如何把握GPT及类似大模型技术带来的机会如何利用TensorFlow微调模型相关链接大模型语言与AI什么是大模型语言?大模型......
  • Sora技术报告 视频生成模型作为世界模拟器 笔记
    Sora技术报告视频生成模型作为世界模拟器笔记技术报告原题目叫做Videogenerationmodelsasworldsimulators,翻译一下就是视频生成模型作为世界模拟器,地址在这里。我写的时候是翻译和笔记并行,翻译感谢gpt4出色的翻译能力。这篇博客介绍了OpenAI在视频数据上大规模训练生......
  • RabbitMQ 消息模型
         参考链接:  https://blog.csdn.net/qq_40991313/article/details/126801025?spm=1001.2014.3001.5501 3.5.3.总结描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异?   Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列   Direct交换机根据RoutingKey判断路由......