GOPS2016深圳大会_从云计算到云数据库final.pptx

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2 从云计算到云数据库 --OpenStack 的解决之道 黄明生绿星云科技

3 关于我 2005 年计算机硕士毕业于中山大学后加入腾讯 在腾讯参与海量存储 CDN 云计算等基础平台与中间件的研发工作, 曾任基础架构研发总监 ; 公司内多个流行基础组件的作者 2015 年参与创建绿星云科技, 专注云计算及相关平台的研发, 目前任研发负责人

4 小调查 有多少人听说过 Openstack? 有多少人学习过 Openstack? 有多少人构建过 Openstack? 从 英尺高度的视角简单介绍 Openstack 云 & 云数据库的原理

5 主要内容 云计算与 OpenStack 云计算与云数据库 OpenStack Trove 介绍 OpenStack Trove 实践 与典型云数据库的对比 总结

6 云计算与云计算平台 云计算是一种 IT 资源的运作与交付形式, 资源多个层次 IaaS/PaaS/SaaS, 最大特征是极具弹性与随需而变 云计算与虚拟化关系 : 虚拟化不是云计算必须的 ( 比如有些云计算平台也提供物理机资源 ), 但是虚拟化大大增强了云计算能力, 没有虚拟化的云计算正如没有钢筋的楼房 云计算基础三大关键要素 : 计算 (CPU) 网络 ( 系统总线 ) 与存储 (Mem&Disk), 每个要素也都有多种实现及体系 云计算平台是实现云计算的基础平台, 如 AWS,GCE, 阿里云, 腾讯云,RackSpace 等等, 往往综合了 IaaS 和 PaaS, 甚至包含 SaaS

7 OpenStack 生态 Openstack 是应用最广, 兼容最好的开源云平台实现, 制定了云平台整个框架和 API 标准, 一开始以兼容 AWS API 为出发点, 整体上高内聚松耦合 OpenStack 之于云计算 ( 对 AWS 的开源实现 ) <===> Hadoop 之于大数据处理 ( 对 Google 大存储 / 数据的开源实现 ); 由 OpenStack 基金会管理, 董事会 + 技术委员会 ; 平台厂商 + 金牌会员基本覆盖了大部分著名的 IT 公司

8 OpenStack 版本历史 Austin October 2010 Nova, Swift Grizzly April Bexar February Glance Havana October Heat, Ceilometer Cactus April Icehouse April 2014 Diablo September Juno October Trove( 数据库管理 ) +Sahara( 大数据管理 ) Essex April Horizon, Keystone Kilo April Ironic( 物理机管理 ) Folsom September Quantum, Cinder Liberty October Zaqar, Manila, Designate, Barbican, Searchlight 以字母序为版本命名, 每半年发布一个版本, 每个版本几乎都有新服务

9 Mitaka 版本项目预览 Nova Cinder Kolla Neutron Glance Heat Keystone Ceilometer Swift Oslo Horizon Ironic Manila Sahara Magnum Kuryr Triple O Designate Trove OpenStack Client

10 Openstack 核心流程架构

11 点 } OpenStack 核心架构 Horizon/Dashboard( 控制台 )/API Nova ( 计算 ) Neutron ( 网络 ) Cinder ( 存储 ) Keystone ( 鉴权与目录 ) 控制节 { Message Bus&Database Glance ( 镜像 ) NovaCompute L2Agent { 计算节点 } { 网络结点 } { 存储结点 }

12 Openstack 的设计特征 大量采用成熟的开源组件 kvm/qemu openvswitch ceph mysql rabbitmq memcached haproxy 功能强大, 扩展性强 除了几个核心项目, 不断加入新项目实现其他服务场景 ( 数据库 大数据 DNS 容器 消息队列 ) 大部分项目都采用插件形式来实现底层的细节, 具备很强的扩展性和定制性 清晰的服务栈, 避免重复造轮子 共享的消息队列, 鉴权服务, 虚拟化服务 服务堆叠, 快速实现上层服务

13 Openstack 的产品化 Openstack 跟大多数的商业方案一样, 解决的问题基本类似的, 在大道理上往往是殊途同归, 细节处理上有得有失 Openstack 从开始更加规范, 更加统一, 开源的好处在于集成大众智慧, 且更快发展 正如 Linux 内核与 Linux 操作系统的关系一样, 只有内核是不够的, 需要有完整的用户态环境, 这样才能真正运行业务 Openstack 拉低了核心技术门槛, 但是产品化的要求却没有降低, 随着用户需求的增长反而更高

14 数据库与云平台 在云计算中数据库是更上层的资源, 而且是大部分应用的核心资源 数据库与数据库管理的关系比虚拟机与虚拟机管理的关系更贴近应用 数据库管理的发展路径 : 手工管理 -> 托管平台 -> 云数据库平台

15 云数据库应具备的能力 受控易用 : 基本的管控能力与配置变更能力 弹性伸缩 : 性能 Scale Up/Down, 规模 Scale Out/in 高可用 : 数据冷 / 热备, 分布式集群, 网络健壮性 多租户 : 资源有效隔离, 细粒度计量 资源有效利用 : 充分利用和均衡各种软硬件资源, 避免资源闲置与过度使用, 良好的成本性价比 扩展与开放 : 支持不同的数据库引擎, 具备较完整的二次开发接口调用, 便于集成

16 Openstack 的云数据库 自 Icehouse 版本推出了 Trove 项目 实现 DBaaS, 解决用户使用与管理 DB 遇到的复杂繁琐问题 依托 OpenStack 核心, 提供对多种流行开源数据库的支持 Trove 本身就是 Openstack 云平台运用的一个绝佳的案例 经历 I J K L 四个版本, 功能越来越强, 支持的数据库类型越来越多

17 Trove 设计目标 完全运行在 OpenStack 之上 基于 OpenStack 的核心服务之上构建 遵从 OpenStack 框架与 API 规范 Trove 自身属于 OpenStack 体系 支持关系与非关系型数据库 进行更高层次的抽象, 减少重复造轮子 支持 mysql,redis,mongodb 等等

18 Trove 整体架构 Trove 自身的架构组织是非常薄的 ; 充分利用 Openstack 各服务 VM 实例就是数据库实例 ; 不同数据库有不同的 VM 镜像定制

19 Trove 概念与功能 核心概念 主要功能 实例管理 数据库管理 主从管理 备份管理 配置管理 集群管理

20 Trove 实践 1 平台环境建立 包含 Trove 的 OpenStack 环境 Trove 特定的 VM 镜像 采用 Trove-Integration 项目完成以上两个工作 Trove-Integration 构建 详细参考 注意的地方 : 一定需要先构建 trove 专用的 vm 镜像并导入 glance Trove 也提供了强大的控制台 trove 命令行工具

21 Trove 实践 2 建立 mysql 一主二从的实例运行环境 1) 创建主实例 命令 :trove create my_inst_master 8 --size 10 --database my_inst_db --users admin:admin123 --datastore mysql --datastore_version 5.6 解释 : 实例名字为 my_inst_master, 实例规格 ID 是 8(512MB 内存 ), 硬盘卷大小是 10GB, 并且创建数据库 my_inst_db 和用户 admin( 密码是 admin123), 数据库引擎类型是 mysql, 版本是 5.6 版本 2) 创建主实例的备份 ( 先随便在创建的数据库实例里创建表和插入一些数据 ) 命令 :trove backup-create my_inst_master my_bak.0001 解释 : 创建数据库实例 my_inst_master 的当前的备份, 备份名字为 my_bak.0001

22 Trove 实践 3 3) 从主实例的备份创建两个从实例, 并且建立主从关系命令 :trove create my_inst_slave 8 --size 10 --backup my_bak replica_of my_inst_master --replica_count 2 解释 : 创建两个数据库实例, 名字以 mysql_inst_slave 开头, 实例规格 ID 为 8, 硬盘卷大小是 10GB, 并且用备份名为 my_bak.0001 的备份导入数据, 且建立到实例 my_inst_master 的主从复制关系 4) 动态 Resize 主实例规格命令 :trove resize-instance my_inst_master 2 解释 : 动态调整实例 my_inst_master 的 instance 规格为 2( 内存 2GB 大小 ) 命令 :trove resize-volume my_inst_master 20 解释 : 动态调整实例 my_inst_master 的硬盘卷大小为 20GB

23 与典型云数据库的对比 1 数据库服务对比计算资源存储资源实例部署实例伸缩能力支持数据库类型 OpenStack Trove 典型云平台 DBaaS 服务 Trove 的优势 Trove 的劣势 虚拟机 物理机 搭建非常灵活, 而且完全基于云平台, 充分利用共享资源 虚拟机性能有一定的减损 网络块设备 本地磁盘 网络存储成本较低, 天然超卖 ; 容灾能力好 ; 随机大并发吞吐量高 有一定的网络传输延迟, 对网络的可靠性依赖较高 实例与虚拟机一一对应, 基于成熟的虚拟机平台进行隔离与调度多实例共享单个物理机, 基于 cgroups 做资源隔离隔离性好, 环境一致性强, 与用户的虚拟机同网络同子网部署 实例数越多虚拟机越多, 会增大平台运营压力 ; 另外小实例过多也不经济 采用云平台成熟的虚拟机和网络卷技术动态调整实例规格 主要通过迁移实现规格调整, 效率不高 可靠成熟, 效率较高 支持主流关系型和非关系型数据库, 接口统一 主要支持 mysql 或 postgresql 或 redis, 接口各异 丰富的数据库类型, 扩展性强, 方便迁移 每种数据库类型的支持不够细化

24 与典型云数据库的对比 2 数据库服务对比 主从 HA 支持 分布式集群支持 数据备份与回档配置更新能力监控统计 OpenStack Trove 典型云平台 DBaaS 服务 Trove 的优势 Trove 的劣势 暂时不支持 通过 LVS 类似的接入代理支持主从透明切换 要尽量避免主从实例所在的虚拟机在同一个宿主机上 支持 Percona, Mariadb, Mongodb 等分布式集群 暂时不支持 依赖底层数据库类型的集群技术支持 对于 mysql 类数据库, 使用 xtrabackup 的物理备份 ( 全量和增量 ); mongodb 则是 dump 出数据文件然后再拷贝 ; 基于卷的快照备份也是一种方式 对于 mysql 类数据库, 使用 dump 方式的逻辑备份或 xtrabackup 的物理备份 除了各种数据库类型自身的备份方式外, 还能够基于卷快照做备份, 速度很快 基于卷快照备份无法恢复到任意时间点 具备广泛的动态更新配置的能力 具备一定的配置管理能力 暂时没有 有比较好的监控统计, 并配合 HA 容灾 当实例发生故障的时候, 需要用自己判断并进行切换

25 总结 Trove 的应用情况介绍 功能基本够用, 稳定性依赖 OpenStack 基础服务 ebay Rackspace HP 等公司已经大规模使用 有 27% 的 OpenStack 用户在生产环境使用 Trove Trove 的当前不足 统计与监控能力 自动容灾能力 未来 M 和 N 两个版本的计划

26 参考资料 OpenStack Trove Trove-Integration Building Guest Images for OpenStack Trove

27 谢谢 绿星云云计算招聘中, 欢迎推荐或自荐

Marketing

Marketing OpenStack 雲平台介紹與應用 迎棧科技 陳彥勝 SAM Email:sam.c@inwinstack.com Web Site:https://samopenstack.hackpad.com/ SAM 從 2010 年開始在網頁公司工作 負責前後端程式開發與資料庫應用 2012 年加入雲端新創公司迎棧科技 inwinstack 擔任資深架構師與講師, 協助客戶專案導入與內外教育訓練 經常活動於

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