云计算中服务资源调度及管理
云计算平台的资源分配与调度
云计算平台的资源分配与调度云计算是现代科技极为重要的一项趋势，大多数现代企业都开始采用云计算技术来支持其业务和运营。
云计算平台资源分配和调度是云计算生态系统中的基本元素，正确的资源分配和调度可以提高云平台的效率和性能。
本文将讨论云计算平台资源分配和调度的问题。
云计算平台的资源管理是复杂的，需要平衡多种要素。
资源包括处理器、内存、存储器和带宽等，这些资源需要被分配和调度。
资源分配的目标就是尽可能平衡资源利用率和用户的满意度。
资源调度的目标则是保证资源分配的平衡性和弹性。
资源分配云计算平台上资源分配的基本原则是以可用资源数量为基础的负载均衡。
这意味着云计算平台需要对其资源进行管理和分配，以尽可能地平衡负载和资源利用率。
云计算系统需要考虑的主要因素包括以下几个方面：（1）资源种类：存储器、处理器和带宽等不同种类的资源需要按照不同的规则进行分配，以满足用户特定的需求。
（2）用户需求：云计算平台需要根据用户的需求进行资源分配，以保证用户的应用能够正常运行。
（3）系统负载：云计算平台需要实时监测、记录和分析系统的负载情况，然后相应地分配资源，以保证系统负载的平衡性。
资源调度云计算平台上资源调度的主要目的是保证系统的稳定性和可靠性。
在实际应用中，云计算平台有两种资源调度方式：静态资源调度和动态资源调度。
静态资源调度静态资源调度是在用户创建虚拟机时即根据用户需求进行资源分配的过程。
这种方式可以在用户请求资源的时候快速响应，但是存在系统资源利用率低的问题。
因为可能会有虚拟机只使用其中的一部分资源就被创建出来，导致此时其他虚拟机的资源利用率过高。
动态资源调度动态资源调度是在运行时根据系统负载动态分配资源的过程。
云计算平台实时监测、记录和分析系统的负载情况，根据任务需求进行实时调度。
这种方式可以有效提高资源利用率，并且可以提供更好的用户体验。
资源调度的效率和性能是云计算平台的重要指标之一。
基于负载均衡的资源分配和调度技术能够有效地提升其效率和性能。
云计算平台中的服务调度与资源管理方法综述
云计算平台中的服务调度与资源管理方法综述随着云计算技术的快速发展，云计算平台成为了许多组织和企业部署和管理应用程序的首选方法。
云计算平台拥有庞大的计算资源和存储资源，通过将资源虚拟化和集中化管理，可以提供高效的服务调度和资源管理。
本文将对云计算平台中的服务调度与资源管理方法进行综述，探讨其基本原理和应用技术。
首先，我们来了解一下云计算平台中的服务调度。
服务调度是指将用户的请求分配给合适的云计算资源来执行的过程。
在云计算平台中，有两种常见的服务调度方法：静态调度和动态调度。
静态调度是在用户提交请求之前进行的调度，所以也被称为前期调度。
静态调度根据用户的需求和特定的调度策略，提前将任务分配到合适的计算节点上。
比较常见的静态调度策略有：最小负载、最短处理时间和最佳适应等。
最小负载策略是指将任务分配到当前负载最轻的计算节点上，以保证整个系统的平均负载相对均衡。
最短处理时间策略是指将任务分配给能够最快完成任务的计算节点。
最佳适应策略是根据任务的需求和计算节点的资源特点，选择最适合的计算节点来执行任务。
动态调度是在用户提交请求后根据实际情况进行的调度，所以也被称为后期调度。
动态调度根据当前的系统负载和任务的优先级，实时地将任务分配给合适的计算节点。
常用的动态调度策略有：最短剩余时间、最大响应比和时间片轮转等。
最短剩余时间策略是指将任务分配给剩余处理时间最短的计算节点，以最大程度地减少任务的等待时间。
最大响应比策略是根据任务的响应比来决定分配的优先级，响应比定义为任务的等待时间加上服务时间与服务时间之比。
时间片轮转策略是将任务按照时间片的大小进行循环分配，以保证所有任务都能得到执行。
除了服务调度，资源管理也是云计算平台中的重要任务之一。
资源管理是指对云计算平台中的计算资源、存储资源和网络资源进行有效管理的过程。
云计算平台中的资源管理主要包括资源分配、资源调度和资源监控。
资源分配是指将云计算平台中的资源分配给用户或任务的过程。
云计算技术如何进行资源调度
云计算技术如何进行资源调度随着云计算的发展，云服务的需求不断增长，而资源调度成为了云计算技术中一个至关重要的环节。
资源调度的目标是将计算任务分配到合适的计算资源上，以提高资源利用率、降低成本和提高性能。
本文将介绍云计算技术如何进行资源调度。
资源调度在云计算中有着重要的地位，因为它直接影响到云服务的质量和效率。
云计算提供商需要根据用户的需求和服务级别协议来进行资源调度。
资源调度可以分为静态调度和动态调度两种类型。
静态调度主要用于对任务在初始阶段的资源分配进行规划。
在静态调度中，云计算提供商可以根据任务的特定要求和资源可用性来选择最合适的计算节点。
静态调度可以在任务提交之前进行，以确保任务得到所需的资源。
例如，一些计算密集型任务可能需要高性能的计算节点，而一些存储密集型任务可能需要大容量的存储节点。
静态调度可以根据任务的需求和资源的可用性来进行决策，以尽可能地满足任务的要求。
动态调度则是在任务运行过程中对资源进行分配和管理。
在动态调度中，云计算提供商需要根据任务的运行状态和资源利用率来进行资源调度。
动态调度可以根据任务的实时需求和资源的实时状况来进行决策，以最大化资源的利用率和性能的提升。
例如，当一个计算节点上的资源利用率较低时，可以将新的任务分配给该节点，以提高资源利用效率。
而当一个计算节点上的资源利用率较高时，可以将任务迁移到其他节点，以平衡资源负载。
在实际的资源调度过程中，云计算提供商通常会使用一些算法和策略来进行决策。
常用的算法包括负载均衡、最佳适应性和最佳适应性优先等。
负载均衡算法可以将任务均匀地分配到各个计算节点上，以保证资源利用率的平衡。
最佳适应性算法可以根据任务的需求和计算节点的资源情况来选择最合适的计算节点，以提高任务的性能。
而最佳适应性优先算法则是将任务分配给那些具有最佳适应性的计算节点，这些节点可以满足任务的需求并且资源利用率较高。
除了算法和策略外，云计算提供商还可以使用一些工具和技术来进行资源调度。
云计算环境下的虚拟机调度与资源管理算法
云计算环境下的虚拟机调度与资源管理算法在云计算环境中，虚拟机的调度与资源管理是确保云计算系统高效运行的重要环节。
随着云计算的快速发展，越来越多的企业和个人将自己的业务部署到云端，这就对虚拟机的调度与资源管理提出了更高的要求。
本文将介绍云计算环境下常用的虚拟机调度与资源管理算法，并讨论它们的优缺点。
一、虚拟机调度算法虚拟机调度算法是为了实现云计算环境下的虚拟机任务分配和负载均衡。
以下是几种常见的虚拟机调度算法。
1. 随机调度算法随机调度算法是最简单且最常用的虚拟机调度算法之一。
它将虚拟机任务均匀地分配到各个物理服务器上，不考虑服务器的资源利用率和负载情况。
虽然随机调度算法的实现简单，但可能导致服务器资源浪费和负载不均衡的问题。
2. 轮询调度算法轮询调度算法是将虚拟机任务按照一定的顺序依次分配到物理服务器上。
轮询调度算法可以保证任务被平均分配到每个服务器上，但无法根据服务器的资源利用率和负载情况来做出调度决策。
3. 加权轮询调度算法加权轮询调度算法在轮询调度算法的基础上，根据物理服务器的资源利用率和负载情况进行加权调度决策。
资源利用率较高或负载较重的服务器将会得到较小的权重，虚拟机任务也相应地会被分配到资源利用率较低或负载较轻的服务器上。
这样可以一定程度上实现负载均衡。
4. 最短作业优先调度算法最短作业优先调度算法是根据虚拟机任务的处理时间来决定调度优先级的算法。
处理时间较短的任务将会优先被调度，从而减少任务的等待时间和响应时间。
最短作业优先调度算法可用于实现任务的快速响应和提高系统的吞吐量。
二、资源管理算法资源管理算法是为了实现资源的有效分配和利用。
以下是几种常见的资源管理算法。
1. 静态资源管理算法静态资源管理算法是在系统启动时进行资源分配的算法。
它根据系统的需求和资源的可用性进行分配，但无法实时调整资源的分配情况。
这种算法适合于资源需求相对稳定的场景。
2. 动态资源管理算法动态资源管理算法是根据系统的实时需求来动态地调整资源的分配情况。
云计算平台的资源管理与调度研究
云计算平台的资源管理与调度研究1. 介绍云计算平台是一种将计算、存储和网络等资源进行集中管理和分配的技术，提供了便捷的计算、存储和应用服务。
云计算平台的资源管理与调度是保证平台运行高效的关键，它涉及到资源的分配、调度和监控等方面，需要充分考虑资源的利用率、负载均衡和性能等因素。
2. 资源管理资源管理是指如何有效地对云计算平台中的资源进行管理和分配，以满足用户的需求。
首先，需要定义和抽象资源模型，把物理资源（如服务器、存储设备等）虚拟化为逻辑资源，使用户可以按需使用。
然后，通过资源管理系统进行资源的分配和调度，根据用户的需求和系统的负载情况，合理地分配计算、存储和网络资源。
3. 资源调度资源调度是指根据用户的需求和系统的负载情况，动态地将任务分配给最适合的物理资源，以提高系统的资源利用率和性能。
资源调度需要考虑以下几个方面：3.1 负载均衡负载均衡是保证云计算平台的资源利用率的关键。
当平台的负载不平衡时，一些资源可能得到过度分配，而另一些资源可能处于闲置状态。
因此，资源调度应该根据系统的负载情况，合理地分配任务，使系统的负载均衡。
3.2 资源预测与决策资源调度需要根据系统的负载情况和用户的需求，预测未来的负载情况，并做出相应的决策。
例如，当系统的负载较高时，可以通过动态调整资源分配的策略来提高系统的性能；当系统的负载较低时，可以适当降低资源分配的策略，以节省资源。
3.3 任务迁移任务迁移是资源调度的一种常用策略，它可以在不同的物理资源之间移动任务，以实现资源的动态调度和负载均衡。
任务迁移需要考虑任务的迁移代价和迁移目标资源的可用性，以及任务迁移对用户的影响。
4. 资源监控与反馈资源监控是指对云计算平台中的资源进行实时监控，以了解资源的使用情况和系统的负载情况。
资源监控可以通过采集和分析系统的日志和指标来实现。
监控系统可以通过反馈机制，将监控的结果传递给资源管理与调度系统，并根据监控结果进行相应的资源调度策略。
云计算平台资源调度和管理技术
云计算平台资源调度和管理技术随着数字化时代的到来，更多的人们开始意识到云计算的重要性。
云计算早已成为越来越多企业的首选，云计算平台资源调度和管理技术也变得至关重要。
云计算是一个高度分布式的系统，它可以通过网络提供一系列计算和存储资源。
云平台的资源调度和管理技术可以实现一台计算机同时运行多种应用，保证云平台资源的高效利用，提升计算机性能。
一、虚拟化技术在云计算平台资源调度和管理技术中，虚拟化技术是应用最广泛的一种技术。
虚拟化技术可以将一台计算机分配为多个虚拟机，从而实现资源的高效利用。
云平台采用虚拟化技术可以为不同用户提供相互独立的虚拟计算机，这样可以提高计算机的效率，避免资源浪费，提升应用的可靠性。
二、数据存储技术在云计算平台资源调度和管理技术中，数据存储技术也是非常关键的。
云平台采用了大规模并行处理技术，可以在存储资源上任意扩展和缩小计算资源。
此外，还采用了增量快照、冗余备份、数据可靠性保障和协调器基础的数据一致性协议等技术，以确保数据的安全和可靠性。
云平台通过数据存储技术有效地管理了海量数据，为用户提供高速、可靠、安全的数据存储服务。
三、弹性计算技术云平台资源管理技术的另一项重要技术是弹性计算技术。
通过弹性计算技术，云平台可以动态地分配计算资源来满足用户对计算资源的不同需求。
例如，根据业务或用户需求变化，云平台可以自动增加或减少资源的数量和类型。
四、资源调度技术资源调度技术是云计算平台资源调度和管理技术的核心之一，它可以避免资源的浪费，提供更好的性能和服务质量。
资源调度技术可分为静态负载均衡和动态负载均衡两种。
静态负载均衡是基于预测或评估的，通过平衡服务器的负载来分配和调度资源。
动态负载均衡是实时响应的，根据系统的状态和变化动态分配资源。
五、容器技术容器技术是近年来较为流行的一种虚拟化技术。
与虚拟机不同，容器不会模拟硬件，直接在宿主机上复制一个操作系统。
容器技术可以避免资源浪费、提高系统的稳定性，同时可以支持更快的应用程序启动时间。
云计算环境下的资源调度与管理技术
云计算环境下的资源调度与管理技术随着云计算技术的快速发展，云平台已经成为现代社会中不可或缺的基础设施。
在云计算环境下，资源调度与管理技术起着至关重要的作用。
本文将从不同角度探讨云计算环境下的资源调度与管理技术。
一、背景介绍云计算作为一种新兴的计算模式，为用户提供了按需获取计算资源的能力。
云计算环境下的资源调度与管理技术则是保证云平台高效运行的核心。
资源调度与管理技术的主要任务是合理分配云平台资源，提高资源利用率和性能。
二、资源调度技术在云计算环境下，资源调度技术主要包括任务调度和虚拟机调度两个方面。
1. 任务调度任务调度是指将用户提交的作业或任务分配给可用的计算节点执行的过程。
为了提高任务执行效率，任务调度技术通常考虑以下几个方面：- 任务划分：将大任务分割成小任务，提高并行度和负载均衡；- 任务调度策略：根据任务特点和资源状况，选择合适的任务调度算法，如最短作业优先（SJF）或最佳适应算法；- 数据本地性：优先将任务调度到与数据接近的计算节点，减少数据传输延迟。
2. 虚拟机调度虚拟机调度是指将虚拟机实例分配给物理服务器的过程。
虚拟机调度技术的关键是提高资源利用率和满足用户需求。
常见的虚拟机调度策略包括：- 负载均衡：根据物理服务器的负载情况，将虚拟机均匀分布，以实现资源的最大化利用；- 节能策略：根据负载情况动态调整物理服务器的开启和关闭，以节约能源成本；- 弹性扩展：根据用户需求，自动增加或减少虚拟机实例，满足不同负载要求。
三、资源管理技术资源管理技术主要涉及对云平台中的存储资源、网络资源和安全资源进行有效管理。
1. 存储资源管理存储资源管理的目标是实现高效的数据访问和存储。
资源管理技术可以包括数据冗余备份、数据压缩和数据迁移等。
此外，为了提高存储效率，还可以采用分布式存储系统、大规模文件系统和高速缓存等技术。
2. 网络资源管理网络资源管理的目标是保证云平台的网络性能和可靠性。
资源管理技术可以包括网络负载均衡、带宽分配和拥塞控制等。
移动云计算中的资源优化与调度
移动云计算中的资源优化与调度随着科技的不断发展，移动互联网的应用越来越普及，移动云计算也成为了新的热点。
移动云计算将智能手机等移动设备当做计算及存储的节点，让用户随时随地都可以享受到实时、高效、安全的云服务。
但是在移动云计算的发展中，资源优化与调度成为了一个重要的问题。
如何让有限的资源更加充分利用，提高移动云计算的效果，已成为业内人士共同关注的问题。
一、移动云计算资源使用的问题在移动云计算中，资源的使用对于应用的运行效率和用户满意度有着至关重要的影响。
当前的资源利用率较低的问题包括：1.资源分配不合理。
在新能源汽车领域，“针对电池、动力总成等核心零部件的研发、生产往往要花费大量的金钱和时间。
一款车研发生产从立项到交车发正常财务佩，且仍需企业进行销售” ，开发人员对计算资源的不合理分配，可能导致某些部分资源闲置，而另一些部分只是基本上只是在闲置的时候使用。
2.应用程序管理不当。
有些应用不仅启动过慢，而且会拖垮整个移动设备，甚至会导致应用的崩溃或设备反应不灵敏。
这可能源于移动设备应用程序本身产生的一些问题，或者开发人员没有足够的了解来维护设备和应用程序。
因此，为了提高资源的利用率，必须采取有效的资源优化和调度机制来解决这个问题。
二、资源优化与调度的方法在移动云计算的运行中，资源优化和调度技术是必不可少的。
它们可以根据不同的场景，选择不同的策略来提高资源利用率。
1. 利用虚拟机技术实现资源优化虚拟机技术是一种建立在物理层之后的抽象层，它可以模拟出一个或多个隔离的操作系统。
虚拟机技术可以有效使用已有的硬件资源，如 CPU、存储、操作系统等，最大限度地提高了资源利用率；同时还可以实现资源的动态切换，并且保证用户数据的安全。
因此，在移动云计算中使用虚拟化技术来进行资源的管理是一个不错的选择。
2. 资源调度算法移动云计算给资源调度算法带来了新的挑战。
传统的调度算法不适用于移动设备，因此，需要发展一些新的调度算法来适应这个领域。
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策略4： Affinity-based (基于关联程度)策略
应用A 应用B
❖ 将任务分配到与关键资源关联度最高的 服务器上，例如将任务分配到与存储系 统直连的服务器上
❖ 保证应用程序运行效率
策略5：HA-enabled （支持HA）策略
关键应用 A 关键应用 B
$2/hour
$1/hour
HA 服务器
Bottom
4 Left 4
Bottom
3
4 Left 4
2
1
Bottom-Left Decreasing Bin-Packing Heuristic
策略2：Striping （分散）策略
App
App
App
A
A
E
VM
VM
VM
App
App
App
A
B
B
VM
VM
VM
App
App
App
C
C
C
VM
VM
VM
❖ 将应用程序或虚拟机启动在使用最少的 物理服务器上。
部门经理
•云的客户 •负责合同签署
开发经理
•资源使用的规划
应用程序所有者
•选择服务提供给最终用户定义
优先级与资源的分配策略
最终用户
•请求并使用特定应用的 虚拟机或物理机 •按照应用经理规定的优 先级和资源分配策略使 用计算机资源
开发人员 应用程序用户
服务资源管理
云计算平台
服务异常处理管理
业务需求
Ap p Ap
服务资源整合
可用性
系统架构服务
资源管理
数据保护
安全和集成
虚拟资源池
服务资源整合
➢ IDC发展面临的挑战 ➢ 云计算解决方案 ➢ 调度与管理
•服务资源整合
•服务资源调度
•资源分配策略
•服务资源管理
➢ 总结
目录
服务资源调度
1) Application Topology
DB
Tier 1
App Server
✓ 更多……
节省投资
❖ 系统部署的时间从几天缩短到几分钟，没有双机备 份，低成本
App 1
App 2
App N
App 1
App 2
App N
App Server
App Server
App Server
Self-Service Portal
App Server
Source pool
Virtual Servers
云平台
Ticketing System
对应用系统的支持 Hadoop, Websphere, 客户化的应用……
用户自服务
报表 & 计费
Entitlement System
运营管理 工作流 & 审批流程
CRM
资源分配调度引擎 资源整合
Authentication & Security
虚拟化系统 / 物理机操作系统
管理员手工管理所有资源，
复杂？
缺乏部署与调度策略，自
动化程度低？
商用虚拟化软件，价格昂
贵？
固化的管理平台，无法扩
展？
希望提供用户自助服务？ 希望提供智能的资源预约、
自动的应用部署功能？
……
带来的价值
✓ 系统自动部署虚拟机，自动部署应用，
周期短
✓ 管理平台统一监控、管理资源，异常事
件告警、迁移策略，简洁智能
HA-Aware（基于高 • 将支持高可靠性（HA）的服务器资源分配给关键业务
可靠性配置）
• 提供更高的资源可用性
Energy-Aware（节 能）
• 根据节能指数和数据中心热点运行应用程序 • 减少能源消耗
Affinity-Aware（基于 关联程度）
• 将任务分配到与关键资源关联度最高的服务器上，例如 将任务分配到与存储系统直连的服务器上
Ap
Ap
Ap
Ap
p
p
p
p
Ap
Ap
Ap
p
p
p
Ap
Ap
Ap
Ap
p
p
p
p
集群1
资源扩展管理
集群1
集群2
集群3
集群4
无缝扩展 负载平衡
➢ IDC发展面临的挑战 ➢ 云计算解决方案 ➢ 调度与管理
•服务资源整合
•服务资源调度
•资源分配策略
•服务资源管理
➢ 总结
目录
管理员手工创建虚拟机、
手工部署应用，周期长？
资源分配策略
策略1：Packing（填满）策略
❖ 每个被使用的服务器利用率最大化，减少资源碎片 ❖ 节能——根据需求动态启动和关闭服务器
App ADpp VMEApp VMA
VM
App VDMAVDpMAVpApMp
App VAAVMABVpMABppMAppp
VM
AVBApVMApApVMAAAVVVCppABMVACpppMMMpCppMppp
App Server
App Server
Tier 2
Web Server
Web Server
Tier 3
5) C-language plug-in placement policy: • vem_policy_init() • vem_policy_fin() • vem_policy_distribute() • vem_policy_place() • vem_policy_housekeep() • vem_policy_status() • vem_policy_info()
IAAS 调度分配引擎
SAAS 服务系统 服务管理 PAAS IAAS
支撑平台体系架构
用户
VMware, KVM, XEN
管理服务器
管理服务器
在线服务器 在线服务
云计算节点 存储
离线计算
云管理方案
端到端的云管理软件： 根据负载均衡和资源均衡的策略，从共享的物理和虚
拟资源中为上层的应用系统创建和提供运行环境
云 计 算 ——服务资源调度与管理
北京科技大学 曾明
2020年6月18日
➢ IDC发展面临的挑战 ➢ 云计算解决方案 ➢ 调度与管理
•服务资源整合
•服务资源调度
•资源分配策略
•服务资源管理
➢ 总结
目录
IDC发展面临的挑战
1. IT成本高，机房设备利用率 低
2. 数据中心体系很复杂， 系统 的维护和管理难度大
➢ IDC发展面临的挑战 ➢ 云计算解决方案 ➢ 调度与管理
•服务资源整合
•服务资源调度
•资源分配策略
•服务资源管理
➢ 总结
目录
服务资源整合
整合物理机和 虚拟机计算环 境，创建一个 共享的计算架 构。
不同类型的应用程序集成
Test/Dev HPC
J2EE
others
资源管理工具
Manual
提供服务 服务合同管理
Contract # 889
J
D
a
e
n
c
调度引擎
3) Network Access Cost Matrix (Available Bandwidth / Dynamic Utilization)
DC DC DC
1
2
3
DC 1
DC 2
DC 3
Output:
- Initial Placement
- Run-Time Management
3. 资源占用多，缺乏统一化， 配置峰值资源需求等于浪费 资源
4. 系统稳定性、可靠性低。人 工服务为主，高成本、低满 意度
5. IT传统模式不能适应业务部 署速度的需求 （至少2个月）
Web Intranet
地理上分布的用户
根据应用静态分配IT资源
eCommerc e
Dev/QA
ERP
BI
计算资源 计算资源 计算资源
• 整合了云资源 • 通过丰富的策略匹配和供给资源 • 提供了最终用户直接请求资源的自助服务平台 • 时刻跟踪资源的使用情况，以生成报告、帐单和审核
示例：BOSS云的架构
1. 话单分布
SMP
3. 分布式计算方案
Oracle DB
2. 同步方案
Oracle DB
4. 话单合并
• 应用程序在尽量少的物理服务器上运行 • 每个被使用的服务器利用率最大化，减少资源碎片，减
少能源消耗。
Striping（分散）
• 应用程序分散在尽可能多的物理服务器上运行 • 减少机器故障带来的影响，提高应用程序的运行效率
Load-Aware（基于 负载）
• 新的应用程序总是运行在负载最轻的物理服务器上 • 获得更高的应用程序运行效率
p Ap p
X
Ap p Ap
p Ap p
资源池
Ap p Ap
p Ap p
多种虚拟机管理器和操作系统 同步运行
服务能在各计算机之间“浮 动”，即使整个网络都瘫痪， 任务数据也不会丢失。
所有事件记录在指定文件系统 中，零停机时间、零数据损失。
当第一台机器恢复正常时，机 群服务就可恢复并继续运行。
整个过程对用户来说是透明的， 感觉不到远程集群的存在。
✓ 丰富的部署与调度策略，根据应用情况
分配资源，减少人工干预
✓ 根据应用系统特点合理选择虚拟化软件
，提高性价比
✓ 管理平台可扩展，开源与商用的虚拟化
软件可共存，并可管理其他资源