GIS+=地理信息+云计算技术——私有云架构设计（1）计算资源规划

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题记：

很多用户在提及私有云建设都会疑问一个问题，云计算项目建设跟传统的项目建设不一样，传统项目我只需要购买一些服务器，运维、部署安装一下，但是云计算项目我需要对计算资源、网络资源、存储资源、软件选择，OpenStack组件，虚拟机管理程序，性能、可用性、安全性等都需要规划，这是一个必须的过程，而且也是一个重要的过程，如果我们规划好这些内容，为我们云计算项目的建设以及可持续建设来说都是非常有帮助的，而且及时了解部署在云计算项目中的应用，了解这些应用的使用场景（计算型、存储型等）都会对我们的架构设计有重要的影响，后面陆续会跟大家介绍一下关于私有云架构方面的学习心得，希望能够与各位分享。

资源池化管理

提起私有云的优势，其中一项非常重要的特点就是资源池化管理，我们可以将几台机器组成的宿主机集群构建成一个私有云平台，而且我们可以使用同一个入口对这几台计算机资源进行池化管理



例如如上所示，我们有四台32个Core CPU和128GB内存的物理宿主机，按照传统，我们可能只能使用四台服务器来处理工作，可能有非常大的资源浪费，但是通过云计算技术，准确来说是虚拟化技术，可以将这些资源进行统一池化管理，我们可以将CPU=32×4=128 内存=128×4=512G进行重新再分配管理，当然这里面还需要注意有两点：

1、假如我们的CPU可以进行超线程，例如Intel某系列，那么我们的CPU可以在原有的基础上再翻倍，也就是32×2×4=256个CPU Cores

2、对于私有云平台，例如OpenStack是支持配置资源超配的，也就是虽然你有256个CPu cores但是你可以使用到默认256×16=4096个虚拟CPU的，但是这个vCPU的性能可能不能与真实物理CPU的性能相比。

默认OpenStack的CPU超配比例是1：16，内存超配比例是1：1.5，当然，一般情况下，如果你没有过硬的KVM或者OpenStack优化技术支持，建议CPU超配为1：4比较理想，关于内存，建议不要超过1：1.5.

关于超配，其实理论上可以无限超配，只要你的宿主机可以支持所在虚拟机的资源运行，但是那都是没有意义的，你也可以在OpenStack默认设置超配比例，这样可以人为的保证性能最佳。

具体设置参考：http://blog.csdn.net/chinagissoft/article/details/50403153

当然，为了保证云平台的稳定运行，用户也希望能够为宿主机留取专用的计算资源来支持这些虚拟机的运行，也可以采用如下策略进行设置。

具体参考：/article/3660643.html

当然，继续看上图所示，如果我们假设一个公司，有许多二级部门，那么我们整个公司有一个大的计算资源池，我们的二级部门相应也需要自己的资源池，他们希望自己能够管理这些池化资源，OpenStack有一个租户的概念，也可以理解为项目、工程，我们可以将整个资源池，按照不同的租户再次分配，每个租户有自己的配额，租户内可以创建虚拟机，消耗的是租户的配额资源，这样就是一个比较符合实际的业务管理流程了。

硬件知识

一般情况下，我们所认为的计算资源就是CPU和内存。但是任何服务器，都需要通过主板这个硬件平台进行体现。

主板物理结构

主板采用开放式结构，集成各种芯片、控制器，还有CPU插槽、内存插槽、I/O接口等，如图所示：



主板各部件介绍如下：

内存插槽

内存插槽用于安装内存条。

CPU插槽

CPU插槽用于安装CPU。不同插槽支持不同系列的CPU。服务器能支持的CPU个数由主板决定。

芯片组

芯片组由一组或多组芯片组成，它的主要作用是在CPU、内存及I/O设备间提供接口。其中，两块主要的芯片是北桥芯片和南桥芯片。北桥芯片主要负责CPU和内存之间的数据交换和传送，决定主板可以支持的CPU类型、内存种类和容量等特性。它通过桥接芯片与CPU、内存、PCI-X总线、FC通道等高速设备相连。南桥芯片用于连接PCI总线、键盘鼠标、串口等低速设备。南桥芯片和北桥芯片通过高速总线（如PCI-E）连接在一起，进行数据交换。

扩展槽

扩展槽用于连接显卡、声卡、网卡、硬盘控制器等高速的外围设备。扩展槽主要分为PCI、PCI-X、PCI-E三类。

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对于CPU来说，我们一般会提到几颗CPU，CPU核心数，频率，线程数，二级缓存等，对于CPU我们不去探究频率问题，我们只需要关心有几颗CPU、每颗CPu有几个核心（Cores)，CPU是否支持虚拟化（VT），是否支持超线程等，这样我们可以计算多少个物理核心（Cores)进而估算vCPU数量，当然，频率越高，性能发挥越好。

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CPU主要相关技术

CPU主要相关技术包括：

SMP

对称多处理结构SMP（Symmetric Multi-Processing），是指在一个服务器上汇集了多个CPU，各CPU之间共享内存及总线结构。系统将处理任务队列对称地分布于多个CPU上，从而提高系统数据处理能力。SMP的对称性决定了CPU的个数为偶数。

多核心

多核心也指单芯片多处理器CMP（Chip Multiprocessors）。CMP把多个CPU内核集成至同一芯片内，各CPU内核并行执行不同的进程。

超流水线

流水线的工作方式就象工业生产上的装配流水线。在CPU中由5～6个不同功能的电路单元组成一条指令处理流水线。CPU将一条指令分成5～6步后由这些电路单元分别执行，实现一个CPU时钟周期完成一条指令，提高CPU的运算速度。超流水线是通过细化流水，提高主频，使在一个机器周期内完成一个甚至多个操作。

超标量

超标量是通过内置多条流水线来同时执行多个处理器。

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对内存来说，我们直观在一个物理服务器对象的内存条个数以及每个内存条的容量，当然内存也有DDR4、ECC等参数，关注的也是容量问题。

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关于计算主机的性能

前面已经介绍了OpenStack的超配技术和超配比例，运行跟高比例的超分配即会导致有些服务无法启动。调整您的计算环境时，为了避免这种情况下必须小心。运行一个通用型的OpenStack环境保持默认配置就可以，但是也要检测用户的环境中使用量的增加。

参考文献：

@华为云计算

@OpenStack架构设计指南