启动源实例时出错: InvalidBlockDeviceMapping:大小为8 8GB的卷小于快照

。

这个错误是由于启动源实例时，指定的卷大小小于快照导致的。快照是云计算中一种备份数据的方式，它可以对实例的存储卷进行备份和恢复操作。在启动实例时，可以选择使用之前创建的快照来创建新的存储卷。

在这个错误中，指定的卷大小为8GB，但是对应的快照的大小大于8GB，因此无法启动实例。解决这个问题的方法是，确保指定的卷大小大于等于快照的大小。

在腾讯云中，可以使用云硬盘来创建存储卷，并且可以选择使用之前创建的快照来创建新的云硬盘。在创建云硬盘时，可以指定云硬盘的大小，确保大小大于等于快照的大小。

推荐的腾讯云相关产品是云硬盘（Cloud Block Storage），它是一种高性能、可扩展的块存储服务，可以满足各种应用场景的存储需求。云硬盘支持创建、挂载、卸载、快照等操作，可以方便地管理和使用存储卷。

更多关于腾讯云云硬盘的信息和产品介绍，可以访问以下链接： https://cloud.tencent.com/product/cbs

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001.企业级CentOS7.6操作系统的安装

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把逻辑卷从原来的12GB缩小到8GB。...（在此说明一下，在对逻辑卷root进行缩小操作时，已经造成数据丢失，实验环境已经重建，在对逻辑卷root进行扩展是使用的命令为：lvextend -L +2GB /dev/centos/root）暂时把逻辑卷...而设备的物理大小为 131072块超级块或分区表可能已被损坏！...例如：在启动时需要把逻辑卷geeklp-lv挂载到/mnt下： echo"/dev/geeklp-vg/geeklp-lv /mnt xfs defaults 0 0">>/etc/fstab 四、逻辑卷快照...例如可以对某一个LV逻辑卷设备做一次快照，如果今后发现数据被改错了，咱们可以把之前做好的快照卷进行覆盖还原，LVM逻辑卷管理器的快照功能有两项特点，第一是快照卷的大小应该尽量等同于LV逻辑卷的容量，第二是快照功能仅一次有效

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Longhorn 云原生分布式块存储解决方案设计架构和概念

当 Longhorn Manager 被要求创建一个卷时，它会在该卷所连接的节点上创建一个 Longhorn Engine 实例，并在每个将放置副本的节点上创建一个副本。...当附加一个卷时，可以在 UI 中更改卷的副本计数。如果当前运行良好的副本计数小于指定的副本计数，Longhorn 将开始重新生成新的副本。...当控制器在其副本之一中检测到故障时，它会将副本标记为处于错误状态(error state)。Longhorn Manager 负责启动和协调重建故障副本的过程。...启动后台进程以将除最近的差异磁盘之外的所有磁盘从良好副本同步到空白副本。同步完成后，所有副本现在都拥有一致的数据，卷管理器将新副本设置为 RW (读写)模式。...备份的工作原理使用一个快照作为源创建备份，以便它反映创建快照时卷数据的状态。与快照相比，备份可以被认为是一系列快照的扁平化版本。

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Grab 改进 Kubernetes 集群中的 Kafka 设置，无需人工干预就可轮换 Broker 节点

更糟糕的是，受影响的 Broker 实例无法在新配置的 EKS 工作节点上重新启动，因为 Kubernetes 仍然指向已经不存在的存储卷。...他们最后需要克服的一个最大的障碍是确保新配置的 Kafka 工作节点能够正确启动并访问数据存储卷。工程师们决定使用弹性块存储（EBS）卷而不是 NVMe 实例存储卷。...使用 ESB 有许多好处，例如成本更低、将卷大小与实例规格解耦、更快的同步速度、快照备份以及在不停机的情况下增加容量。此外，他们将 EC2 实例类型从存储优化改为通用型或内存优化型。...通过对 Kubernetes 和 Strimzi 进行额外配置，能够在新集群上自动创建 EBS 卷，并在将 Kafka Pod 重定位到不同工作节点时在 EC2 实例之间附加 / 分离卷。...经过这些改进，EC2 实例退役以及任何需要对所有工作节点进行轮换的操作都可以在没有人工干预的情况下进行，这些操作变得更快速、更不容易出错。

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通过 Kubernetes CSI 实现 Longhorn 卷快照备份、恢复、克隆与扩容功能

卷快照能力为 Kubernetes 用户提供了一种标准的方式来在指定时间点复制卷的内容，并且不需要创建全新的卷，比如数据库管理员可以在执行编辑或删除之类的修改之前对数据库执行备份。...这其实是启动的3个副本，同一时间只有一个 Pod 提供服务，通过 leader-election 来实现的选主高可用，比如当前这里提供服务的是 csi-snapshotter-86f65d8bc-dncwv...kube-system 命名空间下，启动两个副本，同样同一时间只有一个 Pod 提供服务： ➜ kubectl get pods -n kube-system -l app=snapshot-controller...4570-b393-dcedec3b0d95 1Gi RWO longhorn 17s 在 Longhorn UI 中去查看该卷，可以看到该卷的实际大小并不为...从 Kubernetes API 的角度看，克隆的实现只是在创建新的 PVC 时，增加了指定一个现有 PVC 作为数据源的能力。源 PVC 必须是 bound 状态且可用的（不在使用中）。

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将新的终结器添加到卷快照 API对象，以防止在将其绑定到卷快照内容API对象时将其删除。...无论集群上部署了多少CSI驱动程序，每个集群都只能运行一个卷快照控制器实例和一组卷快照 crd。...然后，CSI外部快照sidecar工具通过CSI Create Snapshot调用将VolumeSnapshotClass参数、源卷ID和任何引用的密钥传递给CSI驱动程序（在本例中为testdriver.CSI.k8s.io...Creation Time -状态中的字段指示实际创建（剪切）快照的时间。Restore Size -状态中的字段指示从该快照还原卷时所需的最小卷大小。...它有三个参数：name-表示要用作源类型的快照的卷快照对象的名称-必须是卷快照 apiGroup-必须是snapshot.storage.k8s.io。

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秒启万台主机，腾讯云云硬盘数据调度架构演进

如上图所示，在T1时刻对源卷打下快照，上面蓝色部分是源卷的地址块指针，中间的橙色是磁盘上真正的物理空间——数据块，这个时候源卷和快照的卷，地址块指针都指向相同实际的物理空间。...经过这次写过程之后，我们可以看到源卷的还是指原来的这四个物理block地址，快照这边其实有一个指针映射的过程，从原来的block4转变到block5。...数据调度层按照卷逻辑地址大小，切分成数据块大小，再告诉数据传输层，一个一个块从存储系统读出来，上传到我们的离线存储系统，这样就完成了数据的备份。...全量加增量的备份方式，通过快照链来标识，快照链会作为元数据持久化；每个快照点具体备份了卷线性地址空间中的哪些数据块通过bitmap来标识，bitmap中为1的bit位表示该逻辑block有数据备份到离线系统中...无论优先搬迁还是数据搬迁，这层cache对优化用户时延和减轻底层离线系统的负载是有很大作用的。 8. 系统水平扩展能力为了支持整个云服务器的并发生产能力，调度系统针对系统水平扩展能力做了一些优化。

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四个核心以上的任何核心的 0.25％。至于内存，可能如下：小于 1 GB 的机器的 255 MiB 内存。前 4GB 内存的 25％。接下来 4GB 内存的 20％（最多 8GB）。...接下来 8GB 内存的 10％（最多 16GB）。接下来 112GB 内存的 6％（最多 128GB）。 128GB 以上的任何内存的 2％。最后，驱逐阈值通常为 100MB。什么是驱逐阈值？...对于一个具有 8GB 和 2 个 vCPU 的实例，可用资源如下： 70m vCPU 和 1.8GB 供 kubelet 和操作系统使用（通常捆绑在一起）。 100MB 的驱逐阈值。...如果您的节点较小：集群自动缩放器一次提供多个节点。一旦准备就绪，每个节点开始下载容器映像。最后，Pod 被创建。当您提供较大的节点时，映像可能已缓存在节点上，Pod 可以立即启动。...存储计算单元对可以附加的磁盘数量有限制。例如，在 Azure 上，具有 2 个 vCPU 和 8GB 内存的 Standard_D2_v5 最多可以附加 4 个数据磁盘。

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玩转企业云计算平台系列（八）：Openstack 块存储服务 Cinder

基本概念 Cinder是OpenStack中提供块存储服务的组件，主要功能是为虚拟机实例提供虚拟磁盘管理服务。...管理员可以通过API或者命令行接口创建卷，指定卷的大小、类型、名称和描述等信息。当需要扩容或缩小卷时，管理员可以通过API或命令行接口进行操作。...2.卷快照：Cinder支持卷的快照，即对现有卷的某个时刻的状态进行备份，可以用于数据的保护和还原。管理员可以通过API或命令行接口创建、删除和还原卷快照。..."r/.*/"] ....... } #以上代码中a表示接受，r表示拒绝启动LVM元数据服务 LVM在做磁盘扫描时将查找所有相关物理卷，并读取卷组元数据，这个过程非常耗时，如果将卷组元数据一次性读入缓存...用Cinder创建卷这里介绍两种方式来创建卷使用命令模式创建卷 #第一步，在控制节点发起命令，创建一个8GB的卷，将其命名为”volume1“ openstack volume create --size

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云成本管理方法论（三）——云优化管理之判定规则

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