Questions tagged «openstack-autopilot»

我已经用一台新笔记本电脑更换了旧笔记本电脑，但我不明白为什么在运行虚拟机时在两个virt-manager上同时使用新笔记本电脑qemu-system-x86会占用100％的CPU，而在旧笔记本电脑上却没有。 命令： lscpu 具有以下输出： Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 4 On-line CPU(s) list: 0-3 Thread(s) per core: 2 Core(s) per socket: 2 Socket(s): 1 NUMA node(s): 1 Vendor ID: GenuineIntel CPU family: 6 Model: 69 Stepping: 1 CPU MHz: 754.000 BogoMIPS: 5187.74 Virtualization: VT-x …

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使用当前的Landscape的“ OpenStack Beta”选项在我的MAAS设置上部署OpenStack。我完成了98％，在“配置可用性区域”上出现1个故障。我的设置使用了KVM，Open vSwitch，目前我使用Ceph来存储对象和块。当我在景观机器上查看/var/log/landscape/job-handler-1.log时，看到有关以下内容的100多个错误： 2015-03-05 21:18:38 INFO root RetryingCall for'_get_nova_info'失败，尝试了103次以上的时间：2015-03-05 21:18:38 INFO root Traceback：：缺少4个nova-compute单位 / usr /lib/python2.7/threading.py:783:__bootstrap /usr/lib/python2.7/threading.py:810:__bootstrap_inner /usr/lib/python2.7/threading.py:763:run --- <在这里捕获到异常>--/ usr/ lib/ python2.7/ dist-packages/ twisted/ python/ threadpool.py: 191: _worker /usr/lib/python2.7/dist-packages/twisted/python/context。 py：118：callWithContext /usr/lib/python2.7/dist-packages/twisted/python/context.py:81:callWithContext /usr/lib/python2.7/dist-packages/storm/twisted/transact.py： 76：_wrap /opt/canonical/landscape/canonical/landscape/model/openstack/jobs.py:751:_get_nova_info 注意：Jobs.py中的行号已关闭，因为我添加了一些用于调试的打印语句。这是在＃741行附近的_get_nova_info（）函数中的断言（如果有内存可用的话），是的，我正在使用landscape ppa中截至今天的最新版本的landscape来进行信任。 所以我修改/opt/canonical/landscape/canonical/landscape/model/openstack/jobs.py的_get_nova_info（）函数来打印出的长度nova_compute_hostnames，我得到了零。所以我把它追到/opt/canonical/landscape/canonical/landscape/model/openstack/region.py的get_nova_compute_hostnames（）中，发现self.juju_environment.get_computer_ids（）。count（）也为零。所以我添加了对self.juju_environment.has_computers（）的调用，并得到false。然后我运行了self.juju_environment.get_juju_home（）并得到了/ var / lib / landscape / juju-homes / 20。（是的，这是我第二次重建景观盒的尝试，我已经有一段时间了。）因此，我利用上面提到的枣家跑到了枣的地位，看上去一切都很好。所有5台机器和服务均已启动，没有挂起或错误状态。（包括4个nova-compute节点）有什么想法吗？我对景观，MAAS，JUJU和python还是有些陌生，所以调试有点慢。 更新1： 根据请求，我有2条日志（尽管我的家现在是＃23） …

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