Nova：
- 功能：负责计算资源的管理和调度，提供虚拟机实例的创建、删除、迁移等操作，支持多种虚拟化技术（如KVM、Xen）。
- 举例：在OpenStack环境中，用户可以通过Nova组件快速创建多个虚拟机实例，用于部署不同的应用程序或服务。
Swift：
- 功能：提供对象存储服务，是一个高度可扩展的分布式对象存储系统，支持存储大量的非结构化数据（如图片、视频、文档），并支持数据的冗余备份和恢复。
- 举例：Swift可以用于存储用户上传的图片和视频文件，确保数据的安全性和可访问性。
Neutron：
- 功能：提供网络服务，包括虚拟网络的创建和管理，支持多种网络模型（如公共云、私有云、混合云）和网络协议（如IPv4、IPv6）。
- 举例：Neutron可以帮助用户规划和管理虚拟网络拓扑，设置子网、路由和防火墙规则，以确保网络的安全和高效。
Cinder：
- 功能：提供块存储服务，支持存储大量的结构化数据（如数据库、文件系统），并提供数据的冗余备份和恢复功能。
- 举例：Cinder可以为用户提供高性能的块存储设备，用于存储数据库或文件系统的数据，确保数据的可靠性和可用性。
Glance：
- 功能：提供镜像服务，用于存储和管理虚拟机镜像，支持多种镜像格式（如VDI、OVA）。
- 举例：用户可以通过Glance上传、下载和删除虚拟机镜像，以便快速部署和管理虚拟机实例。
Keystone：
- 功能：提供身份认证服务，为用户、角色和权限提供统一的认证和授权系统。
- 举例：在OpenStack环境中，用户需要通过Keystone进行身份认证和授权，以访问和管理各种云计算资源。

三、OpenStack的架构

OpenStack的架构通常包括三个主要节点：控制器节点（Controller Node）、计算节点（Compute Node）和网络节点（Network Node）。

控制器节点：负责管理整个OpenStack集群，处理和管理所有计算节点的请求，并提供API接口供用户或其他服务调用。
计算节点：负责虚拟机的创建、管理和回收，每个计算节点都可以独立运行一个或多个虚拟机。
网络节点：负责管理虚拟网络和IP地址，提供虚拟网络、子网、路由等基础设施给计算节点。

四、OpenStack的应用场景

OpenStack因其开源、可扩展和灵活的特性，被广泛应用于各种云计算场景，包括但不限于：

企业私有云：企业可以利用OpenStack搭建自己的私有云环境，实现资源的灵活管理和高效利用。
公有云服务：云服务提供商可以使用OpenStack来构建和运营自己的公有云服务平台，为用户提供云计算服务。
混合云和边缘计算：OpenStack还可以与其他云平台和边缘计算技术结合使用，实现混合云和边缘计算的部署和管理。

综上所述，OpenStack是一个功能强大、灵活可扩展的开源云计算管理平台，通过其丰富的组件和灵活的架构，为各种云计算场景提供了全面的解决方案。

openstack/horizon: OpenStack Dashboard (Horizon) - horizon - OpenDev: Free Software Needs Free Tools

异构算力网络架构

对于异构算力资源，算力网络架构采用基于“K8S+轻量化 K8S”的两级联动

的架构来实现统一的算力资源调度纳管。K8S 采用中心的资源调度统一平台对于

整体的基础资源进行统一管理和集群管理，而轻量化 K8S 集群主要是作为边缘

侧的资源调度平台对于边缘计算集群进行调度和管理。

泛在算力资源的统一建模度量是算力调度的基础。针对泛在的算力资源，通

过模型函数将不同类型的算力资源映射到统一的量纲维度，形成业务层可理解、

可阅读的零散算力资源池。为算力网络的资源匹配调度提供基础保障。将业务运

行所需的算力需求按照一定分级标准划分为多个等级，这样可为算力提供者设计

业务套餐时进行参考，也可作为算力平台设计者在设计算力平台时根据所需运行

的业务对平台算力的选型涉及提供依据。鉴于智能应用对算力的诉求主要是浮点

运算能力，如用于 AI 和图形处理的每秒浮点运算次数（FLOP/S）。

从现有业务上看，超算类应用、大型渲染类业务对算力的需求是最高的，可

达到 P 级的算力需求；其次是 AI 类训练类应用，这类应用根据算法的不同以及

训练数据的类型和大小所需的算力从 T 级到 P 级不等；再者 AI 推理类业务则

大多部署在终端边缘，对算力的需求稍微减弱，大致范围在几百 G 到 T 级别不

等。

算力服务与交易技术

服务编排与调度技术

从算力网络的服务模式和交易模式出发，不论是服务使用者还是算力贡献者

都需要考虑三个方面的问题：

（1）效费比问题，即从自身信息化建设成本和使用需求的角度考虑，采用自有资源或租用外部资源；

（2）平台锁定问题，从平台稳定性和数据安全等方面考虑，实现多云和多平台的容灾备份，从而避免单一平台的安全性风险造成的业务中断和数据丢失；

（3）服务模式问题，从算力服务开放共享的服务模式出发，打造多维有序的生态圈是算力网络成功运营的关键。

基于云原生的服务编排技术主要从融合计算、存储和网络能力开放

通过云原生和云计算统一编排调度平台来实现。结合 OpenStack 的底层基础设施层的资源调度管理能力，对于数据中心内的异构计算资源、存储资源和网络资源可以进行有效管理。

通过 Kubernetes 的面向服务的容器编排调度能力，服务编排层实现了面向算网资源的能力开放。

1、资源调度管理层：采用通用的 OpenStack 和 Kubernetes 结合的方式来实现

对于算力网络的计算、存储、网络等资源进行统一管理，整体通过 Open

Infrastructure 架构来实现 IaaS 和 I-PaaS 的资源编排调度能力；

2、编排调度能力层：根据计算能力、深度学习能力、网络能力的不同需求，分

场景的有序构建中台能力。

3、服务能力开放层：面向服务使用方和开发者提供不同的入口。其中在应用

商店提供算力网络服务目录，可以实现算力网络能力一键部署，而在 DevOps 入

口提供函数服务功能，可以进一步满足开发者结合中台能力根据业务场景进行开

发和创新。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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