opennebula和openstack区别？
一、opennebula和openstack区别？
没有opennebula这个单词openstack 平台；云计算；私有云的意思。
二、openstack中谁提供数据库功能？
答：RPC服务，主要提供数据库查询功能。以前的openstack版本中，Nova Compute子服务中定义了许多的数据库查询方法。但是，由于Nova Compute子服务需要在每个计算节点上启动，一旦某个计算节点被攻击，就将完全获得数据库的访问权限。有了Nova Compute子服务之后，便可在其中实现数据库访问权限的控制。
三、openstack和zstack的区别？
OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境，项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务（IaaS）的解决方案，每个服务提供API以进行集成。开源于2010年，当前最新版本Queens。
ZStack是下一代开源的云计算IaaS（基础架构即服务）软件。它主要面向的是未来的智能数据中心，通过提供全完善的API来管理包括计算、存储和网络在内的数据中心的各种资源。ZStack具有易用、稳定、灵活、超高性能等特点。分为商业版以及开源社区版本。起步于2015年，当前最新版本2.5.1。
四、云计算中openstack十大核心组件和功能？
OpenStack 架构由大量开源项目组成。其中包含 6 个稳定可靠的核心服务，用于处理计算、网络、存储、身份和镜像； 同时，还为用户提供了十多种开发成熟度各异的可选服务。OpenStack 的 6 个核心服务主要担纲系统的基础架构，其余项目则负责管理控制面板、编排、裸机部署、信息传递、容器及统筹管理等操作。
openstack比较重要的组件：Horizon：提供web界面的Horizon（华为提供web组件的是cps）；Heat：进行应用编排的组件；Nova：openstack项目里的第一个组件，主要负责计算资源；Neutron：是提供网络的组件,L2-L7；Swift是对象存储，Cinder是块存储。Glance：镜像组件，默认放在Swift，Cinder是给VM应用的。Keystone：所有组件运行都得经过Keystone验证，验证通过后才能运行，可以跨Openstack管理，是通过网络或域名对接的。
在openstack创建一台虚拟机需要哪些步骤？
在web界面创建Vm任务
通过MQ转发给Nova-api
Nova-api 接收rest消息
Nova-conductor 进行数据库操作
Nova-schedule 选择合适的主机
Nova-computer 虚拟机生命周期管理
netutron-server 接受rest消息 想keystone鉴权 与数据库交互 提供网络对象API
neutron-dhcp-agent 提供网络功能
cinder-api 接受rest消息
cinder-schedule 选择合适的存储后端
cinder-volume 负责与后端存储对接 创建存储卷
glance-api 接受rest消息
glance-registry 用于与guass DB数据库进行交互 用于存储或获取镜像
image store 存储的接口层
五、openstack和vSphere区别有哪些？
vSphere 是在数据中心产品下的一套软件。vSphere 类似微软的 Office 办公套件，Office 办公套件包含了许多软件如Word, Excel, Access 等。和 Office 一样，vSphere 也是一个软件的集合。他包括了 vCenter, ESXi 和 vSphere 等。所以，这些软件联合起来就是 vSphere。vSphere 不是一个你可以安装使用的软件。它只是一个包含其它组件的集合。
ESXi, vSphere client 和 vCeneter 都是 vSphere 的组件。ESXi是 vSphere 中最重要的一个组件。ESXi 是虚拟化服务。所有的虚拟机都是运行在 ESXi 服务上面。为了安装，管理和访问这些虚拟机，你需要另外的 vSphere 套件，也就是 vSphere client 或 vCenter。vSphere client允许管理员访问 ESXi 服务并管理虚拟机。vSphere client 是安装在客户机(也就是管理员的笔记本)上面。vSphere client 被用来连接 ESXi 服务器和管理任务。那么什么是 vCenter?为什么虚拟它?尝试下在没有 vCenter server 的时候，只用 vSphere client 来克隆存在的虚拟机。
vCenter server 和 vSphere client 很像，但是它和功能更加强大。vCenter server 是安装在 Window 服务器或 Linux 服务器里面。VMware vCenter server 是一个中心化的管理应用。你可以通过它管理所有的虚拟机和 ESXi 物理机。vSphere client 可以通过访问 vCenter Server 来管理 EXSi 服务器。vCenter server 是一个企业级的产品，有许多企业级的功能，像 vMotion, VMware High Availability, VMware Update Manager 和 VMware Distributed Resource Scheduler(DRS)。你可以方便的通过 vCenter server 克隆存在的虚拟机。所以，vCenter 也是 vSphere 套件的一个重要组成部分。你需要单独购买 vCenter 的 license。
六、openstack的folsom版本包含三大组件？
Nova：computer
Neutron：Networking
Swift：Storage
七、ovirt和openstack有什么区别？
一 、oVirt简介
1、Ovirt是一个开源的虚拟化管理平台，是Redhat 虚拟化管理平台RHEV的开源版本。
2、Ovirt由两部分组成
(1)客户端ovirt-node类似于vmware esxi，是由fedaro 16订制而成。也可以在linux系统上安装vdsm服务而得到一个ovirt客户端。
(2)管理端overt-engine 类似于 vmwarevcenter，但是是基于web页面的。
二、云计算和虚拟化
1、云计算只是一种概念，IaaS，PaaS和SaaS服务模式
2、虚拟化是一种技术，cpu/io/内存/网络虚拟化
3、虚拟化软件有kvm／xen／lxc
4、kvm只是内核中对cpu的虚拟化，然而qemu有对其他设备的虚拟化，所以kvm借鉴了qemu，合并为了qemu-kvm，支持全虚拟化
5、xen是直接运行在裸机上的虚拟化管理程序，所以它支持半虚拟化和全虚拟化
6、lxcLinux Container容器是一种内核虚拟化技术，个人感觉有点象docker
7、libvirt 是一套免费、开源的支持Linux下主流虚拟化工具的C函数库
用途： 提高硬件资源的利用率 提高运维、管理的效率
三、架构
1、oVirt由两部分组成：Engine和Node
(1)engine
包括用户端和管理员端，管理员可以对用户进行权限控制，例如控制用户添加disk/创建模板...，
对外提供Python SDK，和restApi
(2)Node
只负责功能上的实现，不进行任何状态的记录和任何策略的实现，
任何时候都是被动的接收指令，
对外提供XML/JSON rpc和vdsClient create命令行交互
可以进行系统定制，或者最简单的 Linux OS+libvirtd+qemu-kvm+vdsm
2、oVirt平台的特点
(1) 对宿主机节点的管理，支持基于数据中心，集群的管理，比较有特色的一个功能是可以管理ilo idarc等硬件管理卡-电源管理；
(2) 对虚拟机的管理，可以完成虚拟机的创建、快照(预览，合并)、删除、基于模版的克隆，存储域/虚拟机的导入导出等常见操作
(3) 迁移；
(4) 高可用，当一台宿主机宕机，在另外一台宿主机上自动开启虚机；
(5) 宿主机、虚拟机性能查看及统计;
(6) 支持nfs,iscsi,fc等存储方式；
(7) 负载均衡；
四、两者的区别
1、公有云和私有云
ovirt是提供私有云，openstack都有
ovirt是面向KVM的，openstack是面向多种虚拟化kvm/xen...
对于kvm的支持，ovirt是强于openstack的，具体可以从页面特性来看，及对虚拟机的生命周期管理
openstack：模块化，可以独立安装，方便第三方的定制和独立开发，具有标准的api接口
五、虚拟机的生命周期管理
从虚拟机启动到删除整个过程，其中包括各种异常情况的监控
六、计算、网络和存储
1、计算：nova
2、网络：dhcp，vlan，openflow，openvswitch，sdn，linuxBridge
3、存储：主要分为文件存储和块存储，glusterfs，ceph，FC，iscsi,nfs
七、部署及运维
1、ovirt：部署简单，直接rpm包安装或者用定制化的iso安装
2、openstack：由于他的模块化，可以各个模块分开部署，也由于太模块化了，安装特别复杂
3、终极目标：给你一个网线插口，谁都能搭建好自己的环境
八、探索OpenStack在大数据领域的应用与优势
在当今数据驱动的时代，大数据技术的迅猛发展为各行业带来了前所未有的机遇。然而，管理和处理如此庞大的数据量需要强大的基础设施支持。在众多技术中，OpenStack作为一个开源云计算平台，正逐渐在大数据处理中发挥重要作用。本文将深入探讨OpenStack在大数据领域的应用及其所带来的优势。
什么是OpenStack？
OpenStack是一个开源的云计算管理平台，旨在提供基础设施即服务（IaaS）。它由多个组件组成，这些组件协同工作，实现云资源的管理和调度。OpenStack不仅支持计算能力的虚拟化，还可以管理存储和网络资源，使其成为构建私有云和公有云的理想解决方案。
大数据的定义与重要性
大数据指的是来自于多种来源的庞大且复杂的数据集，这些数据集在传统的数据处理应用程序中难以处理。大数据的分析和利用可以帮助企业做出更明智的决定，提高运营效率，并推动创新。因此，各行各业都在积极探索大数据的潜力，以便在激烈的市场竞争中占据优势。
OpenStack在大数据中的主要应用
OpenStack为大数据工作负载提供了灵活的和可扩展的基础设施，支持不同的分析工具和框架。以下是OpenStack在大数据领域的一些主要应用：
- 数据存储：OpenStack提供的对象存储（Swift）和块存储（Cinder）解决方案，可以存储和管理大规模的数据集。这些存储解决方案具有高可用性和可扩展性，可以根据需求动态扩展存储容量。
- 大数据处理框架：OpenStack与多个主流的大数据处理框架（如Hadoop、Spark和Cassandra）兼容，可以轻松部署和管理这些框架。通过在OpenStack上构建集群，企业可以快速处理和分析大数据。
- 弹性计算：通过OpenStack的计算服务（Nova），用户可以动态分配计算资源。对于大数据分析任务，运行所需的计算节点可以根据工作负载变化动态扩展，确保高效的资源利用。
- 数据管理：OpenStack的多个组件（如Glance、Keystone等）提供强大的数据管理功能，支持数据的安全性、访问控制和一致性，确保大数据处理的顺利进行。
OpenStack在大数据处理中的优势
将OpenStack用于大数据处理，企业可以享受到众多优势：
- 灵活性与可扩展性：OpenStack的架构允许根据实际需求进行灵活调整，用户可以根据数据量的变化，随时增加或减少资源，避免不必要的投资浪费。
- 成本效益：作为一个开源平台，OpenStack无需支付昂贵的许可证费用，企业可以节省大量在软件授权方面的支出。此外，基于现有的硬件资源进行构建，进一步降低了整体拥有成本。
- 社区支持：OpenStack拥有一个活跃的开源社区，用户可以共享经验和最佳实践，获取技术支持和更新，及时解决在使用过程中遇到的问题。
- 多种服务集成：OpenStack支持与众多大数据分析工具和服务的集成，用户可以在同一平台上管理计算、存储、网络等资源，简化了基础设施的管理工作。
企业如何实施OpenStack大数据解决方案
在实施OpenStack为大数据解决方案时，企业应采取以下步骤：
- 需求分析：首先，企业需明确自身在大数据处理中的具体需求，从而选择适合的OpenStack组件和配置。
- 实验环境搭建：在正式部署之前，建议企业首先在实验环境中进行测试，验证不同组件的兼容性以及性能。通过调整配置和优化资源分配，提高系统的效率。
- 逐步迁移：在确保实验环境稳定的基础上，企业可逐步将数据和应用迁移到OpenStack平台。可以分批次进行，降低迁移风险。
- 持续优化与监控：在使用过程中，企业需持续监控系统的性能并进行必要的优化，确保OpenStack环境在大数据处理中的高效运行。
总结
OpenStack作为一个强大的云计算平台，为大数据的处理提供了坚实的基础架构支持。其灵活性、可扩展性及成本效益，使得企业能够在大数据时代中保持竞争力。通过合理的实施策略，企业能够充分利用OpenStack的优势，最大限度地挖掘大数据的潜力。
感谢您阅读本篇文章，希望通过本文的介绍，您能对OpenStack在大数据领域的应用有更深入的了解，并为您的企业提供有效的解决方案。
九、如何在OpenStack上高效处理大数据：实用指南
在如今这个数据为王的时代，“大数据”这个词几乎随处可见。公司争先恐后地收集、分析数据，以推动决策和提升效率。而OpenStack，作为一个强大的云平台，正好为我们提供了处理和存储这些庞大数据的理想环境。在这篇文章中，我将分享如何在OpenStack上处理大数据的有效策略以及实际应用。
\n\n什么是OpenStack？
\nOpenStack是一个开源的云计算平台，可以帮助你管理计算、存储和网络资源。它的模块化设计使得使用者可以根据自己的需求对其进行定制和扩展。不仅如此，OpenStack的强大生态圈中聚集了许多第三方工具，使得它在处理大数据时尤为灵活。
\n\n为什么选择OpenStack处理大数据？
\n在选择如何处理大数据的方案时，OpenStack有几个明显的优势：
\n- \n
- 可扩展性：你可以根据需要随时增加新的计算节点，以支持更大的数据集。 \n
- 成本效益：作为开源平台，使用OpenStack可以显著降低企业的基础设施成本。 \n
- 灵活性：OpenStack支持多种存储后端，能够灵活应对不同类型的数据存储需求。 \n
- 社区支持：活跃的社区为你提供了丰富的资源和帮助，无论是在使用过程中遇到问题还是寻找最佳实践时。 \n
在OpenStack上实现大数据处理的步骤
\n开始之前，你首先需要一个运行良好的OpenStack环境。接下来，我将介绍几个主要步骤，以帮助你高效处理大数据：
\n\n1. 部署大数据工具
\n选择适合你的大数据框架，比如Hadoop、Spark或者Kafka，并在OpenStack上部署它们。这些工具可以帮助你快速、有效地处理和分析数据。
\n\n2. 配置存储解决方案
\n大数据处理需要大量存储，OpenStack支持多种存储方式：
\n- \n
- 对象存储（Swift）：适用于大量非结构化数据，如文档和图像。 \n
- 块存储（Cinder）：适合需要低延迟和高性能的应用，如数据库。 \n
- 分布式文件系统（Ceph）：提供高可用性、高性能的数据存储。 \n
根据你的数据类型，合理选择存储解决方案，使得数据读取和写入效率最大化。
\n\n3. 数据处理与分析
\n使用选择的框架对数据进行处理。在此阶段，你可以利用OpenStack的弹性资源来动态调整计算能力，以处理巨量数据。
\n\n4. 监控与优化
\n针对大数据处理，你可能会面临性能瓶颈或资源浪费的问题。使用OpenStack自带的监控工具，实时跟踪资源使用情况，找出瓶颈所在，并进行优化。
\n十、openstack单节点和多节点的区别？
OpenStack单节点和多节点的区别主要在于它们使用的硬件资源不同，以及其性能和可扩展性的差异。
单节点OpenStack通常是指在一台计算机上运行OpenStack所有组件的部署方法。这种部署方法的优点是简单易用，对于测试或学习OpenStack也比较适合。但是，单节点部署方法缺乏水平扩展能力，其性能和可用性也相对较低。
相比之下，多节点OpenStack是指在多台计算机上分别运行OpenStack各个组件以实现水平扩展的部署方式。多节点部署方法在性能方面更好，能够处理更高的负载。同时，多节点部署方法也比较复杂，需要更多的配置和管理。在实际的OpenStack生产环境中，多节点部署方法比单节点部署方法更为常见。
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