25、服务器集群更新与高可用虚拟机配置全解析

服务器集群更新与高可用虚拟机配置全解析

1. BitLocker 加密模式

1.1 加密模式概述

重定向模式的持续时间与卷的大小、实际存储的数据量加上磁盘上的数据大小,以及所选的 BitLocker 加密模式成正比。BitLocker 有两种加密模式:仅使用磁盘空间(Used Disk Space Only)和完全加密(Full)。

1.2 仅使用磁盘空间加密模式

仅使用磁盘空间加密模式只对目标卷上已使用的块进行加密,这种方式能显著加快加密速度。当启用此模式时,随着数据添加到驱动器,使用的部分会被加密,这对于虚拟硬盘等精简配置的存储是推荐的选项。

1.2.1 禁用 BitLocker

使用 PowerShell 禁用 BitLocker 驱动器加密,运行以下命令:

Disable-BitLocker G:\ClusterStorage\Volume1
1.2.2 启用仅使用磁盘空间加密

使用 PowerShell 以仅使用磁盘空间加密模式加密卷,运行以下命令:

Enable-BitLocker G: -PasswordProtector -UsedSpaceOnly

2. 集群感知更新(CAU)

2.1 CAU 简介

在早期,故障转移群集的更新管理是一项费力且常需手动操作的任务,容易出错

【路径规划】(螺旋)基于A星覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法螺旋策略的切换逻辑条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性优化方向。
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