Longhorn,企业级云原生容器分布式存储 - 定制部署默认设置

简介: Longhorn,企业级云原生容器分布式存储 - 定制部署默认设置

您可以在部署 Longhorn 时自定义它的默认设置。例如,您可以在启动 Longhorn 之前指定 Create Default Disk With Node Labeled(创建带有节点标签的默认磁盘)Default Data Path(默认数据路径)


此默认设置仅适用于尚未部署的 Longhorn 系统。它对现有的 Longhorn 系统没有影响。任何现有 Longhorn 系统的设置都应使用 Longhorn UI 进行修改。

可以通过以下方式自定义默认设置:


  • 使用 Rancher UI
  • 使用 Longhorn Deployment YAML 文件
  • 使用 Helm


使用 Rancher UI



Rancher 的项目视图中,转到 Apps > Launch > Longhorn 并在启动应用程序之前编辑设置。


使用 Longhorn Deployment YAML 文件



  1. 下载 longhorn repo:


git clone https://github.com/longhorn/longhorn.git


  1. 修改 yaml 文件 longhorn/deploy/longhorn.yaml 中名为 longhorn-default-settingconfig map。例如:


---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: longhorn-default-setting
  namespace: longhorn-system
data:
  default-setting.yaml: |-
    backup-target:
    backup-target-credential-secret:
    allow-recurring-job-while-volume-detached:
    create-default-disk-labeled-nodes:
    default-data-path:
    replica-soft-anti-affinity:
    storage-over-provisioning-percentage:
    storage-minimal-available-percentage:
    upgrade-checker:
    default-replica-count:
    default-data-locality:
    guaranteed-engine-cpu:
    default-longhorn-static-storage-class:
    backupstore-poll-interval:
    taint-toleration:
    system-managed-components-node-selector:
    priority-class:
    auto-salvage:
    auto-delete-pod-when-volume-detached-unexpectedly:
    disable-scheduling-on-cordoned-node:
    replica-zone-soft-anti-affinity:
    volume-attachment-recovery-policy:
    node-down-pod-deletion-policy:
    allow-node-drain-with-last-healthy-replica:
    mkfs-ext4-parameters:
    disable-replica-rebuild:
    replica-replenishment-wait-interval:
    disable-revision-counter:
    system-managed-pods-image-pull-policy:
    allow-volume-creation-with-degraded-availability:
    auto-cleanup-system-generated-snapshot:
    concurrent-automatic-engine-upgrade-per-node-limit:
    backing-image-cleanup-wait-interval:
    guaranteed-engine-manager-cpu:
    guaranteed-replica-manager-cpu:
---


使用 Helm



使用带有 --set 标志的 Helm 命令来修改默认设置。例如:


helm install longhorn/longhorn \
--name longhorn \
--namespace longhorn-system \
--set defaultSettings.taintToleration="key1=value1:NoSchedule; key2:NoExecute"


您还可以提供一份 values.yaml 文件的副本,其中在运行 Helm 命令时将默认设置修改为 --values 标志:


  1. 从 GitHub 获取 values.yaml 文件的副本:

curl -Lo values.yaml https://raw.githubusercontent.com/longhorn/charts/master/charts/longhorn/values.yaml


  1. 修改 YAML 文件中的默认设置。以下是 values.yaml 的示例片段:


defaultSettings:
  backupTarget: s3://backupbucket@us-east-1/backupstore
  backupTargetCredentialSecret: minio-secret
  createDefaultDiskLabeledNodes: true
  defaultDataPath: /var/lib/longhorn-example/
  replicaSoftAntiAffinity: false
  storageOverProvisioningPercentage: 600
  storageMinimalAvailablePercentage: 15
  upgradeChecker: false
  defaultReplicaCount: 2
  defaultDataLocality: disabled
  guaranteedEngineCPU:
  defaultLonghornStaticStorageClass: longhorn-static-example
  backupstorePollInterval: 500
  taintToleration: key1=value1:NoSchedule; key2:NoExecute
  systemManagedComponentsNodeSelector: "label-key1:label-value1"
  priority-class: high-priority
  autoSalvage: false
  disableSchedulingOnCordonedNode: false
  replicaZoneSoftAntiAffinity: false
  volumeAttachmentRecoveryPolicy: never
  nodeDownPodDeletionPolicy: do-nothing
  mkfsExt4Parameters: -O ^64bit,^metadata_csum
  guaranteed-engine-manager-cpu: 15
  guaranteed-replica-manager-cpu: 15


  1. 使用 values.yaml 运行 Helm:


helm install longhorn/longhorn --name longhorn --namespace longhorn-system
相关文章
|
10月前
|
人工智能 关系型数据库 OLAP
光云科技 X AnalyticDB:构建 AI 时代下的云原生企业级数仓
AnalyticDB承载了光云海量数据的实时在线分析,为各个业务线的商家提供了丝滑的数据服务,实时物化视图、租户资源隔离、冷热分离等企业级特性,很好的解决了SaaS场景下的业务痛点,也平衡了成本。同时也基于通义+AnalyticDB研发了企业级智能客服、智能导购等行业解决方案,借助大模型和云计算为商家赋能。
818 17
|
7月前
|
Cloud Native 中间件 调度
云原生信息提取系统:容器化流程与CI/CD集成实践
本文介绍如何通过工程化手段解决数据提取任务中的稳定性与部署难题。结合 Scrapy、Docker、代理中间件与 CI/CD 工具,构建可自动运行、持续迭代的云原生信息提取系统,实现结构化数据采集与标准化交付。
389 1
云原生信息提取系统:容器化流程与CI/CD集成实践
|
9月前
|
人工智能 负载均衡 Java
Spring AI Alibaba 发布企业级 MCP 分布式部署方案
本文介绍了Spring AI Alibaba MCP的开发与应用,旨在解决企业级AI Agent在分布式环境下的部署和动态更新问题。通过集成Nacos,Spring AI Alibaba实现了流量负载均衡及节点变更动态感知等功能。开发者可方便地将企业内部业务系统发布为MCP服务或开发自己的AI Agent。文章详细描述了如何通过代理应用接入存量业务系统,以及全新MCP服务的开发流程,并提供了完整的配置示例和源码链接。未来,Spring AI Alibaba计划结合Nacos3的mcp-registry与mcp-router能力,进一步优化Agent开发体验。
3095 14
|
9月前
|
Kubernetes Cloud Native 区块链
Arista cEOS 4.30.10M - 针对云原生环境设计的容器化网络操作系统
Arista cEOS 4.30.10M - 针对云原生环境设计的容器化网络操作系统
289 0
|
存储 人工智能 调度
容器服务:智算时代云原生操作系统及月之暗面Kimi、深势科技实践分享
容器技术已经发展成为云计算操作系统的关键组成部分,向下高效调度多样化异构算力,向上提供统一编程接口,支持多样化工作负载。阿里云容器服务在2024年巴黎奥运会中提供了稳定高效的云上支持,实现了子弹时间特效等创新应用。此外,容器技术还带来了弹性、普惠的计算能力升级,如每分钟创建1万Pod和秒级CPU资源热变配,以及针对大数据与AI应用的弹性临时盘和跨可用区云盘等高性能存储解决方案。智能运维方面,推出了即时弹性节点池、智能应用弹性策略和可信赖集群托管运维等功能,进一步简化了集群管理和优化了资源利用率。
|
监控 安全 Cloud Native
阿里云容器服务&云安全中心团队荣获信通院“云原生安全标杆案例”奖
2024年12月24日,阿里云容器服务团队与云安全中心团队获得中国信息通信研究院「云原生安全标杆案例」奖。
|
存储 Cloud Native 数据处理
从嵌入式状态管理到云原生架构:Apache Flink 的演进与下一代增量计算范式
本文整理自阿里云资深技术专家、Apache Flink PMC 成员梅源在 Flink Forward Asia 新加坡 2025上的分享,深入解析 Flink 状态管理系统的发展历程,从核心设计到 Flink 2.0 存算分离架构,并展望未来基于流批一体的通用增量计算方向。
454 0
从嵌入式状态管理到云原生架构:Apache Flink 的演进与下一代增量计算范式
|
6月前
|
运维 监控 Cloud Native
从本土到全球,云原生架构护航灵犀互娱游戏出海
本文内容整理自「 2025 中企出海大会·游戏与互娱出海分论坛」,灵犀互娱基础架构负责人朱晓靖的演讲内容,从技术层面分享云原生架构护航灵犀互娱游戏出海经验。
604 15
|
6月前
|
运维 监控 Cloud Native
从本土到全球,云原生架构护航灵犀互娱游戏出海
内容整理自「 2025 中企出海大会·游戏与互娱出海分论坛」,灵犀互娱基础架构负责人朱晓靖的演讲内容,从技术层面分享云原生架构护航灵犀互娱游戏出海经验。
|
10月前
|
运维 Cloud Native 测试技术
极氪汽车云原生架构落地实践
随着极氪数字业务的飞速发展,背后的 IT 技术也在不断更新迭代。极氪极为重视客户对服务的体验,并将系统稳定性、业务功能的迭代效率、问题的快速定位和解决视为构建核心竞争力的基石。