数据备份恢复与服务器虚拟化

服务器虚拟化解决了服务器扩张等问题,但也给数据备份带来挑战。备份VM时难以保证数据一致性,且VMware处理过量磁盘和网络I/O能力较弱。

 

本文章出自:http://www.fix.com.cn/fixlog/news/news/2012312933246169368.htm

    数据备份还是比较常用的,尤其是VMware形式的服务器虚拟化使IT人员获益良多,由于服务器虚拟化能解决服务器扩张、资源消耗、服务器扩张

、能源消耗、高可用性等相关问题。服务器虚拟化也使我们有更多的时间解决其它的迫切问题,尽管VMware提供封装技术和抽象技术,使我们受益匪

浅,但数据保护领域发生的基本变革也带来了各项挑战。即使出现了VMware虚拟化,备份人员依然是牢骚最多的IT人员。最大的挑战在于保证数据的

一致性,解决VMware物理资源过度消耗的问题。

  VMware能将物理服务器封装成大型的硬盘图像文件——虚拟机磁盘格式(VMDK)文件,因此我们不禁认为:备份整台服务器应该和备份这些VMDK

(当然也包括相关的配置文件)一样简单。

  但是在大多数情况下,事实并非如此。除非已经关闭虚拟机(VM),否则,在运行状态下备份VM不能覆盖所有文件。换句话说,这种备份方式不能

保证数据的一致性,因而也不能保证已恢复的VM包含足够的精确信息,不能说明服务器已成功恢复。

  至于资源过度消耗的问题,这是虚拟化的副作用。利用VMware使系统虚拟化的一个关键原因是,将资源消耗集中在较少的物理服务器中,从而减

少大多数IT服务器架构都存在的空闲周期。但是,这么也做带来了不良影响——无法找到足够资源,使数据备份不受阻碍地运行。

  备份触到了VMware内部的脆弱之处:VMware处理过量磁盘和网络I/O的能力很弱。实际上,决定是否将物理服务器虚拟化取决于物理服务器中的

磁盘密度、网络I/O。毋庸置疑,备份负载是VMware服务器承担的最大负载。

 

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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