用最精炼语言介绍OpenStack网络代码演进的前世今生

本文介绍了OpenStack网络组件从nova-network到Neutron的发展历程。Neutron引入了更丰富的插件支持和网络拓扑选择,通过ML2机制允许多种网络类型共存,并为L3及更高层的服务提供了框架支持。

       在OpenStack世界中,网络组件最初叫nova-network,它混迹于计算节点nova的代码库中。nova-network可以单独部 署在一台机器上,为了高性能HA也可以和nova-compute一样部署在计算节点上(这也就是所谓的multi-host功能)。

nova- network实现简单,bug少,但性能可不弱哦,直接采用基于Linux内核的Linux网桥少了很多层抽象应该算强大的。不足之处是支持的插件少 (只支持Linux网桥),支持的网络拓扑少(只支持flat, vlan)。

 

       为了支持更多的插件,支持更多的网络拓扑,更灵活的与nova交互,于是有了quantum工程。quantum插件不仅支持Linux网桥,也支 持OpenvSwitch,一些SDN的插件以及其他商业公司的插件。在网络拓扑上,除了支持flat,vlan外,还支持gre, vxlan。但quantum不支持关键的multi-host特性。

 

quantum因为和一家公司的名称冲突,于是,改名为neutron。

 

       neutron继续演进,quantum之前的实现存在这么一个问题。我们说道说道。在quantum中,实现一种类型的插件一般包括两个部分,一 部分与数据库db打交道称之为plugin,一部分是调用具体的网络设备真正干活的称之为agent

像plugin就有linux bridge plugin, opevswitch plugin, hyper-v plugin等,这些plugin因为都是与db打交道,变化的字段并不多,所以代码绝大部分是重复的。这样也就出来了一个公共的plugin叫ml2 plugin(具体的代码实现就是TypeDriver)。

 

      但这只是一个表象,ml2还有更大的作用,那就是它里面的MechanismDriver。

      我举个例子讲,之前没有ml2的时候,plugin只能 支持一种,用了linux bridge,就不能用openvswitch了,想要都用那怎么办,那就需要MechanismDriver上场,MechanismDriver的作 用是将agent的类型agent_type和vif_type关联,这样vif_type就可以直接通过扩展api灵活设置了,所以这时候你想用 linux bridge你在vif_type里直接将port绑定成linux bridge就行了,同理,想用openvswitch就将vif_type将port绑定成openvswitch就行。

      除了让openvswitch, linux bridge这些不同的插件共存之外,ml2还能让不同的拓扑如flat, vlan, gre, vxlan其乐融融和谐共存,直接在ml2_conf.ini这个配置文件里都配上即可。这样也就解决了一个问题,以前前端horizon中无法配置是用 flat还是vlan,因为你配了也没有用,那时候后端还不支持flat和vlan同时存在了,现在皆大欢喜了。

      上面的ml2解决的只是网络中L2层的问题,对于L3层的路由功能neturon又单独整出个l3-agent,对于dhcp功能又单独整出个 dhcp-agent,不过它们归根结底仍属于实际真正干功能活的,对于和数据库db打交道的那部分则是通过提供扩展api来实现的。

      那么现在我们想加更 多的网络服务该怎么办呢,如L4-L7层的FwaaS, VPNaaS, DNATaaS, DNSaaS,所以现在neutron又出来一个新的服务框架用于将所有这些除L2层以外的网络服务类似于上述ml2的思想在数据库这块一网打尽。并且这 些网络服务可能是有序的,例如可能需要先过FwaaS防火墙服务再过DNATaaS服务来提供浮动IP,所以也就有了service chain的概念。目前这块代码只进去了firewall, loadbalance, metering, vpn几块,但万变不离其宗,未来neutron就是朝这个思想继续往下做。想用哪些服务可以通过neutron.conf这个配置文件中的 service_provider项指定。

 

最后,需要一提的是,从性能角度讲,我认为目前neutron仍然不能用于大规模的生产环境,理由如下:
1)虽然增加了更多的插件,更多的网络服务,更多的网络拓扑,但它仍然不支持multi-host功能,对性能是极大影响
2)neutron-server不支持workers通过fork实现的利用cpu多核的多进程机制,仍然是单线程实现的,阻塞的话(python解释器是单进程的,使用greenlet保证每个线程在单进程下也是线性的),会延缓接受其他请求对性能产生影响。
3)neutron-server是无状态的服务,理论上讲是可以在多台机器上运行前端再加haproxy实现HA的,但实际代码中存在众多竞争条件的bug。当然这个问题不仅在neturon有,其他组件我看一样存在。
4)在遂道性能方面存在优化的可能,遂道如GRE,VXLAN等将虚拟L2层打通反而扩大了广播风暴的可能,实际上虚拟网桥或者hypervisor都是知道虚机的IP和MAC地址的映射的关系的,根本不需要仍使用传统的ARP广播方式来获得这种映射关系。
5)其他…

成熟的路上漫漫其修远兮,这也正好给各位爱好openstack的童鞋们提供了大显身手的好机会:)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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