OpenStack для середньомасштабної приватної хмарної інфраструктури з Sunbeam і MAAS

Швидке зростання інструментів для встановлення та оркестрації OpenStack, яке ми спостерігаємо останніми роками, ефективно закріпило OpenStack як провідну світову платформу хмарних технологій з відкритим кодом. Проекти на кшталт Sunbeam чи Kolla Ansible фактично перетворюють OpenStack на ще один додаток для користувачів. Використовуючи контейнери та мікросервісну архітектуру, OpenStack тепер працює на базі cloud-native computing foundation, знижуючи поріг входу та спрощуючи процеси після розгортання. Проте, коли мова заходить про управління апаратним забезпеченням, що живить хмару, виникають інші виклики.

У цій статті ми демонструємо перевірений підхід Canonical до налаштування хмари OpenStack з використанням Sunbeam та MAAS. Ми показуємо, що автоматизація обладнання абсолютно необхідна при розгортанні хмарної інфраструктури у великому масштабі.

Перш ніж почати

Перед початком давайте коротко з’ясуємо терміни, які будемо використовувати в цій статті.

Що таке Sunbeam?

Sunbeam – це проект OpenStack, що розміщений під управлінням OpenInfra Foundation (OIF) та запущений компанією Canonical. Sunbeam має на меті знизити поріг входу для OpenStack і спростити процеси розгортання та керування. Завдяки хмарній архітектурі Sunbeam використовує повну автоматизацію знизу вгору та високорівневу абстракцію, щоб зробити OpenStack доступнішим для новачків.

Що таке Canonical OpenStack (?

Canonical OpenStack– це хмарна платформа корпоративного рівня, що надає найкращі якості OpenStack у формі зручного продукту. Наразі Canonical OpenStack (включає лише основні сервіси та можливості OpenStack, але скоро розвинеться для забезпечення повної паритетності з Charmed OpenStack.

OpenStack для середньомасштабної приватної хмарної інфраструктури

Завдяки Sunbeam початок роботи з OpenStack став набагато простішим. Дотримуючись простого посібника, навіть недосвідчені користувачі можуть запустити його за допомогою кількох команд терміналу.

Однак, справжній виклик починається при спробі масштабувати OpenStack на десятки фізичних машин. Це пов’язано з тим, що робота з внутрішніми компонентами центру обробки даних, такими як апаратне забезпечення та мережі, створює додатковий шар складності.

Ручні процеси не масштабуються

Якщо ви коли-небудь вручну налаштовували обладнання, ви знаєте, наскільки болісним може бути цей процес. Встановлення операційної системи (ОС) вимагає часу. Її налаштування відповідно до ваших потреб займає ще більше часу. Крім того, пристрої зберігання даних повинні бути правильно розділені для відокремлення ОС від даних хмарних клієнтів. Нарешті, мережеві карти (NIC) повинні бути налаштовані відповідним чином.

Це може здатися перебільшенням, коли йдеться про відносно просту хмарну конфігурацію. Проте, розгляньте середовище, що складається з десятків фізичних машин, кожна з яких потребує ручного налаштування. В такому випадку, зусилля для забезпечення апаратних засобів швидко зростає і з певного моменту починає зростати експоненційно.

Впровадження автоматизації обладнання

Необхідність автоматизації очевидна в цьому випадку. Ручні процеси ніколи не масштабуються. Але автоматизація апаратного забезпечення відрізняється від автоматизації програмного забезпечення та вимагає спеціалізованих інструментів, які можуть покривати повний цикл налагодження апаратного забезпечення.

Прикладом такого інструменту є MAAS. MAAS – це те, що Sunbeam використовує як еталон для середніх та великомасштабних розгортань OpenStack.

MAAS автоматично виявляє всі доступні машини у вашому центрі обробки даних і підтримує актуальний інвентар апаратних ресурсів. Він перетворює ці машини на хмарні ресурси і дозволяє вам налаштовувати та припиняти їх роботу за потребою. Після занесення ваших машин у свою базу даних та проведення комплексних тестів обладнання, він дозволяє налаштовувати їх, включаючи бажану таблицю розділів та мережеву конфігурацію.

І все це можна зробити без особистого відвідування центру обробки даних. MAAS працює 100% віддалено та налаштовує обладнання через м