10、vSphere网络与计算设计全解析

vSphere网络与计算设计全解析

1. 网络带宽分配

在网络配置中,不同类型的流量所获得的带宽百分比是基于可用份额总数来确定的。例如,在默认配置下,虚拟机流量在总共400份(50 + 50 + 50 + 50 + 100 + 50 + 50)份额中获得100份。其计算公式为:

份额值 / 总可用份额 = 物理网络带宽百分比

所以,虚拟机流量的带宽百分比为 100 / 400 = 25%。而vMotion流量分配了50份,其带宽为 50 / 400 = 12.5%。

2. 私有VLAN的使用

私有VLAN(PVLAN)是VLAN标准的扩展,可在虚拟分布式交换机上进行配置,以隔离同一VLAN内虚拟机之间的流量。
- 操作步骤
1. 确定可用的私有VLAN类型及其功能。
2. 明确PVLAN的使用场景,判断其是否能满足设计要求。
3. 设计PVLAN以满足设计需求。
- 工作原理 :在vDSwitch上创建一个主PVLAN,并将次PVLAN与主PVLAN关联。次PVLAN有三种类型:混杂型(Promiscuous)、社区型(Community)和隔离型(Isolated)。
- 混杂型PVLAN中的虚拟机连接可以与同一主PVLAN中的所有虚拟机连接进行通信。创建主PVLAN时,会创建一个具有相同PVLAN ID的混杂型PVLAN。
- 社区型PVLAN中的虚拟机连接可以与同一社区型PVLAN中的其他虚拟机连接

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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