手元にある強力なツールをどのように使用するのでしょうか? 3人の専門家がWOTでのOpenStackイノベーションの実践経験を共有

[51CTO.comより引用] 2018年5月18日〜19日、51CTO主催のグローバルソフトウェアおよび運用技術サミットが北京で開催されました。世界各国の企業の技術エリートが北京に集まり、最先端のソフトウェア技術について議論し、運用・保守技術の新たな限界を探りました。今回のカンファレンスでは、スターが勢ぞろいしたメインフォーラムに加え、コンテナ、AI、ブロックチェーン、ビッグデータ、モノのインターネットなど、最も人気のある技術分野に焦点を当てた12のサブフォーラムがそれぞれ独自の特徴を持っていました。

19日午前の「OpenStackイノベーションと実践」フォーラムでは、OStorageの創設者であり、OpenStackコミュニティの著名な伝道師であるLi Mingyu氏がフォーラムのプロデューサーを務めました。 Jiuzhou Cloud のテクニカル ディレクターである Huang Shuquan 氏と UMCloud のアーキテクチャ ディレクターである Zhang Wenmo 氏とともに、OpenStack に基づく革新的なアプリケーションと実践的なケースに関する経験を、中国のあらゆる分野の開発者やエンタープライズ開発者と共有しました。

エッジコンピューティングは産業用インテリジェント製造を支援

Jiuzhou CloudのテクニカルディレクターであるHuang Shuquan氏が、最初に聴衆に向けて「産業インテリジェント製造を促進するエッジコンピューティング」と題した基調講演を行いました。同氏は、コンピューティング パターンと需要の台頭により、既存のクラウド コンピューティング モデルの欠点が露呈し始めていると述べました。クラウド プラットフォーム開発者は、限られたノード ハードウェア リソース、ノード間の信頼性の低いネットワーク、限られた帯域幅などのリソース制約の下でアプリケーションのニーズを満たす方法を考慮していませんでした。高帯域幅、低レイテンシ、または複数サイトの大規模分散アプリケーションのニーズをどのように満たすかを考慮していません。

「クラウド プラットフォームの外部コンピューティング機能が拡張され、エッジ コンピューティングが徐々に登場しました。これらのエッジ クラウドとエッジ ゲートウェイにより、人々は IoT デバイスとより多くやり取りできるようになり、低遅延で高帯域幅のサービスを提供できるようになります。」黄樹全氏は、エッジコンピューティングの台頭の内的要因は、クラウドコンピューティングの集中型機能がネットワークのエッジで多くの欠点を抱えていることであり、外的要因は、5G、モノのインターネット、インダストリアルインターネットなどの新しい産業の需要がさらに強いことであると考えています。黄淑全氏はエッジコンピューティングの利点を次の 4 つの点にまとめました。第 1 に、非常に高い応答速度を実現します。 2 つ目は、リアルタイムのインテリジェント分析機能を提供することです。第三に、より強力なセキュリティ防止機能を提供します。 4 番目は、より高いレベルのサービスが提供されることです。

インテリジェンスとネットワーキングは、インダストリアル 4.0 時代の非常に重要な特性です。エッジコンピューティングはここでどのような役割を果たすのでしょうか?実際、エッジ コンピューティングは神経終末のようなものです。これにより、接続されたすべてのデバイスの末端にインテリジェンスが提供され、多くの IoT デバイスに認識能力が与えられます。データが分類された後、グローバル分析のためにクラウドに送信できます。クラウドは統合された情報をスマート ボーダー デバイスのエッジにプッシュし、エッジのすべてのインテリジェンスを継続的に向上させます。

繊維産業における布地検査プロセスを例に挙げてみましょう。工場で生産される布の長さは数百メートルです。ほんの小さな欠陥でも、数メートルの布が廃棄されることになり、大きな損失となります。従来の方法では、検査員が作業台の横で常に観察します。欠陥が見つかったら、機械を手動で一時停止し、欠陥の場所をマークして記録し、欠陥を切り取って織物を続行します。当然ながら、これは非常に手間がかかり、正確さは保証されません。統計によると、作業員は 1 時間に最大 200 個の欠陥しか検出できません。

エッジコンピューティングはこの問題をうまく解決できます。黄樹全氏は、エッジクラウドアーキテクチャを採用すると、生地検査機をユニットとして利用し、そこにカメラと光源を設置して欠陥を検出すると明らかにした。最も重要なことは、小型のコンピューティングデバイスをその隣に配置することです。この装置は生地検査機の制御装置に直接接続されます。カメラ、光源、隣接するプリンターを直接操作して、データ収集を直接完了します。企業はクラウド プラットフォーム内の欠陥の特徴を事前にエッジ クラウド プラットフォームにプッシュすることができ、エッジ クラウド プラットフォームは既存の欠陥ライブラリに基づいて部分的な識別を実行します。同時に、このデータをオフラインで同社のクラウド プラットフォームに集約します。エッジクラウドプラットフォームの欠陥ライブラリが継続的に改善されるにつれて、精度は向上し続けます。この構成の作業効率は、5〜6 人の作業者の作業負荷に相当することがわかります。

OpenStack における大規模ベアメタル管理のベストプラクティス

UMCloud アーキテクチャ ディレクターの Zhang Wenmo 氏が共有したトピックは、OpenStack の大規模ベアメタル管理のベスト プラクティスでした。これは、UMCloud が数多くのベアメタル プロジェクトで OpenStack および Ironic コンポーネントを使用して得た経験を継続的にまとめ、蓄積して形成された一連の方法論とソリューションです。

同氏は、UMCloudが上海、南京、成都、仏山、北京に5つのデータセンターを設立し、合計4,000台以上のベアメタルマシンを保有していると紹介した。 5 つのデータセンターすべてに Openstack クラスターが存在し、同時に 5 つのクラスターに 800 ～ 2,000 個の異なるノードを追加する必要があります。これらのノードは OpenStack によって均一に管理される必要があります。 UMCloud の技術選択を数回繰り返した後、最終的にこの機能を実装するために OpenStack O バージョンの Ironic を選択しました。

Ironic を選ぶ理由張文墨氏は、Ironic には、ベアメタル構成情報の自動取得、ベアメタルシステムの自動インストール/消去機能の提供、Openstack 仮想マシンの管理のようにベアメタルを管理するなど、非常に実用的な 3 つの機能があると述べました。さらに顕著な利点は、単一のクラスターで 3,000 台を超えるベアメタル マシンをサポートでき、他の Openstack コンポーネントと対話できることです。

もちろん、張文墨氏も、小規模なクラスターであれば、Ironic の機能、性能、管理方法はすでにほとんどのニーズを満たしているが、数百台、あるいは数千台を超えるマシンの大規模なベアメタル管理となると、まだいくつかの欠点があることは認めている。例えば、Ironic にはツリー構造がなく、情報処理がより複雑である、といった例を挙げました。 2 番目に深刻な問題は、ベアメタル ネットワークを管理できないことです。最も直接的な理由は、Ironic にはそれらのスイッチを管理および構成する方法がないからです。 3 つ目の欠点は、すべてのベアメタル マシンが大きなプールに配置されるため、大規模な管理上の欠陥が発生することです。たとえば、顧客が 2,000 台のベアメタル マシンを所有しており、トランスコーディング ビジネス ドメインでラックをいくつか使用し、外部ラックをいくつか使用したいと考えている場合、Ironic には現在この区別がありません。すべてのベアメタル マシンは大きなプールに含まれており、つまり、すべてのビジネスが混在しています。したがって、このアプローチは、Ironic が大規模なベアメタルを管理するには不十分です。

「そこで、大規模な Ironic ベアメタル管理を実施する際には、5 つの主なポイントに重点を置きました。」張文墨氏は、大規模ベアメタル情報の自動入力、大規模ベアメタルハードウェア情報の自動収集、大規模ベアメタル情報の自動処理、上位層スイッチネットワークの自動構成、ベアメタルのプーリングであると明らかにした。

UMCloud の技術的実践により、現在のベアメタル配信速度は 1 日あたり 300 ベアメタル (10 時間で計算) に達し、サービス切り替え/ビジネス拡張の速度は 20 分ごとに 30 ベアメタルに達することがわかりました。さらに、UMCloud の 20 個のベアメタル リソース プールでは、プール内のベアメタルの自動割り当てとプール間の分離を実現できます。

OpenStack クラウド上でビッグデータ システムを実行する方法

この日の最後の講演者は、このイベントのプロデューサーである Li Mingyu 氏で、彼のテーマは「OpenStack クラウドでのビッグデータ システムの実行: 問題、方法、および実践」でした。彼はスピーチの中で、OpenStack は多くの小さなオープンソース プロジェクトを含む大規模なシステムであり、その中で最もよく知られているのは、仮想マシンを管理する Nova、ネットワークを管理する Neutron、クラウド ハード ドライブを管理する Cinder、認証を管理する Keystone、イメージとテンプレートを管理する Glance、および Swift オブジェクト ストレージの 6 つのコア プロジェクトであると述べました。

Li Mingyu 氏は、OpenStack 環境でビッグデータ システムを実行する 2 つの方法を実演しました。彼は、Sahara の使い方を皆に知ってもらうために、現場でデモを披露しました。彼の意見では、Sahara は実際には OpenStack クラウド環境で Hadoop を実行するために特別に OpenStack によって作成されたプロジェクトです。 2 番目の方法は、ユーザーが Hadoop/ビッグデータ システム ノードを直接管理することです。

どちらの方法の方が良いでしょうか?李明宇氏は、サハラを使用する利点は、サービスプロバイダーがそれに基づいてビッグデータサービスを提供できるため、ユーザーにとってより便利に使えることだと分析した。しかし、Sahara はクラウド コンピューティング ベンダーの観点から見ると、サービスの種類が限られており、柔軟性が低いという欠点があります。 Sahara を直接管理に使用しないことの利点は、ユーザーの観点から見ると、柔軟性があり、ユーザーが制御できることですが、欠点は、ユーザーがビッグデータ クラスターを管理する必要があり、クラウド インフラストラクチャの基本的な特性を把握することが難しいことです。 「ユーザーはニーズに応じて最適な方法を選択できます。」

午前のフォーラムでは、3 人の講師が実践的な観点から講演し、OpenStack の多くの革新的なアプリケーションについて語り、聴衆に大きなインスピレーションと参考資料を提供しました。雰囲気はとても活気がありました。会場が満員になると、多くの人が立ってショーを最後まで聞こうとしました。

上記内容は、WOT2018 グローバルソフトウェアおよび運用保守技術サミットの「OpenStack イノベーション実践」サブフォーラムの講演内容をもとに 51CTO 記者がまとめたものです。 WOT の詳細については、.com をご覧ください。

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