版本：2013.2
Heat
Heat是一套业务流程平台，旨在帮助用户更轻松地配置以OpenStack为基础的云体系。利用Heat应用程序，开发人员能够在程序中使用模板以实现资源的自动化部署。Heat能够启动应用、创建虚拟机并自动处理整个流程。它还拥有出色的跨平台兼容性，能够与Amazon Web Services业务流程平台CloudFormation相对接——这意味着用户完全可以将AWS模板引入OpenStack环境当中。
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之前的一篇博客讲了AWS和Heat中AutoScaling的机制和大概的实现，本篇是上一篇的姊妹篇，主要讲autoscaling在heat中的简单使用。
环境准备
我们还是以一个模板为例，模板内容如下：
{
"HeatTemplateFormatVersion": "2012-12-12",
"Description": "Template which create a base autoscaling for launch base.",
"Parameters": {
"InstanceType": {
"Type": "String"
},
"ImageId": {
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stack domain解决以下几个问题：
从虚拟机内部访问Heat服务时的身份认证。
用domain的方式实现，创建的用户对非管理员不可见
创建的用户的操作权限是被隔离的
配置的步骤如下：
1、安装python-openstackclient，因为keystoneclient不支持V3 API，将来也不会支持，参考这里的讨论。
2、创建domain
UVP:/home/kong # openstack --os-token 2012 --os-url=http://172.25.150.8:5000/v3 --os-identity-api-version=3 domain create heat --descri
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Heat中的更新stack行为，基本就是参照CloudFormation设计和实现的。所以，这里的主要参考来源就是CloudFormation的官方文档，另外就是Heat Icehouse版本的实现代码。
一个示例
首先我们需要一个初始模板，https://s3.amazonaws.com/cloudformation-templates-us-east-1/UpdateTutorial+Part1.template，该模板展示的是一个php应用，Apache Web Server、PHP 和简单的 PHP 应用程序全部都由默认安装在 Amazon Linux AMI 上的 AWS CloudFormation 帮助程序脚本进行
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从F版本就开始熟悉OpenStack的代码，到现在几大核心模块的代码基本都精读过，但不得不说，目前Heat的代码编写，应该是用到Python高级语法最多的模块，各种对象建模也比其他几个模块复杂一些，初学时比较吃力。这里记录下来，给自己和感兴趣的人参考。
版本：Icehouse
Dependencies
__iadd__：接受一个 (requirer, required) 元组，进行加法操作
required_by(self, last)：返回依赖该资源的所有资源
__getitem__(self, last)：返回一个Dependencies对象。以last作为叶子节点。
graph(self, revers
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Heat中对外提供服务的进程有：heat-api, heat-api-cfn, heat-api-cloudwatch，内部进程只有一个heat-engine。这些进程都支持灵活部署。
访问heat-api时，在keystone鉴权时可以提供用户token，或者用户名和密码（此时不需要在系统中提供管理员token），需要配置：
[paste_deploy]
flavor = standalone
或者，使用第三方的云服务鉴权（不使用keystone），配置：
flavor = custombackend
此时，通过调用heat-engine中的authenticated_to_backend方法进行鉴权。
而heat-a
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Heat OpenStack API
path_prefix="/{tenant_id}"
validate_template /validate
list_resource_types /resource_types
resource_schema /resource_types/{type_name}
generate_template /resource_types/{type_name}/template
index /stacks
create /stacks
preview /stacks/preview
detail /stacks/detail
lookup /stacks/{stack_name}
lookup
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本文主要讲AutoScaling，关于CloudFormation和Heat，之前的博客已经有讲过，本文不做赘述。
AutoScaling in AWS
AutoScaling的概念最早出现在AWS，Auto Scaling 是一项 Web 服务，旨在根据用户定义的策略、时间表和运行状况检查启动或终止 EC2 实例。在典型的商业场景中，在 Web 应用程序开始获得更多流量时，您将添加更多的服务器或增加现有服务器的大小来应对额外负载。同样，当 Web 应用程序的流量开始减少时，您将终止未充分利用的服务器，或者减少现有服务器的大小。根据您的基础设施，每次进行垂直扩展时可能都会涉及更改服务器配置。如果使用水平扩展，您仅需根据应用程序的
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写在前面
对一个东西不懂的时候，在网上到处搜教程，搜资料，如果资料少了，还会谩骂，会沮丧；等到好不容易弄懂，到自己总结的时候，却又嫌麻烦，不愿意从基本概念开始提起，觉得太简单，不值一写。
人总是这样，想获取帮助，却又不想提供帮助。当然了，写博客也不全是为了帮助别人，更是为了帮助自己。记得曾经读过一段话，具体怎么说忘记了，但大致意思是，自认为掌握的知识，不一定能准确无误的给别人讲出来，更不用说有体系、有章法的讲出来。我在工作中也发现很多员工，看了几天代码，处理了几个问题，就觉得自己已经炉火纯青了，但当我让他从头给我讲的时候，又没有任何头绪。所以，适时的总结和回顾，也是升华自我、构筑知识体系的过程。
好了，废话不说了，今天总结
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业界动态
Mirantis于12.12号正式向社区发布Fuel，后续考虑Fuel, TripleO and Tuskar and Heat的结合。
Stackalytics团队于12.12号发布了version 0.4。增加了：
1. 查询项目的top reviewer，比如http://stackalytics.com/report/reviews/neutron-group/30
2. 帮助core reviewer查询等待较长时间的patch，比如http://stackalytics.com/report/reviews/nova/open等
关于基于OpenStack的灾备，RedHat一直很积极
htt
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