OpenStack 初学者指南
图片来源：Adri V
云端！云端！
亚马逊的 AWS、谷歌的 GCP 和微软的 Azure 等公共云近来似
乎备受关注，但我们不要忘记云的无名英雄……私有云。面对现
实吧。许多公司仍然在私有云上运行，无论是出于监管原因，还
是由于成本限制（如果不加以控制，云费用可能会高得离谱）。
私有云有两种类型：内部云和托管云。内部私有云托管在组织自
己的办公室或数据中心。托管私有云由第三方服务提供商拥有和
运营。托管私有云可以是单租户（专用于一家公司的数据中心），
也可以是多租户（托管多家公司的数据中心）。 OpenStack、Apache
CloudStack、Azure Stack、IBM Cloud Private 等框架可用于管
理私有云。
当您在公共云或私有云中配置基础设施时，您将访问与数据中心
管理框架通信的 API 端点，数据中心管理框架反过来从可用池
中为您配置虚拟资源（例如虚拟磁盘、虚拟网络、虚拟机）的物
理资源。
今天，我将进一步深入探讨私有云，特别是 OpenStack。
OpenStack 是一个用于管理公共云和私有云的开源框架。
我必须承认我是一个彻头彻尾的 OpenStack 新手。我的云经验
在于 GCP 和 Azure，所以当我听说我们正在使用 OpenStack
时，我非常兴奋！我爱我一些好的学习。 😄 过去几周我有机会
尝试 OpenStack。我已经向我的两个团队中的很多人询问过这个
问题，我觉得我现在对基础知识有了相当不错的掌握。
这是一段相当痛苦的旅程。与许多开源好东西一样，了解如何在
OpenStack 中 执 行 某 些 操 作 就 像 寻 宝 游 戏 。 此 外 ， 使 用
OpenStack 让我意识到，在那些大型“旧公共云”中，有很多我认
为理所当然的事情会自动发生。但它也让我更加了解数据中心正
常运行所需的所有要素。很酷。
因此，在过去几周对 OpenStack 的探索中（我只触及了皮毛），
我想与大家分享我的一些经验和陷阱，让你们自己的 OpenStack
之旅更加顺利。让我们开始吧！
第 1 幕：OpenStack 核心概念
在我们开始接触 OpenStack 之前，让我们先介绍一些核心概念。
OpenStack 基础设施资源被组织成项目。在 OpenStack v2 API
之前，项目被称为租户。项目通常由 OpenStack 管理员创建，
他们负责为项目分配资源配额。项目资源包括 VCPU（计算）、
RAM（内存）、VM 实例数量和存储等。如果您尝试在为项目
定义的配额之外创建资源，那么……OpenStack 不会允许您这样
做。因此，如果您在项目中创建了 10 个虚拟机，并且您的虚拟
机配额为 10，则无法创建第 11 个虚拟机。
在项目中，您可以定义各种资源，例如：
� 风格：VM“硬件”配置，包括 RAM 和 VCPU 的预设组合。
风格通常由 OpenStack 管理员定义。
� 图像：VM 软件配置。这些是基本 VM 映像（例如 Ubuntu、
Windows 10、CentOS、Debian），可以仅包含基本的操作
系统安装，也可以包含一些预安装的软件（例如数据库服务
器、应用程序服务器）和其他配置。图像可见性可以设置为
公共（所有项目均可访问）、社区、共享或私有（仅在您的
项目内可访问）。
� 实例：这些是使用特定预定义映像的 VM 实例
� 密钥对：用于对虚拟机进行公钥身份验证
� 安全组：包含一组防火墙规则来控制对虚拟机的访问。
� 安全组规则：防火墙规则定义。它们与安全组相关联。
我们可以了解 OpenStack 中的许多其他资源，但它们超出了本
文的范围。
第 2 步：客户端配置
现在是有趣的部分。现在我们已经介绍了基础知识，我们可以开
始使用 OpenStack！
先决条件
本教程假设：
� 您的本地计算机上安装了 Python >=3.8
� 您可以访问 OpenStack（无论是在您自己的工作数据中心
还是在您自己的个人小云中）
� 您已经配置了 OpenStack 项目（租户），并且可以创建资
源
� 您已经在 OpenStack 环境中定义了 VM 基础映像和风格
1-安装 OpenStack CLI
与公共云同类产品一样，OpenStack 也有 UI（称为 OpenStack
Horizon ） 和 CLI 。 要 安 装 它 ， 您 的 计 算 机 上 需 要 安 装
Python >=3.8。我建议设置一个 Python 虚拟环境。我们可以通
过安装 virtualenv 工具来做到这一点：
pip3 install virtualenv
virtualenv venvsource venv/bin/activate
python -m pip install — upgrade pip
在上面的命令中我们：
� 安装 virtualenv ，并使用它在当前目录中创建一个名为
venv 的虚拟环境
� 激活虚拟环境，使其成为我们当前工作的 Python 环境
