玩转OpenStack - 19理解 Glance

2023-12-11 22:08

本文主要是介绍玩转OpenStack - 19理解 Glance,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

OpenStack 由 Glance 提供 Image 服务。

理解 Image

要理解 Image Service 先得搞清楚什么是 Image 以及为什么要用 Image?

在传统 IT 环境下,安装一个系统是要么从安装 CD 从头安装,要么用 Ghost 等克隆工具恢复。这两种方式有如下几个问题:

  1. 如果要安装的系统多了效率就很低

  2. 时间长,工作量大

  3. 安装完还要进行手工配置,比如安装其他的软件,设置 IP 等

  4. 备份和恢复系统不灵活

云环境下需要更高效的解决方案,这就是 Image。 Image 是一个模板,里面包含了基本的操作系统和其他的软件。

举例来说,有家公司需要为每位员工配置一套办公用的系统,一般需要一个 Win7 系统再加 MS office 软件。 OpenStack 是这么玩的:

  1. 先手工安装好这么一个虚机

  2. 然后对虚机执行 snapshot,这样就得到了一个 image

  3. 当有新员工入职需要办公环境时,立马启动一个或多个该 image 的 instance(虚机)就可以了

在这个过程中,第 1 步跟传统方式类似,需要手工操作和一定时间。
但第 2、3 步非常快,全自动化,一般都是秒级别。

而且 2、3 步可以循环做。 比如公司新上了一套 OA 系统,每个员工的 PC 上都得有客户端软件。 那么可以在某个员工的虚机中手工安装好 OA 客户端,然后执行 snapshot ,得到新的 image,以后就直接使用新 image 创建虚机就可以了。

另外,snapshot 还有备份的作用,能够非常方便的恢复系统。

理解 Image Service

Image Service 的功能是管理 Image,让用户能够发现、获取和保存 Image。

在 OpenStack 中,提供 Image Service 的是 Glance,其具体功能如下:

  1. 提供 REST API 让用户能够查询和获取 image 的元数据和 image 本身

  2. 支持多种方式存储 image,包括普通的文件系统、Swift、Amazon S3 等

  3. 对 Instance 执行 Snapshot 创建新的 image

Glance 架构

上面是 Glance 的架构图

glance-api

glance-api 是系统后台运行的服务进程。 对外提供 REST API,响应 image 查询、获取和存储的调用。

glance-api 不会真正处理请求。 如果是与 image metadata(元数据)相关的操作,glance-api 会把请求转发给 glance-registry; 如果是与 image 自身存取相关的操作,glance-api 会把请求转发给该 image 的 store backend。

在控制节点上可以查看 glance-api 进程

glance-registry

glance-registry 是系统后台运行的服务进程。 负责处理和存取 image 的 metadata,例如 image 的大小和类型。

在控制节点上可以查看 glance-registry 进程

Glance 支持多种格式的 image,包括

Database

Image 的 metadata 会保持到 database 中,默认是 MySQL。 在控制节点上可以查看 glance 的 database 信息

Store backend

Glance 自己并不存储 image。 真正的 image 是存放在 backend 中的。 Glance 支持多种 backend,包括

  1. A directory on a local file system(这是默认配置)

  2. GridFS

  3. Ceph RBD

  4. Amazon S3

  5. Sheepdog

  6. OpenStack Block Storage (Cinder)

  7. OpenStack Object Storage (Swift)

  8. VMware ESX

具体使用哪种 backend,是在 /etc/glance/glance-api.conf 中配置的
在我们的 devstack 环境中,image 存放在控制节点本地目录 /opt/stack/data/glance/images/ 中

其他 backend 的配置可参考http://docs.openstack.org/liberty/config-reference/content/configuring-image-service-backends.html

查看目前已经存在的 image

查看保存目录

每个 image 在目录下都对应有一个文件,文件以 image 的 ID 命名。

下节我们来实际操作 Glance。

这篇关于玩转OpenStack - 19理解 Glance的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/482266

相关文章

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种:1、广度优先搜索;2、深度优先搜索; 更多搜索方法: 3、双向广度优先搜索; 4、启发式搜索(包括A*算法等); 搜索通常会用到的知识点:状态压缩(位压缩,利用hash思想压缩)。

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

【C++高阶】C++类型转换全攻略:深入理解并高效应用

📝个人主页🌹:Eternity._ ⏩收录专栏⏪:C++ “ 登神长阶 ” 🤡往期回顾🤡:C++ 智能指针 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 ❀C++的类型转换 📒1. C语言中的类型转换📚2. C++强制类型转换⛰️static_cast🌞reinterpret_cast⭐const_cast🍁dynamic_cast 📜3. C++强制类型转换的原因📝

深入理解RxJava:响应式编程的现代方式

在当今的软件开发世界中,异步编程和事件驱动的架构变得越来越重要。RxJava,作为响应式编程(Reactive Programming)的一个流行库,为Java和Android开发者提供了一种强大的方式来处理异步任务和事件流。本文将深入探讨RxJava的核心概念、优势以及如何在实际项目中应用它。 文章目录 💯 什么是RxJava?💯 响应式编程的优势💯 RxJava的核心概念

如何通俗理解注意力机制?

1、注意力机制(Attention Mechanism)是机器学习和深度学习中一种模拟人类注意力的方法,用于提高模型在处理大量信息时的效率和效果。通俗地理解,它就像是在一堆信息中找到最重要的部分,把注意力集中在这些关键点上,从而更好地完成任务。以下是几个简单的比喻来帮助理解注意力机制: 2、寻找重点:想象一下,你在阅读一篇文章的时候,有些段落特别重要,你会特别注意这些段落,反复阅读,而对其他部分

深入理解数据库的 4NF:多值依赖与消除数据异常

在数据库设计中, "范式" 是一个常常被提到的重要概念。许多初学者在学习数据库设计时,经常听到第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)以及 BCNF(Boyce-Codd范式)。这些范式都旨在通过消除数据冗余和异常来优化数据库结构。然而,当我们谈到 4NF(第四范式)时,事情变得更加复杂。本文将带你深入了解 多值依赖 和 4NF,帮助你在数据库设计中消除更高级别的异常。 什么是

分布式系统的个人理解小结

分布式系统:分的微小服务,以小而独立的业务为单位,形成子系统。 然后分布式系统中需要有统一的调用,形成大的聚合服务。 同时,微服务群,需要有交流(通讯,注册中心,同步,异步),有管理(监控,调度)。 对外服务,需要有控制的对外开发,安全网关。

Java IO 操作——个人理解

之前一直Java的IO操作一知半解。今天看到一个便文章觉得很有道理( 原文章),记录一下。 首先,理解Java的IO操作到底操作的什么内容,过程又是怎么样子。          数据来源的操作: 来源有文件,网络数据。使用File类和Sockets等。这里操作的是数据本身,1,0结构。    File file = new File("path");   字

理解java虚拟机内存收集

学习《深入理解Java虚拟机》时个人的理解笔记 1、为什么要去了解垃圾收集和内存回收技术? 当需要排查各种内存溢出、内存泄漏问题时,当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时,我们就必须对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。 2、“哲学三问”内存收集 what?when?how? 那些内存需要回收?什么时候回收?如何回收? 这是一个整体的问题,确定了什么状态的内存可以

理解分类器(linear)为什么可以做语义方向的指导?(解纠缠)

Attribute Manipulation(属性编辑)、disentanglement(解纠缠)常用的两种做法:线性探针和PCA_disentanglement和alignment-CSDN博客 在解纠缠的过程中,有一种非常简单的方法来引导G向某个方向进行生成,然后我们通过向不同的方向进行行走,那么就会得到这个属性上的图像。那么你利用多个方向进行生成,便得到了各种方向的图像,每个方向对应了很多