混合雲的做法，現在一般都是api適配得做法。比如nova或者cinder，都是在driver層增加乙個對接aws或者vmware的driver來調公有雲或者私有雲的api，從而達到在私有雲裡管理公有雲的目的。
現在有很多公司做混合雲管理多個私有雲或者公有雲，那今天我講的就是虛擬機器建立映象的乙個優化操作。
測試環境：私有雲openstack a，公有雲openstack b，openstack為l版本，現在很多公司做的公有雲都是用openstack做的，那我的測試環境就全部用openstack來測試。
寫乙個openstack driver，在nova.conf 配置一下driver為openstack driver，在私有雲a中建立虛擬機器，就會經過openstack driver調到公有雲b上去建立虛擬機器了。
在優化建立映象之前，建立映象的流程是啥呢，如下圖所示：
我們來看一下driver層的步驟，就當你已經看過nova製作映象的**了。
步驟：
1、呼叫novaclient介面create image 到公有雲b上建立映象
2、等待instance的task_state 為none,就說明虛擬機器這邊建立映象完成。
3、等待image的status為active狀態，說明在公有雲b上映象真正的建立完成
5、呼叫 本地glance 介面upload到本地的glance服務上，刪除臨時檔案tmp.raw
6、寫入私有雲映象與公有雲映象的對應關係。
這樣整個在私有雲的glance上就會有你建立的映象，如果你的私有雲還管理其他的私有雲或者公有雲，也可以用你剛才製作的映象了。
那問題來了，在第4步的步驟中，有乙個download映象和寫入到本地檔案的過程，那這個過程是否可以優化呢？
在呼叫glance image_download介面時，是直接返回的乙個生成器，for迴圈把所有的資料讀取上來存到檔案中的，
上傳映象時，glance upload介面時會傳入乙個檔案的fd，upload的時候for迴圈在檔案中讀取出檔案資訊傳送到glance服務的。
那我的優化點就在這，download檔案時，不寫入臨時檔案，直接把生成器傳入到upload介面中，從而達到乙個proxy過程，這樣就節省了寫入檔案與讀取檔案的操作了。
優化的整個流程圖如下：
1、呼叫novaclient介面create image 到公有雲b上建立映象
2、等待instance的task_state 為none,就說明虛擬機器這邊建立映象完成。
3、等待image的status為active狀態，說明在公有雲b上映象真正的建立完成
5、寫入私有雲映象與公有雲映象的對應關係。
**如下：
首先我們需要自己定義個生成器，我們有乙個read介面，在upload的時候就是呼叫read介面來讀取資料。
classdef__iter__(self):
returnself
defnext(self):
trydata
exceptstopiteration:
raise
defread(self, length):
returnself.next()
def__next__ = next
defdata(self, image_id):
py_logging.getlogger('keystoneauth1').setlevel(py_logging.warning)
image_data = self.client().images.data(image_id)
returndatafile(image_data)
log.debug(" begin to download image(%s)",
provider_image_id)
image_data = self.os_glanceclient(context).data(
provider_image_id)
log.debug("+++hw, image length = %s", len(image_data))
self._image_api.update(context,
image_id,
metadata,
image_data)
這個方案可能需要修改一下公有雲openstack的glance配置，配置項：
show_image_direct_url = true
show_multiple_locations = true
修改此連個選項之後，就可以返回direct_url，這個可能對glance後端為swift或者ceph做為儲存的，有可能實現這個方案。
**部分的實現：
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