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摘要: 主要是为了应对生产环境而进行的测试。这个架构放在大的生产环境下还需要适当的调整。
Openstack计算-存储-控制分离与计算节点的在线添加
实验环境：red hat linux 6.5
Host: 192.168.122.19
Compute node 1：192.168.122.3
Compute node 2 : 192.168.122.4
Storage node : 192.168.122.5
要求：iptable -F
架构解释：
计算节点：即虚拟机最终跑的节点，主要进程：openstcak-nova-compute
这个节点资源消耗主要是cpu和内存。所以可以在实际部署的时候调大点
存储节点：这里我单指块存储方案（cinder）,主要进程：openstack-cinder-volume
& & & &这里是将来云主机启动后，云主机所添加的额外的磁盘的资源池（就是虚 & & & 拟机添加多大的磁盘消耗的都是这个）。openstack采用了lvm的磁盘管理 & & & 方式。云主机只认名为cinder-volumes的vg卷【即只在这个名字的卷下划分 & & & 存储空间给云主机】，如果你Host安装的时候没有分这个卷，它默认会从 & & & 根磁盘上削减一部分出来，然后创建这个卷。
控制节点：有很多控制进程都在这里个节点上。这里主要想强调，网络即neutron部分。
&计算节点上的云主机的数据包都会被转发到neutron-server所启动的节点上。
&Neutron-sevrer一般会启动在网络控制节点。所以网络控制节点必须使用be- ex的桥接接口，所采用的网络结构必须是vlan。【local网络只在你玩all in &one的时候生效】火墙策略在建立后会自动帮你重写。
1.配置好两台机子的yum源[目录地址由你自己实际放的位置设定]：【All】
#vim /etc/yum.repo.d/openstack.repo
[openstack]
name=openstack
baseurl=ftp://192.168.122.1/pub/openstack/openstack
gpgcheck=0
2.更新机子的iproute：【All】
#yum update -y
注：如果缺少这一步，可能你机子上有关路由的进程起不来。如：neutron-l3-agent这个nuetron的网络进程。neutron-l3-agent是主要建立在三层网络上的，主要完成对数据包的转发【DNAT和SNAT】。所以它对路由软件有要求。
让内核重新加载
3.安装pakcstack【Host】
#yum install openstack-packstack -y
4.虚拟机添加网卡并设定网络 【All】
#cp /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth1
#vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth1
DEVICE=eth1
ONBOOT=yes
#service network restart
5..生成定制文件和修改定制文件 【Host】
#packstack –gen-answer-file=/root/answer.txt
#vim &/root/answer.txt
#确认安装swift对象存储
CONFIG_SWIFT_INSTALL=y
#设置ntp时间同步【这一步很重要，如果时间不同步两边的信息肯定不对称】
CONFIG_NTP_SERVERS=192.168.122.1
#指定计算节点
CONFIG_NOVA_COMPUTE_HOSTS=192.168.122.3
#因为控制节点与外端有连接，数据库放上面不安全，所以我放到了存储节点
CONFIG_MYSQL_HOST=192.168.122.5
#设定mysql用户密码
CONFIG_MYSQL_PW=redhat
#确定admin用户的密码
CONFIG_KEYSTONE_ADMIN_PW=redhat
CONFIG_NEUTRON_OVS_TENANT_NETWORK_TYPE=vlan
CONFIG_NEUTRON_OVS_VLAN_RANGES=physnet1:1:4094
CONFIG_NEUTRON_OVS_BRIDGE_MAPPINGS=physnet1:br-eth1
CONFIG_NEUTRON_OVS_BRIDGE_IFACES=br-eth1:eth1
6.计算节点设定时间同步：【Compute node 1 , Compute node 2 and Storage Node】
#yum install -y ntp
#vim /etc/ntp.conf
restrict 192.168.122.1
server 192.168.122.1 iburst
#/etc/init.d/ntpd start
7.存储节点配置iscsi磁盘共享：【Storage Node】
#yum install &-y scsi-target-utils-1.0.24-10.el6.x86_64
添加一块磁盘
#fdisk -cu /dev/vda &#分处一块vda1
#pvcreate /dev/vda1
#vgcreate vg1 /dev/vda1
#lvcreate -L 20G /dev/vg1 -n lv1
#mkfs.ext4 /dev/vg1/lv1
之后写策略文件：
#vim /etc/tgt/targets.conf
&target iqn..example:server.target1&
#the disk you want to share
backing-store /dev/vg1/lv1
#the ip who allow to connet with you
initiator-address 192.168.122.19
#tgt-adm -s#查看共享信息
8.Host注册和使用iscsi磁盘 【Host】
安装iscsi工具
#yum install -y iscsi-initiator-utils-6.2.0.873-10.el6.x86_64
#iscsiadm -m discovery -s st -p 192.168.122.5
#iscsiadm -m node -l -p 192.168.122.5
#fdisk -l#查看是否成功获取磁盘【看大小，我的是vda】
#fdisk -cu /dev/vda #建立一个vda1
#pvcreate /dev/vda1
#vgcreate cinder-volumes /dev/vda1 #vg名字不能变
9.安装openstack :【Host】
#packstack &--answer-file=/root/answer.txt
【输入密码后就正确安装】
10.安装完成后现象:
#nova-manage service list 2& /dev/null
Binary & & & & & Host & & & & & & & & & & & & & & & & Zone & & & & & &Status & & State Updated_At
nova-consoleauth
& & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-scheduler &
& & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-conductor &
& & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-cert & & & & & & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-compute & &
& & & & & & & & &nova & & & & & &enabled & &:-) &
【Compute Node】
#nova-manage service list 2& /dev/null
Binary & & & & & Host & & & & & & & & & & & & & & & & Zone & & & & & &Status & & State Updated_At
nova-consoleauth
& & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-scheduler &
& & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-conductor &
& & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-cert & & & & & & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-compute & &
& & & & & & & & &nova & & & & & &enabled & &:-) &
11.尝试用Firefox登录web管理界面:
成功启动云主机并可以远程登录--成功
12.在线添加Compute Node 2: 【Compute Node 2】
#yum install -y openstcak-nova-compute
#cp /etc/nova/nova.conf /etc/nova/nova.conf.orig
#scp 192.168.122.3:/etc/nova/nova.conf /etc/nova/
#vim /etc/nova/nova.conf
vncserver_listen=192.168.122.4
vncserver_proxyclient_address=192.168.122.4
sql_connection=mysql://nova:redhat@192.168.122.5/nova
#/etc/init.d/openstack-nova-compute start
#nova-manage service list 2& /dev/null
Binary & & & & & Host & & & & & & & & & & & & & & & & Zone & & & & & &Status & & State Updated_At
nova-consoleauth
& & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-scheduler &
& & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-conductor &
& & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-cert & & & & & & & & & & & & internal & & & &enabled & &:-) &
nova-compute & &
& & & & & & & & &nova & & & & & &enabled & &:-) &
nova-compute & &
& & & & & & & & &nova & & & & & &enabled & &:-) &
13.配置Compute Node2 的网络结构:【Compute Node2】
确保你的机子已经有eth1的网络接口
安装neutron-openvswitch
#yum install -y openstack-neutron-openvswitch
#cp /etc/neutron/neutron.conf & /etc/neutron/neutron.conf.orig
#cp /etc/neutron/plugins/openvswitch/ovs_neutron_plugin.ini /etc/neutron/plugins/openvswitch/ovs_neutron_plugin.ini.orig
直接拷贝过来
#scp 192.168.122.3:/etc/neutron/neutron.conf /etc/neutron/neutron.conf
#scp 192.168.122.3:/etc/neutron/plugins/openvswitch/ovs_neutron_plugin.ini /etc/neutron/plugins/openvswitch/ovs_neutron_plugin.ini &
#/etc/init.d/openvswitch start
#chkconfig openvswitch on
添加网络接口
#ovs-vsctl add-br br-int
#ovs-vsctl add-br br-eth1
#ovs-vsctl add-port br-eth1 eth1
#service neutron-openvswitch-agent start
#chkconfig &neutron-openvswitch-agent on
#chkconfig neutron-ovs-cleanup on
14.测试Compute Node2
首先关闭原来的Compute Node1
#nova-mange service disable --host
--service nova-manage
之后web启动另一个云主机，正常启动后
#virsh list
应该可以看见一台虚拟机正在运行，如果能远程登录--成功
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将 OpenStack 私有云部署到 Hadoop MapReduce 环境
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[size=0.76em]随着企业开始同时利用云计算和大数据技术，现在应当考虑如何将这些工具结合使用。在这种情况下，企业将实现最佳的分析处理能力，同时利用私有云的快速弹性 (rapid elasticity) 和单一租赁的特性。本文将帮助您了解云计算和大数据技术的组成部分，了解私有云是什么，Apache Hadoop 是什么，它们的协同效用，如何进行部署它们，以及它们带来的挑战有哪些。[size=0.76em]私有云计算简介[size=0.76em]私有云 指企业内部的云计算部署，在私有云中，企业利用了数据中心内的各种云计算技术的细微差别。这些差别包括快速弹性、资源池、按需配给和自动化管理。为了在内部将这些属性整合在一起，大多数企业采用了开源的云版本，比如 OpenStack 或 CloudStack。[size=0.76em]OpenStack 是最流行的开源云版本，它包括控制器、计算 (Nova)、存储 (Swift)、消息队列 (RabbitMQ) 和网络 (Quantum) 组件。图 1 提供了这些组件的一个图示（不包含 Quantum 网络组件）。
图 1. OpenStack 的组件
[size=0.76em]这些组件共同提供了一个允许动态配给计算和存储资源的环境。从硬件角度看，这些服务可扩展到许多虚拟的和物理的服务器上。例如，大多数组织部署一个物理服务器作为控制器节点，部署另一个物理服务器作为计算节点。许多组织还选择将其存储环境分离到一个专用的物理服务器上，对于 OpenStack 部署而言，这意味着对 Swift 存储环境使用单独的服务器。
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[size=0.76em]大数据简介[size=0.76em]Oracle 将 大数据 定义为三个数据源的数据汇集：传统数据（结构化数据）、感知数据（日志数据和元数据）和社交（社交媒体）数据。大数据通常采用新的技术模式进行存储，比如非关系分布式数据库 NoSQL。共有四种非关系数据库管理此系统 (NRDBMS)：基于列、关键值、图表和基于文档。这些 NRDBMS 将源数据聚集在一起，同时用 MapReduce 之类的分析程序对汇总的信息进行分析。[size=0.76em]传统的大数据环境包括一个分析程序、一个数据存储、一个可扩展文件系统、一个工作流管理器、一个分布式排序和散列解决方案以及一个数据流编程框架。常用于商业应用程序的数据流编程框架是 Structured Query Language (SQL)，对于开源应用程序，通常会使用 SQL 的替代方案，如 Apache Pig for Hadoop。在商用方面，Cloudera 提供了最稳定、最全面的解决方案之一，而 Apache Hadoop 是最流行的开源 Hadoop 版本。[size=0.76em]Apache Hadoop 的应用比较常见，因为您可以使用多种组件，包括 Hadoop Distributed File System（即 HDFS，是一种可扩展的文件系统），HBase（数据库/数据存储）、Pig、Hadoop（分析方法）和 MapReduce（分布式排序和散列）。如图 2 所示，Hadoop 任务被分解为几个节点，而 MapReduce 任务则被分解为跟踪器 (tracker)。
图 2. HDFS/MapReduce 层的组成部分
[size=0.76em]图 3 显示了 MapReduce 如何执行任务，它将获取输入并执行一系列分组、排序和合并操作，然后呈现经过排序和散列的输出。
图 3. 高级 MapReduce 图
[size=0.76em]图 4 演示了一个更复杂的 MapReduce 任务及其组成部分。
图 4. MapReduce 数据流图解
[size=0.76em]尽管 Hadoop MapReduce 要比传统的分析环境（如 IBM® Cognos® 和 Satori proCube 在线分析处理）更复杂一些，但它的部署仍然具有可扩展能力和高成本效益。
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[size=0.76em]全盘考虑[size=0.76em]大数据技术和私有云环境都很有用；不过，如果将两者结合在一起，企业会获得巨大的利润。尽管结合两者会让环境变得更复杂，企业仍然可以看到将 OpenStack 私有云和 Apache Hadoop 环境结合在一起产生的显著的协同效应。下一小节将介绍企业如何将私有云和大数据技术结合在一起。[size=0.76em]Swift、Apache Hadoop 和 MapReduce[size=0.76em]在私有云环境中，常见的大数据部署模型之一是：将 OpenStack 的 Swift 存储技术部署到 Apache Hadoop MapReduce 集群，从而实现处理功能。使用这种架构的优势是，企业将获得一个可扩展的存储节点，可以用该节点来处理其不断累积的数据。根据 IDC 的调查，数据年增长率已经达到 60%，该解决方案将满足不断增长的数据需求，同时允许组织同时启动一个试点项目来部署私有云。[size=0.76em]该部署模型的最佳使用场景是企业希望通过存储池尝试使用私有云技术，同时在内部使用大数据技术。最佳实践表明您应当先将大数据技术部署到您的生产数据仓库环境中，然后构建并配置您的私有云存储解决方案。如果将 Apache Hadoop MapReduce 技术成功融合到数据仓库环境中，并且已经正确构建并运行您的私有云存储池，那么您就可以将私有云存储数据与预调度的 Hadoop MapReduce 环境集成在一起。[size=0.76em]Swift 和 Cloudera 的 Apache Hadoop 发行版[size=0.76em]对于那些不愿意从头开始使用大数据的企业，可以使用 Cloudera 等解决方案供应商提供的大数据设备。Cloudera 的发行版包括 Apache Hadoop (CDH) 解决方案，它允许企业不必针对 Hadoop 的每个细微差别来招募或培训员工，因此可以在大数据方面实现更高的投资回报 (ROI)。对于那些不具备大数据或私有云技能集，希望以缓慢、渐进的方式将该技术集成到其产品组合的企业，这一点尤其吸引人。[size=0.76em]大数据和云计算属于相对较新的技术，许多企业希望通过它们实现成本节省；不过，许多企业对于是否完全采用这些技术犹豫不决。通过利用供应商支持的大数据软件版本，企业在这方面将会更加从容，同时还可以了解如何使用这些技术来发挥自身的优势。此外，如果使用大数据软件分析大型数据集，而且可以通过私有云存储节点来管理这些数据集，那么这些企业还可以实现更高的利用率。为了最好地将这一策略集成到企业中，首先需要安装、配置和管理 CDH，以便分析企业的数据仓库环境，然后将 Swift 中存储的数据添加到需要的地方。[size=0.76em]Swift、Nova 和 Apache Hadoop MapReduce[size=0.76em]对于希望在大数据环境中实现更高程度的灵活性、可扩展性和自治性的企业，可以利用 Apache 和 OpenStack 提供的开源产品的与生俱来的能力。为此，企业需要最大限度地利用这两种技术栈，这就要求采用与前面所述的解决方案不同的思维方式来设计环境。[size=0.76em]要获得完全可伸缩的、灵活的大数据环境，必须在一个同时提供存储和计算节点的私有云环境中运行它。为此，企业必须先构建私有云，然后添加大数据。因此，在这种情况下，必然会用到 Swift、Nova 和 RabbitMQ，并控制器节点来管理和维护环境。但是，问题在于企业是否需要针对不同的系统和业务部门将环境分为若干个部分（例如，非大数据虚拟机或客户机实例）。如果企业准备完全使用私有云，那么应当添加 Quantum，从网络的角度对不同的环境进行划分（参见图 5）。
图 5. OpenStack 架构
[size=0.76em]在设置并测试了私有云环境后，可以将 Apache Hadoop 组件合并到其中。此时，Nova 实例可用于存放 NoSQL 或 SQL 数据存储（没错，它们可以共存）以及 Pig 和 MapReduce 实例；Hadoop 可以位于一个独立的非 Nova 机器上，以便提供处理功能。在不久的将来，Hadoop 有望在 Nova 实例上运行，使私有云自包含到所有 Nova 实例中。[size=0.76em]GFS、Nova、Pig 和 MapReduce[size=0.76em]从架构的角度看，除了使用 OpenStack 的 Swift 实现可扩展存储外，可能还有其他选择。本例使用了 Google File System (GFS)、Nova 组件和 Apache Hadoop 组件，具体来讲，使用了 Pig 和 MapReduce。该示例允许企业集中精力开发一个仅用于计算处理的私有云计算节点，同时利用 Google 的公共存储云作为数据存储。通过使用这种混合云，企业可以专注于计算处理功能的核心能力，由第三方负责实现存储。该模型可以利用其他供应商的存储解决方案，如 Amazon Simple Storage Service；但是，在使用任何外部存储之前，企业应当在内部使用可扩展的文件系统 (XFS) 来构建该解决方案，并进行相应的测试，然后再将其扩展到公共云中。此外，根据数据的敏感性，企业可能需要使用数据保护机制，比如模糊处理 (obfuscation)、解除匿名化、加密或散列。
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[size=0.76em]大数据简介[size=0.76em]Oracle 将 大数据 定义为三个数据源的数据汇集：传统数据（结构化数据）、感知数据（日志数据和元数据）和社交（社交媒体）数据。大数据通常采用新的技术模式进行存储，比如非关系分布式数据库 NoSQL。共有四种非关系数据库管理此系统 (NRDBMS)：基于列、关键值、图表和基于文档。这些 NRDBMS 将源数据聚集在一起，同时用 MapReduce 之类的分析程序对汇总的信息进行分析。[size=0.76em]传统的大数据环境包括一个分析程序、一个数据存储、一个可扩展文件系统、一个工作流管理器、一个分布式排序和散列解决方案以及一个数据流编程框架。常用于商业应用程序的数据流编程框架是 Structured Query Language (SQL)，对于开源应用程序，通常会使用 SQL 的替代方案，如 Apache Pig for Hadoop。在商用方面，Cloudera 提供了最稳定、最全面的解决方案之一，而 Apache Hadoop 是最流行的开源 Hadoop 版本。[size=0.76em]Apache Hadoop 的应用比较常见，因为您可以使用多种组件，包括 Hadoop Distributed File System（即 HDFS，是一种可扩展的文件系统），HBase（数据库/数据存储）、Pig、Hadoop（分析方法）和 MapReduce（分布式排序和散列）。如图 2 所示，Hadoop 任务被分解为几个节点，而 MapReduce 任务则被分解为跟踪器 (tracker)。
图 2. HDFS/MapReduce 层的组成部分
[size=0.76em]图 3 显示了 MapReduce 如何执行任务，它将获取输入并执行一系列分组、排序和合并操作，然后呈现经过排序和散列的输出。
图 3. 高级 MapReduce 图
[size=0.76em]图 4 演示了一个更复杂的 MapReduce 任务及其组成部分。
图 4. MapReduce 数据流图解
[size=0.76em]尽管 Hadoop MapReduce 要比传统的分析环境（如 IBM® Cognos® 和 Satori proCube 在线分析处理）更复杂一些，但它的部署仍然具有可扩展能力和高成本效益。
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[size=0.76em]大数据简介[size=0.76em]Oracle 将 大数据&&定义为三个数据源的数据汇集：传统数据（结构 化数据）、感知数据（日志数据和元数据）和社 交 （社 交 媒体）数据。大数 据通常采用新的技 术模式进行存储，比如非 关系分布式数据库 NoSQL。共有四种非关系数据库管理此系统 (NRD BMS)：基于列、关键值、图表和基于文档。这些 NRDBMS 将 源数据聚集在一起，同时用 MapReduce 之类的分析程序对汇总的信息 进行分析。 [size=0.76em]传统的大数据环境包括一个分 析程序、一个数据存 储、一个可扩展文件系统、一个工作流管理器、一个分布式排序和散列解决方案以及一个数据流编程框架。常用于商业应用程序的数据流编程框架是 Structured Query Language (SQL)，对于开源应 用程序，通常会使用 SQL 的替代方案，如 Apache Pig for Hadoop。在商用方面，Cloudera 提供了最稳定、最全面的解决方案之一，而 Apac he H adoop 是最流行的开源 Hadoop 版本。[size=0.76em]Apache Hadoop 的应用比 较 常见，因为您可以使用 多种组件，包括 Hadoo p Distribute d File System（即 HDFS，是一种可&&扩展的文件系统），H Base（数据库/数据存储）、P ig、Had oop（分析方法）和 MapReduce（分 布式 排序和散 列）。如图 2 所示，Hadoop&&任务被 分解为几个节点，而 MapR educ e 任务则被分 解为 跟踪器 (trac ker)。
图 2. HDFS/MapReduce 层的组成部分
[size=0.76em]图 3 显示了 MapReduce 如何执行任务，它将获取输入并执行一系列分组、排序和合并操作，然后呈现经过排序和散列的输出。
图 3. 高级 MapReduce 图
[size=0.76em]图 4 演示了一个更复杂的 MapReduce 任务及其组成部分。
图 4. MapReduce 数据流图解
[size=0.76em]尽管 Hadoop MapReduce 要比传统的分析环境（如 IBM® Cognos® 和 Satori proCube 在线分析处理）更复杂一些，但它的部署仍然具有可扩展能力和高成本效益。
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技巧和提示
在将云计算和大数据技术并入企业环境时，一定要为这两个技术平台构建员工的技能集。当您的员工理解这些技术后，就可以组建一个实验室来测试这两个平台合并后的效果。由于包含许多不同的组件，因此在实现过程中，请务必遵循前面提到的经过验证的路径。此外，企业在尝试合并这两种模式时可能会遇到一些挫折，应当在进行若干次尝试后改用其他方法。这些方法包括设备和混合云。
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障碍和陷阱
由于这些都是比较新的技术，所以大多数企业需要利用现有资源进行测试，之后再进行大量的资本支出 (CapEx)。然而，如果没有对这些技术在企业中的应用进行合理的预算和人员培训，那么试点和测试工作将会以失败告终。同样，如果缺少完整的私有云部署，企业应当首先在其中实现大数据技术，然后再实现私有云。
最后，企业需要为私有云和大数据计划制定一个战略路线图。要获得成功的部署，则需要进行更多的分析 “工作”，这有可能会拖延处理过程。为了消除这种风险，应当采用一种迭代式的项目管理方法，以分阶段的方式部署到业务部门中，通过这种方法将这些技术部署到企业中。
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云计算和大数据正步入我们的生活，因此我们的企业需要确定这些技术如何使公司受益，比如 CapEx 方面的成本节省或增强的处理功能。您的企业应当分别对这些系统进行测试，然后以迭代的方式将它们整合到企业中。这样，企业就可以实现出色的投资回报，为未来发展做好准备。
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第一章：OpenStack课程大纲和OpenStack简介
1.&OpenStack课程大纲
2.&OpenStack培训-实验环境部署
3.&OpenStack项目介绍
第二章：OpenStack环境准备和基础服务部署
1.&OpenStack基础服务MySQL、RabbitMQ部署
第三章：OpenStack验证服务KeyStone
1.&KeyStone部署
2.&KeyStone权限管理
3.&KeyStone服务注册
第四章：OpenStack镜像服务Glance
1.&Glance组件介绍和安装配置
2.&Glance服务注册与镜像上传
第五章：OpenStack计算服务Nova
1.&Nova组件介绍
2.&Nova控制节点安装和配置
3.&Nova计算节点安装和配置
第六章：OpenStack网络服务Neutron
1.&Neutron服务介绍和Neutron控制节点部署
2.&Neutron控制节点ML2、LinuxBridge配置
3.&Neutron计算节点部署（此处附件有完整配置文件）
第七章：创建第一台OpenStack云主机
1.&使用命令创建OpenStack云主机
第八章：OpenStack管理服务Horizon
1.&Horizon安装部署和使用（课程PPT在此下载！）
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【课程类型】实战教学
【难度级别】高级
【适合人群】所有人
【课程介绍】 目标：带领学员完成下图一个中小规模的OpenStack私有云实战项目。
友情提示：
1.注意：请使用CentOS 7.2，不要使用CentOS 7.3。
2.本课程为实战入门课程，比较基础。
【课程目标】 本课程的目标是让所有参加培训的学员都可以使用OpenStack构建中小企业内部私有云平台。通过OpenStack私有云平台为企业构建诸如开发私有云、测试私有云和生产私有云等应用场景，降低IT成本，提高IT效率。
【课程计划】 录播-共17次课
本课程的课件可于最后节下载
第一章：OpenStack课程大纲和OpenStack简介
第二章：OpenStack环境准备和基础服务部署
第三章：OpenStack验证服务KeyStone
第四章：OpenStack镜像服务Glance
第五章：OpenStack计算服务Nova
第六章：OpenStack网络服务Neutron
第七章：创建第一台OpenStack云主机
第八章：OpenStack管理服务Horizon
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