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  • KVM 每台虚拟机都是一个进程 KVM体系结构 virsh命令行管理工具 virsh list virt-manager图形化界面管理工具 ...FusionComputer简介 FusionComputer组件的作用 组件 功能 CNA CNA主要提供一下功能


    虚拟化是云计算重要的组成部分。
    云计算接管虚拟化,做成资源池给用户使用

    FusionSphere是华为自主知识产权的云操作系统,集虚拟化平台和云管理特性于一身,让云计算平台建设和使用更加简捷,专门满足企业和运营商客户云计算的需求。华为云操作系统专门为云设计和优化,提供强大的虚拟化功能和资源池管理、丰富的云基础服务组件和工具、开放的API接口等,全面支撑传统和新型的企业服务,极大地提升IT资产价值和提高IT运营维护效率,降低运维成本。
    FusionSphere包括FusionCompute虚拟化引擎和FusionManager云管理等组件,能够为客户大大提高IT基础设施的利用效率,提高运营维护效率,降低IT成本。

    华为云计算解决方案中,Fusion Compute负责底层的计算虚拟化;Fusion Access负责桌面云;Fusion Manager是云管理平台,可以用来构建私有云

    一、FusionCompute

    • 企业级虚拟化产品
    • VRM (Virtual Resource Management):提供管理,消耗资源小,如果使用两台物理武器(High Available),太浪费,可以部署在两个CNA中的两个虚拟机上。如果CNA超过50台,可以考虑部署在物理机上。
    • CNA (Compute Node Agent):运行在提供虚拟化资源的每台物理机上的操作系统,即hypervisor监视器。CNA在6.1之前是suse11系统,6.1(含6.1)之后是欧拉系统(centos更改而来)
    • 6.3版本之前是xen虚拟化,6.3之后是kvm虚拟化

    在这里插入图片描述
    在vmware中,Vcenter和ESXI分别类似FusionComputer中的VRM和CNA
    在这里插入图片描述

    上图中的VRM的iso镜像是当VRM安装在物理机时需要的镜像。而VRM的zip包是当VRM安装在虚拟机上时需要的虚拟机摸版


    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    FusionComputer组件的作用

    组件 功能
    CNA CNA主要提供以下功能
     提供虚拟计算功能
     管理计算节点上的虚拟机  管理计算节点上的计算、存储、网络资源
    VRM VRM主要提供以下功能
     管理集群内的块存储资源
     管理集群内的网络资源(IP/VLAN),为虚拟机分配IP地址。
     管理集群内的虚拟机的生命周期以及虚拟机在计算节点上的分布和迁移。
     管理集群内资源的动态 调整
     通过对虚拟资源、用户数据的统一管理,对外提供弹性计算、存储、IP等服务。
     通过提供统一的操作维护管理接口,操作维护人员通过WebUI远程访问FusionComputer对整个系统进行维护,包含资源管理、资源监控、资源报表等

    CNA必须安装在物理服务器上的操作系统,提供虚拟化资源
    VRM是CNA的管理工具

    1. 以虚拟机的方式运行在CNA中
    2. 安装在物理服务器中

    CNA部署

    1. 使用ISO光盘镜像安装 单台服务器安装
    2. 批量部署工具 PXE方式通过网络启动。

    VRM部署两种方式

    1. 在一台服务器上使用VRM的安装光盘进行安装
    2. 使用批量部署工具,将VRM虚拟机导入到现有的CNA服务器中运行

    PXE流程(网卡ROM芯片中的一个小程序)
    使用DHCP获取IP地址
    获取到IP地址的时候,根据Option选项中的内容来确定PXE服务器的位置
    需要从服务器上下载文件
    PXE程序开始从服务器上下载启动所需的文件,加载到内存中,安装程序进行安装
    服务器和交换机间的连线

    主备安装多出来的参数
    VRMOI10.1.1.1
    VRM0210.1,1,2
    1.浮动IP10.1.1.3类似VRRP两台VRM。谁为主,谁相应虚拟IP请求
    2.仲裁IP VRM会不断检测自己到仲裁IP是否可以通信。如果不能通信,将主
    VRM的角色主动让出
    最少可以配置1个。最多可以配置三个

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  • 通过登录远程实验室FusionComputer Portal,页面无法显示,报404错误。这个谁知道怎么回事,或者找谁去问一下?
  • 以下内容在esxi5.5+FS6环境测试通过。 一、在esxi5.5中创建CNA虚拟机时,需选择suse 11 64bit类型,在创建完虚拟机后,再去虚拟机选项里改成esxi5版本。 二、虚拟机的虚拟CPU核心尽量配多一点,否则在安装VRM时会...

    以下内容在esxi5.5+FS6环境测试通过。

    一、在esxi5.5中创建CNA虚拟机时,需选择suse 11 64bit类型,在创建完虚拟机后,再去虚拟机选项里改成esxi5版本。

    二、虚拟机的虚拟CPU核心尽量配多一点,否则在安装VRM时会提示CPU不够

    三、装完CNA虚拟机后,将虚拟机关机,在esxi上打开安装VRM所在的CNA虚拟机文件夹,修改.vmx文件,加入vhv.enable = "TRUE"参数

    四、最后检查下图中几个位置,确保已启用。

    wKiom1m1SauSEMeJAAGdGOBZw48589.png

    wKiom1m1SayjmcCGAAEWScSBZnA116.png










    本文转自 qq8658868 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/hujizhou/1964199,如需转载请自行联系原作者
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    2021-01-04 00:49:28
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    2021-01-02 06:35:44
    We had a lot of problem with OS with previous version, so we upgrade to last fusion and GLPI, and purge table of computer's OS. In the first inventory with new fusion agent, everything was ...
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  • HCIP-Cloud Computing V4.0 培训教材 &华为云计算 最新HCIP教材 , 华为fusion computer
  • 华为云计算笔记(随笔)

    千次阅读 2018-08-03 12:22:12
    1.fusion Computer SV (1)VRM (2)CNA (1)和(2)合起来叫FusionSphere 2.Fusion Manger 租户管理 3.Fusion Cube 华为的云一起机 4.Fusion Isight 华为的大数据平台 以上4套产品组成华为的Fusion Cloud Fusion...

    fusionSphere

    1.fusion Computer SV

    (1)VRM

    (2)CNA      (1)和(2)合起来叫FusionSphere

    2.Fusion Manger  租户管理

    3.Fusion Cube 华为的云一起机

    4.Fusion Isight 华为的大数据平台

    以上4套产品组成华为的Fusion Cloud

    FusionSphere  openstack支持异构

    FusionComputer-DC

          MangerOne 

                    1.ServiceCenter 运营中心

                     2.OperationCenter 运维中心

    openstack9大组件的功能

    1.Horizion  界面  

    2.Nova  计算节点  

            (1)nova controller 华为至少要三个节点

             (2) nova computer

    3.Glance 镜像服务 支持格式  QCOW    VMDK   VHD   ISO  OVF  AMI/AKI

    4.Swift 对象存储

    5.Cinder 块存储

    6.Ceilometer 计量

    7.Neutron 网络

    8.keystone 身份管理

    9.Heat 模板,批量制作模板

    yum insrtall openstack-packstack   centos安装openstack

    pacjstack --gen-answer-file /root/answers.txt

    packstack --answer-file /root/answers.txt

    openstack + ceph   

    一个openstack可包含多个可用分区,这些可用分区可以使用不同的虚拟环境

    openstack内主机跟FC内的计算集群一一对应,openstack上配置的集群名字和FC上的集群名字一致,且区分大小写

    openstack后端存储要和FC的数据存储一一对应,数据存储名称要和FC的数据存储名称完全一致

    主机组内可包含多个主机,要求这些主机使用相同的DVS和存储

    Control01安装完之后,需要修改两个文件,其中一个是 vim /opt/fusionplatform/data/fusionsphere/cfg/hostname.ini

    hostname    mac
    controler01  84:12:ER:5T:Y6:OP
    修改完成后执行命令  cps hostname-file-upload --localfile /home/fsp
                                    cps commit
    cpssafe  

    cd /opt/fusionplatform/data/fusionsphere/cfg/

    cp hostname.ini /home/fsp
    cd /usr/bin/install_tool
    vim set-env

    source set-env

    vim hostname.ini  添加controler02 和controller03d的MAC地址

    cps hostname-file-upload --localfile /home/fsp
        hostname-file-update
    cps commit
    internal_base  controler 之间通讯用

    external_om (openstack managerment) 所有组件对接用的,如对接FC,FM
    external_api   外面互联用的

    RabbitMQ   使用external_om 网络 


    SC FM 配置就是用api网络访问的

    domian0 CNA留给自己使用的资源

    VRM对接CNA的时候,要求先要对接openstack

    keystone地址   登陆到controller节点 切换到root用户下,cat .bash_profile

    auth_url 就是keystaone的地址  https://identify.az.dc1.domainname.com:443/v2.0

    OS_REGION_NAME 就是region name
    用户名是neutron  密码是fusionsphere123

    Nova的URL就是把keystone的URL中的identify替换为computer https://computer.az.dc1.domainname.com:443/v2.0

    Neutron的地址https://network.az.dc1.domainname.com:443/v2.0

    以上对接完成后,登陆Fc创建对接用户,创建网络池,即就是分布式交换机,分布式交换机名称要和CPS的系统 网络平面 这个名称一致
     

     

     

     

     

     

     

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  • I installed Ubuntu on a flash drive and used it to start up the computer (running the Ubuntu OS from an external flash drive). I have followed the tutorial ...
  • <div><p>Hi, yaoyao, ... In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 831-839).</p><p>该提问来源于开源项目:yaoyao-liu/class-incremental-learning</p></div>
  • 一、基本信息 标题:Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video ... Convolutional two-stream network fusion for video action recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision

    一、基本信息

    标题:Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition
    时间:2016
    引用格式:Feichtenhofer C, Pinz A, Zisserman A. Convolutional two-stream network fusion for video action recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 1933-1941.

    二、研究背景

    本文是对标准原始2-steam网络进行改进,和原始2-steam网络在softmax后融合分数不同的是,本文提出在卷积层进行融合,以此学习在空间域和时间域的融合关系,而后再把这种融合关系应用到网络中。

    视频动作识别领域卷积神经网络还不如向人脸识别,物体分类,动作识别领域那么表现优秀。原因:

    1. 一个原因是训练数据太少或者噪音太多。和图像分类相比,视频动作识别还受到运动和视角的影响。所以可能需要更多的训练样本。
    2. 另一个原因是卷积神经网络架构目前还不能很好的对时间域的信息进行有效利用,目前作用还是集中在空间域,比如物体识别。
      而Two-Stream的架构通过独立的训练两个卷积神经网络:
      通过分别为静态图像的外观和堆叠的光流独立的训练ConvNets。

    在这里插入图片描述

    分为两个流:

    • 空间流处理静止图像帧,得到形状信息
    • 时间流处理连续多帧稠密光流,得到运动信息
      两个流最后经过SoftMax后,做分类分数的融合

    缺点:

    • 无法学习到时间特征和空间特征的像素间的对应关系
    • 如何随时间演变的(对时间维度的利用很有限,空间网络只用了1帧,时间网络只用了10帧)

    空间流卷积网络:
    输入的就是一帧,因此可以用ImageNet预训练,识别动作

    时间流卷积网络:
    在这里插入图片描述
    上图计算2帧之间的位移向量(上图蓝色窗口的位移在c中),IτRw×h×2LI_{\tau} \in \mathbb{R}^{w \times h \times 2 L}
    在这里插入图片描述
    光流堆: 图片w * h中每个位置p有L*2层(*2代表分为x和y方向位移)
    Iτ(u,v,2k1)=dτ+k1x(pk)Iτ(u,v,2k)=dτ+k1y(pk),u=[1;w],v=[1;h],k=[1;L]\begin{array}{l} I_{\tau}(u, v, 2 k-1)=d_{\tau+k-1}^{x}\left(\mathbf{p}_{k}\right) \\ I_{\tau}(u, v, 2 k)=d_{\tau+k-1}^{y}\left(\mathbf{p}_{k}\right), \quad u=[1 ; w], v=[1 ; h], k=[1 ; L] \end{array}

    在这里插入图片描述
    运动轨迹堆:有递推式
    p1=(u,v);pk=pk1+dτ+k2(pk1),k>1\mathbf{p}_{1}=(u, v) ; \quad \mathbf{p}_{k}=\mathbf{p}_{k-1}+\mathbf{d}_{\tau+k-2}\left(\mathbf{p}_{k-1}\right), k>1

    三、创新点

    空间域融合(Spatial fusion)

    融合方式:
     Sum fusion ysum=xta+xtbysumRH×W×D Max fusion ymax=max(xta,xtb)ymaxRH×W×D Concat fusion ycat =cat(3,xta,xtb)ycat RH×W×2D Conv fusion yconv =ycat f+bfR1×1×2D×D,bRDyconv RH×W×D Biliner fusion ybil =j=1Mi=1Mxi,jaxi,jbybilRD×D\begin{array}{ccc} \text { Sum fusion } & y^{s u m}=x_{t}^{a}+x_{t}^{b} & y^{s u m} \in R^{H \times W \times D} \\ \text { Max fusion } & y^{\max }=\max \left(x_{t}^{a}, x_{t}^{b}\right) & y^{\max } \in R^{H \times W \times D} \\ \text { Concat fusion } & y^{\text {cat }}=\operatorname{cat}\left(3, x_{t}^{a}, x_{t}^{b}\right) & y^{\text {cat }} \in R^{H \times W \times 2 D} \\ \text { Conv fusion } & y^{\text {conv }}=y^{\text {cat }} * f+b & \begin{array}{c} f \in R^{1 \times 1 \times 2 D \times D}, b \in R^{D} \\ y^{\text {conv }} \in R^{H \times W \times D} \end{array} \\ \text { Biliner fusion } & y^{\text {bil }}=\sum_{j=1}^{M} \sum_{i=1}^{M} x_{i, j}^{a} \otimes x_{i, j}^{b} & y^{b i l} \in R^{D \times D} \end{array}
    连接方式比较:
    在这里插入图片描述

    sum和max没有改变维数D
    cat保留了2个网络,因此通道数为2D,全连接参数翻倍
    conv在cat基础上卷积,卷积核的通道就是2D,数目D个,因此通道又变为D,但是增加了卷积参数和偏置项b
    bil没太明白原理,D维叉乘的意义是什么呢

    在这里插入图片描述
    融合位置:
    上边的例子展示了在conv4之后的fusion。
    而右边的例子展示了两次融合。分别在conv5和fc8。右边的例子最后在第一次融合后,仍然独立保持了两个网络,一个是时空混合的网络,一个是独立的空间的网络。
    在这里插入图片描述
    融合太浅的层会减弱效果,比如最后一行

    时间域融合(Temporal fusion)

    在这里插入图片描述

    2D Pooling:把网络对不同时刻的预测值进行平均。这种架构只是在2D上进行pooling 。
    3D Pooling:用max-pooling对一个大小为 W‘ * H’ * T‘ 的立方体进行3D pooling。
    3D Conv+Pooling: 用个filter组成的f( W * H * T* D * D‘ )对四维(W * H * T * D)的input x 进行卷积,加上一个biases ,输出y = x * f + b ( D‘ )然后再接3D pooling。 f的作用是对局部时空features的融合权重化。

    总体结构

    卷积学习时域(绿)和空域(蓝)的权重(对应关系),同时也能学习局部x, y, t权重。
    融合后的时空流和独立的时域流都在通过在时间和空间上的3D pooling去学习时空(左)以及独立的时域(右)features,然后用来识别输入的视频。
    在这里插入图片描述

    四、实验结果

    在这里插入图片描述
    参数更少的情况下,性能有所提升

    五、结论与思考

    作者结论

    总结

    与以前的方法相比,新的结构没有显著增加参数的数量,但在两个标准基准数据集上超过了现有的水平。
    结果表明,在空间和时间上高度抽象的卷积网络特征之间的学习对应关系的重要性。

    思考

    参考

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  • I am trying to install the ethzasl_sensor_fusion package to make a vision based navigation, i succeeded to install this package on my personal computer (on hydro) but i can't do it on the master...
  • Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017.原文链接:http:...
  • 2021-03-29

    2021-03-29 16:40:42
    几个有hcie和华为内部面评中高级的工程师的小团队接私活 服务器、交换机、存储上架调测 fusioncomputer平台搭建测试 华为桌面云搭建测试 私有云TYPE1搭建 平台日常运维 等等
  • <div><p>I'm using the following in the workflow...s with fusion drives. <p>Not sure what logs to check to see what's it's trying to do.</p><p>该提问来源于开源项目:imagr/imagr</p></div>
  • Fusion Computer 虚拟化平台 Fusion Sphere 虚拟化套件 课程开始私有云架构: 私有云分为两个方面讲解: 功能架构 系统架构 1.功能架构 其中的功能架构中比如基础设施和资源池等方面都有很多细化分。 基础设施:...
  • ssh传输文件

    2019-10-06 23:04:58
    Windows下使用putty或xshell传输文件 ...win+R 输入cmd进入命令行,比如要将本地的FusionComputer文件上传到远程计算机192.168.1.110的home/Fusion中,远程主机登陆账号为root,命令如下: pscp FusionComp...
  • 3C融合(3c fusion)

    2005-01-21 21:52:00
    3C是指计算机(Computer)、通讯(Communication)和消费类电子产品(Consumer Electrics),3C融合便是利用数字信息技术激活其中任何一个环节,通过某种协议使3C的三个方面实现信息资源的共享和互联互通,从而满足人们...
  • Computer import doesn't work

    2020-12-02 14:46:07
    reports but most of them are affected to the root entity, the computer isn't found and the fusion inventory agent version is with a * in the list. All the rules were functionnal before I upgraded...
  • openstack清环境步骤

    2018-01-10 14:58:54
    一 :现在vdc中删除已发布的实例 二 :删除vpc中的网络,路由器,然后再删除vpc本身 三 :删除vdc 四 :删除云资源池 ...五 :在fusionmanager...八 :进入fusioncomputer中解关联存储 九 :进入fusionstor
  • 一:现在vdc中删除已发布的实例二:删除vpc中的网络,路由器,然后再删除vpc本身三 :...进入fusioncomputer中解关联存储九:进入fusionstorage,卸载卷,删除存储池,删除块客户端,删除集群,删除服务器 再去fc...
  • We present a system for accurate real-time mapping of complex and arbitrary indoor scenes in variable lighting conditions, using only a ...beyond any solution yet presented using passive computer vision.

空空如也

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