12、Ceph存储:RBD与CephFS的深入解析

Ceph存储:RBD与CephFS的深入解析

一、RBD与CephFS基础

1.1 RBD简介

RBD(Rados Block Device)可将Ceph存储呈现为标准Linux块设备。它由多个默认大小为4MB的对象串联组成,例如一个4GB的RBD默认包含1000个对象。

1.2 CephFS简介

CephFS是一个基于RADOS池的POSIX兼容文件系统,能作为其他Linux文件系统的直接替代品。它有内核和用户空间客户端,可挂载到运行中的Linux系统。内核客户端通常速度更快,但在支持功能方面可能落后于用户空间客户端,且常需运行最新内核以利用某些功能和修复漏洞。CephFS还可通过NFS或Samba导出给非Linux客户端。

二、RBD的关键特性

2.1 精简配置

由于RADOS的工作方式,RBD采用精简配置,即只有当数据写入对应逻辑块地址时,底层对象才会被分配。例如,Ceph允许在1TB磁盘上配置1PB的块设备,只要数据不超过1TB,一切都能正常工作。正确使用精简配置可大幅增加Ceph集群的可用容量,但需监控集群数据增长,否则当可用容量耗尽,集群将离线,直到释放空间。

2.2 快照和克隆

2.2.1 快照

RBD支持快照功能,快照是RBD映像的只读副本,可保留拍摄时的状态。拍摄快照速度极快,对源RBD的读取操作无性能损失。但首次写入源RBD时,快照会克隆对象的现有内容,此过程称为写时复制(copy-on-write)。在BlueStore中,该过程加速,无需像filestore那样进行完整对象复制。不过,对于写入密

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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