V1-01-02 FusionComputer简介

本文深入解析华为FusionSphere云操作系统,涵盖FusionCompute虚拟化引擎、FusionManager云管理和CNA、VRM组件功能。阐述了华为云计算解决方案如何通过虚拟化技术提升IT效率,降低成本。


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
CNACNA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
VRMVRM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

Computer Science > Computer Vision and Pattern Recognition [Submitted on 21 Jun 2025] YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception Mengqi Lei, Siqi Li, Yihong Wu, Han Hu, You Zhou, Xinhu Zheng, Guiguang Ding, Shaoyi Du, Zongze Wu, Yue Gao The YOLO series models reign supreme in real-time object detection due to their superior accuracy and computational efficiency. However, both the convolutional architectures of YOLO11 and earlier versions and the area-based self-attention mechanism introduced in YOLOv12 are limited to local information aggregation and pairwise correlation modeling, lacking the capability to capture global multi-to-multi high-order correlations, which limits detection performance in complex scenarios. In this paper, we propose YOLOv13, an accurate and lightweight object detector. To address the above-mentioned challenges, we propose a Hypergraph-based Adaptive Correlation Enhancement (HyperACE) mechanism that adaptively exploits latent high-order correlations and overcomes the limitation of previous methods that are restricted to pairwise correlation modeling based on hypergraph computation, achieving efficient global cross-location and cross-scale feature fusion and enhancement. Subsequently, we propose a Full-Pipeline Aggregation-and-Distribution (FullPAD) paradigm based on HyperACE, which effectively achieves fine-grained information flow and representation synergy within the entire network by distributing correlation-enhanced features to the full pipeline. Finally, we propose to leverage depthwise separable convolutions to replace vanilla large-kernel convolutions, and design a series of blocks that significantly reduce parameters and computational complexity without sacrificing performance. We conduct extensive experiments on the widely used MS COCO benchmark, and the experimental results demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance with fewer parameters and FLOPs. Specifically, our YOLOv13-N improves mAP by 3.0\% over YOLO11-N and by 1.5\% over YOLOv12-N. The code and models of our YOLOv13 model are available at: this https URL. Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) Cite as: arXiv:2506.17733 [cs.CV] (or arXiv:2506.17733v1 [cs.CV] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.17733 Focus to learn more Submission history From: Mengqi Lei [view email]
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