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KubeVirt虚拟机存储及网络卸载加速解决方案

news 2026/2/9 0:41:55

1. 方案背景

1.1. KubeVirt介绍

随着云计算和容器技术的飞速发展，Kubernetes已成为业界公认的容器编排标准，为用户提供了强大、灵活且可扩展的平台来部署和管理各类应用。然而，在企业的实际应用中，仍有许多传统应用或遗留系统难以直接容器化，通常采用传统的虚拟化技术来支撑。因此，企业需要同时运行容器和虚拟机的混合云或私有云环境，以便开发者和运维人员方便地管理和维护这两种类型的工作负载，这促使了KubeVirt项目的诞生。

KubeVirt是一个开源项目，由Red Hat、IBM、Google、Intel和SUSE等多家公司共同推动和贡献。该项目旨在通过Kubernetes来管理和运行虚拟机（VMs），使虚拟机能够像容器一样被部署和消费。KubeVirt扩展了Kubernetes的API，增加了VirtualMachine和VirtualMachineInstance等自定义资源定义（CRDs），允许用户通过YAML文件或kubectl命令来管理虚拟机，极大简化了虚拟机的创建、更新、删除和查询过程。

KubeVirt 的价值主要体现在统一的资源管理，使得 Kubernetes 能够同时管理容器和虚拟机，为用户提供统一的资源管理界面。这消除了容器和虚拟机之间的管理界限，提高了资源管理的灵活性和效率，为用户提供了更多的选择，确保了应用的完整性和性能，促进了传统应用的现代化和云原生转型。

1.2. 问题与挑战

KubeVirt在提供虚拟机实例的部署和管理能力时，会面临着诸多网络和存储方面的问题与挑战。

如上图所示，构建KubeVirt虚拟机环境需要先启动一个Pod，在Pod中构建虚拟机的运行环境。

在无DPU/SmartNIC的场景下，Pod通过Kubernetes CNI创建的veth pair连接网络，虚拟机为了对接CNI接入Pod中的网卡（eth0-nic），传统的虚拟机环境是需要创建网桥设备（k6t-eth0），网卡（eth0-nic）连接到网桥设备，然后再创建TAP设备（tap0），TAP设备（tap0）的一端连接到网桥设备，另外一端连接虚拟机，这样虚拟机网络打通了与主机上OVS的网络连接。在上图中可以看到，虚拟机的网络路径为：ovs --> vethxxx --> eth0-nic --> k6t-eth0 --> tap0 --> eth0。

此外，Pod的存储是通过Kubernetes CSI挂载到主机上云盘设备，传统网络存储都是基于TCP的iscsi/rbd/nvmeof-tcp提供的远端存储，在KubeVirt虚拟机环境中，远端存储被CSI挂载到Pod中直接被虚拟机使用。

如上所述，在KubeVirt虚拟机环境中，网络和存储的配置面临着一系列问题与挑战：

1、网络路径复杂且冗长：

在无DPU/SmartNIC的场景下，虚拟机网络路径包含了多个虚拟设备（如veth pair、网桥、TAP设备等），这使得网络路径复杂且冗长，这种长路径不仅增加了数据包处理的复杂度，提升了运维排障难度，还可能导致更高的延迟和性能瓶颈。

2、资源消耗高：

路径中过多的网络虚拟设备需要CPU和内存资源来处理数据包的转发和路由。这些资源消耗在高负载场景下尤为显著，可能导致宿主机资源紧张，整体资源利用率低。

3、网络性能低下：

由于网络路径复杂和资源消耗高，虚拟机的网络性能往往受到限制，在高吞吐量或低延迟要求的应用场景中，这种性能问题尤为明显。

4、基于TCP的远端存储存在性能瓶颈：

使用iSCSI、RBD（Ceph RBD）或NVMe-oF（TCP模式）等基于TCP的远端存储方案时，数据需要经过网络协议栈的处理，这增加了CPU的负担并可能导致较高的延迟，这些存储协议没有硬件加速的支持，因此在高I/O需求下性能表现不佳。

2. 方案介绍

2.1. 整体方案架构

为了应对KubeVirt虚拟机在网络与存储方面所遭遇的问题与挑战，本方案创造性地集成了DPU（数据处理单元）硬件，以下将详细阐述基于DPU卸载加速技术的KubeVirt虚拟机网络及存储解决方案的架构。

如上图所示，基于DPU改造后后，网络和存储都是从DPU卡接入的，DPU硬件支持数据包的高速处理和RDMA（远程直接内存访问）技术，提供对网络和存储的硬件加速能力。同时DPU集成了CPU核心，能够将OVS控制面卸载到DPU中，从而减少Host节点CPU的负载。为了把DPU接入K8S平台，需要使用基于DPU的CNI和CSI，用于对接DPU的网络和存储功能。

cni-controller：该组件执行kubernetes内资源到ovn资源的翻译工作，是SDN系统的控制平面，也相当于ovn的cms云管理系统。其监听所有和网络相关资源的事件，并根据资源变化情况更新ovn内的逻辑网络。
cni-node：为虚拟机提供虚拟网卡配置功能，调用 ovs 进行配置。
csi-controller：用于创建volume和nvmeof target；针对pvc，调用第三方的controller创建卷，创建快照和扩容等。
csi-node：为虚拟机所在容器提供云盘挂载功能，最终通过spdk 进行配置，spdk 通过 pcie 给虚拟机所在容器模拟磁盘。

2.2. 方案描述

2.2.1. 核心资源

KubeVirt的核心资源主要是虚拟机资源，围绕虚拟机生命周期管理定义了其他的CRD资源，包括：

virtualmachines（vm）: 该结果为集群内的VirtualMachineInstance提供管理功能，例如开机、关机、重启虚拟机，确保虚拟机实例的启动状态，与虚拟机实例是1:1的关系，类似与spec.replica为1的StatefulSet。
Virtualmachineinstances(vmi)：VMI类似于kubernetes Pod，是管理虚拟机的最小资源。一个VirtualMachineInstance对象即表示一台正在运行的虚拟机实例，包含一个虚拟机所需要的各种配置。

2.2.2. 网络

KubeVirt以multus(OVS)+sriov的网络接入方式使用DPU，虚拟机网络的接入定义需要分成2部分:

节点的基础网络如何接入pod中。
pod中的网络如何接入虚拟机中。

2.2.2.1. 网络控制面

如上图所示，将master节点，dpu卡，Host都作为node加入k8s集群，这些node上运行着DPU CNI的相关组件，下面分别进行介绍：

ovn和ovs为转发面核心组件，共同提供SDN（软件定义网络）能力，其中ovn负责网络逻辑层面的管理和抽象，而ovs则负责实际数据包的转发和处理。
cni-controller，该组件执行kubernetes内资源到ovn资源的翻译工作，是SDN系统的控制平面，也相当于ovn的cms云管理系统。其监听所有和网络相关资源的事件，并根据资源变化情况更新ovn内的逻辑网络。
cni-bin，一个二进制程序，作为kubelet和cni-node之间的交互工具，将相应的CNI请求发给cni-node执行。
cni-node，该组件作为一个DaemonSet运行在每个节点上，实现CNI接口，并监听api-server配置本地网络，其会根据工作模式做相应的网络配置，工作模式有以下几种：

1）Default模式： cni-node的默认工作模式，master和带SmartNic卡的Host节点中的cni-node均工作于此模式。在该模式下，会对安置在其上的容器配置完整的虚拟网络配置，如容器网络和ovs网络。

2）DPU模式：DPU节点中的cni-node工作于此模式。在该模式下，会对安置在DPU内的容器配置完成的虚拟网络配置。而对安置在其Host的容器，会配置ovs网络。

3）Host模式：带DPU卡的Host节点中的cni-node工作于此模式。在该模式下，只会去配置容器网络，而对应的底层网络如ovs网络，则交由其对应DPU上工作在DPU模式的cni-node完成。

2.2.2.2. 网络数据面

基于DPU卸载与加速的高性能网络，其核心技术的数据面原理如上图所示。基于ovn/ovs提供SDN的能力，并基于DPU提供的SRIOV及流表卸载功能，对网络进行了加速，为云上业务提高了高性能网络。

2.2.3. 存储

Kubevirt并没有重新定义存储，存储还是由Kubernetes定义的，所以还是沿用CSI规范创建/挂载/删除磁盘卷，如上图所示。主流平台的磁盘卷都是通过网络（TCP/RDMA）来挂载的，一般都是基于TCP的，RDMA需要硬件的支持。

2.2.3.1. 存储控制面

基于DPU的虚拟机磁盘卷架构如如上图所示，将master节点，dpu卡，Host都作为node加入k8s集群，这些node上运行着DPU CSI的相关组件，k8s node分为不同的角色，不同组件分别部署在不同的node之上。

Master上，部署 csi的控制器csi-controller，其中部署包含了组件external-provisioner、csi-plugin、csi-attacher、csi-resizer和csi-snapshotter等组件，用于创建volume和nvmeof target；
Host上，部署csi-node-host，配合csi-node-dpu，通过va发现DPU挂载的nvme盘，然后执行绑定或者格式化；
DPU上，部署csi-node-dpu，volume-attacher，opi-bridge和SPDK，主要负责连接远端存储target，及向宿主机模拟nvme硬盘;

opi-bridge是卡对opi-api存储的实现。
volume-attacher是对DPU存储相关方法的封装；csi-node-dpu 调用volume-attacher给host挂盘为了对接不同的存储，CSI提供了csi-framework, 通过csi-framework能快速的接入第三方的存储，让第三方存储很方便的使用DPU的能力；同时CSI提供基于opi框架的opi-framework，通过opi-framework能快速让DPU适配到K8S集群。

2.2.3.2. 存储数据面

DPU通过网络连接远端存储target，实现了存储协议的卸载，同时能基于RDMA进行网络路径上的加速；另一方面，DPU模拟了nvme协议，通过PCIe向宿主机提供了nvme块设备。

3. 方案测试结果

3.1. 测试步骤说明

主要是对KubeVirt虚拟机的网络和存储进行性能验证：

网络性能主要测试卸载CNI方案和非卸载CNI方案下的虚拟机网卡性能，包括带宽、PPS、时延。
存储性能主要针对虚拟机的数据盘进行验证，包括顺序写吞吐、顺序读吞吐、随机写IOPS、随机读IOPS、随机写时延、随机读时延。虚拟机的数据盘来源于DPU模拟的nvme磁盘，后端存储协议有2种：nvme over tcp和nvme over rdma。

使用卸载CNI方案的虚拟机网络拓扑如下图：

使用非卸载CNI方案的虚拟机网络拓扑如下图：

3.2. 性能测试结果

以下列举基于DPU （100G）网络方案的网络性能指标，并与非硬件卸载CNI方案做简单对比：

分类	性能指标	非卸载CNI方案	卸载CNI方案
网络	网络带宽	27.4Gbps	137Gbps
	网络PPS	3.4M	26M
	网络时延	783us	18us

从上表可知基于卸载CNI方案的网络性能相比于非卸载CNI方案来说，网络带宽提升了4倍，网络PPS提升了6.6倍，网络时延降低了97.7%

基于DPU（100G）存储方案性能指标，nvme over rdma对比nvme over tcp：

分类	性能指标	nvme over tcp	nvme over rdma
存储	顺序写吞吐	1146MiB/s	2577MiB/s
	顺序读吞吐	431MiB/s	5182MiB/s
	随机写IOPS	104k	232k
	随机读IOPS	63.1k	137k
	随机写时延	164us	60us
	随机读时延	429us	127us

从上表可知，nvme over rdma方式的存储在吞吐、IOPS、时延方面全面优于nvme over tcp方式的存储。另外，nvme over rdma场景下的存储性能远低于容器挂载硬盘时的性能(650kiops)，原因是当前虚拟机的硬盘是通过virtio方式挂载的，存在额外的虚拟化开销，性能上受到限制。

4. 优势总结

在KubeVirt虚拟机环境中，基于DPU硬件卸载的方案相较于传统的非卸载方案，具有显著的优势，这些优势主要体现在网络性能、资源利用率、时延降低以及存储性能加速等方面，具体总结如下：

1、降低网络复杂度和运维排障难度：

通过DPU的网络卸载能力，实现了网卡直通到虚拟机，减少了虚拟网络设备（veth pair、网桥、TAP设备等），极大地缩短了网络路径，降低了网络复杂性和运维排障难度，并减少了数据在传输过程中的延迟和损耗。

2、显著提升网络性能：

将虚拟机的流表卸载到DPU中，利用硬件进行流表处理，直接将网络数据对接到虚拟机，这一过程比软件处理更为高效，为虚拟机提供了接近物理网卡的极致性能。这种方式使得网络带宽提升了4倍，PPS（每秒包数）提升了6.6倍，网络时延降低了97.7%，显著提升了网络吞吐量和处理速度。

3、降低资源消耗：

将OVS（Open vSwitch）控制面和数据面都部署在DPU中，利用DPU的硬件资源进行网络数据包的转发和处理，大大减轻了Host主机CPU和内存的负担。在40Gbps的TCP/IP流量场景下，传统服务器容易因处理网络任务而耗尽CPU资源，而基于DPU的硬件卸载方案能够显著降低CPU占用率，使得服务器能够处理更多的计算任务或支持更高的网络负载。

4、加速存储性能：

通过yusur-csi提供的基于DPU的RDMA支持，相对于传统的TCP存储方案，能够实现硬件级别的性能加速。这种加速效果最低能达到2倍，最高能达到10倍，显著提升了存储系统的吞吐量和响应速度。

综上所述，基于DPU硬件卸载CNI方案通过缩短网络路径、降低资源消耗、减少网络时延以及加速存储性能等多方面优势，为云计算和虚拟化环境提供了更高效、更可靠的网络和存储解决方案。

本方案来自于中科驭数软件研发团队，团队核心由一群在云计算、数据中心架构、高性能计算领域深耕多年的业界资深架构师和技术专家组成，不仅拥有丰富的实战经验，还对行业趋势具备敏锐的洞察力，该团队致力于探索、设计、开发、推广可落地的高性能云计算解决方案，帮助最终客户加速数字化转型，提升业务效能，同时降低运营成本。