Openstack架构分析文档格式.docx

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2-1OpenStack概念架构

在此模型中，作者假设了需要与云交互的四个用户集：

developers,devops,ownersandoperators，并为每类用户划分了他们所需要的功能。

该架构采用的是非常普通的分层方法（presentation,logicandresources），它带有两个正交区域。

展示层，组件与用户交互，接受和呈现信息。

Webportals为非开发者提供图形界面，为开发者提供API端点。

如果是更复杂的结构，负载均衡，控制代理，安全和名称服务也都会在这层。

逻辑层为云提供逻辑（intelligence）和控制功能。

这层包括部署（复杂任务的工作流），调度（作业到资源的映射），策略（配额等等），镜像注册imageregistry（实例镜像的元数据），日志（事件和计量）。

假设绝大多数服务提供者已经有客户身份和计费系统。

任何云架构都需要整合这些系统。

在任何复杂的环境下，我们都将需要一个management层来操作这个环境。

它应该包括一个API访问云管理特性以及一些监控形式（forms）。

很可能，监控功能将以整合的形式加入一个已存在的工具中。

当前的架构中已经为我们虚拟的服务提供商加入了monitoring和adminAPI，在更完全的架构中，你将见到一系列的支持功能，比如provisioning和configurationmanagement。

最后，资源层。

既然这是一个compute云，我们就需要实际的compute、network和storage资源，以供应给我们的客户。

该层提供这些服务，无论他们是服务器，网络交换机，NAS（networkattachedstorage）还是其他的一些资源。

3.OpenStackCompute架构

3.1OpenStackCompute逻辑架构

OpenStackCompute逻辑架构中，组件中的绝大多数可分为两种自定义编写的Python守护进程（customwrittenpythondaemons）。

a）接收和协调API调用的WSGI应用（nova-api,glance-api,etc）

b）执行部署任务的Worker守护进程（nova-compute,nova-network,nova-schedule,etc.）

然而，逻辑架构中有两个重要的部分，既不是自定义编写，也不是基于Python，它们是消息队列和数据库。

二者简化了复杂任务（通过消息传递和信息共享的任务）的异步部署。

逻辑架构图3-1如下所示：

3-1OpenStackCompute逻辑架构

从图中，我们可以总结出三点：

a）终端用户（DevOps,Developers和其他的OpenStack组件）通过和nova-api对话来与OpenStackCompute交互。

b）OpenStackCompute守护进程之间通过队列（行为）和数据库（信息）来交换信息，以执行API请求。

c）OpenStackGlance基本上是独立的基础架构，OpenStackCompute通过GlanceAPI来和它交互。

其各个组件的情况如下：

a）nova-api守护进程是OpenStackCompute的中心。

它为所有API查询（OpenStackAPI或EC2API）提供端点，初始化绝大多数部署活动（比如运行实例），以及实施一些策略（绝大多数的配额检查）。

b）nova-compute进程主要是一个创建和终止虚拟机实例的Worker守护进程。

其过程相当复杂，但是基本原理很简单：

从队列中接收行为，然后在更新数据库的状态时，执行一系列的系统命令执行他们。

c）nova-volume管理映射到计算机实例的卷的创建、附加和取消。

这些卷可以来自很多提供商，比如，ISCSI和AoE。

d）Nova-networkworker守护进程类似于nova-compute和nova-volume。

它从队列中接收网络任务，然后执行任务以操控网络，比如创建bridginginterfaces或改变iptablesrules。

e）Queue提供中心hub，为守护进程传递消息。

当前用RabbitMQ实现。

但是理论上能是pythonampqlib支持的任何AMPQ消息队列。

f）SQLdatabase存储云基础架构中的绝大多数编译时和运行时状态。

这包括了可用的实例类型，在用的实例，可用的网络和项目。

理论上，OpenStackCompute能支持SQL-Alchemy支持的任何数据库，但是当前广泛使用的数据库是sqlite3（仅适合测试和开发工作），MySQL和PostgreSQL。

g）OpenStackGlance，是一个单独的项目，它是一个compute架构中可选的部分，分为三个部分：

glance-api,glance-registryandtheimagestore.其中，glance-api接受API调用，glance-registry负责存储和检索镜像的元数据，实际的ImageBlob存储在ImageStore中。

ImageStore可以是多种不同的ObjectStore，包括OpenStackObjectStorage（Swift）

h）最后，userdashboard是另一个可选的项目。

OpenStackDashboard提供了一个OpenStackCompute界面来给应用开发者和devopsstaff类似API的功能。

当前它是作为DjangowebApplication来实现的。

当然，也有其他可用的Web前端。

3.2概念映射

将逻辑架构映射到概念架构中（如3-2所示），可以看见我们还缺少什么。

3-2逻辑架构到概念架构的映射

这种覆盖方式并不是唯一的，这里的只是作者的理解。

通过覆盖OpenStackCompute逻辑组件，Glance和Dashboard，来表示功能范围。

对于每一个覆盖，都有相应的提供该功能的逻辑组件的名称。

a）在这种覆盖范围中，最大的差距是logging和billing。

此刻，OpenStackCompute没有能协调logging事件、记录日志以及创建/呈现bills的Billing组件。

真正的焦点是logging和Billing的整合。

这能通过以下方式来补救。

比如代码扩充，商业产品或者服务或者自定义日志解析的整合。

b）Identity也是未来可能要补充的一点。

c）customerportal也是一个整合点。

userdashboard（见运行的实例，启动新的实例）没有提供一个界面，来允许应用拥有者签署服务，跟踪它们的费用以及声明有问题的票据（lodgetroubletickets）。

而且，这很可能对我们设想的服务提供商来说是合适的。

d）理想的情况是，AdminAPI会复制我们能通过命令行接口做的所有功能。

在带有AdminAPIwork的Diablo发布中会更好。

e）云监控和操作将是服务提供商关注的重点。

好操作方法的关键是好的工具。

当前，OpenStackCompute提供nova-instancemonitor，它跟踪计算结点使用情况。

未来我们还需要三方工具来监控。

f）Policy是极其重要的方面，但是会与供应商很相关。

从quotas到QoS，到隐私控制都在其管辖内。

当前图上有部分覆盖，但是这取决于供应商的复杂需求。

为准确起见，OpenStackCompute为实例，浮点IP地址以及元数据提供配额。

g）当前，OpenStackCompute内的Scheduling对于大的安装来说是相当初步的。

调度器是以插件的方式设计的，目前支持chance（随机主机分配），simple（最少负载）和zone（在一个可用区域里的随机结点。

）分布式的调度器和理解异构主机的调度器正在开发之中。

如你所见，OpenStackCompute为我们想象的服务提供商，提供了一个不错的基础，只要服务提供商愿意做一些整合。

3.3OpenStackCompute系统架构

OpenStackCompute由一些主要组件组成。

“Cloudcontroller”包含很多组件，它表示全局状态，以及与其他组件交互。

实际上，它提供的是Nova-api服务。

它的功能是：

为所有API查询提供一个端点，初始化绝大多数的部署活动，以及实施一些策略。

API服务器起cloudcontrollerwebService前端的作用。

Computecontroller提供compute服务资源，典型包含computeservice，ObjectStorecomponent可选地提供存储服务。

Authmanager提供认证和授权服务，Volumecontroller为computeservers提供快速和持久的块级别存储。

Networkcontroller提供虚拟网络使computeservers彼此交互以及与公网进行交互。

Scheduler选择最合适的computecontroller来管理（host）一个实例。

OpenStackCompute建立在无共享、基于消息的架构上。

Cloudcontroller通过HTTP与internalobjectstore交互，通过AMQP和scheduler、networkcontroller、和volumecontroller来进行通信。

为了避免在等待接收时阻塞每个组件，OpenStackCompute用异步调用的方式。

为了获得带有一个组件多个备份的无共享属性，OpenStackCompute将所有的云系统状态保持在分布式的数据存储中。

对系统状态的更新会写到这个存储中，必要时用质子事务。

对系统状态的请求会从store中读出。

在少数情况下，控制器也会短时间缓存读取结果。

3.4OpenStackCompute物理架构

OpenStackCompute采用无共享、基于消息的架构，非常灵活，我们能安装每个nova-service在单独的服务器上，这意味着安装OpenStackCompute有多种可能的方法。

可能多结点部署唯一的联合依赖性，是Dashboard必须被安装在nova-api服务器。

几种部署架构如下：

a）单结点：

一台服务器运行所有的nova-services，同时也驱动虚拟实例。

这种配置只为尝试OpenStackCompute，或者为了开发目的；

b）双结点：

一个cloudcontroller结点运行除nova-compute外的所有nova-services，compute结点运行nova-compute。

一台客户计算机很可能需要打包镜像，以及和服务器进行交互，但是并不是必要的。

这种配置主要用于概念和开发环境的证明。

c）多结点：

通过简单部署nova-compute在一台额外的服务器以及拷贝nova.conf文件到这个新增的结点，你能在两结点的基础上，添加更多的compute结点，形成多结点部署。

在较为复杂的多结点部署中，还能增加一个volumecontroller和一个networkcontroller作为额外的结点。

对于运行多个需要大量处理能力的虚拟机实例，至少是4个结点是最好的。

一个可能的OpenstackCompute多服务器部署（集群中联网的虚拟服务器可能会改变）如下3-3所示：

3-3OpenStackCompute物理架构一

如果你注意到消息队列中大量的复制引发了性能问题，一种可选的架构是增加更多的Messaging服务器。

在这种情形下，除了可以扩展数据库服务器外，还可以增加一台额外的RabbitMQ服务器。

部署中可以在任意服务器上运行任意nova-service，只要nova.conf中配置为指向RabbitMQ服务器，并且这些服务器能发送消息到它。

下图3-4是另外一种多结点的部署架构。

3-4多结点的部署架构二

3.5OpenStackCompute服务架构

因为Compute有多个服务，也可能有多种配置，下图3-5显示了总体的服务架构，以及服务之间的通信系统。

3-5OpenStackCompute服务架构

4.OpenStackImageService

OpenStackImageService包括两个主要的部分，分别是APIserver和Registryserver（s）。

OpenStackImageService的设计，尽可能适合各种后端仓储和注册数据库方案。

APIServer（运行“glanceapi”程序）起通信hub的作用。

比如各种各样的客户程序，镜像元数据的注册，实际包含虚拟机镜像数据的存储系统，都是通过它来进行通信的。

APIserver转发客户端的请求到镜像元数据注册处和它的后端仓储。

OpenStackImageService就是通过这些机制来实际保存进来的虚拟机镜像的。

OpenStackImageService支持的后端仓储有：

a）OpenStackObjectStorage。

它是OpenStack中高可用的对象存储项目。

b）FileSystem。

OpenStackImageService存储虚拟机镜像的默认后端是后端文件系统。

这个简单的后端会把镜像文件写到本地文件系统。

c）S3。

该后端允许OpenStackImageService存储虚拟机镜像在AmazonS3服务中。

d）HTTP。

OpenStackImageService能通过HTTP在Internet上读取可用的虚拟机镜像。

这种存储方式是只读的。

OpenStackImageServiceregistryservers是遵守OpenStackImageServiceRegistryAPI的服务器。

根据安装手册，这两个服务安装在同一个服务器上。

镜像本身则可存储在OpenStackObjectStorage，Amazon'

sS3infrastructure，fileSystem。

如果你只需要只读访问，可以存储在一台Web服务器上。

5.OpenStackObjectStorage

5.1关键概念

a） 

Accounts和AccountServers

OpenStackObjectStorage系统被设计来供许多不同的存储消费者或客户使用。

每个用户必须通过认证系统来识别自己。

为此，OpenStackObjectStorage提供了一个授权系统（swauth）。

运行Account服务的结点与个体账户是不同的概念。

Account服务器是存储系统的部分，必须和Container服务器和Object服务器配置在一起。

b）Authentication和AccessPermissions

你必须通过认证服务来认证，以接收OpenStackObjectStorage连接参数和认证令牌。

令牌必须为所有后面的container/object操作而传递。

典型的，特定语言的API处理认证，令牌传递和HTTPSrequest/response通信。

通过运用X-Container-Read:

accountname和X-Container-Write:

accountname:

username，你能为用户或者账户对对象执行访问控制。

比如，这个设置就允许来自accountname账户的的任意用户来读，但是只允许accountname账户里的用户username来写。

你也能给OpenStackObjectStorage中存储的对象授予公共访问的权限，而且可以通过Referer头部阻止像热链接这种基于站点的内容盗窃，来限制公共访问。

公共的container设置被用作访问控制列表之上的默认授权。

比如，X-Container-Read:

referer:

any这个设置，允许任何人能从container中读，而不管其他的授权设置。

一般来说，每个用户能完全访问自己的存储账户。

用户必须用他们的证书来认证，一旦被认证，他们就能创建或删除container，以及账户之类的对象。

一个用户能访问另一个账户的内容的唯一方式是，他们享有一个API访问key或你的认证系统提供的会话令牌。

c）ContainersandObjects

一个Container是一个存储隔间，为你提供一种组织属于属于你的数据的方式。

它比较类似于文件夹或目录。

Container和其他文件系统概念的主要差异是containers不能嵌套。

然而，你可以在你的账户内创建无数的containers。

但是你必须在你的账户上有一个container，因为数据必须存在Container中。

Container取名上的限制是，它们不能包含“/”，而且长度上少于256字节。

长度的限制也适用于经过URL编码后的名字。

比如，CourseDocs的Container名经过URL编码后是“Course%20Docs”，因此此时的长度是13字节而非11字节。

一个对象是基本的存储实体，和表示你存储在OpenStackObjectStorage系统中文件的任何可选的元数据。

当你上传数据到OpenStackObjectStorage，它原样存储，由一个位置（container），对象名，以及key/value对组成的任何元数据。

比如，你可选择存储你数字照片的副本，把它们组织为一个影集。

在这种情况下，每个对象可以用元数据Album:

CaribbeanCruise或Album:

AspenSkiTrip来标记。

对象名上唯一的限制是，在经过URL编码后，它们的长度要少于1024个字节。

上传的存储对象的允许的最大大小5GB，最小是0字节。

你能用内嵌的大对象支持和St工具来检索5GB以上的对象。

对于元数据，每个对象不应该超过90个key/value对，所有key/value对的总字节长度不应该超过4KB。

d） 

Operations

Operations是你在OpenStackObjectStorage系统上执行的行为，比如创建或删除containers，上传或下载objects等等。

Operations的完全清单可以在开发文档上找到。

Operations能通过ReSTwebserviceAPI或特定语言的API来执行。

值得强调的是，所有操作必须包括一个来自你授权系统的有效的授权令牌。

e）特定语言的API绑定

一些流行语言支持的API绑定，在RackSpace云文件产品中是可用的。

这些绑定在基础ReSTAPI上提供了一层抽象，允许变成人员直接与container和object模型打交道，而不是HTTP请求和响应。

这些绑定可免费下载，使用和修改。

它们遵循MIT许可协议。

对于OpenStackObjectStorage，当前支持的API绑定是：

PHP，Python，Java，C#/.NET和Ruby。

5.2 

ObjectStorage如何工作

a）Ring

Ring代表磁盘上存储的实体的名称和它们的物理位置的映射。

accounts,containers,andobjects都有单独的Ring。

其他组件要在这三者之一进行任何操作，他们都需要合相应的Ring进行交互以确定它在集群中的位置。

Ring用zones，devices，partitions，和replicas来维护映射，在Ring中的每个分区都会在集群中默认有三个副本。

分区的位置存储在Ring维护的映射中。

Ring也负责确定失败场景中接替的设备。

（这点类似HDFS副本的复制）。

分区的副本要保证存储在不同的zone。

Ring的分区分布在OpenStackObjectStorageinstallation所有设备中。

分区需要移动的时候，Ring确保一次移动最少的分区，一次仅有一个分区的副本被移动。

权重能用来平衡分区在磁盘驱动上的分布。

Ring在代理服务器和一些背景进程中使用。

b）ProxyServer

代理服务器负责将OpenStackObjectStorage架构中其他部分结合在一起。

对于每次请求，它都查询在Ring中查询account,container,orobject的位置，并以此转发请求。

公有APIs也是通过代理服务器来暴露的。

大量的失败也是由代理服务器来进行处理。

比如一个服务器不可用，它就会要求Ring来为它找下一个接替的服务器，并把请求转发到那里。

当对象流进或流出objectserver时，它们都通过代理服务器来流给用户，或者通过它从用户获取。

代理服务器不会缓冲它们。

Proxy服务器的功能可以总结为：

查询位置，处理失败，中转对象。

c）