Детальная информация

Выпускная квалификационная работа посвящена автоматизации сборки, развертывания и проверки CSI-драйвера для спецификации Swordfish в среде Kubernetes. Анализ предметной области показал, что CSI-драйверы обеспечивают подключение СХД к Kubernetes через единый интерфейс, однако существующие решения обычно ориентированы на конкретные типы хранилищ, протоколы или экосистемы производителей. Для драйвера, работающего со Swordfish API, требуется воспроизводимый процесс проверки, охватывающий сборку, развертывание, подключение тома, диагностику и очистку тестового окружения. Предложенный подход автоматизации формирует повторяемый цикл проверки CSI-драйвера. Реализованный сценарий фиксирует порядок действий, сокращает объем ручных операций и подготавливает основу для расширения CI/CD-проверок с использованием csi-sanity. Целевой метрикой является трудоемкость повторяемого цикла проверки. Эксперимент показал сокращение времени полного цикла с 682 до 133 с, что соответствует снижению на 80,5 %. Время развертывания уменьшилось с 297 до 99 с, время очистки окружения - с 385 до 34 с. Количество ручных операций сократилось с 34 до 2, то есть на 94,1 %. Результаты подтверждают снижение трудоемкости проверки и повышение воспроизводимости работы с локальным Kubernetes-стендом.

The presented graduate qualification work is devoted to the automation of building, deploying, and verifying a CSI driver for the Swordfish specification in a Kubernetes environment. The domain analysis showed that CSI drivers enable Kubernetes to connect to storage systems through a unified interface. However, existing solutions are usually designed for specific storage types, protocols, or vendor ecosystems. A driver that works with the Swordfish API requires a reproducible verification process covering build, deployment, volume attachment, diagnostics, and cleanup of the test environment. The proposed automation approach forms a repeatable verification cycle for the CSI driver. The implemented scenario fixes the order of actions, reduces the number of manual operations, and provides a basis for extending CI/CD checks using csi-sanity. The target metric is the labor intensity of the repeatable verification cycle. The experiment showed a reduction in the total cycle time from 682 to 133 seconds, corresponding to an 80.5% decrease. Deployment time decreased from 297 to 99 seconds, while cleanup time decreased from 385 to 34 seconds. The number of manual operations was reduced from 34 to 2, corresponding to a 94.1% decrease. The results confirm a reduction in verification labor intensity and an increase in the reproducibility of work with the local Kubernetes test stand.