2. 大量PV場景下，PV IO 壓力的跟蹤和定位

容器云平臺與基于虛擬機的傳統(tǒng)云平臺有一個很大的不同，在容器云平臺中，由于業(yè)務(wù)和中間件業(yè)務(wù)變成了使用獨立的Pod來運行，整個容器云平臺上運行的Pod數(shù)量是傳統(tǒng)平臺虛擬機的數(shù)十甚至上百倍，如何跟蹤、監(jiān)控、定位IO壓力大的PV成為了容器云平臺用戶的挑戰(zhàn)。

YRCloudFile的一個運營商客戶，在容器平臺內(nèi)為眾多Pod創(chuàng)建了大量PV，快速、準(zhǔn)確地定位IO壓力大的PV對優(yōu)化業(yè)務(wù)、保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行具有重要意義。

3. 通過Prometheus提供YRCloudFile集群的監(jiān)控數(shù)據(jù)

Prometheus作為Cloud Native Computing Foundation（CNCF）中的重要一員，其活躍度僅次于 Kubernetes，現(xiàn)在已經(jīng)成為Kubernetes主流的監(jiān)控系統(tǒng)。

YRCloudFile 5.0.5提供了自定義的Prometheus exporter，Prometheus server可以定時從exporter中獲取YRCloudFile的集群狀態(tài)和使用量等metrics，并可以通過Grafana或其它工具對數(shù)據(jù)進行展示, 實現(xiàn)了用戶通過統(tǒng)一平臺即可對YRCloudFile容器存儲進行監(jiān)控和展示的目的。

4. PV內(nèi)海量文件場景下，快速返回PV容量使用量監(jiān)控數(shù)據(jù)

YRCloudFile的一個實際客戶，在單個PV中存放了超過2000萬個文件，為了使Prometheus監(jiān)控PV使用量的統(tǒng)計能夠快速返回，5.0.5版本優(yōu)化了底層存儲的元數(shù)據(jù)服務(wù)，將響應(yīng)速度提升了近20倍，同時極大降低了監(jiān)控對元數(shù)據(jù)集群的壓力。

5. PV、PVC、Pod關(guān)系的呈現(xiàn)

在YRCloudFile 5.0.5版本中，用戶可以在YRCloudFile的用戶界面即可清楚地了解到連接的Kubernetes平臺中有哪些Pod、PV、PVC使用了YRCloudFile的容器存儲服務(wù)，并提供了Pod、PV使用量、PVC關(guān)聯(lián)關(guān)系、PV熱點分析等可視化功能。

6. Raw Disk Storage Engine

在之前的版本中，YRCloudFile存儲引擎需要借助底層文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行放置、讀寫管理，在5.0.5版本中，YRCloudFile推出了Raw Disk Storage Engine，使數(shù)據(jù)的放置、讀寫不再依賴文件系統(tǒng)，意味著YRCloudFile直接管理物理磁盤設(shè)備。由此帶來了YRCloudFile讀寫性能、數(shù)據(jù)安全性、磁盤利用率、磁盤壽命的進一步提升。

7. 鏡像倉庫Harbor的支持

在YRCloudFile 5.0.5版本中，YRCloudFile平臺直接提供企業(yè)級Harbor服務(wù)集成，客戶可以將容器平臺鏡像存儲在YRCloudFile平臺內(nèi)，既保證了數(shù)據(jù)的可靠性，同時也可以利用存儲的特性進行多并發(fā)的容器鏡像快速讀取。

與此同時，焱融云研發(fā)團隊在本版本中還帶來了數(shù)據(jù)恢復(fù)、監(jiān)控事件等方面的改進，改善了用戶界面、命令行等用戶體驗。接下來，焱融云仍將借助現(xiàn)有客戶的反饋，結(jié)合對Kubernetes及容器存儲的理解和前瞻性視野，為用戶帶來更全面的容器存儲支持。