一种混合仿真云平台及自动化部署方法与流程

1.本发明涉及稀疏线性代数优化技术领域，尤其涉及一种混合仿真云平台及自动化部署方法。


背景技术：

2.随着云计算技术的飞速发展，各类资源和应用的虚拟化能力越来越强，以试验床为代表的仿真系统试验涉及数字模拟器、实装软件、共用仿真服务等多种仿真资源，这些仿真资源虚拟化后统一在云平台上管理和部署，能够极大地节约成本，提供按需服务的敏捷仿真试验能力，大大提高仿真系统试验的效率；
3.现有仿真云平台基本上都采用传统虚拟化技术，将各种仿真资源封装成虚拟机，部署到云平台上供用户按需使用，部署过程需要较多人工参与，浪费人力资源，且对轻量级仿真资源封装成虚拟机，会造成硬件资源的利用率低下，部署和运行效率低，因此，本发明提出一种混合仿真云平台及自动化部署方法以解决现有技术中存在的问题。


技术实现要素：

4.针对上述问题，本发明的目的在于提出一种混合仿真云平台及自动化部署方法，通过虚拟机与容器混合的自动部署系统，为上层应用提供统一的接口，并实现虚拟机网络与容器网络的统一融合管理，相比传统的仿真云平台，提高了部署和运行效率，也节省了人力资源。
5.为了实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种混合仿真云平台及自动化部署方法，包括仿真试验应用层、服务层、资源层和仿真试验安全管理体系，所述仿真试验应用层包括平台门户和平台管理控制台，并为用户提供在浏览器或控制台使用和配置所需的仿真服务，进行仿真试验想定设计、试验过程监控和试验数据分析；
6.所述服务层作为平台核心，提供由虚拟机管理系统和容器管理系统具体实现的资源分配、网络构建、服务调度、访问控制和版本控制功能，并由虚拟机和容器统一管理模块负责虚拟机管理系统和容器管理系统的协调；
7.所述资源层通过虚拟化手段对仿真试验所涉及的硬件资源、仿真资源进行服务化处理，并根据用户的试验需求对仿真试验所涉及的硬件资源和仿真资源进行动态调用与分配；
8.所述仿真试验安全管理体系保障仿真试验云在运行过程中网络、存储、数据、模型以及各类应用的信息安全，并提供备份容灾机制，确保实现整个仿真试验云的数据安全。
9.进一步改进在于：所述仿真试验所涉及的硬件资源包括试验过程中涉及到的计算资源、网络资源以及存储资源，所述仿真试验所涉及仿真资源包括虚拟机和容器两种形式，保存在镜像仓库中，形成虚拟机资源池和容器资源池。
10.一种混合仿真云平台的自动化部署方法，包括以下步骤：
11.步骤一
12.采用开源的容器编排引擎kubernetes作为容器类型虚拟化仿真资源的管理和部署平台，并采用开源云计算管理平台openstack作为虚拟机类型仿真资源的管理和部署平台，实现虚拟机与容器混合的仿真云平台；
13.步骤二
14.对各种仿真资源进行虚拟化描述；
15.步骤三
16.根据描述文档确定虚拟化封装方法，将封装好的虚拟机和容器镜像放入镜像仓库；
17.步骤四
18.针对用户的仿真试验需求，根据仿真想定描述进行仿真云平台上虚拟机和容器的自动化部署，自动化部署方案交由openstack虚拟机管理平台和kubernetes容器管理平台执行。
19.进一步改进在于：所述openstack通过虚拟机实现基础设施即服务层的资源虚拟化，kubernetes通过容器实现平台即服务层的应用虚拟化。
20.进一步改进在于：所述openstack与kubernetes平行部署，即将kubernetes与openstack直接安装部署在物理机上，分别独立运行，再统一调用接口实现虚拟机和容器的创建与管理。
21.进一步改进在于：所述openstack所必需的组件包括：身份认证服务、镜像管理服务、调度服务、计算服务、网络服务以及用于从命令行操作集群的客户端。
22.进一步改进在于：所述kubernetes的基本结构由控制平面组件和node组件构成，其中控制平面组件用于控制集群的运行，node组件安装在集群的每一个节点上，用于直接管理节点。
23.进一步改进在于：所述openstack和kubernetes均设有python api接口，通过调用openstack和kubernetes的api来编写脚本程序，实现对虚拟机和容器的统一部署和管理。
24.本发明的有益效果为：本发明基于openstack和kubernetes实现了混合仿真云平台的原型系统，将各种仿真资源根据其自身特点封装成虚拟机或容器，在仿真云平台上统一管理和部署，虚拟机和容器之间相互协作共同完成仿真系统试验，避免了使用虚拟机部署简单模块造成的资源浪费，以及使用容器部署复杂模块造成的工作过载，通过虚拟机与容器混合的自动部署系统，为上层应用提供统一的接口，并实现虚拟机网络与容器网络的统一融合管理，相比传统的仿真云平台，提高了部署和运行效率，也节省了人力资源。
附图说明
25.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
26.图1是本发明实施例二中的自动化部署方法应用模式图；
27.图2是本发明实施例二中的自动化部署流程图。
具体实施方式
28.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
29.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
30.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
31.实施例一
32.本实施例提供了一种混合仿真云平台，包括仿真试验应用层、服务层、资源层和仿真试验安全管理体系，所述仿真试验应用层包括平台门户和平台管理控制台，并为用户提供在浏览器或控制台使用和配置所需的仿真服务，进行仿真试验想定设计、试验过程监控和试验数据分析；
33.所述服务层作为平台核心，提供由虚拟机管理系统和容器管理系统具体实现的资源分配、网络构建、服务调度、访问控制和版本控制功能，并由虚拟机和容器统一管理模块负责虚拟机管理系统和容器管理系统的协调；
34.所述资源层通过虚拟化手段对仿真试验所涉及的硬件资源、仿真资源进行服务化处理，并根据用户的试验需求对仿真试验所涉及的硬件资源和仿真资源进行动态调用与分配，其中仿真试验所涉及的硬件资源包括试验过程中涉及到的计算资源、网络资源以及存储资源，所述仿真试验所涉及仿真资源包括虚拟机和容器两种形式，保存在镜像仓库中，形成虚拟机资源池和容器资源池；
35.所述仿真试验安全管理体系保障仿真试验云在运行过程中网络、存储、数据、模型以及各类应用的信息安全，并提供备份容灾机制，确保实现整个仿真试验云的数据安全。
36.实施例二
37.参见图1，本实施例提供了一种混合仿真云平台的自动化部署方法，包括以下步骤：
38.步骤一
39.采用开源的容器编排引擎kubernetes作为容器类型虚拟化仿真资源的管理和部署平台，并采用开源云计算管理平台openstack作为虚拟机类型仿真资源的管理和部署平台，实现虚拟机与容器混合的仿真云平台；
40.openstack通过虚拟机实现基础设施即服务(iaas)层的资源虚拟化，kubernetes通过容器实现平台即服务(paas)层的应用虚拟化，基于openstack和kubernetes的混合云
平台有利于促进iaas层资源和paas层应用的深度融合，为用户提供更好的云计算服务；
41.openstack与kubernetes平行部署，即将kubernetes与openstack直接安装部署在物理机上，分别独立运行，再统一调用接口实现虚拟机和容器的创建与管理；
42.openstack所必需的组件包括：身份认证服务(keystone)、镜像管理服务(glance)、调度服务(placement)、计算服务(nova)、网络服务(neutron)以及用于从命令行操作集群的客户端(openstackclient)；
43.kubernetes的基本结构由控制平面组件和node组件构成，其中控制平面组件用于控制集群的运行，node组件安装在集群的每一个节点上，用于直接管理节点；
44.openstack和kubernetes均设有python api接口，通过调用openstack和kubernetes的api来编写脚本程序，实现对虚拟机和容器的统一部署和管理；
45.混合仿真云平台的设计和实现涉及以下关键技术：
46.a、基础技术选型
47.在确定使用openstack和kubernetes后，还需要明确两者的融合方案和集群各节点安装模块；
48.b、虚拟机和容器的组合部署
49.建立自动化部署系统，并在部署的过程中，优化资源调度算法，以适应混合云平台的需要；
50.c、虚拟机和容器的混合组网
51.需要满足各个仿真试验模块之间连通性的需求，同时也要实现子网之间的隔离；
52.d、虚拟机与容器动态迁移方法
53.考虑仿真云平台负载均衡等问题，通过虚拟机和容器的迁移，实现动态部署优化；
54.步骤二
55.对各种仿真资源进行虚拟化描述；
56.步骤三
57.根据描述文档确定虚拟化封装方法，将封装好的虚拟机和容器镜像放入镜像仓库；
58.步骤四
59.针对用户的仿真试验需求，根据仿真想定描述进行仿真云平台上虚拟机和容器的自动化部署，自动化部署方案交由openstack虚拟机管理平台和kubernetes容器管理平台执行。
60.混合仿真云平台各节点安装centos 7系统，采用openstack train版本。
61.该混合仿真云平台的自动化部署流程如下：
62.用户提出需求申请之后，系统将用户需求实例化为可扩展标记语言(xml)文件，此文件即用户需求文件，从openstack平台和kubernetes平台中获取计算、存储和网络等实际资源信息，结合实际资源总量对用户需求的资源进行检查，判断当前资源总量是否能满足该需求；
63.如图2所示，将用户需求转换为资源需求信息，以便让openstack和kubernetes完成所需的自动部署工作，需要实现一个将用户需求信息转换成平台可识别的部署方案信息的部署方案自动生成子系统，部署方案是能够最终为用户执行部署服务的方案文件，它生
成的目的是将需求信息转换成按照目前资源拥有量可以进行的自动化部署方案，为了完成自动部署，需要将部署方案转换成仿真云平台所能识别的脚本语言，然后完成部署任务；
64.首先要为虚拟机和容器分别创建xml配置文件和yaml配置文件，定义它们的资源需求和网络通信需求，然后根据创建的配置文件编写python脚本，完成虚拟机和容器的自动化部署和网络配置，并实现虚拟机和容器之间的相互通信。
65.openstack和kubernetes都有各自的python api接口，本发明调用它们的api来编写脚本程序，从而实现对虚拟机和容器的统一部署和管理，主要实现了创建虚拟机和容器create.py、删除虚拟机和容器delete.py、列出已部署虚拟机和容器list.py三个脚本；
66.在kubernetes中，pod是能够创建和部署的最小单元，因此本发明通过创建pod来部署容器，在创建pod之前，需要编写pod的yaml配置文件。
67.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。