Kolla-ansible部署openStack 部署的版本是openStack2024.1 1. 简介 kolla是openstack官方开发的一套基于docker部署openstack的工具,旨在为openstack提供生产级别的、开箱即用的交付能力。 kolla的基本思想是一切皆容器,将所有服务基于docker运行,并且保证一个容器只跑一个服务。
1、安装kolla-ansible pip install kolla-ansible==9.3.0 --ignore-installed PyYAML 注:官方推荐部署环境使用 pip install kolla-ansible 方式来安装 kolla-ansible https://docs.openstack.org/kolla-ansible/latest/user/quickstart.html#官方安装手册 以上安装出错解决方法 pip2 install --upgrade setuptools 如果...
(kolla) [root@openstack01 ~]# pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(kolla) [root@openstack01 ~]# pip3 install -U pip(kolla) [root@openstack01 ~]# pip3 install 'ansible-core>=2.15,<2.16.99'(kolla) [root@openstack01 ~]# pip3 install kolla-a...
[root@kollatest ~]# pip3 install kolla-ansible==14.8.0 3.2.3 创建kolla的文件夹,后续部署的时候很多openstack的配置文件都会在这 [root@kollatest ~]# mkdir -p /etc/kolla [root@kollatest ~]# chown $USER:$USER /etc/kolla 3.2.4 复制ansible的部署配置文件all-in-one和multinode到当前目录 [root...
如果服务列表显示所有服务都正常运行,那么你的OpenStack部署就成功了。 5. 后续配置 根据需求,你可能还需要进行进一步的配置和优化,如配置网络、安全组、存储等。这些配置通常可以通过OpenStack的Dashboard或命令行工具来完成。 通过以上步骤,你可以使用kolla-ansible自动化部署OpenStack,并验证其是否正常运行。
Kolla-Ansible是开箱即用的工具,即使你是个新手也可以快速部署OpenStack,也允许你根据需求定制化的部署。 目标 在容器中部署OpenStack最大的特点就是升级,用户基本是无感知的状态下完成。同时可以实现本地与云端一致,一次开发随处运行,通过迁移到不同的设备,快速的完成部署和升级操作。
·openstack kolla-ansible项目用来基于ansible部署openstack集群。 ⿻ 部署ansible ⿻ 部署kolla ansible ⿻ 构建私有仓库容器 ⿻ 部署Openstack ⿻ 部署Openstack客户端 2.2环境 ⿻ 五台独立PC机或云主机,本实验基于超融合五台云主机 ·每台主机2张网卡 ·每台主机2C、4GB内存 ...
kolla部署openstack(stein)部署---allinone 编程算法tcp/ip容器镜像服务容器DevOps 解决方案 在此我建议部署 stein 版本镜像加速器选择 daocloud,阿里、网易等加速器可能会出现 pull docker 出现问题。 cuijianzhe 2022/06/14 2.4K0 kolla-ansible部署openstack多节点 openstack容器编程算法DevOps 解决方案容器镜像服务...
javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [root@controller ~]# source /etc/kolla/admin-openrc.sh 标题:kolla-ansible部署openstack多节点 作者:cuijianzhe 地址:https://cloud.tencent.com/developer/article/2022776 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 如有侵权请联系 ...
# Kolla-ansible部署OpenStack Train实践 ## 系统环境初始化 部署前最好能够熟悉下ansible和docker的相关技术及操作。本次部署的环境使用python2和docekr最新版本。官方文档部署的分了python虚拟环境和不同linux发行版本的操作命令,要自己看,不用重复执行,否则可能会把部署环境搞乱了。