一.安装librados和librbd Ceph存储集群提供了基本的存储服务,允许Ceph在一个统一的系统中唯一地传送对象,块和文件存储. 但是,不限于使用RESTful,块或POSIX接口. 基于RADOS,Librados API使您能够创建自己的Ceph存储群集接口.Librados API使您能够与Ceph存储集群中的两种守护程序进行交互: 1)Ceph监视器,其维护集群映射的主副本. 2)Ceph OSD守护程序(OSD),它将数据作为对象存储在存储节点上. 要安装librados-d

测试信息如下: [root@ceph_1 ~]# ceph osd pool lsrbdchy_123swimmingpool #新建rbd 块: rbd create swimmingpool/bar  --size 10G --image-format 2 #查看块信息: rbd ls #将rbd 块映射到主机: rbd map  swimmingpool/bar #报错内容如下 rbd: sysfs write failed RBD image feature set mismatch.

这个已经很久之前已经实践成功了,现在正好有时间就来写一写,目前并没有在其他地方有类似的分享,虽然我们自己的业务并没有涉及到云计算的场景,之前还是对rbd镜像这一块做了一些基本的了解,因为一直比较关注故障恢复这一块,东西并不难,总之一切不要等到出了问题再去想办法,提前准备总是好的,如果你有集群的问题,生产环境需要恢复的欢迎找我 前言 rbd的镜像的元数据,这个是什么?这里所提到的元数据信息,是指跟这个image信息有关的元数据信息,就是image的大小名称等等一系列的信息,本篇将讲述怎么去重构这些

前言 之前写过一篇重构rbd的元数据的文章,讲的是如果rbd的元数据丢失了,数据还在的时候怎么恢复相关的元数据,但是实际使用的场景是,集群可能崩溃了,数据还在,osd无法拉起来,数据又很重要,需要把数据拼接回来,这个也是最底层的一种数据还原方式了 网上有非快照的rbd的拼接的文章,对于快照使用方式的拼接这个没有太多信息,而实际上很多使用场景就是克隆了一个原始系统后,再使用的,本篇就是把还原需要的细节都写出来了 重构的步骤 获取基本的信息 1.找到rbd_directory,通过这个找到整个环境里

ceph在Infernalis加入了一个功能是查询rbd的块设备的使用的大小,默认是可以查询的,但是无法快速查询,那么我们来看看这个功能是怎么开启的 ceph版本 root@lab8107:~/ceph# ceph -v ceph version 9.2.0 (bb2ecea240f3a1d525bcb35670cb07bd1f0ca299) 创建RBD设备 我们先来创建一个rbd root@lab8107:~/ceph# rbd create test --size 4000 root@lab

Ceph 测试环境部署 本文档内容概要 测试环境ceph集群部署规划 测试环境ceph集群部署过程及块设备使用流程 mon节点扩容及osd节点扩容方法 常见问题及解决方法 由于暂时没有用到对象存储,所以暂时没有配对象存储的网关. ==回答:为什么docker里用到ceph?== 环境里面每台机器挂载了个1T的数据盘,为了充分利用集群里所有数据磁盘的空间,使用ceph构建分布式环境,将数据盘联合到一起,看成一个盘.当然,这个主要是ceph的快存储功能. 集群部署规划 主机角色规划 主机名 系统 内

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

''' Created on May 25, 2017 @author: p0079482 ''' # 分布式深度学习模型训练模式 # 在一台机器的多个GPU上并行训练深度学习模型 from datetime import datetime import os import time import tensorflow as tf import mnist_inference # 定义训练神经网络时需要用到的配置. BATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.

什么是 TFRecord PS:这段内容摘自 http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/reading_data.html 一种保存记录的方法可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式, 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配.这种建议的方法就是使用TFRecords文件,TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer

前言 内核模块的更新一般需要卸载模块再加载,但是很多时候使用场景决定了无法做卸载的操作,而linux支持了热更新内核模块的功能,这个已经支持了有一段时间了,一直没有拿ceph的相关模块进行验证 准备工作 先检查当前的版本支持不 [root@lab101 kpatch]# cat /boot/config-3.10.0-1062.el7.x86_64 |grep PATCH CONFIG_HAVE_LIVEPATCH=y CONFIG_LIVEPATCH=y CONFIG_DVB_BUDGET_P

import tensorflow as tf import numpy as np from keras.utils import to_categorical import sys def tfrecord2array(path_res): imgs = [] lbls = [] # print('tfrecords_files to be transformed:', path_res) reader = tf.TFRecordReader() filename_queue = tf.tr

import os import shutil import tensorflow as tf import time import sys import cv2 # 图片存放位置 PATH_RES = [ r'data_tfrecords/integers_tfrecords/train.tfrecords', r'data_tfrecords/integers_tfrecords/test.tfrecords', r'data_tfrecords/alphabets_tfrecords/tr

本系列文章会深入研究 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成: (1)安装和部署 (2)Ceph RBD 接口和工具 (3)Ceph 物理和逻辑结构 (4)Ceph 的基础数据结构 (5)Ceph 与 OpenStack 集成的实现 (6)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (7)Ceph 的基本操作和常见故障排除方法 Ceph 作为一个统一的分布式存储,其一大特色是提供了丰富的编程接口.我们来看看下面这张经典的图: 其中,librados 是 Ceph

在Ceph集群日常运维中,管理员可能会遇到有的image删除不了的情况,有一种情况是由于image下有快照信息,只需要先将快照信息清除,然后再删除该image即可,还有一种情况是因为该image仍旧被一个客户端在访问,具体表现为该image中有watcher,如果该客户端异常了,那么就会出现无法删除该image的情况.还有一种情况,就算image没有watcher了,但是还有mount占用,也可能删除不了 watcher是什么? Ceph中有一个watch/notify机制(粒度是object)

标签(空格分隔): ceph,ceph实验,pg 1. 创建镜像: [root@node3 ~]# rbd create testpool/foo --size 1024 2. 查看镜像信息: [root@node3 ~]# rbd info testpool/foo rbd image 'foo': size 1024 MB in 256 objects order 22 (4096 kB objects) block_name_prefix: rbd_data.3723643c9869 fo

块存储管理系列文章 (1)RBD 基本使用 - Storage6 (2)iSCSI 网关管理 (3)使用 librbd 将虚拟机运行在 Ceph RBD (4)RBD Mirror 容灾 Ceph 块存储 Ceph 块设备允许共享物理资源,并且可以调整大小.它们会在 Ceph 集群中的多个 OSD 上等量存储数据.Ceph 块设备会利用 RADOS 功能,例如创建快照.复制和一致性.Ceph 的 RADOS块设备 (RBD) 使用内核模块或 librbd 库与 OSD 交互. Ceph 的块设备

目录 文章目录 目录 前文列表 RBD RBD Pool 的创建与删除 块设备的创建与删除 块设备的挂载与卸载 新建客户端 块设备的扩缩容 RBD 块设备的 Format 1 VS Format 2 块设备的快照.克隆.恢复 块设备的 I/O 模型 RBD QoS Token bucket algorithm(令牌桶算法) dmClock algorithm 块设备性能测试 使用 RADOS bench 进行基准测试 使用 fio 进行 IO 测试 前文列表 <Ceph 分布式存储架构解析与工作

一, Ceph RBD的特性 支持完整和增量的快照 自动精简配置 写时复制克隆 动态调整大小 二.RBD基本应用 2.1 创建RBD池 [root@ceph2 ceph]# ceph osd pool create rbd pool 'rbd' created [root@ceph2 ceph]# ceph osd pool application enable rbd rbd enabled application 'rbd' on pool 'rbd' 2.2 客户端验证 [root@cep

配置说明 首先介绍一下配置结构: xml配置遵循<keyword> xxxxxx </keyword>的格式,即一个配置段以<keyword>开头,以</keyword>结尾: 那么可知整个虚拟机的xml格式,为包在<domain></domain>配置段之间的一段配置,即: domain配置段 <domain type='qemu' xmlns:qemu='http://libvirt.org/schemas/domain/q

1.cephx认证和授权 1.1 CephX认证机制 Ceph使用cephx协议对客户端进行身份认证: 1.每个MON都可以对客户端进行身份验正并分发密钥, 不存在单点故障和性能瓶颈 2. MON会返回用于身份验正的数据结构, 其包含获取Ceph服务时用到的session key. 3.session key通过客户端密钥进行加密 4.客户端使用session key向MON请求所需的服务 5.MON向客户端提供一个ticket, 用于向实际处理数据的OSD等验正客户端身份 6.MON和OSD共