告诉你，为什么开发、运维和数据都需要用Python！
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告诉你，为什么开发、运维和数据都需要用Python！
据说IT人最爱学习资源给你免费学习学院课程的机会！详情在本文结尾处周末太快了，有木有啊~以下是正文前段时间，ThoughtWorks 在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用 JavaScript 进行前端、服务器端，甚至数据库（MongoDB）开发，一个 Web 应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。受此启发，我发现 Python 可以称为大数据全栈式开发语言。因为 Python 在云基础设施，DevOps，大数据处理等领域都是炙手可热的语言。领域流行语言云基础设施Python，Java，GoDevOpsPython, Shell, Ruby， Go网络爬虫Python, PHP, C++数据处理Python, R, Scala就像只要会 JavaScript 就可以写出完整的 Web 应用，只要会 Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。云基础设施这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack，就是 Python 写的。曾经的追赶者 CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是 Java 写的，比 Python 有优势。结果，搬石砸脚，2015 年初，CloudStack 的发起人 Citrix 宣布加入 OpenStack 基金会，CloudStack 眼看着就要寿终正寝。如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是 AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了 Python SDK，其中 GCE 只提供 Python 和 JavaScript 的 SDK，而青云只提供 Python SDK。可见各家云平台对 Python 的重视。提到基础设施搭建，不得不提 Hadoop，在今天，Hadoop 因为其 MapReduce 数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但是 HDFS 和 Yarn——Hadoop 的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop 的开发语言是 Java，没有官方提供 Python 支持，不过有很多第三方库封装了 Hadoop 的 API 接口（pydoop，hadoopy 等等）。Hadoop MapReduce 的替代者，是号称快上 100 倍的 Spark，其开发语言是 Scala，但是提供了 Scala，Java，Python 的开发接口，想要讨好那么多用 Python 开发的数据科学家，不支持 Python，真是说不过去。HDFS 的替代品，比如 GlusterFS，Ceph 等，都是直接提供 Python 支持。Yarn 的替代者，Mesos 是 C++ 实现，除 C++ 外，提供了 Java 和 Python 的支持包。DevOpsDevOps 有个中文名字，叫做开发自运维。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps 推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。自动化构建是因应用而易的，如果是 Python 应用，因为有 setuptools, pip, virtualenv， tox， flake8 等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有 Linux 系统都内置 Python 解释器，所以用 Python 做自动化，不需要系统预安装什么软件。自动化测试方面，基于 Python 的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber 也有很多支持者，Python 对应的 Lettuce 可以做到完全一样的事情。Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。自动化配置管理工具，老牌的如 Chef 和 Puppet，是 Ruby 开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack——均为 Python 开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。在系统监控与度量方面，传统的 Nagios 逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的 New Relic 已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过 Python 实现的，不过 Python 要接入这些工具，并不困难。除了上述这些工具，基于 Python，提供完整 DevOps 功能的 PaaS 平台，如 Cloudify 和 Deis，虽未成气候，但已经得到大量关注。网络爬虫大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。网络爬虫是 Python 的传统强势领域，最流行的爬虫框架 Scrapy，HTTP 工具包 urlib2，HTML 解析工具 beautifulsoup，XML 解析器 lxml，等等，都是能够独当一面的类库。不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析 HTML 这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python 由于能够很好的支持协程（Coroutine）操作，基于此发展起来很多并发库，如 Gevent，Eventlet，还有 Celery 之类的分布式任务框架。被认为是比 AMQP 更高效的 ZeroMQ 也是最早就提供了 Python 版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。抓取下来的数据，需要做分词处理，Python 在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包 NLTK，还有专门做中文分词的 Jieba，都是做分词的利器。数据处理万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。Python 也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python 本身就是一门工程性语言，数据科学家用 Python 实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对 Python 和R的热爱，Spark 为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。Python 的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库 NumPy 和 SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib 让 Python 画图变得像 Matlab 一样简单。Scikit-learn 和 Milk 实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2，是深度学习领域的重要成员。Theano 利用 GPU 加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其 DataFrame 的设计借鉴自R语言，后来又启发了 Spark 项目实现了类似机制。对了，还有 iPython，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython 是一个交互式 Python 运行环境，能够实时看到每一段 Python 代码的结果。默认情况下，iPython 运行在命令行，可以执行ipython notebook在网页中运行。用 matplotlib 绘制的图可以直接嵌入式的显示在 iPython Notebook 中。iPython Notebook 的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成 HTML 或者 PDF。为什么是 Python正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢 Python，才使得 Python 成为大数据系统的全栈式开发语言。对于开发工程师而言，Python 的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在 Python 交互式环境中，执行import this，读一读 Python 之禅，你就明白 Python 为什么如此吸引人。Python 社区一直非常有活力，和 NodeJS 社区软件包爆炸式增长不同，Python 的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病 Python 对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得 Python 在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack 项目总共超过 200 万行代码，证明了这一点。对于运维工程师而言，Python 的最大优势在于，几乎所有 Linux 发行版都内置了 Python 解释器。Shell 虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用 Python 替代 Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。对于数据科学家而言，Python 简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和 Java 相比，Python 语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3 代码；和 Matlab，Octave 相比，Python 的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python 是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT 的计算机入门课程就是使用的 Python——因为 Python 能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。顺便提一句，微软参加 2015 年 PyCon，高调宣布提高 Python 在 Windows 上的编程体验，包括 Visual Studio 支持 Python，优化 Python 的C扩展在 Windows 上的编译等等。脑补下未来 Python 作为 Windows 默认组件的场景。原文链接：http://insights.thoughtworkers.org/full-stack-python/图片来自网络活动详情活动时间：~活动奖励：51CTO学院100金币以内的课程15天的学习码活动内容：请小伙伴们将自己对我们公众号的“每日小测试”发表自己的感想。可以说一说：您觉得应该多一些哪些方面的题目，以及原因；题目或解析有哪些问题；做小测试对自己带来了哪些帮助等等。没错！只需要在公众号里回复自己的感想即可！我们将从所有回复的小伙伴中挑选2位，提供15天的课程学习码。如果你更喜欢别的奖品，那么点击菜单栏“CTO助手”中的“我想要的奖品”，进行投票，根据票选结果决定以后活动的奖品内容~
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TA的最新馆藏转：openstack常见错误总结
以下主要为安装部署过程中遇到的一些问题，因为openstack版本问题，带来的组件差异导致不同的版本安装的方法也完全不一样。经过测试，目前已可成
功部署Essex和Grizzly两个版本，其中间还有个版本是Folsom,这个版本没有部署成功，也没有花太多时间去研究，因为Folsom版本中使
用的quantum组件还不成熟，对于网络连通性还有很多问题，网上也很少有成功的案例，大多数人使用的还是folsom+nova-network模
到了Grizzly版本，quantum组件才比较稳定，可以正常使用，自己也花了很多时间
研究，现在已可以成功部署多节点环境。以下是部署过程中遇到的一些问题，包括Essex和Grizzly两个版本。国内网上关于这方面的资料很少，很多资
料也都是国外网站上看到的。而且很多情况下日志错误信息相同，但导致错误的原因却不尽相同，这时候就需要仔细分析其中的原理，才能准确定位。遇到错误并不
可怕，我们可以通过对错误的排查加深对系统的理解，这样也是好事。
关于安装部署，网上有一些自动化的部署工具，如devstack和onestack，一键式
部署。如果你是初学者，并不建议你使用这些工具，很明显，这样你学不到任何东西，不会有任何收获。如果没有问题可以暂时恭喜你一下，一旦中间环节出现错误
信息，你可能一头雾水，根本不知道是哪里错了，加之后期的维护也是相当困难的。你可能需要花更多的时间去排查故障。因为你根本不了解中间经过了哪些环节，
需要做哪些配置！这些工具大多数是为了快速部署开发环境所用，正真生产环境还需要我们一步一步来操作。这样有问题也可快速定位排查错误。
本文仅是针对部署过程中的一些错误信息进行总结梳理，并给予解决办法，这些情况是在我的环境里遇到的，并成功解决的，可能会因为环境的不同而有所差异，仅供参考。
1、检查服务是否正常：
如果看到都是笑脸状态，说明nova的服务属于正常状态，如果出现XXX，请查看该服务的相关日志信息，在/var/log/nova/下查看，通过日志一般可以分析出错误的原因。
2、libvirt错误
解决方案：
出现这种错误首先要查看/var/log/libvirt/libvirtd.log日志信息，日志里会显示：libvirt-bin
service will not start without dbus installed.
我们再查看ps &ea|grep dbus，确认dbus is
running，然后执行apt-get install lxc
3、Failed to add
解决方案：
环境变量问题，配置环境变量，在/etc/profile文件中新增：
然后执行source&
/etc/profile即可！当然你也可以不在profile里配置环境变量，但是只能临时生效，重启服务器就很麻烦，所以建议你还是写在profile里，这样会省很多麻烦。
4、僵尸实例的产生
僵尸实例一般是非法的关闭nova或者底层虚拟机，又或者在实例错误时删除不了的错误，注意用virsh
list检查底层虚拟机是否还在运行，有的话停掉，然后直接进入数据库删除。
解决方案：
删除数据库中的僵尸实例或将数据库删除重新创建：
a、删除数据库：
b、删除数据库中的实例：
将以上文件写入delete_insrance.sh中，然后执行sh
delete_instrance.sh insrance_
其中instrance_id可以通过nova list
5、Keystone
NoHandlers
解决方案：
出现这种错误是大多数是由于keystone_data.sh有误，其中
admin_token必须与/etc/keystone/keystone.conf中相同。然后确认keystone.conf中有如下配置：
keystone.catalog.backends.templated.TemplatedCatalog template_file
= /etc/keystone/default_catalog.templates
6、清空系统组件，重新安装：
可通过执行上面的脚本，卸载已安装的组件并清空数据库。这样可以省去重装系统的麻烦！
7、Access denied for user
‘keystone@localhost(using password:YES’)
解决方案：
查看keystone.conf配置文件链接数据库是否有误，正确如下：
很多时候发现nova-compute挂掉，或者不正常了，通过nova-manage查看状态是XXX了。
往往是nova-compute的主机时间和controller的主机时间不一致。
nova-compute是定时地往数据库中services这个表update时间的，这个时间是nova-compute的主机时间。
controller校验nova-compute的存活性是以controller的时间减去nova-compute的update时间，如果大于多少秒（具体数值代码里面有，好像是15秒）就判断nova-compute异常。
这个时候你用nova-manage查看nova-compute状态是XXX，如果创建虚
拟机，查看nova-scheduler.log 就是提示找不到有效的host
其他服务节点类同，这是nova心跳机制问题。所以讲nova环境中各节点时间同步很重要。一定要确保时间同步！！
如果在dashboard上看nova-compute状态，可能一会儿变红，一会儿变绿。那就严格同步时间，或者找到代码，把上面的那个15秒改大一点。
9、noVNC不能连接到实例
novnc的问题比较多，网上也有关于这方面的很多配置介绍，其实配置不复杂，只有四个参数，配置正确基本上没什么大问题，但是装的过程中还是遇到了不少的问题。
a、提示“Connection Refuesd”
可能是控制节点在收到vnc请求的时候，无法解析计算节点的主机名，从而无法和计算节点上的实例建立连接。
另外可能是，当前浏览器不支持或者不能访问，将计算节点的ip和主机名的对应关系加入到控制节点的/etc/hosts文件中。
b、提示“failed connect to
出现这种错误的情况比较多，有可能是配置文件的错误，我们的环境中遇到这个错误是因为网络源有更新，导致安装版本不一致，使组件无法正常使用，解决方法就是使用本地源。另外需要特别说明的是使用novnc的功能需要浏览器支持Web
Socket和HTML5.推荐使用谷歌。
10、cinder错误，无法登录dashboard.
出现如下错误：
查看 apache2 的 error
日志，报如下错误：
错误信息中指出了 Cinderclient 的 client.py 中 78
行 hasattr() 方法的属性必须是一个字符串。
修改代码：
重新启动 apache2 ：
&/etc/init.d/apache2
这次访问 dashboard 没有报错，尝试创建 volume
也没有问题了。
&&&在测试openstack中的volume服务时把lvm挂载到虚拟机实例时失败，这其实不是cinder的错误，是iscsi挂载的问题。
以下是计算节点nova-compute.log
的错误日志：
以上错误是没有找到iscsi服务端共享出的存储，查找了很多openstack
资料说要添加以下两个参数：
iscsi_ip_prefix=192.168.80
#openstack环境内网段
iscsi_ip_address=192.168.80.22 #
volume机器内网IP
可是问题依然无法解决，后来发现只要在nova.conf配置文件中添加参数iscsi_helper=tgtadm
就挂载失败。
根据这个情况进行了测试查看日志才发现：如果使用参数
：iscsi_helper=tgtadm 时就必须使用 tgt
服务，反之使用iscsitarget服务再添加参数iscsi_helper=ietadm。
我测试环境的问题是tgt和iscsitarget服务都已安装并运行着（在安装nova-
common时会把tgt服务也安装上，这个不小心还真不会发现），在nova.conf配置中添加参数iscsi_helper=tgtadm
，查看端口3260 发现是iscsitarget服务占用，所以导致挂载失败，我们可以根据情况来使用哪个共享存储服务！！将tgt
和iscsi_helper=tgtadm、iscsitarget和iscsi_helper=ietadm保留一个即可。
12、glance
index报错：
&在 Grizzly 版，我测试
glance index 时候报错：
Authorization Failed: Unable to communicate with identity service: {"error": {"message": "An unexpected error prevented the server from fulfilling your request. Command 'openssl' returned non-zero exit status 3", "code": 500, "title": "Internal Server Error"}}. (HTTP 500)
错误信息指出：glance 没有通过keystone验证，查看了
keystone 日志，报错如下：
-04 12:40:58&&& ERROR [mon.cms] Signing error: Error opening signer certificate /etc/keystone/ssl/certs/signing_cert.pem
:error::system library:fopen:No such file or directory:bss_file.c:398:fopen('/etc/keystone/ssl/certs/signing_cert.pem','r')
:error::BIO routines:FILE_CTRL:system lib:bss_file.c:400:
2680 unable to load certificate
-04 12:40:58&&& ERROR [root] Command 'openssl' returned non-zero exit status 3
2683 Traceback (most recent call last):
2684&& File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/keystone/common/wsgi.py", line 231, in __call__
2685&&&& result = method(context, **params)
2686&& File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/keystone/token/controllers.py", line 118, in authenticate
2687&&&& CONF.signing.keyfile)
2688&& File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/keystone/common/cms.py", line 140, in cms_sign_token
2689&&&& output = cms_sign_text(text, signing_cert_file_name, signing_key_file_name)
2690&& File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/keystone/common/cms.py", line 135, in cms_sign_text
2691&&&& raise subprocess.CalledProcessError(retcode, "openssl")
2692 CalledProcessError: Command 'openssl' returned non-zero exit status 3
在Grizzly 版中，keystone 默认验证方式是 PKI ,
需要签名证书，之前的版本都是用的 UUID，改 keystone.conf:
token_format = UUID
在试一次就没有错误了。
13、镜像制作
这里主要强调下windows的镜像制作，因为windows的涉及到加载驱动的问题，就比较麻烦。
驱动，因为win默认不支持virtio驱动，而通过openstack管理虚拟机是需要virtio驱动的。需要两个virtio驱动，一个是硬盘的，
一个是网卡的，即：virtio-win-0.1-30.iso和virtio-win-1.1.16.vfd。这里主要强调两个地方：&
1、创建镜像：&
2、引导系统 ：
这里需要注意的地方是if=virtio,boot=on &fda
virtio-win-1.1.16.vfd和引导系统时使用的virtio-win-0.1-30.iso
这两个驱动分别是硬盘和网卡驱动。如果不加载这两个驱动安装时会发现找不到硬盘，并且用制作好的镜像生成实例也会发现网卡找不到驱动，所以在这里安装镜像
生成后需要重新引导镜像安装更新网卡驱动为virtio。
14、删除僵尸volume
如果cinder服务不正常，我们在创建volume时会产生一些僵尸volume，如果在horizon中无法删除的话，我们需要到服务器上去手动删除，
命令：lvremove
/dev/nova-volumes/volume-000002
注意这里一定要写完整的路径，不然无法删除，如果删除提示：
“Can't remove open
logical volume“
可尝试将相关服务stop掉，再尝试删除。删除完还需到数据库cinder的volumes表里清除相关记录。
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。&&&&openstack安装包（一）
&openstack安装包（一）
声明：因为软件超过50M，所以分成了两部分，请搜索openstack安装包（二）
安装包二里面会有一键安装一键卸载的说明，敬请留意
openstack-rpm包信息：
augeas-libs-1.0.0-5.el6_5.1.x86_64.rpm
boost-program-options-1.41.0-18.el6.x86_64.rpm
btrfs-progs-0.20-0.2.git91d9eec.el6.x86_64.rpm
celt051-0.5.1.3-0.el6.x86_64.rpm
crudini-0.3-2.el6.noarch.rpm
cvs-1.11.23-16.el6.x86_64.rpm
cyrus-sasl-2.1.23-13.el6_3.1.x86_64.rpm
cyrus-sasl-lib-2.1.23-13.el6_3.1.x86_64.rpm
cyrus-sasl-md5-2.1.23-13.el6_3.1.x86_64.rpm
cyrus-sasl-plain-2.1.23-13.el6_3.1.x86_64.rpm
Django14-1.4.8-1.el6.noarch.rpm
dnsmasq-utils-2.48-13.el6.x86_64.rpm
ebtables-2.0.9-6.el6.x86_64.rpm
febootstrap-supermin-helper-3.21-4.el6.x86_64.rpm
gettext-0.17-16.el6.x86_64.rpm
glusterfs-api-3.4.0.57rhs-1.el6_5.x86_64.rpm
glusterfs-libs-3.4.0.57rhs-1.el6_5.x86_64.rpm
gnutls-2.8.5-13.el6_5.x86_64.rpm
gnutls-utils-2.8.5-13.el6_5.x86_64.rpm
gpxe-roms-qemu-0.9.7-6.10.el6.noarch.rpm
hivex-1.3.3-4.2.el6.x86_64.rpm
ipmitool-1.8.11-16.el6.x86_64.rpm
iscsi-initiator-utils-6.2.0.873-10.el6.x86_64.rpm
keyutils-1.4-4.el6.x86_64.rpm
krb5-libs-1.10.3-15.el6_5.1.x86_64.rpm
libcgroup-0.40.rc1-5.el6_5.1.x86_64.rpm
libconfig-1.3.2-1.1.el6.x86_64.rpm
libdrm-2.4.45-2.el6.x86_64.rpm
libevent-1.4.13-4.el6.x86_64.rpm
libgssglue-0.1-11.el6.x86_64.rpm
libguestfs-1.20.11-2.el6.x86_64.rpm
libguestfs-tools-c-1.20.11-2.el6.x86_64.rpm
libjpeg-turbo-1.2.1-3.el6_5.x86_64.rpm
libtirpc-0.2.1-6.el6_5.1.x86_64.rpm
libvirt-0.10.2-29.el6_5.7.x86_64.rpm
libvirt-client-0.10.2-29.el6_5.7.x86_64.rpm
libvirt-python-0.10.2-29.el6_5.7.x86_64.rpm
lzo-2.03-3.1.el6.x86_64.rpm
lzop-1.02-0.9.rc1.el6.x86_64.rpm
memcached-1.4.4-3.el6.x86_64.rpm
mod_wsgi-3.2-3.el6.x86_64.rpm
mysql-5.1.73-3.el6_5.x86_64.rpm
mysql-libs-5.1.73-3.el6_5.x86_64.rpm
MySQL-python-1.2.3-0.3.c1.1.el6.x86_64.rpm
mysql-server-5.1.73-3.el6_5.x86_64.rpm
nc-1.84-22.el6.x86_64.rpm
netcf-libs-0.1.9-4.el6_5.2.x86_64.rpm
netpbm-10.47.05-11.el6.x86_64.rpm
netpbm-progs-10.47.05-11.el6.x86_64.rpm
nfs-utils-1.2.3-39.el6.x86_64.rpm
nfs-utils-lib-1.1.5-6.el6.x86_64.rpm
novnc-0.4-8.el6.noarch.rpm
ntp-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64.rpm
ntpdate-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64.rpm
numactl-2.0.7-8.el6.x86_64.rpm
numad-0.5-9.git.el6.x86_64.rpm
openssl-1.0.1e-16.el6_5.7.x86_64.rpm
openstack-dashboard--1.el6.noarch.rpm
openstack-glance--2.el6.noarch.rpm
openstack-keystone--3.el6.noarch.rpm
openstack-nova--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-api--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-cells--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-cert--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-common--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-compute--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-conductor--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-console--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-network--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-novncproxy--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-objectstore--1.el6.noarch.rpm
openstack-nova-scheduler--1.el6.noarch.rpm
openstack-utils-.el6.noarch.rpm
p11-kit-0.18.5-2.el6_5.2.x86_64.rpm
perl-DBD-MySQL-4.013-3.el6.x86_64.rpm
perl-DBI-1.609-4.el6.x86_64.rpm
perl-hivex-1.3.3-4.2.el6.x86_64.rpm
polkit-0.96-5.el6_4.x86_64.rpm
pyOpenSSL-0.13.1-1.el6.x86_64.rpm
PyPAM-0.5.0-12.el6.x86_64.rpm
pysendfile-2.0.0-3.el6.x86_64.rpm
python-amqplib-1.0.2-1.el6.rf.noarch.rpm
python-anyjson-0.3.1-2.el6.rf.noarch.rpm
python-argparse-1.2.1-2.el6.noarch.rpm
python-babel-0.9.4-5.1.el6.noarch.rpm
python-backports-1.0-4.el6.x86_64.rpm
python-backports-ssl_match_hostname-3.4.0.2-1.el6.noarch.rpm
python-boto-2.27.0-1.el6.noarch.rpm
python-ceilometerclient-1.0.8-1.el6.noarch.rpm
python-chardet-2.0.1-1.el6.rf.noarch.rpm
python-cheetah-2.4.1-1.el6.x86_64.rpm
python-cinderclient-1.0.7-2.el6.noarch.rpm
python-cliff-1.4.4-1.el6.noarch.rpm
python-cmd2-0.6.4-7.el6.noarch.rpm
python-crypto-2.0.1-22.el6.x86_64.rpm
python-dateutil-1.4.1-6.el6.noarch.rpm
python-django-appconf-0.5-3.el6.noarch.rpm
python-django-compressor-1.3-2.el6.noarch.rpm
python-django-horizon--1.el6.noarch.rpm
python-django-openstack-auth-1.1.2-1.el6.noarch.rpm
python-dogpile-cache-0.5.0-1.el6.noarch.rpm
python-dogpile-core-0.4.1-1.el6.noarch.rpm
python-eventlet-0.9.17-2.el6.noarch.rpm
python-glance--2.el6.noarch.rpm
python-glanceclient-0.12.0-1.el6.noarch.rpm
python-greenlet-0.3.1-12.el6.x86_64.rpm
python-heatclient-0.2.6-2.el6.noarch.rpm
python-httplib2-0.7.7-1.el6.noarch.rpm
python-iso.8-1.el6.noarch.rpm
python-jinja2-26-2.6-2.el6.noarch.rpm
python-jsonpatch-1.2-2.el6.noarch.rpm
python-jsonpointer-1.0-3.el6.noarch.rpm
python-jsonschema-2.3.0-1.el6.noarch.rpm
python-keyring-0.7-1.el6.noarch.rpm
python-keystone--3.el6.noarch.rpm
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