异构云平台的管理
云平台功能介绍
增值功能
• 虚拟机模板定义 • 创建虚拟的时候可以定义操作系统、数据库、中间件、应用软件等多个维度的选择范围 • 各个维度的条目的展现方式，可以是以下拉列表，或者单选框方式 • 各个维度的条目的展现内容，可在后台自行定义 • 各个维度的条目的选择结果，可以保存为模板，或配置文件 • 根据选择的内容，自动完成选择内容的安装
Hale Waihona Puke 增值功能– 虚拟机创建 • 可以单次定义选择内容，单次执行创建过程 • 可以调度一个或多个模板，批量执行，自动完成虚拟机的创建和相关软 件的安装 • 可以建立任务，一次执行多个模板，自动完成虚拟机的创建和相关软件 的安装 • 可以选择底层虚拟化后的虚拟网络端口，或存储资源，自动完成虚拟机 的创建和相关软件的安装
云平台功能介绍云os功能综述基本功能?资源管理?调度管理?报表管理增值功能亮点功能资源管理?资源管理大规模基础软硬件管理能够兼容支持各种厂家的服务器网络存储设备实现对各类异构软硬件基础资源的兼容更要实现资源的动态流转实现资源的整合管理将静态固定的硬件资源进行调度形成计算资源池除硬件资源外管理软件资源包括单机os数据库中间件应用程序等可以根据业务需求建立网络资源池对网络接口进行虚拟化管理并配置不同的虚拟化策略可以根据业务需求建立存储资源池对存储资源进行虚拟化管理并配置不同的虚拟化策略监控物理层虚拟层网络池存储池的运行状态支持海量的文件储存同时在多个地方调用呈现极大地简化了用户数据管理迁移和更新的工作调度管理?调度管理将不同特征不同需求的数据分别存储在不同的存储设备中并对它们进行统一管理实现大规模基础软硬件资源监控完成长期的业务负载和资源情况的统计分析以依据负载情况实现业务资源的动态调度在满足客户需求情况下有效提高资源利用率通过模板化工具按需分配调度资源实现快速响应和快速部署根据策略实现服务器与服务器之间的负载均衡ha等并自动根据策略执行根据策略实现计算资源池网络资源池存储资源池的调度和分配工作报表管理?监控物理服务器虚拟服务器网络池存储池的运行状态?根据管理要求运维要求提供各种报表?完成长期的业务负载和资源情况的统计分析?自定义报表完成业务需求和运维要求?及时发现故障并通过多种方式告警包括网站pingtcp端口udp端口dnspop3smtpftp等监控?结合网管系统动环监控系统提供多种维度多种展现方式的报表展现运行状态增值功能?虚拟机模板定义?创建虚拟的时候可以定义操作系统数据库中间件应用软件等多个维度的选择范围?各个维度的条目的展现方式可以是以下拉列表或者单选框方式?各个维度的条目的展现内容可在后台自行定义?各个维度的条目的选择结果可以保存为模板或配置文件?根据选择的内容自动完成选择内容的安装网络池模板?统一管理网络资源池集中管理和分配网络端口?可创建模板定义不同的虚拟网口并配置不同的聚合虚拟化策略在创建虚拟机的时候进行分配存储池模板?统一管理存储资源池集中管理和分配存储端口san交换机lun等资源?支持底层lun扩展或底层lun在云os层面的整合分配?支持虚拟机动态扩展文件系统或增加文件系统虚拟机创建?可以单次定义选择内容单次执行创建过程?可以调度一个或多个模板批量执行自动完成虚拟机的创建和相关软件的安装?可
异构云平台间的资源调度与管理机制研究
异构云平台间的资源调度与管理机制研究随着云计算技术的不断发展和应用，异构云平台的兴起成为了一个新的研究方向。
异构云平台是指由不同类型的云平台组成的系统，例如，公有云、私有云、边缘云等。
这些不同类型的云平台具有不同的性能特点和资源配置，因此需要开发资源调度与管理机制来确保在异构云平台之间高效地利用资源。
资源调度是指根据系统的需求和资源的可用性，动态地分配和管理资源的过程。
对于异构云平台间的资源调度来说，有以下几个关键问题需要考虑：1. 资源分析和监控：在异构云平台中，不同类型的云平台具有不同的硬件配置和性能特点，因此需要对这些平台的资源进行实时分析和监控。
这可以通过采集云平台的监测数据来实现，例如CPU利用率、内存使用率等。
通过对这些数据的分析，可以了解不同平台上资源的利用情况，从而为资源调度做出合理的决策。
2. 资源预测和优化：在异构云平台间进行资源调度时，需要对资源的需求进行预测和优化。
通过分析用户的请求和应用的特点，可以预测未来的资源需求。
同时，还需要考虑到不同云平台上的资源配置差异，以便进行资源的优化分配。
资源预测和优化可以帮助提高资源的利用率，减少资源浪费。
3. 资源分配和调度：资源分配和调度是异构云平台间资源调度的核心问题。
在进行资源分配时，需要考虑到不同云平台之间的网络延迟、带宽等因素，以便选择最合适的云平台进行资源分配。
在进行资源调度时，还需要考虑到不同云平台上的负载状况和资源利用率，以便选择最优的资源调度策略。
通过合理地分配和调度资源，可以提高整个系统的性能和效率。
4. 资源管理和监督：异构云平台间的资源管理和监督是确保资源调度正常进行的关键。
资源管理包括对资源的统一管理和分配，以及对资源利用情况的监督和评估。
通过对资源的管理和监督，可以及时发现资源利用不合理的问题，并采取相应的措施进行调整和优化。
5. 安全和隐私保护：在进行异构云平台间的资源调度时，还需要考虑到安全和隐私保护的问题。
《PB级多源异构大数据平台构建和数据开放及规模化运营系列标准》
种 数据 的格 式、语义 、加工周期等 ，并规范 了基 于元数
据 的数 据质 量追 溯机 制。
用合 作。
８０
企 业 动态 Ｂｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｓ
Ｐ Ｂ 级 多 源异构 大 数 据平 台构 建和 数 据 开放 及规 模化 运 营 系列 标 准 获２ ０ １ ６ 年 中国通信标 准化协会科学技术奖 二等奖
主要完成单位 ：中国联合网络通信集 团有 限公司
主要完成人 ：魏进武 、张云 勇、范济安 、李卫 、王志 山、靳淑娴 、裴小燕 、霍玉嵩 、顾霞 、陈 勇
据建模 以及数据结果安全输 出的大数据纵 向服务框架 。 ２ ） 在流程方面 ，规范 了大 数据平台能力开放 ，数据 采集到运营 的管理 、业务 两类流程的协 同和穿透 ，形成 了大数据开放 的运营体 系与业务开展 的标准化流程 。 ３ ） 在数据方面 ，覆盖运营商全 网５ 种数据 ，规范 了５
据 平 台 的功 能 体 系 和技 术 架 构 ，构 建 了 从 资 源 供 给 到 数
４社会效 益 １ ） 公 共 治理 ：服 务于 国家 统计 局 、公安 、政 府应 急 、国家旅游局等８ 个 以上部委办 。 ２ ） 便民服务 ：环沈 阳经济 圈出行易、乘车易 以及停 车 、出行等服务 。 ３ ） 对外推广 ：入选 “ 大 数据 治国理政案例” ，获得 Ｔ ＭＦ “ 以客户 为中心”卓越奖 ；在第 二、第三届世界 互 联 网 大会 上 发布 １ ５ 项沃 指数 产 品和多项 行业大 数据应
４ ） 在开放服务 方面 ，规范了云化大数据平 台内部各 个 关键 模块 之间以及平台与外部系统之 间的接 口，规范 了数据 开放服务和交付 ，促进跨行业数据 的融合开放 ， 带 动产业发展新型业务形态。 ２具体成果 该项 目累计 输 出行业 标准 （ 含 立项 及报 告） ４ ５ 项， 主导 完成 国际 建 议 １ １ 项 ， 附加 知 识 产权 包 括 受 理 发 明专 利 １ ０ ８ 项（ 其 中１ ５ 项 已授 权 ） ，授权 软件 著作 权３ ８ 项 ，出版 专著４ 部 ，发表 论文４ １ 篇 ，并将落地成果 推向 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ 、Ｏｐ ｅ ｎ ｔ ａ ｃ ｋ 等开源社 区。 ３经济效益 １ ） 收入 贡献 ：对企业 内部实现 了精准 营销、存量经 营、数据合作等 ，辅助拉动主营业务 的营收。 ２ ） 成本节约 ：实现 了基础资源环 境的 自动化部署能
分布式异构智能算力的管理和调度技术研究报告
分布式异构智能算力的管理和调度技术研究报告1. 引言1.1 概述:随着分布式计算和智能算力的不断发展，人们对于管理和调度这些异构智能算力资源的需求也越来越迫切。
在传统的计算模型中，所有的计算任务都集中在单一的服务器上执行，但这已经无法满足现代复杂任务的需求了。
分布式异构智能算力的概念应运而生，它将不同种类、规模和性能的计算设备组合起来，实现更高效、灵活和可扩展的计算处理。
1.2 文章结构：本文将就分布式异构智能算力的管理和调度技术进行深入研究。
首先，我们将介绍分布式计算与异构计算两个概念，并解析智能算力的含义。
接着，我们将探讨异构智能算力相对于传统计算方法的优势以及其应用场景。
然后，我们会详细研究目前在资源管理和任务调度方面所存在的技术现状，并对现有的算力管理平台进行比较与分析。
最后，我们会展望面向分布式异构智能算力管理和调度技术未来发展趋势，并针对可扩展性、智能化调度与优化方法以及安全性与隐私保护等方面进行深入探讨。
本文最后将提供结论和展望，总结关键研究问题及成果，并对未来的发展方向提出建议。
1.3 目的：本篇研究报告的主要目的是为了深入研究分布式异构智能算力的管理和调度技术，并分析其在不同领域中的应用前景。
通过梳理当前技术现状和发展趋势，我们旨在为研究人员提供一个全面了解和把握该领域动态的平台，同时也为相关企业和决策者提供参考，帮助他们更好地利用分布式异构智能算力资源，提升计算效率、降低成本并推动科学技术进步。
2. 分布式异构智能算力的概念和特点2.1 分布式计算与异构计算的定义分布式计算是一种通过将任务分解为多个子任务并在多台计算机上并行处理的计算模型。
它利用网络连接的计算资源，实现任务的合作处理，从而提高整体系统的性能和可靠性。
异构计算是指使用不同类型、功能或规格的计算资源组成的系统。
这些资源可能包括不同架构（如CPU、GPU、FPGA等）、操作系统以及软件环境。
2.2 智能算力的概念解析智能算力指的是运用人工智能技术和算法来增强分布式系统中各种类型异构计算资源的智能化程度和自主决策能力。
异构数据资源的统一存储管理方案
异构数据资源的统一存储管理方案
异构数据资源的统一存储管理方案主要包括以下几个方面：
1. 统一数据底座：构建统一的数据底座，将数据放在合适的位置，并实现存储网络的发放自动化、拓扑自动化和性能分析自动化。
2. 数据流动：基于数据冷热和应用负载分析，实现数据的按需流动，满足不同生命周期阶段的性能和成本需求。
例如，可以将热数据存储在本地，全量数据存储在云端，以平衡性能和容量。
3. 多云对接：通过API、脚本和插件等多种方式对接云管平台，确保融入客户流程，不改变客户习惯。
这样可以在多云环境中简化数据管理，如同时部署在本地、私有云、公有云上，实现“混合多云”。
4. 数据协议支持：数据的存入与使用需要适配各种应用场景，如支持块存储、对象存储等协议。
例如，通过标准iSCSI协议为上层应用提供虚拟Target
和逻辑卷，接入天翼云OOS后提供S3对象存储协议，以充分适配各种应
用场景。
5. 资源优化：通过提高资源利用率、优化资源成本等手段，助力企业在“双碳”背景下实现绿色转型。
例如，存储资源盘活系统可以通过纯软件的存储控制器、分布式双控制器架构等方式，充分利用全部存储资源，实现低延迟、高可用、易拓展的特性。
6. 统一调度管理：通过完善的控制台、命令行与API来统一调度管理所有存储设备，实现统一的管理方案。
以上方案仅供参考，建议根据实际情况进行调整。
异构计算模型在云计算中的性能优化研究
异构计算模型在云计算中的性能优化研究随着云计算的快速发展和对计算资源的不断需求增加，对云计算性能优化的研究也变得愈发重要。
异构计算模型作为一种新颖的计算模型，在云计算中展现出巨大的潜力。
本文将研究异构计算模型在云计算中的性能优化问题，探讨如何利用异构计算模型提升云计算性能。
1. 异构计算模型概述异构计算模型是指将多种不同类型的计算资源组合在一起，形成一个拥有不同处理器、内存和存储器的计算系统。
这样的系统能够更好地适应各种类型的计算任务，并将任务分配给最适合处理的资源。
异构计算模型的核心思想是利用不同类型计算资源的优势互补，提高计算效率和性能。
2. 异构计算模型在云计算中的应用2.1 异构计算模型的优势在云计算中，应用程序的需求多种多样，包括大数据处理、机器学习、图形渲染等。
而传统的计算平台往往无法提供高效处理这些任务所需的计算资源。
而异构计算模型正好能够弥补这一差距。
通过将多种不同类型的处理器和硬件设备组合起来，异构计算模型能够更好地解决不同类型任务的需求，提高处理效率。
2.2 异构计算模型在云计算中的应用案例在云计算中，异构计算模型广泛应用于以下领域：2.2.1 大数据处理对于大数据处理任务来说，异构计算模型能够更好地利用GPU等高性能设备，通过并行计算的方式提高数据处理速度。
例如，在数据的预处理和分析阶段，使用GPU进行高速数据计算，可以大大加快数据处理的速度。
2.2.2 机器学习机器学习需要大量的计算资源来训练模型和进行推理。
异构计算模型通过将CPU和GPU等设备进行协同工作，可以提供更高效的计算和更快的训练速度。
例如，在深度学习模型训练过程中，使用GPU进行并行计算可以大大加快训练速度。
2.2.3 图形渲染对于图形渲染任务来说，GPU是更适合处理的设备。
异构计算模型可以将图形渲染任务分配给GPU进行加速处理，提高渲染效果和渲染速度。
同时，CPU可以负责其他任务，实现多任务的协同工作。
3. 异构计算模型性能优化方法为了更好地利用异构计算模型优化云计算性能，以下是几种值得尝试的方法：3.1 任务调度优化任务调度是指将不同的计算任务分配给最适合处理的计算资源。
多源异构数据融合与管理技术研究
多源异构数据融合与管理技术研究在当今的数字化时代，数据已经成为企业和机构中最重要的资产之一。
这些数据来自不同的数据源和类型，这些数据源通常是异构的。
这就需要对这些多源异构的数据进行融合和管理，从而提高数据的价值和有效性。
多源异构数据融合与管理技术，成为当前数据管理领域中的重要研究方向。
一、多源异构数据的概念与分类多源异构数据是指来自不同来源、类型和格式的数据，它们之间存在着数据差异和数据质量差异。
多源异构数据一般可以分为结构化数据和非结构化数据两大类。
1.结构化数据结构化数据一般指已经规范化和标准化的数据，其中每个数据元素都能够被确定的标识和分配。
结构化数据可以使用数据库存储，并能够使用SQL等数据库语言进行检索和操作。
2.非结构化数据非结构化数据是指没有预先定义好的数据格式和结构的数据，比如文本、图像、音频、视频等，这些数据需要进行处理和分析才能得到有意义的信息。
二、多源异构数据的融合技术多源异构数据的融合技术包括数据集成和数据合并两个方面。
1.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合、修正、转换和清洗，从而形成一个统一的数据集，方便用户进行查询和分析。
数据集成有两种常见的技术方式：（1）传统方式：需要先对数据源进行分析和整理，再使用ETL工具进行导入和转换。
但这种方式需要额外的人力和资源进行处理。
（2）实时方式：通过数据中间件技术将来自不同数据源的数据进行整合，这样可以实现实时数据的更新和查询，同时也减少了数据处理的负担。
2.数据合并数据合并是指将来自多个数据源的数据并列进行比较和分析，从而得到数据的相关性和差异性，进而形成更为精确和全面的数据信息。
数据合并采用的方法有：（1）数据聚合：将来自不同数据源的数据进行统计和汇总，以得到更加全面和精确的数据结果。
（2）数据关联：将不同数据源中的数据进行关联和对比，以得到数据之间的相关性和差异性。
三、多源异构数据的管理技术多源异构数据的管理技术包括数据标准化和数据质量控制两个方面。
异构计算平台的统一体系结构框架
异构计算平台的统一体系结构框架一、异构计算平台概述异构计算平台是指将不同类型的处理器或计算资源集成在一个系统中，以实现更高效的计算性能和更优的能效比。
这种平台通常包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等多种计算单元，它们各自擅长处理不同类型的任务。
异构计算平台的发展，不仅能够推动计算技术的进步，还将对整个信息技术产业产生深远的影响。
1.1 异构计算平台的核心特性异构计算平台的核心特性主要包括以下几个方面：灵活性、并行性、能效比和可扩展性。
灵活性是指平台能够根据不同的计算任务需求，动态调整资源分配。
并行性是指平台能够同时执行多个任务，提高计算效率。
能效比是指在完成相同计算任务的情况下，平台消耗的能量更少。
可扩展性是指平台可以根据需求增加更多的计算资源。
1.2 异构计算平台的应用场景异构计算平台的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 大数据处理：处理大规模数据集，进行数据挖掘和分析。
- ：支持深度学习、机器学习等算法的计算需求。
- 科学计算：进行复杂的数值模拟和科学实验的计算。
- 图形渲染：提供高性能的图形处理能力，满足游戏和专业图形设计的需求。
二、异构计算平台的体系结构异构计算平台的体系结构是实现其高效运行的关键。
一个统一的体系结构框架能够确保不同计算单元之间的有效协同工作。
2.1 异构计算平台的硬件架构硬件架构是异构计算平台的基础，包括CPU、GPU、FPGA 等不同计算单元的集成方式。
这些计算单元通过高速互联技术连接，如PCIe、NVLink等，以实现快速的数据交换。
2.2 异构计算平台的软件架构软件架构是异构计算平台的大脑，负责管理和调度不同计算单元的资源。
它包括操作系统、编译器、运行时系统等，能够根据任务的特点，自动选择最合适的计算单元执行。
2.3 异构计算平台的通信机制通信机制是确保异构计算平台内部各计算单元高效协作的关键。
它涉及到数据传输、同步、任务调度等多个方面。
高效的通信机制可以减少数据传输的延迟，提高计算任务的执行效率。
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Virtual Physical External Custom
DISTRIBUTED EXECUTION MANAGER
Virtual
Custom
FABRIC RESOURCES
Compute, Storage & Network Fabric Data & Application Fabric Cloud Fabric
B A
所有使用者 重新申请 授权认证机制
C
共享基础架构
Virtual 虚 拟资源
B A B C
授权使用者 服务开通 服务目录
A
资源分配
Physical 物理 资源
企业部门或 各式应用
管理
A A B C
Tier 1
A A B
Public 资源 外部公有云
资源回收
成本标价
成本标价
A B
C
21
vCloud Automation Center新增功能
vCloud Net & Sec Standard vCloud Net & Sec Advanced vCloud Net & Sec Advanced SRM Enterprise
vCloud Director 和 vCloud Connector
• 具备多租户和公有云可延展性的虚拟化数据中心 vSphere Enterprise Plus • 具有基于策略的自动化功能的虚拟化基础架构 13
vSphere 虚拟化平台
18
vCloud Automation Center提供使用者完整的服务管理功能
DYNAMICOPS DEVICES PORTAL CUSTOM PORTALS
APPLICATIONS
vCAC API (REST)
vCloud Automation Center
User-Centric Policy Enforced Governance
• 简化多虚拟机的布建及后续的
管理
• 将 vApp 布建至虚拟数据中心 • vCloud Director 式的私有云或
vCloud 服务提供商
• 能促进与第三方部署技术及
专属系统之间的整合
• 以单一操作 (虚拟、实体、公有/
私有云)布建复合式服务
• 运用 VMware Solutions
Exchange (包括合作伙伴外挂 程序)
85%
自动化作业 管理
70%
基础架构管理
30%
15%
更上层楼的新自动化与控制需要云端服务
怎么做？
4
云端中的管理挑战
业务线 A 业务线 B 业务线 C
• 共享基础架构 • 跨多条业务线/客户共享 • 从实体资源的基本组件汇总
新的递送 模式
• 持续进行的工作负载部署 • 每日、每周、每月加入的虚拟机 • 与业务活动 (如新专案等) 密切相关的需求 • 从实体资源分离的工作负载 • 部署在逻辑实体上 (丛集、数据储存区等等) • 在丛集中的实体资源之间以动态方式进行排程
vCD 和 vCC Adv
vCD 和 vCC Adv
vCD 和 vCC Adv
vSphere Enterprise Plus
vSphere Enterprise Plus
vSphere Enterprise Plus
vCloud套件与SDDC紧密集成
软件主导的数据中心
云管理平台
云计算 基础架构平台
vCenter Operations Mgmt
vCloud Director
vCloud 服务提供商
其他服务 提供商
虚拟管理 程序
硬件
软件定义数据中心/云平台
软件定义的 网络及安全性 软件定义的 储存装置及可用性
vFabric Application Mgmt 应用交付自动化
IT 业务管理
(运营管理)
• vSphere 环境中 IT 服务的调配和管理 vFabric Application Director
• 多层云计算应用的自动化配置和部署 vCenter Operations Management • 应用监控 – 操作系统、中间件、数据库 云计算管理 • 针对 EMC Symmetrix 和 Netapp 的存储适配器
ITBM 7.5
vC Ops 5.6
AppInsight/ Hyperic 5.0
App Dir 5.0
vCAC 5.1
云端基础架构
vCloud 服务 提供商
其他服务 提供商
虚拟管理 程序
其他硬件
虚拟数据中心
技术 vCNS 5.1
VCD 5.1
软件定义的 网络及安全性
预览
软件定义的 储存装置及可用性
在 VMware 私有云及 公有云、其他虚拟管理 程序、实体及以 Amazon 为基础的业务 和 IT 原则上布建基础 架构及应用程序服务
使用蓝图及标准化的应 用程序组件及设定，对 任何云端塑模及进行应 用程序自动化部署
17
VMware 云端管理
vCloud Automation Center （云服务门户) IaaS (基础架构即服务) PaaS (平台即服务) DaaS (桌面平台即服务)
SRM 5.1
vSphere 5.1
虚拟基础架构
12
vCloud Suite 版本系列
云计算 基础架构和管理
第 4 季度更新
vCloud Suite Standard 价格（按 CPU 数量，仅限许可证） vCloud Automation Center
vCloud Suite Advanced
vCloud Suite Enterprise
vCloud Director 整合 vCenter Orchestrator 整合 多虚拟机管理
• 以更好的自助服务及使用者中心
的管理为 VMware 及非 VMware 云端提供单一自助服务入口网站
• 从 vCloud Automation Center
启动 vCenter Orchestrator 工作 流程
• 实施自动化 VDI 基础架构的交付 • 大规模 – 数万至数十万个桌面 • 跨多个地理位置，同时支持异构环境
• 将云计算自动化扩展到新的使用情形 • 基于声明式模型的体系结构 • 快速部署个性化的云计算服务 • 自动生成且继承了安全策略的基于 REST 的 API
20
vCloud Automation Center 以政策导向为原则的管理方式
vCloud Connector vCenter Orchestrator
全面的云计算基础架构和管理 虚拟化
vCenter Operations 管理套件 运营管理
vSphere
11
VMware 云端基础架构与管理
vCloud Suite
Chargeback 2.5
云端管理
业务管理
作业管理 服务布建
App Dir for Provisioning
vCOPS Advanced
vCOPS Enterprise
• 虚拟机配置合规性 – 操作系统级别的变更、补丁程序和配置
• 主机配置合规性 – vSphere 主机变更和配置 • 性能和容量优化 – 分析、控制面板和警报 • 应用感知 – 发现依赖关系映射 • 计费 – 计量的利用率报告和财务责任落实 vCenter Site Recovery Manager • 自动化灾难恢复规划、测试和执行 vCloud Networking and Security 云计算 基础架构 • 高级、连续的防火墙和网络可用性 • 软件定义的网络连接、安全保护和体系集成
蓝图
vCloud Director vCloud Connector
vCloud 服务提供商
网络服务器
多虚拟机 服务蓝图
网络服务器
vCloud Networking and Security
vCenter Site Recovery Manager
蓝图
应用程序服务器
应用程序服务器
vSphere
蓝图
数据库服务器
敏捷
• 部署虚拟机所需时间
从数周缩短至几分钟
6
我们的管理任务
VMware 可简化及自动化 IT 管理， 并赋予 IT 跨多平台及提供商管理服务的能力
IT 服务经纪人
多平台
混合
多提供商
7
议题
1. VMware与众不同的管理愿景
2. 如何在 SDDC 和 vCloud Suite 的基础上建构您的云
CIO 们追求的是让基础架构流畅运行
高效
• 每虚拟机的平均成本从
300 美元下降到 100 美元
自动化且
易于管理 • 虚拟机与管理员数量之比：
300:1 10,000:1
始终可用
• 故障恢复时间：
从 5 分钟缩短至 1 分钟
CIO 们希望将他们的 产能、时间和预算投入 到能为他们提供根本性 独特优势和改善业务 的 IT 领域中
功能。
这里涉及到新技术以产品功能体现的价格或者销售形式并未考虑。
2
议题
1. VMware与众不同的管理愿景
2. 如何在 SDDC 和 vCloud Suite 的基础上建构您的云
3. 如何实现多平台、多重云端服务布建及管理
3
启动迈向云端之旅
成本效益 服务质量 商业灵活性 IT 生产 企业生产 IT 即服务
14
议题
1. VMware与众不同的管理愿景
2. 如何在 SDDC 和 vCloud Suite 的基础上建构您的云