【OpenStack PTG上的大数据之旅】Sahara
Sahara是基于OpenStack提供快速部署和管理Hadoop集群的工具，随着版本的演进，如今Sahara已经可以提供分析及服务层面的大数据业务应用能力(EDP)，并且也突破了单一的Hadoop部署工具范畴，可以独立部署Spark、Storm集群，更加便捷的处理流数据。在Atlanta举行的首届PTG上，Sahara项目组就Ocata版本作了总结，并对Pike版本的工作做了分配与规划。Sahara-offical包括sahara项目、saharaclient项目、sahara-dashboard项目以及sahara-tests项目等。
本次PTG主要参会人员来自Mirantis，RedHat和EasyStack等，也有独立开发者参与进讨论。Sahara的讨论持续了一天，通过集中讨论，分析问题并对解决的方法达成一致，另外就是最重要的pike goal讨论。讨论内容主要包括：
1.OpenStack Pike Goal
a)python 35支持
目前sahara主项目对Python 35代码单元测试层面的修改已经完成，需要配置jenkins对Python35相关job进行voting，从而保证代码能通过所有单元测试。
功能测试(tempest)测试的Sahara-Hadoop-CI关于Python3的部分job已经在工作，但是还有很多python3功能测试没错，感兴趣的读者可以参与进sahara-tests项目中，Pike版本Sahara项目预期完成功能和场景测试的代码，CI jobs启用可能会放在Q版。
需要注意的是，Sahara是通过devstack安装是以插件的形式(enable_plugin)，社区在devstack安装过程中，后续可以配置项ENABLED_PYTHON3_PACKAGES来确定是否使用Python 3相关的包来完成安装。开发者如果需要使用python 35，需要对devstack进行重新配置并安装。
b)统一使用WSGI规范API
Sahara目前已经支持，但是需要添加scenario测试，如果测试完成并通过，就可以把这项设置为Done。
2.Sahara Pike Goal
a)Plugin Updates
Sahara项目是一套部署和管理大数据框架，例如Hadoop、Spark等的工具，而部署支持的Hadoop发行版是以插件(plugin)的形式添加进去的，目前支持的plugin包括CDH, MapR, Ambari,vanilla, Spark, Storm，针对不同的插件，又通过版本(version)来更新。Sahara会在各发行版更新版本后，作出相应的升级，这是Sahara项目最高优先级的工作，以便满足用户需求。例如这个版本会对应release的CDH 5.10和Spark 2.1等做升级。
b)Refactoring of CDH
从代码层面来说，目前Sahara项目的CDH插件相对其他插件，存在一个明显的弊端是每个版本的代码文件下，都存在大量重复的文件，不便于管理。Pike版本会对CDH插件的部署代码进行抽象，使得对插件版本升级时，只需要继承基类，添加少量的代码和配置文件就可以完成升级（新的Hadoop服务添加，可能会给升级带来相当大的代码量）。另外，在完成以上操作后，可以对deprecated的插件版本进行移除，包括CDH的5.0, 5.3, 5.4。
c)Landing pluggability refactoring
目前Sahara代码支持多种data source和job binary，但是这些不同类型的data source和 job binary都是独立存在，代码的修改和升级都很困难。与上面的目标相同，Sahara期望通过抽象基类，方便以后扩展。这个BP已经在做(https://blueprints.launchpad.net/sahara/+spec/data-source-plugin)。
在完成这方面工作后，Sahara还有一个计划，就是完成对S3 data source的支持，目前有部分用户希望实现这个。
d)API v2 implements
在PTG讨论中，api-wg属于一个参与人数较多的项目，虽然这个项目都是文档，但是却包含了big-tent下所有项目API的实现指南。Sahara目前的API与指南中的做法存在较大的差异，Pike版本希望完成其中比较重要的几个点，包括endpoint 更新，添加microversion支持、version discovery等新特性等。这个BP在L版已经提出，但是由于社区没有足够精力去做这些，所以导致目前仍然停滞不前，目前来自中国的开源贡献者愿意着手去做，如果有兴趣的读者，可以参加Sahara的周例会认领任务，API v2更新的wiki(https://wiki.openstack.org/wiki/Sahara/api-v2)。
另外，之前对API的scenario test没有实现，这个版本也会有相应的改进。除此之外，Sahara 还会有很多关于test相关的更新，包括ci升级zuul-v3、sahara集成manila的集成测试和场景测试等。
e)允许admin用户通过sahara api去查询和删除集群
因为hadoop集群往往会占用较多的资源，然而存在某些场景，用户已经不使用集群且未删除，管理员需要能够释放资源来减轻系统的负担。因此就会需要admin用户能够去查询和删除集群。这就会涉及到admin 用户Rest请求的权限问题，因此sahara需要支持类似nova的policy in code 特性。
另外由于这种从DB删除集群，会导致trust（相对于token，存在周期更长）丢失问题，会上得到的方案是调用nova原子的删除instance(设计到覆盖trust问题)，但是这个还需要在实现确定。
另外，Sahara还讨论关于每月执行一遍sahara-image-elements项目中的命令，生成预装Hadoop的Sahara镜像并上传镜像到CDN；Pig 任务类型在Vanilla如何执行等问题。
3.与Heat跨项目交流
Sahara使用volume作为HDFS底层时，当卷容量相对较大时，如果删除sahara集群，往往会失败，Heat人员推测可能是因为突然的大批量操作，导致Cinder无法短时间完成任务而超时。他们提出的可能有帮助的解决方案包括：
使用批处理的方式，同时发出多个请求来任务
增大对stack操作的时间
社区正在实现的OS::Heat::DelayPolicy操作也可能有帮助https://review.openstack.org/#/c/407521/
在此特别感谢EasyStack工程师亚特兰大发回的报道！
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课程标签：基于OpenStack构建云培训，OpenStack培训-火龙果软件-UML软件工程组织
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基于OpenStack构建云
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本课程关注如何基于OpenStack构建云平台。包括：云平台的架构解析，云平台的功能组件使用方法，云平台的安装与部署，云平台的运行管理。课程将结合实际案例（视频网站、电商网站）讲解，针对实际应用中的问题探寻解决办法。
培训目标：
云计算技术基础与OpenStack简介
OpenStack的使用
OpenStack架构剖析
OpenStack的安装部署
OpenStack虚拟机管理
OpenStack对象存储
OpenStack块存储
OpenStack网络
OpenStack和大数据
计量、编排以及动态资源管理
基于物理机器或Container/Docker技术实现云
自动化部署
企业级私有云部署架构与实施方法
培训对象：云平台架构师、云平台开发工程师。
学员基础：了解云平台的一般原理。
授课方式：
小班授课（12人之内）+ 案例讲解 + 小组讨论，60%案例讲解，40%实践演练
培训内容：
3天/5700元
云计算技术基础与OpenStack简介
云计算的产生、发展和技术概述
云计算的产生、发展历程，云计算和集群计算、网格计算的区别与联系，云计算的IaaS、PaaS和SaaS三个不同层次和公有云、私有云、混合云、托管云等不同部署模式。
虚拟化技术概述
虚拟化技术的几个层次，几种不同的Hypervisor实现方案，结合KVM/QEMU和libvirt谈谈开源虚拟化技术。分析虚拟化的利弊、虚拟化和云的关系。
软件定义的存储和网络
介绍SDS和SDN的概念和技术架构，并简要提一下它们和OpenStack的关系。
OpenStack的产生、发展与生态圈
介绍OpenStack的产生、Foundation和社区的运作机制、OpenStack的生态圈。OpenStack和虚拟化、云这些概念之间的关系。
几种开源IaaS的比较与OpenStack的优势
比较OpenStack、CloudStack和Eucalyptus等开源IaaS方案，分析OpenStack的优势。
OpenStack各服务组件
简要介绍OpenStack的各种服务组件，主要包括：Nova、Swift、Cinder、Neutron、Glance、Keystone、Horizon、Sahara、Trove、Ceilometer、Heat、Ironic。
OpenStack的使用
OpenStack各服务组件
简要介绍OpenStack的各种服务组件，主要包括：Nova、Swift、Cinder、Neutron、Glance、Keystone、Horizon、Sahara、Trove、Ceilometer、Heat、Ironic。
OpenStack的使用方式
介绍OpenStack的三种使用方式：通过图形界面、通过命令行、通过API或者SDK。
计算（包括实操和演示）
结合实际操作介绍云主机/云服务器的创建、管理与使用。
存储（包括实操和演示）
结合实际操作介绍三类存储服务：云硬盘/弹性块存储、对象存储和数据库服务。
网络（包括实操和演示）
结合实际操作介绍云网关/路由器、负载均衡器等虚拟网络设备的配置和管理。
OpenStack架构剖析
OpenStack的逻辑架构
OpenStack的通信架构
OpenStack的工作流程（包括实操和演示）
OpenStack的部署架构
OpenStack的安装部署
OpenStack多节点手动部署（包括实操和演示）
安装过程中的常见问题与解决方法
OpenStack基础课总结
基于DevStack实现自动安装（包括实操和演示）
OpenStack的HA（高可用）部署
OpenStack系统瓶颈分析和调优方法
OpenStack虚拟机管理
使用Glance管理虚拟机的镜像（包括实操和演示）
配置Glance集成不同的存储后端（包括实操和演示）
Nova中对虚拟机的调度机制
Nova调度策略配置和Scheduler
Filter的开发（包括实操和演示）
OpenStack对象存储
分布式存储的概念和关键技术
分布式存储中涉及到的概念，以及数据一致性模型、数据同步机制、纠删码等关键技术。
Swift对象存储（包括实操和演示）
Swfit存储策略配置（包括实操和演示）
Swift Middleware的开发
OpenStack块存储
Cinder块存储服务（包括实操和演示）
Cinder Driver的二次开发
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新的存储介质形态与OpenStack存储
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OpenStack网络
软件定义网络（SDN）的关键技术
从网络流量虚拟化和网络设备虚拟化两个角度讲解SDN的关键技术。
用OpenStack Nova-Network实现网络的隔离和互联互通（包括实操和演示）
OpenStack Neutron的架构和原理分析
基于OpenStack Neutron实现SDN（包括实操和演示）
使用Neutron管理Open vSwitch
Neutron插件开发
OpenStack和大数据
大数据系统和云计算环境
大数据系统和云计算环境的联系、技术共性和区别。分析为什么要把大数据系统云化，以及需要解决的问题。
OpenStack Sahara与Hadoop云化（包括实操和演示）
OpenStack Trove与数据库云化
计量、编排以及动态资源管理
基于Ceilometer实现计量、基于Heat实现编排，以及如何这二者实现AutoScaling。
基于物理机器或Container/Docker技术实现云
自动化部署
基于Puppet、Feul、PackStack等工具进行OpenStack的自动化部署。
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|&京ICP备号&京公海网安备号本篇文章分享下个人的一些观点,仅代表个人想法，和公司产品及技术没有任何关系；个人说话比较直接，所以不喜勿喷；有些观点除非你有明确的数据或证据，不然大家权当听下就好^_^。
先自我介绍下，sina微博北京-小武，《云计算网络珠玑》作者，现就职于华为IT产品线云计算网络架构与设计部。
OpenStack现在非常火热，社区也集聚了大量的开发人员，各家厂商包括通信设备商、运营商、互联网公司、电商/店商（包括宝马、沃尔玛、苏宁等）都有参与，用其搭建公有云或私有云平台。那么我们如何将OpenStack的代码变成一份产品呢？
玩过OpenStack的人相信都对刚接触OpenStack有很深的印象，最开始真是迷茫一片，感觉是蚂蚁嘴啃天，既不知道如何下嘴，也更有一种遥不可及的高度；熟悉之后会感觉相对简单些；如果仅仅将OpenStack运行起来做个demo，已经非常不容易，做成产品更是要费很多功夫。
所以把OpenStack代码变成产品首先需要几个称职的程序员，如果按照分工至少需要多少人呢？这个话题最早个人讨论要追溯到上年和陈沙克老师的一次QQ聊天；现在应该需要14个人，具体是怎么安排计算出来的？
将整个OpenStack玩熟，需要部署、管理端、计算、存储、网络、运维等方面的职位需求，仅从开发的角度来列举下需求人及负责工作内容（不是熟悉特性，而是大部分问题能通过代码层面搞定）：
计算2人：负责虚拟化、linux内核系统相关、集群、NTP、消息队列（rabbitmq、zeromq、activemq、qpid）、Nova代码，Glance、Keystone代码；
存储2人：所用存储商家存储设备及driver（包括开源的ceph等），mariadb， Cinder/Swift代码，Hadoop及Sahara（原来叫Savanna）、部署等等；
网络3人：所用网络商家设备（switch、router、、NGFW/F5）及Plugin或driver，linux协议栈（tcp/ip，tap/tun，linux bridge，ovs，iptables），物理组网结构，Neutron代码及所用相关开源代码（keepalived/haproxy/lvs），网络安全设计等等；
管理端2人，熟悉OpenStack API和其他云平台API，熟悉公司IT流程，熟悉管理平台架构和业务设计能力。
重复下，这些人不是说只熟悉特性，而是从代码到产品过程中的大部分问题都能通过代码层面搞定。
每个领域应加一名人员，一方面防止人员流动带来的损失，再一方面就是因为每个层面需要的人才都是通才的专家，多增加一个人力给组建团队减少困难，会很大程度上通过人员组合达到集齐所需技能的要求。
最后加上一名足够优秀的领导，当然也可以是CTO来兼任；需要其对云计算市场有足够深刻的认识、对客户需求有足够的积累、对技术人员有足够的了解、对技术方向和深度足够的把控等；但是这个人一定要有产品的思维，而不是仅仅懂技术和代码，不懂得如何为客户做产品的CTO不是好CTO。
如果需要程序员鼓励师就是福利了，节省成本角度，是不是可以考虑从HR或行政这块兼职下？
人有了，下面就是一步步代码来实现了：
首先要做个云平台的管理端来管理云平台，说白了，OpenStack的定位是云平台管理端，还需要Horizon来做OpenStack的管理端，通常是一个web portal；这个平台管理端的功能一方面体现了云计算商家做产品的思路，也体现了云计算商家产品的定位是哪一层（IAAS/PASS/SAAS）。
注：这里需要说明五点：
第一：OpenStack通常商家来做IAAS，但是OpenStack自己并没有这么定位，Sahara即是PAAS的一个体现，而且经过OpenStack定制化，完全可以做到SAAS的需求；
第二：管理端对接OpenStack，也可以对接AWS或阿里云，所以云平台管理端本身就可以做成一个产品；这个也可以是某些公司的主打；
第三，云平台本身只是个管理端，技术含量也并没有底层这么高，就像互联网的APP理念反而显得重要得多也高大上的多，自然如果底层不支持，管理端做的再好也不顶事；所以OpenStack自身、一些闭源或在OpenStack基础之上修改称之为自研的厂商，如果底层技术没有什么创新，云平台管理端也只能在业务编排上进行点更改，并不是什么技术革命，好比汽车的发动机原理甚至原料没有改变，只是可以调整下位置或形状让汽车的外观变得漂亮些；这点上讲，将来OpenStack会不会只剩下北向API也未可知；
第四，结合第三点，云平台管理端是云平台的入口，固然重要而且也很专业，但这还并不是各家云计算厂商技术的差距体现；美观的页面往往对设计进行外包即可拥有；但是体现的云计算平台设计理念却需要人员的精髓外漏；
第五，云平台管理端需要集合企业流程IT来做，尤其是私有云的需求，毕竟很多客户企业的内部流程已经用了很多年，对云平台的定制化需求是Horizon在很多情况下被客户或云计算厂商所抛弃的一个很大原因。
现在结合OpenStack的社区代码开发现状来说下一些注意点：
第一，OpenStack的整体代码较多，因为为了获取较多厂家的支持，采用了分布式架构上的plugin/driver模式来支持，所以有很多层封装，导致了整体效率的低下；Nova和cinder基本是Driver的形式，但是Neutron社区却是五花八门的plugin和driver，还有很多私有的厂家自己维护的plugin和driver，尤其是最近出现了很多SDN支持的plugin，比如ODL等。如Neutron：Neutron有L2的core plugin（如现在常用的ML2），L3有router的，通常是用linux的namespace实现（已有ML3的BP）；L4-L7的plugin几乎是一个功能对应一个；OpenStack原生态代码只保证功能可用，附带的test文件夹代码居然有人作为自建云平台的测试标准工具也是醉了；
面对如此多的plugin和driver如何选择？有钱怎么玩都成，没人可以招聘，有人自己做一款都没有问题；没钱有能力的可以选择OpenStack的公有ML2等plugin自己优化，没有能力也没钱的的自己整两台PC搭建个demo看看就好了；其实一条路，自己能搞定的选择自己搞定的那款plugin或合作方提供的plugin，自己搞不定的跟着大众走，因为这个plugin用的人多，相当于被测试的比其他充分，这样自己用着有了问题能提出来，总有人来回答或解决，说不定别人都已经解决了；core plugin ML2使用ovs做租户vxlan之间的隔离是现在大家用的最多的。
这里单独提下Open vSwitch的子项目OVN，这个项目体现了老外一贯的开源思路，自己具备核心模块的掌控能力，其他商家的边缘参与建立生态圈；（支持自己的ovsdb，无碍其他厂家设备的边缘支持），新出现的OVN开源有目标来将L2-L7的plugin统一，但是道路还很漫长可能会错过商机；社区的政治也是很深。
公司参与开源可以拉投资，但对于求职者不能认为公司采用了开源，老板或公司就会很Open；个人参与开源能提高知名度，但是也并没有因为做了开源而提升程序员的人格或逼格，所以对做闭源的同学相比也没有什么高级的；这些都充分体现了忍狠滚里面的忍字诀，无他耳，参与社区开发的技术能力和水平也不见得都很高，但总有几个大牛在；很多人认为自己能看代码什么都能做，不就是几行代码么？如果仅是代码的话的确谁都可以做，但看得懂if else不一定能理解else之外还有没有else？业务技能和场景远比代码重要。
OpenStack的整体架构是网络的架构的设计，建议让做网络的人来做主（不是只懂tcpdump和ping命令的，而是参与过网络设备研发、设计过数据中心架构方面有经验的人），做存储和系统的同事参与就行了，因为OpenStack的设计每一步考虑都涉及到网络的内容；
第二，OpenStack的开源代码质量真是不堪，仅仅是一个功能可用的状态，对于性能、架构等方面的优化还差很多，直接拿开源给客户搭建产品基本都是找死的节奏，所以需要有这么几个小观点：
a）云计算厂商的角色基本都是集成商，无论是有能力开发网络、存储或虚拟化底层的，还是没有能力的创业公司，都离不开这几个角色；所以想做full stack的公司需要看下自己真有这个必要和力量吗？希望大家多多继续发挥硬件的力量，仅仅是系统工程师从软件来实现的角度会让性能大打折扣，使用硬件也会加快项目进度，建立更好的生态圈；这一点有几家公司已经意识到做的很不错；
b）云计算厂商做OpenStack产品有两个方式，有关系来解除根据客户需求定制化产品，或者有经验理解客户痛点能够直接用于开发产品；但是仅仅靠云计算的情怀基本是走向末路；有些云计算创业公司刚起步对客户还挑拣，没有搭建过10台计算节点服务器的经验，却非要1000台以下计算节点的单子不接，除非你有很硬的关系信任你，不然只能靠双色球一等奖的概率了；
c）云计算做的好不好，和是否开源关系不大；一个事实是，UCloud的闭源却是创业公司中云计算做的最好的（个人观点，不喜勿喷），AWS和Azure是公有云的大哥大，却也是闭源(最近有AWS和OpenStack合作的消息)；基于OpenStack的大量创业公司反而多是在整玄乎的概念，真正拿得出手的产品或商业案例却不多；很多公司宣扬的对社区贡献可能为争取公司融资方面做的贡献更多些；大公司开源贡献比如Redhat对于Linux的产品化方面，有三方面做法：优化参数提升产品性能、掌控开源趋势降低客户成本、快速的Bug fix和版本回合能力；这点也是开源公司招聘开源达人的原因，但是对于小公司来说还无法一步到位的采用这种模式；
d）很多做开源的同学往往对政府意见都比较大（无论国内外），一方面开源需要open这点政府确实很多时候做不到，另一方面其实是开源社区也有政治，只是这里的政治问题往往掩盖了经济利益问题；开源也是各大相关参与厂商利益竞争的过程；还有一点很多人都认为很使用了开源软件的公司都会很开放的原因；
e）毕竟OpenStack是开源代码，客户用的时候也会调研，包括架构和代码；但是不是因为他问的问题深入就能说明他很强，可能某些方面他们经验积累确实很丰富，但是如果他能搞得定还找你干吗？所以很可能他不如你但是接触商家多所以问的问题看起来很专业，如果你能问他问题，可能分分钟就能问倒他们（这就好比面试学习，很多情况下面试者和被面试者，都会有把对方问倒的交集知识点，知识场景限制双方的说话内容和方式），你得忍，给他们讲懂，那才能说明你真懂，否则很难拿到单子，纵然你公司技术也很牛。这样客户见了很多商家，每个商家学一点，几乎说起来都很懂，但是动手能力就是上不去。
f）OpenStack也是软件开发方面的，和其他软件架构和代码方面没有什么差别，也需要从架构和性能方面不断优化，可以从以前的软件开发上吸取很多经验；从代码到产品，先是功能开发，然后是规模上去，接着就会性能下降，然后再优化，周始轮询，最终又比较良好的产品级实现；说白了，都是为了底层数据转发面功能，通过管理层来实现；为了实现大规模，通过管理层集群来实现管理层高性能，往往是牺牲了管理面的一致性；CAP这里依然存在；华为在社区提出了OpenStack级联方案，就是通过管理面的努力扩大数据层面的规模；
第三，OpenStack的部署、升级和运维都是大问题；首先说部署和升级，主要是OpenStack的版本快速发展，支持特性不断完善；所以客户的需求也是要跟随的上，仅仅是普通bug修复部署工具基本都能搞定，大的升级影响就会比较大，甚至会导致云平台底层管理网络和业务网络的重大变更；拿OpenStack的I到J举例，如果开启了DVR，想业务不中断只能是跨集群业务迁移；运维来说是云计算商家招牌之一，可以明确的说，OpenStack不会消灭运维，只会导致运维人员的技术要求提高和不努力运维的淘汰；对于OpenStack来说会导致其运维承包团队的出现，也会对OpenStack的培训及运维培训有很大需求，毕竟客户的运维人员对于OpenStack的理解都还不是很深入；某些公司说云平台基本没有运维，那么可以说有可能两点原因，是只有两个机架的设备不需要运维，另一个就是运维外包并且将升级扩容和灾备的事划到运维工作之外；完全没有一个运维这话，真正懂行的没一个敢这么给客户说的。
第四，简单说下SDN和OpenStack的结合；现在出现了很多SDN的plugin，大部分Neutron是作为SDN控制器的APP或SDN 控制器的的一部分来使用，暂时还未看到第三种形态——作为SDN控制器的Underlay网络层面；对SDN的理解我也只有一种，不认为有狭义和广义之分，所谓云计算厂商说自己天然的云平台是广义SDN的，个人认为这都是对SDN没有理解透彻；SDN应用不仅仅是云计算或数据中心，企业网也可以有很多点，这里不多提了；但是随着各家SDN控制器的出现，SDN的网络开放之路似乎又到了收窄的方向上；希望SDN能尽快走过优胜劣汰的过程，减少中间的无谓成本，多多服务于需求；顺便说下，很多理解我是做SDN的，其实我是做云计算的，只是做网络出身，一直在跟SDN而已；
和自己原来很多技术出现一样，同样的功能各个商家都会取一个自己的名字，换汤不换药；但是说自己家名字的功能是业界第一或第一家实现的就不要这么理直气壮了，毕竟你家名字的功能只有你自己家这么叫，当然是业界第一或第一家喽！其实底层技术都是集成了第三方或开源的，别人家也都实现啦；只是名字不同而已。
其实挺佩服Intel的，无论是其有意为之还是偶然天成，总之现在你做云计算都不得不买Intel的CPU，存储设备，计算设备，甚至交换机现在的CPU都很多是Intel的（顺便说下Intel也收购了交换芯片商开始做交换机）；云计算如此，SDN的控制器也离不开，还有NFV甚至直接被人误解为就是基于X86的虚机，可见Intel在这些新兴领域的影响力。
最后就是希望再云计算领域里，希望大家都踏实些，少些“语不惊人死不休”，乔布斯也只有一个，商业推广的那一套来用到技术上，就真的没品了；狂妄的预测谁都可以说来博取眼球，不过仔细想想真的可能吗？OpenStack都被抛弃了才有可能将来实现的技术现在不提也罢。
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