随着vSphere 6的正式发布,VMware引领我们进入虚拟化时代的下一个阶段。虽然新版本也存在挑战,但vSphere绝对是佼佼者。它为服务器管理员提供的功能和特性非常引人注目,如果从几年前的IT视角来看更是如此。
虚拟化在很大程度上改变了IT的工作方式。现在我们可以轻易地在生产系统做出大胆的改变,因为我们知道我们可以很容易地恢复到快照,或者在最坏的情况下,在几分钟内从最近的备份中恢复虚拟机。我们不再担忧重建服务器或者使用老旧的服务器构建技术。在前虚拟化时代,升级涉及更新物理服务器,如果哪里出故障,很难轻易恢复,并且恢复时间通常要几个小时,相比之下,现在这都只是小菜一碟。
现在我们虚拟化桌面、应用程序、数据库、存储和网络,我们能够移动资源,甚至自动化完成这一切,这样我们只运行我们需要的物理硬件。
1999年夏天,笔者在Windows NT工作站系统的一个窗口启动Windows 98系统。一群管理员聚集在周围,并试图了解他们所看到的东西。这样有什么好处?为什么我们要这样做?性能如何?RAM如何?当然,也有少数AS/400人员,他们轻声笑着并重新回到他们的LPAR。
在1999年,没有人能预测计算机虚拟化带来的影响。直到2003年,这才变得很显而易见,虚拟化将是IT的未来。围绕虚拟化的使用,软件供应商和客户之间存在冲突,供应商坚决拒绝在虚拟服务器支持他们的软件,无论有多少证据证明虚拟机管理程序是完全可行的平台。有些供应商努力通过他们的授权计划对抗虚拟化趋势,在很多年里,这让他们的生活变得更加艰难。
笔者记得他写了很多专栏讨论虚拟化以及虚拟化的功能,并对大型平台进行了大规模测试。随后他看到大家都在努力追赶VMware的步伐,出货量远远落后于VMware的产品,他们只能与五年前的VMware相比。在有段时间里,即使是最接近VMware的竞争对手都无法进行实时虚拟机迁移。但这并没有持续太久。
我们也目睹了竞争对手快速发展缩小差距,开发和推出先进功能来追赶VMware,或者至少提供一个稳定的平台和功能集来满足广大虚拟化用户的需求。很快他们都可以支持实时迁移、快照、模板、负载均衡和高可用性。
当然(+本站微信networkworldweixin),服务器虚拟化在很多方向开始衍生,每个操作系统都提供某种形式的半虚拟化,例如FreeBSD jail、Solaris容器(不要与现在的容器混淆)、OpenVZ/Virtuozzo容器、LXC和AIX Workload Partition。这些形式的虚拟化彻底改变了服务器托管行业,让托管供应商提供合理成本的部分服务,同时完全避免了共享Web托管的头痛问题。
在这些技术中,最后脱颖而出的是OpenStack和云计算,包括IaaS、PaaS和各种其他集成,这些为较小的项目带来令人难以置信的速度和敏捷性。这一发展还给我们带来了Docker容器,为我们还没有开发出来的技术奠定了基础。虚拟化前沿仍然处于未知的领域,例如虚拟机管理程序和存储之间更紧密的集成,或者这两者的组合,例如能够直接在存储阵列运行虚拟机。
VMware的vSphere 6并不是一个分水岭式的产品,它提高了主机资源和集群大小的限制,捆绑以前可选的功能到主要版本中,并在很多方面得到了显著的改进。它将继续让VMware保持在虚拟化市场的领导地位。然而,vSphere 6并没有我们在vSphere 4或5中看到的那样具有影响力的功能。这个事实说明:
●硬件虚拟化正在实现一定水平的功能成熟度
●竞争正在缩小差距
这是对我们所有人来说都是好消息。数据中心和云计算中的虚拟化将为我们提供大量的工具,同时可以为我们降低成本。
好文章,需要你的鼓励
DDN推出Infinia对象存储系统,采用键值存储架构和Beta Epsilon树数据结构,实现读写性能平衡。系统在对象列表性能上比AWS快100倍,延迟降至毫秒级,支持多租户和SLA管理。通过与英伟达合作优化RAG管道,在AWS上实现22倍性能提升并降低60%成本。
大连理工大学和浙江大学研究团队提出MoR(Mixture of Reasoning)方法,通过将多种推理策略嵌入AI模型参数中,让AI能自主选择最适合的思考方式,无需人工设计专门提示词。该方法包含思维生成和数据集构建两阶段,实验显示MoR150模型性能显著提升,比基线模型提高2.2%-13.5%,为AI推理能力发展开辟新路径。
Alpine Linux核心开发者Ariadne Conill推出了Wayback项目,这是一个实验性的X兼容层,允许使用Wayland组件运行完整的X桌面环境。该项目本质上是一个提供足够Wayland功能来托管rootful Xwayland服务器的存根合成器。与现有的XWayland不同,Wayback旨在创建一个类似X11风格的基于Wayland的显示服务器,让用户能够继续使用传统的X11窗口管理器和桌面环境,而无需重写或替换这些熟悉的工具。
剑桥大学研究团队开发了FreNBRDF技术,通过引入频率修正机制显著提升了计算机材质建模的精度。该技术采用球面谐波分析提取材质频率信息,结合自动编码器架构实现高质量材质重建与编辑。实验表明,FreNBRDF在多项指标上超越现有方法,特别在频率一致性方面改善近30倍,为游戏开发、影视制作、电商预览等领域提供了重要技术支撑。