如何使用OpenStack将云主机部署到特定的计算节点上

如何成功启动CloudStack云项目 尽管CloudStack更像一个“移交钥匙”解决方案，但是构筑CloudStack与构筑OpenStack并非完全不同。CloudStack管理组成公有云、私有云、混合云基础设施的网络、存储和计算节点。

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全栈工程师是指掌握多种技能，胜任前端与后端，能利用多种技能独立完成产品的人。

Android以Java为编程语言，使接口到功能，都有层出不穷的变化，其中Activity等同于J2ME的MIDlet，一个Activity类（class）负责创建视窗（window），一个活动中的Activity就是在foreground（前景）模式，背景运行的程序叫做Service。两者之间通过由和AIDL连结，达到复数程序同时运行的效果。如果运行中的Activity全部画面被其他Activity取代时，该Activity便被停止（stopped），甚至被系统清除（kill）。

View等同于J2ME的Displayable，程序人员可以通过View类与“XMLlayout”档将UI放置在视窗上，Android15的版本可以利用View打造出所谓的Widgets，其实Widget只是View的一种，所以可以使用xml来设计layout，HTC的AndroidHero手机即含有大量的widget。至于ViewGroup是各种layout的基础抽象类（abstractclass），ViewGroup之内还可以有ViewGroup。View的构造函数不需要在Activity中调用，但是Displayable的是必须的，在Activity中，要通过()来从XML中取得View，Android的View类的显示很大程度上是从XML中读取的。View与事件（event）息息相关，两者之间通过Listener结合在一起，每一个View都可以注册一个eventlistener，例如：当View要处理用户触碰（touch）的事件时，就要向Android框架注册View。另外还有Image等同于J2ME的BitMap。在模拟器上运行仿真是虚拟设备（AVD），我们需要配置来运行我们的Android应用程序。步骤1、开放的AVD管理步骤2、新的按钮，点击添加新设备，并配置您的设备设置。步骤3、会有一个结果窗口显示所有已配置你上一屏幕选择。步骤4、按“确定”，你将会看到你的设备列在有你可以关闭此窗口。步骤5、运行你的Android应用程序项目从Eclipse，如果只有一个AVD配置，它会自动部署的应用程序也会出现一个窗口，选择你的。仿真器将开始。在设备上运行

Android应用程序可以直接部署在Android设备上，这几个配置所需要的。步骤1、在调试模式的设置可以设置应用程序：Android的元真可调试属性。ADT8这是默认的。步骤2、您的设备上启用USB调试：Android32或以上转至设置>应用程序>开发和启用USB调试。在Android4更新，这是开发商选择设置>。注：在Android42更新，开发者选项是默认隐藏。可以，去设定>android的版本号。返回先前屏幕找到开发商选择。步骤3、安装USB驱动程序为您的设备，计算机识别你的设备。步骤4、一旦设置和您的设备通过USB连接，从Eclipse菜单栏安装您的应用程序在设备上选择运行>运行（或运行>调试）。 *** 作系统与应用程序的沟通桥梁，并用分为两层：函数层（Library）和虚拟机（VirtualMachine）。Bionic是Android改良libc的版本。Android同时包含了Webkit，所谓的Webkit就是AppleSafari浏览器背后的引擎。Surfaceflinger是就2D或3D的内容显示到屏幕上。Android使用工具链(Toolchain)为Google自制的BionicLibc。

Android采用OpenCORE作为基础多媒体框架。OpenCORE可分7大块：PVPlayer、PVAuthor、Codec、PacketVideoMultimediaFramework(PVMF)、OperatingSystemLibrary(OSCL)、Common、OpenMAX。

Android使用skia为核心图形引擎，搭配OpenGL/ES。skia与LinuxCairo功能相当，但相较于LinuxCairo,skia功能还只是阳春型的。2005年Skia公司被Google收购，2007年初，SkiaGL源码被公开，Skia也是GoogleChrome的图形引擎。

Android的多媒体数据库采用SQLite数据库系统。数据库又分为共用数据库及私用数据库。用户可通过类（Column）取得共用数据库。

Android的中间层多以Java实现，并且采用特殊的Dalvik虚拟机（DalvikVirtualMachine）。Dalvik虚拟机是一种“暂存器型态”（RegisterBased）的Java虚拟机，变量皆存放于暂存器中，虚拟机的指令相对减少。

Dalvik虚拟机可以有多个实例（instance）,每个Android应用程序都用一个自属的Dalvik虚拟机来运行，让系统在运行程序时可达到优化。Dalvik虚拟机并非运行Java字节码（Bytecode），而是运行一种称为dex格式的文件。Android的HAL（硬件抽像层）是能以封闭源码形式提供硬件驱动模块。HAL的目的是为了把Androidframework与Linuxkernel隔开，让Android不至过度依赖Linuxkernel，以达成kernelindependent的概念，也让Androidframework的开发能在不考虑驱动程序实现的前提下进行发展。

HALstub是一种代理人（proxy）的概念，stub是以so档的形式存在。Stub向HAL“提供” *** 作函数（operations），并由Androidruntime向HAL取得stub的operations，再callback这些 *** 作函数。HAL里包含了许多的stub（代理人）。Runtime只要说明“类型”，即moleID，就可以取得 *** 作函数。Android是运行于Linuxkernel之上，但并不是GNU/Linux。因为在一般GNU/Linux里支持的功能，Android大都没有支持，包括Cairo、X11、Alsa、FFmpeg、GTK、Pango及Glibc等都被移除掉了。Android又以bionic取代Glibc、以Skia取代Cairo、再以opencore取代FFmpeg等等。Android为了达到商业应用，必须移除被GNUGPL授权证所约束的部份，例如Android将驱动程序移到userspace，使得Linuxdriver与Linuxkernel彻底分开。bionic/libc/kernel/并非标准的kernelheaderfiles。Android的kernelheader是利用工具由Linuxkernelheader所产生的，这样做是为了保留常数、数据结构与宏。

Android的Linuxkernel控制包括安全（Security），存储器管理（MemoryManagemeat），程序管理（ProcessManagement），网络堆栈（NetworkStack），驱动程序模型（DriverModel）等。下载Android源码之前，先要安装其构建工具Repo来初始化源码。Repo是Android用来辅助Git工作的一个工具。

openstack的各个模块可以独立部署。根据查询相关公开信息显示：openstack是基于分布式设计，可以将各个项目单独部署，基于此原则，可以将控制节点再次剥离，最常用的方案是将控制节点剥离为三个控制节点，分别为总控制节点、存储节点、网络节点，项目组件的部署图。

随着信息时代的快速发展，大数据技术和私有云环境都非常实用;只是，假设将两者结合在一起。企业会获得巨大的利润。虽然结合两者会让环境变得更复杂。企业仍然能够看到将 OpenStack 私有云和 Apache Hadoop 环境结合在一起产生的显著的协同效应。怎样来做会更好

方案1 Swift、Nova + Apache Hadoop MapReduce

对于希望在大数据环境中实现更高程度的灵活性、可扩展性和自治性的企业，能够利用 Apache 和 OpenStack 提供的开源产品的与生俱来的能力。为此，企业须要最大限度地利用这两种技术栈。这就要求采用与前面所述的解决方式不同的思维方式来设计环境。

在这方面软件开发专业网是非常有经验的。

要获得全然可伸缩的、灵活的大数据环境，必须在一个同一时候提供存储和计算节点的私有云环境中执行它。为此。企业必须先构建私有云。然后加入大数 据。因此。在这样的情况下，必定会用到 Swift、Nova 和 RabbitMQ。并控制器节点来管理和维护环境。

可是。问题在于企业是否须要针对不同的系统和业务部门将环境分为若干个部分(比如，非大数据虚拟机或客 户机实例)。假设企业准备全然使用私有云，那么应当加入 Quantum，从网络的角度对不同的环境进行划分。

方案2 Swift+Apache Hadoop MapReduce

在私有云环境中。常见的大数据部署模型之中的一个是：将 OpenStack 的 Swift 存储技术部署到 Apache Hadoop MapReduce 集群，从而实现处理功能。使用这样的架构的优势是。企业将获得一个可扩展的存储节点，能够用该节点来处理其不断累积的数据。依据 IDC 的调查，数据年增长率已经达到 60%，该解决方式将满足不断增长的数据需求。同一时候同意组织同一时候启动一个试点项目来部署私有云。

该部署模型的最佳使用场景是企业希望通过存储池尝试使用私有云技术。同一时候在内部使用大数据技术。最佳实践表明企业应当先将大数据技术部署到您的 生产数据仓库环境中。然后构建并配置您的私有云存储解决方式。假设将 Apache Hadoop MapReduce 技术成功融合到数据仓库环境中。而且已经正确构建并执行您的私有云存储池。那么您就能够将私有云存储数据与预调度的 Hadoop MapReduce 环境集成在一起。

方案3 Swift + Cloudera Apache Hadoop 发行版

对于那些不愿意从头开始使用大数据的企业，能够使用 Cloudera 等解决方式供应商提供的大数据设备。

Cloudera 的发行版包含 Apache Hadoop (CDH) 解决方式，它同意企业不必针对 Hadoop 的每一个细微区别来招募或培训员工。因此能够在大数据方面实现更高的投资回报 (ROI)。

对于那些不具备大数据或私有云技能集。希望以缓慢、渐进的方式将该技术集成到其产品组合的企业。这一点尤其吸引人。

大数据和云计算属于相对较新的技术，很多企业希望通过它们实现成本节省;只是。很多企业对于是否全然采用这些技术犹豫不决。通过利用供应商支持 的大数据软件版本号，企业在这方面将会更加从容，同一时候还能够了解怎样使用这些技术来发挥自身的优势。此外，假设使用大数据软件分析大型数据集，并且能够通过 私有云存储节点来管理这些数据集。那么这些企业还能够实现更高的利用率。为了最好地将这一策略集成到企业中，首先须要安装、配置和管理 CDH，以便分析企业的数据仓库环境。然后将 Swift 中存储的数据加入到须要的地方。

在设置并测试了私有云环境后。能够将 Apache Hadoop 组件合并到当中。

此时。Nova 实例可用于存放 NoSQL 或 SQL 数据存储(没错，它们能够共存)以及 Pig 和 MapReduce 实例;Hadoop 能够位于一个独立的非 Nova 机器上，以便提供处理功能。

在不久的将来，Hadoop 有望在 Nova 实例上执行，使私有云自包括到全部 Nova 实例中。

方案4 GFS、Nova、Pig 和 MapReduce

从架构的角度看，除了使用 OpenStack 的 Swift 实现可扩展存储外，可能还有其它选择。本例使用了 Google File System (GFS)、Nova 组件和 Apache Hadoop 组件，详细来讲，使用了 Pig 和 MapReduce。该演示样例同意企业集中精力开发一个仅用于计算处理的私有云计算节点，同一时候利用 Google 的公共存储云作为数据存储。通过使用这样的混合云，企业能够专注于计算处理功能的核心能力，由第三方负责实现存储。该模型能够利用其它供应商的存储解决方 案，如 Amazon Simple Storage Service;可是，在使用不论什么外部存储之前，企业应当在内部使用可扩展的文件系统 (XFS) 来构建该解决方式。并进行对应的测试，然后再将其扩展到公共云中。此外，依据数据的敏感性。企业可能须要使用数据保护机制，比方模糊处理 (obfuscation)、解除匿名化、加密或散列。

技巧和提示

在将云计算和大数据技术并入企业环境时，一定要为这两个技术平台构建员工的技能集。

当您的员工理解这些技术后，就能够组建一个实验室来测试这两 个平台合并后的效果。因为包括很多不同的组件。因此在实现过程中。请务必遵循前面提到的经过验证的路径。

此外，企业在尝试合并这两种模式时可能会遇到一些 挫折，应当在进行若干次尝试后改用其它方法。这些方法包括设备和混合云。

障碍和陷阱

因为这些都是比较新的技术，所以大多数企业须要利用现有资源进行测试，之后再进行大量的资本支出 (CapEx)。然而，假设没有对这些技术在企业中的应用进行合理的预算和人员培训，那么试点和测试工作将会以失败告终。相同。假设缺少完整的私有云部 署。企业应当首先在当中实现大数据技术，然后再实现私有云。

最后，企业须要为私有云和大数据计划制定一个战略路线图。要获得成功的部署，则须要进行很多其它的分析 “工作”，这有可能会迟延处理过程。为了消除这样的风险，应当采用一种迭代式的项目管理方法，以分阶段的方式部署到业务部门中。通过这样的方法将这些技术部署 到企业中。企业须要确认怎样通

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