流程

1. 创建一个类别，用于指定供实例使用的基本资源：

   (overcloud)$ openstack flavor create --ram <size_mb> \
    --disk <size_gb> --vcpus <no_vcpus> \
    [--private --project <project_id>] <flavor_name>

   • 将 <size_mb > 替换为要分配给使用此类别创建的实例的 RAM 大小。
   • 将 < size_gb > 替换为要分配给使用此类别创建的实例的根磁盘大小。
   • 将 <no_vcpus > 替换为要为使用此类别创建的实例保留的 vCPU 数量。

   • 可选：指定 --private 和 --project 选项，使该类别只能被特定项目或用户组访问。将 <project_id > 替换为可使用此类别创建实例的项目的 ID。如果没有指定可访问性，则类别默认为 public，这表示它可供所有项目使用。

     注意

     您不能在创建后使公共类别私有。

   • 将 <flavor_name > 替换为您的类别的唯一名称。

     有关类别参数的更多信息，请参阅类别参数。

2. 可选： 要指定类别元数据，请使用键值对设置必要的属性：

   (overcloud)$ openstack flavor set \
    --property <key=value> --property <key=value> ... <flavor_name>

   • 将 &lt;key> 替换为您要分配给使用此类别创建的实例的属性的元数据键。有关可用元数据密钥的列表，请参阅 类别元数据。
   • 使用您要分配给使用此类别创建的实例的元数据密钥值替换 <value>。

   • 将 <flavor_name > 替换为您的类别的名称。

     例如，使用以下类别启动的实例有两个 CPU 套接字，各自有两个 CPU：

     (overcloud)$ openstack flavor set \
      --property hw:cpu_sockets=2 \
      --property hw:cpu_cores=2 processor_topology_flavor

1. 为 CPU 固定指定 Compute 节点。
2. 配置 Compute 节点，为固定实例 vCPU 进程、浮动实例 vCPU 进程和主机进程保留主机内核。
3. 部署 overcloud。
4. 创建类别用于启动需要 CPU 固定的实例。
5. 创建类别用于启动使用共享或浮动 CPU 的实例。

流程

1. 以 stack 用户的身份登录 undercloud。
2. 打开 Compute 环境文件。

3. 要为需要 CPU 固定的实例保留物理 CPU 内核，请在 Compute 环境文件中配置 NovaComputeCpuDedicatedSet 参数。例如，以下配置在具有 32 核 CPU 的 Compute 节点上设置专用 CPU：

   parameter_defaults:
     ...
     NovaComputeCpuDedicatedSet: 2-15,18-31
     ...

   如需更多信息，请参阅在 Compute 节点上配置 CPU 固定。

4. 要为仿真程序线程保留物理 CPU 内核，请在 Compute 环境文件中配置 NovaComputeCpuSharedSet 参数。例如，以下配置在具有 32 核 CPU 的 Compute 节点上设置共享 CPU：

   parameter_defaults:
     ...
     NovaComputeCpuSharedSet: 0,1,16,17
     ...

   注意

   计算调度程序还将共享集中的 CPU 用于在共享或浮动 CPU 上运行的实例。如需更多信息，请参阅在 Compute 节点上配置 CPU 固定

5. 将 Compute 调度程序过滤 NUMATopologyFilter 添加到 NovaSchedulerEnabledFilters 参数（如果尚不存在）。

6. 使用其他环境文件将计算环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
    -e [your environment files] \
    -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml

7. 配置一个类别，它在专用 CPU 上运行仿真程序线程，该 CPU 从使用 NovaComputeCpuSharedSet 配置的共享 CPU 中选择：

   (overcloud)$ openstack flavor set --property hw:cpu_policy=dedicated \
    --property hw:emulator_threads_policy=share \
    dedicated_emulator_threads

   有关 hw:emulator_threads_policy 的配置选项的更多信息，请参阅 类别元数据中的 Emulator 线程策略。

流程

1. 将 /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/environments/enable-swap.yaml 文件复制到环境文件目录中：

   $ cp /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/environments/enable-swap.yaml /home/stack/templates/enable-swap.yaml

2. 通过在 enable-swap.yaml 文件中添加以下参数来配置 swap 大小：

   parameter_defaults:
     swap_size_megabytes: <swap size in MB>
     swap_path: <full path to location of swap, default: /swap>

3. 使用其他环境文件将 enable_swap.yaml 环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files] \
     -e /home/stack/templates/enable-swap.yaml

流程

1. 打开 Compute 环境文件。

2. 将巨页内存量配置为在每个 NUMA 节点上为不是实例的进程保留：

   parameter_defaults:
     ComputeParameters:
       NovaReservedHugePages: ["node:0,size:1GB,count:1","node:1,size:1GB,count:1"]

   • 将每个节点的 size 值替换为分配的巨页大小。设置为以下有效值之一：

     • 2048 （用于 2MB）
     • 1GB
   • 将每个节点的 count 值替换为每个 NUMA 节点使用 OVS 的巨页数量。例如，对于 Open vSwitch 使用的 4096 个套接字内存，将其设置为 2。

3. 在 Compute 节点上配置巨页：

   parameter_defaults:
     ComputeParameters:
       ...
       KernelArgs: "default_hugepagesz=1GB hugepagesz=1G hugepages=32"

   注意

   如果配置多个巨页大小，还必须在第一次引导过程中挂载巨页文件夹。如需更多信息，请参阅 第一次引导过程中挂载多个巨页文件夹。

4. 可选： 要允许实例分配 1GB 巨页，配置 CPU 功能标志 NovaLibvirtCPUModelExtraFlags，使其包含 pdpe1gb:

   parameter_defaults:
     ComputeParameters:
       NovaLibvirtCPUMode: 'custom'
       NovaLibvirtCPUModels: 'Haswell-noTSX'
       NovaLibvirtCPUModelExtraFlags: 'vmx, pdpe1gb'

   注意

   • CPU 功能标志不需要配置为允许实例仅请求 2 MB 巨页。
   • 当主机支持 1G 巨页分配时，您只能将 1G 巨页分配给实例。
   • 当将 NovaLibvirtCPUModelExtraFlags 设置为 host-model 或 custom 时，您只需要将 NovaLibvirtCPUModelExtraFlags 设置为 pdpe1gb。
   • 如果主机支持 pdpe1gb，并且 host-passthrough 用作 NovaLibvirtCPUMode，则不需要将 pdpe1gb 设置为 NovaLibvirtCPUModelExtraFlags。pdpe1gb 标志仅包含在 Opteron_G4 和 Opteron_G5 CPU 模型中，它不包含在 QEMU 支持的任何 Intel CPU 模型中。
   • 要缓解 CPU 硬件问题，如 Microarchitectural Data Sampling (MDS)，您可能需要配置其他 CPU 标记。如需更多信息，请参阅 RHOS Mitigation for MDS ("Microarchitectural Data Sampling")安全 Flaws。

5. 要避免在应用 Meltdown 保护后性能会降低的问题，请配置 CPU 功能标志 NovaLibvirtCPUModelExtraFlags 来包含 +pcid ：

   parameter_defaults:
     ComputeParameters:
       NovaLibvirtCPUMode: 'custom'
       NovaLibvirtCPUModels: 'Haswell-noTSX'
       NovaLibvirtCPUModelExtraFlags: 'vmx, pdpe1gb, +pcid'

   提示

   如需更多信息，请参阅使用 "PCID"CPU 功能标记为 OpenStack 客户机提供 Meltdown CVE 修复的性能影响。

6. 将 NUMATopologyFilter 添加到 NovaSchedulerEnabledFilters 参数（如果尚不存在）。

7. 使用其他环境文件将计算环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files]  \
     -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml

流程

1. 打开 Compute 环境文件。

2. 通过在 Compute 环境文件中添加以下参数，将主机磁盘空间量（以 MiB 为单位）配置为可用于实例 RAM：

   parameter_defaults:
     NovaLibvirtFileBackedMemory: 102400

3. 可选： 要将目录配置为存储内存后备文件，请在 Compute 环境文件中设置 QemuMemoryBackingDir 参数。如果没有设置，则内存后备目录默认为 /var/lib/libvirt/qemu/ram/。

   注意

   您必须在默认目录位置 /var/lib/libvirt/qemu/ram/ 的目录中找到您的后备存储。

   您还可以更改后备存储的主机磁盘。如需更多信息，请参阅 更改内存后备目录主机磁盘。

4. 保存对 Compute 环境文件的更新。

5. 使用其他环境文件将计算环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files] \
     -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml

1. 为内存加密指定 AMD SEV Compute 节点。
2. 配置 Compute 节点以进行内存加密。
3. 部署 overcloud。
4. 创建类别或镜像以使用内存加密启动实例。

流程

1. 以 stack 用户身份登录 undercloud 主机。

2. 查找 stackrc undercloud 凭证文件：

   $ source ~/stackrc

3. 创建新的环境文件，或打开现有的环境文件。

4. 通过在环境文件中添加以下配置，对可附加到单个实例的存储设备的最大数量配置限制：

   parameter_defaults:
     ...
     NovaMaxDiskDevicesToAttach: <max_device_limit>
     ...

   • 将 < max_device_limit > 替换为可附加到实例的存储设备的最大数量。
5. 将更新保存到环境文件中。

6. 使用其他环境文件将环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
    -e [your environment files] \
    -e /home/stack/templates/<environment_file>.yaml

流程

1. 以 stack 用户的身份登录 undercloud。

2. Source stackrc 文件：

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

3. 创建环境文件来配置共享实例存储，如 nfs_instance_disk_backend.yaml。

4. 要为实例文件配置 NFS 后端，请将以下配置添加到 nfs_instance_disk_backend.yaml 中：

   parameter_defaults:
     ...
     NovaNfsEnabled: True
     NovaNfsShare: <nfs_share>

   将 <nfs_share > 替换为要为实例文件存储挂载的 NFS 共享目录，例如 '192.168.122.1:/export/nova' 或 '192.168.24.1:/var/nfs'。如果使用 IPv6，请使用 double 和 single- quotes，例如 "'[fdd0::1]:/export/nova'"。

5. 可选：当启用 NFS 后端存储时，NFS 存储的默认挂载 SELinux 上下文为 'context=system_u:object_r:nfs_t:s0'。添加以下参数来修改 NFS 实例文件存储挂载点的挂载选项：

   parameter_defaults:
     ...
     NovaNfsOptions: 'context=system_u:object_r:nfs_t:s0,<additional_nfs_mount_options>'

   使用您要用于 NFS 实例文件存储的挂载选项列表替换 <additional_nfs _mount_options>。有关可用挂载选项的详情，请查看 mount 手册页：

   $ man 8 mount.

6. 将更新保存到环境文件中。

7. 使用其他环境文件将新的环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files] \
     -e /home/stack/templates/nfs_instance_disk_backend.yaml

流程

1. 以 stack 用户的身份登录 undercloud。
2. 打开 Compute 环境文件。

3. 要直接从 RBD 后端下载镜像，请在 Compute 环境文件中添加以下配置：

   parameter_defaults:
     ComputeParameters:
       NovaGlanceEnableRbdDownload: True
       NovaEnableRbdBackend: False
       ...

4. 可选：如果镜像服务被配置为使用多个 Red Hat Ceph Storage 后端，请在计算环境文件中添加以下配置，以识别 RBD 后端来下载镜像：

   parameter_defaults:
     ComputeParameters:
       NovaGlanceEnableRbdDownload: True
       NovaEnableRbdBackend: False
       NovaGlanceRbdDownloadMultistoreID: <rbd_backend_id>
       ...

   将 <rbd_backend_id > 替换为用于在 GlanceMultistoreConfig 配置中指定后端的 ID，如 rbd2_store。

5. 将以下配置添加到 Compute 环境文件中，以指定镜像服务 RBD 后端，以及计算服务等待连接到镜像服务 RBD 后端的最大时长，以秒为单位：

   parameter_defaults:
     ComputeExtraConfig:
       nova::config::nova_config:
         glance/rbd_user:
           value: 'glance'
         glance/rbd_pool:
           value: 'images'
         glance/rbd_ceph_conf:
           value: '/etc/ceph/ceph.conf'
         glance/rbd_connect_timeout:
           value: '5'

6. 使用其他环境文件将计算环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
    -e [your environment files] \
    -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml

7. 要验证计算服务直接从 RBD 下载镜像，请创建一个实例，然后检查条目 "Attempting to export RBD image:"。

流程

1. 打开 Compute 环境文件。

2. 将您希望调度程序使用的过滤器添加到 NovaSchedulerEnabledFilters 参数，例如：

   parameter_defaults:
     NovaSchedulerEnabledFilters:
       - AggregateInstanceExtraSpecsFilter
       - ComputeFilter
       - ComputeCapabilitiesFilter
       - ImagePropertiesFilter

3. 指定用于计算每个 Compute 节点的权重的属性，例如：

   parameter_defaults:
     ComputeExtraConfig:
       nova::config::nova_config:
         filter_scheduler/weight_classes:
           value: nova.scheduler.weights.all_weighers

   有关可用属性的更多信息，请参阅 计算调度程序权重。

4. 可选：将倍数配置为应用到每个 weigher。例如，要指定 Compute 节点的可用 RAM 比其他默认权重高，并且计算调度程序首选具有比可用 RAM 更多可用 RAM 的 Compute 节点，请使用以下配置：

   parameter_defaults:
     ComputeExtraConfig:
       nova::config::nova_config:
         filter_scheduler/weight_classes:
           value: nova.scheduler.weights.all_weighers
         filter_scheduler/ram_weight_multiplier:
           value: 2.0

   提示

   您还可以将倍数设置为负值。在上例中，要在那些具有更多可用 RAM 的节点上首选具有较少可用 RAM 的 Compute 节点，请将 ram_weight_multiplier 设置为 -2.0。

5. 保存对 Compute 环境文件的更新。

6. 使用其他环境文件将计算环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
    -e [your environment files] \
    -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml

1. 调度程序将每个权重规范化为 0.0 到 1.0 之间的值。
2. 调度程序将规范化权重乘以 weigher multiplier。

流程

1. 在 /home/stack/templates/ 中创建一个名为 provider.yaml 的文件。

2. 要配置资源供应商，请在 provider.yaml 文件中添加以下配置：

   meta:
     schema_version: '1.0'
   providers:
     - identification:
         uuid: <node_uuid>

   • 将 <node_uuid > 替换为节点的 UUID，例如 '5213b75d-9260-42a6-b236-f39b0fd10561'。或者，您可以使用 name 属性来识别资源 provider: name: 'EXAMPLE_RESOURCE_PROVIDER'。

3. 要为资源供应商配置可用的自定义资源类，请在 provider.yaml 文件中添加以下配置：

   meta:
     schema_version: '1.0'
   providers:
     - identification:
         uuid: <node_uuid>
       inventories:
         additional:
           - CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS:
               total: <total_available>
               reserved: <reserved>
               min_unit: <min_unit>
               max_unit: <max_unit>
               step_size: <step_size>
               allocation_ratio: <allocation_ratio>

   • 将 CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS 替换为资源类的名称。自定义资源类必须以前缀 CUSTOM_ 开头，且仅包含字母 A 到 Z，数字 0 到 9，下划线的 "_" 字符。
   • 将 <total_available > 替换为此资源提供程序的可用 CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS 的数量。
   • 将 <reserved > 替换为此资源提供程序的可用 CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS 的数量。
   • 将 <min_unit > 替换为单个实例可以消耗的资源的最小单元。
   • 将 <max_unit > 替换为单个实例可以使用的最大资源单元。
   • 将 <step_size > 替换为此资源提供程序的可用 CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS 的数量。
   • 将 <allocation_ratio > 替换为设置分配比率的值。如果将 allocation_ratio 设置为 1.0，则不允许过度分配。但是，如果 allocation_ration 大于 1.0，则可用资源总数超过物理现有资源。

4. 要为资源供应商配置可用的特征，请在 provider.yaml 文件中添加以下配置：

   meta:
     schema_version: '1.0'
   providers:
     - identification:
         uuid: <node_uuid>
       inventories:
         additional:
         ...
         traits:
         additional:
           - 'CUSTOM_EXAMPLE_TRAIT'

   • 将 CUSTOM_EXAMPLE_TRAIT 替换为特征的名称。自定义特征必须以前缀 CUSTOM_ 开头，且仅包含字母 A 到 Z，数字 0 到 9，下划线的 "_" 字符。

     provider.yaml 文件示例

     以下示例声明了一个自定义资源类，另一个用于资源提供程序的自定义特征。

     meta:
       schema_version: 1.0
     providers:
       - identification:
           uuid: $COMPUTE_NODE
         inventories:
           additional:
             CUSTOM_LLC:
               # Describing LLC on this compute node
               # max_unit indicates maximum size of single LLC
               # total indicates sum of sizes of all LLC
               total: 22 1
               reserved: 2 2
               min_unit: 1 3
               max_unit: 11 4
               step_size: 1 5
               allocation_ratio: 1.0 6
         traits:
             additional:
                 # Describing that this compute node enables support for
                 # P-state control
                 - CUSTOM_P_STATE_ENABLED

     1

     这个虚拟机监控程序有 22 个顶层缓存单元(LLC)。

     2

     为主机保留两个 LLC 单元。

     3 4

     min_unit 和 max_unit 值定义单个虚拟机可以使用的资源单元数量。

     5

     步骤大小定义消耗递增。

     6

     分配比率配置资源的过度分配。

5. 保存并关闭 provider.yaml 文件。

6. 使用其他环境文件将 provider.yaml 文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
   -e [your environment files] \
   -e /home/stack/templates/provider.yaml

流程

1. 以 stack 用户的身份登录 undercloud。

2. Source stackrc 文件：

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

3. 生成一个名为 roles_data_pci_passthrough.yaml 的新角色数据文件，其中包含 Controller、Compute 和 ComputePCI 角色，以及 overcloud 所需的任何其他角色：

   (undercloud)$ openstack overcloud roles \
    generate -o /home/stack/templates/roles_data_pci_passthrough.yaml \
    Compute:ComputePCI Compute Controller

4. 打开 roles_data_pci_passthrough.yaml，并编辑或添加以下参数和部分：

   section/Parameter	当前值	新值
   role 注释	Role: Compute	Role: ComputePCI
   角色名称	Name: Compute	Name: ComputePCI
   description	基本 Compute 节点角色	PCI Passthrough Compute 节点角色
   HostnameFormatDefault	%stackname%-novacompute-%index%	%stackname%-novacomputepci-%index%
   deprecated_nic_config_name	compute.yaml	compute-pci-passthrough.yaml

5. 将 overcloud 的 PCI 透传 Compute 节点添加到节点定义模板 node.json 或 node.yaml 中。有关更多信息，请参阅 安装和管理 Red Hat OpenStack Platform 指南中的 为 overcloud 注册节点。

6. 检查节点硬件：

   (undercloud)$ openstack overcloud node introspect \
    --all-manageable --provide

   如需更多信息，请参阅 安装和管理 Red Hat OpenStack Platform 指南中的创建 裸机节点硬件清单。

7. 使用自定义 PCI 透传资源类标记您要为 PCI 透传指定的每个裸机节点：

   (undercloud)$ openstack baremetal node set \
    --resource-class baremetal.PCI-PASSTHROUGH <node>

   将 <node> 替换为裸机节点的 ID。

8. 将 ComputePCI 角色添加到节点定义文件 overcloud-baremetal-deploy.yaml 中，并定义您要分配给节点的任何预先节点放置、资源类、网络拓扑或其他属性：

   - name: Controller
     count: 3
   - name: Compute
     count: 3
   - name: ComputePCI
     count: 1
     defaults:
       resource_class: baremetal.PCI-PASSTHROUGH
       network_config:
         template: /home/stack/templates/nic-config/myRoleTopology.j2 1

   1

   您可以重复使用现有网络拓扑，或为角色创建新的自定义网络接口模板。如需更多信息，请参阅使用 director 安装和管理 Red Hat OpenStack Platform 指南中的 自定义网络接口模板。如果您没有使用 network_config 属性定义网络定义，则使用默认网络定义。

   有关您可以在节点定义文件中配置节点属性的属性的更多信息，请参阅 裸机节点置备属性。有关节点定义文件的示例，请参阅 节点定义文件 示例。

9. 运行 provisioning 命令为您的角色置备新节点：

   (undercloud)$ openstack overcloud node provision \
   --stack <stack> \
   [--network-config \]
   --output /home/stack/templates/overcloud-baremetal-deployed.yaml \
   /home/stack/templates/overcloud-baremetal-deploy.yaml

   • 将 & lt;stack> 替换为置备裸机节点的堆栈名称。如果未指定，则默认为 overcloud。
   • 包含 --network-config 可选参数，为 cli-overcloud-node-network-config.yaml Ansible playbook 提供网络定义。如果您没有使用 network_config 属性定义网络定义，则使用默认网络定义。

10. 在一个单独的终端中监控置备进度。当置备成功时，节点状态将从 available 变为 active ：

    (undercloud)$ watch openstack baremetal node list

11. 如果您没有使用 --network-config 选项运行 provisioning 命令，请在 network-environment.yaml 文件中配置 <Role>NetworkConfigTemplate 参数以指向 NIC 模板文件：

    parameter_defaults:
       ComputeNetworkConfigTemplate: /home/stack/templates/nic-configs/compute.j2
       ComputePCINetworkConfigTemplate: /home/stack/templates/nic-configs/<pci_passthrough_net_top>.j2
       ControllerNetworkConfigTemplate: /home/stack/templates/nic-configs/controller.j2

    将 < pci_passthrough_net_top > 替换为包含 ComputePCI 角色的网络拓扑的文件名称，如 compute.yaml 以使用默认网络拓扑。

流程

1. 创建一个环境文件，以在 overcloud 上为 PCI 透传配置 Controller 节点，如 pci_passthrough_controller.yaml。

2. 将 PciPassthroughFilter 添加到 pci_passthrough_controller.yaml 中的 NovaSchedulerEnabledFilters 参数中：

   parameter_defaults:
     NovaSchedulerEnabledFilters:
       - AvailabilityZoneFilter
       - ComputeFilter
       - ComputeCapabilitiesFilter
       - ImagePropertiesFilter
       - ServerGroupAntiAffinityFilter
       - ServerGroupAffinityFilter
       - PciPassthroughFilter
       - NUMATopologyFilter

3. 要为 Controller 节点上的设备指定 PCI 别名，请在 pci_passthrough_controller.yaml 中添加以下配置：

   parameter_defaults:
     ...
     ControllerExtraConfig:
       nova::pci::aliases:
         - name: "a1"
           product_id: "1572"
           vendor_id: "8086"
           device_type: "type-PF"

   有关配置 device_type 字段的更多信息，请参阅 PCI passthrough 设备类型字段。

   注意

   如果 nova-api 服务在不同于 Controller 角色的角色中运行时，将 Controller ExtraConfig 替换为用户角色，格式为 <Role>ExtraConfig。

4. 可选： 要为 PCI 透传设备设置默认 NUMA 关联性策略，将步骤 3 中的 numa_policy 添加到 nova::pci::aliases: 配置：

   parameter_defaults:
     ...
     ControllerExtraConfig:
       nova::pci::aliases:
         - name: "a1"
           product_id: "1572"
           vendor_id: "8086"
           device_type: "type-PF"
           numa_policy: "preferred"

5. 要在 overcloud 上为 PCI 透传配置 Compute 节点，请创建一个环境文件，如 pci_passthrough_compute.yaml。

6. 要为 Compute 节点上的设备指定可用的 PCI，请使用 vendor_id 和 product_id 选项将所有匹配的 PCI 设备添加到可用于透传到实例的 PCI 设备池中。例如，要将所有 Intel® Ethernet Controller X710 设备添加到可用于透传到实例的 PCI 设备池中，请将以下配置添加到 pci_passthrough_compute.yaml ：

   parameter_defaults:
     ...
     ComputePCIParameters:
       NovaPCIPassthrough:
         - vendor_id: "8086"
           product_id: "1572"

   有关如何配置 NovaPCIPassthrough 的更多信息，请参阅 配置 NovaPCIPassthrough的指南。

7. 您必须在 Compute 节点上为实例迁移和调整大小操作创建 PCI 别名的副本。要为 PCI 透传 Compute 节点上的设备指定 PCI 别名，请将以下内容添加到 pci_passthrough_compute.yaml 中：

   parameter_defaults:
     ...
     ComputePCIExtraConfig:
       nova::pci::aliases:
         - name: "a1"
           product_id: "1572"
           vendor_id: "8086"
           device_type: "type-PF"

   注意

   Compute 节点别名必须与 Controller 节点上的别名相同。因此，如果您在 pci_passthrough_controller.yaml 中添加了 numa_affinity 到 nova::pci::aliases，那么您还必须将其添加到 pci_passthrough_compute.yaml 中的 nova::pci::aliases 中。

8. 要在 Compute 节点的服务器 BIOS 中启用 IOMMU 以支持 PCI 透传，请将 KernelArgs 参数添加到 pci_passthrough_compute.yaml 中。例如，使用以下 KernalArgs 设置来启用 Intel IOMMU：

   parameter_defaults:
     ...
     ComputePCIParameters:
       KernelArgs: "intel_iommu=on iommu=pt"

   要启用 AMD IOMMU，将 KernelArgs 设置为 "amd_iommu=on iommu=pt "。

   注意

   当您首先将 KernelArgs 参数添加到角色的配置中时，overcloud 节点会自动重启。如果需要，您可以禁用自动重新引导节点，并在每个 overcloud 部署后手动重启节点。如需更多信息，请参阅配置手动节点重新引导以定义 KernelArgs。

9. 使用其他环境文件将自定义环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files] \
     -r /home/stack/templates/roles_data_pci_passthrough.yaml \
     -e /home/stack/templates/network-environment.yaml \
     -e /home/stack/templates/pci_passthrough_controller.yaml \
     -e /home/stack/templates/pci_passthrough_compute.yaml \
     -e /home/stack/templates/overcloud-baremetal-deployed.yaml \
     -e /home/stack/templates/node-info.yaml

10. 创建并配置您的云用户可以使用的类别来请求 PCI 设备。以下示例请求两个设备，每个设备的厂商 ID 为 8086，产品 ID 为 1572，使用第 7 步中定义的别名：

    (overcloud)$ openstack flavor set \
     --property "pci_passthrough:alias"="a1:2" device_passthrough

11. 可选： 要覆盖 PCI 透传设备的默认 NUMA 关联性策略，您可以将 NUMA 关联性策略属性键添加到 flavor 或镜像中：

    • 要使用类别覆盖默认 NUMA 关联性策略，请添加 hw:pci_numa_affinity_policy 属性键：

      (overcloud)$ openstack flavor set \
       --property "hw:pci_numa_affinity_policy"="required" \
       device_passthrough

      有关 hw:pci_numa_affinity_policy 的有效值的更多信息，请参阅 类别元数据。

    • 要使用镜像覆盖默认 NUMA 关联性策略，请添加 hw_pci_numa_affinity_policy 属性键：

      (overcloud)$ openstack image set \
       --property hw_pci_numa_affinity_policy=required \
       device_passthrough_image

      注意

      如果您在镜像和类别上设置 NUMA 关联性策略，则属性值必须匹配。flavor 设置优先于镜像和默认设置。因此，只有在类别上未设置属性时，镜像上的 NUMA 关联性策略配置才会生效。

验证

1. 使用 PCI 透传设备创建实例：

   $ openstack server create --flavor device_passthrough \
    --image <image> --wait test-pci

2. 以云用户身份登录实例。如需更多信息，请参阅 连接到实例。

3. 要验证 PCI 设备是否可从实例访问，请从实例输入以下命令：

   $ lspci -nn | grep <device_name>

流程

1. 以 stack 用户身份登录 undercloud 主机。

2. 查找 stackrc undercloud 凭证文件：

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

3. 生成一个名为 roles_data_vdpa.yaml 的新角色数据文件，其中包含 Controller, Compute, 和 ComputeVdpa 角色：

   (undercloud)$ openstack overcloud roles \
    generate -o /home/stack/templates/roles_data_vdpa.yaml \
    ComputeVdpa Compute Controller

4. 为 VDPA 角色更新 roles_data_vdpa.yaml 文件：

   ###############################################################################
   # Role: ComputeVdpa                                                         #
   ###############################################################################
   - name: ComputeVdpa
     description: |
       VDPA Compute Node role
     CountDefault: 1
     # Create external Neutron bridge
     tags:
       - compute
       - external_bridge
     networks:
       InternalApi:
         subnet: internal_api_subnet
       Tenant:
         subnet: tenant_subnet
       Storage:
         subnet: storage_subnet
     HostnameFormatDefault: '%stackname%-computevdpa-%index%'
     deprecated_nic_config_name: compute-vdpa.yaml

5. 将 overcloud 的 VDPA Compute 节点添加到节点定义模板中，注册它们： node.json 或 node.yaml。有关更多信息，请参阅 安装和管理 Red Hat OpenStack Platform 指南中的 为 overcloud 注册节点。

6. 检查节点硬件：

   (undercloud)$ openstack overcloud node introspect \
    --all-manageable --provide

   如需更多信息，请参阅 安装和管理 Red Hat OpenStack Platform 指南中的创建 裸机节点硬件清单。

7. 使用自定义 VDPA 资源类标记您要为 VDPA 指定的每个裸机节点：

   (undercloud)$ openstack baremetal node set \
    --resource-class baremetal.VDPA <node>

   将 <node> 替换为裸机节点的名称或 UUID。

8. 将 ComputeVdpa 角色添加到节点定义文件 overcloud-baremetal-deploy.yaml 中，并定义您要分配给节点的任何预先节点放置、资源类、网络拓扑或其他属性：

   - name: Controller
     count: 3
   - name: Compute
     count: 3
   - name: ComputeVdpa
     count: 1
       defaults:
         resource_class: baremetal.VDPA
         network_config:
           template: /home/stack/templates/nic-config/<role_topology_file>

   • 将 <role_topology_file > 替换为用于 ComputeVdpa 角色的拓扑文件的名称，如 vdpa_net_top.j2。您可以重复使用现有网络拓扑，或为角色创建新的自定义网络接口模板。如需更多信息，请参阅使用 director 安装和管理 Red Hat OpenStack Platform 指南中的 自定义网络接口模板。要使用默认网络定义设置，请不要在角色定义中包含 network_config。

   有关您可以在节点定义文件中配置节点属性的属性的更多信息，请参阅 裸机节点置备属性。有关节点定义文件的示例，请参阅 节点定义文件 示例。

9. 打开您的网络接口模板 vdpa_net_top.j2，并添加以下配置，将 VDPA 支持的网络接口指定为 OVS 网桥的成员：

   - type: ovs_bridge
     name: br-tenant
     members:
       - type: sriov_pf
         name: enp6s0f0
         numvfs: 8
         use_dhcp: false
         vdpa: true
         link_mode: switchdev
       - type: sriov_pf
         name: enp6s0f1
         numvfs: 8
         use_dhcp: false
         vdpa: true
         link_mode: switchdev

10. 为您的角色置备新节点：

    (undercloud)$ openstack overcloud node provision \
    [--stack <stack>] \
    [--network-config \]
    --output <deployment_file> \
    /home/stack/templates/overcloud-baremetal-deploy.yaml

    • 可选：将 <stack> 替换为置备裸机节点的堆栈的名称。默认为 overcloud。
    • 可选：包含 --network-config 可选参数，为 cli-overcloud-node-network-config.yaml Ansible playbook 提供网络定义。如果您使用 network_config 属性在节点定义文件中未定义网络定义，则使用默认网络定义。
    • 将 <deployment_file> 替换为用于部署命令生成的 heat 环境文件的名称，如 /home/stack/templates/overcloud-baremetal-deployed.yaml。

11. 在一个单独的终端中监控置备进度。当置备成功时，节点状态将从 available 变为 active ：

    (undercloud)$ watch openstack baremetal node list

12. 如果您在没有 --network-config 选项运行 provisioning 命令，请在 network-environment.yaml 文件中配置 <Role>NetworkConfigTemplate 参数以指向 NIC 模板文件：

    parameter_defaults:
       ComputeNetworkConfigTemplate: /home/stack/templates/nic-configs/compute.j2
       ComputeVdpaNetworkConfigTemplate: /home/stack/templates/nic-configs/<role_topology_file>
       ControllerNetworkConfigTemplate: /home/stack/templates/nic-configs/controller.j2

    将 < role_topology_file > 替换为包含 ComputeVdpa 角色的网络拓扑的文件的名称，如 vdpa_net_top.j2。设置为 compute.j2，以使用默认的网络拓扑。

流程

1. 创建一个新的 Compute 环境文件，用于配置 VDPA Compute 节点，如 vdpa_compute.yaml。

2. 将 PciPassthroughFilter 和 NUMATopologyFilter 添加到 vdpa_compute.yaml 中的 NovaSchedulerEnabledFilters 参数中：

   parameter_defaults:
     NovaSchedulerEnabledFilters: ['AvailabilityZoneFilter','ComputeFilter','ComputeCapabilitiesFilter','ImagePropertiesFilter','ServerGroupAntiAffinityFilter','ServerGroupAffinityFilter','PciPassthroughFilter','NUMATopologyFilter']

3. 将 NovaPCIPassthrough 参数添加到 vdpa_compute.yaml，以指定 Compute 节点上的 VDPA 设备的可用 PCI。例如，要将 NVIDIA® ConnectX®-6 Dx 设备添加到可用于透传到实例的 PCI 设备池中，请将以下配置添加到 vdpa_compute.yaml 中：

   parameter_defaults:
     ...
     ComputeVdpaParameters:
       NovaPCIPassthrough:
       - vendor_id: "15b3"
         product_id: "101d"
         address: "06:00.0"
         physical_network: "tenant"
       - vendor_id: "15b3"
         product_id: "101d"
         address: "06:00.1"
         physical_network: "tenant"

   有关如何配置 NovaPCIPassthrough 的更多信息，请参阅 配置 NovaPCIPassthrough的指南。

4. 通过将 KernelArgs 参数添加到 vdpa_compute.yaml，在每个 Compute 节点 BIOS 中启用 input-output 内存管理单元 (IOMMU)。例如，使用以下 KernalArgs 设置来启用 Intel 公司 IOMMU：

   parameter_defaults:
     ...
     ComputeVdpaParameters:
       ...
       KernelArgs: "intel_iommu=on iommu=pt"

   要启用 AMD IOMMU，将 KernelArgs 设置为 "amd_iommu=on iommu=pt "。

   注意

   第一次将 KernelArgs 参数添加到角色的配置中时，overcloud 节点会在 overcloud 部署期间自动重新引导。如果需要，您可以禁用自动重新引导节点，并在每个 overcloud 部署后手动重启节点。如需更多信息，请参阅配置手动节点重新引导以定义 KernelArgs。

5. 打开网络环境文件，并添加以下配置来定义物理网络：

   parameter_defaults:
     ...
     NeutronBridgeMappings:
     - <bridge_map_1>
     - <bridge_map_n>
     NeutronTunnelTypes: '<tunnel_types>'
     NeutronNetworkType: '<network_types>'
     NeutronNetworkVLANRanges:
     - <network_vlan_range_1>
     - <network_vlan_range_n>

   • 将 <bridge_map_1> 以及所有网桥映射（直到 <bridge_map_n>）替换为您要用于 VDPA 网桥的逻辑网桥映射。例如，tenant:br-tenant.
   • 将 <tunnel_types> 替换为项目网络的隧道类型的逗号分隔列表。例如，geneve。
   • 将 <network_types> 替换为 Networking 服务 (neutron) 的项目网络类型的逗号分隔列表。在所有可用网络用尽前，系统会使用您指定的第一种类型，然后会使用下一个类型。例如，geneve,vlan。
   • 将 <network_vlan_range_1>，所有物理网络和 VLAN 范围（直到 <network_vlan_range_n>） 替换为您要支持的 ML2 和 OVN VLAN 映射范围。例如，datacentre:1:1000,tenant:100:299。

6. 使用其他环境文件将自定义环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files] \
     -r /home/stack/templates/roles_data_vdpa.yaml \
     -e /home/stack/templates/network-environment.yaml \
     -e /home/stack/templates/vdpa_compute.yaml \
     -e /home/stack/templates/overcloud-baremetal-deployed.yaml \
     -e /home/stack/templates/node-info.yaml

验证

1. 使用 VDPA 设备创建实例。如需更多信息，请参阅 创建和管理实例 指南中的使用 VDPA 接口创建实例。
2. 以云用户身份登录实例。如需更多信息，请参阅 创建和管理实例 指南中的 连接到实例。

3. 验证 VDPA 设备是否可从实例访问：

   $ openstack port show vdpa-port

1. 为 vGPU 指定 Compute 节点。
2. 为 vGPU 配置 Compute 节点。
3. 部署 overcloud。
4. 可选：为 vGPU 类型创建自定义特征。
5. 可选：创建自定义 GPU 实例镜像。
6. 创建一个 vGPU 类别来启动具有 vGPU 的实例。

流程

1. 创建新特征：

   (overcloud)$ openstack --os-placement-api-version 1.6 trait \
    create CUSTOM_<TRAIT_NAME>

   • 将 <TRAIT_NAME > 替换为特征的名称。名称只能包含字母 A 到 Z，数字 0 到 9，下划线的"_"字符。

2. 收集每个主机的现有资源供应商特征：

   (overcloud)$ existing_traits=$(openstack --os-placement-api-version 1.6 resource provider trait list -f value <host_uuid> | sed 's/^/--trait /')

3. 检查您需要主机或主机聚合的特征的现有资源供应商特征：

   (overcloud)$ echo $existing_traits

4. 如果您需要的特征还没有添加到资源供应商中，请将现有的特征和所需特征添加到每个主机的资源供应商中：

   (overcloud)$ openstack --os-placement-api-version 1.6 \
    resource provider trait set $existing_traits \
    --trait CUSTOM_<TRAIT_NAME> \
    <host_uuid>

   • 将 < TRAIT_NAME > 替换为您要添加到资源供应商的特征名称。您可以根据需要多次使用 --trait 选项添加额外的特征。

     注意

     此命令对资源提供程序执行特征的完整替换。因此，您必须检索主机上现有资源供应商特征的列表，并再次设置它们以防止它们被删除。

流程

1. 以 stack 用户的身份登录 undercloud。

2. 查找 overcloudrc 凭证文件：

   $ source ~/overcloudrc

3. 使用您的 vGPU 实例所需的硬件和软件配置集创建一个实例：

   (overcloud)$ openstack server create --flavor <flavor> \
    --image <image> temp_vgpu_instance

   • 将 & lt;flavor > 替换为具有 vGPU 实例所需的硬件配置集的类别名称或 ID。有关创建 vGPU 类型的详情，请参考为实例创建 vGPU 类别。
   • 将 & lt;image > 替换为具有 vGPU 实例所需的软件配置集的镜像名称或 ID。有关下载 RHEL 云镜像的详情，请参考 创建和管理镜像 中的 创建 RHEL KVM 或 RHOSP 兼容 镜像。
4. 以 cloud-user 用户身份登录到实例。
5. 在实例上创建 gridd.conf NVIDIA GRID 许可证文件，遵循 NVIDIA 指南： 使用配置文件在 Linux 上创建 NVIDIA vGPU。

6. 在实例上安装 GPU 驱动程序。有关安装 NVIDIA 驱动程序的更多信息，请参阅在 Linux 上安装 NVIDIA vGPU 软件图形驱动程序。

   注意

   使用 hw_video_model 镜像属性来定义 GPU 驱动程序类型。如果要为 vGPU 实例禁用模拟 GPU，您可以选择 none。有关支持的驱动程序的更多信息，请参阅 镜像配置参数。

7. 创建实例的镜像快照：

   (overcloud)$ openstack server image create \
    --name vgpu_image temp_vgpu_instance

8. 可选：删除实例。

流程

1. 创建 NVIDIA GPU 类别，例如：

   (overcloud)$ openstack flavor create --vcpus 6 \
    --ram 8192 --disk 100 m1.small-gpu

2. 为类别分配 vGPU 资源：

   (overcloud)$ openstack flavor set m1.small-gpu \
    --property "resources:VGPU=1"

   注意

   您只能为每个实例分配一个 vGPU。

3. 可选： 要为特定的 vGPU 类型自定义类别，请在类型中添加所需的特征：

   (overcloud)$ openstack flavor set m1.small-gpu \
    --property trait:CUSTOM_NVIDIA_11=required

   有关如何为每个 vGPU 类型创建自定义资源供应商特征的详情，请参考 创建自定义 vGPU 资源供应商特征。

流程

1. 使用 GPU 类别和镜像创建实例，例如：

   (overcloud)$ openstack server create --flavor m1.small-gpu \
    --image vgpu_image --security-group web --nic net-id=internal0 \
    --key-name lambda vgpu-instance

2. 以 cloud-user 用户身份登录到实例。

3. 要验证 GPU 是否可从实例访问，请从实例输入以下命令：

   $ lspci -nn | grep <gpu_name>

流程

1. 要确定每个 passthrough 设备类型的厂商 ID 和产品 ID，请在具有 PCI 卡的物理服务器上输入以下命令：

   # lspci -nn | grep -i <gpu_name>

   例如，要确定 NVIDIA GPU 的 vendor 和 product ID，请输入以下命令：

   # lspci -nn | grep -i nvidia
   3b:00.0 3D controller [0302]: NVIDIA Corporation TU104GL [Tesla T4] [10de:1eb8] (rev a1)
   d8:00.0 3D controller [0302]: NVIDIA Corporation TU104GL [Tesla T4] [10de:1db4] (rev a1)

2. 要确定每个 PCI 设备是否具有单根 I/O 虚拟化(SR-IOV)功能，请在具有 PCI 卡的物理服务器上输入以下命令：

   # lspci -v -s 3b:00.0
   3b:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation TU104GL [Tesla T4] (rev a1)
             ...
             Capabilities: [bcc] Single Root I/O Virtualization (SR-IOV)
             ...

3. 要在 overcloud 上为 PCI 透传配置 Controller 节点，请创建一个环境文件，如 pci_passthru_controller.yaml。

4. 将 PciPassthroughFilter 添加到 pci_passthru_controller.yaml 中的 NovaSchedulerEnabledFilters 参数中：

   parameter_defaults:
     NovaSchedulerEnabledFilters:
       - AvailabilityZoneFilter
       - ComputeFilter
       - ComputeCapabilitiesFilter
       - ImagePropertiesFilter
       - ServerGroupAntiAffinityFilter
       - ServerGroupAffinityFilter
       - PciPassthroughFilter
       - NUMATopologyFilter

5. 要为 Controller 节点上的设备指定 PCI 别名，请在 pci_passthru_controller.yaml 中添加以下配置：

   • 如果 PCI 设备具有 SR-IOV 功能：

     ControllerExtraConfig:
       nova::pci::aliases:
         - name: "t4"
           product_id: "1eb8"
           vendor_id: "10de"
           device_type: "type-PF"
         - name: "v100"
           product_id: "1db4"
           vendor_id: "10de"
           device_type: "type-PF"

   • 如果 PCI 设备没有 SR-IOV 功能：

     ControllerExtraConfig:
       nova::pci::aliases:
         - name: "t4"
           product_id: "1eb8"
           vendor_id: "10de"
         - name: "v100"
           product_id: "1db4"
           vendor_id: "10de"

     有关配置 device_type 字段的更多信息，请参阅 PCI passthrough 设备类型字段。

     注意

     如果 nova-api 服务以 Controller 以外的角色运行，请将 ControllerExtraConfig 替换为用户角色，格式为 < Role>ExtraConfig。

6. 要在 overcloud 上为 PCI 透传配置 Compute 节点，请创建一个环境文件，如 pci_passthru_compute.yaml。

7. 要为 Compute 节点上的设备指定可用的 PCI，请将以下内容添加到 pci_passthru_compute.yaml 中：

   parameter_defaults:
     NovaPCIPassthrough:
       - vendor_id: "10de"
         product_id: "1eb8"

8. 您必须在 Compute 节点上为实例迁移和调整大小操作创建 PCI 别名的副本。要为 Compute 节点上的设备指定 PCI 别名，请将以下内容添加到 pci_passthru_compute.yaml 中：

   • 如果 PCI 设备具有 SR-IOV 功能：

     ComputeExtraConfig:
       nova::pci::aliases:
         - name: "t4"
           product_id: "1eb8"
           vendor_id: "10de"
           device_type: "type-PF"
         - name: "v100"
           product_id: "1db4"
           vendor_id: "10de"
           device_type: "type-PF"

   • 如果 PCI 设备没有 SR-IOV 功能：

     ComputeExtraConfig:
       nova::pci::aliases:
         - name: "t4"
           product_id: "1eb8"
           vendor_id: "10de"
         - name: "v100"
           product_id: "1db4"
           vendor_id: "10de"

     注意

     Compute 节点别名必须与 Controller 节点上的别名相同。

9. 要在 Compute 节点的服务器 BIOS 中启用 IOMMU 以支持 PCI 透传，请将 KernelArgs 参数添加到 pci_passthru_compute.yaml 中：

   parameter_defaults:
     ...
     ComputeParameters:
       KernelArgs: "intel_iommu=on iommu=pt"

   注意

   当您首先将 KernelArgs 参数添加到角色的配置中时，overcloud 节点会自动重启。如果需要，您可以禁用自动重新引导节点，并在每个 overcloud 部署后手动重启节点。如需更多信息，请参阅配置手动节点重新引导以定义 KernelArgs。

10. 使用其他环境文件将自定义环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

    (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
      -e [your environment files] \
      -e /home/stack/templates/pci_passthru_controller.yaml \
      -e /home/stack/templates/pci_passthru_compute.yaml

11. 配置类别以请求 PCI 设备。以下示例请求两个设备，每个设备的厂商 ID 为 10de，产品 ID 为 13f2 ：

    # openstack flavor set m1.large \
     --property "pci_passthrough:alias"="t4:2"

验证

1. 使用 PCI 透传设备创建实例：

   # openstack server create --flavor m1.large \
    --image <custom_gpu> --wait test-pci

   将 <custom_gpu > 替换为安装了所需 GPU 驱动程序的自定义实例镜像的名称。

2. 以云用户身份登录实例。如需更多信息，请参阅 连接到实例。

3. 要验证 GPU 是否可从实例访问，请从实例输入以下命令：

   $ lspci -nn | grep <gpu_name>

4. 要检查 NVIDIA System Management Interface 状态，从实例输入以下命令：

   $ nvidia-smi

   输出示例：

   -----------------------------------------------------------------------------
   | NVIDIA-SMI 440.33.01    Driver Version: 440.33.01    CUDA Version: 10.2     |
   |---------------------------------------------------------------------------+
   | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
   | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
   |===========================================================================|
   |   0  Tesla T4            Off  | 00000000:01:00.0 Off |                    0 |
   | N/A   43C    P0    20W /  70W |      0MiB / 15109MiB |      0%      Default |
   ---------------------------------------------------------------------------
   
   -----------------------------------------------------------------------------
   | Processes:                                                       GPU Memory |
   |  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
   |=============================================================================|
   |  No running processes found                                                 |
   -----------------------------------------------------------------------------

流程

1. 打开 Compute 环境文件。

2. 要在启动实例时始终附加配置驱动器，请将以下参数设置为 True ：

   parameter_defaults:
     ComputeExtraConfig:
       nova::compute::force_config_drive: 'true'

3. 可选： 要将 config 驱动器的格式从 iso9660 改为 vfat，请将 config_drive_format 参数添加到您的配置中：

   parameter_defaults:
     ComputeExtraConfig:
       nova::compute::force_config_drive: 'true'
       nova::compute::config_drive_format: vfat

4. 保存对 Compute 环境文件的更新。

5. 使用其他环境文件将计算环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
    -e [your environment files] \
    -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml \

验证

1. 创建实例：

   (overcloud)$ openstack server create --flavor m1.tiny \
    --image cirros test-config-drive-instance

2. 登录实例。

3. 挂载配置驱动器：

   • 如果实例操作系统使用 udev ：

     # mkdir -p /mnt/config
     # mount /dev/disk/by-label/config-2 /mnt/config

   • 如果实例操作系统没有使用 udev，您需要首先识别与配置驱动器对应的块设备：

     # blkid -t LABEL="config-2" -odevice
     /dev/vdb
     # mkdir -p /mnt/config
     # mount /dev/vdb /mnt/config

4. 根据您的元数据，检查挂载的配置驱动器目录中 mnt/config/openstack/{version}/ 中的文件。

流程

1. 打开 Compute 环境文件。

2. 将 DynamicJSON 添加到 vendordata 供应商模块中：

   parameter_defaults:
     ControllerExtraConfig:
      nova::vendordata::vendordata_providers:
         - DynamicJSON

3. 指定要联系以生成元数据的 REST 服务。您可以根据需要指定多个目标 REST 服务，例如：

   parameter_defaults:
      ControllerExtraConfig:
      nova::vendordata::vendordata_providers:
         - DynamicJSON
         nova::vendordata::vendordata_dynamic_targets:
           "target1@http://127.0.0.1:125"
         nova::vendordata::vendordata_dynamic_targets:
           "target2@http://127.0.0.1:126"

   Compute 服务生成 JSON 文件 vendordata2.json，使其包含从配置的目标服务检索的元数据，并将其存储在配置驱动器目录中。

   注意

   不要对目标服务多次使用相同的名称。

4. 保存对 Compute 环境文件的更新。

5. 使用其他环境文件将计算环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
    -e [your environment files] \
    -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml

流程

1. 以 stack 用户的身份登录 undercloud。

2. Source stackrc 文件：

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

3. 在自定义环境文件中启用 KernelArgsDeferReboot role 参数，例如 kernelargs_manual_reboot.yaml ：

   parameter_defaults:
     <Role>Parameters:
       KernelArgsDeferReboot: True

4. 使用其他环境文件将自定义环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
    -e [your environment files] \
    -e /home/stack/templates/kernelargs_manual_reboot.yaml

5. 检索 Compute 节点列表，以识别您要重新引导的节点的主机名：

   (undercloud)$ source ~/overcloudrc
   (overcloud)$ openstack compute service list

6. 禁用您要重新引导的 Compute 节点上的 Compute 服务，以防止计算调度程序将新实例分配给节点：

   (overcloud)$ openstack compute service set <node> nova-compute --disable

   将 &lt;node> 替换为您要禁用 Compute 服务的节点的主机名。

7. 检索托管在您要迁移的 Compute 节点上的实例列表：

   (overcloud)$ openstack server list --host <node_UUID> --all-projects

8. 将实例迁移到另一个 Compute 节点中。有关 迁移实例的详情，请参考在 Compute 节点之间迁移虚拟机实例。
9. 登录您要重新引导的节点。

10. 重新引导节点：

    [tripleo-admin@overcloud-compute-0 ~]$ sudo reboot

11. 稍等片刻，直到节点启动。

12. 重新启用 Compute 节点：

    (overcloud)$ openstack compute service set <node_UUID>  nova-compute --enable

13. 确认是否已启用 Compute 节点：

    (overcloud)$ openstack compute service list

流程

1. 以 stack 用户的身份登录 undercloud。

2. Source stackrc 文件：

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

3. 打开 Compute 环境文件。

4. 配置到实例的 VNC 控制台连接的最低协议版本：

   parameter_defaults:
     ...
     NovaVNCProxySSLMinimumVersion: <version>

   将 <version > 替换为最低允许的 SSL/TLS 协议版本。设置为以下有效值之一：

   • 默认 ： 使用底层系统 OpenSSL 默认值。

   • tlsv1_1 ：如果您的客户端不支持更新的版本，则使用。

     注意

     TLS 1.0 和 TLS 1.1 在 RHEL 8 中已弃用，在 RHEL 9 中不支持。

   • tlsv1_2 ：如果要配置 SSL/TLS 密码，以用于 VNC 控制台连接到实例。
   • tlsv1_3 ：如果要将标准密码库用于 TLSv1.3，则使用。NovaVNCProxySSLCiphers 参数的配置将被忽略。

5. 如果将最低允许的 SSL/TLS 协议版本设置为 tlsv1_2，则将 SSL/TLS 密码配置为用于实例的 VNC 控制台连接：

   parameter_defaults:
     NovaVNCProxySSLCiphers: <ciphers>

   将 <ciphers > 替换为要允许的密码套件的以冒号分隔的列表。从 openssl 检索可用密码的列表。

6. 使用其他环境文件将计算环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files]  \
     -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml

1. 启用使用 vTPM 设备的实例支持并部署 overcloud。
2. 创建类别或镜像以使用 vTPM 设备启动实例。

流程

1. 打开 Compute 环境文件。

2. 添加控制您要添加或修改的 cron 作业的 heat 参数。例如，要在归档后立即清除影子表，请将以下参数设置为 "True" ：

   parameter_defaults:
     ...
     NovaCronArchiveDeleteRowsPurge: True

   有关管理数据库 cron 作业的 heat 参数的完整列表，请参阅 Compute 服务自动化数据库管理 的配置选项。

3. 保存对 Compute 环境文件的更新。

4. 使用其他环境文件将计算环境文件添加到堆栈中，并部署 overcloud：

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files] \
     -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml

流程

1. 识别源 Compute 节点主机名和目标 Compute 节点主机名：

   (undercloud)$ source ~/overcloudrc
   (overcloud)$ openstack compute service list

2. 列出源 Compute 节点上的实例，并找到您要迁移的实例或实例的 ID：

   (overcloud)$ openstack server list --host <source> --all-projects

   将 <source> 替换为源 Compute 节点的名称或 ID。

3. 可选： 如果您要从源 Compute 节点迁移实例在节点上执行维护，则必须禁用该节点以防止调度程序在维护过程中将新实例分配给节点：

   (overcloud)$ openstack compute service set <source> nova-compute --disable

   将 <source > 替换为源 Compute 节点的主机名。

流程

1. 要冷迁移实例，请输入以下命令关闭并移动实例：

   (overcloud)$ openstack server migrate <instance> --wait

   • 将 <instance > 替换为要迁移的实例的名称或 ID。
   • 如果迁移本地存储的卷，则指定 --block-migration 标记。
2. 等待迁移完成。在等待实例迁移完成时，您可以检查迁移状态。如需更多信息，请参阅 检查迁移状态。

3. 检查实例的状态：

   (overcloud)$ openstack server list --all-projects

   "VERIFY_RESIZE" 状态表示您需要确认或恢复迁移：

   • 如果迁移按预期工作，请确认它：

     (overcloud)$ openstack server resize --confirm <instance>

     将 <instance > 替换为要迁移的实例的名称或 ID。状态"ACTIVE"表示实例已准备就绪。

   • 如果迁移无法正常工作，请恢复它：

     (overcloud)$ openstack server resize --revert <instance>

     将 <instance > 替换为实例的名称或 ID。

4. 重启实例：

   (overcloud)$ openstack server start <instance>

   将 <instance > 替换为实例的名称或 ID。

5. 可选：如果您禁用了源 Compute 节点以进行维护，您必须重新启用该节点，以便可以为其分配新实例：

   (overcloud)$ openstack compute service set <source> nova-compute --enable

   将 <source > 替换为源 Compute 节点的主机名。

流程

1. 要实时迁移实例，请指定实例和目标 Compute 节点：

   (overcloud)$ openstack server migrate <instance> --live-migration [--host <dest>] --wait

   • 将 <instance > 替换为实例的名称或 ID。

   • 将 <dest> 替换为目标 Compute 节点的名称或 ID。

     注意

     openstack server migrate 命令涵盖使用共享存储迁移实例，这是默认设置。指定迁移本地存储的卷的 --block-migration 标志：

     (overcloud)$ openstack server migrate <instance> --live-migration [--host <dest>] --wait --block-migration

2. 确认实例正在迁移：

   (overcloud)$ openstack server show <instance>
   
   +----------------------+--------------------------------------+
   | Field                | Value                                |
   +----------------------+--------------------------------------+
   | ...                  | ...                                  |
   | status               | MIGRATING                            |
   | ...                  | ...                                  |
   +----------------------+--------------------------------------+

3. 等待迁移完成。在等待实例迁移完成时，您可以检查迁移状态。如需更多信息，请参阅 检查迁移状态。

4. 检查实例的状态，以确认迁移是否成功：

   (overcloud)$ openstack server list --host <dest> --all-projects

   将 <dest> 替换为目标 Compute 节点的名称或 ID。

5. 可选：如果您禁用了源 Compute 节点以进行维护，您必须重新启用该节点，以便可以为其分配新实例：

   (overcloud)$ openstack compute service set <source> nova-compute --enable

   将 <source > 替换为源 Compute 节点的主机名。

1. Queued： 计算服务已接受迁移实例的请求，并且迁移为 pending 状态。
2. Preparing: Compute 服务正在准备迁移实例。
3. Running: Compute 服务正在迁移实例。
4. Post-migrating: Compute 服务已在目标 Compute 节点上构建实例，并释放源 Compute 节点上的资源。
5. completed ： 计算服务已完成迁移实例，并完成源 Compute 节点上的资源发布。

流程

1. 检索实例的迁移 ID 列表：

   $ openstack server migration list --server <instance>
   +----+-------------+-----------  (...)
   | Id | Source Node | Dest Node | (...)
   +----+-------------+-----------+ (...)
   | 2  | -           | -         | (...)
   +----+-------------+-----------+ (...)

   将 <instance > 替换为实例的名称或 ID。

2. 显示迁移的状态：

   $ openstack server migration show <instance> <migration_id>

   • 将 <instance > 替换为实例的名称或 ID。

   • 将 <migration_id > 替换为迁移的 ID。

     运行 openstack server migration show 命令返回以下示例输出：

     +------------------------+--------------------------------------+
     | Property               | Value                                |
     +------------------------+--------------------------------------+
     | created_at             | 2017-03-08T02:53:06.000000           |
     | dest_compute           | controller                           |
     | dest_host              | -                                    |
     | dest_node              | -                                    |
     | disk_processed_bytes   | 0                                    |
     | disk_remaining_bytes   | 0                                    |
     | disk_total_bytes       | 0                                    |
     | id                     | 2                                    |
     | memory_processed_bytes | 65502513                             |
     | memory_remaining_bytes | 786427904                            |
     | memory_total_bytes     | 1091379200                           |
     | server_uuid            | d1df1b5a-70c4-4fed-98b7-423362f2c47c |
     | source_compute         | compute2                             |
     | source_node            | -                                    |
     | status                 | running                              |
     | updated_at             | 2017-03-08T02:53:47.000000           |
     +------------------------+--------------------------------------+

     提示

     Compute 服务根据要复制的剩余内存字节数来测量迁移的进度。如果这个数字没有随着时间的推移减少，迁移可能无法完成，并且计算服务可能会中止。