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1.6. OpenStack Workflow Compute CPU 和内存计算器

OpenStack Workflow 计算 CPU 和内存的最佳设置，并使用结果填充 NovaReservedHostMemory 和 NovaCPUAllocationRatio 参数。

NovaReservedHostMemory

NovaReservedHostMemory 参数设置主机节点要保留的内存量（以 MB 为单位）。要为超融合节点确定适当的值，假设每个 OSD 使用 3 GB 内存。给定具有 256 GB 内存和 10 个 OSD 的节点，您可以为 Ceph 分配 30 GB 内存，使 Compute 离开 226 GB。如果节点可以托管太多内存，例如，113 个实例各自使用 2 GB 内存。

但是，您仍然需要考虑每个实例对于 管理程序 的额外开销。假设这个开销为 0.5 GB，同一节点只能托管 90 个实例，它的帐户将 226 GB 划分到 2.5 GB。为主机节点保留的内存量（即 Compute 服务不应使用的内存）是：

（在 * Ov）+(Os * RA)

其中：

  • 在 中：实例数
  • OV ：每个实例所需的开销内存量
  • OS: 节点上的 OSD 数量
  • RA:每个 OSD 应该拥有的 RAM 量

对于 90 个实例，这是我们(90*0.5)+(10*3)= 75 GB。Compute 服务预期这个值以 MB 为单位，即 75000。

以下 Python 代码提供了这个计算： 

left_over_mem = mem - (GB_per_OSD * osds)
number_of_guests = int(left_over_mem /
    (average_guest_size + GB_overhead_per_guest))
nova_reserved_mem_MB = MB_per_GB * (
    (GB_per_OSD * osds) +
    (number_of_guests * GB_overhead_per_guest))
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NovaCPUAllocationRatio

当选择在其上部署实例的 Compute 节点时，计算调度程序使用 NovaCPUAllocationRatio。默认情况下，此为 16.0 （如在 16:1 中相同）。这意味着，如果节点上有 56 个内核，计算调度程序将调度充足的实例在节点上消耗 896 个 vCPU，然后再考虑节点无法托管。

要确定适合超融合节点的 NovaCPUAllocationRatio，假设每个 Ceph OSD 至少使用一个核心（除非工作负载是 I/O 密集型，并且没有 SSD）。在有 56 个内核和 10 个 OSD 的节点上，这会为 Compute 保留 46 个内核。如果每个实例使用 100 个接收的 CPU，则比率仅为实例 vCPU 的数量，按内核数除，即 46 / 56 = 0.8。但是，因为实例通常不会每个分配的 CPU 消耗 100 个，因此当确定所需客户机 vCPU 数量时，您可以提高 NovaCPUAllocationRatio。

因此，如果预测实例将在其 vCPU 的每 cent （或 0.1）使用 10 个，那么实例的 vCPU 数量可以表示为 46 / 0.1 = 460。当这个值被内核数除(56)时，比率增加到大约 8。

以下 Python 代码提供了这个计算： 

cores_per_OSD = 1.0
average_guest_util = 0.1 # 10%
nonceph_cores = cores - (cores_per_OSD * osds)
guest_vCPUs = nonceph_cores / average_guest_util
cpu_allocation_ratio = guest_vCPUs / cores
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