【.com原创稿件】2018年5月18-19日，由主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开。来自全球企业的技术精英汇聚北京，畅谈软件技术前沿，共同探索运维技术的新边界。而在本次大会上，除了众星云集的主论坛环节，12场分论坛更是各具特色，分别聚焦了时下最受关注的容器、AI、区块链、大数据、物联网等技术领域。

在19日上午的“OpenStack创新实战”分论坛现场，OStorage创始人、OpenStack社区知名布道师李明宇担任本场论坛的出品人，他与九州云技术总监黄舒泉、UMCloud架构总监张文墨，共同给场内来自国内各行各业的开发者和企业开发者们带来了基于OpenStack上进行创新应用和实践案例经验分享。

边缘计算助力工业智能制造

九州云技术总监黄舒泉率先给现场听众带来《边缘计算助力工业智能制造》的主题演讲。他表示，随着新兴的计算模式和需求，现有的云计算模型也开始暴露出它的不足：云平台的开发者没有针对在资源受限的情况下去考虑如何满足应用需求，例如节点硬件资源有限、节点间的网络不可靠和带宽受限;他们也没有考虑过如何满足那些对高带宽、低延时或者多站点大规模分布式应用程序的需求。

“随着云平台对外计算能力的扩张，边缘计算开始逐渐兴起。有了这些边缘的云、边缘的网关，人们可以跟IoT设备进行更多的交互，从而可以以更低的延时、更高的带宽来提供服务。”黄舒泉认为，边缘计算兴起的内因是云计算的中心化能力在网络边缘存在诸多不足，外因在于5G、物联网和工业互联网等新产业的需求进一步旺盛。黄舒泉将边缘计算的优势概括为四点：一是提供超高的响应速度;二是提供实时的智能分析能力;三是提供更强的安全防范能力;四是提供更高的服务等级。

智能化、网络化是工业4.0时代非常重要的特点。边缘计算在这里面扮演了一个什么样的角色呢?其实边缘计算就像神经末梢一样，它赋予了我们在每一个联网的设备上的末端的智能化，给予了很多IoT设备感知的能力，并且当数据整理之后可以到云端进行全局的分析，然后云端再把它整合的信息通过推送的方式推送到这个智能边界设备边缘端，不断提高边缘端所有的智能。

以纺织业验布环节为例，一个工厂生产的布匹有上百米长，只要有一块小瑕疵就意味着若干米布就作废了，损失非常大。传统方式是有一名检验工作在工作台旁边不断观察，一旦发现瑕疵点，就手动暂停机器，然后标记出瑕疵位置，做好记录，裁掉瑕疵，继续滚动纺织。显然这样做人力成本很高，而且准确性也得不到保障。据统计一名工人一个小时最多只能检测出200个瑕疵点。

边缘计算可以很好地解决这个问题，黄舒泉透露，当采用边缘云架构时，以验布机为单位，上面安装摄像头和光源，用于检测瑕疵。最重要的是，在旁边放置一个小型计算设备，这台设备直接与验布机的控制单位连接，它直接操作这个摄像头、光源以及旁边的这个打印机，直接完成这个数据的采集。企业可以在云平台中预先把瑕疵的特征推送到边缘云平台中，边缘云平台根据已有的瑕疵库先做一部分的识别。同时它也会离线地把这些数据再汇总到企业的云平台中。随着边缘云平台的瑕疵库不断地被完善，准确率也将不断提高。事实证明这样配置的工作效率相当于5-6个工人的工作量。

OpenStack大规模裸机管理***实践

UMCloud架构总监张文墨分享的主题是OpenStack大规模裸机管理的***实践，这是UMCloud在很多裸机项目中用OpenStack、Ironic组件不断总结、不断积累经验形成了一套方法论和解决方案。

他介绍到，目前UMCloud在全国上海、南京、成都、佛山和北京建立了5个数据中心，共计0+台裸机，5个数据中心都存在已有Openstack集群，而且五个集群里都需要同时添加800到2000个不同的节点，这些节点都要被OpenStack统一地来管理。经过UMCloud技术选型多次之后，最终选用了OpenStackO版的一个Ironic来实现这样的一个功能。

为什么选择Ironic?张文墨表示，Ironic有三大功能非常实用，如自动化获取裸机配置信息、提供裸机系统自动化安装/擦除功能、可以像管理Openstack虚拟机一样管理裸机。更突出的优点是单个集群可支持超过3000台裸机，还可与Openstack其他组件联动。

当然，张文墨也承认，在面对小规模集群的时候，Ironic的功能、性能、管理方式已经能够满足大多数需求，但是在超过几百台甚至千台以上的大规模裸机管理的时候，它还是有些不足的。他举例道，例如Ironic没有树状结构，对信息的处理也比较复杂。第二个最严重的问题就在于无法管理裸机的网络。最直接的原因实际上就是因为Ironic并没有办法去管理和配置那些交换机。第三个不足就是所有裸机被放在一个大池中，造成大规模管理缺陷。例如客户有2000台裸机，想在转码业务域用几个机架，再用外部的几个机架，而Ironic目前没有这种区分方式。所有的裸机都在一个大池中，就是所有的业务都混在一起。所以这种方式是Ironic的管理大规模裸机不足。

“所以我们在做一个大规模Ironic的裸机管理时就主要关注了五点。”张文墨透露，分别是大规模裸机的信息自动化录入、大规模裸机硬件信息的自动化收集、大规模裸机信息自动化处理、上层交换机网络的自动配置和裸机的池化。

据了解，经过UMCloud的技术实践后，目前他们裸机下发速度可以达到每天300台裸机(按10小时算)，切换业务/业务扩容的速度为每20分钟30台。此外，UMCloud20个裸机资源池，可以实现池内裸机自动分配，池间隔离。

如何在OpenStack云上运行大数据系统

当天演讲的***一个嘉宾就是本场出品人李明宇，他带来的主题就是《在OpenStack云上运行大数据系统：问题、方法与实践》。他演讲中谈到，OpenStack是一个大的体系里面包含很多的小的开源项目，其中有六个核心项目人们最为熟知：管理虚机的Nova、管理网络的Neutron、云硬盘的Cinder、认证的Keystone以及镜像和模板管理的Glance、Swift对象存储。

李明宇在现场演示了想在OpenStack环境上运行大数据系统的两种方法。他通过现场演示DEMO的方式，让大家看到如何使用Sahara。在他看来，Sahara实际上就是OpenStack专门为在OpenStack云环境上运行Hadoop来打造的一个项目。第二种方法是用户直接管理Hadoop/大数据系统节点。

两种方法孰优孰劣呢?李明宇分析道，使用Sahara的好处在于服务商基于此提供大数据服务，用户使用更方便。但Sahara是云计算厂商视角，服务种类受限，灵活性不高。而不使用Sahara直接管理的好处在于从用户视角出发，灵活性好，用户可控，但是劣势在于需要由用户管理大数据集群，难以感知云基础设施底层特性。“用户可以根据自己的需求，选择最适合自己的方法。”

在上午论坛现场，三位讲师的发言都是从实践出发，谈到了很多OpenStack的创新应用，给听众很大的启发和参考。现场气氛非常热烈，当会场听众满员，还有很多人坚持站着听完全程。

以上内容是记者根据WOT2018全球软件与运维技术峰会的《OpenStack创新实战》分论坛演讲内容整理，更多关于WOT的内容请关注。