OpenStack在大数据场景里到底怎么帮忙，关键点其实挺多的

你得想象一下,一个公司要搞大数据分析，比如分析用户行为或者海量日志，它需要什么？最基础的就是一大堆服务器，这些服务器要组成一个计算集群，比如Hadoop或者Spark集群，传统做法是，公司得自己去买很多物理服务器，然后把它们一个个装好系统、联网、部署软件，这个过程非常慢，而且一旦买多了，机器就闲置浪费钱；买少了，业务增长时又不够用，还得紧急采购，非常麻烦。

这时候OpenStack就出场了,它本质上是一个云操作系统，它的核心帮忙点在于，它能把公司内部那一大堆物理服务器、存储设备和网络设备，变成一个可以灵活调配的“资源池”。（来源：基于OpenStack官方核心概念“将数据中心资源池化”）大数据团队需要集群时，不再需要去机房搬服务器了，他们就像在云上买东西一样，通过一个界面或者几条命令，告诉OpenStack：“我需要10台虚拟机，每台要4个CPU核心、8G内存、100G硬盘，还要把它们都连在同一个内部网络里。”OpenStack就能在几分钟之内自动把这些虚拟机创建好并配置完毕，这种按需获取资源的能力，是大数据项目能够快速启动和试错的关键。

第二个关键帮忙点是资源隔离和多项目并行。（来源：OpenStack多租户特性在数据分析场景的应用）一个公司里可能同时有好几个大数据项目，比如A团队在做实时用户推荐，B团队在做离线的财务报表分析，这两个任务对资源的要求和消耗模式完全不同，如果它们都跑在同一组物理机器上，很容易互相抢资源，导致重要的实时任务被拖慢，用OpenStack的话，可以为A项目和B项目分别创建各自独立的“租户”或者叫“项目”，OpenStack能确保A项目用的虚拟机只会占用分配给它的那些CPU和内存，不会去抢B项目的资源，这样，多个大数据团队就能在同一个物理基础设施上和平共处，互不干扰，大大提高了整个数据中心的利用率。

第三个非常实际的帮忙点是灵活应对计算高峰。（来源：OpenStack弹性伸缩能力与大数据批处理场景的结合）很多大数据分析任务不是一天24小时都满负荷运行的，可能每天午夜的时候，需要把白天产生的所有数据跑一次批处理任务，这个过程可能需要巨大的计算量，但白天的时候这些计算资源又比较空闲，如果一直维持着能处理午夜高峰的物理服务器规模，成本会非常高，有了OpenStack，就可以实现弹性伸缩，在白天，只维持一个较小的集群，等到快午夜时，通过自动化脚本，触发OpenStack自动创建出几十台甚至上百台新的虚拟机，加入到大数据集群中，一起处理这个高峰任务，任务一结束，这些临时虚拟机就自动销毁，公司只需要为它们存在的那几个小时付费（如果是公有云）或者释放资源（如果是私有云），这种“削峰填谷”的能力，对于控制大数据计算的成本至关重要。

第四个点关乎存储的多样性和灵活性。（来源：OpenStack核心存储服务Swift和Cinder在不同数据场景下的应用）大数据不仅仅是计算，数据本身更是核心资产，OpenStack提供了不同的存储方式来解决不同的问题，它有一个叫Swift的对象存储服务，这东西特别适合存放海量的、非结构化的原始数据，比如用户上传的图片、视频、日志文件等等，这些数据你可能不会经常去修改，但需要安全、可靠、低成本地存上很久，并且可以随时被大数据计算框架读取，Swift的扩展性极好，理论上可以存无限多的数据，另一种叫Cinder的块存储，则像是给虚拟机挂载的移动硬盘，它更适合需要高性能读写的数据，比如运行着数据库的那台虚拟机，就可以挂载一块高速的Cinder卷来保证性能，OpenStack让大数据架构师可以根据数据的不同“热度”和用途，选择最经济高效的存储方案，而不是把所有数据都放在最贵的存储设备上。

OpenStack还帮忙简化了管理和运维。（来源：OpenStack统一API和Dashboard在运维管理中的价值）虽然搭建和维护OpenStack本身需要技术能力，但一旦搭建好，对于使用它的大数据团队和运维团队来说，很多事情都变简单了，所有对计算、存储、网络资源的申请、创建、监控和销毁，都可以通过一个统一的网页界面（Dashboard）或者一套标准的API来完成，这意味着运维流程可以标准化、自动化，大数据团队可以把自己常用的集群配置做成一个“模板”，以后每次新建环境，一键就能生成一个一模一样的集群，避免了手动配置可能带来的错误和不一致，这种自动化能力，对于需要频繁创建和销毁测试环境、开发环境的大数据团队来说，效率提升是非常明显的。

OpenStack在大数据场景里,不是一个直接用来做数据计算的工具，而是一个强大的“后勤部长”和“资源调度官”，它通过资源池化按需取用、项目间资源隔离、计算能力弹性伸缩、提供多样化存储选择以及统一管理简化运维这几个关键点，为大数据应用构建了一个敏捷、高效、可控且成本优化的基础平台，它让企业能够像使用水电煤一样使用IT资源，从而让大数据团队能更专注于数据分析算法和业务逻辑本身，而不是整天操心机器够不够用、网络通不通这些底层问题。