介绍
Cloudify 是开源的云编排框架，管理应用的整个生命周期，主要功能包括：
- 应用编排：blueprint，部署和管理
- 应用维护：工作流，事件和日志管理
- 可插拔：使用插件垒起来的
- 标准：基于TOSCA的DSL（领域描述语言）
术语
- blueprint：cloudify 用blueprint 来定义应用，blueprint 是应用的逻辑展示，包括配置脚本、和其他资源的关联等应用需要的一切；
- workflow：cloudify 用 workflow 来提供和管理应用，workflow 用来定义对应用执行动作的流程，默认为 install；
- plugin：cloudify 用 plugin 实现应用的部署，比如 “home-grown script-plugin” 是执行一堆脚本来部署 web server，对应不同的blueprint，需要安装相应的plugin，安装方式”cfy local install-plugins -p BLUEPRINT_PATH”;
- model：保存应用的整个结构
- deployment：blueprint 的实例，model 的一部分
- node：blueprint 中定义的每个逻辑实体，包含多个node实例(比如multiple virtual machines)，对应 blueprint 中的 “node_templates”
- Cloudify Manager：包括开源栈的环境，用户可以
- 利用其不同的插件（例如Docker，脚本，Chef和Puppet插件）来管理应用程序的主机
- 维护 blueprints 目录
- 创建blueprint的多个部署，并安装
- 应用的恢复、扩展和其他定制workflow
- 并发多个workflow
- 使用其Web UI查看指标、搜索日志、查看应用程序的拓扑结构和执行的不同任务
- 通过认证和授权插件为应用管理提供安全环境
- 保留指标和事件的历史
- 管理运行应用程序的主机上的代理
Cloudify Manager 架构
包括三部分：
* Manager：集中控制中心
* Agents：各个节点的代理，负责执行具体的工作
* Web UI：对外展示
Cloudify核心组件
Cloudify的技术栈:
Nginx：HTTP和 反向代理 服务器，接收来自GUI界面的请求，并转发给后端的RestAPI（Swagger）。
Elasticsearch：Blueprint、instance、metrics、log、events的全文检索。
Logstash：日志进行收集、分析。
RabbitMQ：metrics、events、task的异步执行。
Riemann：metrics stream processor（基于Java），一个规则引擎，可以基于metrics进行内存级的过滤、处理。
InfluxDB：分布式时序数据库InfluxDB，用于存储metrics。
Grafana：仪表盘图形化展示组件，用于展示influxDB的数据。
Flask：a microframework for Python，整合Swagger提供Restful API。
Gunicorn：Python WSGI UNIX的HTTP服务器。
Celery：Python Distributed Task engine，通过RabbitMQ实现异步分布式任务处理，用于实现Cloudify的工作流。
Fabric： SSH Library。
Diamond：Python监控组件，提供Monitoring Agent。
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- Nginx：REST 服务和UI 的代理；文件服务器（保存一些资源）
- Gunicorn and Flask：Gunicorn为WSGI HTTP服务，Flask为web框架
- Elasticsearch：保存应用的models，存储日志和事件
- Logstash：日志收集，并push到Elasticsearch保存
- RabbitMQ：消息中间件，应用之间通信使用
- Riemann：基于策略的事件流处理器
- Celery：分布式的任务队列
- InfluxDB and Grafana：InfluxDB 存储监控到metrics，Grafana是InfluxDB的图形dashboard
关键特征
Any App, Any Stack | 任何应用程序，任何堆栈 使用配方为基础机制, 部署任何中间件堆栈 | |
Automatic Self-Healing | 自动自我修复 跟据配方定义, 宕机系统或机器能自动被新的取代 | |
Auto-Scale, Your Way | 自动伸缩 根据框或自定的指标, 自动伸缩应用程序 | |
Any Cloud | 任何云 支持所有主要的云计算和虚拟平台 | |
Automation of the Entire Life-Cycle | 整个生命周期的自动化 使用一个单一的平台来部署, 管理和更新应用程序 | |
Cluster-Aware Monitoring & Management | 群集感知的监控管理 可插拔的监控, 自定义的警报, 和应用程序感知的监视控制台 | |
Fully Testable on Your Laptop | 在笔记本上就可以提供全套功能的云模拟环境：简单的开始，调试，测试。 |
l版本功能
虽然cloudify提供开源的是社区版本，一些高级功能（我们很想拥有的）并不提供，但这不妨碍我对cloudify敬意。除了CF，开源社区有了更多的选择，而且提供了新的思路和方式。CF也有2种版本，CF只是vmware的开源版本，vwmare也有商业版本。
功能 | 社区版功能 | 商业版本（技术层面） |
Paas基础能力 | 任何语言任何技术栈 | 另外：大数据服务：Cassandra，MongoDB， 应用程序容器：Tomcat， Jboss，weblogic |
部署结构 | 支持复合/多层结构的应用部署 | 同左 |
部署模式 | 连续部署支持 | 同左 |
Console控制台 | 交互式shell | |
负载均衡能力 | 动态负载均衡 / 动态HTTP负载均衡 | |
高可用 | 高度可用的云控制器 | 同左 |
自我管理 | 自动自我修复 | 同左 |
监控 | 拓扑感知的监控和管理 | 同左 |
节点个数 | 无限制 | 同左 |
Cloud驱动 | Amazon，Rackspace，Azure | 还支持：OpenStack，vSphere，CloudStack |
接口 | Open cloud driver interface | 同左 |
Api | Rich Management API | 同左 |
源代码 | 社区版源代码和编译后的文件 | 不提供 |
4.5.2 总体架构
Cloudify是基于java来实现的，在它的设计思想中，并没有一个paas平台的边界，而是把各种服务器理解为一个个的网格，然后有管理节点分别去关联计算节点，还是典型的C/S模式，这和它的设计它之前的XAP的设计理念一脉相承。
这样的方式使得cloudify总工程很轻薄，但也具有相当的能力，抛去了硕大的PaaS支架的躯体，保留了paas最核心的本质。这种架构和之前的CF大相径庭，但这也是一种不错的思路，因为把这块撇给了DSL来定义，用人工定义的方式解决了服务和应用的定位和绑定功能，底层还是依赖iaas提供的对vm的控制能力，并把整体paas的管理功能封装在当前管理节点和与之相关的计算节点的管理。Cloudify抛弃了外壳，简化了架构，强化了DSL，终于换来了它轻盈的身姿。