CN114691050A - 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质 - Google Patents

基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114691050A
CN114691050A CN202210580675.2A CN202210580675A CN114691050A CN 114691050 A CN114691050 A CN 114691050A CN 202210580675 A CN202210580675 A CN 202210580675A CN 114691050 A CN114691050 A CN 114691050A
Authority
CN
China
Prior art keywords
storage
cloud
native
kubernets
storage control
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210580675.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114691050B (zh
Inventor
姚夏冰
王刚峰
张家华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Qianhai Huanrong Lianyi Information Technology Service Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Qianhai Huanrong Lianyi Information Technology Service Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Qianhai Huanrong Lianyi Information Technology Service Co Ltd filed Critical Shenzhen Qianhai Huanrong Lianyi Information Technology Service Co Ltd
Priority to CN202210580675.2A priority Critical patent/CN114691050B/zh
Publication of CN114691050A publication Critical patent/CN114691050A/zh
Priority to PCT/CN2022/110738 priority patent/WO2023226197A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114691050B publication Critical patent/CN114691050B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
    • G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
    • G06F3/0668—Interfaces specially adapted for storage systems adopting a particular infrastructure
    • G06F3/067—Distributed or networked storage systems, e.g. storage area networks [SAN], network attached storage [NAS]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
    • G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
    • G06F3/0628—Interfaces specially adapted for storage systems making use of a particular technique
    • G06F3/0629—Configuration or reconfiguration of storage systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
    • G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
    • G06F3/0628—Interfaces specially adapted for storage systems making use of a particular technique
    • G06F3/0662—Virtualisation aspects
    • G06F3/0665—Virtualisation aspects at area level, e.g. provisioning of virtual or logical volumes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5011—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resources being hardware resources other than CPUs, Servers and Terminals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5083—Techniques for rebalancing the load in a distributed system
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1097—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for distributed storage of data in networks, e.g. transport arrangements for network file system [NFS], storage area networks [SAN] or network attached storage [NAS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明涉及云存储领域，提供一种基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质，能够在kubernetes上创建云原生存储控制面及云原生存储控制引擎，并基于创建的云原生存储控制面及云原生存储控制引擎辅助进行存储卷的创建，由kubernetes统一编排调度存储，实现存储与kubernetes的超融合一体化，进一步将创建的存储卷分配给有状态工作负载进行数据存储，实现基于kubernetes的云原生存储，由于无需独立的存储系统来管理存储，减轻了存储操作的负担，并提升了存储利用率及存储性能。

Description

基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及云存储技术领域，尤其涉及一种基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着云原生应用对可迁移性、可扩展性及动态特性的需求，对云原生存储也带来了相应的要求，不但需要存储产品层次的改进，更需要在云原生的控制及数据处理上进行改进，以推进云原生存储和云存储的演进。
现有技术中通常采用ROOK工具辅助进行云存储，由存储系统来编排存储资源，Kubernetes存储在集群环境之外维护。
也就是说，无论共享文件系统如何，存储设施始终与外部资源相关。在大多数情况下，存储通常以操作系统内核模块的形式与节点相关，而不是由kubernetes统一编排调度，给存储操作造成负担，且存储利用率低。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质，旨在降低云原生存储的负担，并提高存储利用率。
一种基于kubernetes的云原生存储方法，所述基于kubernetes的云原生存储方法包括：
响应于kubernetes的有状态工作负载发起的存储请求，将所述存储请求发送至kubernetes存储控制面；
通过所述kubernetes存储控制面远程调用预先创建的云原生存储控制面，并将所述存储请求转发至所述云原生存储控制面；
通过所述云原生存储控制面解析所述存储请求，得到所述有状态工作负载创建的持久卷声明，以及所述持久卷声明的声明内容；
基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷；
将所述存储卷分配给所述有状态工作负载进行数据存储。
根据本发明优选实施例，所述云原生存储控制面及所述云原生存储控制引擎运行在kubernetes上，所述云原生存储控制面用于向所述云原生存储控制引擎下发任务指令，所述云原生存储控制引擎用于根据所述任务指令执行任务。
根据本发明优选实施例，所述云原生存储控制引擎包括CSI插件驱动、数据引擎控制器及配置插件，其中，所述CSI插件驱动用于与所述kubernetes存储控制面进行交互；所述数据引擎控制器用于控制所述kubernetes的各个节点的数据引擎服务；所述配置插件用于与第三方系统进行集成；
所述云原生存储控制引擎还用于提供连接至本地及/或远程存储卷的接口，及提供卷服务。
根据本发明优选实施例，所述基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷包括：
通过所述云原生存储控制面的控制器根据所述声明内容创建所述存储卷对应的生成指令；
将所述生成指令下发至所述云原生存储控制引擎；
通过所述云原生存储控制引擎根据所述声明内容创建所述存储卷。
根据本发明优选实施例，所述声明内容包括存储空间类型，所述通过所述云原生存储控制引擎根据所述声明内容创建所述存储卷包括：
当所述存储空间类型为块存储类型时，通过所述云原生存储控制引擎调用块存储接口创建块存储设备作为所述存储卷；或者
当所述存储空间类型为文件存储类型时，通过所述云原生存储控制引擎调用文件系统接口创建文件系统子卷作为所述存储卷。
根据本发明优选实施例，所述控制器属于一个独立pod，所述控制器与所述存储卷对应的pod属于同一节点。
根据本发明优选实施例，所述方法还包括：
通过所述云原生存储控制面与配置架构进行集成；
通过所述配置架构对所述云原生存储控制面及所述存储卷进行遥测及监控。
一种基于kubernetes的云原生存储装置，所述基于kubernetes的云原生存储装置包括：
发送单元，用于响应于kubernetes的有状态工作负载发起的存储请求，将所述存储请求发送至kubernetes存储控制面；
转发单元，用于通过所述kubernetes存储控制面远程调用预先创建的云原生存储控制面，并将所述存储请求转发至所述云原生存储控制面；
解析单元，用于通过所述云原生存储控制面解析所述存储请求，得到所述有状态工作负载创建的持久卷声明，以及所述持久卷声明的声明内容；
创建单元，用于基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷；
存储单元，用于将所述存储卷分配给所述有状态工作负载进行数据存储。
一种计算机设备，所述计算机设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现所述基于kubernetes的云原生存储方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被计算机设备中的处理器执行以实现所述基于kubernetes的云原生存储方法。
由以上技术方案可以看出，本发明能够在kubernetes上创建云原生存储控制面及云原生存储控制引擎，并基于创建的云原生存储控制面及云原生存储控制引擎辅助进行存储卷的创建，由kubernetes统一编排调度存储，实现存储与kubernetes的超融合一体化，进一步将创建的存储卷分配给有状态工作负载进行数据存储，实现基于kubernetes的云原生存储，由于无需独立的存储系统来管理存储，减轻了存储操作的负担，并提升了存储利用率及存储性能。
附图说明
图1是本发明基于kubernetes的云原生存储方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明基于kubernetes的云原生存储装置的较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明实现基于kubernetes的云原生存储方法的较佳实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
如图1所示，是本发明基于kubernetes的云原生存储方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
所述基于kubernetes的云原生存储方法应用于一个或者多个计算机设备中，所述计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是任何一种可与用户进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）、游戏机、交互式网络电视（Internet Protocol Television，IPTV）、智能式穿戴式设备等。
所述计算机设备还可以包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括，但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(CloudComputing)的由大量主机或网络服务器构成的云。
所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
其中，人工智能（Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
所述计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络（Virtual Private Network，VPN）等。
S10，响应于kubernetes的有状态工作负载发起的存储请求，将所述存储请求发送至kubernetes存储控制面。
其中，所述有状态工作负载是指kubernetes中有存储需求的各种应用程序，如数据库、中间件等。
在本实施例中，所述有状态工作负载在发起所述存储请求的同时创建一个持久卷声明，用于声明存储卷的存储空间、存储空间类型及支持的读写操作等属性信息。所述持久卷声明被携带于所述存储请求中。
在本实施例中，所述有状态工作负载可以通过PV/PVC（PersistentVolume/PersistentVolumeClaim）等机制与所述kubernetes存储控制面进行交互。
S11，通过所述kubernetes存储控制面远程调用预先创建的云原生存储控制面，并将所述存储请求转发至所述云原生存储控制面。
其中，所述云原生存储控制面运行在kubernetes上，所述云原生存储控制面由kubernetes管理的至少一个微服务组成，所述云原生存储控制面用于向所述云原生存储控制引擎下发任务指令。
所述云原生存储控制面还用于通过与CSI（Container Storage Interface，容器存储接口）插件驱动交互以管理存储卷的生命周期。
所述云原生存储控制面还用于提供与所述CSI插件驱动及至少一个配置工具进行交互的接口；其中，所述配置工具可以包括，但不限于以下一种或者多种工具的组合：快照、克隆、调整大小、备份、恢复等工具。
所述云原生存储控制面还用于集成至至少一个指定工具，并执行调试、故障排除、日志管理。其中，所述指定工具可以包括，但不限于以下一种或者多种工具的组合：故障检测工具、日志管理工具等。
S12，通过所述云原生存储控制面解析所述存储请求，得到所述有状态工作负载创建的持久卷声明，以及所述持久卷声明的声明内容。
其中，所述声明内容可以包括，但不限于：存储卷的存储空间、存储空间类型及支持的读写操作等属性信息。
在一个实施例中，所述通过所述云原生存储控制面解析所述存储请求包括：
获取所述存储请求所携带的信息，及获取与所述持久卷声明对应的标识；
根据所述标识遍历所述存储请求所携带的信息，得到所述持久卷声明；
提取所述持久卷声明中所述存储卷的存储空间、存储空间类型及支持的读写操作；
将所述存储空间、所述存储空间类型及所述支持的读写操作确定为所述声明内容。
其中，所述与所述持久卷声明对应的标识可以进行自定义配置，本发明不限制。
其中，所述存储空间表示所述存储卷能够存储的数据的体积。
其中，所述存储空间类型可以包括块存储类型及文件存储类型等。
其中，所述支持的读写操作可以包括：支持多读写、支持单读写、支持多读单写等。
S13，基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷。
其中，所述云原生存储控制引擎运行在kubernetes上，所述云原生存储控制引擎包括CSI插件驱动、数据引擎控制器及配置插件。
其中，所述CSI插件驱动用于与所述kubernetes存储控制面进行交互；所述数据引擎控制器用于控制所述kubernetes的各个节点的数据引擎服务；所述配置插件用于与第三方系统进行集成，例如：所述配置插件可以是第三方插件，所述第三方系统可以是外部的监控系统、备份系统等。
所述云原生存储控制引擎用于根据所述任务指令执行任务，如根据所述任务指令对底层持久存储执行读写操作等。
所述云原生存储控制引擎还用于提供连接至本地及/或远程存储卷的接口，如标准系统或网络传输接口 (NVMe/iSCSI)等；所述云原生存储控制引擎还用于提供卷服务，如同步复制、压缩、加密、维护快照、访问数据的增量或完整快照等服务。
所述云原生存储控制引擎在将数据持久化到底层存储设备的同时提供强一致性。
在一个实施例中，所述基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷包括：
通过所述云原生存储控制面的控制器根据所述声明内容创建所述存储卷对应的生成指令；
将所述生成指令下发至所述云原生存储控制引擎；
通过所述云原生存储控制引擎根据所述声明内容创建所述存储卷。
其中，所述控制器属于一个独立pod，所述控制器与所述存储卷对应的pod属于同一节点。即每个存储卷由一个轻量级的控制器进行独立管理，以提升存储性能及效率。
其中，pod是Kubernetes中最小的可部署单元，代表Kubernetes中一个独立的应用程序运行实例，该实例可能由单个容器或者几个紧耦合在一起的容器组成。
具体地，所述通过所述云原生存储控制引擎根据所述声明内容创建所述存储卷包括：
当所述存储空间类型为块存储类型时，通过所述云原生存储控制引擎调用块存储接口创建块存储设备作为所述存储卷；或者
当所述存储空间类型为文件存储类型时，通过所述云原生存储控制引擎调用文件系统接口创建文件系统子卷作为所述存储卷。
所述云原生存储控制引擎在接收到所述控制器根据所述声明内容创建的生成指令后，基于不同的存储空间类型以不同的方式生成所述存储卷。
其中，所述存储卷可以进行分布式部署，以提升存储性能。
S14，将所述存储卷分配给所述有状态工作负载进行数据存储。
在创建所述存储卷后，分配至所述有状态工作负载进行数据存储，由Kubernetes统一配置计算存储资源，并以超融合模式实现存储，提升了存储利用率及存储性能。
在一个实施例中，所述方法还包括：
通过所述云原生存储控制面与配置架构进行集成；
通过所述配置架构对所述云原生存储控制面及所述存储卷进行遥测及监控。
其中，所述配置架构可以包括Prometheus、Grafana 等，用于进行遥测及监控。
通过与第三方的框架或者工具进行集成，能够辅助进行存储过程中日志等的监控及遥测，以保证存储能够正常执行。
由以上技术方案可以看出，本发明能够在kubernetes上创建云原生存储控制面及云原生存储控制引擎，并基于创建的云原生存储控制面及云原生存储控制引擎辅助进行存储卷的创建，由kubernetes统一编排调度存储，实现存储与kubernetes的超融合一体化，进一步将创建的存储卷分配给有状态工作负载进行数据存储，实现基于kubernetes的云原生存储，由于无需独立的存储系统来管理存储，减轻了存储操作的负担，并提升了存储利用率及存储性能。
如图2所示，是本发明基于kubernetes的云原生存储装置的较佳实施例的功能模块图。所述基于kubernetes的云原生存储装置11包括发送单元110、转发单元111、解析单元112、创建单元113、存储单元114。本发明所称的模块/单元是指一种能够被处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。在本实施例中，关于各模块/单元的功能将在后续的实施例中详述。
响应于kubernetes的有状态工作负载发起的存储请求，发送单元110将所述存储请求发送至kubernetes存储控制面。
其中，所述有状态工作负载是指kubernetes中有存储需求的各种应用程序，如数据库、中间件等。
在本实施例中，所述有状态工作负载在发起所述存储请求的同时创建一个持久卷声明，用于声明存储卷的存储空间、存储空间类型及支持的读写操作等属性信息。所述持久卷声明被携带于所述存储请求中。
在本实施例中，所述有状态工作负载可以通过PV/PVC（PersistentVolume/PersistentVolumeClaim）等机制与所述kubernetes存储控制面进行交互。
转发单元111通过所述kubernetes存储控制面远程调用预先创建的云原生存储控制面，并将所述存储请求转发至所述云原生存储控制面。
其中，所述云原生存储控制面运行在kubernetes上，所述云原生存储控制面由kubernetes管理的至少一个微服务组成，所述云原生存储控制面用于向所述云原生存储控制引擎下发任务指令。
所述云原生存储控制面还用于通过与CSI（Container Storage Interface，容器存储接口）插件驱动交互以管理存储卷的生命周期。
所述云原生存储控制面还用于提供与所述CSI插件驱动及至少一个配置工具进行交互的接口；其中，所述配置工具可以包括，但不限于以下一种或者多种工具的组合：快照、克隆、调整大小、备份、恢复等工具。
所述云原生存储控制面还用于集成至至少一个指定工具，并执行调试、故障排除、日志管理。其中，所述指定工具可以包括，但不限于以下一种或者多种工具的组合：故障检测工具、日志管理工具等。
解析单元112通过所述云原生存储控制面解析所述存储请求，得到所述有状态工作负载创建的持久卷声明，以及所述持久卷声明的声明内容。
其中，所述声明内容可以包括，但不限于：存储卷的存储空间、存储空间类型及支持的读写操作等属性信息。
在一个实施例中，所述解析单元112通过所述云原生存储控制面解析所述存储请求包括：
获取所述存储请求所携带的信息，及获取与所述持久卷声明对应的标识；
根据所述标识遍历所述存储请求所携带的信息，得到所述持久卷声明；
提取所述持久卷声明中所述存储卷的存储空间、存储空间类型及支持的读写操作；
将所述存储空间、所述存储空间类型及所述支持的读写操作确定为所述声明内容。
其中，所述与所述持久卷声明对应的标识可以进行自定义配置，本发明不限制。
其中，所述存储空间表示所述存储卷能够存储的数据的体积。
其中，所述存储空间类型可以包括块存储类型及文件存储类型等。
其中，所述支持的读写操作可以包括：支持多读写、支持单读写、支持多读单写等。
创建单元113基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷。
其中，所述云原生存储控制引擎运行在kubernetes上，所述云原生存储控制引擎包括CSI插件驱动、数据引擎控制器及配置插件。
其中，所述CSI插件驱动用于与所述kubernetes存储控制面进行交互；所述数据引擎控制器用于控制所述kubernetes的各个节点的数据引擎服务；所述配置插件用于与第三方系统进行集成，例如：所述配置插件可以是第三方插件，所述第三方系统可以是外部的监控系统、备份系统等。
所述云原生存储控制引擎用于根据所述任务指令执行任务，如根据所述任务指令对底层持久存储执行读写操作等。
所述云原生存储控制引擎还用于提供连接至本地及/或远程存储卷的接口，如标准系统或网络传输接口 (NVMe/iSCSI)等；所述云原生存储控制引擎还用于提供卷服务，如同步复制、压缩、加密、维护快照、访问数据的增量或完整快照等服务。
所述云原生存储控制引擎在将数据持久化到底层存储设备的同时提供强一致性。
在一个实施例中，所述创建单元113基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷包括：
通过所述云原生存储控制面的控制器根据所述声明内容创建所述存储卷对应的生成指令；
将所述生成指令下发至所述云原生存储控制引擎；
通过所述云原生存储控制引擎根据所述声明内容创建所述存储卷。
其中，所述控制器属于一个独立pod，所述控制器与所述存储卷对应的pod属于同一节点。即每个存储卷由一个轻量级的控制器进行独立管理，以提升存储性能及效率。
其中，pod是Kubernetes中最小的可部署单元，代表Kubernetes中一个独立的应用程序运行实例，该实例可能由单个容器或者几个紧耦合在一起的容器组成。
具体地，所述创建单元113通过所述云原生存储控制引擎根据所述声明内容创建所述存储卷包括：
当所述存储空间类型为块存储类型时，通过所述云原生存储控制引擎调用块存储接口创建块存储设备作为所述存储卷；或者
当所述存储空间类型为文件存储类型时，通过所述云原生存储控制引擎调用文件系统接口创建文件系统子卷作为所述存储卷。
所述云原生存储控制引擎在接收到所述控制器根据所述声明内容创建的生成指令后，基于不同的存储空间类型以不同的方式生成所述存储卷。
其中，所述存储卷可以进行分布式部署，以提升存储性能。
存储单元114将所述存储卷分配给所述有状态工作负载进行数据存储。
在创建所述存储卷后，分配至所述有状态工作负载进行数据存储，由Kubernetes统一配置计算存储资源，并以超融合模式实现存储，提升了存储利用率及存储性能。
在一个实施例中，通过所述云原生存储控制面与配置架构进行集成；
通过所述配置架构对所述云原生存储控制面及所述存储卷进行遥测及监控。
其中，所述配置架构可以包括Prometheus、Grafana 等，用于进行遥测及监控。
通过与第三方的框架或者工具进行集成，能够辅助进行存储过程中日志等的监控及遥测，以保证存储能够正常执行。
由以上技术方案可以看出，本发明能够在kubernetes上创建云原生存储控制面及云原生存储控制引擎，并基于创建的云原生存储控制面及云原生存储控制引擎辅助进行存储卷的创建，由kubernetes统一编排调度存储，实现存储与kubernetes的超融合一体化，进一步将创建的存储卷分配给有状态工作负载进行数据存储，实现基于kubernetes的云原生存储，由于无需独立的存储系统来管理存储，减轻了存储操作的负担，并提升了存储利用率及存储性能。
如图3所示，是本发明实现基于kubernetes的云原生存储方法的较佳实施例的计算机设备的结构示意图。
所述计算机设备1可以包括存储器12、处理器13和总线，还可以包括存储在所述存储器12中并可在所述处理器13上运行的计算机程序，例如基于kubernetes的云原生存储程序。
本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是计算机设备1的示例，并不构成对计算机设备1的限定，所述计算机设备1既可以是总线型结构，也可以是星形结构，所述计算机设备1还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置，例如所述计算机设备1还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
需要说明的是，所述计算机设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本发明，也应包含在本发明的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
其中，存储器12至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器12在一些实施例中可以是计算机设备1的内部存储单元，例如该计算机设备1的移动硬盘。存储器12在另一些实施例中也可以是计算机设备1的外部存储设备，例如计算机设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card，SMC）、安全数字（SecureDigital，SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器12还可以既包括计算机设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器12不仅可以用于存储安装于计算机设备1的应用软件及各类数据，例如基于kubernetes的云原生存储程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器13在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器13是所述计算机设备1的控制核心（Control Unit），利用各种接口和线路连接整个计算机设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器12内的程序或者模块（例如执行基于kubernetes的云原生存储程序等），以及调用存储在所述存储器12内的数据，以执行计算机设备1的各种功能和处理数据。
所述处理器13执行所述计算机设备1的操作系统以及安装的各类应用程序。所述处理器13执行所述应用程序以实现上述各个基于kubernetes的云原生存储方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器13执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述计算机设备1中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成发送单元110、转发单元111、解析单元112、创建单元113、存储单元114。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、计算机设备，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本发明各个实施例所述基于kubernetes的云原生存储方法的部分。
所述计算机设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指示相关的硬件设备来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器等。
进一步地，计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
总线可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称EISA）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，在图3中仅用一根直线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述总线被设置为实现所述存储器12以及至少一个处理器13等之间的连接通信。
尽管未示出，所述计算机设备1还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器13逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述计算机设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述计算机设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该计算机设备1与其他计算机设备之间建立通信连接。
可选地，该计算机设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在计算机设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
图3仅示出了具有组件12-13的计算机设备1，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述计算机设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
结合图1，所述计算机设备1中的所述存储器12存储多个指令以实现一种基于kubernetes的云原生存储方法，所述处理器13可执行所述多个指令从而实现：
响应于kubernetes的有状态工作负载发起的存储请求，将所述存储请求发送至kubernetes存储控制面；
通过所述kubernetes存储控制面远程调用预先创建的云原生存储控制面，并将所述存储请求转发至所述云原生存储控制面；
通过所述云原生存储控制面解析所述存储请求，得到所述有状态工作负载创建的持久卷声明，以及所述持久卷声明的声明内容；
基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷；
将所述存储卷分配给所述有状态工作负载进行数据存储。
具体地，所述处理器13对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
需要说明的是，本案中所涉及到的数据均为合法取得。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
本发明可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。本发明中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于kubernetes的云原生存储方法，其特征在于，所述基于kubernetes的云原生存储方法包括：
响应于kubernetes的有状态工作负载发起的存储请求，将所述存储请求发送至kubernetes存储控制面；
通过所述kubernetes存储控制面远程调用预先创建的云原生存储控制面，并将所述存储请求转发至所述云原生存储控制面；
通过所述云原生存储控制面解析所述存储请求，得到所述有状态工作负载创建的持久卷声明，以及所述持久卷声明的声明内容；
基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷；
将所述存储卷分配给所述有状态工作负载进行数据存储。
2.如权利要求1所述的基于kubernetes的云原生存储方法，其特征在于，所述云原生存储控制面及所述云原生存储控制引擎运行在kubernetes上，所述云原生存储控制面用于向所述云原生存储控制引擎下发任务指令，所述云原生存储控制引擎用于根据所述任务指令执行任务。
3.如权利要求1所述的基于kubernetes的云原生存储方法，其特征在于，所述云原生存储控制引擎包括CSI插件驱动、数据引擎控制器及配置插件，所述CSI插件驱动用于与所述kubernetes存储控制面进行交互；所述数据引擎控制器用于控制所述kubernetes的各个节点的数据引擎服务；所述配置插件用于与第三方系统进行集成；
所述云原生存储控制引擎还用于提供连接至本地及/或远程存储卷的接口，及提供卷服务。
4.如权利要求1所述的基于kubernetes的云原生存储方法，其特征在于，所述基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷包括：
通过所述云原生存储控制面的控制器根据所述声明内容创建所述存储卷对应的生成指令；
将所述生成指令下发至所述云原生存储控制引擎；
通过所述云原生存储控制引擎根据所述声明内容创建所述存储卷。
5.如权利要求4所述的基于kubernetes的云原生存储方法，其特征在于，所述声明内容包括存储空间类型，所述通过所述云原生存储控制引擎根据所述声明内容创建所述存储卷包括：
当所述存储空间类型为块存储类型时，通过所述云原生存储控制引擎调用块存储接口创建块存储设备作为所述存储卷；或者
当所述存储空间类型为文件存储类型时，通过所述云原生存储控制引擎调用文件系统接口创建文件系统子卷作为所述存储卷。
6.如权利要求4所述的基于kubernetes的云原生存储方法，其特征在于，所述控制器属于一个独立pod，所述控制器与所述存储卷对应的pod属于同一节点。
7.如权利要求1所述的基于kubernetes的云原生存储方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过所述云原生存储控制面与配置架构进行集成；
通过所述配置架构对所述云原生存储控制面及所述存储卷进行遥测及监控。
8.一种基于kubernetes的云原生存储装置，其特征在于，所述基于kubernetes的云原生存储装置包括：
发送单元，用于响应于kubernetes的有状态工作负载发起的存储请求，将所述存储请求发送至kubernetes存储控制面；
转发单元，用于通过所述kubernetes存储控制面远程调用预先创建的云原生存储控制面，并将所述存储请求转发至所述云原生存储控制面；
解析单元，用于通过所述云原生存储控制面解析所述存储请求，得到所述有状态工作负载创建的持久卷声明，以及所述持久卷声明的声明内容；
创建单元，用于基于所述声明内容，通过所述云原生存储控制面控制预先创建的云原生存储控制引擎创建存储卷；
存储单元，用于将所述存储卷分配给所述有状态工作负载进行数据存储。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于kubernetes的云原生存储方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被计算机设备中的处理器执行以实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于kubernetes的云原生存储方法。
CN202210580675.2A 2022-05-26 2022-05-26 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质 Active CN114691050B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210580675.2A CN114691050B (zh) 2022-05-26 2022-05-26 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质
PCT/CN2022/110738 WO2023226197A1 (zh) 2022-05-26 2022-08-08 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210580675.2A CN114691050B (zh) 2022-05-26 2022-05-26 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114691050A true CN114691050A (zh) 2022-07-01
CN114691050B CN114691050B (zh) 2022-09-06

Family

ID=82145485

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210580675.2A Active CN114691050B (zh) 2022-05-26 2022-05-26 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN114691050B (zh)
WO (1) WO2023226197A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023226197A1 (zh) * 2022-05-26 2023-11-30 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117519613A (zh) * 2024-01-08 2024-02-06 之江实验室 一种跨k8s集群的存储卷共享方法和系统

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107105009A (zh) * 2017-03-22 2017-08-29 北京荣之联科技股份有限公司 基于Kubernetes系统对接工作流引擎的作业调度方法和装置
CN107426034A (zh) * 2017-08-18 2017-12-01 国网山东省电力公司信息通信公司 一种基于云平台的大规模容器调度系统及方法
CN108121591A (zh) * 2017-12-18 2018-06-05 浪潮软件股份有限公司 一种Kubernetes节点的实现方法及装置
CN109117265A (zh) * 2018-07-12 2019-01-01 北京百度网讯科技有限公司 在集群中调度作业的方法、装置、设备及存储介质
CN111679790A (zh) * 2020-05-26 2020-09-18 中国工商银行股份有限公司 远程软件开发存储空间分配方法及装置
CN111966305A (zh) * 2020-10-22 2020-11-20 腾讯科技（深圳）有限公司 持久卷分配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112230857A (zh) * 2020-10-22 2021-01-15 杭州朗澈科技有限公司 一种混合云系统、混合云盘申请方法和数据存储方法
CN113296871A (zh) * 2020-04-10 2021-08-24 阿里巴巴集团控股有限公司 容器组实例的处理方法、设备及系统
CN113485786A (zh) * 2021-06-29 2021-10-08 济南浪潮数据技术有限公司 一种基于云物理机实现pod挂载cinder卷的方法及系统
CN113515346A (zh) * 2021-05-24 2021-10-19 新华三大数据技术有限公司 一种存储卷残留数据清理方法及装置
CN113687795A (zh) * 2021-10-25 2021-11-23 浩鲸云计算科技股份有限公司 一种实现有状态应用的存储卷隔离性分配的方法和系统
CN114338722A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 中国电信股份有限公司 云边存储资源管理系统及方法、存储介质和电子设备

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110780822B (zh) * 2019-10-28 2023-09-19 浪潮云信息技术股份公司 一种管理容器云本地存储系统及实现方法
CN113760638A (zh) * 2020-10-15 2021-12-07 北京沃东天骏信息技术有限公司 一种基于kubernetes集群的日志服务方法和装置
CN113687935A (zh) * 2021-09-10 2021-11-23 大连华信计算机技术股份有限公司 一种基于超融合设计的云原生存储调度方式
CN114691050B (zh) * 2022-05-26 2022-09-06 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107105009A (zh) * 2017-03-22 2017-08-29 北京荣之联科技股份有限公司 基于Kubernetes系统对接工作流引擎的作业调度方法和装置
CN107426034A (zh) * 2017-08-18 2017-12-01 国网山东省电力公司信息通信公司 一种基于云平台的大规模容器调度系统及方法
CN108121591A (zh) * 2017-12-18 2018-06-05 浪潮软件股份有限公司 一种Kubernetes节点的实现方法及装置
CN109117265A (zh) * 2018-07-12 2019-01-01 北京百度网讯科技有限公司 在集群中调度作业的方法、装置、设备及存储介质
CN113296871A (zh) * 2020-04-10 2021-08-24 阿里巴巴集团控股有限公司 容器组实例的处理方法、设备及系统
CN111679790A (zh) * 2020-05-26 2020-09-18 中国工商银行股份有限公司 远程软件开发存储空间分配方法及装置
CN111966305A (zh) * 2020-10-22 2020-11-20 腾讯科技（深圳）有限公司 持久卷分配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112230857A (zh) * 2020-10-22 2021-01-15 杭州朗澈科技有限公司 一种混合云系统、混合云盘申请方法和数据存储方法
CN113515346A (zh) * 2021-05-24 2021-10-19 新华三大数据技术有限公司 一种存储卷残留数据清理方法及装置
CN113485786A (zh) * 2021-06-29 2021-10-08 济南浪潮数据技术有限公司 一种基于云物理机实现pod挂载cinder卷的方法及系统
CN113687795A (zh) * 2021-10-25 2021-11-23 浩鲸云计算科技股份有限公司 一种实现有状态应用的存储卷隔离性分配的方法和系统
CN114338722A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 中国电信股份有限公司 云边存储资源管理系统及方法、存储介质和电子设备

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023226197A1 (zh) * 2022-05-26 2023-11-30 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023226197A1 (zh) 2023-11-30
CN114691050B (zh) 2022-09-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10333861B2 (en) Modular cloud computing system
CN114691050B (zh) 基于kubernetes的云原生存储方法、装置、设备及介质
CN102638566B (zh) 一种基于云存储的blog系统运行方法
WO2023056943A1 (zh) 基于物联网规则引擎的终端控制方法、装置、设备及介质
WO2015021931A1 (en) Task-based modeling for parallel data integration
US10185743B2 (en) Method and system for optimizing reduce-side join operation in a map-reduce framework
US8990294B2 (en) File system optimization by log/metadata analysis
CN113704665B (zh) 动态服务发布方法、装置、电子设备及存储介质
CN113282795B (zh) 数据结构图生成及更新方法、装置、电子设备及存储介质
CN111538573A (zh) 异步任务处理方法、装置及计算机可读存储介质
Wang et al. Transformer: A new paradigm for building data-parallel programming models
CN112256783A (zh) 数据导出方法、装置、电子设备及存储介质
CN112445623A (zh) 多集群管理方法、装置、电子设备及存储介质
CN115617403A (zh) 基于任务切分的清算任务执行方法、装置、设备及介质
US11880703B2 (en) Optimization of multi-layered images
US10552419B2 (en) Method and system for performing an operation using map reduce
CN114675976B (zh) 基于kubernetes的GPU共享方法、装置、设备及介质
CN115543543A (zh) 一种应用服务处理方法、装置、设备及介质
CN115314570A (zh) 基于协议开发框架的数据下发方法、装置、设备及介质
CN114385453A (zh) 数据库集群异常处理方法、装置、设备及介质
CN114911479A (zh) 基于配置化的界面生成方法、装置、设备及存储介质
CN114185502A (zh) 基于产线环境的日志打印方法、装置、设备及介质
CN112328656A (zh) 基于中台架构的服务查询方法、装置、设备及存储介质
CN114860349B (zh) 数据加载方法、装置、设备及介质
CN113687834B (zh) 分布式系统节点部署方法、装置、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant