部署VMware vSphere的一个原因在于利用高可用性HA功能。
使用vSphere HA,可让虚拟服务器停止,系统自动将其切换到新服务器上的第二个相同的虚拟机上,并且不会丢失心跳。
首先,配置VMware集群节点,并在通用标准下运行起来。你需要对所有节点后执行相同的更新,该案例中是两台服务器,并拥有一个共享的存储空间, 你的第三台存储服务器提供给节点使用。所有虚拟机及其配置文件必须驻留并能访问共享存储。如果不能,当一个节点坏掉,另一个新节点起来,新节点上的数据将 不会更新。
创建集群后,使用主机填充并配置vSphere HA设置。
要创建vSphere High Availability集群,先在vSphere里选择Hosts & Clusters。然后右击正确的数据中心。点击New Cluster并按照向导进行。暂时别启用vSphere HA或支持功能Distributed Resource Scheduler。集群创建好后点击完成。
右击新创建的集群,选择Edit Settings。在Cluster Features页面点击Turn On vSphere HA。按照你的需求配置vSphere HA。最后,点击OK退出集群设置窗口。
在vSphere创建HA集群时,一台主机自动被选作为控制主机,它可以监控虚拟化的状态,驾驭其他主机并与vSphere服务器通信。
要指定行为,如定位从网络隔离的某主机的位置,通过设置对话框进入vSphere HA高级选项设置。
如果你想要的是结实的虚拟故障恢复,无论小型或大型扩展,没有好的路径可循。VMware vSphere High Availability对于一个拥有两台服务器的集群,以及部署上百台服务器的共享存储来说,其部署都相同。
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。