对于容器持久化存储,是否有详细案例可进行分享?

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ethan_shenethan_shen  项目经理 , 天玑科技
容器持久化存储方面我们有过GFS GPFS Ceph PregData,通过Kubernetes的存储系统实现的,GFS Ceph是Kubernetes默认支持的开源存储,GPFS的话需要对接IBM提供的插件,PregData天玑的存储也针对存储插件进行了开发。我觉得分为两部分:1存储,需要查看Kubernetes支持的,私网部署的商用存...显示全部

容器持久化存储方面我们有过GFS GPFS Ceph PregData,通过Kubernetes的存储系统实现的,GFS Ceph是Kubernetes默认支持的开源存储,GPFS的话需要对接IBM提供的插件,PregData天玑的存储也针对存储插件进行了开发。
我觉得分为两部分:
1存储,需要查看Kubernetes支持的,私网部署的商用存储基本都不支持,需要通过通用插件来实现对接,这块需要根据不同的厂商有不同的解决方案。
2持久服务,通过kubernetes的StatefulSet来实现
注意的地方:
1容器写入数据的数据卷的监控,以免写满。
2读写模式的选择,一定要对应选择厂家支持的模式。
3服务状态的监控,最好将服务做成高可用、自愈,包括你的kubernetes管理平台。

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软件开发 · 2017-12-06
浏览2069
GaryyGaryy  系统工程师 , 某保险
可以参考:3.3.1、基于IBM Spectrum Scale with Ubiquity容器持久化存储方案IBM Spectrum Scale本身是一个分布式文件系统,其架构设计完全支持高可用,任何一个存储IO节点down掉都不影响数据的访问。支持快照snapshot、备份以及多数据块副本技术,从而可以很好的实现各种形式灾...显示全部

可以参考:
3.3.1、基于IBM Spectrum Scale with Ubiquity容器持久化存储方案

IBM Spectrum Scale本身是一个分布式文件系统,其架构设计完全支持高可用,任何一个存储IO节点down掉都不影响数据的访问。支持快照snapshot、备份以及多数据块副本技术,从而可以很好的实现各种形式灾备。
最新的IBM Spectrum Scale v5.0 主要有用的新特性包括对object对象存储的支持,实现文件、对象的统一存储管理;支持数据压缩;支持transprant cloud tier等。
(1)适用场景
开发测试云、DevOps中数据密集型容器应用
(2)方案特点
λ Ubiquity Volume Plugin提供容器与文件系统的直接交互能力 

λ 大容量、高性能、易扩展的分布式文件系统 

λ 多节点多副本模式提供高可靠性 

λ 支持多容器并行访问,提供统一的namespace,支持有状 态容器的跨物理机在线迁移 

λ 结合Spectrum Scale的功能特性(分层、基于policy的自 动迁移、AFM/Async-DR等)实现企业级数据管理功能 (数据的全生命周期管理、数据备份和灾备等) 

λ 结合Spectrum Archive或Spectrum Protect对接带库或对象存储实现数据的自动化备份归档
λ 结合容器云平台的高可用能力,实现应用双活 

(3)客户收益
λ 提供高性能、高可靠的容器持久化存储
λ 支持有状态容器的夸物理机在线迁移
λ 提供基于存储的企业级数据管理能力 

3.3.2、基于IBM FlashSystem with SCBE and Ubiquity的容器持久化存储方案

(1)适用场景
大数据平台、容器云平台中的I/O密集型容器应用
(2)方案特点
λ Ubiquity Volume Plugin和SCBE提供容器与块存储直接交互的能力 

λ 支持Spectrum Accelerate和Spectrum Virtualize家族存 储产品接入,使用FlashSystem可有效降低I/O响应延迟 

λ Ubiquity Volume Plugin层提供并行访问能力,支持持久卷的在线快速迁移 

λ 结合块存储的功能特性(快照、数据复制、HyperSwap等) 实现企业级功能(数据备份、数据灾备及高可用等) 

λ 结合容器云平台的高可用能力,实现应用双活 

λ 结合Spectrum Control和容器云平台,提供存储层的使用 监控和管理 

λ 也可通过Spectrum Scale的分层功能特性实现企业级数据全生命周期管理 


(3)客户收益
λ 支持大规模容器的快速启动,提供高性能、高可靠的容器 
持久化存储 

λ 支持有状态容器的夸物理机在线迁移 

λ 提供基于存储的企业级数据管理能力 


收起
保险 · 2017-12-06
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提问者

时东南
软件架构师外资银行
擅长领域: 人工智能大数据机器学习

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  • 发布时间:2017-12-01
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