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portworx/portworx-dynamic-plugin Docker 镜像 - 轩辕镜像

portworx-dynamic-plugin
portworx/portworx-dynamic-plugin
Portworx Plugin是为容器化环境设计的存储插件,提供持久化存储、数据高可用、备份与迁移等功能,适用于Kubernetes等容器编排平台,确保应用数据可靠管理与弹性扩展。
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Portworx Plugin 镜像文档

1. 镜像概述

Portworx Plugin是Portworx提供的容器存储插件,专为容器化环境(尤其是Kubernetes集群)设计,旨在解决容器应用的持久化存储需求。该插件通过与容器编排平台集成,提供统一的存储管理接口,支持动态存储卷创建、数据高可用配置、跨节点数据复制等核心能力,确保容器应用数据的可靠性与可管理性。

2. 核心功能与特性

2.1 持久化存储管理
  • 支持动态创建持久化存储卷(Persistent Volume),满足有状态应用的数据存储需求
  • 兼容Kubernetes StorageClass,支持存储卷动态供应与回收
  • 支持多种存储介质(本地磁盘、云存储等)的统一管理
2.2 数据高可用与可靠性
  • 跨节点数据复制:支持多副本数据存储(默认3副本),确保节点故障时数据不丢失
  • 自动故障转移:当存储节点故障时,自动将数据访问切换至健康副本
  • 数据一致性保障:采用分布式一致性算法,确保数据读写的原子性与一致性
2.3 数据生命周期管理
  • 备份与恢复:支持存储卷定时备份、手动备份及基于备份的数据恢复
  • 数据迁移:支持跨集群、跨区域的数据迁移,适用于灾备与集群扩容场景
  • 数据加密:提供存储卷级加密功能,保障敏感数据安全性
2.4 弹性扩展能力
  • 存储容量动态扩展:支持在线扩容存储卷,无需中断应用服务
  • 集群横向扩展:支持新增存储节点时自动纳入集群,扩展整体存储能力

3. 使用场景与适用范围

3.1 适用环境
  • Kubernetes集群(主流版本1.18+)
  • Docker Swarm等容器编排平台
  • 混合云、多云或本地数据中心环境
3.2 典型应用场景
  • 有状态应用部署:如数据库(MySQL、PostgreSQL)、消息队列(Kafka、RabbitMQ)等需要持久化存储的应用
  • 高可用存储需求:对数据可靠性要求高的业务(***交易、日志存储等)
  • 数据密集型应用:大数据处理、AI训练等需要大容量、高性能存储的场景
  • 灾备与迁移需求:需要跨区域数据备份或集群迁移的业务

4. 使用方法与配置说明

4.1 前置要求
  • 容器编排平台(如Kubernetes)已部署
  • 集群节点需满足Portworx系统要求(如内核版本、磁盘空间等)
  • 集群需配置etcd或Kubernetes API作为元数据存储(推荐etcd)
4.2 安装步骤(Kubernetes环境)
4.2.1 准备配置参数

需提前准备以下关键配置信息:

  • PX_ETCD_ENDPOINTS:etcd集群端点(格式:[***])
  • PX_CLUSTER_ID:Portworx集群唯一标识(自定义字符串,如px-cluster-123)
  • PX_NODE_ROLE:节点角色(可选,storage/compute,默认storage)
4.2.2 通过DaemonSet部署

Portworx Plugin通常以DaemonSet形式在Kubernetes集群所有节点部署,确保每个节点均可提供存储服务。部署命令示例:

bash
# 使用官方部署脚本(需替换etcd端点和集群ID)
kubectl apply -f "[***]"
4.2.3 验证部署状态
bash
# 检查Portworx Pod运行状态
kubectl get pods -n kube-system -l name=portworx

# 检查集群状态
PX_POD=$(kubectl get pods -n kube-system -l name=portworx -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')
kubectl exec -it $PX_POD -n kube-system -- /opt/pwx/bin/pxctl status
4.3 核心配置参数(环境变量)
环境变量名描述示例值必要性
PX_ETCD_ENDPOINTSetcd集群端点(元数据存储)[***]必需
PX_CLUSTER_IDPortworx集群唯一标识px-prod-cluster必需
PX_CLUSTER_NAME集群名称(可选)prod-cluster-01可选
PX_STORAGE节点可用存储设备(格式:device=<path>)device=/dev/sdb,device=/dev/sdc必需
PX_METADATA_DEVICE元数据专用设备/dev/sda1可选
PX_LOG_LEVEL日志级别(info/debug/warn/error)info可选
4.4 存储卷使用示例(Kubernetes)
4.4.1 创建StorageClass
yaml
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: portworx-sc
provisioner: kubernetes.io/portworx-volume
parameters:
  repl: "3"  # 数据副本数(3副本确保高可用)
  io_profile: "db"  # I/O配置文件(db:数据库优化)
  priority_io: "high"  # I/O优先级
4.4.2 创建PersistentVolumeClaim (PVC)
yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: px-pvc
spec:
  storageClassName: portworx-sc
  accessModes:
    - ReadWriteOnce  # 读写权限(单节点挂载)
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi  # 存储容量
4.4.3 在Pod中使用PVC
yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: px-demo-pod
spec:
  containers:
  - name: demo-container
    image: nginx
    volumeMounts:
    - name: px-volume
      mountPath: /data
  volumes:
  - name: px-volume
    persistentVolumeClaim:
      claimName: px-pvc

5. 注意事项

  • 生产环境中建议至少配置3个节点的存储集群,以满足数据副本与高可用需求
  • 存储设备需提前格式化(推荐ext4或xfs),且确保节点间网络连通性(需开放特定端口,如9001-9020)
  • 定期通过pxctl工具检查集群健康状态,及时处理磁盘故障或节点异常
  • 升级插件前建议备份关键数据,避免版本兼容问题导致数据风险
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Intel GPU设备插件是一款为Kubernetes集群开发的组件,旨在实现对Intel GPU资源的识别、管理与高效调度,支持部署GPU加速的工作负载,包括AI模型训练、高性能计算、数据分析等任务,并通过优化资源分配和实时监控,提升集群中GPU资源的利用率及相关工作负载的运行效率。
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