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Xen Cloud Platform 0.1.1
Xen Cloud Platform 是一个基本Xen虚拟化技术的云计算基础平台,这半年一直在使用另外一个商业版本XenServer,少对XCP有所关注,今天看了它的官方主页,XCP今年有一个新的版本发布,版本号是0.1.1,我去年使用XCP的时候,其版本还是0.1,这里对新版本做一个简单的介绍。 版本0.1.1发布于今年1月18号(汗,现在才知道),新增加的功能包括: Openvswitch XCP Console Documentation VNC Console Proxy and Web Front-End Standalone Front-End – *openxencenter* VM Lifecycle Queuing Deadlock Fixed Rare Post-Fork() Spinning XAPI Process Fixed Active Directory Authentication Fixes Memory Ballooning Fixes 其中描述的单独的前端就是XenCenter的一个开源Python实现,试用了一下,与XenCenter 5.5还是有一定差距的,但是总算是有一个前端可以选择了,之前用xe cli和Web管理太痛苦了,详细信息和下载,可以到XCP的主页查看。
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第一次参加QClub的活动
去年也报过一次名,但是最后有事情所以就没有去。这周一收到的邮件,QClub有一个技术沙龙的活动,定在周六,想来自己周六也没有别的什么事情,就报名参加了,看到题目也是我感兴趣的内容。其一是由百度的黄容芳讲的《Web数据交互的艺术》,其二是由豆瓣的刘洪清讲的《分布式数据库BeansDB在豆瓣的应用》。 黄的演讲,如果去掉艺术二字,个人认为还是一个很好的演讲,其讲了Web数据的几种不同实现,其对长连接的分析十分清晰明了,不过黄把“轮询”写成了“轮循”,虽然是个小错误,但我觉得“轮询”解释了此事件的本质,即间隔一段时间轮流(轮)询问(询),而轮循仅能表达轮流循环的意思;关于数据压缩,主要讲到了两种主要的实施手段,一是使用类似YUI Compressor的压缩器主动对需要传输的内容进行“精简”,我觉得称之为“精简”更明确一点。另外一种是使用GZIP来做压缩,对于大型网站为了提高用户体验,加快网页的加载时间,这是两个很好的方法。后面说到的跨浏览器通信,则是我完全没有接触过的内容,主要是想解决当客户在同一台机器上打开不同的浏览器,或是使用同一浏览器同时打开某一页面时,各页面之间内容同步的问题,主要的解决方案是Flash。后面说到了数据在客户端的存储,提到了ie的UserData,Firefox的localStorage以及Flash和HTM5,却没有提Google Gears,百度是不是跟Google有仇? 说到Flash,黄说Flash的覆盖率还不是很高,只有97%,百度能在乎剩下的3%,着实是挺令我惊讶,想中国的大多数网银和几年前的淘宝支付宝都不支持Firefox。不过我倒是很赞赏Apple的作法,宁愿支持html5也不愿意支持FLASH,不论苹果是否只是由商业利益做出的考虑,但是阻止flash来扰乱本来就已经很混乱的web标准,我是很赞同这样的作法的。 另外一位豆瓣的工程师刘讲的内容也吸引了很多人,我自己也被他的话题所吸引。说到分布式key-value数据库,自己早有耳闻,但是我一直不明白也一直不是很清楚这种类型的数据库如何被有效的利用在web2.0的应用中。豆瓣的作法是没有完全将MySQL替换掉,而是将那些结构化的数据依然保留在MySQL中,而将另外一些依据应用场景数量多,对一致性要求不是十分高、许多场景下是一次写入多次读出的数据存储在他们的分布式key-value数据库中。工业界追求第一位的并不是程序的理论上的最优性,而是在应用需求前提之下的性能和成本。key-value分布式数据库不是万能的,但是在一些场景之下,却可以解决应用的许多问题。豆瓣网的现行用户有3000多万,其每天处理的数据我觉得还算是一个不是非常巨大的场景,与twitter和facebook相比,其还要差一到两个层级。随着豆瓣的成长,希望能从他们那里得到更多的经验。 最近很忙,少有更新博客,可以在twitter上联系我。@bbiao
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Xen Cloud Platform
Xen Cloud Platform现在发布的版本是0.1,其实他的功能与XenServer 5.5的基本功能是几乎一样的。不过XenServer 5.5可以通过XenCenter来管理,XCP只有一个丑陋的Web界面。我没有深入的hack进去,也许存在某种方法,可以使用XenCenter来管理XCP,那样即可以使用一个开源的服务端版本,同时管理工具又很人性化。由于我的切入点是XCP,官方又混淆了许多XCP与XenServer的文档,所以开始配置的时候相当郁闷,后来才慢慢的都搞通了。 我现在手头上用做实验的还都是PC机,四台ThinkCentre M8000T,每个机器有一颗Q95504核的CPU,4G的内存。每台机器上跑3个CentOS的性能与我之前实验室里的单独的一台PC(2005年的Dell吧,1G内存,2.8GHz的CPU)的性能差得不是特别多。因为我也给每个虚拟机分配了一个CPU,1G的内存。说到这里,用到的还都是虚拟化的技术。在XCP里,不同的VM可以在Host(物理主机)间迁移,并且这种迁移可以是在VM运行的时候进行的。XCP在其文档里宣称了有Load Balancing的功能,不过到现在我都没有找到在哪里下载,又怀疑这是文档跑在了发布前的一种现象。找到了文档里说的Load Balancing下载的地方,不过这个是XenServer高级版本里才有的功能,要付费的,可以免费用30天,应该可以供我实验的时候用了吧?这种可以动态的负载均衡和动态迁移的特点,则有许多“云”的感觉了。这两天准备再找找其Load Balancing的资料,做做实验。 另外,你如果在XenServer上安装Windows 7,创建完VM后,不要自动执行,需要设置一下,才可以,命令如下: xe vm-param-set uuid=<VM UUID> platform:viridian=false
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折腾Hadoop的一天
Hadoop自己的文档写的也确实不是特别清楚,抛去折腾(英文:z-turn)cygwin的时间,也花了我将近两个小时才把Hadoop Cluster配置起来。主要参考了两篇文档: Cluster Setup Running Hadoop On Ubuntu Linux (Multi-Node Cluster) 这里总结一下我的经验,把hosts各主机的主机名配好(生产中的应用应该用name server来作),然后在某台充当NameNode和JobTracker的机器上把Hadoop配置完成以后,将该配置好的Hadoop通过rsync的方式同步到其他机器上去,然后修改NameNode和JobTracker里的masters和slaves文件,即可。 之所以没在linux下做实验,是因为有些任务需要在windows下跑,所以才z-turn了一下cygwin。明天要z-turn一下在Hadoop上写自己的MapReduce程序了。
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