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Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.verge.io/knowledge-base/zh/tenants/tenant-node-planning-guide.md). # 租户节点规划指南 ## 概述 本指南概述了在为 VergeOS 租户部署确定最佳租户节点数量、计算资源分配和放置策略时需要考虑的关键因素。有效的租户节点设计有助于在保持租户环境隔离性和安全性优势的同时，实现最佳性能和资源利用率。 ## 前提条件 在使用本指南之前，您应对租户概念有一个基本的基础了解；请参阅 [租户概览](/run-the-platform/tenants/overview.md) 如果您是 VergeOS 租户的新手。 ## 目的和范围 本指南帮助管理员就以下方面做出明智决策： * 根据租户需求确定合适的租户节点数量 * 跨租户节点的资源分配策略 * 租户节点的物理放置考虑因素 *** ## 什么是租户节点？ **租户节点模拟物理主机** 租户节点是模拟物理 VergeOS 节点的虚拟服务器，几乎完全复制相同的功能，以创建一个私有租户环境。每个租户由一个或多个租户节点组成，这些节点共同为租户的工作负载提供计算、存储和网络基础设施，同时通过租户封装网络保持隔离和隐私。 ## 租户节点特性 **安全的主机间通信** * 租户可以安全地扩展到多个物理主机上 * 租户受保护的封装网络使其节点能够彼此安全通信 **可迁移性** * 专为跨物理基础设施的便携性而设计 * 在物理主机之间迁移以进行维护或负载均衡 * 在硬件故障期间自动故障切换到其他物理节点 * 支持实时迁移，且不会中断服务 **匹配的资源分配** * 租户节点可以部署在具有不同硬件配置的集群或主机上（包括 vGPU 等专用设备），以匹配租户内不同的工作负载需求。 **水平和垂直扩展** * 无需重启即可增加或减少租户节点的资源 * 可以添加租户节点，将计算资源扩展到多个物理主机上 * 通过新的租户节点无缝扩展现有租户架构 *** ## 单节点租户 {% hint style="info" %} **要点** * 单节点租户通过自动故障切换提供冗余 * 如果一个租户节点即可满足资源需求，则通常优先选择单节点 * 可根据需要非中断地添加额外的租户节点，以扩展租户资源 {% endhint %} 租户可以仅运行在一个租户节点上，同时仍提供冗余，因为系统采用“watchdog”机制；如果其物理服务器发生故障，或者虚拟租户节点在一段时间内无响应，系统会自动在新的物理主机上重新启动租户节点。对于维护操作，系统会自动创建一个临时租户节点，以无缝实时迁移租户工作负载。 如果单个租户节点即可满足 RAM 和核心数要求，并且没有要求租户节点必须位于多个主机上的网络或设备需求，那么为了简化管理，通常单节点更为可取。 ## 扩展灵活性 VergeOS 租户提供无干扰的资源扩展；您可以在不影响正在运行的工作负载的情况下为租户添加资源。租户节点通常应根据当前或近期的工作负载需求进行规划和部署，并在需要时增加资源。这种方法可避免浪费已分配但未使用的资源。 **非中断扩展选项：** * 向现有租户节点添加资源 * 添加额外的租户节点以分散负载 * 将租户节点迁移到不同的物理主机 * 使存储独立于计算资源进行扩展 有关增加租户资源的详细步骤，请参阅 [增加租户资源](/run-the-platform/tenants/add-tenant-resources.md) 文档。 ## 多节点租户 对于更大的租户部署或需要不同硬件规格的部署，可能需要多个租户节点。以下部分概述了需要多个节点的条件。 **1. 计算资源需求超过工作负载上限** 当租户所需计算资源超过集群允许单台机器承载的上限时，就需要多个租户节点。单个租户节点可分配的内存量和核心数量受集群设置限制： [***每台机器的最大 RAM***\_ 和 \_***每台机器的最大核心数***](/run-the-platform/system-administration/cluster-settings.md). **2. 租户工作负载需求** 某些应用需求需要多个租户节点，以便将工作负载分布到物理服务器上： * **集群应用**：采用集群应用的租户（例如 Web 农场、Hadoop、数据库集群）通常需要在不同物理主机上运行多个实例，以实现高可用性、负载均衡或并行处理。 * **混合硬件能力**：为了为租户提供不同的性能配置文件或专用直通硬件（vGPU、PCI、USB 设备），可能需要在不同的物理 VergeOS 节点或集群上部署多个租户节点。 * **法规要求**：某些租户可能对工作负载之间的硬件隔离有合规要求。 ## 确定租户资源需求 **CPU 需求** * 评估所有计划工作负载所需的 CPU 核心总数 * 考虑峰值使用模式和性能要求 * 考虑不同类型的工作负载（CPU 密集型与 I/O 密集型），在某些情况下，将其部署到具有专用硬件能力的不同节点或集群上可能更合适。 **内存需求** * 计算所有计划虚拟机所需的 RAM 总量 * 将计划中的租户基础设施服务（如 NAS、AI 等）所需内存计入其中。 * 系统通过内置进程处理内存开销。 **无需手动计算开销** VergeOS 系统在为租户节点分配资源时会自动考虑虚拟机管理程序和存储开销。您分配的内存对租户完全可用，可供其在自身工作负载之间分配。 **合理配置规模策略** 通常建议将租户计算资源合理配置到与实际工作负载需求相匹配，而不是为未来增长预留过量容量。这样可以优化资源利用率，并在需求演变时实现自然扩展。 ## 示例配置 以下示例展示了不同的租户节点配置，以说明关键的规划概念和要求。 ### 示例 1 - 小型单节点租户 **场景：** * 一个只有 3 台虚拟机、无特殊需求的租户 * 主机集群设置允许 *每台机器的最大 RAM*：64GB RAM 和 *每台机器的最大核心数*: 16 * 主机环境包含多个物理节点，每个节点都包含与租户工作负载相同的直通设备 **需求：** * 当前租户工作负载总计需要 16GB RAM 和 8 核心 * 某些租户工作负载需要 vGPU 设备 **配置：** * 租户节点：1 * 资源：16 GB RAM，8 核心 **理由：** 单个节点即可为该工作负载提供充足资源，同时保持简单性。租户节点的自动故障切换可在不增加复杂性的情况下确保冗余。 **扩展路径：**\ 随着资源需求增长，可向租户节点添加更多 RAM/核心（可在该初始节点上再增加 48GB RAM 和 8 核心），或者当资源需求超过 64 GB/16 核心时添加第二个租户节点。 ### 示例 2 - 运行高可用 Web 应用的中型租户 **场景：** * 一个运行面向客户的 Web 应用的中型租户，采用多实例、负载均衡/高可用部署 * 主机集群设置允许 *每台机器的最大 RAM*：128GB RAM 和 *每台机器的最大核心数*: 16 **需求：** * 4 台 Web 服务器（每台主机 2 台，用于 HA） * 2 台数据库服务器（主/副本分布在不同主机上） **配置：** * 租户节点：2 * 节点 1：64 GB RAM，12 核心（承载 2 台 Web 服务器 + 数据库主节点） * 节点 2：64 GB RAM，12 核心（承载 2 台 Web 服务器 + 数据库副本） * 租户虚拟机使用 HA 组设置来保持节点反亲和性，帮助将工作负载分散到不同的主机上 {% hint style="success" %} [**本文知识库文章**](/knowledge-base/zh/automation-api/determine-node-where-vm-runs.md) **提供了有关使用 HA 组实现节点反亲和性的说明** {% endhint %} **理由：** 尽管主机集群设置允许在单个租户节点内提供足够的资源，但多个节点可确保租户的 Web 服务器和数据库组件运行在不同的物理主机上，以满足租户应用的 HA 要求。 **扩展路径：** 随着计算需求增长，可向现有节点添加更多 RAM/核心；如果需求开始超过 256GB/32 核心，或者需要进一步的物理工作负载隔离，则可添加额外的租户节点。 ### 示例 3 - 具有专用硬件的混合工作负载租户 **场景：** * 租户客户需要标准计算资源、用于视频渲染的高性能，以及用于视频处理工作负载的 GPU 加速 * 主机环境拥有多个具有不同硬件配置和性能配置文件的集群 * 适用的主机集群： * 标准（中端处理器，标准处理器/核心比）； *每台机器的最大 RAM*：64GB RAM 和 *每台机器的最大核心数*: 16 * vGPU 集群（高端处理器，vGPU 设备）； *每台机器的最大 RAM*：64GB RAM 和 *每台机器的最大核心数*: 16 * 高性能集群（高端处理器，内存密集型） *每台机器的最大 RAM*：128 RAM 和 *每台机器的最大核心数*: 16 **需求：** * 标准虚拟机（文件服务器和管理工具）需要 128GB/16 核心 * 视频渲染的 GPU 加速虚拟机需要 64GB/16 核心 * 用于编辑工作站的高性能主机需要 48GB/12 核心 **配置：** * 租户节点：4 * 节点 1：64 GB RAM，8 核心（标准集群，用于文件服务器） * 节点 2：64 GB RAM，8 核心（标准集群，用于文件服务器/管理工具） * 节点 3：64 GB RAM，16 核心（vGPU 集群，用于视频处理渲染工作站） * 节点 4：48 GB RAM，8 核心（高级集群，用于编辑工作站） **理由：** 多个节点可将负载放置到具有不同硬件能力的不同集群上：标准、配备 GPU 以及高性能。标准集群中需要两个节点，以提供文件服务器和管理工具所需的 128GB RAM。 **硬件匹配：** 每个租户节点都放置在与其工作负载需求相匹配的物理基础设施上（租户节点 *集群* 设置），从而同时优化性能和成本。 **扩展路径：** 对于每个节点/集群：如果集群最大设置允许，可向现有节点添加更多 RAM/核心，或者添加额外的租户节点。 ### 示例 4 - 具有集群应用需求的租户 **场景：** * 运行分布式分析平台的企业租户客户，需要多主机部署来实现应用负载均衡和冗余功能。 * 主机集群设置允许 *每台机器的最大 RAM*：96GB RAM 和 *每台机器的最大核心数*: 16 **需求：** * 支持 3 台应用服务器分布在 3 个物理主机上（每台 48GB RAM/8 核心） * 支持 3 台数据库服务器（每台 16GB RAM/4 核心） * 支持 2 台数据处理服务器（每台 16GB RAM/8 核心） **配置：** * 租户节点：4 * 节点 1：64 GB RAM，12 核心（1 台应用服务器 + 1 台数据库服务器） * 节点 2：64 GB RAM，12 核心（1 台应用服务器 + 1 台数据库服务器） * 节点 3：64 GB RAM，12 核心（1 台应用服务器 + 1 台数据库服务器） * 节点 4：32 GB RAM，8 核心（2 台数据处理服务器） * 租户虚拟机使用 HA 组设置来保持节点反亲和性，帮助将工作负载分散到不同的主机上 {% hint style="success" %} [**本文知识库文章**](/knowledge-base/zh/automation-api/determine-node-where-vm-runs.md) **提供了有关使用 HA 组实现节点反亲和性的说明** {% endhint %} **理由：** 四个租户节点确保应用实例运行在多个物理主机上，同时保持运行所有服务的能力。 **扩展路径：** 随着集群最大设置允许，可向现有租户节点添加更多 RAM/核心；当资源需求无法通过原有四个节点满足时，配置额外的节点。 --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.verge.io/knowledge-base/zh/tenants/tenant-node-planning-guide.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. 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