3.2. 计算资源

处理器内核和线程数量直接影响 Compute 节点上运行的 worker 线程数量。因此，您必须根据服务并根据均衡的基础架构来确定设计。

根据工作负载配置集，以后可以将额外的 Compute 资源池添加到云中。在某些情况下，对特定实例类型的需求可能并不只是证明独立的硬件设计，而优先选择采用模块化系统。

在这两种情况下，通过分配可以服务常见实例请求的硬件资源来启动设计。如果要向整个架构添加其他硬件设计，可以稍后完成此操作。

在硬件设计中，处理器选择非常重要，特别是在比较不同处理器的功能和性能特性时。

处理器可以包括专门用于虚拟化计算主机的功能，如硬件辅助虚拟化和内存分页，或 EPT shadowing 技术。这些功能可能会对云虚拟机的性能产生重大影响。

使用计算设计来按需分配多个资源池。这种设计可最大化云中的应用程序资源使用情况。每一资源池应当服务特定的实例或类别类别。

设计多个资源池有助于确保每当实例调度到计算虚拟机监控程序时，分配每一组节点资源以最大化可用硬件的使用情况。这通常被称为 bin pack。

在资源池中跨节点使用一致的硬件设计还有助于支持组合包。为 Compute 资源池选择的硬件节点应共享一个通用的处理器、内存和存储布局。选择常见的硬件设计有助于更轻松地部署、支持和节点生命周期维护。

OpenStack 允许用户在 Compute 节点上过量使用 CPU 和 RAM，这有助于增加云中运行的实例数量。但是，过量提交可能会降低实例的性能。

over-commit 比率是可用虚拟资源与可用物理资源相比的比率。

在设计阶段，为 CPU 和内存调优超额分配率非常重要，因为它对 Compute 节点的硬件布局有直接影响。将硬件节点设计为服务实例的计算资源池时，请考虑节点上可用的处理器内核数，以及运行完全容量的服务实例所需的磁盘和内存。

例如，m1.small 实例使用 1 个 vCPU、20 GB 的临时存储，以及 2,048 MB RAM。对于每个有 2 个 CPU 为 10 个内核的服务器，超线程打开：

为内存调整节点大小时，务必要考虑服务操作系统和服务需求所需的额外内存。

1U rack-mounted 服务器仅占用一个机架单元，可提供比刀片服务器解决方案更高的服务器密度。您可以使用一个机架中的 40 个 1U 服务器单元来为机架(ToR)交换机的顶部提供空间。相比之下，您只能在一个机架中使用 32 个完整宽度的刀片服务器。

但是，来自主要供应商的 1U 服务器只有双插槽、多核 CPU 配置。要支持 1U rack-mount 格式的更高的 CPU 配置，请从原始设计制造商(ODM)或第二层制造商购买系统。

SLED 服务器是机架式服务器，在单一 2U 或 3U 独立服务器中支持多个独立的服务器。这些服务器提供比典型的 1U 或 2U 机架挂载的服务器更高的密度。

例如，许多分片服务器在 2U 中提供四个独立的双插槽节点，共 8 个 CPU 插槽。但是，单个节点上的双插槽限制可能不足以降低额外的成本和配置复杂性。