Я не могу понять, в чем разница между этими типами сетей.
Когда я узнал об этом:
http://docs.openstack.org/mitaka/install-guide-rdo/neutron-controller-install.html
Я просто вижу, что сеть самообслуживания — это сеть провайдера, но лучше, потому что она также обеспечивает уровень -3 услуги. Если разница только в этом, то зачем/когда нужна провайдерская сеть?
В чем разница между сетью провайдера и сетью самообслуживания в OpenStack?
20.04.2016
Ответы:
1
Немного расширив последний ответ:
Сети провайдеров обычно привязаны к вашей уже существующей архитектуре коммутации и могут использоваться как «внешние сети» для OpenStack. FIP (плавающие IP-адреса) берутся из этой «внешней сети». Обычно для сетей провайдеров используются сети на основе FLAT или VLAN.
Самообслуживание, как и ответ выше, создается внутри арендатором/проектом. Эти сети самообслуживания представляют собой сети туннельного типа (с использованием как gre, так и/или vxlan) и «привязаны» по схеме SNAT/DNAT к внешним сетям (типа провайдера) с использованием маршрутизатора OpenStack.
Маршрутизатор OpenStack имеет «ногу», подключенную к внешней сети, а другую — к внутренней сети самообслуживания.
Затем, в зависимости от вашей среды и версии OpenStack (особенно от Kilo до Mitaka), вы можете иметь несколько внешних сетей и комбинировать различные типы туннелируемых сетей самообслуживания (vxlan или gre). На самом деле, вы можете как назначить FIP своим экземплярам, так и напрямую назначить IP-адреса из сети типа провайдера (разрешения предоставляются, конечно) вашим экземплярам.
Надеюсь, это прояснит немного больше о теме.
30.09.2016
2
«сеть самообслуживания» позволяет пользователям создавать свои собственные виртуальные сети, подсети, маршрутизаторы и т. д., тогда как «сеть провайдера» не позволяет пользователям создавать новые виртуальные сетевые компоненты и позволяет им использовать только те, которые предопределены провайдером.
Как также указывается в документе, «сеть самообслуживания» предоставляет больше возможностей и представляет собой расширенный набор опций, доступных при «сети провайдера»; но это также влечет за собой немного больше настроек.
20.04.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..