Linux 小知识翻译 - 「虚拟化技术 续」

本文介绍了虚拟化技术的两种主要应用方式:在一台计算机上运行多个操作系统和个人用户学习新系统;以及将多台计算机构成一个系统,以实现资源的动态调配,提高系统效率。

这次,继续聊聊「虚拟化技术」。

 

根据上回的介绍,虚拟化技术可以使「计算机的台数和运行的OS的个数的比例不再是1:1」。这回介绍一下如何使用这个技术。

 

使用方法之一,「一台计算机上运行多个OS」。从个人用户的观点来看,这是最贴近个人用户的使用方法。

在已有的OS上通过虚拟化机安装Linux,然后在虚拟机上学习Linux的人有很多。

 

还有一种使用方法,实际上这种使用方法一直受到极大的关注,这种使用方法就是「将多台计算机构成一个系统」。

这种方法将多台计算机的计算能力汇集到一个系统中,可以大大提供系统性能,完成一台计算机无法完成的任务。

好处还不止如此,这种方法还可以「根据需要来调整资源」(不仅是扩充资源,也可以减少资源)。

 

一般来说,提供某些服务的时候,要求服务器一直保持能够处理峰值状态的能力,如果不这样的话,请求集中的时候就会导致服务器崩溃。

但是,使用虚拟化技术的话,可以根据请求数动态分配计算机资源,这样可以节约计算机资源,或者将多余的资源给其他服务使用,使得高效的使用系统称为可能。

因此,虚拟化技术作为构建大规模系统的技术而备受瞩目。

 

关于Linux和虚拟化技术的关系,Xen和Linux KVM(原文时LVM,虚拟化的话我感觉应该是KVM)等正被大家所关注,所以务必将它作为今后的技能来好好掌握。



本文转自wang_yb博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/wang_yb/p/3803624.html,如需转载请自行联系原作者


标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后优化方向。
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