Ang unang pagpagawas sa Blockstor, usa ka open-source distributed block storage management system para sa Kubernetes nga naghatag og data replication pinaagi sa DRBD, anaa na karon. Ang Blockstor kay REST API-compatible sa LINSTOR ug hapsay nga mogana uban sa kasamtangang client ecosystem, lakip na ang linstor command-line utility, CSI driver, Piraeus operator, ha-controller, ug ang golinstor library. Ang proyekto usa ka clean-room implementation sa Go, nga wala naggamit sa orihinal nga source code. Ang code giapod-apod ubos sa Apache 2.0 license ug gipalambo sulod sa Cozystack platform (CNCF Sandbox project).
Ang tagsulat sa proyekto mao si Andrey Kvapil (@kvaps), ang nagtukod sa Cozystack ug miyembro sa non-profit nga organisasyon nga Piraeus, nga nagpalambo sa LINSTOR operator ug CSI driver para sa Kubernetes. Nailhan siya sa komunidad sa Kubernetes isip usa ka tigpasiugda sa LINSTOR ug nakahatag na og daghang teknikal nga mga pakigpulong bahin sa hilisgutan. Sa sinugdanan giplano isip usa ka gamay nga inisyatibo sa "Biyernes", ang proyekto sa kadugayan nahimong gibana-bana nga 20 ka adlaw nga padayon nga trabaho. Sa pagkakaron, ang proyekto gipalambo isip usa ka proyekto sa panukiduki, apan gikonsiderar alang sa umaabot isip usa ka potensyal nga kapuli sa LINSTOR isip default nga sistema sa pagtipig sa Cozystack.
Ang mga hinungdan nga gikutlo sa paghimo sa bag-ong proyekto naglakip sa mga kalisud sa pagmentinar sa orihinal nga proyekto ug pagbalhin sa mga pagbag-o ngadto sa pangunang proyekto, ingon man ang mga limitasyon sa arkitektura sa LINSTOR. Ang orihinal nga proyekto naggamit ug usa ka request-based, real-time request processing model, nga nagpadayag sa mga problema sa sukod, samtang ang tagsulat nagtuo nga ang declarative reconciliation approach sa Kubernetes ug ang framework controller-runtime mas angay alang sa pagtukod og mga distributed system.
Dili sama sa LINSTOR, ang arkitektura sa Blockstor hingpit nga gibase sa pamaagi sa Kubernetes controller-runtime. Ang configuration ug kasamtangang estado sa sistema girepresentahan isip mga Kubernetes CRD object, ug ang sistema mismo wala gidisenyo aron mo-operate gawas sa usa ka Kubernetes cluster.
Lakip sa mga nag-unang bahin sa Blockstor:
- Gikopya nga mga tomo ibabaw sa DRBD base sa LVM, LVM-thin, ZFS, ZFS-thin ug mga file backend.
- Awtomatikong pagbutang sa mga replica base sa mga sona, mga kabtangan sa node, ug mga lagda sa replicas-on-different.
- Suporta para sa TieBreaker, quorum, ug live volume resizing.
- Abilidad sa pagtrabaho nga walay DRBD sa local (single-replica diskful) o diskless storage mode.
- Pag-encrypt sa mga volume gamit ang LUKS.
- Suporta sa snapshot: paghimo, pag-rollback, pag-clone, ug pagpahiuli isip usa ka bag-ong kapanguhaan.
- Pagbalhin sa mga snapshot sulod sa usa ka cluster gamit ang zfs send/recv ug thin-send-recv.
- Paghimo og mga storage pool gikan sa mga pisikal nga disk.
- Mga imahe sa container nga gitigom para sa lain-laing arkitektura (linux/amd64 ug linux/arm64) nga gipatik sa GHCR.
Usa ka talagsaon nga bahin sa proyekto mao ang kaylap nga paggamit sa mga himan sa AI atol sa pag-develop. Halos tanan nga code giandam gamit ang Claude Code (Opus 4.7 model) gikan sa Anthropic. Ang pag-develop nagpadayon halos tibuok adlaw sulod sa gibana-bana nga 20 ka adlaw. Sa pipila ka mga punto, hangtod sa 60 ka mga ahente sa AI ang nagdagan nga dungan, ug ang kinatibuk-ang dayalogo sa pag-develop gilangkoban sa gibana-bana nga 1320 ka mga hangyo gikan sa tagsulat ug gibana-bana nga 36 ka mga tubag sa modelo sulod sa usa ka padayon nga sesyon.
Ang katapusang output gilangkoban sa 1500 ka commit, nga gilangkoban sa 83 ka linya sa code para sa implementasyon ug laing 137 ka linya sa code para sa pagsulay. Sumala sa pasiunang mga banabana, gibana-bana nga 18.9 bilyon nga mga token ang nagasto, ug ang katumbas nga gasto niini nga gidaghanon gamit ang mga plano sa API mokabat sa gibana-bana nga $40.
Sa sinugdanan, ang awtor naglantaw sa halos hingpit nga autonomous nga pag-uswag pinaagi sa AI model, apan ang komplikado nga lohika sa DRBD nanginahanglan kanunay nga interbensyon sa tawo. Ang labing mahagiton nga mga aspeto naglakip sa mga senaryo sa convergence tali sa mga estado sa DRBD, pagtrabaho gamit ang Generation Identifier (GI), paglaktaw sa inisyal nga synchronization, ug pagproseso sa mga senaryo sa split-brain.
Tungod kay ang orihinal nga LINSTOR giapod-apod ubos sa GPL, ang code niini dili magamit direkta. Ang kadaghanan sa implementasyon gihimo pinaagi sa pag-analisar sa mga kontrata sa API, pamatasan sa utility, ang LINSTOR Python client, ug mga proyekto nga compatible sa lisensya, lakip ang piraeus-operator ug ang CSI driver.
Sa pinakakomplikado nga mga kaso, usa ka eskema nga adunay managlahing tahas sa AI agent ang gigamit: usa ka ahente ang nag-analisar sa LINSTOR source code ug naghimo og textual behavior specification, pagkahuman niini ang laing ahente nagpatuman sa functionality base lamang niini nga specification, nga wala direkta nga nagkopya sa source code. Tungod sa kakulang sa open-source tests para sa orihinal nga proyekto, ang test base kinahanglan nga tukuron nga independente.
Source: opennet.ru
