OpenStack部署都有哪些方式

［OpenStack实战系列］OpenStack部署都有哪些方式2016-02-03 18:38
　　对于每一个刚接触到OpenStack的新人而言，安装无疑是最困难的，同时这也客观上提高了大家学习OpenStack云计算的技术门槛。想一想，自己3年前网上偶然接触到OpenStack时，一头茫然，手动搭建一个多节点环境时居然用了3个星期。
　　时至今日，真是感触颇多，从某种角度而言，也很庆幸当时自己并未因困难而放弃OpenStack，否则，应该是去做其他领域了吧！
　　言归正传，咱们就来数落数落部署OpenStack都有哪些方式吧。这里，我们根据使用者群体的不同类型来进行分类和归纳：
　　个人使用方面
　　DevStack
　　无疑，在可预见的未来时间内，DevStack仍将是众多开发者们的首选安装方式或工具。该方式主要是通过配置参数，执行shell脚本来安装一个OpenStack的开发环境。
　　Rdo
　　Rdo是由Red Hat开源的一款部署OpenStack的工具，同DevStack一样，支持单节点和多节点部署。但Rdo只支持CentOS系列的操作系统。需要注意的是，该项目并不属于OpenStack官方社区项目。
　　Docs：https://www.rdoproject.org/install/quickstart
　　手动部署
　　手动部署all-in-one、multi-node、multi-HA-node环境。
　　其他
　　企业、团体方面
　　Puppet
　　Puppet由Ruby语言编写。应当说，Puppet是进入OpenStack自动化部署中的早期一批项目，历史还算悠久。目前，它的活跃开发群体们是Red hat、 Mirantis、UnitedStack等。
　　Red hat自从收购Ansible之后，如今仍然保持强势劲头在Puppet OpenStack项目中的Commit数量和质量，其技术实力不容小觑；Mirantis出品的Fuel部署工具中，大量的模块代码便使用的是Puppet。就国内而言，UnitedStack是Puppet社区贡献和使用的最大用户。
　　Ansible
　　Ansible是新近出现的自动化运维工具，已被Red Hat收购。基于Python开发，集合了众多运维工具（puppet、cfengine、chef、saltstack等）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能，它一方面总结了Puppet的设计上的得失，另一方面也改进了很多设计。比如是基于SSH方式工作，故而不需要在被控端安装客户端。使得在和OpenStack结合上没有历史包袱，更加能够轻装上阵，未来发展潜力不容小觑号称是“你一直寻找的下一代Iaas”的Zstack，使用到的部署工具也是基于Ansible。
　　Openstack-ansible项目，最早是由老牌Rackspace公司在Launchpad官网上注册。
　　在最新的Ansible OpenStack项目社区Commit贡献中，Rackspace也可谓是遥遥领先，而紧随其后的是Red Hat、国内九州云等公司。
　　SaltStack
　　SaltStack也是一款开源的自动化部署工具，基于Python开发，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能，和Ansible也是挺相近的。不同之一是，由于SaltStack的master和minion认证机制和工作方式，需要在被控端安装minion客户端，在加之其他原因，自然和Ansible相比，其优缺点便很明显了。
　　需要注意的是，使用Saltstack部署OpenStack，并不属于OpenStack社区项目。目前，主要还是处于用户自研自用的阶段。据笔者所知，目前国内的携程应该是使用Saltstack部署OpenStack规模最大的用户。
　　TripleO
　　Tripleo项目最早由HP于2013.4在launchpad上注册BP。用于完成OpenStack的安装与部署。TripleO全称“OpenStack On OpenStack”，意思即为“云上云”，可以简单理解为利用OpenStack来部署OpenStack，即首先基于V2P（和P2V相反，也就是指把虚拟机的镜像迁移到物理机上）的理念事先准备好一些OpenStack节点（计算、存储、控制节点）的镜像，然后利用已有openstack环境的裸机服务Ironic项目去部署裸机，软件安装部分的diskimage-builder，最后通过Heat项目和镜像内的DevOps工具（Puppet Or Chef）再在裸机上配置运行openstack。
　　和其他部署工具不同的是，TripleO利用OpenStack本来的基础设施来部署OpenStack，基于Nova、 Neutron、Ironic和Heat，来自动化部署和伸缩OpenStack集群。
　　应当确切的说，TripleO项目属于当前OpenStack社区主推的“Big Tent”开发模式下的big tent project（OpenStack下的项目分为三种，core project： nova/neutron等核心项目，big tent project： 非核心项目，但也被OpenStack 基金会接受；第三种就是其它项目，只是放在OpenStack下，但是社区还没有接受）。
　　在该项目的社区Commit贡献上，Red hat可谓是遥遥领先，而紧随其后的是IBM等公司。
　　Wiki：https://wiki.openstack.org/wiki/TripleO Docs：http://docs.openstack.org/developer/tripleo-incubator Governance ：http://governance.openstack.org/reference/projects/tripleo.html
　　Kolla
　　在国内一些互联网资料上，常看到关于kolla是TripleO项目的一部分这样的描述，其实是不准确的。真实的是，Kolla项目起源于Tripleo项目，时至今日，与它没有任何关系（虽然它们的目标都是做自动化部署，但走的道路却不同）。比之于Tripleo和其他部署工具，Kolla走的是docker容器部署路线。
　　kolla项目起源于TripleO项目，聚焦于使用docker容器部署OpenStack服务。该项目由Cisco于2014年9月提出，是OpenStack的孵化项目。当前Kolla项目在Kollaglue repo提供了以下服务的docker镜像。
　　# docker search kollaglue
　　Kolla的优势和使用场景，体现在如下几个方面：
　　原子性的升级或者回退OpenStack部署； 基于组件升级OpenStack； 基于组件回退OpenStack；
　　这里，我们予以拆分来理解：
　　Kolla的最终目标是为OpenStack的每一个服务都创建一个对应的Docker Image，通过Docker Image将升级的粒度减小到Service级别，从而使升级时，对OpenStack影响能达到最小，并且一旦升级失败，也很容易回滚。升级只需要三步：Pull新版本的容器镜像，停止老版本的容器服务，然后启动新版本容器。回滚也不需要重新安装包了，直接启动老版本容器服务就行，非常方便。
　　Kolla是通过Docker Compose来部署OpenStack集群的，现在主要是针对裸机部署的，所以在部署Docker Container时，默认的网络配置都是Host模式。
　　首先，只需要通过一个命令就可以把管理节点部署完成，这个命令是调用Docker Compose来部署OpenStack的所有服务，然后我们可以在每一个计算节点上通过Docker Compose安装计算节点需要的服务，就能部署一个OpenStack集群。因为Kolla的Docker Image粒度很小，它针对每个OpenStack服务都有特定的Image，所以我们也可以通过Docker Run来操作某个具体的OpenStack服务。
　　目前，我所在的公司九州云的一位同事近日获得提名成为Kolla项目Core。为OpenStack社区中增添了一份来自于中国的力量。
　　Governance：http://governance.openstack.org/reference/projects/kolla.html
　　Wiki：https://wiki.openstack.org/wiki/Kolla
　　Fuel
　　Fuel是针对OpenStack生产环境目标 （非开源）设计的一个端到端”一键部署“的工具，大量采用了Python、Ruby和Java等语言。其功能含盖自动的PXE方式的操作系统安装，DHCP服务，Orchestration服务 和puppet 配置管理相关服务等，此外还有OpenStack关键业务健康检查和log 实时查看等非常好用的服务。
　　Fuel，这款让很多人即爱且痛的工具，在国内外都很盛名。爱的原因是，它确实很棒；痛的原因是，要想彻底掌握它，可不是一件容易事（各个模块集成度高、使用技术复杂）。既然提到Fuel，自然不能不提它的父母——Mirantis。Mirantis是一家技术实力非常雄厚的OpenStack服务集成商，他是社区贡献排名前5名中唯一一个靠OpenStack软件和服务盈利的公司。同时，Fuel的版本节奏也很快，平均每半年就能提供一个相对稳定的社区版。
　　从和笔者接触到的一些情况来看，国内研究、使用Fuel的个人、群体还是为数不少的。不少国内OpenStack初创公司的安装包就是基于Fuel去修改的。