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该如何清除采用 OpenStack 面临的障碍

[日期:2015-06-26] 来源:51CTO  作者: [字体: ]

  开发OpenStack云控制器的一群人并没有将大量的时间耗费在担心竞争对手上,无论这竞争对手是哪家厂商,还是哪项技术。相反,他们渴望让OpenStack编排和管理工具比近五年前美国宇航局(NASA)和Rackspace Hosting公司联合推出的相对简单的云控制器更胜一筹。他们最想做的事就是,开发出一套许多公司可以投入到生产环境的工具,因为它们能从中获得实实在在的价值。

扫除采用OpenStack面临的障碍

  这当然是大多数开源软件项目的目标;作为自Linux操作系统以来问世的最受欢迎的代码库之一,在炒作和现实期望方面都不输给Hadoop数据分析平台的技术,OpenStack及其社区受到了相当大的关注。趁该社区近期在温哥华召开开发人员和客户峰会之际,我们采访了OpenStack基金会的执行董事Jonathan Bryce和首席运营官Mark Collier,请他俩畅谈OpenStack在全球各地的企业组织取得了怎样的进展。

  OpenStack已在短短几年内取得了长足发展,由于软件堆栈和早期采用者当中的优先事项发生了转变,其目标在这个时间段内随之发生了很大的变化。这是其成功的秘诀之一。

  OpenStack早在2010年7月推出以来,几乎立即决定了市面上已有的替代开源Eucalyptus和CloudStack云控制器的命运,美国宇航局和Rackspace已经在这个领域布下了相当大的地盘。OpenStack支持者想开发出可扩展性不亚于亚马逊网络服务公有云的技术,而Eucalyptus和CloudStack项目以及VMware的专有vCloud控制器做不到这点。更确切地说,美国宇航局和OpenStack给出了一些数据,表明大家在关注,声称OpenStack最终可扩展到100万个主机,最多支持6000万个虚拟机。可扩展性方面的那些目标还没有达到,也没有人认为在OpenStack发展的现阶段需要达到这些目标。与AWS兼容也是个初始目标,但是当OpenStack渐成气候、开发自己的API来控制虚拟化计算、存储和网络时,这个目标被搁在一边。

  Collier告诉我们,OpenStack社区在向前推进时,并没有考虑来自VMware、微软及Eucalyptus和CloudStack等其他开源工具的竞争。

  “我们从什么因素在阻碍采用来考虑OpenStack,很少是技术上的障碍。如果你看一下在云方面取得成功的公司,它们立足于以下方面改变了文化,即运营如何开展,如何允许开发人员积极接受试验、拆除导致企业的不同部门各自孤立的壁垒。试图向软件开发文化转变确实很难,而私有云最终失败的案例屡见不鲜,原因就出在文化上。这就是为什么我们鼓励成功转变的公司交流经验和心得,因为想让OpenStack得到更广泛的采用,面临的最大障碍是向许多公司解释它们要招聘哪些人,自己需要做些什么,或者把什么外包给生态系统。这些问题都不是技术方面的问题,它们涉及企业文化。”

  我们总是想知道的是,有多少OpenStack云已部署在概念证明环境和生产环境下。Bryce承认,作为一个有许多下游发行商的开源项目,没有一种很好的方法可以跟踪任何数字。OpenStack基金会每年调查用户(它能找到,又愿意参与调查的用户);Tim Bell是欧洲原子核研究组织(CERN)的操作系统和基础设施部门的小组领导人,他在OpenStack峰会上发布了最新调查的结果。这次调查无疑给出了一些有用的趋势线,但是并没有告诉我们OpenStack已变得多普遍,或者不是想象的那么普遍。

  不过,Collier也不甘示弱。“毫无疑问,在我看来,成千上万个OpenStack云在全球各地运行;很显然,公有云不是什么秘密;如今我们在六大洲的许多城市都有OpenStack公有云,数量比亚马逊公有云还多。在私有云方面,我们没有一样高的知名度,但是在我们看来鼓舞人心的一组数据是,我们在去年看到了重大转变,人们在生产环境中运行OpenStack私有云。”Collier表示,两年前,大约20%的调查对象表示,他们在生产环境中使用OpenStack;而一年前,这个比例上升到了约三分之一。Collier表示,在2015年的最新调查中,调查对象当中安装的OpenStack大约一半用在生产环境中。Bryce说:“它在两年来取得了长足发展。”

  知名公司和企业在部署OpenStack,不仅仅部署成计算或存储云控制器。最火爆的部署领域之一是在服务提供商、电信公司和企业当中,它们使用OpenStack来控制网络功能虚拟化堆栈;可以这么说,OpenStack控制的软件从第4层到第7层网络基础设施的专门硬件中剥离出去,转而扔到虚拟化X86系统上。

  沃尔玛会在OpenStack峰会上谈论了自己如何部署OpenStack,以管理成千上万台服务器上的100000多个核心。另一大零售商百思买也是其用户;在金融服务业,多伦多道明银行、富达投资和美国运通都是OpenStack在金融服务行业的忠实用户,眼下几乎所有的金融服务公司都在本企业的某个地方部署了OpenStack。整个媒体行业是OpenStack的一大用户,康卡斯特、梦工厂、时代华纳有线公司和迪士尼在谈论部署事宜;Collier表示,高性能计算(HPC)社区也开始关注起OpenStack。

  采用率大幅增长

  在我们看来,OpenStack欣然接受应该加以控制和编排的新技术,这个事实会引起采用率大幅上升。显然需要加以解决的两项技术是裸机配置和软件容器,之后才会开始出现采用率大幅上升。

  并非一切都可以在KVM、Xen、ESXi或Hyper-V虚拟机管理程序上运行。在过去的几年里,OpenStack社区一直致力于Ironic裸机配置软件,它开发的“Kilo”版本的OpenStack已达到生产级标准,该版本已经在4月底宣布。Rackspace已部署了改进版的Ironic,将工作负载部署到其OnMetal服务上,该服务为整台物理服务器提供了类似云的效用定价(utility pricing)和快速配置。有许多工作负载(其中许多是在HPC和数据分析领域)需要集群中底层服务器所能提供的每一点计算和网络性能,而将它们放在虚拟机管理程序上对许多企业组织来说不切实际。拿Ironic来说,一直管理虚拟机管理程序和虚拟机的Nova计算控制器现在可以管理将工作负载部署到物理服务器上的任务,它还能区别不同类型的机器,这很有用――比如说拥有GPU加速器的机器与没有GPU加速器的机器,并且以适当的方式将工作负载部署到这些机器上。

  在OpenStack发展过程的现阶段,能够配置裸机并将应用程序部署到上面、好像它就是虚拟机,比在单个OpenStack云中可扩展到100万个机器和6000万个虚拟机重要得多。支持各种软件容器、尤其是Docker的功能也重要得多。

  虽然OpenStack有Nova驱动程序,让它可以在虚拟机里面部署Docker容器,但其他厂商提出了使用Nova编排LXC容器的方法,OpenStack社区希望有一种单独的容器管理系统,那就是Project Magnum。Project Magnum已出现,最初会通过接口与Docker Swarm和Google Kubernetes进行联系,而这些是管理Docker容器集群的工具。Kubernetes将支持CoreOS提出的AppC容器格式,还可能会支持LXC及其他容器格式。Adrian Otto是Rackspace的首席架构师,也是负责Magnum容器即服务工作的项目团队领导。他表示,大概在今年10月“Liberty”版本的OpenStack发布的前后,Magnum也会准备迎来黄金时期。许多方面取决于社区在这届峰会上决定将该项目引向何方。

  关键的问题在于,由于支持虚拟化服务器、裸机服务器和软件容器,OpenStack能够以大多数客户希望的最受欢迎的方式来部署应用程序。VMware并没有裸机配置功能,似乎对这个概念极其反感;而微软已经使用其系统中心虚拟机管理器附件,支持虚拟机管理程序的裸机配置,甚至可能会支持其即将发布的Nano Server操作系统的裸机配置,如果足够多的客户竭力要求的话。(毫无疑问,Windows Azure已经拥有裸机配置功能,就像它已经运行了一段时间的Nano Server。)OpenStack会欣然接受一切,但VMware和微软的步伐肯定会更谨慎。正因为如此,尽管兼顾成千上万客户的要求和数百家参与OpenStack社区的有关厂商的要求面临重重挑战,OpenStack会继续随势而变,有望加快采用。

  最后一点:Kilo版本的另一项热门功能就是支持删除码(erasure code),从而为Swift对象存储服务提供数据保护。这正是OpenStack用户们期盼已久的功能,Bryce表示“该功能有望从根本上改变OpenStack上对象存储的经济意义”,因为它意味着没必要复制数据以确保耐久性。

  存储方面的其他创新也会推动OpenStack;举例说,Bryce以一个未提及名字的客户为例:该客户迁移到了七个Open Compute服务器机架和Open Vault高密度存储服务器(就像Facebook采用的那类服务器),并在上面运行Cinder块存储。Bryce解释,“他们勇敢冒险使用这个新的存储架构,其开发人员甚至不知道底层发生的一切。”他补充说,相比该公司一直使用的专有存储系统,性能和投资回报“高得惊人”。其架构是虚拟机管理程序,每个计算节点只有一个虚拟机;使用虚拟化完全是为了更有效地管理在节点上运行的软件。这个客户将商用Hadoop发行版安装在集群中的每个服务器节点上,然后使用Cinder,把多个卷挂载到虚拟机中,基本上跨卷实现条段化(striping),以便在底层的HDFS文件系统上获得非常高的存储性能。“这种架构的性能居然用过之前的Hadoop系统,之前的Hadoop系统直接放在裸机上。”

  这听起来是不是出人意料?

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