VMware替代 | ZStack三重保障实现从无缝迁移到无忧迁移

一、Zstack基础知识(ZCCT云计算认证) 1.什么是云? 按照美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:是一种按需交付的资源模式,通过便捷、按需的网络被快速访问 ,客户只需投入很少的管理工作。 2.公有云、私有云、混合云有什么特点? 公有云:由云服务商统一建设,面向任何网络用户提供。 特点 :初期投入低,弹性灵活。 私有云: 构建在企业自身数据中心内,面向企业内部用户,提供服务。 特点:数据安全性高,IT基础架构可控制能力强。 缺点 :投入比较大(物力,人力),要求运维人员有较高的水平。 混合云 既在数据中心内部建设了私有云,又使用了公有云服务。 阅读详情

云轴科技ZStack将以连载方式介绍VMware替代方案详情、产品功能对比、产品技术特征、行业落地实践等,便于企业用户参考。

企业用户在实现对VMware的替代时,必然需要考虑迁移过程,即将现有业务从VMware环境迁移到新平台。迁移项目的首要关注点是如何实现“无感”的稳定切换,即“无缝迁移”。然而,VMware迁移远不止于迁移操作本身,通常需要在整体规划的基础上,分步骤、分业务逐步推进,因此,企业用户真正的需求是“无忧迁移”。

Gartner在相关报告中也指出技术决策者在VMware替代迁移时需要综合考量,包括评估新平台的服务成本、大规模迁移服务能力、拥有的迁移工具、过往的迁移案例、新平台支持面向未来的业务发展能力等众多要素。

那么,什么才叫“无忧迁移”?

一、“无忧迁移”三重整体保障

ZStack综合以往30多个国家和地区的企业用户VMware替代需求,以及1000+VMware替代案例的实战经验,认为从“无缝迁移”到“无忧迁移”是企业用户VMware替代迁移的新范式。如果说无缝迁移关注的是迁移项目本身的平稳进行,那么无忧迁移则需要覆盖从迁移规划、产品能力到实施能力的三重整体保障:

首先,新平台企业要能够根据复杂的数据中心环境和具体业务需求,为用户制定整体迁移方案,不仅具备经过实践验证的成熟、丰富的迁移规划能力,还需要有大量的VMware替代成功经验。

其次,新平台除了在功能上能够匹配VMware相关平台之外,还应满足大规模迁移和长期发展的需求。如具备对VMware环境的统一纳管能力,便于企业分阶段、逐步实现迁移;还应具备高弹性和大规模迁移部署能力,以支撑企业未来业务的快速增长。同时,平台需支持多种GPU资源,作为AI Infra的重要组成,以承载企业不断增长的AI应用需求。

第三,在具体的迁移实施过程中,新平台应配备完善的迁移工具,能够在不影响业务连续性的前提下实现热迁移,并且支持无代理迁移,做到对客户业务完全无侵入。

综合以上能力,才能为企业用户实现从VMware到新平台的真正“无忧迁移”。

二、“无忧迁移”规划保障:五步迁移法

从传统的VMware虚拟化平台迁移至新平台,是一项复杂的系统性工程,不仅涉及技术层面的挑战,更关乎业务的连续性与未来的发展。Gartner就指出,从VMware服务器虚拟化平台进⾏⼤规模迁移,需要投⼊⼤量精⼒、承担项⽬成本和应对随之⽽来的业务⻛险,耗时可能⻓达18到48个⽉。因此,一个历经市场检验的科学迁移分期规划至关重要。ZStack凭借丰富的实践经验,为用户提供了一套完整的“五步迁移法”,覆盖从前期准备到后期运维的全生命周期。

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(ZStack替代VMware迁移分期规划路线)

1、 前期调研:全面客户基础环境信息收集

在迁移工作启动前,ZStack专业团队会对客户现有IT基础环境进行深入调研与梳理,涵盖硬件配置、网络架构、存储分布、虚拟化平台版本、VM资源分配、关键应用实例等信息。通过自动化采集与访谈结合,确保迁移目标对象、依赖关系及特殊需求被准确掌握,为后续环节夯实数据基础。

2、业务评估:应用关联分析与迁移可行性评估

ZStack充分理解业务系统的复杂性,以及虚拟机承载的应用、数据库、服务间的通信关系进行梳理,识别跨主机、跨网络的流量瓶颈及高可用需求。同时,基于实际业务和运维要求,结合迁移窗口、停机容忍度、性能基线,评估整体迁移的可行性与业务连续性保障措施,为每类业务制定差异化迁移优先级和策略。

3、 方案规划:制定迁移与风险防范计划

在充分调研和评估基础上,ZStack为企业用户量身定制迁移方案,包括新平台架构设计、迁移工具和流程选型、资源调整计划、迁移批次划分和时间表制定。与此同时,建立全面的风险防范机制,针对可能出现的网络中断、数据丢失、依赖异常、性能回退等问题,制定应急预案和快速恢复流程,确保迁移可控可追溯。

4、实施迁移:环境搭建与安全割接

具体迁移阶段,ZStack协助企业用户搭建目标环境,不仅实现新平台可用,还充分模拟实际业务场景,进行迁移测试与压力演练。利用自动化迁移工具ZMigrate,实现热迁移和无代理迁移,减低业务中断时间,保障生产环境平稳过渡。

5、后期管理:统一运维与持续优化

迁移完成后,ZStack帮助企业用户实现对VMware原有环境及新虚拟化平台的统一运维管理,对于全面替代VMware场景,ZStack支持包括业务效果评估、运维流程交接、培训及持续优化,确保新平台稳定运行,提升资源利用率与管理效率。

凭借“五步迁移法”的系统化规划与协同执行,ZStack为企业用户提供从前期调研到后期管理贯穿全生命周期的迁移解决方案,有效支撑企业用户从VMware向新平台的无缝切换及业务创新升级。

此外,ZStack拥有丰富的VMware替代实践经验,已经服务全球30+国家和地区,拥有1000+VMware替代成功案例,涉及金融、政府、运营商、教育、医疗、能源、制造、交通等行业。

三、“无忧迁移”产品能力保障

基于ZStack的1000+VMware替代案例来看,涉及迁移的产品能力中,企业用户最关注的三大能力保障包括:VMware纳管能力,高弹性部署能力(从最小部署到大规模部署),对AI支撑能力。

1、ZStack产品能力:VMware纳管

一些重度用户现有的IT环境往往高度依赖VMware,涉及大量虚拟机和复杂的业务系统。具备对VMware环境的统一纳管能力,使企业能够在迁移过程中分阶段、逐步推进,无需“一步到位”大迁移,从而大大降低了技术风险和迁移成本。

除了在VMware替代迁移过程中便于逐步推进之外,统一纳管的价值还在于实现集中化管理,显著提升运维效率。通过将所有虚拟机资源纳入同一个管理界面,可以统一进行监控、操作、权限分配和日志审计。运维人员无需频繁在不同虚拟化平台之间切换,极大降低了操作复杂度和出错率,确保迁移过程中及迁移后新旧系统的稳定性和性能表现可预期。

ZStack Cloud还具备VMware纳管模块,可以将VMware vCenter环境的虚拟机集群有效纳入统一管理。通过将VMware集群和ZStack原生集群整合为一个混合虚拟化资源池,ZStack在统一控制台内实现了对异构虚拟化环境(VMware + ZStack原生)的集中监控、基础运维和资源协同整合,大大提升了虚拟化管理的智能化和灵活性,为企业顺利迁移和长期发展提供了坚实支撑。

2、ZStack产品能力:高弹性部署

高弹性是指新平台能够支持从最小规模起步,并灵活扩展到大规模部署。这种能力对于VMware迁移过程具有重要意义,不仅降低了初始投入和迁移风险,也便于企业用户根据实际业务需求和资源消耗灵活调整迁移计划,使整个迁移过程更加平滑高效。

ZStack ZSphere虚拟化平台和ZStack Cloud云平台具备单集群从1台服务器到1000台服务器的高弹性部署能力,便于企业在初期可以选择以极小规模试点,实现低风险启动和技术验证,随着业务发展和迁移进程推进,再逐步扩展至更多资源和服务器,最终实现大规模VMware替代部署。

在VMware替代的大规模部署案例方面,Gartner对“大规模”有明确的数量界定,通常指涵盖大量虚拟化工作负载的迁移,涉及2000台以上虚拟机和/或超过100台服务器的替代迁移。ZStack典型用户中,北美第二大电商SHEIN(希音)就成功实施了上百台服务器规模的VMware替代迁移,充分验证了ZStack支持大规模迁移和高弹性部署的能力。

3、ZStack产品能力:面未来的一体化平台

企业用户之所以迁出VMware,除了成本因素之外,也需要迁移的新平台并非只是简单的平移,而是一次面向未来的架构升级。随着AI应用在行业中的快速渗透落地,虚拟机已经不能完全满足业务需求,构建“虚拟机+裸金属+容器”的一体化平台可以满足更多类型的工作负载,从而更好满足高性能和AI应用场景。

为此ZStack ZSphere虚拟化平台和ZStack Cloud云平台除了可以支持多种CPU+GPU架构外,皆可构建“虚拟机+裸金属+容器”一体化,打破传统虚拟化边界,将算力管理延伸至裸金属服务器和容器环境。这一能力使得企业无需额外部署裸金属和容器管理平台,即可统筹虚拟机、物理机和容器资源。

“虚拟机+裸金属”架构组合正在成为企业用户的主流选择,对于需兼顾性能敏感型业务与弹性通用业务的复杂环境,在金融交易系统、政务数据平台、工业控制系统等场景中需求趋势明显。而“虚拟机+容器”架构组合则可以作为AI Infra的重要组成部分,使得用户可以根据不同需求和不同场景选择不同技术来部署AI大模型,也可作为边缘计算的全新场景,满足灵活性和稳定性双重需求。

四、“无忧迁移”实施能力保障

在VMware替代迁移项目中,热迁移和无代理迁移是两个决定迁移体验、风险和效率的关键要素,直接关联企业用户在迁移过程中最担心的两大痛点:业务中断和迁移复杂性。

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1、 热迁移保障业务连续性

热迁移支持在虚拟机运行的过程中将其从VMware平台迁移到新平台,无需中断业务。这对于业务连续性要求高的场景来说至关重要,可降低停机风险和迁移窗口压力,大大降低了因迁移导致的生产系统不可用风险,也提升了运维的灵活性和容忍度。这样用户也便于获得更加平滑的迁移体验,可以根据实际情况分批次、逐步迁移,用较小影响完成替代过程。

ZStack通过ZMigrate迁移工具,将VMware虚拟机以热迁移或离线方式逐步迁移到ZStack原生平台,这允许客户按照自己的节奏,安全地将工作负载从VMware迁移到ZStack。

2、无代理迁移

无代理迁移意味着用户不需要在每台虚拟机内部安装迁移代理软件,技术核心在于无需在源虚拟机(VM)内部安装任何代理软件,而是通过直接调用虚拟化平台(如VMware vCenter/ESXi)的API来读取虚拟机的磁盘数据和配置信息,避免了在源虚拟机内安装代理的程序,对客户业务无侵入,简化了迁移流程,降低了人为操作的复杂性和风险。尤其适用于大规模批量迁移,无代理方案还可显著减轻运维压力,提高自动化迁移效率。

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(ZStack ZSphere无代理迁移方案)

ZSphere支持VMware环境无代理复制,通过中转机制从VMware VADP接口复制出虚拟机,并将生产平台的实例和数据中心的物理服务器的系统盘、数据盘进行镜像、存储和快照,进而在业务零中断的情况下实现热迁移。

ZStack的热迁移和无代理迁移能够确保企业在VMware替代迁移过程中,既保证业务的连续性,又简化操作步骤,降低迁移风险和运维成本,从而实现平滑、高效和安全的系统迁移。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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