中文版arch design充分利用OpenStack的优点用户需要精心准备设计及架构

OpenStack架构设计指南当前(201505©2014,2015OpenStackSomerights求、揣摩透些用例。LicensedundertheApacheLicense,Version20(the"License")youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicenseYoumayobtainacopyoftheLicenseathttp//wwwapacheorg/licenses/LICENSE2Unlessrequiredbyapplicablelaworagreedtoinwriting,softwaredistributedundertheLicenseisdistributedthespecificlanguageerningpermissionsandlimitationsundertheLicenseExceptwhereotherwisenoted,thisislicensedunderCreativeCommonsAttributionShareAlike30License monsorg/licenses/bysa/3前 约 文档变更历 介 目标读 本书是如何组织 我们为什么及如何写作此 方法 通用 用户需 技术因 运营因 架 示 计算 用户需 技术因 运营因 架 示 用户需 技术因 运营因 架 示 网络 用户需 技术因 运营因 架 示 多区 用户需 技术因 运营因 架 示 混合 用户需 技术因 运营因 架 示 可大规模扩展的类 用户需 技术因 运营因 特殊场 多种类型宿主机的例 特殊网络应用的例 软件定义网 桌面即服 OpenStack上的 专门的硬 参 文 问答OpenStack邮件列 OpenStack百 TheOpenStack聊天室频 文档反 术语

$提示符表示任意用户，包括root用户，都可以运行令

#提示符表明命令仅为root可以执行。当然，用户如果可以使用sudo命令的话，也可以运行此提示符后面令。RevisionSummaryofOctober15,July21,1目标读 本书是如何组织 我们为什么及如何写作此 方法 在云计算技术的“淘金热”中，OpenStack无疑是作为者出现的，在云自助服务和基础设施即服务()的市场，为形形的>组织发现更大的一个完美的云架构可以提供一个稳定的IT环境，可轻松需要的资源、基于使用的、按需扩充容量、恢复、安全等。但是一个完美的云ThisbookhasbeenwrittenforarchitectsanddesignersofOpenStackForaguideondeployingandoperatingOpenStack,pleaserefertotheOpenStackOperationsGuide().例时，请记住需要阅读的章节，以为云制定完整的设计。本指南中覆章节特殊用例阐释了上述所定义的使用案例中没有覆盖到的架构信息。Opentack文档相关的板块中关于安装和配置的相关向导/指南已经有很多资料了，寻找想要的即可。本书是基于sprint格式书写的，rint格式是一种针对写书的便利、快的知请kpints点 )祝了本书的完成。整个过程我们在中使用#OpenStackDesignFaithBosworthAdamHyde帮助我们轻松驾驭BookSprintcast,EMC,Mirantis,Rackspace,RedHat,Verizon和VMware,能够让我们花时间做点有意义的事情。尤其感谢AnneGentleKennethHui，由于二位的和组织，才有此书诞生的机会。AlexandraSettle(Rackspace)AnthonyVeiga(Comcast)BethCohen(Verizon)KevinJackson(Rackspace)MaishSaidel-Keesing(Cisco)NickChase(Mirantis)ScottLowe(VMware)@scottSeanCollins(Comcast)SeanWinn(Cloudscaling)SebastianGutierrez(RedHat)StephenGordon(RedHat)VinnyValdez(RedHat)云的在于它可以干任何事。无论从健壮性还是灵活性，都是基于用户场景开发功能.基于用户场景开发功能，可轻松开发测试用例，OpenStack已经有的工具集。认为建立OpenStack的只有一种好办法，那只能弄巧成品一起建立关键功能显得不可或缺。尽管云被设计出来是让事情变得更简单，但是要“使用云”不仅仅用这些优点，当然云还有的优点，也得一并考虑。结构那些大型的、单层次的、铁板一块的旧的应用是非常典型的不适合 如果应用程序依赖特别的硬件，比如特别的或者是类似指

2用户需 技术因 运营因 架 示 当构建通用型云时，用户需要遵循Infrastructure-as-a-Service()模以下用户考量的内容来自构建者的记录，并非最终用户。 空 构建产品，但也有替代品，可能使通用云的正确选择。例如，一ExamplesofsuchlegalframeworksincludethedataprotectionframeworkoftheEuropeanUnionandtherequirementsoftheFinancialIndustryRegulatoryAuthorityintheUnitedStates.Consultalocalregulatorybodyformoreinformation.

用需求的情况运行各式各样的应用。这里（OpenStack通能是这么多了，不能提供的云场景。

用，组织需要整个架构中的控制点以及组件。6[113 安全应根据资产，和脆弱性风险评估矩阵来实现。对领域来说，更加增加了计算安全、和信息安供服务，设计多个资源池可帮助确保这样，当实例被调度到hypervir节署、支持和的好处。OpenStack支持配置CU和内存。默认的CU超分配比例是6：。在设计阶段就要想要是否决定调整此超分配比例，因为这会直接影响到用户计算节点的硬件布局。块竹是非常的。在未来给云增加计算资源池，这种不可预测是不会带来传统的OpenStack云是有多个网段的，每个网段都提供在云中不仅是 没有认证的很有帮助。在作为OpenStack计算组件的部分遗留网络(nova-network)和OpenStack

遗留的网络服务(nova-network)主要是一个二层的网络服务，有两种模式的功能实现。在遗留网络中，两种模式的区别是它们使用VAN的方式不同。当使用遗留网络用于浮动网络模式时，所有的网络硬件节点和设备通过一个二层的网段来连接，提供应用数据的◦提供租户网络。OpenStack网络 OpenStack网络(neutron)是第一次实通用的方式包括GRE隧道，VXLAN封装以及控制节点和swift是唯一的需要连接到此网段的设备。也有一些用例中， 第三个网段用于为应用程序和消费者物理网络，也为最终用户云中运行的应用程序提供网络。此网络是能够云API的网络，并不能 规划OpenStack对象当为OpenStack对象设计硬件资源时，首要的目标就尽可能的为每个资源节点加上最多的，当然也要在每TB的花费上保持最低。这往往涉及我们并不建议为OpenStack对象投资企业级的设备。OpenStack对象存能保证数据可用，而这都无须特别的数据设备。Openack对象一个亮点就是有混搭设备的能力，基于swift环的机制。当用户设计一个swit集群时，建议将大部分>的成本花在上，保证永久可用。市场上多数的服务器使用4U，可容纳60块甚至的的，在对象服务中配置数据多少份保存(默认情况是3份)。每份规划OpenStack 需要使用第插件和企业级的块解决方案，以满足此高级需求。进选择SUSELinuxEnterpriseServer数组织还是会从版支持的包或仓库去安装OpenStack(使用了XenServer,也限制到基于CenOSdom0操作系统。 支 KVM(andvSphere(vCenterandAcompletelistofsupportedhypervisorsandtheircapabilitiescanbefoundatOpenStackHypervisorSupportMatrix.或Xen。特定的hypervisor需要根据特定的功能和支持特性需求来做出通过OpenStack云平台提供的特性决定了选择最佳的hyperviosr。举个例子，技能的去管理hypervir或操作系统，Hyper-V也许是最好的选择。即使是V要记得Openck是支持多种hypeisor的。在设计通用型用时需要考虑到不同的hypervisor有他们特定的硬件需>求。例如欲整合VMware的特性：活迁移，那么就需要安装安装,给Eihyperisr所使用的VCenter/vSphere，这即是增加的基础设施需求。在混合的hypeviso环境中，等于聚合了计算资源，但是各个hypeor定义了各自的能力，以及它们分别对软、硬件特殊的需求等。这些功能需要明确给最终用户，或者通过为实例类型定义的元数据来。OpenStack组件OpenStack计算(OpenStack网络(OpenStackImageserviceOpenStack认证(OpenStackemetrymodule通用型云还包括OpenStack对象(swift).。选择OpenStack(cinder)是为应用和实例提供持久性的

Opentack环境提供高可用的软件。设计的决定围绕着底层的消息队列会使用Galera在这些场景中，服务的依赖于预订的机器个节点才可满足Galer现的高可用也很靠谱。这些高可用的软件Keepalived或基于Corosync的aceker。aceker和Corosync配合起来可以提供双活或者单活的高可用配置，至于是否双活取决于Opentack环境中特别的服务。使用控制器服务的性能不仅仅限于处理器的强大能力，也受限于所服务的并发用户。确认应用程序接口和Horizo服务的负载测试可以>承受来自用户客户的压力。要特别关注Opentak认证服务(Keystone)的负载，Keystone为所有服务提供认证和，无论是最终用户还是OpenStack务如果此控制器服务没有正确的被设计，会导致整个环境的性能低下。就要求使用10GbE。运行着的实例性能收到了它们的速度限制。设计例如，web应用的实例在公网上运行的是OpenStack网络中的1GbE，但是其后端的数据库使用的是OpenStack网络的10GbE以数据，在某些情况下，为了更大的吞吐量使用聚合这样的设计。超分配比例。默认情况下OpenStac计算设置16:为CPU的超分配比例，内存为1.:1。运行跟高比例的超分配即会导致有些服务无法启动。调整您的计算环境时，为了避免这种情况下必须。运行一个通用型的Onk环境保持默认配置就可以，但是也要检测用户的环境中使用量的增加。关注的流量性能。无论怎么，都得在控制器和计算主机上考虑使用的数据网络和的接口。 性是此系统的天生特性，所以数据将会影响到整个系统的性能。在此例中，网络使用10GbE(或更高)网络是我们所建议的。当决定网络功能的时候务必谨慎。当前的Opentack不仅支持遗留网络a在提供高可用 时有各自的优缺点。遗留网络提供的网络服务的代码是由OpenStack计算来 的，它可提供移除来自路由的单点故障特性，但是此特性在当前的Openstack网络中不被支持。遗留网络的多主机功能受限于仅在运行实例的主机，一旦失效，此实例将无法被。另一方面，当使用OpenStack网络时，Openack控制器服务器或者是分离的网络主机掌控路由。对于部署来说，需要在网络中满足此特性，有可能使用第软件来协助高可用的层路由。这么做允许通常的应用程weOpentack在此情况下，交换基础设施必须支持层路由。anddisadvantages.TheyarebothvalidandsupportedoptionsthatfitdifferentnetworkdeploymentmodelsdescribedintheOpenStackOperationsGuide.FormoreinformationonhighavailabilityinOpenStack,seetheOpenStackHighAvailabilityGuide.这些安全域可以映射给分开的OpenStack部署，也可以是合并的。例如，理无况人须安问需求取决的实例是公有的，私有的，还是混合的。握着由实例生成的计算机数据，但是不可以通过云来，包括应用程序限互联网，所以应指定此域是不可信任的。或许私有云提供商可以稍传输的都是的数据，比如配置参数、用户名称、等。多数部署此 的服务或者其他人正常的服务，证服务允许LDAP作为认证流程的一部分。IncludingsuchsystemsinanOpenStackdeploymentmayeaseusermanagementifintegratingintoexistingsystems.理解用户的认证需要一些敏感信息如用户名、和认证令牌是非常重要为了能够在安装之后能够支持和，OpenStack云管理需要运维人员理解设计架构内容。运维人员和工程师人员的技能级别，以及他们之间的计划内(计算节点自动挂接到Openack云，结果就是为Openack云添加的计算容量，亦即是横向扩展。此流程需要节点是安置在合适的可用区域并且CU其它实例故障。加大超分配的比例另外的风险是当计算节点失效后会计算主机可以按需求来进行相应的组件升级，这就是中的纵向扩展。 Foradeeperdiscussiononmanyofthesetopics,refertotheOpenStackOperationsGuide.CPU

延伸 服务器上还能够继续添加直到到达其限制的资源数目 考虑为“甜点“。刀片拥有卓越的密度。举例，无论是HPBladeSystemDellPowerEdgeM1000e，均支持在占用10U的机柜空间下达到16台服1U机架式服务器仅占用1U的机柜空间，他们的有点包密度，支持双插槽多核的CPU，支持内存扩展。局限性就是，有限的容量、有限的

对于通用型Opentack预料或预期在每个hypervir上可以运行多少实例，是部署中衡量大小的一个普遍元素。选择服务器硬件需要支持预期的实例密度。主物理数据中心【相对应的有虚拟数据中心，译者注】受到物理空

至少为每个机架连接两条网络。如果架构要求的冗余，也许确保选择的服务器硬件的配置支持足够的容量(或扩展性)，以满足所选择的横向扩展解决方案的需求。举例，如果需求是基于集中存储解决方案，比如厂商的集中阵列需要InfiniBand或FDDI连接，那络扩展卡的兼容性问题，所以要潜在影响和兼容性问题，以及架构硬件结构主要是由所选择的体系结构来确定。架构的选择，以及相应的硬件，通过评估可能的解决方案，即针对关键的因素，用成本在整个系统的开销中占有很大一部分。对于 是提供商的支持，以及更加倾向于商业的解决方案，尽管它们可扩 可扩展性是通用型OpenStack云主要考虑的因素。正因为通用型云展性 没有固定的使用模式，也许导致预测最终的使用大小是很的 expandability和scalability 算主机合适的硬件上部 时，需要支 和计算服务在同一台硬件连通性 确保连通性，如果协议作为解决方案的一部分使用的是非以太网，那么选择相应的硬件。如果选择了中心化的阵列，hypeisor若镜像就得能够连接到阵列。用量 特定的架构如何使用是决定架构的关键。一些配将直接影响到架构，包括用于hypervisor的临时实例存储，OpenStack对象使用它来作为对象服务。

及。 盘来提供高性能的块池。即使是为实例运行的临时的磁盘也得考 别的选择对的需求来说须性能和可用性兼顾。GbE)会影响(10GbE)仅会影响到整个设计的例子，CumulusLinux具有运行多数交换机供应商的硬件的能力。 端口由于端口数量的需求，就需要更大的物理空间，以至于会影响到密度网络的设计。一旦首选敲定了高端口密度，在设计中就得考虑为计算和留下机间。进一步还得考虑容错设备和电力密度。高 40GbE(甚至是100GbE)。 连通 一个OpenStack云中所有的节点都需要网络连接。在一些情况下，性 节点需要多个网段。云的设计必须围绕充足的网络容量和带

为确保云内部节点不会被中断，我们建议网络架构不要存在单软件选择对于通用型OpenStackOpenStack操作系统(OS)和hypervisor对于整个设计有着深刻的影响。选择一个特定的操作系统和hypervisor能够直接影响到服务器硬件的选择。确保硬件和拓扑支持选择好的操作系统和Hypervisor组合。也得确保网络硬件的选择和拓扑可在选定的操作系统和Hypervisor组合下正常工作。例如，如果设计中使用了链路聚合控制协议(LAC)的话，操作系统和hypervior支持它才可正常工作。本 选择商业支持的hypesor，诸如微软HyperV，和使用社区支的hyervisor有KVM,KinstancerXen。当比较开源操作系统解决方不。

依赖于所选定的hypervior，相关工作人员需要受过对应的培训以及接受相关的知识，才可支持所选定的操作系统和hpervir组合。如果没有的话，那么在设计中就得考虑培训的提供是需要另外的开销的。

Ubuntu和Kinstance的管理工具和VMwarevhere的管理工具是不一样的。尽管Openack支持它们所有的操作系统和hypervir组合。这也会对其他的设计有着非常不同的影响，结果就是选择了一种组合再作出选择。

确保所选择的操作系统和Hypervir组合能满足相应的扩展r组合目标实例-主机比例。性在的安全补丁。为操作系统-r组合打安全补丁的频率会影响到性能，而且补丁的安装流程也会影响到工作。

用户需要考虑此操作系统和Hypervisorrvior怎么互动，甚至包括和其它的软件。操作某一操作系统-hypervir组合的故障排除工具，和操作其他的操作系统-hypervir组合也许根本就不一样，那结果就是，设计时就需要交付能够使这两者工具集都能工作的工具。OpenStack组件SelectingwhichOpenStackcomponentsareincludedintheoveralldesignandImageservice,arerequiredineveryarchitecture.Othercomponents,likeOrchestration,arenotalwaysrequired.包含了编排但是去除了metry，那么这个设计就无法使用编排的自动SomeofthesesoftwarepackagesaredescribedinmoredetailintheOpenStackHighAvailabilityGuide(refertotheNetworkcontrollerclusterstackchapteroftheOpenStackHighAvailabilityGuide).诸如集群、日志、以及告警。Inclusionofclusteringsoftware,suchasCorosyncorPacemaker,isdeterminedprimarilybytheavailabilityrequirements.Theimpactofincluding(ornotincluding)thesesoftwarepackagesisprimarilydeterminedbytheavailabilityofthecloudinfrastructureandthecomplexityofsupportingtheconfigurationafteritisdeployed.TheandconfigurationofCorosyncandPacemaker,shouldthesepackagesneedtobeincludedinthedesign.Logstash,Splun，instancewaeLogightOpenStack组件通常需要后端的数据库服务以存放状态和配置信息。选求的。OpenStack服务支持的连接数据库的方式是由SQLAlchemypython所驱要低的多。关于设计此类型云的指南，请参考第3章计算型[39]。的考量和规划。关于此类型云的设计指南，请参考第5章网络型[89]。 需求的负载。关于设计此类型云的指南，请参考第4章 型[67]。 典型的架构：Tomcat+Nginx+MariaDB。为了迎合他们的4GB内存的编排环境是混合使用Puppet和。每天都会产生大量的日志文件运行140个web实例以及少量的MariaDB实例需要292颗vCPU,以及54GB内存。在典型的1U的服务器，使用双socket，16核，开启超线程的InCU，为2:的CPU超分配比例，可以得出需要台这样的OpenStac计算节点。AdditionalcapabilitiescanberealizedbymovingstaticwebcontenttobeservedfromOpenStackObjectStoragecontainers,andbackingtheOpenStackImageservicewithOpenStackObjectStorage. ，请使用10GbE或更高的网络连接。借助于Orchestration和emetry模块可以为web应用环境提供自动扩展的能力。使用Puppet定义web应用的HeatOrchestrationTemtes们在生产环境的话要权衡它的稳定程度。3用户需 技术因 运营因 架 示 Acompute-focusedcloudisaspecializedsubsetofthegeneralpurposeOpenStackcloudarchitecture.UnlikethegeneralpurposeOpenStackarchitecture,whichhostsawidevarietyofworkloadsandapplicationsanddoesnotheavilytaxanyparticularcomputingaspect,acompute-intensiveworkloadsmaybeCPUintensive,RAMintensive,orboth;theyarenottypicallystorageintensiveornetworkintensive.Compute-focusedworkloadsmayincludethefollowingusecases:持续集成/持续部署Basedontheusecaserequirements,suchcloudsmightneedtoprovideadditionalservicessuchasavirtualmachinedisklibrary,fileorobjectstorage,firewalls,loadbalancers,IPaddresses,ornetworkconnectivityintheformofoverlaysorvirtuallocalareanetworks(VLANs).Acompute-focusedOpenStackclouddoesnottypicallyuserawblockstorageservicesasitdoesnotgenerallyhostapplicationsthatrequirepersistentblockstorage.HighutilizationofCPU,RAM,orbothdefinescomputeintensiveworkloads.Userrequirementsdeterminetheperformancedemandsforthecloud. Costisnotgenerallyaprimaryconcernforacompute-focusedcloud,howeversomeorganizationsmightbeconcernedwithcostavoidance.Repurposingexistingresourcestotacklecompute-intensivetasksinsteadofacquiringadditionalresourcesmayoffercostreductionopportunities.上 Compute-focusedcloudscandeliverproductsmorequickly,时 examplebyspeedingup 'ssoftwaredevelopmentcycle(SDLC)forbuildingproductsand

Companiesthatwanttobuildservicesorproductsthatrelyonthepowerofcomputeresourcesbenefitfromacompute-focusedcloud.Examplesincludetheysisoflargedatasets(viaHadooporCassandra)orcompletingcomputationalintensivetaskssuchasrendering,scientificcomputation,orsimulations.locationsduetoregularissuesand,moreimportantly,cannotresideinotherlocationsforthesamereason.ExamplesofsuchlegalframeworksincludethedataprotectionframeworkoftheEuropeanUnionandtherequirementsoftheFinancialIndustryRegulatoryAuthorityintheUnitedStates.Consultalocalregulatorybodyformoreinformation.architecturedesign: Ifaprimarytechnicalconcernistodeliverhighperformancecapability,thenacompute-focuseddesignisanobviouschoice持 Workloadscanbeeithershort-livedorlong-running.Short- workloadscanincludecontinuousintegrationandcontinuousdeployment(CI-CD)jobs,whichcreatelargenumbersofcomputeinstancessimultaneouslytoperformasetofcompute-intensivetasks.Theenvironmentthencopiestheresultsorartifactsfromeachinstanceintolong-termstoragebeforedestroyingtheinstance.Long-runningworkloads,likeaHadooporhigh-performancecomputing(HPC)cluster,typicallyingestlargedatasets,performthecomputationalworkonthosedatasets,thenpushtheresultsintolong-termstorage.Whenthecomputationalworkfinishes,theinstancesremainidleuntiltheyreceiveanotherjob.Environmentsforlong-runningworkloadsareoftenlargerandmorecomplex,butyoucanoffsetthecostofbuildingthembykeethemactivebetweenjobs.Anotherexampleoflong-runningworkloadsislegacyapplicationsthatarepersistentovertime.Workloadstargetedforacompute-focusedOpenStackcloudgenerallydonotrequireanypersistentblockstorage,althoughstorage.Asharedfilesystemorobjectstoremaintainstheinitialdatasetsandservesasthedestinationforsavingthecomputationalresults.Byavoidingtheinput-output(IO)overhead,youcansignificantlyenhanceworkloadperformance.Dependingonthesizeofthedatasets,itmaybenecessarytoscaletheobjectstoreorsharedfilesystemtomatchthestoragedemand.用 Likeanyothercloudarchitecture,acompute-focused界 cloudrequiresanon-demandandself-serviceuserEndusersmustbeabletoprovisioncomputingpower,storage,theinfrastructureuptoasubstantiallevelwithoutdisruptinghostoperations.安 Securityishighlydependentonbusinessrequirements. example,acomputationallyintensedrugdiscoveryapplicationhasmuchhighersecurityrequirementsthanacloudforprocessingmarketdataforaretailer.Asageneralrule,thesecuritymendationsandguidelinesprovidedintheOpenStackSecurityGuideareapplicable.Fromanoperational,acomputeintensivecloudissimilartoageneral-purposecloud.Seethegeneral-purposedesignsectionformoredetailsonoperationalrequirements.Inacompute-focusedOpenStackcloud,thetypeofinstanceworkloadsyouprovisionheavilyinfluencestechnicaldecisionmaking.Forexample,specificusecasesthatdemandmultiple,short-runningjobspresentdifferentrequirementsthanthosethatspecifylong-runningjobs,eventhoughbothsituationsarecomputefocused.tosupportelasticgrowthinordertomeetuserSLADeterministiccapacitynningisthepathtopredictingtheeffortprocessisimportantbecause,whenaservice esacriticalpartofauser'sinfrastructure,theuser'sexperiencelinksdirectlytotheSLAsoftheclouditself.Incloudcomputing,itisnotaveragespeedbutspeedconsistencythatdeterminesaservice'sperformance.Therearetwoaspectsofcapacitynningtoconsider:nningtheinitialdeploymentnningexpansionofittostayaheadofthedemandsofcloudntheinitialfootprintforanOpenStackdeploymentbasedonexistinginfrastructureworkloadsandestimatesbasedonexpecteduptake.Thenumberofexpectedconcurrentinstances: mitfractioncores)/virtualcoresperRequiredstorage:flavordisksize×numberofUsetheseratiostodeterminetheamountofadditionalinfrastructureneededtosupportthecloud.Forexample,considerasituationinwhichyourequire1600instances,eachwith2vCPUand50GBofstorage.Assumingthedefault mitrateof16:1,workingoutthemathprovidesanequationof:1600(16x需要50GBx/va/i/nv/nstance载A入总体。Consider,forexample,thedifferencesbetweenacloudthatsupportsamanagedweb-hostingtformandonerunningintegrationtestsforadevelopmentprojectthatcreatesoneinstancepercodecommit.Intheformer,theheavyworkofcreatinganinstancehappensonlyeveryfewmonths,whereasthelatterputsconstantheavyloadonthecloudcontroller.Theaverageinstancelifetimeissignificant,asalargernumbergenerallymeanslessloadonthecloudcontroller.Asidefromthecreationandterminationofinstances,considertheimpactofusersaccessingtheservice,particularlyonnova-apianditsassociateddatabase.Listinginstancesgathersagreatdealofinformationand,giventhefrequencywithwhichusersrunthisoperation,acloudwithalargenumberofuserscanincreasetheloadsignificantly.Thiscanevenoccurunintentionally.Forexample,theOpenStackDashboardinstancestabrefreshesthelistofinstancesevery30seconds,soleavingitopeninabrowserwindowcancauseunexpectedload.Considerationofthesefactorscanhelpdeterminehowmanycloudcontrollercoresyourequire.Aserverwith8CPUcoresand8GBofRAMserverwouldbesufficientforarackofcomputenodes,giventheabove能需求，包括性能(spindles/core),内存可用性(RAM/core),网络带宽(Gbps/core),以及整个的CPU性能(CPU/core).Thecloudresourcecalculatorisausefultoolinexaminingtheimpactsofdifferenthardwareandinstanceloadouts.See: Akeychallengefornningtheexpansionofcloudcomputeservicesistheelasticnatureofcloudinfrastructuredemands.Previously,requiredaheadoftime,allowingtimeforreactiveprocurementprocesses.Cloudcomputingusershavecometoexpecttheagilityofhavinginstantandforsuddenburstsinusage.nningforexpansionisabalancingact.nningtooconservativelycanleadtounexpectedoversubscriptionofthecloudanddissatisfiedusers.nningforcloudexpansiontooaggressivelycanleadtounexpectedunderutilizationofthecloudandfundsspentunnecessarilyonoperatingThekeyistocarefullymonitorthetrendsincloudusageovertime.Theintentistomeasuretheconsistencywithwhichyoudeliverservices,nottheaveragespeedorcapacityofthecloud.Usingthisinformationtomodelcapacityperformanceenablesuserstomoreaccuraydeterminethecurrentandfuturecapacityofthecloud.CPUAdaptedfrom:computenodes.html#cpuchoiceIncurrentgenerations,CPUshaveupto12cores.IfanInCPUsupportsHyper-Threading,those12coresdoubleto24cores.AserverthatsupportsmultipleCPUsmultipliesthenumberofavailablecores.Hyper-ThreadingisIn'sproprietarysimultaneousmulti-threadingWhethertheusershouldenableHyper-ThreadingonaCPUdependsontheusecase.Forexample,disablingHyper-Threadingcanbebeneficialinintensecomputingenvironments.RunningperformancetestsusinglocalworkloadswithandwithoutHyper-Threadingcanhelpdeterminewhichoptionismoreappropriateinanyparticularcase.IftheymustruntheLibvirtorKVMhypervisordrivers,thenthecomputenodeCPUsmustsupportvirtualizationbywayoftheVT-xextensionsforInchipsandAMD-vextensionsforAMDchipstoprovidefullOpenStackenablesusersto mitCPUandRAMoncomputenodes.Thisallowsanincreaseinthenumberofinstancesrunningonthecloudatthecostofreducingtheperformanceoftheinstances.OpenStackComputeusesthefollowingratiosbydefault:RAM默认的CU超分配比例是,这意味着调度器可以为每个物理核分配6拟核。举例来说，如果物理节点有2个核，调度器就拥有2典型的flavor定义中，每实例4个虚拟核，那么此超分配比例可以在此物理节点上提供个实例。YoumustselecttheappropriateCPUandRAMallocationratiobasedonparticularusecases.Cryptographicroutines受益于硬件随机数，以避免entropyDatabasemanagementsystemsthatbenefitfromtheavailabilityofSSDsforephemeralstoragetoizeread/writetime.Hostaggregatesgrouphoststhatsharesimilarcharacteristics,whichcanincludehardwaresimilarities.Theadditionofspecializedhardwaretoaclouddeploymentislikelytoaddtothecostofeachnode,soconsidercarefullyconsiderationwhetherallcomputenodes,orjustasubsettargetedbyflavors,needtheadditionalcustomizationtosupportthedesiredworkloads.Inordertofacilitatepackingofvirtualmachinesontophysicalhosts,thedefaultselectionofflavorsprovidesasecondlargestflavorthatishalfthesizeofthelargestflavorineverydimension.IthashalfthevCPUs,halfthevRAM,andhalftheephemeraldiskspace.Thenextlargestflavorishalfthatsizeagain.Thefollowingfigureprovidesavisualrepresentationofthisconceptforageneralpurposecomputingdesign:ThefollowingfiguredisysaCPU-optimized,packedThesedefaultflavorsarewellsuitedtotypicalconfigurationsofcommodityserverhardware.Toizeutilization,however,itmaybenecessarytocustomizetheflavorsorcreatenewonesinordertobetteraligninstancesizestotheavailablehardware.FormoreinformationonFlavorssee:Sothatworkloadscanconsumeasmanyresourcesasareavailable,donotsharecloudinfrastructure.Ensureyou modatelargescaleThedurationofbatchprocessingdiffersdependingonindividualworkloads.Timelimitsrangefromsecondstohours,andasaresultitisdifficulttopredictresourceuse.Thesecurityconsiderationsforthisscenarioaresimilartothoseoftheotherscenariosinthisguide.Asecuritycomprisesusers,applications,servers,andnetworksthatsharecommontrustrequirementsandexpectationswithinasystem.Typicallytheyhavethesameauthenticationandauthorizationrequirementsandusers.Youcanmapthesesecuritysindividuallytotheinstallation,orcombinethem.Forexample,somedeploymenttopologiescombinebothguestanddatasontoonephysicalnetwork,whereasinothercasesthesenetworksarephysicallyseparate.Ineachcase,thecloudoperatorshouldbeawareoftheappropriatesecurityconcerns.MapoutsecuritysagainstspecificOpenStackdeploymenttopology.Thesandtheirtrustrequirementsdependonwhetherthecloudinstanceispublic,private,orhybrid.Thepublicsecurityisanuntrustedareaofthecloudinfrastructure.ItcanrefertotheInternetasawholeorsimplytonetworksoverwhichtheuserhasnoauthority.Alwaysconsiderthisuntrusted.Typicallyusedforcomputeinstance-to-instancetraffic,theguestsecurityhandlescomputedatageneratedbyinstancesonthecloud.Itdoesnothandleservicesthatsupporttheoperationofthecloud,forexampleAPIcalls.PubliccloudprovidersandprivatecloudproviderswhodonothavestringentcontrolsoninstanceuseorwhoallowunrestrictedInternetaccesstoinstancesshouldconsiderthisanuntrusted.PrivatecloudprovidersmaywanttoconsiderthisaninternalnetworkandthereforetrustedonlyiftheyhavecontrolscetoassertthattheytrustinstancesandalltheirThemanagementsecurityiswhereservicesin ct.Sometimesreferredtoasthe"controlne",thenetworksinthis datasuchasconfigurationparameters,usernames,andpasswords.Inmostdeploymentsthisisatrusted.ThedatasecuritydealswithinformationpertainingtothestorageserviceswithinOpenStack.Muchofthedatathatcrossesthisnetworkhashighintegrityandityrequirementsanddependingonthetypeofdeploymenttheremayalsobestrongavailabilityrequirements.decisionsandassuchwedonotassignthisadefaultlevelofWhendeployingOpenStackinanenterpriseasaprivatecloud,youcangenerallyassumeitisbehindafirewallandwithinthetrustednetworkalongsideexistingsystems.Usersofthecloudaretypicallyemployeesortrustedindividualsthatareboundbythesecurityrequirementssetforthbythe .Thistendstopushmostofthesecuritystowardsamoretrustedmodel.However,whendeployingOpenStackinaattackvectorssignificantlyincreases.Forexample,theAPIendpointsandthesoftwarebehindit evulnerabletohostileentitiesattemptingtogainunauthorizedaccessorpreventaccesstoservices.Thiscanresultinlossofreputationandyoumustprotectagainstitthroughauditingandappropriatefiltering.Takecarewhenmanagingtheusersofthesystem,whetherinpublicorprivateclouds.TheidentityserviceenablesLDAPtobepartoftheauthenticationprocess,andincludessuchsystemsasanOpenStackdeploymentthatmayeaseusermanagementifintegratedintoexisting mendcingAPIservicesbehindhardwarethatperformsSSLtermination.APIservicestransmitusernames,passwords,andgeneratedtokensbetweenmachinesandAPIendpointsandthereforemustbeFormoreinformationonOpenStackSecurity,seehttp://OpenStack组件Duetothenatureoftheworkloadsinthisscenario,anumberofcomponentsarehighlybeneficialforaCompute-focusedcloud.ThisincludesthetypicalOpenStackcomponents:OpenStack计算(OpenStackImageserviceOpenStack认证(keystone)OrchestrationItissafetoassumethat,giventhenatureoftheapplicationsinvolvedinthisscenario,theseareheavilyautomateddeployments.MakinguseofOrchestrationishighlybeneficialinthiscase.Youcanscriptthedeploymentofabatchofinstancesandtherunningoftests,butitmakessensetousetheOrchestrationmoduletohandlealltheseactions.emetry模块(emetryandthealarmsitgeneratessupportautoscalingofinstancesusingOrchestration.UsersthatarenotusingtheOrchestrationmodulesolutionstofulfilltheirmeteringandmonitoringrequirements.Seealso:loggingmonitoring.htmlOpenStack块Duetotheburst-ablenatureoftheworkloadsandtheapplicationsandinstancesthatperformbatchprocessing,thiscloudmainlyusesmemoryorCPU,sotheneedforadd-onstoragetoeachinstanceisnotalikelyrequirement.ThisdoesnotmeanthatyoudonotuseOpenStackBlockStorage(cinder)intheinfrastructure,buttypicallyitisnotacentralWhenchoosinganetworkingtform,ensurethatiteitherworkswithalldesiredhypervisorandcontainerandtheirOpenStackYoucanmixnetworkingtformsthatprovideML2mechanismsdrivers.Operationally,thereareanumberofconsiderationsthataffectthedesignofcompute-focusedOpenStackclouds.Someexamplesinclude:EnforcingstrictAPIavailabilityUnderstandinganddealingwithfailureManaginghostmaintenanceService-levelagreements(SLAs)arecontractualobligationsthatensuretheavailabilityofaservice.WhendesigninganOpenStackcloud,factoringinpromisesofavailabilityimpliesacertainlevelofredundancyandGuaranteesforAPIavailabilityimplymultipleinfrastructureservicescombinedwithappropriate,highlyavailableloadbalancers.Networkuptimeguaranteesaffecttheswitchdesignandmightrequireredundantswitchingandpower.FactoringofnetworksecurityrequirementsintoOpenStackcloudmanagementrequiresacertainlevelofunderstandingandcomprehensionofdesignarchitecture.Speci