部署 instance 到 VXLAN - 每天5分钟玩转 OpenStack(112)

VXLAN网络实例部署与连通性分析
本文详细介绍了如何在VXLAN网络环境中部署两个虚拟机实例,并通过PING测试验证它们之间的网络连通性。两台虚拟机分别位于不同的计算节点,通过VXLAN隧道相互通信。

上一节我们创建了 vxlan 100_net,今天将部署 instance 并分析网络的连通性。

launch 新的 instance “cirros-vm1”,网络选择 vxlan100。

cirros-vm1 分配到的 IP 为 172.16.100.3。

cirros-vm1 被 schedule 到控制节点,对应的 tap 设备为 tap099caa87-cd,并且连接到 bridge brq1762d312-d4。

当前 vxlan100 的结构如下:

继续用同样的方式 launch instance cirros-vm2,分配到的 IP 为 172.16.100.4。

cirros-vm2 被 schedule 到计算节点,对应的 tap 设备为 tap457cc048-aa,并且连接到 bridge brq1762d312-d4。

因为计算节点上没有 hdcp 服务,所以没有相应的 tap 设备。 
另外,bridge 的名称与控制节点上一致,都是 brq1762d312-d4,表明是同一个 network。

当前 vxlan100 的结构如下:

cirros-vm1(172.16.100.3) 与 cirros-vm2(172.16.100.4) 位于不同节点,通过 vxlan100 相连,下面执行 PING 验证连通性。 
在 cirros-vm1 控制台中执行 ping 172.16.100.4

image609.png

如我们预料,ping 成功。

对于多 vxlan 之间的 routing 以及 floating ip,实现方式与 vlan 非常类似,这里不再赘述,请参看前面 vlan 相关章节。

下节我们讨论提高 VXLAN 工作效率的机制 - L2 Population。

blob.png


本文转自CloudMan6 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/cloudman/1872480


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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