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  • 虚拟化与云计算关系

    2009-11-28 23:10:13
    究竟云计算虚拟化之间有没有关系云计算虚拟化之间有什么关系? 为了深入挖掘这个话题,51CTO编辑联系到了两位业内的国际资深专家,并针对这两位国际级专家进行了多次的邮件采访。 这两位国际虚拟化专家分别...
    【51CTO.com独家特稿】51CTO编辑发现,最近关于云计算和虚拟化之间的关系方面的话题越来越多。究竟云计算和虚拟化之间有没有关系,云计算和虚拟化之间有什么关系?
    为了深入挖掘这个话题,51CTO编辑联系到了两位业内的国际资深专家,并针对这两位国际级专家进行了多次的邮件采访。
    这两位国际虚拟化专家分别是:大卫.康弗瑞和迈克.伯克
      
    大卫.康弗瑞
    大卫.康弗瑞以VAC VCP的身份已经工作了三年多。在此期间,他参与了各种规划、设计以及实施的工作。他以前在某重大灾难恢复服务公司就职,并在9/11,卡特里娜飓风及丽塔飓风等事件中协助恢复工作。现在,大卫是VI3的VMware认证设计专家,VI2、VI3以及vSphere 4的VCP,并被授予2009年的VMware vExpert。
     
    迈克.伯克
    迈克.伯克是VIRTERA公司的基础设施虚拟化执行经理,该公司为虚拟化设计,集成与运行提供专业的服务。迈克与思杰以及微软有着超过十年的共同工作的经验,并且在架构基于微软和VMware技术的大型全球虚拟基础设施上有着五年多的经验。他撰写过很多与各种虚拟化产品和技术相关的技术文章与白皮书,并且是《Real Citrix CCA Exam Preparation Kit》一书的联合作者,以及《VMware ESX Server: Advanced Technical Design Guide》一书的技术编辑。
    云计算与虚拟化之间的关系和发展
    针对虚拟化和云计算之间的关系问题,两位专家提出了各自不同的看法和观点。
    大卫.康弗瑞认为:“虚拟化为云计算提供了很好的底层技术平台,而云计算则是最终产品。”此外,“如果企业自身实施了虚拟化,那么这些企业会很自然的实施自己的内部云计算。”
    大卫.康弗瑞的观点:
    Virtualization is the infrastructure for the cloud, where the cloud is the final product
    The natural result of virtualization in an enterprise is private cloud
    虚拟化为云计算提供了很好的底层技术平台,而云计算则是最终产品。
    如果企业自身实施了虚拟化,那么这些企业会很自然的实施自己的内部云计算。
    而迈克.伯克则认为现在的情况是,整个云计算的概念都被过度宣传与市场化淹没了。从去年开始,随着越来越多的公司开始抓住这个时髦词,这个现象有愈演愈烈的趋势。
    迈克.伯克观点:
    SMBs only need a reliable cloud vendor. Only cloud vendors need to care about virtualization.
    对于中小企业来说,云计算完全可以满足他们的需求,他们无需自己建设数据中心,虚拟化等方面的技术应该是云计算服务提供商所关心的技术,而中小企业们无需关注这些技术,他们只要挑选好一个信得过的云计算服务提供商就可以了。

     
    云计算和虚拟化会相互促进么?
    在关于记者提出的虚拟化和云计算在实际应用中会互相促进还是会互相竞争这个问题上,两位专家提出了完全相反的观点。
    迈克.伯克不认为虚拟化和云计算有竞争的关系,他认为虚拟化对于云计算而言毫无疑问是个很好的起点。最终,应该会形成用户将系统或应用外包的模式。他表示,这种模式现在其实已经出现,他说:“看看SalesForce(注:salesforce公司于1999年由当时27岁的甲骨文(oracle)高级副总裁,俄罗斯裔美国人马克•贝尼奥夫创办,此后马克•贝尼奥夫被誉为“软件终结者”。提出云计算和软件即服务 (SaaS) 的理念。开创了SaaS CRM新的里程碑。),他们已经走得相当远了。”他同时表示,Exchange邮件是另一个简单,核心的商业应用:“从最终用户体验来看,它可以轻松地与云计算无缝结合。”
    大卫.康弗瑞则认为虚拟技术之间存在竞争。他说:“现在有好几家技术都在提供虚拟化服务,如VMware,Citrix XenServer,Hyper-V,Virtual Box,KVM,现在还有红帽。它们对于给guest OS提供虚拟化都有不同的方法。如果云计算和“外部云”的概念要成功的话,虚拟化厂商必须在磁盘格式,硬件虚拟化等方面达成一个共同的标准。现在有一小股力量在促进云计算上的公共标准,旨在防止互相竞争的平台对客户进行欺骗性的‘绑架’。一旦标准建立,云计算用户就可以创建一个私有云,并可以自由的选择内部或是外部托管。用户可以选择任意一个云服务供应商,任意的地理位置,在产品之间迁移而无需对底层应用进行大规模的修改。”
    在51CTO.com记者向两位专家谈到云计算的最终形态时,两位专家发表了各自的看法,他们对云计算的未来不约而同的表示了肯定。
    大卫.康弗瑞说:“当下,云平台本身的稳定性在我看来已经不成问题,稳定的内部云已经有很多,而稳定的外部云(私有云和公共云)也有不少。我坚决相信虚拟化+云计算将成为数据中心的最终形态。不过这个目标达成的前提是自动化与配器法(原词为orchestration)底层技术的进一步完善。这些技术目前仍然处在‘1.0’的阶段。”
    迈克.伯克则向记者表示:“最终,云计算的前景是,数据中心将扩大其边界,在接纳更多资源的同时仍然保持安全性以及数据完整性。未来的构想是,微软,亚马逊,IBM,Google等主要云服务供应商将能够保持一个有弹性的基础设施,而客户能够按需求量选择订阅服务。当然,我认为云计算实施的安全问题是当下最大的障碍,因为客户需要确信他们的数据是安全的。”
    可见,国外专家对于云计算和虚拟化之间的关系同国内观点一样,也是各执一词的比方说51CTO.com以前报道过“ 虚拟化和云计算:手心手背都是肉”;“ 虚拟化将成为云计算的支撑基础”等等,都是国内专家的不同声音。这些声音所表现的意见虽然有所区别,但是在不同的观点之间却有着一个共性,那就是云计算和虚拟化必然会普及。究竟云计算和虚拟化之间会怎样合作,还需要我们拭目以待。

    转载于:https://blog.51cto.com/kevinzheng78/236039

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  • 虚拟化与云计算

    2019-03-05 14:29:54
    虚拟化与云计算关系,以及目前云计算主要的几种方式
  • 虚拟化与云计算关系虚拟化是构建云基础架构不可或缺的关键技术之一。云计算的云端系统,其实质上就是一个大 型的分布式系统。虚拟化通过在一个物理平台上虚拟出更多的虚拟平台,而其中的每一个虚拟平台则可以作为...




    虚拟化与云计算的关系

            

            虚拟化是构建云基础架构不可或缺的关键技术之一。云计算的云端系统,其实质上就是一个大 型的分布式系统。

    虚拟化通过在一个物理平台上虚拟出更多的虚拟平台,而其的每一个虚拟平台则可以作为独立的终端加入云端的分布式系统。

    比起直接使用物理平台,虚拟化在资源的有效利用、动态调配和高可靠性方面有着巨大的优势。利用虚拟化,企业不必抛弃现有

    的基础架构即可构建全新的信息基础架构,从而更加充分地利用原有的IT投资。

    转载于:https://blog.51cto.com/liyunna/1557494

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  • 70页码PPT详细描述的虚拟化的学习角度,虚拟化云计算关系
  • 计算虚拟化与云计算Since the foundation of the concept of cloud computing many have argued about its relation with Virtualization to the extent that some even consider cloud as synonymous with ...

    计算虚拟化与云计算

    Since the foundation of the concept of cloud computing many have argued about its relation with Virtualization to the extent that some even consider cloud as synonymous with Virtualization. While there may be certain similarities, is cloud computing actually another name for Virtualization? Or is it any different from? We will find answers to it here.

    自从云计算概念诞生以来,许多人就其与虚拟化的关系进行了争论,甚至有人认为云与虚拟化同义。 尽管可能存在某些相似之处,但云计算实际上是虚拟化的另一个名称吗? 还是有什么不同? 我们将在这里找到答案。

    Cloud computing vs Virtualization

    To understand the differences and similarities between these terms we first understand what Virtualization exactly means.

    为了了解这些术语之间的区别和相似之处,我们首先了解虚拟化的确切含义。

    Virtualization refers to the creation of an intangible version of any physical resource like hardware, storage or operating system which is converted into a virtual form. It seeks to create multiple version of hardware which can be then utilized for various users instead of one and thereby reduce the overhead costs.

    虚拟化是指创建任何物理资源(例如硬件,存储或操作系统)的无形版本,并将其转换为虚拟形式。 它寻求创建多个版本的硬件,然后将这些版本用于多个用户而不是一个版本,从而降低开销成本。

    With Virtualization it is possible to create many virtual computers from one single machine and each virtual machine so created can be run independently. Each virtualized machine can have its own operating system and software.

    通过虚拟化,可以在一台计算机上创建许多虚拟机,这样创建的每个虚拟机都可以独立运行。 每个虚拟机可以具有自己的操作系统和软件。

    On the other hand, Cloud Computing can be understood as the cluster of computer or machines which are interconnected with each other and the resources are provided in a combined manner and the load is balanced between them to reduce failure on a single machine and provide better performance to users.

    另一方面,云计算可以理解为相互连接的计算机或计算机的集群,并且以组合的方式提供资源,并且它们之间的负载是平衡的,以减少单个计算机上的故障并提供更好的性能。给用户。

    Although Virtualization may the base for Cloud Computing there are many differences in the ways these two are used and implemented. Cloud computing may be implemented with Virtualization and in some cases without it as well. Both these provide on-demand utilization, optimized resources and scalability. However, the areas of differentiation include factors like self-provisioning, utility based billing and APIs.

    尽管虚拟化可能是云计算的基础,但是在使用和实现这两种方式方面存在许多差异。 云计算可以使用虚拟化来实现,在某些情况下也可以不使用它。 两者均提供按需利用,优化的资源和可伸缩性。 但是,差异化领域包括诸如自我配置,基于效用的计费和API之类的因素。

    To understand the actual difference between the two is not that difficult. Self- serving model is an essential characteristic of cloud computing, but it may or may not be so for Virtualization. Although in many cases there is self serving in Virtualization but it is not essential. However, in cloud computing it becomes important to deliver the resources as and when required which is its main feature.

    了解两者之间的实际差异并不难。 自助服务模型是云计算的基本特征,但对于虚拟化来说可能是,也可能不是。 尽管在许多情况下,虚拟化中都有自助服务,但这不是必需的。 但是,在云计算中,按需交付资源是其主要功能,这一点很重要。

    The main benefit of Virtualization is that reduces the complexities in traditional IT infrastructure. This also allows organizations to reduce their operating expenses to some extent. However, the businesses still have to have their own IT infrastructure and equipments and software as well.

    虚拟化的主要好处是可以降低传统IT基础架构的复杂性。 这也使组织可以在一定程度上减少其运营支出。 但是,企业仍然必须拥有自己的IT基础架构以及设备和软件。

    On the contrary, cloud computing allows you to do away with need of having such infrastructure and have the freedom to get resources on demand and thus reduces your capital investment.

    相反,云计算使您无需拥有这样的基础架构,而可以自由获取所需资源,从而减少了资本投资。

    What’s better?

    有什么更好的?

    Virtualization allows you to reduce your overhead costs, but it does not do away with the need to maintain hardware. Whereas, Cloud Computing has low upfront costs, provides resources on demand, the ongoing cost is also not high due to the pay per use model. And most importantly, it allows you to access your data from any location and thereby increasing your business efficiency.

    虚拟化可以减少开销,但并不能消除维护硬件的需求。 尽管云计算的前期成本低,可按需提供资源,但由于按使用付费模式,持续成本也不高。 最重要的是,它使您可以从任何位置访问数据,从而提高业务效率。

    翻译自: https://www.eukhost.com/blog/webhosting/is-cloud-computing-similar-to-virtualization-or-not/

    计算虚拟化与云计算

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  • 虚拟化与云计算期末复习

    千次阅读 2016-12-28 19:36:57
    虚拟化与云计算期末复习 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

    1.什么是云计算?

    =海量存储+规模计算。

    云计算是一种按使用量付费的模式,提供可用的,便捷的,按需的网络访问,进入可配置的资源池(包括服务器,存储,网络,应用程序,服务),这些资源能够快速提供,只需要投入少量的管理工作,或与服务商进行很少的交互。

    2.云计算的基本特征

    (1)按需,自服务:根基自己的实际需求请求云服务时间和容量,无需与云服务商进行交互。

    (2)泛在网络访问:云端服务通过互联网向客户提供。

    (3)资源池:大规模数据中心的计算,存储和网络资源。

    (4)快速弹性服务:云端服务内容可自动,快速满足客户的弹性请求增加或减少。

    (5)服务可计量:云服务提供商优化管理利用效率,并向客户按照一定的标准收费

    3.云计算的三种模式

    (1)软件即服务:用户直接使用云服务商提供的基于云基础设施上的应用程序。如Gmail

    (2)平台即服务:用户使用云服务商提供的工具和库创建开发云应用程序,如goole app

    (3)基础架构即服务:直接提供计算、存储、网络等基础计算资源,如阿里云

    4.云计算部署模型

    (1)公有云:云资源由云服务商所拥有,并允许公众使用。

    (2)私有云:云资源仅供单个组织内部成员使用,资源管理者可以是组织本身也可以是第三方。

    (3)社区云:通过对区域内部各种计算能力进行统一服务形式的整合,结合社区内的用户需求共性,实现面向区域用户需求的云计算服务模式。

    (4)混合云:融合了公有云和私有云,由于安全性和控制原因,并非所有企业信息都能放在公有云上,这样大部分应用云计算的企业将会使用混合云模式。

    5.SDN(software define networking)软件定义网络:

    SDNEmulex网络一种新型网络创新架构,是网络虚拟化的一种实现方式,其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来,从而实现了网络流量的灵活控制,使网络作为管道变得更加智能。

    SDNSoftware Defined Network)即软件定义网络,是一种网络设计理念,或者一种推倒重来的设计思想。只要网络硬件可以集中式软件管理,可编程化,控制转发层面分开,则可以认为这个网络是一个SDN网络。

    (1)实现了数据平面和控制平面的分离

    (2)提供了可控制数据平面的可编程接口

    (3)实现中心式控制和更高级的抽象能力,使得网络系统控制变得简单。

    6.多播排序

    先入先出排序:从同一发送方发出的多播消息以发送顺序被接收,不考虑不同发送方发出的多播消息的顺序,

    因果排序:存在因果关系的多播消息必须因果顺序被接收方交付,因果排序一定是先入先出排序。

    全序排序:所有节点按照相同顺序接收消息。

    7异步系统一致性问题

    异步系统的一致性问题是不可解的问题,因为异步系统中无法区分一个节点是发生了故障还是只是非常慢而已。

    (1)n个节点

    (2)每个节点p:

    输入变量Xp:初始化为0或者1

    输出变量Yp :仅被赋值一次,0或者1.

    (3)一致性问题,是否能设计分布式协议,最终使得:

    要么所有节点都设置其输出变量为0

    要么所有节点都设置其输出变量为1.

    8.为什么基于“推”的Gossip传播比基于的慢?

    在第r轮,K个临近节点

    P(r):第r轮未被感染的概率。

    基于拉的:P(r+1)=p(r)*p(r)^k=p^k+1(r+1)

    基于推的:P(r+1)=p(r)*(1-k/n)^n(1-p(r))

    很明显基于推的比基于了拉的收敛的慢,基于“推”的Gossip传播比基于的慢。

    9时间戳:

    Lamport时间戳:目的:为每个事件分配逻辑时间戳,时间戳满足先后顺序。(不能识别并发事件)

    Vector时间戳:每个处理节点使用整型向量时间戳。(遵循发生顺序,能识别并发事件)

    10.Paxos协议

    (1)多轮->每轮三阶段

    (2)广泛使用于异步系统

    (3)提供安全性和最终活性:

    安全:任何了俩个节点不会做出不同的决定,坏事不会发生

    最终活性:如果一切顺利一段时间后,很可能使各个节点最终达成一致。(不做保证,好事可能会最终发生)

    1. 每一轮都有计数id

    2. 不要求时间严格的同步

      如果你正处在第J轮,却收到第J+1轮的消息,那么放弃一切操作,直接进入第j+1轮,使用超时机制。

    3. 每轮被分为三个阶段(同样是异步)

      阶段一:选举:选取一个leaderid最大的超过一半节点ok)。

      阶段二:提案:leader多播一个提案,其他节点收到消息后确认。

      阶段三:决定:leader多播最终决定。

    11.hadoop调度问题:FIFO调度器和Fair调度器

    (1)FIFOhadoop默认的调度算法

    它支持5个优点等级,任务按照优先等级和提交时间顺序排序。第一步先选择最高等级的任务列表,第二步选择该列表下最早提交的任务。选择任务后将map任务调度到离目标最近的Datanode上。

    任务调度的目标位置:提高数据的本地行以减少通信时间。缺点是当出现大任务时短任务响应时间过慢。

    (2) Fair调度器 :设计动机是,在多用户共享的hadoop环境下,使得短任务也可以获得较快的响应时间。

    1. 任务分组形成pools

    2. 每个pools被分配一个最低资源分配量(按照一定的分配策略分配)

    3. 多余的资源被平均分配给各个资源pool

    新任务提交时,新到的任务被调度到空闲机器上。

    为保证每个任务都得到相应的资源,Fair调度器使用俩个计时器:

    Tmin:用于保证得到最小资源分配量

    Tfair : 用于保证得到公平资源分配量(Tmin<Tfair

    如果在时间Tmin到期之前不能得到最低资源分配量,则强制停止其他pool中的某任务。重新分配资源。

    强制停止任务时,如果在时间Tfair到期之前不能得到公平资源分配量。则强制停止更多任务,重新分配资源。

    强制停止任务时,一般选择超过资源分配额度的pool最后被提交执行的任务,以减少计算的浪费。

    Fair调度器的问题:严格的fair调度器的实现会降低数据本地行。同时因为reduce的任务需要等待map的输出结果才能开始运行,长时间的等待会导致资源的空闲,因此导致资源的浪费。

    12.FAT_TREE胖树

    http://images.cnitblog.com/blog/148485/201502/031119127186586.jpg

    三层:核心层 聚合层 服务器层

    俩种扩展网络拓扑规模的方法:1.增加层数2.增加每个交换机的端口数

    假设每个交换机96个端口

    则服务器数:48*48*96

    聚合层交换机数:48*2*96

    核心层交换机数:48*48*96/96

    13 GFS是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上,并提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。

      (假设与目标:

    硬件出错是正常而非异常,主要用于程序处理批量数据,而非与用户的小量和随机读写,需要存储大尺度的文件)

    http://hi.csdn.net/attachment/201006/12/0_1276351997du5N.gif

    GFS将整个系统的节点分为三类角色:Client(客户端)、Master(主服务器)和Chunk Server(数据块服务器)

    Client客户端:应用程序访问接口,与主服务器和数据块服务器通信。

    Master主服务器:管理节点,控制中枢,存储元数据

    ChunkServer数据块服务器:以普通linux文件的形式存储数据。

    实现机制:客户端首先访问Master节点,获取交互的chunk server信息,然后访问这些chunk server,完成数据存取工作。这种设计方法实现了控制流和数据流分离。

    Clientmaster之间只有控制流,而无数据流,极大的降低了Master的负载。

    Clientchunk server 之间直接传输数据流,同时由于文件被分成多个chunk 进行分布式存储,client可以同时访问多个chunk server ,从而使整个系统的i/o高度并行,系统整体性能得到提高。

    最小化主服务器参与度:

    数据传输和控制流分离,提高网络利用效率。

    数据块大小64mb大数据快能减少寻址开销;能保持较长时间的tcp连接通信,减少网络开销;减少主服务器上的元数据存储量。

    设计特点:

    1采用中心服务器模式

    2数据副本提高可靠性(默认3副本)

    3用户态下实现、

    4只提供专用接口

    publicvoid map(Object key, Text value, Context context) throws IOException,InterruptedException {

                StringTokenizer stk = newStringTokenizer(value.toString(),delimiters);

                while(stk.hasMoreTokens()){

                    String e =stk.nextToken().trim().toLowerCase();

                    if(stopWords.contains(e) ==false){

                        context.write(newText(e),new IntWritable(1));

                    }

                }

     

            }

    publicvoid reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)throws IOException, InterruptedException {

                int sum = 0;

                for(IntWritable e : values){

                    sum += e.get();

                }

                context.write(key, newIntWritable(sum));

     

            }

    packageorg.jediael.hadoopdemo.wordcount; 

     

    importjava.io.IOException; 

    importjava.util.StringTokenizer; 

     

    importorg.apache.hadoop.conf.Configuration; 

    importorg.apache.hadoop.fs.Path; 

    importorg.apache.hadoop.io.IntWritable; 

    importorg.apache.hadoop.io.LongWritable; 

    importorg.apache.hadoop.io.Text; 

    importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job; 

    importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 

    importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; 

    importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 

    importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; 

    importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 

    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; 

     

    publicclass WordCount { 

     

        public static class WordCountMapextends 

                Mapper<LongWritable, Text, Text,IntWritable> { 

     

            private final IntWritable one = newIntWritable(1); 

            private Text word = new Text(); 

     

            public void map(LongWritable key, Textvalue, Context context) 

                    throws IOException,InterruptedException { 

                String line =value.toString(); 

                StringTokenizer token = newStringTokenizer(line); 

                while (token.hasMoreTokens()){ 

                   word.set(token.nextToken()); 

                    context.write(word, one); 

                } 

            } 

        } 

     

        public static class WordCountReduceextends 

                Reducer<Text, IntWritable, Text,IntWritable> { 

     

            public void reduce(Text key,Iterable<IntWritable> values, 

                    Context context) throwsIOException, InterruptedException { 

                int sum = 0; 

                for (IntWritable val : values){ 

                    sum += val.get(); 

                } 

                context.write(key, newIntWritable(sum)); 

            } 

        } 

     

        public static void main(String[] args)throws Exception { 

            Configuration conf = newConfiguration(); 

            Job job = new Job(conf); 

           job.setJarByClass(WordCount.class); 

           job.setJobName("wordcount"); 

     

            job.setOutputKeyClass(Text.class); 

           job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 

     

           job.setMapperClass(WordCountMap.class); 

           job.setReducerClass(WordCountReduce.class); 

     

           job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); 

           job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); 

     

            FileInputFormat.addInputPath(job, newPath(args[0])); 

            FileOutputFormat.setOutputPath(job, newPath(args[1])); 

     

            job.waitForCompletion(true); 

        } 

    } 

    


    
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  • 虚拟化与云计算》笔记(一)

    千次阅读 2017-04-08 12:12:40
    第一章数据中心的构建管理   数据中心按可用性的不同可分为四个等级(tier): 第一等级被称作基础级(basic site infrastructure),该级别的数据包中心没有冗余设备(包括计算和存储),所有设备由一整套...
  •  服务器虚拟化实质是对硬件资源的虚拟化:CPU、内存、设备I/O。此外,为了实现更好的动态资源整合,当前的服务器虚拟化大多支持虚拟机的实时迁移。 1. CPU虚拟化  CPU虚拟化技术把物理CPU抽象成虚拟CPU,任意...
  • 虚拟化云计算

    2010-12-08 20:28:00
    虚拟化云计算的基石,一方面是通过虚拟化可以解决数据中心资源的整合问题,在整合过程中对计算,存储等各种资源进行标准化;另一方面是通过虚拟化将资源切割为更小的可以更好调度的资源单位,以达到调度过程中充分...
  • 原标题:虚拟化云计算有什么关系?| 知道腾讯安全联合实验室知乎问答专栏——【知道】 提问来源 知乎:虚拟化与云计算有什么区别?著名的“二八定律”告诉我们,同一系统框架内,起到关键作用的部分只占20%。比如...
  • 摘要:蒋清野将虚拟化云计算与开源描述的十分到位,随着云计算的发展,虚拟化和开源成为其重要的支撑。关于HP为什么执意推出OpenStack云服务,Oracle对云计算的态度为何180度转变,如何选择云服务商,蒋清野都给出...
  • 我想,希望能搞清楚这两个概念及它们之间关系的人不会少,例如,我在2008年底教育信息存储暨校园下一代数据中心建设应用大会上试着以“云计算虚拟化、海量单增信息系统”为题讲过,2009年1月在北京大学深圳研究...
  • 虚拟化就是云计算,这个说法很早就有,尤其商业厂商, vmware,微软,都是把以前叫虚拟化的产品,改名为云计算。    其实某种意义上,也对,虚拟化云计算的初级阶段。对于企业来说,虚拟化,其实就已经能完全...
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空空如也

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虚拟化与云计算的关系