经常有些计算结点被移除了,或者是暂时不想用了,但还是出现在nova service-list 列表中,在horizon中还是看得到,状态是disabled
现在我们需要使用 host aggregates 逻辑分离这两个 hypervisors,为了实现这个,我们创建了两个 aggregates:
Compute节点 配置内核网络参数 [root@compute ~]# vim /etc/sysctl.conf net.ipv4.conf.all.rp_filter = 0 net.ipv4.conf.default.rp_filter = 0 [root@compute ~]# sysctl -p 安装所需软件包 [root@compute ~]# yum install openstack-neutron-ml2 openstack-neutron-openvswitch 配置连入keysto
实验环境 主机名 IP controller1 192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168
https://blueprints.launchpad.net/nova/+spec/mark-host-down https://blueprints.launchpad.net/python-novaclient/+spec/support-force-down-service
用户管理 添加用户 useradd或者adduser。其实adduser是useradd的一个软连接。以useradd为例,其用法为 useradd [option] USERNAME [root@compute ~]# ll `which adduser` lrwxrwxrwx. 1 root root 7 5月 26 14:21 /usr/sbin/adduser -> useradd -u 指定新添加用户的UID,不过根据规定,普通用户的UID必须大于499且不能和已存在的UID重复。 [ro
1 Asyncio loop = get_event_loop(): 得到当前上下文的事件循环。 loop.call_later(time_delay, callback, argument): 延后 time_delay 秒再执行 callback 方法。 loop.call_soon(callback, argument): 尽可能快调用 callback, call_soon() 函数结束,主线程回到事件循环之后就会马上调用 callback 。 loop.time(): 以float类型返回当前时间循环的内部时间。 asyncio.set_event_loop(): 为当前上下文设置事件循环。 asyncio.new_event_loop(): 根据此策略创建一个新的时间循环并返回。 loop.run_forever(): 在调用 stop() 之前将一直运行。
opencv编译参数,with_opencl自动连接opencl的库加速opencv计算
本文是由链博科技 ChainBoard.IO 为大家带来的web3j 对智能合约的调用。让 java 程序可以和我们的智能合约愉快的交互起来~ 一、什么是 web3j web3j是一个高度模块化、响应式、类型安全的Java和Android库,用于与智能合约交互,并与Ethereum网络的客户端(节点)集成。 二、准备工作 1.新建一个spring-boot的项目,在 pom 文件中添加 <dependency> <groupId>org.web3j</groupId> <artifactId
· Ubuntu 14.04.4(3.13.0-100 Errata 47 patched kernel)
在juno上指定ip启动虚拟机会出错,查询日志,在/var/log/nova/nova-compute.log 里面有如下出错信息(拖动滚动条看最右边的): 复制 2015-06-09 05:53:41.966 19951 ERROR nova.compute.manager [-] [instance: d9058791-9971-4962-8c18-5fb3188355ab] Instance failed to spawn 2015-06-09 05:53:41.966 19951 TRACE nov
本文是续上一篇文章《0667-6.2.0-什么是Cloudera虚拟私有集群和SDX》
但是上面 for 循环有个问题,一次循环中需要等 耗时最长的子进程 结束才能开始下一个循环
grep IOMMU /boot/config_3.10.0-957.27.2.el7.x86_64
本文是由链博科技 ChainBoard.IO 为大家带来的web3j 对智能合约的调用。让 java 程序可以和我们的智能合约愉快的交互起来~ 一、 什么是 web3j web3j是一个高度模块化、响应式、类型安全的Java和Android库,用于与智能合约交互,并与Ethereum网络的客户端(节点)集成。 二、准备工作 1.新建一个spring-boot的项目,在 pom 文件中添加 <dependency> <groupId>org.web3j</groupId> <artifac
摘要: 在使用2017年以前的NVIDIA GPU进行深度学习训练时,经常会遇到"Unsupported GPU Architecture 'compute_*'"的错误。本篇文章将介绍该错误的原因并提供解决方法。
OpenStack 的第 19 个版本 Stein,支持 5G 和边缘计算。 OpenStack Stein 强化裸机和网络管理性能,同时更快速的启动 Kubernetes 集群,还为边缘计算和 NFV 用例提供网络升级功能,增强了资源管理和跟踪性能。
OpenStack云平台搭建需要两个节点,一个是controller(控制节点),另一个是compute(计算节点)。
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2大概意思是安装的tensorflow版本不支持cpu的AVX2编译 可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ,这样默认会下载X86_64的SIMD版本。 查找解决办法后,有以下两种办法:
官网网址:https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
通常默认情况下。VMnet0为桥接模式;VMnet1为仅主机模式;VMnet8为NAT模式。
Openstack Image服务 安装配置Glance服务 安装相关软件包 [root@controller ~]# yum install openstack-glance python-glanceclient -y 初始化glance数据库 [root@controller ~]# openstack-db --init --service glance --password glance Please enter the password for the 'root' MySQL user: Ve
点击上方“腾讯云TStack”关注我们 获取最in云端资讯和海量技术干货 本文作者:鹏 飞 专注于OpenStack计算、Python。 热爱大海、雪山。 以往介绍openstack的文章通常都是从各个组件的整体角度来进行介绍,并没有深入的介绍组件内部服务究竟是如何通信的。 本文这次将换一个角度,从消息队列的角度来看openstack。文章将以pike版本中的nova组件为例进行介绍,由于openstack中所有组件内部服务的通信方式都是一致的,因此下面的内容也同样适用于其它组件,如neutro
以往介绍openstack的文章通常都是从各个组件的整体角度来进行介绍,并没有深入的介绍组件内部服务究竟是如何通信的。本文这次将换一个角度,从消息队列的角度来看openstack。文章将以pike版本中的nova组件为例进行介绍,由于openstack中所有组件内部服务的通信方式都是一致的,因此下面的内容也同样适用于其它组件,如neutron、cinder等。
参考之前搭建先电v2.2版本的博客: 安装CentOS7 说明与操作步骤(以controller节点为例)
和尚刚学习了 Isolate 的部分基本用法,今天继续尝试 compute 及其使用方式;
初始化 在所有计算节点,关闭防火墙,selinux,配置hosts,并安装openstack客户端包
继 GPipe 之后,我们开一个流水线并行训练新系列,介绍微软的PipeDream。本文介绍其总体思路,架构和Profile阶段。
nova是openstack中的一个组件,通过nova-api组件接收用户的消息,nova-scheduler根据计算的权重在后端计算节点中选择一个合适的进行安装
在约束中,不允许调用方向为ref的函数,除非使用“const ref”,这保证函数在内部不会修改参数。
转载自 https://www.cnblogs.com/jingfengling/p/5962182.html
以下视频时长55分钟,包含中英文字幕。详细分析了Cloudera为什么要做SDX,包括Cloudera推出这个功能的动机,它为什么是Cloudera企业版的核心竞争力,它可以解决什么问题,后面还有一个demo演示,不过是云上基于Altus的版本,SDX本地on-premise版本已经在最新的CDH6.2中支持,具体也可以参考后面的文字介绍,视频最后还分享了几个SDX的客户案例,以及回答了用户关心的一些问题比如:SDX和联邦的区别,SDX要怎么试用等。
部署 安装neutron-linuxbridge # 在全部计算节点安装neutro-linuxbridge服务,以compute01节点为例 [root@compute01 ~]# yum install openstack-neutron-linuxbridge ebtables ipset -y 配置neutron.conf # 在全部计算节点操作,以computer01节点为例; # 注意”bind_host”参数,根据节点修改; # 注意neutron.conf文件的权限:root:neutron
使用搭建openstack私用云平台的软件:VMware Workstation 使用的基础镜像:centos7.5.iso 使用搭建的iso镜像包:chinaskills_cloud_iaas.iso 网络模式选择:Flat直连模式
Compute Shader 是 OpenGL ES(以及 OpenGL )中的一种 Shader 程序类型,用于在GPU上执行通用计算任务。
虚拟机创建过程: (1)界面或命令行通过RESTful API向keystone获取认证信息。 (2)keystone通过用户请求认证信息,并生成auth-token返回给对应的认证请求。 (3)界面或命令行通过RESTful API向nova-api发送一个boot instance的请求(携带auth-token)。 (4)nova-api接受请求后向keystone发送认证请求,查看token是否为有效用户和token。 (5)keystone验证token是否有效,如有效则返回有效的认证和对应的角色(注:有些操作需要有角色权限才能操作)。 (6)通过认证后nova-api和数据库通讯。 (7)初始化新建虚拟机的数据库记录。 (8)nova-api通过rpc.call向nova-scheduler请求是否有创建虚拟机的资源(Host ID)。 (9)nova-scheduler进程侦听消息队列,获取nova-api的请求。 (10)nova-scheduler通过查询nova数据库中计算资源的情况,并通过调度算法计算符合虚拟机创建需要的主机。 (11)对于有符合虚拟机创建的主机,nova-scheduler更新数据库中虚拟机对应的物理主机信息。 (12)nova-scheduler通过rpc.cast向nova-compute发送对应的创建虚拟机请求的消息。 (13)nova-compute会从对应的消息队列中获取创建虚拟机请求的消息。 (14)nova-compute通过rpc.call向nova-conductor请求获取虚拟机消息。(Flavor) (15)nova-conductor从消息队队列中拿到nova-compute请求消息。 (16)nova-conductor根据消息查询虚拟机对应的信息。 (17)nova-conductor从数据库中获得虚拟机对应信息。 (18)nova-conductor把虚拟机信息通过消息的方式发送到消息队列中。 (19)nova-compute从对应的消息队列中获取虚拟机信息消息。 (20)nova-compute通过keystone的RESTfull API拿到认证的token,并通过HTTP请求glance-api获取创建虚拟机所需要镜像。 (21)glance-api向keystone认证token是否有效,并返回验证结果。 (22)token验证通过,nova-compute获得虚拟机镜像信息(URL)。 (23)nova-compute通过keystone的RESTfull API拿到认证k的token,并通过HTTP请求neutron-server获取创建虚拟机所需要的网络信息。 (24)neutron-server向keystone认证token是否有效,并返回验证结果。 (25)token验证通过,nova-compute获得虚拟机网络信息。 (26)nova-compute通过keystone的RESTfull API拿到认证的token,并通过HTTP请求cinder-api获取创建虚拟机所需要的持久化存储信息。 (27)cinder-api向keystone认证token是否有效,并返回验证结果。 (28)token验证通过,nova-compute获得虚拟机持久化存储信息。 (29)nova-compute根据instance的信息调用配置的虚拟化驱动来创建虚拟机。
dashboard 网络页面报错 Invalid service catalog service: network
Coroutines are computer-program components that generalize subroutines for non-preemptive multitasking, by allowing multiple entry points for suspending and resuming execution at certain locations. Coroutines are well-suited for implementing familiar program components such as cooperative tasks, exceptions, event loops, iterators, infinite lists and pipes. The async def type of coroutine was added in Python 3.5, and is recommended if there is no need to support older Python versions.
配置live-migration 修改/etc/libvirt/libvirtd.conf
tcpdump 是一个有名的命令行数据包分析工具。我们可以使用 tcpdump 命令捕获实时 TCP/IP 数据包,这些数据包也可以保存到文件中。之后这些捕获的数据包可以通过 tcpdump 命令进行分析。tcpdump 命令在网络层面进行故障排除时变得非常方便。
TPC-DS采用星型、雪花型等多维数据模式。它包含7张事实表,17张纬度表平均每张表含有18列。其工作负载包含99个SQL查询,覆盖SQL99和2003的核心部分以及OLAP。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值是有倾斜的,与真实数据一致。TPC-DS是与真实场景非常接近的一个测试集,也是难度较大的一个测试集。
Cloudera从CM6.3版本开始,引入了Red Hat IdM来做整个集群的认证,Red Hat IdM对应的软件为FreeIPA,在本文中描述如何使用FreeIPA来做CDP-DC集群的认证。关于FreeIPA服务器搭建参考<使用FreeIPA对Linux用户权限统一管理>。之前的文章包括<使用FreeIPA为CDP DC7.1集群部署安全>,<CDP-DC中为CM集成FreeIPA提供的LDAP认证>,<在CDP-DC中Ranger集成FreeIPA的LDAP用户>,<CDP-DC中Hue集成FreeIPA的LDAP认证>。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何编译及使用hive-testbench生成Hive基准测试数据》,在生成的Hive基准测试数据的基础上,如何进行Impala的TPC-DS基准测试,本篇文章主要介绍如何准备Impala基准测试数据及使用99条SQL对Impala进行基准测试。 内容概
FreeIPA可以快速、便捷的将linux系统接入,进行统一的身份认证和权限管理。
RPC(Remote Procedure Call)—远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。
在前文中,我们介绍了PipeDream的总体架构和Profile阶段,本文我们继续介绍计算分区阶段。其功能是:依据profile结果确定所有层的运行时间,然后使用动态规划对模型进行划分,将模型划分为不同的stage,以及得到每个stage的replication数。计算结果具体如下图所示:
上文Spark 核心 RDD 剖析(上)介绍了 RDD 两个重要要素:partition 和 partitioner。这篇文章将介绍剩余的部分,即 compute func、dependency、preferedLocation
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