伺服器虛擬化的優點與缺點的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

虛擬化與網路存儲技術

為了解決伺服器虛擬化的優點與缺點的問題，作者顧軍林徐義晗 這樣論述：

本書較為全面地介紹了虛擬化技術、Qemu-KVM、Libvirt、Virt-Manager、網路虛擬化、傳統的存儲技術（RAID、LVM、NFS、ISCSI）、常見的分散式存儲（HDFS、GlusterFS、Lustre、MooseFS、Ceph）、Docker技術。除第1章外，每章都配有詳細的實驗案例，內容設計豐富，便於讀者理解和掌握。 顧軍林，男，1982年9月生，淮安資訊職業技術學院學科帶頭人，研究方向：雲計算與虛擬化、大資料開發。近年來發表中文核心論文2篇，主持和參與省級科研專案2項，市級專案2項，校級項目多項；發明專利1項，實用專利2項，軟體著作權多項。2017、

2018連續2年獲得全國職業技能大賽優秀指導教師，指導的學生連續2年獲得江蘇省賽及全國職業技能大賽國賽一等獎。指導多名學生在全國藍橋杯軟體大賽中獲獎。 第1章　虛擬化技術　1 1．1　虛擬化技術分類　1 1．1．1　CPU虛擬化　2 1．1．2　伺服器虛擬化　3 1．1．3　存儲虛擬化　5 1．1．4　網路虛擬化　6 1．1．5　應用虛擬化　7 1．2　Xen虛擬化技術簡介　7 1．2．1　Xen的歷史　7 1．2．2　Xen功能概覽　8 1．2．3　Xen虛擬化技術的優點　9 1．2．4　Xen虛擬化技術的缺點　9 1．3　KVM虛擬化技術簡介　9 1．3．1　KVM的歷史

　9 1．3．2　KVM功能概覽　10 1．3．3　KVM的優勢　11 1．3．4　KVM虛擬化技術的未來　11 1．4　Red Hat RHEV虛擬化系統簡介　12 1．4．1　RHEV簡介　12 1．4．2　RHEV支援的功能　12 1．4．3　RHEV與KVM的區別　12 1．4．4　RHEV的組成　13 1．4．5　RHEV架構　14 1．4．6　RHEV中的資源　15 1．4．7　RHEV虛擬化技術的優點　16 1．4．8　RHEV虛擬化技術的缺點　16 1．5　其他虛擬化技術介紹　16 1．5．1　VMware　16 1．5．2　VirtualBox　17 1．5．3　Hyper-

V　17 1．6　本章小結　18 第２章　Qemu-KVM　19 2．1　KVM原理簡介　19 2．1．1　KVM工作流程　19 2．1．2　KVM架構　19 2．1．3　KVM模組　21 2．2　Qemu原理介紹　22 2．2．1　Qemu架構　22 2．2．2　Qemu模組　22 2．2．3　Qemu的3種運行模式　23 2．2．4　Qemu的特點　23 2．3　KVM和Qemu的關係　24 2．4　Qemu工具介紹　25 2．4．1　Qemu-img　25 2．4．2　Qemu-KVM　28 2．4．3　Qemu-GA　31 2．4．4　Qemu-IO　31 2．4．5　Qemu-NB

D　31 2．5　Qemu支援的硬碟格式介紹　32 【實驗1】　Qemu-KVM虛擬化環境搭建　33 【實驗2】　Qemu-img生產虛擬機器硬碟　41 【實驗3】　Qemu-KVM命令創建虛擬機器　41 2．6　本章小結　45 第3章　Libvirt　46 3．1　Libvirt簡介　46 3．2　Libvirt簡單架構原理介紹　47 3．2．1　Libvirt架構　47 3．2．2　Libvirt運行原理　48 3．3　Libvirt API介紹　49 3．3．1　Libvirt API簡介　49 3．3．2　與Hypervisor建立連接　51 3．4　Libvirt工具集介紹　54

3．4．1　Libvirt安裝　54 3．4．2　Libvirt的配置　56 3．4．3　Libvirtd的使用　58 3．4．4　Virsh　59 3．5　Libvirt XML設定檔介紹　62 3．5．1　客戶機XML設定檔格式示例　62 3．5．2　CPU、記憶體、啟動順序等基本配置　65 3．5．3　網路的配置　67 3．5．4　存儲的配置　69 3．5．5　其他配置簡介　70 【實驗4】　使用virsh創建虛擬機器　72 【實驗5】　virsh命令列工具虛擬機器的管理　78 【實驗6】　virsh命令列工具網路的管理　81 【實驗7】　virsh命令列工具存儲池的管理　88 【實驗8

】　virsh命令列工具存儲卷的管理　92 3．6　本章小結　95 第4章　Virt-Manager　96 4．1　Virt-Manager簡介　96 4．2　Virt-Manager安裝　97 4．2．1　環境準備　97 4．2．2　檢查Qemu-KVM、Libvirt服務　97 4．2．3　檢查VNC服務的運行　97 4．2．4　安裝Virt-Manager　98 4．3　Virt-Manager使用介紹　98 4．3．1　打開Virt-Manager　98 4．3．2　連接至遠端Virt-Manager　99 4．4　WebVirtMgr介紹　101 4．4．1　WebVirtMgr管

理平臺介紹　101 4．4．2　WebVirtMgr的主要功能　101 【實驗9】　使用Virt-Install安裝虛擬機器並使用Virt-Viewer連接桌面　102 【實驗10】　使用Virt-Manager創建虛擬機器（在KVM上安裝CentOS 7虛擬機器）　105 【實驗11】　使用Virt-Manager管理存儲和網路　109 【實驗12】　WebVirtMgr安裝　123 【實驗13】　WebVirtMgr使用　123 4．5　本章小節　124 第5章　網路虛擬化　125 5．1　網路虛擬化的驅動力與關鍵需求　125 5．1．1　網路虛擬化的驅動力　125 5．1．2　網路虛擬

化的關鍵需求　126 5．1．3　軟體定義網路SDN　127 5．2　軟體Overlay SDN網路，L2/L3網路　128 5．2．1　Open vSwitch　128 5．2．2　Overlay L2/L3資料流程　129 5．3　硬體Underlay SDN網路　130 5．4　軟體化L4～L7網路功能　131 5．4．1　L4～L7網路功能　131 5．4．2　OpenStack Neutron的L4～L7控制面　132 5．5　網路虛擬化端到端解決方案　132 5．5．1　端到端關鍵需求　132 5．5．2　端到端解決方案　133 【實驗14】　Open vSwitch安裝部署　13

3 【實驗15】　Net Namespace綜合實驗　138 【實驗16】　OVS創建VLAN虛擬二層環境　141 【實驗17】　OVS創建GRE隧道網路　146 【實驗18】　Brctl搭建Linux橋接器　150 5．6　本章小結　151 第6章　傳統的存儲技術　152 6．1　傳統存儲技術的分類　152 6．1．1　概述　152 6．1．2　存儲區域網路　152 6．2　硬碟結構及介面介紹　155 6．2．1　硬碟結構　155 6．2．2　硬碟的讀寫　156 6．2．3　硬碟介面　157 6．3　RAID技術介紹　160 6．3．1　RAID基礎知識　160 6．3．2　RAID的實現

方案　161 6．3．3　RAID技術術語　161 6．4　RAID技術的特點　163 【實驗19】　mdadm工具創建軟體RAID　170 6．5　硬碟與分區　178 6．5．1　硬碟分區概述　178 6．5．2　Linux的分區規定　178 6．5．3　Linux檔案系統類型簡介　180 【實驗20】　硬碟的分區及格式化　181 6．6　邏輯卷技術介紹　186 【實驗21】　邏輯卷組及邏輯卷的管理　187 【實驗22】　搭建NFS伺服器　193 【實驗23】　搭建ISCSI環境　194 6．7　本章小結　195 第7章　常見的分散式存儲　196 7．1　分散式系統介紹　196 7．2　H

DFS分散式存儲　197 7．2．1　HDFS架構　197 7．2．2　HDFS如何讀數據　199 7．2．3　HDFS如何寫資料　200 【實驗24】　HDFS搭建和使用　201 7．3　GlusterFS分散式存儲　209 7．3．1　GlusterFS系統概述　209 7．3．2　GlusterFS架構　210 【實驗25】　GlusterFS搭建和使用　212 7．4　Lustre分散式存儲　217 7．4．1　Lustre架構　217 7．4．2　Lustre I/O特點　218 7．4．3　Lustre讀寫數據　219 【實驗26】　Lustre搭建和使用　220 7．5　Moos

eFS分散式存儲　225 7．5．1　MooseFS架構　225 7．5．2　MooseFS讀寫數據　226 【實驗27】　MooseFS搭建和使用　227 7．6　Ceph分散式存儲　228 7．6．1　Ceph架構　228 7．6．2　Ceph讀寫數據　229 7．6．3　Ceph用戶端　230 【實驗28】　Ceph搭建和使用　230 7．7　本章小結　231 第8章　Docker技術　232 8．1　Docker的基本原理　232 8．1．1　Docker的起源　232 8．1．2　Docker引擎　232 8．1．3　Docker的核心概念　233 【實驗29】　Docker安裝部

署　235 【實驗30】　Docker命令列操作　239 8．2　Dockerfile　247 8．2．1　Dockerfile簡介　247 8．2．2　Dockerfile指令詳解　247 【實驗31】　Dockerfile創建PHP鏡像　250 8．3　Docker Registry　257 8．3．1　Docker倉庫簡介　257 8．3．2　私有倉庫　257 【實驗32】　Docker Registry的搭建和使用　258 8．4　Kubernetes容器雲　263 8．4．1　Kubernetes簡介　263 8．4．2　Kubernetes的核心概念　264 8．4．3　Kuber

netes架構　264 【實驗33】　Kubernetes搭建和使用　265 8．5　本章小結　266

高性能計算系統與大資料分析

為了解決伺服器虛擬化的優點與缺點的問題，作者（印）佩瑟魯·拉吉（印）阿諾帕馬·拉曼（印）德維亞·納加拉傑（印）悉達多· 這樣論述：

大資料時代，資料的規模、速度、範圍和結構對計算、存儲和網路基礎設施提出了更高的要求，如何構建更加高效的基礎設施對於獲得良好的大資料分析結果至關重要。本書從大資料分析中對高性能技術的需求講起，分析了進行高性能大資料分析需要的網路基礎設施、存儲基礎設施，如何使用高性能計算進行即時分析，高性能計算範型，大資料分析中的高性能集成系統、資料庫和資料倉庫，高性能大資料分析的視覺化等內容。 譯者序 序 前言 第1章 IT領域的變革以及未來趨勢1 1.1 引言1 1.2 新興的IT趨勢1 1.3 數位化實體的實現與發展4 1.4 物聯網/萬物互聯5 1.5 對社交媒體網站的廣泛採用7 1

.6 預測性、規範性、個性化分析時代7 1.7 用於大資料及分析的Apache Hadoop11 1.8 大數據、大洞見、大動作13 1.9 結論15 1.10 習題15 第2章 大資料/快速資料分析中的高性能技術16 2.1 引言16 2.2 大資料分析學科的出現17 2.3 大資料的戰略意義18 2.4 大資料分析的挑戰19 2.5 高性能計算範型19 2.6 通過並行實現高性能的方法21 2.7 集群計算22 2.8 網格計算24 2.9 雲計算27 2.10 異構計算29 2.11 用於高性能計算的大型機31 2.12 用於大資料分析的超級計算32 2.13 用於大資料分析的設備32

2.13.1 用於大規模資料分析的資料倉庫設備33 2.13.2 in-memory大資料分析35 2.13.3 大資料的in-database處理37 2.13.4 基於Hadoop的大資料設備38 2.13.5 高性能大數據存放裝置41 2.14 結論42 2.15 習題42 參考文獻43 第3章 大資料與快速資料分析對高性能計算的渴望44 3.1 引言44 3.2 重新審視大資料分析範型45 3.3 大資料和快速資料的含義47 3.4 用於精確、預測性、規範性洞見的新興資料來源48 3.5 大資料分析為何不俗50 3.6 傳統的和新一代的資料分析案例研究51 3.7 為何採用基於雲的

大資料分析55 3.8 大資料分析：主要處理步驟57 3.9 即時分析58 3.10 流分析62 3.11 感測器分析63 3.11.1 大資料分析與高性能計算的同步：附加價值63 3.12 結論64 3.13 習題64 第4章 高性能大資料分析的網路基礎設施65 4.1 引言65 4.2 當前網路基礎設施的局限66 4.3 高性能大資料分析網路基礎設施的設計方法68 4.3.1 網路虛擬化68 4.3.2 軟體定義網路76 4.3.3 網路功能虛擬化78 4.4 用於傳輸大資料的廣域網路優化79 4.5 結論81 4.6 習題81 參考文獻81 第5章 高性能大資料分析的存儲基礎設施82

5.1 引言82 5.2 直連式存儲83 5.2.1 DAS的缺點84 5.3 存儲區域網路85 5.3.1 塊級訪問85 5.3.2 檔級訪問85 5.3.3 對象級訪問85 5.4 保存大資料的存儲基礎設施需求86 5.5 光纖通道存儲區域網路87 5.6 互聯網協定存儲區域網路88 5.6.1 乙太網光纖通道88 5.7 網路附屬存儲89 5.8 用於高性能大資料分析的流行檔案系統89 5.8.1 Google檔案系統89 5.8.2 Hadoop分散式檔案系統91 5.8.3 Panasas92 5.8.4 Luster檔案系統94 5.9 雲存儲簡介96 5.9.1 雲存儲系統的架

構模型96 5.9.2 存儲虛擬化98 5.9.3 雲存儲中使用的存儲優化技術100 5.9.4 雲存儲的優點101 5.10 結論101 5.11 習題101 參考文獻102 進一步閱讀102 第6章 使用高性能計算進行即時分析103 6.1 引言103 6.2 支援即時分析的技術103 6.2.1 in-memory處理103 6.2.2 in-database分析105 6.3 大規模線上分析106 6.4 通用並行檔案系統107 6.4.1 GPFS用例107 6.5 GPFS客戶案例研究111 6.5.1 廣播公司：VRT111 6.5.2 石油公司從Lustre遷移到GPFS11

3 6.6 GPFS：關鍵的區別113 6.6.1 基於GPFS的解決方案114 6.7 機器資料分析114 6.7.1 Splunk114 6.8 運營分析115 6.8.1 運營分析中的技術115 6.8.2 用例以及運營分析產品116 6.8.3 其他IBM運營分析產品117 6.9 結論117 6.10 習題118 第7章 高性能計算範型119 7.1 引言119 7.2 為何還需要大型機119 7.3 大型機中HPC是如何演化的120 7.3.1 成本：HPC的一個重要因素120 7.3.2 雲計算中的集中式HPC120 7.3.3 集中式HPC的要求121 7.4 HPC遠端模擬

121 7.5 使用HPC的大型機解決方案121 7.5.1 智能大型機網格121 7.5.2 IMG的工作原理122 7.5.3 IMG架構122 7.6 架構模型125 7.6.1 具有共用磁片的存儲伺服器125 7.6.2 沒有共用磁片的存儲伺服器125 7.6.3 無存儲伺服器的通信網路125 7.7 對稱多處理126 7.7.1 什麼是SMP126 7.7.2 SMP與集群方法126 7.7.3 SMP是否真的重要126 7.7.4 執行緒模型127 7.7.5 NumaConnect技術127 7.8 用於HPC的虛擬化127 7.9 大型機方面的創新127 7.10 FICON大

型機介面128 7.11 大型機對手機的支持129 7.12 Windows高性能計算129 7.13 結論130 7.14 習題131 第8章 in-database處理與in-memory分析132 8.1 引言132 8.1.1 分析工作負載與事務工作負載的對比132 8.1.2 分析工作負載的演化133 8.1.3 傳統分析平臺135 8.2 in-database分析135 8.2.1 架構137 8.2.2 優點和局限138 8.2.3 代表性的系統138 8.3 in-memory分析140 8.3.1 架構141 8.3.2 優點和局限142 8.3.3 代表性的系統142

8.4 分析設備145 8.4.1 Oracle Exalytics145 8.4.2 IBM Netezza145 8.5 結論147 8.6 習題147 參考文獻148 進一步閱讀148 第9章 大資料/快速資料分析中的高性能集成系統、資料庫和資料倉庫149 9.1 引言149 9.2 下一代IT基礎設施和平臺的關鍵特徵150 9.3 用於大

動態隨機存取記憶體需求、價格與營收預測

為了解決伺服器虛擬化的優點與缺點的問題，作者陳新弘 這樣論述：

動態隨機存取記憶體（DRAM）是一種重要的不可替代的記憶體存取元件，可用於許多消費電子產品，如智慧型手機和電腦。過去，由於電腦時代（1977-2000）和手機時代（2000-2015）對記憶體存取的需求強烈，記憶體存取技術發展迅速，可穿戴設備時代（2015~）正在推動記憶體存取的新應用在新領域，如智慧手錶和智慧汽車。由於DRAM的需求強勁增長，公司在擴大容量和推進技術方面投入了大量資金。但由於產能規劃中的錯誤決定導致供需失衡，這使得價格急劇上升和下降。這意味著產能規劃不僅可以由決定內部資源約束還需要考慮外部市場趨勢。基於以上原因，本研究結合時間序列模型和遞歸神經網絡來考慮外部市場趨勢，例如在

記憶體存取中使用DRAM的產品。該研究還解決了以下DRAM行業的問題：（1）基於預測消費電子產品需求所需的DRAM芯片需求量，（2）全球消費電子產品出貨量和DRAM芯片出貨量用於預測DRAM價格，（3）需求DRAM芯片，DRAM價格用於建立公司的財務估算模型（4）需求DRAM芯片，DRAM價格和競爭公司的收入用於敏感性分析，以找出公司營收的關鍵變數。