Windows Server 2012 R2超级虚拟化之五 利用Shared VHDX创建虚拟机群集

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原创 最新推荐文章于 2026-09-28 10:30:00 发布 1.1w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
35、Windows Server 2012及R2的实时迁移与资源优化技术 本文深入探讨了Windows Server 2012及R2中的实时迁移与资源优化技术，涵盖了无共享实时迁移的工作原理、配置要求和操作步骤，同时解析了动态优化、电源优化及自定义属性在资源管理中的应用。此外，文章还介绍了故障排除方法、Kerberos认证配置、PowerShell并行迁移的实现，以及相关技术在企业虚拟化环境中的综合应用，为企业提升虚拟化环境的灵活性、可用性和资源利用率提供了全面的技术指导。 阅读详情


                               Windows Server 2012 R2超级虚拟化之五 利用Shared VHDX创建虚拟机群集

 

  在Windows Server 2012 R2中可以通过使用共享的虚拟硬盘VHDX文件的方法来模拟IP SAN，来为虚拟机创建群集提供共享存储。这样为虚拟机创建群集时就不用再像以前一样通过使用软件模拟ISCSI 磁盘的方式来提供共享存储了。Shared VHDX功能是用来建立一个高可用性基础设施，并为私有云部署和管理大型工作负载的云托管环境，这一点尤为重要。共享虚拟硬盘使多个虚拟机访问同一个虚拟硬盘VHDX文件，它提供了使用Windows故障转移群集的共享存储.共享的虚拟硬盘文件可以驻留在群集共享卷（CSV）或服务器消息块（SMB）的向外扩展文件服务器的文件共享。

注意：此功能只支持Windows Server2012 R2。在以前版本的Windows Server虚拟机群集中使用一个共享的虚拟硬盘不可能的。

  共享一个虚拟硬盘文件（VHDX）意味着你可以创建和管理来宾故障转移群集，以保护你的虚拟机内运行的应用服务。在Windows Server 2012 R2之前，如果你想创建Hyper-V来宾故障转移群集，你需要使您的存储虚拟机的拓扑结构。在WindowsServer 2012 R2开始，您可以部署Hyper-V的客户不再绑定到您的存储拓扑的故障转移群集。通过使用一个共享的虚拟硬盘，光纤通道，服务器消息块（SMB），存储空间，或iSCSI存储选项，您可以实现一个来宾故障转移群集。共享虚拟硬盘仅可在WindowsServer 2012 R2的 Hyper-V上使用，多个虚拟机之间共享一个虚拟硬盘上的文件。共享一个虚拟硬盘文件（VHDX）是必要的Hyper-V来宾故障转移群集的共享存储。
使用共享的虚拟硬盘的理想选择以下几种情况：

  1.  SQL Server数据库文件。

  2.  文件服务器在虚拟机中运行的服务。、

  3.  数据库文件驻留在共享磁盘上。

 

 

要配置来宾故障转移群集使用共享的虚拟硬盘，你需要以下几点：

  1. 至少有两个节点的Hyper-V故障转移群集。

  2. 服务器都必须运行WindowsServer 2012 R2。

  3. 服务器必须属于同一个Active Directory域。

  4. 配置的共享存储资源的可用性，例如，块存储（作为集群存储空间等）或向外扩展文件存储基于SMB3.0的文件服务器集群上（运行Windows Server 2012 R2）。足够的内存，磁盘和处理器能力范围内支持多个虚拟机，实现为客户的故障转移群集故障转移群集。

  5. 来宾故障转移群集共享的虚拟硬盘必须采用VHDX文件格式，而且虚拟硬盘只能是数据盘不能是操作系统硬盘

  6. 第一代和第二代的虚拟机都支持在来宾故障转移群集，使用一个共享的虚拟硬盘。

  7. 支持使用一个共享的虚拟硬盘的来宾（虚拟机）操作系统包括WindowsServer 2012R2和Windows Server 2012，并且来宾（虚拟机）操作系统必须安装集成服务。

  8. 来宾故障转移群集的共享虚拟硬盘可以部署在：
    •群集共享卷（CSV的）块存储（包括集群存储空间）。
    •向外扩展文件存储基于SMB3.0的文件服务器上。

 

 

 

说明：

环境基于实验四

 

 

  1. 首先准备一台微软的ActiveDirectory活动目录服务器名为DC，创建域kkfloat.com，在实验四已经创建完成

 

 

  1. 然后准备一台物理主机提供Hyper-v群集服务器的共享存储

  1. 安装Windows Server 2012 R2 操作系统，命名为vsan，IP:214.214.51.63/24。

  2. 然后添加ISCSI目标服务角色

  3. 设置ISCSI磁盘，创建一个仲裁盘Q为10G和一个数据磁盘S为200G，目标名称为hyper-v，授予所有发起程序可以访问

 

 

  1. 以域管理员身份登陆HV-1服务器，此服务器作为Hyper-v群集的第一节点 （HV-1服务器在实验四已经创建完成）

  1. 连接vsan服务器创建的两个ISCSI虚拟磁盘Q和S，并初始化

  2. 添加Hyper-v角色（实验四已安装）和故障转移群集服务，然重启计算机

     

     

  1. 再准备一台物理主机作为Hyper-v群集的第二节点

  1. 安装Windows Server 2012 R2 操作系统，命名为HV-2，IP:214.214.51.62/24，然后加入域kkfloat.com。

  2. 连接vsan服务器创建的连个ISCSI虚拟磁盘Q和S

  3. 添加Hyper-v角色和故障转移群集服务，然重启计算机

 

 

  1. 以域管理员身份登陆HV-1服务器 ，开始创建Hyper-v虚拟化主机群集

  1. 打开故障转移群集管理器，验证配置

  2. 添加群集节点，加入HV-1和HV-2两台虚拟化主机

  3. 运行所有能测试，直到验证完成，检查群集条件是否有错误提示

  4. 进入群集创建向导，设置群集名称为hyper-v，IP：214.214.51.64/24

  5. 完成群集创建，检查群集状态

  6. 此时仲裁盘为10G的Q盘；然后将200G的S盘开启群集共享卷功能，用于存放虚拟机文件和磁盘。并且在DC服务器的DNS上为群集名称创建主机记录

     

     

  1. 当完成以上操作后，创建shared vhdx虚拟机群集的基本条件已经都准备好了。接下来就要准备Shared VHDX虚拟机群集节点了，在一台Hyper-v主机上创建两台虚拟机并且都安装Windows Server 2012 R2操作系统，并分别名为FileSrv1(IP:214.214.51.71/24)和FileSrv2/（IP:214.214.51.72/24），最后将它们加入现有域kkfloat.com中

  1. 从Hyper-V的故障转移群集节点之一，创建两个或多个高度可用的虚拟机。当你创建虚拟机时，在指定名称和位置“页中，选择存储虚拟机在不同的位置”复选框，单击“浏览”，然后浏览到共享存储位置。

  2. 如果共享存储是一个CSV磁盘，导航到：C：\ ClusterStorage\VOLUMEX，其中C：\表示系统驱动器，X代表的卷数。如果共享存储是SMB文件共享中，导航到\\服务器\共享名，其中ServerName表示向外扩展文件服务器客户端访问点，共享名代表SMB文件共享的名称。

  3. 在指定生成页面，选择第1代或第2代。这两种类型的虚拟机都支持。不过，如果你想使用现有的虚拟硬盘。vhd文件格式，您必须使用第1代的虚拟机。注意操作系统虚拟硬盘可以使用VHD或VHDX文件格式的。

  4. 在连接虚拟硬盘“页中，创建一个虚拟硬盘，或者使用现有的虚拟硬盘，必须驻留在共享存储。 （如果你使用现有的虚拟硬盘，来宾操作系统必须是Windows Server 2012或Windows Server 2012 R2预览）在“位置”框中，指定一个CSV路径或SMB文件共享路径。

  5. 如果你选择创建一个虚拟硬盘，每个虚拟机上安装操作系统。您必须使用Windows Server2012或Windows Server 2012 R2。如果你安装了Windows Server 2012作为来宾操作系统升级为Windows Server 2012 R2的Hyper-V集成服务。

  6. 确保正在运行的两个虚拟机，他们加入到同一个Active Directory域。

 

 

  1. 创建并启用共享的VHDX虚拟硬盘

  1. 故障转移群集管理器中，展开群集名称，然后单击“角色” 。

  2. 在角色窗格中，用鼠标右键单击虚拟机，你想添加一个共享的虚拟硬盘，然后单击“设置” 。

  3. 在虚拟机的硬件设置中，单击SCSI控制器。

  4. 在细节窗格中，单击”硬盘驱动器“ ，然后单击”添加“ 。

  5. 硬盘驱动器详细信息窗格中，单击“新建”下，虚拟硬盘。新建虚拟硬盘向导“打开。

  6. 在开始之前“页上，单击”下一步“ 。设驻校“选择磁盘格式”页上，接受VHDX的默认格式，然后单击“下一步” 。注意共享虚拟硬盘格式必须是VHDX 。

  7. 在选择磁盘类型“页上，选择”固定大小或动态扩展，然后单击“下一步” 。注意差异磁盘不支持一个共享的虚拟硬盘。

  8. 指定名称和位置“页中，执行以下操作：了。在“名称”框中，输入共享虚拟硬盘的名称。在“位置”框中，输入共享存储位置的路径。对于共享存储是一个群集共享CSV磁盘，进入路径：C： \ ClusterStorage的\ VOLUMEX ，其中C ： \表示系统驱动器， X代表所需的CSV卷号。对于共享存储是SMB文件共享，指定路径： \ \服务器\共享名，其中ServerName表示向外扩展（ scale - out ）文件服务器客户端访问点，共享名代表SMB文件共享的名称。然后单击”下一步“ 。

  9. 在配置磁盘“页面中，接受默认选项创建一个新的空白虚拟硬盘，指定所需的大小，然后单击”下一步“ 。

  10. 在完成新建虚拟硬盘向导“页上，查看配置，然后单击”完成“ 。注意如果虚拟机运行时，不要点击应用在虚拟机设置，然后再继续到下一个步骤。如果点击了申请一个正在运行的虚拟机上，你会需要停止或删除虚拟机，然后单击“应用”无添加虚拟硬盘。

  11. 虚拟机设置，根据SCSI控制器，扩展的硬盘驱动器，你在前面的过程中创建的。
    单击高级功能。选择“启用虚拟硬盘共享”复选框。注意如果该复选框显示为灰色不可用，你可以做下列操作之一：

  1. 取出，然后添加到正在运行的虚拟机的虚拟硬盘。当你这样做的时候，确保

  2. 不新建虚拟硬盘向导完成时，单击“应用”。相反，应立即在高级功能配置共享。

  3. 停止虚拟机，然后选择启用虚拟硬盘共享“复选框。点击Apply，然后单击“确定”

  1. 在FileSrv1和FileSrv2两台虚拟机里初始化共享磁盘。打开服务器管理器中或“磁盘管理” ，确认共享的VHDX文件是作为一个磁盘可见。使磁盘联机，初始化磁盘，然后创建并格式化该卷。

 

 

  1. 创建虚拟机群集，验证共享VHDX文件作为共享存储。

  1. 分别在FileSrv1和FileSrv2两台虚拟机内添加故障转移群集服务功能

  2. 创建来宾群集添加虚拟机作为集群节点。当您创建集群，添加所有合资格存储。 （共享VHDX文件将被添加可用存储空间。 ）

  3. 完成虚拟机群集创建




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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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