12、OpenShift 持久化存储管理全解析

OpenShift 持久化存储管理全解析

在 OpenShift 环境中,持久化存储的管理至关重要。本文将详细介绍如何在 OpenShift 中配置和使用不同类型的持久化存储,包括 NFS、GlusterFS 和 iSCSI,并展示如何在 Pod 中使用这些存储。

1. 系统准备与物理卷(PV)配置

在开始之前,需要确保 OpenShift 环境已正常运行。可以使用 oc cluster up 或通过 Ansible 进行高级安装。同时,只有集群管理员才能配置 PV,因此需要切换到管理员账户:

# oc login -u system:admin

为了进行持久化存储相关的实验,建议创建一个新的项目:

# oc new-project persistent-storage

接下来,我们将创建三种不同类型的 PV:
| PV 名称 | 存储后端 | 大小 |
| ---- | ---- | ---- |
| pv - nfsvol1 | NFS | 2 GiB |
| pv - gluster | GlusterFS | 3 GiB |
| pv - iscsi | iSCSI | 1 GiB |

2. 创建 NFS 共享的 PV

NFS 相关的 PersistentVolume 资源可以使用 YAML 或 JSON 格式定义,并通过 oc

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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