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OpenStack Kilo版本新功能分析—— Nova、Glance

云計算 OpenStack
OpenStack Kilo版本已經于2015年4月30日正式Release,這是OpenStack第11個版本,距離OpenStack項目推出已經整整過去了5年多的時間。雖然OpenStack在今年經歷了一些初創型企業的倒閉,但是隨著國內的傳統行業用戶對OpenStack越來越重視,我們堅信OpenStack明天會更好。

[[133865]]

Nova新功能

Nova Scheduler

  • 標準化了conductor,compute與scheduler的接口,為之后的接口分離做好準備
  • 對Scheduler做了一些優化,例如:Scheduler對于每一個請求都會重新進行Filters/Weighers,為了優化這個問題,將filter/weighter的初始化從handler移到scheduler,這樣每次請求的時候都可以重新使用了。
  • 在下一個版本的時候,Scheduler將會分離到Gantt,所以在這個版本中為分離做了一些準備

Libvirt NFV相關功能

  • NUMA(Non Uniform Memory Architecture),在這個架構下,每個處理器都會訪問“本地”的內存池,從而在CPU和存儲之間有更小的延遲和更大的帶寬。
  • 在Kilo版本中針對此功能的實現包括:基于NUMA的調度的實現;可以將vCPU綁定在物理CPU上;超大頁的支持。以上提到的三點都是通過Flavor的Extra Spces完成定義的。

EC2 API

  • EC2 API被從Nova中踢出去了
  • 取而代之的是在stackforge的EC2 API轉換服務

API Microversioning

先來解釋一下為什么需要API的微版本:主要原因在于現在這種API擴展方式,對于API實現的代碼的增加或減少管理非常不方便,容易導致不一致性。引入微版本主要目的就是讓開發人員在修改API代碼時能夠向前兼容,而不是加入一個新的API擴展;用戶通過指定API的版本,在請求時也能決定是使用的具體的動作。

包含版本的返回:

 

  1. GET / 
  2.  
  3.  
  4. "versions": [ 
  5.  
  6.  
  7. "id""v2.1"
  8.  
  9. "links": [ 
  10.  
  11.  
  12. "href""http://localhost:8774/v2/"
  13.  
  14. "rel""self" 
  15.  
  16.  
  17. ], 
  18.  
  19. "status""CURRENT"
  20.  
  21. "version""5.2" 
  22.  
  23. "min_version""2.1" 
  24.  
  25. }, 
  26.  
  27.  
  28. }1234567891011121314151617 

 

客戶端的Header信息:

  1. X-OpenStack-Nova-API-Version: 2.1141 

一個已知的問題:Evacuate

這個問題的產生主要是因為Evacuate的清理機制,主機名的變化會導致nova-compute重啟過程中誤刪所有虛擬機,所以一個變通的方法是設置

  1. destroy_after_evacuate=False1 

這個問題會在Liberty中得到修復,相關的Spec:https://review.openstack.org/#/c/161444/3/specs/liberty/approved/robustify_evacuate.rst

Glance新功能

  • 自動進行鏡像格式轉化,例如,Ceph是使用RAW格式的,假如我們上傳的是QCOW2,創建虛擬機時,就會經歷一番上傳下載的過程,速度異常緩慢。而且RAW格式通常都是原始大小,上傳時候非常慢,完全可以通過上傳小鏡像自動轉換為指定格式。
  • Glance支持多字段排序
    1. /images?sort_key=status&sort_dir=asc&sort_key=name&sort_dir=asc&sort_key=created_at&sort_dir=desc1 
  • 臨時將鏡像設置為非活躍狀態,假如一個鏡像里有病毒,管理員就會將該鏡像設置為非活躍狀態,在清理后重新發布該鏡像,在這個過程中,所有非管理員用戶都無法使用或者下載這個鏡像
  • 免重啟動態加載配置文件,配置文件改動后重啟服務,現在可以給glance服務發送SIGHUP觸發,這樣升級就可以零當機時間。
  • 使用多個Swift容器存儲鏡像,減少大規模部署時的請求瓶頸
     
責任編輯:Ophira 來源: 個人博客
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