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另外網站虛擬化●台大醫院醫療資訊系統管理再進化也說明：一、本院採用VMware 產品及技術，建置應用程式虛擬平台。VMware 產品主要. 有2 種：. (一)VMware vSphere Server：安裝於實體伺服器上，該伺服器稱為 ...

國立中山大學 資訊管理學系研究所 陳嘉玫所指導 林玫妏的 OpenStack Hadoop Cluster 系統架構分析之探討 （2020），提出intel虛擬化技術缺點關鍵因素是什麼，來自於HDFS、s3a、CephFS、Hadoop、Ceph、Sahara、OpenStack。

而第二篇論文國立清華大學 資訊系統與應用研究所 周志遠所指導 薩亞吉的 在虛擬資料中心處理時變工作量的資源管理方法 （2020），提出因為有 分佈式計算、調度算法、優化問題、資源管理、算法設計、網絡功能虛擬化的重點而找出了 intel虛擬化技術缺點的解答。

最後網站夢想動畫導入QNAP TVS-682 提升整體工作效率(CHT)則補充：過去，夢想動畫也曾因公司網路架構及製作設備效能不足，導致製作團隊進度延宕。TVS-682 本身具備的10GbE 擴充應用和SSD 快取 技術 ，不僅改善原本大檔傳輸的 缺點 ，也讓夢想 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了intel虛擬化技術缺點，大家也想知道這些：

OpenStack Hadoop Cluster 系統架構分析之探討

為了解決intel虛擬化技術缺點的問題，作者林玫妏 這樣論述：

目前許多企業或是研究單位以 OpenStack 為雲端基礎架構建立私有雲，達成資源有效利用，並且讓租戶自我服務及自動化佈署所需要的雲服務資源。在實際運行面上企業與研究單位在導入與建置私有雲時會遇到一些阻礙，最為常見的問題為『IT 管理人員建置、管理雲服務的技術能力』與『建置私有雲服務的預算限制和成本考量』為兩大原因。IT 管理人員除了規劃系統架構外也需要了解該架構的優缺點以及適用的情境、規模大小、未來的可延展性與系統可靠性，因此 IT 管理人員需要精進技術能力與花時間實驗進行各種新技術的研究。但 IT 管理人員需要管理組織現有設備與系統高可用性，實際難在有限時間內分析各個不同系統架構的優劣，

並同時兼顧建置系統的預算限制和成本考量。因此本研究主要針對設計幾個不同的雲端運算架構建置 Hadoop Cluster 進行測試，針對所提出之架構進行效能評估與比較分析：• 不同的 OpenStack 架構環境中建立出來的 Hadoop Cluster 系統架構效能優劣。• 驗證目前技術巨量資料系統架構介接外部軟體式儲存裝置作為運算磁碟效能是否仍是不佳的。• 分析不同的雲端運算架構，針對這些架構進行效能比較，並且彙整研究過程遭遇的問題，提供建議企業與研究單位在實際企業導入雲端服務時的建置規模、使用情境，並且分析未來可能會遇到的瓶頸。雖然在技術文獻測試報告中提出巨量資料搭配不同儲存裝置的測試結果

，但針對實際運行面及企業管理決策面上仍會有欠缺綜合面向的分析。因此本研究除了針對不同架構進行效能測試效能之外，也會依據不同架構分析優劣、部署時遇到的問題及評估未來可能的瓶頸，提供管理人員或是研究單位在除了重視效能外，還需要針對管理面、風險面進行綜合評估參考。在未來可以管理、設備經費、雲端架構上得到一個平衡點，達成雙贏的局面。

在虛擬資料中心處理時變工作量的資源管理方法

為了解決intel虛擬化技術缺點的問題，作者薩亞吉 這樣論述：

現代虛擬化數據中心通常依靠虛擬機（VM）遷移將工作負載整合到一台機器上以節省能源。但是虛擬機遷移有很多缺點，包括性能下降、服務中斷等。因此，當遷移發生時，使用整合感知調度方法來最小化開銷是微不足道的。如果工作負載隨時間變化，即隨時間變化的工作負載，則手頭的問題變得更具挑戰性。隨著工作負載需求的變化，需要一個編排器來相應地管理資源。在本論文中，我為虛擬化數據中心中隨時間變化的工作負載提出了各種資源編排技術。我已經在兩種不同類型的系統上實現了這種方法：(i) 批處理系統和 (ii) 網絡功能虛擬化 (NFV)。 我將論文分為三部分進行研究：（i）CAMIRA是一種可感知合併的調度算法，可主動避免

VM遷移；（ii）MIRAGE是一種使用遺傳算法將VM遷移減至最少的VM放置策略 (iii)REAP 是一種重新配置感知編排技術，適用於虛擬化數據中心中具有時變工作負載的網絡功能虛擬化。在CAMIRA中，我們的結果表明，利用VM整合決策的先驗知識，我們的調度算法將遷移數量顯著減少了37％-46％，從而提高了系統性能，同時減少了網絡帶寬消耗並縮短了作業執行時間。在 MIRAGE 中，我們展示了同樣的問題可以表述為整數線性規劃（ILP）問題，並且可以通過遺傳算法找到接近最優的解決方案。 在 REAP 中，我們研究了各種重新配置策略，通過在 NFV 佈局問題中設計模型來製定其成本，ILP 和啟發式解

決方案。在我們的評估中，我們觀察到能源和重新配置成本降低了 60% 和 25%，我們分析了每種重新配置方法的成本降低，以驗證我們啟發式算法的設計。

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