《DevStack:快速搭建OpenStack开发环境指南》
2025-01-03 08:54:53作者:戚魁泉Nursing
引言
在云计算领域,OpenStack作为一个开源的云计算管理平台,受到了广泛关注和应用。对于开发者和运维人员来说,能够快速搭建一个OpenStack开发环境,对于进行项目开发、测试和验证是至关重要的。DevStack正是这样一个能够帮助我们迅速部署OpenStack开发环境的工具集。本文将详细介绍如何使用DevStack来搭建OpenStack环境,以及在使用过程中可能遇到的问题和解决方案。
安装前准备
系统和硬件要求
在开始安装DevStack之前,需要确保你的系统满足以下要求:
- 操作系统:Ubuntu、Rocky Linux或其他支持的系统
- 硬件:至少4GB内存,建议使用更高的内存以便更好地运行OpenStack服务
- 虚拟化支持:如果打算在虚拟机中运行DevStack,确保虚拟化技术(如KVM)已启用
必备软件和依赖项
在安装DevStack之前,还需要确保系统中安装了以下软件:
- Git:用于从源代码仓库克隆DevStack资源
- Python 3:DevStack中的部分脚本可能依赖于Python 3环境
- 网络配置:确保网络设置允许访问外部网络,以便DevStack能够下载所需的依赖项
安装步骤
下载开源项目资源
首先,从DevStack的官方仓库克隆项目资源:
git clone https://github.com/openstack/devstack.git
cd devstack
安装过程详解
在克隆完DevStack后,需要创建一个local.conf文件,用于配置DevStack环境:
cat << EOF > local.conf
[[local|localrc]]
ADMIN_PASSWORD=stack
DATABASE_PASSWORD=$ADMIN_PASSWORD
RABBIT_PASSWORD=$ADMIN_PASSWORD
SERVICE_PASSWORD=$ADMIN_PASSWORD
EOF
配置完成后,可以通过执行以下命令启动DevStack安装过程:
./stack.sh
这个脚本将自动下载并安装OpenStack的最新源代码,并配置相应的环境。这个过程可能需要一段时间,具体取决于网络速度和系统性能。
常见问题及解决
-
问题:安装过程中遇到权限问题
- 解决:确保使用的用户有足够的权限执行安装脚本,或者使用
sudo执行。
- 解决:确保使用的用户有足够的权限执行安装脚本,或者使用
-
问题:网络连接问题导致下载失败
- 解决:检查网络设置,确保可以访问到DevStack所需要的外部资源。
基本使用方法
加载开源项目
当DevStack安装完成后,可以通过以下命令加载OpenStack环境:
. openrc
简单示例演示
加载环境后,可以使用OpenStack命令行工具来管理资源。例如,列出当前所有的虚拟机实例:
openstack server list
参数设置说明
DevStack提供了多种参数和配置选项,可以通过修改local.conf文件来定制化你的OpenStack环境。
结论
通过DevStack,开发者可以快速搭建一个OpenStack开发环境,从而更加便捷地进行开发、测试和验证。在实际操作过程中,建议仔细阅读官方文档,并结合自己的需求进行相应的配置调整。此外,实践是最好的学习方式,鼓励大家动手实践,以更好地理解和掌握OpenStack的使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.89 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
311
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1