云计算中服务资源调度与管理
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。
云计算下的作业调度与资源管理
云计算下的作业调度与资源管理随着互联网技术的不断发展和进步，云计算技术已经成为了当前最为热门的技术之一。
云计算技术通过将计算、存储、网络等资源进行有效地组合和管理，为用户提供了高效、便捷、经济的计算服务。
作为云计算服务的核心之一，作业调度和资源管理成为了云计算技术的重要组成部分。
一、作业调度的概念和分析作业调度是指将作业提交给计算机系统时，按照一定的顺序和时间进行处理和执行的过程。
在云计算技术中，作业调度则是指将用户提交的作业，按照一定的优先级、资源需求等因素进行分配和调度，保证作业能够高效、准确地完成，同时尽可能地利用系统资源。
在云计算技术中，作业调度具有以下特点：1. 分布式：云计算系统中的作业调度不仅需要考虑单台计算机的资源分配，还需要考虑整个集群的资源利用率、负载均衡等问题，从而实现分布式的作业调度。
2. 动态调整：随着云计算系统中用户的不断增加，系统的资源利用情况也会不断变化。
因此，作业调度需要能够动态地进行调整和重新分配。
3. 负载均衡：作业调度需要根据系统的运行情况和负载情况，实现对系统资源的合理调度，保证各个节点的负载均衡，从而提高系统的效率。
4. 高效性：云计算系统中作业的提交和执行速度较快，作业调度需要保证作业的快速分配和执行，以满足用户的需求。
在实际的云计算系统中，作业调度可以使用多种算法和策略进行优化。
例如，可以使用最小可用节点算法、最小可用资源算法、最短作业优先算法等。
二、资源管理的概念和分析云计算技术中的资源管理包括对计算资源、存储资源、网络资源等方面的管理。
资源管理的主要目的是将系统中的资源进行有效的分配和利用，从而提高系统的效率和性能。
在云计算技术中，资源管理具有以下特点：1. 弹性：云计算系统需要能够动态地提供和回收资源，从而实现对资源的弹性管理。
这对于应对系统资源的变化和用户需求的变化非常关键，同时也可以提高系统的资源利用率。
2. 高效性：云计算系统中的资源管理需要保证资源的高效利用和分配，从而保证作业的高速执行和系统的高效性。
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。
云计算解决方案中的多云管理和资源调度技巧解析
云计算解决方案中的多云管理和资源调度技巧解析云计算已经成为当今信息技术领域的热门话题。
随着云计算技术的发展和应用，多云管理和资源调度成为了云计算解决方案中的关键环节。
本文将对多云管理和资源调度技巧进行解析，并探讨其在云计算领域的重要性。
一、多云管理技巧在云计算解决方案中，多云管理是指将多个云平台和云服务进行集成和管理的技术。
多云管理技巧对于提高云计算系统的弹性、安全性和可靠性非常关键。
1. 虚拟化技术虚拟化技术是实现多云管理的基础。
通过将物理资源抽象化为虚拟资源，可以实现对多个云平台的统一管理和调度。
虚拟化技术可以提高资源利用率，降低成本，并且使得多云平台的切换更加灵活和快速。
2. 统一管理平台采用统一的管理平台能够实现对多个云平台的集中管理。
该平台应提供统一的接口和工具，方便用户进行资源的管理、监控和调度。
同时，统一管理平台还可以提供安全和权限管理等功能，保证多云环境的安全性。
3. 自动化管理自动化管理是多云管理的另一个重要技巧。
通过自动化管理工具，可以实现对云资源的自动化部署、配置和调度。
自动化管理能够提高工作效率，减少人工错误，并确保资源的高效利用。
二、资源调度技巧资源调度是指根据用户需求和系统状态，对云计算中的各种资源进行合理的分配和调度。
资源调度的技巧直接影响到云计算系统的性能和资源利用率。
1. 负载均衡负载均衡是资源调度的基本技巧之一。
通过合理地分配用户请求到各个云平台和云服务上，可以实现资源的均衡利用，避免资源过载或资源闲置的情况发生。
负载均衡可以提高系统的可用性和响应速度。
2. 弹性伸缩弹性伸缩是一种根据系统负载情况自动进行资源分配和释放的技巧。
通过监测系统的负载水平，根据预设的规则来自动添加或释放资源，可以实现对系统负载的自动调节，提高系统的弹性和稳定性。
3. 优先级调度在云计算环境下，不同用户和应用对资源的需求不同。
优先级调度是根据用户需求和重要性对资源进行分配的技巧。
通过设置不同的优先级和调度算法，可以保证高优先级任务的及时执行，提高用户体验和满足不同业务需求。
云计算中的资源调度和管理
云计算中的资源调度和管理随着互联网的快速发展，云计算作为一种新型技术得到了广泛的应用。
云计算的本质是通过互联网将数据和程序的处理转交给具有大量计算资源和存储资源的数据中心，从而降低了企业和个人的成本和风险。
然而，要实现云计算的高效、稳定和安全，需要对资源进行合理的调度和管理。
本文将就云计算中的资源调度和管理进行深入探讨。
一、资源调度资源调度是指根据系统的性能和负载情况，在不同的物理服务器之间分配任务和计算资源。
正确的资源调度可以避免系统过载、减少时间和资源的浪费，提高计算系统的整体效率。
云计算的资源调度可以使用传统的静态调度方式，也可以采用动态的、自适应的调度方式。
静态调度静态调度是在系统启动时固定分配计算资源和任务到物理服务器中。
这种方案可以利用服务器资源的最大化，但缺点是不能根据系统负载情况进行调整。
一旦系统出现负载过高或过低的情况，就无法实时响应，从而容易造成资源的浪费。
动态调度在动态调度中，当系统出现负载过低或过高的情况时，调度算法会及时对系统负载状况进行监测和分析，并根据分析结果来对资源进行重新分配。
其好处在于能够根据任务的实时情况，并实时响应负载的变化进行调整。
但这种方案的缺点是，稍微复杂一些并且需要更多的资源来实时监测系统状态。
自适应调度自适应调度是一种结合了静态调度和动态调度的混合型调度方案。
当系统没有负载时，统一使用静态调度的方式分配资源，但如果系统负载快速增长，自适应调度算法会尝试使用动态调度的方式来动态调整任务分配。
这种调度方式比较灵活且高效，但需要更加复杂的算法来实现。
二、资源管理资源管理是指对云计算系统中的计算资源进行管理和优化，以使系统的使用更加高效。
资源管理可以主要分为四个方面：容量规划、资源聚合、负载均衡以及租户隔离。
容量规划容量规划是指对数据中心的计算资源进行规划和预测，以确保数据中心具有满足计算任务需求的足够的计算资源。
容量规划需要对数据中心的资源进行细致的分类、统计和分析，以找到资源利用率低的问题。
云计算资源调配与管理技术研究
云计算资源调配与管理技术研究云计算是当今互联网时代的一种重要技术，它的出现彻底改变了传统的计算方式，更加便捷和高效地满足了人们对计算资源的需求。
然而，云计算技术的应用范围越来越广泛，带来的管理问题也十分复杂。
如何对云计算环境中的资源进行调配和管理，成为云计算技术研究的重要方向之一。
一、云计算资源调配技术云计算是一种基于互联网的计算模型，通过网络提供数据中心计算服务、存储服务和应用服务等系统资源。
在云计算环境下，通过资源调配技术，可以对计算、存储、网络等资源进行智能管理，实现高效的资源利用。
云计算资源调配技术主要分为以下几个方面：1、负载均衡技术负载均衡技术是指将多个计算节点的任务分配到不同的计算节点上，保证多个计算节点的负载均衡。
负载均衡技术的优点在于能够快速地将任务分配到计算节点上，提升系统响应速度。
但是，负载均衡技术必须考虑多个不同类型的资源，例如内存、CPU等，并且需要根据实际情况进行适当的优化。
2、虚拟化技术虚拟化是一种将物理硬件资源抽象成虚拟资源的技术，可以在一定程度上降低计算机的硬件成本，同时也能够更加灵活地分配和管理资源。
在云计算环境中，虚拟化技术可以将物理资源分配到多个虚拟化环境中，这样可以在更小的资源上实现更高的负载能力。
3、弹性计算技术弹性计算技术是指根据任务的需要，对资源进行自适应调整，以满足系统或者任务的需求。
弹性计算技术可以有效地在不同的负载环境下自动分配资源，同时可以通过调整系统预留资源或调整任务优先级等方式，让系统更加高效地运行。
二、云计算资源管理技术云计算管理技术是指针对云计算架构、应用环境和服务等进行的系统监控和管理，包括云计算中各种资源的监控、调度、优化等。
云计算资源管理技术可以从以下几个方面入手：1、性能监控性能监控是指在云计算环境中，对系统资源进行实时监控、数据采集、分析和处理，提供数据报告为后续的资源优化提供支持。
在性能监控方面的研究中，无论是从硬件性能监控，还是从应用性能监控进行研究，都需要根据不同的场景进行优化。
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管理员手工创建虚拟机、 手工部署应用，周期长？
系统自动部署虚拟机，自动部署应用， 周期短
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？
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
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 提供便捷的用户自助服务，资源申请、 资源审批、对虚拟机的控制等 资源预约为关键业务提供保障，自动的 应用部署减少人工操作、缩短周期 更多……
让系统分配能源效率最高的机器 让系统分配温度最低的机器，以避免系统出现“热点” 指定任务在晚上时段运行，此时的电费最便宜
需求, 合同, 资源供给 … 传感器 空调 UPS 计算机设备
任务分发
Engine
目录
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
4 Bottom 3 4 1 Left 4
Left
4
App App App App BApp App B A App A VMVM CC VMC VM VM VM VM
2
Bottom-Left Decreasing Bin-Packing Heuristic
策略2：Striping （分散）策略
App A VM
•资源分配策略 •服务资源管理
总结
服务资源管理
云系统管理员 •成本管理 •发布可用的服务 •将资源转变为服务 •管理和维护资源的清单 应用经理
•云的客户 开发经理 •负责合同签署 应用程序所有者 •资源使用的规划 •选择服务提供给最终用户定义 优先级与资源的分配策略
部门经理
云计算平台
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
Test & Dev
J2EE / Analytics
Silo
Silo
Supply and Demand Aligned
服务资源整合
系统架构服务
可用性 资源管理 数据保护 安全和集成
虚拟资源池
服务资源整合
目录
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
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
云平台
Ticketing System
用户自服务
报表 & 计费
资源分配调度引擎
工作流 & 审批流程
对应用系统的支持 Hadoop, Websphere, 客户化的应用…… 运营管理
Entitlement System
云计算体系架构
云计算门户
SAAS 服务系统 服务管理
IDC 服务
服务应用系统
服务调度和管理引擎
IAAS 服务平台
云计算平台VM中间构建
PAAS IAAS
IAAS 调度分配引擎
资源池
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 云计算节点
在线服务
存储
离线计算
云管理方案
App Server
App Server
Self-Service Portal
App Server Source pool
Virtual Servers
•资源分配策略 •服务资源管理
总结
服务资源调度
1) Application Topology
DB
Tier 1
App Server
App Server
App Server
Tier 2
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()
开发人员 应用程序用户
服务异常处理管理
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。
Ap p Ap p
业务需求
Ap p
Ap p
Ap p Ap p
Ap p
Ap p
所有事件记录在指定文件系统 中，零停机时间、零数据损失。
Ap p
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。
Rack
2) Resource Hierarchy
/
DC
DC
Rack Group
Rack Group
Rack Group
Web Server
Web Server
Rack
Rack
Rack
Hale Waihona Puke Tier 3Rack
Rack
4) Previous reservations committed & Account Quotas
云 计 算 ——服务资源调度与管理
北京科技大学 曾明
2014年1月7日
目录
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
IDC发展面临的挑战
地理上分布的用户
1. 2. 3.
4.
5.
IT成本高，机房设备利用率 低 数据中心体系很复杂， 系统 的维护和管理难度大 资源占用多，缺乏统一化， 配置峰值资源需求等于浪费 资源 系统稳定性、可靠性低。人 工服务为主，高成本、低满 意度 IT传统模式不能适应业务部 署速度的需求 （至少2个月）
App A VM
App E VM
将应用程序或虚拟机启动在使用最少的 物理服务器上。
App A VM
App B VM
App B VM
每台物理服务器运行的应用程序或虚拟 机最小化
降低物理服务器故障的影响
App C VM
App C VM
App C VM
提高应用程序、虚拟机运行效率
策略3： Topology Aware (基于网络拓扑）策略
应用B
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 $2/hour
关键应用 B $1/hour
HA 服务器
非关键应用 - $0.15/hour
将关键应用分配到支持HA的服务器上。 根据业务类型和费用，提供不同级别的可用性。
策略6：节能优化策略
• 实现“绿色”策略:
DC 1
DC 1 DC 2 DC 3
Offeri ng 2 200
DC 2
DC 3
R2 R2 R3
Rac k1
Rac k2
Rac k3
Contract #888
Offeri ng 1 300 Contract #677
Contract # 888
Contract #677
Contract #123 Contract #444
机架一
刀片中心一
机架二
刀片中心二
刀片中心三
刀片中心四
可用的节点
被占用的节点
尽量保证为应用程序分配的服务器资源之间的网络路径最小 仅在万不得已的情况下才跨刀片中心、机架、交换机分配服务器资源 提高应用程序运行效率
策略4： Affinity-based (基于关联程度)策略
应用A
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
3. 分布式计算方案
SMP
Oracle DB Oracle DB
2. 同步方案 4. 话单合并
目录
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
服务资源整合
不同类型的应用程序集成
Test/Dev
HPC J2EE others
Load-Aware（基于 负载） HA-Aware（基于高 可靠性配置） Energy-Aware（节 能）
• 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 • 将支持高可靠性（HA）的服务器资源分配给关键业务 • 提供更高的资源可用性
• 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
资源整合
虚拟化系统 管理插件 物理机部署工具 的插件 系统管理 插件
服务资源整合
在不同的应用部门共享物理资源 D HPC Clusters LSF, Symphony, 3rd Party E M Workload-aware A N D S U P P L Resource-aware Y
Silo
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？ ……
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