新品发布 | Cloudpods 3.10版本上线!

简介: Cloudpods 3.10版本上线!此版本对私有云和云管功能做了大量优化,新增了报表、费用分摊等企业版功能。

Cloudpods 是一个开源的 Golang 实现的云原生的多云和混合云融合平台。Cloudpods 不仅可以管理本地的虚拟机和物理机资源,还可以管理其他公有云和私有云平台的资源。

Cloudpods 由北京云联壹云技术有限公司主导开发,并于 2019 年 9 月于 Github 开源。Cloudpods 采用核心开源模式,其商业版本云联壹云企业版(YunionCloud)自 2017 年开始研发,已经服务了上百家企业客户。

一、重点功能介绍

1、开源之夏

感谢 2022 年开源之夏的三位同学为 Cloudpods 3.10 增加了如下功能特性:

PROXMOX 纳管支持。PROXMOX 是一款广泛使用的开源虚拟化方案,社区一直都在呼唤对 PROXMOX 的纳管支持。IxaKylin(Github ID)同学为Cloudpods 增加了对PVE的纳管支持。

纳管 1.20 以上高版本的 k8s 集群。k8s 一直在飞速发展,从 1.20 开始 API 和之前版本无法兼容。CoderLee-Y(Github ID)同学为 Cloudpods 支持了 1.20 以上高版本 k8s 的纳管能力。

将 dns 记录导出为 bind 的 zone 格式文件。Bind 的 zone 文件是 DNS 记录的事实标准文件格式,将纳管的 DNS 记录导出为 zone 文件格式,进一步丰富了云管 DNS 纳管的功能特性。ykdh(Github ID)同学为 Cloudpods 实现了导出 DNS 记录的 zone 文件格式的功能。

2、私有云功能优化

3.10 之前一直存在热拔插或热扩容的虚拟机无法热迁移的问题,这是因为虚拟机的设备在运行态进行了更改,导致迁移的目标机虚拟设备配置无法跟待迁移虚拟机完全一致。为了解决这个问题,我们在 3.10 改写了 QEMU 虚拟机设备管理的代码,支持基于 QEMU 的 QOM 设备树重建 QEMU 虚拟机的外设配置,最终实现了对热扩容或热拔插设备后的虚拟机也能正常热迁移。同时也根据客户和社区反馈,迭代改进了宕机自动迁移,主备机,不停机更换磁盘存储,VMWare 虚拟机迁移KVM等高可用高级特性。另外还支持了 SR-IOV 网卡,默认启用大页内存,设置磁盘启动顺序等新特性功能。使得虚拟化功能特性更加丰富,现代和实用。

3.10 开始,负载均衡开始支持 VPC 网络,但由于这个变化,lbagent 需要依赖部署了 openvswitch 的内核,以及相关 ovn 组件和配置,原来通过ansible部署的方式不再适用(因为需要替换内核重启主机等)。因此,从3.10开始,lbagent 的部署改为采用 ocboot 部署方式。

3、云管功能优化

3.1 cloudmux

3.10 开始将云管底层对接云平台的代码抽离出来,放入一个单独的仓库,命名为:cloudmux。至此,Cloudpods项目代码由三个主要仓库构成:cloudmux, cloudpods和kubecomps。cloudmux 定位为一个 in-process 的多云适配 golang 库,支持了 VMware,OpenStack,Proxmox VE 等主流私有云,阿里云,腾讯云,华为云,天翼云,AWS,Azure,GCP 等主流公有云的主要云产品。Cloudpods 基于 cloudmux 实现多云的资源适配,构建一个多租户自服务的云平台,只是这个云平台底层的云资源可以包含其他云平台的资源,对外提供一套统一的 API。Kubcomps 则基于 Cloudpods 的统一API实现对部署在多云上的 k8s 集群的管理。

3.2 更轻量的云管部署方式

Cloudpods 一大特点是部署于 kubernetes 之上,整个部署过程需要先部署一套独立部署的 k8s,再部署平台。社区不断有人反馈比较复杂冗长,容易出错,我们也反思是否可以有更轻量的部署方式。我们认为之所以采用独立部署 k8s 的方式是因为内置私有云的功能对底层有依赖,需要对平台有独占性,因此需要用 ocboot 部署一套独立的 Kubernets,并且安装依赖的内核和系统软件rpm。但是如果用户仅使用云管的功能,则对底层的 kubernets 平台和操作系统都没有太多依赖,完全可以作为一个 Application 部署在 K8s 中,和其他应用共存。因此,我们首先提供了基于 Helm 部署 Cloudpods 云管功能的方式,并且已经被社区使用。但这种方式要求用户必须先有一套 k8s 集群。随着 3.10 的推出,我们新增一种基于 Docker compose 的云管部署方式,用户只需要下载 docker compose 的 yaml 文件,花十多分钟下载镜像后就能快速拉起一个单机版的Cloudpods 云管服务。相信这能够给使用用户带来更加轻量便捷的部署体验。

3.3 其他云管功能迭代

除了以上更新,3.10 版本在多云管理方便方面继续开疆拓土,本次新对接华为私有云 HCS、浪潮超融合平台、华三 CloudOS 平台及 Proxmox VE平台,在资源类型同步扩展,新支持阿里表格存储资源。同时多云对资源项目归属持续迭代,支持基于资源或云上项目标签动态归属资源项目,全面满足不同企业对资源分类的个性化需求。

4、企业版功能迭代

4.1 报表功能

客户需要每周/月统计不同资源的使用情况报表,如各虚拟机的 CPU/内存/存储配置及平均使用率,或者各项目的虚拟机总数,CPU/内存/存储的总量及平均使用情况,更高层级的各租户资源数量统计及平均使用率情况等需求,之前依靠人工,费时费力,每次做报表都耗费较长时间,而且结果也不一定准确,没有可对比情况。

云联壹云企业版 3.10 新增报表功能模块,可自定义报表字段,用户可根据自身需求定义报表模版。在配置报表生成频率后,定期生成报表。支持单独查看同一条数据所有时间段的报表信息,方便进行横向对接,支持整体报表导出,可本地进行数据分析。同时支持报表订阅,可定期将报表内容通过邮箱发送给指定人。报表生成更快、更全面、更准确。

4.2 公共费用分摊

客户在使用公有云时,有时候会通过云上的项目进行资源隔离,从而进行账单分割,但是在实际使用中发现有部分资源无法归属给具体项目,也无法通过标签标记。如短信服务,流量等费用。但是这些费用在分摊时无法准确归类,使用账单处理不太通畅。部分客户由于这些费用是属于公共使用资源,所以希望将这些费用进行均摊,另外有部分用户希望将这些费用分摊给部分项目,因为只有部分项目使用这些服务,无论何种场景,客户都希望可以在平台设置一个分摊策略,在账单同步后,可以按照账单分摊策略进行费用分割,最终生成一份与实际逻辑一致的账单。减少人工参与。

云联壹云企业版 3.10 新增账单分摊功能,用户可自定义设置分摊策略,可以选择要分摊的资源类型,支持均摊给所有项目或指定项目,在策略设置后,进行账单账单分摊任务后,即可按照策略对未归集项目下的账单进行二次归类,最终会重新生成一份新的账单。支持用户进行切换,可以查看分摊后的账单情况,也可以查看分摊前的账单,方便用户进行对比及账单核对。保证账单分摊准确、高效、便捷。

4.3 一键巡检和定期自动备份

为了提高平台运行的稳定性,3.10 企业版增加了一键巡检的功能,管理员可以自助地生成平台巡检报告,清晰获取平台运行的健康状况。同时,为了保障平台数据安全,在安装后,会自动开启定期每日数据库备份,循环保留最近 10 天的备份,在系统数据丢失的情况下,可以使用这些备份恢复平台。

二、详细功能清单

1、新功能

【报表】新增报表模块(企业版)
【多云】华为 HCS 平台对接(企业版)
【多云】浪潮超融合平台对接(企业版)
【多云】华三 CloudOS 平台对接(企业版)
【多云】Proxmox 平台对接
【主机】KVM 平台大页内存虚拟机支持
【主机】KVM 宿主机 CPU 预留支持
【主机】KVM 支持 SR-IOV 网卡透传
【主机】host desc 结构化
【主机】QEMU pcie 热插拔
【主机】GPU卡支持热操作
【主机】KVM 主机支持指定启动顺序
【主机】KVM 主机新建支持安装监控 Agent
【主机】KVM 主机支持更换磁盘块存储
【计费】支持包年包月/预留实例费用均摊(企业版)
【计费】支持未归属项目费用分摊(企业版)
【计费】多维度分子增加主账号和子账号分析(企业版)
【系统】支持一键巡检同步生成巡检报告(企业版)
【多云】腾讯云 CDN 支持新建
【多云】vmware 平台迁移支持
【多云】阿里云表格存储对接
【多云】云账号支持绑定基于标签归属的同步策略
【容器】麒麟容器部署支持
【容器】纳管支持高版本容器集群支持
【部署】支持 docker compose 部署 CMP

2、功能优化

【面板】数字图样式及使用率面板样式优化(企业版)
【主机】主备机优化
【主机】宕机自动迁移优化
【主机】KVM 虚拟机支持指定启动系统盘
【主机】KVM 虚拟机增加 power_status 的字段
【系统】全局搜索增加云上 ID
【监控】告警接受人支持指定角色告警
【多云】Cloudpods 纳管监控数据改进
【认证】密码过期用户支持登录修改密码
【认证】对接华为云短信服务
【认证】权限设置更细化,支持资源操作粒度设置(企业版)

点击阅读原文

GitHub:开源、云原生的多云管理及混合云融合平台

相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。     相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
NoSQL fastjson Redis
自定义限流注解@RateLimiter
自定义限流注解@RateLimiter
389 2
|
缓存
📣阿里云百炼大语言模型618限量资源包活动来袭
阿里云百炼推出大语言模型推理资源包优惠活动,所有主账号用户均可参与,无论是否完成实名认证。活动提供qwen-max、qwen-plus及qwen-turbo三种资源包,分别支持对应模型的实时推理费用抵扣,折扣力度达8.8折至9折不等。每种资源包限量发售,有效期为1年,自订购之日起计算。活动期间购买的资源包不可用于抵扣Batch调用、上下文缓存等其他服务费用。如有疑问可加入官方支持群(77600022533)交流反馈,优惠名额有限,先到先得。
1045 0
|
10月前
|
人工智能 运维 负载均衡
智能运维新时代:AI在云资源管理中的应用与实践
智能运维新时代:AI在云资源管理中的应用与实践
939 23
|
11月前
|
人工智能 运维 自然语言处理
智能化运维:AI在IT运维领域的深度应用与实践####
本文探讨了人工智能(AI)技术在IT运维领域的深度融合与实践应用,通过分析AI驱动的自动化监控、故障预测与诊断、容量规划及智能决策支持等关键方面,揭示了AI如何赋能IT运维,提升效率、降低成本并增强系统稳定性。文章旨在为读者提供一个关于AI在现代IT运维中应用的全面视角,展示其实际价值与未来发展趋势。 ####
1571 4
|
数据采集 缓存 安全
2024年最佳http 代理 IP选择及其价格分析
2024年,多家服务商如快代理、123Proxy、巨量代理、IPIDEA等提供不同类型的代理IP,以满足数据采集、跨境电商等多种需求。
2024年最佳http 代理 IP选择及其价格分析
|
人工智能 算法 新能源
AI在能源管理中的应用:提升能源效率与可持续性
【9月更文挑战第24天】AI技术在能源管理中的应用,正以其独特的优势与潜力,引领着能源行业向更加智能化、高效化和可持续化的方向发展。随着技术的不断进步、政策的持续支持以及应用场景的不断拓展,AI技术将在能源管理中发挥更加重要的作用,为实现全球能源转型与可持续发展贡献更大力量。我们有理由相信,在AI技术的助力下,未来的能源管理将更加高效、智能和可持续。
1348 6
|
网络协议 网络安全 数据安全/隐私保护
🔒SSL免费证书自动申请及续期-Certimate
Certimate 是一款旨在简化 SSL 证书管理的工具,尤其适用于需要维护多个域名的个人或小企业用户。它可以自动申请和续期证书,避免了手动操作的繁琐与易忘问题。Certimate 支持私有部署,确保数据安全,并能通过简单配置自动完成证书申请与续期,无需人工干预。详情及使用文档见:[https://docs.certimate.me](https://docs.certimate.me)。
1598 1
|
人工智能 监控 安全
云端智慧:智能园区的未来蓝图
云上智能园区代表了未来城市生活和工作的方向。通过云计算、大数据、人工智能等技术的应用,不仅可以提高园区的管理效率和服务质量,还能创造更加舒适、便捷、安全的生活环境。随着技术的不断发展和完善,云上智能园区将持续演进,为人们带来更多的惊喜和便利。
|
存储 SQL Cloud Native
Hologres 的架构设计与工作原理
【9月更文第1天】随着大数据时代的到来,实时分析和处理数据的需求日益增长。传统的数据仓库在处理大规模实时数据分析时逐渐显露出性能瓶颈。为了解决这些问题,阿里巴巴集团研发了一款名为 Hologres 的新型云原生交互式分析数据库。Hologres 能够支持 SQL 查询,并且能够实现实时的数据写入和查询,这使得它成为处理大规模实时数据的理想选择。
541 2