●第1章 走進OpenStack1.1 OpenStack是什麼 11.1.1 OpenStack的作用 11.1.2 OpenStack的應用場景 21.1.3 什麼類型的工作要學OpenStack 31.2 為什麼要學習OpenStack 31.2.1 OpenStack在雲計算中的地位 31.2.2 雲計算新時代：容器vs虛擬化 41.3 如何學習OpenStack 41.3.1 對學習者的技術要求 41.3.2 OpenStack的學習路線 41.4 OpenStack的基本架構 51.5 OpenStack的核心組件 71.5.1 計算資源管理：Nova組件 71.5.2 存儲資源管理：Cinder/Swift組件 81.5.3 網絡資源管理：Neutron組件 9第2章 OpenStack部署與社區貢獻流程2.1 OpenStack部署方式 122.1.1 DevStack方式部署 132.1.2 手動部署分布式OpenStack環境 182.1.3 RDO方式部署OpenStack 222.2 為OpenStack社區作貢獻 252.2.1 提交前的環境準備 262.2.2 代碼貢獻流程 28【示例2-1】代碼貢獻流程之bug Fix 282.2.3 文檔貢獻流程 30【示例2-2】以heat為例來演示HTML的生成過程 312.2.4 其他內容的貢獻流程 322.3 開發工具之Pycharm 332.3.1 Pycharm的安裝與配置 332.3.2 使用Pycharm對代碼進行遠程調試 34【示例2-3】通過Pycharm調試OpenStack中nova list的代碼 342.3.3 Pycharm與PDB的選用比較 35【示例2-4】開發工具之PDB斷點調試 35第3章 虛擬化3.1 虛擬化技術的現狀 373.2 KVM的管理工具Libvirt 383.2.1 Libvirt簡介 38【示例3-1】通過Libvirt提供的API virsh對虛擬機生命周期實現管理 393.2.2 Libvirt的體繫結構 403.3 OpenStack與虛擬化的結合 423.4 虛擬機配置libvirt.xml詳解 45第4章 OpenStack通用技術4.1 RPC服務實現分析 49【示例4-1】在OpenStack RPC中創建Server並實現Client向Server發送請求（以rpc、calll為例） 534.2 消息隊列服務分析 544.2.1 透徹理解中間件RabbitMQ 54【示例4-2】通過“Hello World”演示如何RabbitMQ的消息收發過程 554.2.2 RabbitMQ實現RPC通信 58【示例4-3】RabbitMQ之RPC通信案例 584.3 RESTful API開發框架 644.3.1 靈活但不易用：基於Pastedeploy和Routes的API框架 65【示例4-4】通過nova list獲取虛擬機的命令，根據Nova的api-paste.ini來說明是如何路由的 684.3.2 基於Pecan的API框架 694.4 TaskFlow的實現 724.4.1 TaskFlow常見使用場景 724.4.2 TaskFlow中必須理解的重要概念 734.4.3 TaskFlow具體實現 74【示例4-5】TaskFlow仔細看，重實踐得體感 74【示例4-6】TaskFlow功能多，長流程特別火 764.5 基於Eventlet的多線程技術 784.5.1 進程、線程與協程 784.5.2 Eventlet依賴的兩個庫：greenlet和select.epoll 79【示例4-7】greenlet庫應用之協程切換 794.5.3 創建協程的常用API 804.5.4 定時和監聽：Hub 814.5.5 Eventlet中的並發機制 83第5章 Nova—計算組件5.1 Nova架構 845.1.1 Nova基本架構及服務組成 855.1.2 Nova內部服務間的通信機制 865.1.3 Nova內部服務間協同工作 885.2 nova-api服務 895.2.1 nova-api服務的作用 895.2.2 nova-api服務的啟動流程 915.3 nova-scheduler服務 955.3.1 基本原理及代碼結構 965.3.2 調度過程 975.3.3 配置分析 1005.4 nova-compute服務 1015.4.1 nova-compute服務的作用 1015.4.2 nova-compute服務的啟動流程 1035.4.3 nova-compute服務的日志分析 1055.5 周期性任務的實現 1065.5.1 什麼是周期性任務 1075.5.2 周期性任務的代碼 1085.6 資源及服務刷新機制 1115.6.1 服務上報機制 1115.6.2 主機資源刷新機制 1125.7 典型流程分析 1175.7.1 nova-scheduler服務的啟動流程 1175.7.2 虛擬機創建的流程 1205.8 案例實戰—Nova以Ceph作為後端存儲 122第6章 Neutron—網絡組件6.1 Neutron的發展歷程 1266.2 網絡基礎 1276.2.1 網絡的基本概念 1276.2.2 常用的網絡設備 1316.2.3 虛擬網絡技術 1316.2.4 Neutron網絡的基本概念 1336.3 Neutron核心架構 1356.3.1 Neutron部署結構 1356.3.2 Neutron組成部件 1366.3.3 ML2 Core Plugin 1386.3.4 DHCP服務 1416.3.5 路由服務 1426.3.數據服務 1446.3.8 Neutron使用示例 1476.4 高級服務（Advanced Services） 1496.4.1 Load Balancer as a Service（LBaaS） 1496.4.2 Firewall as a Service（FWaaS） 1536.4.3 as a Service（ aaS） 1556.5 典型網絡模型分析 1566.5.1 Linux Bridge + Flat/VLAN網絡模型 1566.5.2 Open vSwitch + VxLAN網絡模型 1616.5.3 小結 171第7章 Heat—服務編排組件7.1 Heat架構分析 1727.1.1 Heat組件的基本架構 1737.1.2 Heat對資源的管理 1757.1.3 認識HOT模板 1777.1.4 小實例：通過HOT模板創建虛擬機 1807.2 Heat中的鎖機制 1827.3 Heat中的Hook機制 184【示例7-1】在通過Heat進行資源定義時，應該如何使用Hook（鉤子） 185【示例7-2】通過Heat創建一個Stack，在創建Stack時，需要通過Environment來定義Hook（鉤子） 1867.4 案例實戰—Heat典型案例 1897.4.1 通過Heat模板創建Stack 1897.4.2 Heat Stack創建流程 195第8章 Keystone—認證組件8.1 Keystone的架構 1988.1.1 Keystone的作用 1998.1.2 Keystone與其他組件間的關繫 2018.1.3 基本架構解析 2038.1.4 自定義Keystone Plugin 2058.1.5 支持使用External Plugin 2068.2 Keystone中的基本概念 2078.2.1 API V2和API V3 2078.2.2 其他常見概念 2088.2.3 多區域multi-region 2098.3 Keystone的安裝部署與基本操作 2118.3.1 Keystone的安裝部署 2118.3.2 Keystone基本操作 212【示例8-1】使用OpenStack user create創建一個名為test的用戶 2128.4 Keystone的認證流程 2158.4.1 認證方式 215【示例8-2】以查看虛擬機列表為例，使用X-Auth-Token構造一個合法的HTTP請求 2158.4.2 令牌生成方式 2168.4.3 Keystone工作流程 220第9章 Cinder—塊存儲組件9.1 Cinder架構分析 2229.2 Cinder的安裝 2259.2.1 安裝與配置存儲節點 2259.2.2 安裝與配置控制節點 2279.2.3 安裝與配置Backup服務 2319.2.4 安裝正確性驗證及Cinder基本操作 2329.2.5 Cinder配置存儲後端 234【示例9-1】LVM作為Cinder的後端存儲 2349.3 案例實戰—通過Heat模板創建Cinder Volume 2359.4 Cinder API服務啟動過程分析 2389.4.1 cinder-api代碼目錄結構 2399.4.2 cinder-api服務啟動流程 2409.4.3 REST請求的路由 2429.5 案例實戰—關鍵代碼分析 2459.5.1 Volume創建示例 2459.5.2 代碼分析之cinder-api接收請求 2479.5.3 代碼分析之cinder-scheduler進行資源調度 2499.5.4 代碼分析之cinder-volume調用Driver創建Volume 251第10章 Ceilometer—數據采集組件10.1 Ceilometer架構分析 25410.1.1 Ceilometer中的基本概念 25510.1.2 舊版Ceilometer架構 25610.1.3 新版Ceilometer架構 25810.2 數據處理 26010.2.1 Notification Agents數據收集 26110.2.2 Polling Agents數據收集 26210.2.3 數據轉換與發布 26310.3 Pipelines 26510.4 計量項 26710.5 Agent和Plugin 26910.5.1 Polling Agents 27010.5.2 Plugins 27210.6 案例實戰—Heat與Ceilometer結合，搭建一個彈性伸縮繫統 27410.6.1 繫統介紹 27410.6.2 準備模板 27510.6.3 創建繫統 277第11章 Glance—鏡像組件11.1 Glance架構分析 27911.2 狀態分析 28011.3 代碼結構與概念分析 28111.3.1 Metadata定義 28311.3.2 Domain模型 285【示例11-1】自定義Gateway方法 28511.3.3 Task定義 28711.4 Glance的安裝與配置 28711.4.1 Glance安裝部署 28811.4.2 Glance基本配置 292【示例11-2】修改Glance後端存儲為RBD 29211.5 鏡像緩存 29311.6 案例實戰—Glance常見場景之鏡像創建 294第12章 智能運維Vitrage—RCA組件12.1 Vitrage架構 29712.1.1 High Level架構設計 29812.1.2 Low Level架構設計 30012.2 Vitrage安裝部署 30112.2.1 手動方式安裝部署Vitrage 30112.2.2 通過DevStack安裝Vitrage 30312.3 Vitrage 模板 30412.3.1 Templates（模板）的結構 304【示例12-1】Host處於ERROR狀態時，觸發告警的模板 30512.3.2 模板的加載過程 30612.3.3 添加自定義模板 30712.4 Vitrage Evaluator 31012.5 自定義Datasources 31212.6 案例實戰—Vitrage中的告警解決方案 314第13章 OpenStack其他組件及智能運維方案13.1 Mistral—工作流組件 31713.1.1 Mistral應用場景 31813.1.2 Mistral中的重要概念 31813.1.3 Mistral功能介紹 32013.1.4 Mistral架構分析 32213.1.5 Mistral實戰應用 322【示例13-1】為Mistral添加用戶自定義Action 322【示例13-2】通過Mistral獲取虛擬機數據 32313.2 OpenStack智能運維解決方案 32613.2.1 可視化的Dynatrace 32713.2.2 VirtTool Networks 32713.2.3 智能運維Vitrage 329第14章 OpenStack應用實戰：自動編排和配置高可用Redis繫統14.1 利用cloud-init配置虛擬機 33214.1.1 cloud-init的安裝與配置 33314.1.2 cloud-init對VM進行配置 338【示例14-1】通過cloud-init配置虛擬機 34114.1.3 cloud-init調試過程與問題分析 34314.2 Redis數據庫的HA實現及Redis集群的創建 34714.2.1 Redis HA方案實現 34714.2.2 Redis Cluster集群實現 358第15章 OpenStack架構與代碼實踐15.1 OpenStack架構設計思路 36615.1.1 業務架構設計思路 36615.1.2 部署架構設計思路 36815.1.3 平臺用戶角色設計 36915.2 案例實戰—向Heat中添加自定義資源 37015.2.1 實現原理及思路分析 37015.2.2 向Heat中添加Zabbix資源 37115.2.3 定義Zabbix Action 37315.2.4 實現AutoScaling模板 37515.2.5 資源查看 377

本書以實戰開發為原則，以關鍵模塊架構分析及項目開發為主線，通過OpenStack開發中常用的8個典型組件和若干典型項目案例，詳細介紹了雲平臺中的計算、網絡、存儲、服務編排、智能運維等模塊，並針對OpenStack中通用的關鍵技術進行了詳細介紹。對於每一部分內容的講解，章節的很後都會配備相應的實戰案例供大家參考。

管增輝, 曾凡浪 著

本書緣起仿佛就在一夜之間，雲計算火了，一躍成為業內很受關注的熱點話題之一。如果讀者關注互聯網圈子的話，應該聽說過早在2011年時，國內大大小小的公司就瞄準了雲計算的百萬級市場，也就是從那時起，雲計算成了互聯網上毫無疑問的又一大風口。2018年新年伊始，小米就與微軟達成了雲計算合作意向，進一步深化戰略性合作伙伴關繫，以微軟在雲計算、人工智能等領域的優選技術實力，與小米在多樣化的移動、智能設備及服務領域的市場優勢相結合，共同致力於打造更加優質的產品和服務，並全力助推小米產品進軍國際市場。通信巨頭華為更是把雲計算作為2018年的重點投入領域，並著力發展其公有雲和私有雲業務。AWS推出的無服務器計算功能，從另一個方面助力於雲計算的發展。無服務器計算，意味著開發人員不再需要擔心設置或管理服務器。相反，他們可以將代碼上傳到雲上運行。萬物互聯的物聯網（IOT）時代，更是要求雲計算為基礎設施層提供更強大的等