【虚拟化实战】存储设计之三MultiPathing

作者:范军 (Frank Fan) 新浪微博:@frankfan7   微信:frankfan7

Multipathing 在存储设计中是必须的,因为有多条路径可以访问LUN,它不仅保证了高可用性,同时也有负载均衡的作用。

PSA (PluggableStorage Architecture)


211419858.jpg


上图是了解Multipathing底层机制的概念。详情参考此文

存储类型

Active-Passive:

在某一时刻仅有一个Storage Processor(SP)拥有对某个LUN访问的专有权。从其他SP对该LUN发起的访问会被拒绝。只有当该主SP失败时,其他的SP对该LUN的访问才会被接受

Active-Active:

没有主SP的概念,某个LUN可以接受任何SP的访问。

MultiPathing策略

基于存储类型,可以参考本文选择相应的Multipathing策略

Policy/Controller

Active/Active

Active/Passive

Most Recently Used

Administrator action is required to fail  back after path failure.

Administrator action is required to fail  back after path failure.

Fixed

VMkernel resumes using the preferred path  when connectivity is restored.

VMkernel attempts to resume using the  preferred path. This can cause path  thrashing or failure when another SP now owns the LUN.

Round Robin

No fail back.

Next path in round robin scheduling is  selected.

Fixed with Array Preference

For ALUA arrays, VMkernel picks the path set to be the  preferred path.

For both A/A and A/P and ALUA arrays,  VMkernel resumes using the preferred path, but only if the path-thrashing  avoidance algorithm allows the fail-back.


注意:以上策略及说明适用VMwareNative Multipathing (NMP) Path Selection Plug-ins (PSP) 的情况。如果使用第三方的方案,请参考该提供商的资料。


实例

下面是VCDX Boot Camp - Preparing for the VCDX panel defense一书给出的排错的例子。


问题描述:

211421854.jpg



当前的架构设计

211422698.jpg


具体分析:


因为以上设计的缺陷,有两种情况下会出现path thrashing的情况。

情况一:下图所示的两条路径失败。

211423818.jpg


Screen clipping taken:18/05/2013 4:15 PM


情况二:采用不恰当的Multipathing策略。在Active-passive的存储设备使用了Fixed


211424616.jpg

这两种情况都可以导致的后果是:

SPA1SPB1不断的争夺对LUN1的读写控制,从而导致LUN的主控制器频繁在SPA1SPB1之间切换。我们称这种情况为PathTrashing


下图的改良后的设计,同一个光线交换机连到了阵列的不同控制器上,这样就不会出现我们上面提到的情况了。




211425394.jpg















本文转自frankfan751CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/frankfan/1210642 ,如需转载请自行联系原作者
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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