Openstack概述及不同架构图

本文介绍了云计算的基础概念,包括租赁、按量计费和弹性伸缩的特性,以及IaaS、PaaS和SaaS服务模型。重点阐述了OpenStack开源平台的概述和优势,如控制性、兼容性、可扩展性和灵活性。OpenStack的服务包括计算、网络、身份认证、控制面板、镜像、块存储和对象存储等,各服务之间通过API接口和消息代理如RabbitMQ进行通信。此外,文章详细解析了OpenStack的物理架构,包括控制节点、网络节点、计算节点和存储节点的功能和组件。

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一、云计算

1.1 概念

租赁、按量计费、弹性伸缩

1.2 资源

网络资源、存储资源、计算资源

1.3 服务模型
  • iaas(基础架构即服务)

  • paas(平台即服务)

  • saas(软件即服务)

二、openstack概述及优点

2.1 Openstack概述
  • 开源
  • 三中商业模式:公有云、私有云、混合云
  • openstack覆盖的技术领域很广
2.2 Openstack优势
  • 控制性

    完全开源的平台,提供API接口,方便与第三方技术集成

  • 兼容性

    OPenstack兼容其它公有云,方便用户进行数据的迁移

  • 可扩展性

    模块块设计,可以通过横向扩展,增加节点,添加资源

  • 灵活性

    根据自己的需要建立相应的基础设施,增加集群的规模

  • 行业标准

    众多IT领军企业已经加入到Openstack项目

三、openstack服务

服务 项目名称 描述
Compute
(计算服务)
Nova 负责实例生命周期的管理,计算资源的单位。
对Hypervisor进行屏蔽
支持多种虚拟化技术,支持横向扩展
Network
(网络服务)
Neutron 负责虚拟网络的管理,为实例创建网络的拓扑结构。
是面向租户的网络管理,可以自定义自己的网络,各个租户之间互不影响
Identity
(身份认证服务)
Keystone 对用户、租户和角色、服务进行认证和授权
支持多种认证机制
### LlamaIndex 多模态 RAG 实现 LlamaIndex 支持多种数据类型的接入与处理,这使得它成为构建多模态检索增强生成(RAG)系统的理想选择[^1]。为了实现这一目标,LlamaIndex 结合了不同种类的数据连接器、索引机制以及强大的查询引擎。 #### 数据连接器支持多样化输入源 对于多模态数据的支持始于数据收集阶段。LlamaIndex 的数据连接器可以从多个异构资源中提取信息,包括但不限于APIs、PDF文档、SQL数据库等。这意味着无论是文本还是多媒体文件中的内容都可以被纳入到后续的分析流程之中。 #### 统一化的中间表示形式 一旦获取到了原始资料之后,下一步就是创建统一而高效的内部表达方式——即所谓的“中间表示”。这种转换不仅简化了下游任务的操作难度,同时也提高了整个系统的性能表现。尤其当面对复杂场景下的混合型数据集时,良好的设计尤为关键。 #### 查询引擎助力跨媒体理解能力 借助于内置的强大搜索引擎组件,用户可以通过自然语言提问的形式轻松获得所需答案;而对于更复杂的交互需求,则提供了专门定制版聊天机器人服务作为补充选项之一。更重要的是,在这里实现了真正的语义级关联匹配逻辑,从而让计算机具备了一定程度上的‘认知’功能去理解和回应人类意图背后所蕴含的意义所在。 #### 应用实例展示 考虑到实际应用场景的需求多样性,下面给出一段Python代码示例来说明如何利用LlamaIndex搭建一个多模态RAG系统: ```python from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext from langchain.llms.base import BaseLLM import os def create_multi_modal_rag_system(): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir='./data').load_data() llm_predictor = LLMPredictor(llm=BaseLLM()) # 假设已经定义好了具体的大型预训练模型 service_context = ServiceContext.from_defaults( chunk_size_limit=None, prompt_helper=PromptHelper(max_input_size=-1), llm_predictor=llm_predictor ) index = GPTSimpleVectorIndex(documents, service_context=service_context) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) response = query_engine.query("请描述一下图片里的人物表情特征") print(response) ``` 此段脚本展示了从加载本地目录下各类格式文件开始直到最终完成一次基于相似度排序后的top-k条目返回全过程。值得注意的是,“query”方法接收字符串参数代表使用者想要询问的内容,而在后台则会自动调用相应的解析模块并结合先前准备好的知识库来进行推理计算得出结论。
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