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2.16OPENSTACK在线视频

2.16OPENSTACK

下一节:2.17云计算小结

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2.16OPENSTACK课程教案、知识点、字幕

下面我们看一下

在OPENSTACK里头

一个虚拟性的生命周期

这个可能能够帮助大家

更清晰的理解

这个云的环境

是怎么样来工作的

那么刚才我们说到

所有的OPENSTACK操作

都是通过一系列定义好的

这个API来实现的

所以用户想启动一个虚拟机

他首先要通过用户界面

或者说命令行

给API发送一个命令

要叫create instance

创建这么一个实例

他发送给API之后

在OPENSTACK的内部

所有的消息传递

都是通过一个消息传递的队列

来实现的

所以这个API

就会记录下用户到底想创建什么

然后把调度请求

通过消息队列发送给调度器

那么调度器它就看什么

它看它自己的表

它看现在我哪台机器上放了东西

然后哪台机器还有空余的地方

可以实现用户的需求

那用户需求

用户说了我要几个CPU

我要多少内存我要多少硬盘

它看看哪台机器上

还有这样的地方

那么它就要找到可用的计算节点

也是通过消息队列

给某一个计算机点说

你能不能帮我建一个虚拟化

那如果这个节点说行

我帮你建

那么它就进入下一步

当然计算节点可以拒绝

为什么可以拒绝

它因为这种调度器

它可以是并发的

它可以有好几个调度器

为了负责均衡等等种种原因

它可以有好几个调度器

同时采取这些操作

或者是这个它有不一致的地方

就比如说

它觉得这地方还有信息

但是连接了计算节点

实际上它没有足够的资源了

或者这个节点干脆就死了

这种情况下

这节点可以拒绝可以不理它

那么调度器会重新再选

另外一个节点

直到它找到节点为止

但是它现在一般是找三次

找不到它就说我找不到了

然后就超时了

它就会返回一个错误给用户

但是它如果失败一次

它就会再去找其他人的

那么这个计算节点收到了任务

假如说它也有资源

它也想启这个虚拟机

那么它就会

首先它去调用

它本地的hypervisor

比如说kvm或者是什么东西

它把虚拟机启起来

启虚拟机的时候选择的参数

当然是用户传给它的

它启动虚拟机之后

它当然要把虚拟机的主硬盘挂上

就是它虚拟机

到底在操作系统的什么位置

这个时候它就要去找操作系统

那么操作系统在什么地方

它是在一个镜像存储的服务里

镜像存储服务没有划在这里

比如说

我们把它划在一个其他的地方

叫做Glance GLance是

OPENSTACK里镜像存储服务

那么计算节点

会去这里找它的镜像

那么它会把镜像复制到本地

如果它已经复制对本地了

比如说这个镜像别的人用过

那当然最好了可以从本地启了

如果没有的话

它会先去找Glance

把这个复制出来

这个过程它不是通过消息队列的

它就是直接找Glance直接复制

因为镜像比较大

它通过消息队列

是完全没有效率的

它就相当于

是去下载了一个镜像回来

就是这个一个感觉

然后它启了虚拟机之后

它把镜像放上

然后操作系统

就可以从镜像里头读出来了

这个虚拟机就算启起来了

启虚拟机呢还没用

这个虚拟机它没有网络访问

它是什么都连不了的

所以计算节点

就会跟网络节点发信息

这样也是通过消息队列

消息队列来讲

它是跟网络节点发信息

说你帮我启个网络吧

那么这个网络节点说好

那我帮你启一个网络

那我这个网络到底是什么什么

计算节点是通过API指导的

让网络节点帮它启一个网络

它把网络启好

给网络建立一个虚拟的端口

它自己在hypervisor

在它的那个虚拟机管理器上

建立一个端口

然后它就自己把这个虚拟机

连到虚拟的网络上去

然后网络节点通过配置了

各种网桥和VLAN等等

能够实现这么一个功能

就是说大家要找

这个虚拟机的时候

它知道到哪里去找

这个有很多种不同的实现方法

比如说用VLAN实现的

比如说用桥接实现

或者用隧道实现的等等

这些需要网络节点

和计算节点的一些配置

这些配置都是在这一步完成的

完成之后它会把建立的网络

以及和这个网络和虚拟机上的

关联这些东西都记录到数据库中

以方便以后再调动的时候再查询

这是网络配置

最后如果计算节点需要这个

新建的一个虚拟的磁盘卷的话

因为有些个人

他说我除了虚拟机上的

本地磁盘之外

我想挂一个共享的磁盘卷

这个磁盘卷是有虚拟的磁盘卷

这个时候

计算服务会去找这个存储服务

它会给存储服务一个API的调用

跟它说你帮我建一个存储的卷

另外我要多大的

我有什么要求

对可靠性对放的位置有什么要求

那么存储服务

就会在那个地方

给它建出一个卷来

然后把[00:04:46英]的地址

返回给计算节点

计算节点上的hypervisor

就会按照这个[00:04:51英]

把这一块虚拟的盘挂到虚拟机上

这时候虚拟机的操作系统

应该已经启来了

所以这时候操作系统

会用其他借用的功能

检测到我这儿多挂了一块盘

那么这个盘

我就把它挂到第一个下面

等着用户再把它[00:05:04英]上去

[00:05:06英]到那件系统里头去

这个就是虚拟机网络

和存储都已经搭好了

最后搭好之后

用户的界面

会不断的自动替你查询

搭好没有搭好没有

它会不断的问这个API

这个API会查询数据库

看看究竟搭好没有

但是这个时候

用户一看已经搭好了

它就返回搭好用户一看

已经搭好了

但是这个过程会用户来讲

它是异步的

注意到刚才这个过程

其实它是需要一段时间的

大概是若干秒钟

到一两分钟都不等

看你信息创建的大小

在这个过程中

用户并不是在等着

这个虚拟机创建好

它是一个完全异步的操作

它发出了这个命令之后

说你帮我创建一个虚拟机

这个操作就直接返回了

用户可以干什么都可以

然后他过一会儿再过来看

当然如果你想做成一个同步服务

你可以让界面在哪儿等着

然后它一遍一遍的查询

但是它事实上

在内部任何的操作

都是一些异步的操作

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1. 绪论

-授课视频

--什么是大数据

--大数据典型应用

--大数据的特点

--大数据技术体系

--大数据生态系统

--大数据技术挑战

-1. 绪论--Quiz 1

2.云计算

-授课视频

--2.1大数据和云计算关系概述

--2.2并行化理念

--2.3规模经济理念

--2.4从仓库规模计算机到云

--2.5云计算商业模式概述

--2.6云计算带来的价值

--2.7云计算的分类

--2.8虚拟化技术概述

--2.9计算虚拟化

--2.10网络虚拟化：基础

--2.11网络虚拟化：软件定义网络

--2.12软件定义网络实现

--2.13存储虚拟化：用户接口

--2.14存储虚拟化：分布式存储实现方式

--2.15虚拟化技术总结

--2.16OPENSTACK

--2.17云计算小结

-2.云计算--Quiz 2

3.文件存储

-授课视频

-3.文件存储--Quiz3

4. 处理框架

-授课视频

--4.1大数据的处理框架

--4.2MapReduce编程模型

--MapReduce执行过程

--4.4MapReduce数据流

--4.5MapReduce性能优化与容错

--4.7MapReduce总结

--4.9Pig Latin语法

--4.10Pig Latin 嵌套数据类型

--4.11Pig Latin 实现与优化

--Pig Latin 实现与优化（2）

--4.13类似框架

--4.14章节总结

-4. 处理框架--Quiz4

5.内存计算

-授课视频

--5.1内存计算概述

--5.2并行计算挑战

--5.3并行计算的局限性

--5.4大数据处理并行系统

--5.5内存计算需求

--5.6MapReduce文件传递数据

--5.7内存计算的可行性

--5.8内存层次的延迟

--5.9内存计算实例-spark

--5.10SPARK-RDD

--5.11大数据并行系统

--5.12Spark编程接口

--5.13Spark编程实例——Log挖掘

--5.14Spark编程实例——WorkCount

--5.15Spark实现技术

--5.16复杂的DAG示例

--5.17RDD性能的提高

--5.18Spark应用和生态环境

--5.19Spark的局限性

-5.内存计算--Quiz5

6. NoSQL

-授课视频

--NoSQL与Cassandra

--数据模型、接口、语言

--系统架构与Gossip协议

--一致性哈希与数据分区

--数据副本及一致性

--节点本地数据存储

-6. NoSQL--Quiz6

7. 流计算

-授课视屏

-7. 流计算--Quiz7

2.16OPENSTACK笔记与讨论

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