CloudStack-API有哪些主要功能和应用场景 (clouds英语怎么读)

教程大全 2025-07-19 17:34:48 浏览次

CloudStack 提供了丰富的，用于管理和操作云计算资源，包括虚拟机、网络和存储等。

CloudStack API 详细使用教程

一、CloudStack API 简介

CloudStack是一个开源的云平台，它支持管理多种虚拟化技术，包括KVM、XenServer、VMware等，CloudStack提供了丰富的API接口，允许用户通过编程方式进行资源管理和自动化操作，所有CloudStack API请求都以HTTP GET/POST的形式提交，并带有相关的命令和参数。

二、API URL 结构

一个完整的API URL请求包含以下部分：

1、 基础URL ：CloudStack管理服务器的基本URL加上处理传入请求的APIservlet的路径。

2、 命令字符串 ：查询字符串由命令、命令参数和标识帐户的API KEY组成。 command=deployVirtualMachine&serviceOfferingId=1&diskOfferingId=1&templateId=2&zoneId=4&apiKey=YOUR_API_KEY

3、签名：使用用户Secret Key和HMAC SHA-1散列算法组合生成的命令字符串的签名。 signature=YOUR_SIGNATURE

示例API GET请求如下：

三、API签名散列生成

API签名的生成步骤如下：

1、对命令字符串中的每个字段值（field=value）进行URL编码：确保空格被编码为而不是。

2、小写命令字符串：不管是 field 还是 value，然后通过field对段值对进行排序。

3、 CloudStack 生成签名：对已排序的命令字符串，通过 HMAC SHA-1 散列算法（大多数编程语言都有对应操作方法），使用用户SECRET KEY运行它，得到的字节数组使用Base64进行编码（编码格式 UTF-8）。

4、再次进行URL编码：将生成的签名进行URL编码。

最终基本URL + API路径 + 命令字符串 + 签名的格式重构最终URL。

四、测试调用API

以下是一个简单的Python脚本示例，用于调用CloudStack API查看虚拟实例信息：

import urllibimport urllib2import hashlibimport hmacimport base64import jsonimport sysimport argparseFROM time import sleepclass CloudAPI:def __init__(self):self.config = {'api_url': 'http://10.10.252.116:8080/client/api?','api_response_type': 'json','api_key': 'FkZxPdLWvMVYJBZW82NZvXWPwG7NSE0f8i6OgqS2XYUt-cd4uKZbfaAC94oDa9lf6HqbCvw2u-hYTBVCvZCDjg','api_secretkey': 'l2WyVLtjVEv1Eb8jYWW9GF6t1U-xciwQagQUwkDEa77CtNmn7hvI_CMdouCsX5VBXXiWnQjZ3C9zUORU2ijUVA','zoneid': '6f30bf67-7342-4025-977f-0e989a772e25'}def apiresult(self, params):params['apikey'] = self.config['api_key']params['response'] = self.config['api_response_type']request_str = '&'.join(['='.join([k, urllib.quote_plus(params[k])]) for k in params.keys()])sig_str = '&'.join(['='.join([k.lower(), urllib.quote_plus(params[k].lower().replace('+', '%20'))]) for k in sorted(params.iterkeys())])signature = urllib.quote_plus(base64.encodestring(hmac.new(self.config['api_secretkey'], sig_str, hashlib.sha1).digest()).strip())request_url = self.config['api_url'] + request_str + '&signature=' + signatureresult = urllib2.urlopen(request_url)response = json.loads(result.read())return responsedef listVirtualMachines(self, hostname=''):print("查询主机信息")params = {'command': 'listVirtualMachines', 'name': hostname}response = self.apiresult(params)instances = []if not response['listvirtualmachinesresponse']:print("VirtualMachine is \033[31mnot exist\033[0m!")return Falseelif hostname:for instance in response['listvirtualmachinesresponse']['virtualmachine']:try:if hostname == instance['name']:instance_info = [instance['id'], instance['name'], instance['nic'][0]['ipaddress'], instance['hostname'], instance['templatename'], instance['serviceofferingname'], instance['state']]print("HostName:\033[32m%s\033[0m HostIp:\033[32m%s\033[0m PhysicalHost:\033[32m%s\033[0m Template:\033[32m%s\033[0m Spec:\033[32m%s\033[0m Status:\033[32m%s\033[0m" % (instance_info))except Exception as e:print str(e)else:for instance in response['listvirtualmachinesresponse']['virtualmachine']:try:instance_info = [instance['id'], instance['name'], instance['nic'][0]['ipaddress'], instance['hostname'], instance['templatename'], instance['serviceofferingname'], instance['state']]print("HostName:\033[32m%s\033[0m HostIp:\033[32m%s\033[0m PhysicalHost:\033[32m%s\033[0m Template:\033[32m%s\033[0m Spec:\033[32m%s\033[0m Status:\033[32m%s\033[0m" % (instance_info))except Exception as e:print str(e)if __name__ == "__main__":parser = argparse.ArgumentParser(description='CloudStack API Example')parser.add_argument('--hostname', default='', help='Hostname of the virtual machine to query')args = parser.parse_args()cloud_api = CloudAPI()cloud_api.listVirtualMachines(args.hostname)

五、常见问题与解答

问题1：如何生成API签名？

答：生成API签名的步骤如下：

1、对命令字符串中的每个字段值（field=value）进行URL编码。

2、小写命令字符串，并通过field对段值对进行排序。

3、对已排序的命令字符串，通过HMAC SHA-1散列算法，使用用户SECRET KEY运行它，得到的字节数组使用Base64进行编码（编码格式UTF-8）。

4、再次进行URL编码，将生成的签名进行URL编码。

问题2：如何调用CloudStack API查看虚拟实例信息？

答：可以使用Python脚本调用CloudStack API查看虚拟实例信息，具体步骤如下：

1、导入所需的模块。

2、定义一个CloudAPI类，初始化配置信息。

3、在CloudAPI类中定义apiresult方法，用于构建请求URL并获取响应结果。

4、在CloudAPI类中定义listVirtualMachines方法，用于列出虚拟实例信息。

5、在命令行中传递虚拟机名称作为参数，调用listVirtualMachines方法。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“cloudstack的api”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！

京东白条和花呗的区别是什么？

1、京东白条是京东金融推出的，而花呗是支付宝的产品；2、额度不同，京东白条最高额度，花呗额度在500到之间；3、使用场景不同，京东白条仅能在京东商城网购，花呗支持线上线下消费；4、京东白条提供取现功能，花呗不能取现。

提起京东白条和蚂蚁花呗相信大家都不陌生，并且有不少朋友都有使用过京东白条和花呗，这两款都可以先消费后还款，并且享受免息期，京东白条和蚂蚁花呗的区别是：1、京东白条是京东金融推出的，而花呗是支付宝的产品；2、额度不同，京东白条最高额度，花呗额度在500到之间；3、使用场景不同，京东白条仅能在京东商城网购，花呗支持线上线下消费；4、京东白条提供取现功能，花呗不能取现。

要想开通京东白条，用户需要在京东消费至少6次以上，并且绑定了个人信用卡账户才有机会开通白条功能，而要想开通花呗，需要是支付宝的实名用户，且芝麻信用分在600分以上，才有机会开通蚂蚁花呗。

用户使用京东白条消费后，只可以选择银行卡或信用卡两种还款途径，而用户使用蚂蚁花呗消费后，可以选择使用支付宝账户余额、余额宝或银行卡三种方式进行还款。虽然京东白条和花呗有这么多的不同之处，但是两者还是有共同点的，那就是都属于“先消费，后还款”的支付方式，且还能分期还款。

私钥到底哪个才是用来加密和哪个用来解密

都可以用来进行进行加密和解密，主要有两种场景来决定。第一种场景，加密和传输数据，使用对方的公钥来加密数据，对方收到数据后用，再用他自己的私钥解密。第二种场景就是签名，即如何证明自己是自己。用自己的私钥加密数据摘要并发布，其他人用事先拿到的你的公钥来解密，只要解密出来的摘要和你明文公布的摘要是一样的，就说明过程中没有人篡改过你所发布的数据。

memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。与MySQL数据库数据一致性问题。数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。