一种基于资源池分布式部署虚拟机的方法

目前,电力企业内部数据中心面临着物理服务器数量过多,响应周期过长,管理复杂等难题。而现有的虚拟化部署大多采用物理CPU的概念进行虚拟机部署,并使用普通虚拟交换机。针对这些问题,结合中广核的实际应用,提出利用服务器虚拟化技术构建虚拟层,并在此之上从虚拟资源池角度进行虚拟资源调度,分布式虚拟网络交换的概念,从而为电力企业数据中心未来发展提供了一个良好的解决方案。     

服务器虚拟化

<正>云计算对IT行业来说是一个伟大的变革,作为云计算基石之一的虚拟化,将成为传统数据中心向云数据中心转型的第一步。服务器虚拟化目前是最广为人知的虚拟化之一。在早些时候,服务器是一个个单独的小岛,自己计算已经部署好的应用程序,最后通过网络进行数据交换,这使得无法有效的集中利用资源。服务器虚拟化可以在单台物理服务器上运行多个虚拟镜像,共享单     

云计算对教育领域的影响

什么是云计算云 计算是一个虚拟化的计算机资源池,是一种新的IT资源提供模式。云计算就是以公开的标准和服务为基础,以互联网为中心,提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务,让互联网这片云成为每—个网民的数据中心和计算中心。     

云平台支撑下的信息数据中心管理

泰安供电公司通过搭建H3C CAS云管理平台,实现了信息数据中心硬件设备的虚拟化,建立了虚拟化管理平台,完成了信息数据中心的整合,将原来各业务数据独享硬件资源的烟囱型IT架构转变为业务共享资源池和以服务为导向的云基础架构;同时,借助云平台优化信息数据中心业务,优化云业务工作流,为用户提供＂云终端＂应用,建立个人＂私有云＂。目前,该平台已建设完成并投入使用,有效提升了公司IT管理效率,降低了总体拥有成本,确保了公司信息数据中心安全、可靠、高效运行。     

跨数据中心一体化协同分布式云管理平台建设

通过分析广东电网信息基础支撑平台的现状和建设需求,阐述跨数据中心一体化协同分布式云管理平台的建设方案。在资源统一层面上,该平台通过对广东电网服务器虚拟资源池、存储虚拟化资源池的统一管理,实现跨数据中心的资源协同和分布式调度,实现电网企业信息建设的集团化运作;在数据中心精益管理层面上,该平台实现主机、存储设备、网络、数据库、中间件和应用软件等多种计算资源的一体化管理、标准化供给和自动化操作,为电网企业信息建设的标准化建设、精益化管理提供有力支撑。实践证明,跨数据中心一体化协同分布式云管理平台可增强信息资源的可伸缩性、扩展性和灵活性,提升信息技术运维管理能力和效率,提高业务响应能力和服务模式水平。     

华为助力中国移动规模部署私有云

<正>据悉,中国移动将采用华为云数据中心网络解决方案,建造集团私有云资源池基地SDN数据中心项目。该方案基于SDN技术,满足网络资源灵活部署和快速调配的需求,将帮助中国移动构建虚拟化、弹性可扩展的高可靠网络,使传统IT系统向云计算平台集中化演进。云计算已成为中国移动企业发展的重要战略之一。为满足集团内部IT系     

性能强大 可靠性高——联想发布B710R刀片服务器系统

联想DC-B710R刀片服务器系统,是一款取代传统机架式服务器应用,中密度部署的刀片服务器系统,可有效满足用户中小数据中心整合、云计算基础架构等方面的应用需求。B710R刀片服务器系统采用E710R通信刀箱,设计在7U标准通信机箱空间内部署10片计算刀片,通过模块化配置的     

基于云计算的省级电网企业数据中心平台研究

从国网河南省电力公司数据中心现状和云计算的跨越式发展出发,探讨了云计算在电网信息化发展中的必要性,并提出基于云计算的省级电网企业数据中心参考模型。结合该模型详细阐述了云管理平台和云平台资源池,以及与现有管理平台的融合和相应安全策略的设计,并对实现云计算数据中心的存储共享、存储虚拟化、服务器虚拟化、小型机虚拟化等关键技术进行了研究,为推进省级电力企业向"一强三优"转变提供强有力支撑。     

虚拟化技术在电力企业的应用

通过服务器虚拟化、网络虚拟化、桌面虚拟化技术的使用,将资源整合成资源池,达到节约IT资源,提升IT运维效率及企业员工工作效率的目的。     

虚拟化技术对PUE的冲击

如今数据中心云计算的发展如火如荼，而云计算的重要基石就是虚拟化技术。虚拟化技术对数据中心的PUE造成了极大的冲击，这种冲击甚至会是类似PUE有可能小于1一样颠覆传统的PUE观念。众所崩知，数据中心的节能关键在于IT设备的节能。虚拟化技术正是IT设备节能的重要手段：关闭闲置的服务器，提高服务器的资源利用率。在虚拟化技术下...     

电力企业云资源管理系统的研究与应用

为解决电力企业信息化过程中出现的硬件资源利用率低等一系列问题,文章将云计算技术引入,设计并实现了云资源管理系统,对系统的功能目标、总体架构和关键技术进行了讨论,并对系统在电力企业中的实际应用案例和带来的效益进行了介绍和分析。目前,云资源管理系统已经在电力企业灾备中心和信息系统硬件资源池项目中进行实际应用,取得了良好的应用效果,为电力企业数据灾备和基础设施整合管理提供了有力的IT支撑。     

云计算资源池在电力信息化中的应用

文章在总结资源池概念和实现方式的基础上,首先系统性地提出了云计算资源池的定义和其在云计算中的定位;其次概要描述了资源池成熟度模型、设计和运营管理、云资源池管理系统等内容,并首次提出了资源池与虚拟化的关系和差异,以及资源池建设和核心设计理念;最后阐述了云计算资源池作为当今IT产业发展的一大趋势,对电力企业信息化建设的意义。     

发电集团数据中心云计算应用研究

发电集团的云数据中心将计算、存储及网络资源松耦合。虚拟化各种IT资源,并实现动态部署及共享。是一种在提高资源可调度性、可管理性、可伸缩性及可靠性,降低成本的同时具备绿色节能的新型数据中心。文章阐述了发电集团云计算数据中心的架构、需要解决的关键技术及安全问题。     

云计算在电力信息化建设中的研究与应用

云计算作为当今IT产业发展的一大趋势,对电力企业信息化建设的影响日益显著。文章介绍了云计算概念并结合电力企业信息化建设现状,指出了云计算与电力信息化的契合点—落脚于解决数据中心资源利用率低、高能耗、高管理成本等问题。详细分析了虚拟化、资源统一调度管理等云计算技术,最终形成绿色云计算数据中心的云计算支撑系统体系架构。     

电力信息通信运维资源模型研究与应用

为了解决电力信息通信公司复杂数据中心的运维管理,文章引入并描述了电力信息运维资源模型,其基于通用信息模型,并结合电力行业的共性,为信通相关应用系统、机房基础资源、虚拟化资源构造统一的层次化模型。统一的资源模型能精确表征运维资源对象的本质属性及相互间的逻辑关系,为应用系统容量评估、系统部署、虚拟化及运维资源管理等IT应用提供支撑与服务,使信通公司在资源管理中有了一定的规范和标准。     

云计算环境下虚拟化安全探讨

通过对IT的各类资源进行池化,并以服务的形式提供或交付给用户,云计算模式在技术和成本上都具有较大的优势,获得了广泛的认可。虚拟化技术是实现云计算的基础,可以将IT资源逻辑抽象并形成资源池,提高了资源利用率。然而,虚拟化给传统的安全目标实现带来新的挑战。文章首先分析了云计算环境下虚拟化面临的安全风险,研究了当前针对虚拟化安全风险的技术及方案,最后指出虚拟化安全存在的问题及进一步工作。     

基于Hadoop平台的并行线损分析系统研究与实现

大数据是当今IT重要的发展趋势。其发展将对电力企业的信息化建设产生深远的影响,而Hadoop作为大数据领域最有影响力的开源产品,被国内外各厂商广泛使用。随着电力用电信息采集系统建设的进展。不断增加的数据量使得传统的线损分析方法已经无法满足业务要求。文章通过并行计算技术,采用Hadoop平台实现台区线损分析系统的并行化改造,用以提升台区线损应用的计算效率。通过选取某省电力公司线损分析系统实际数据进行对比,实验证实新的并行线损分析系统性能远远超出传统0racle架构的线损系统,为未来并行计算技术在电量与线损管理系统的应用提供依据。     

Time and Cost-Driven Scheduling of Data Parallel Tasks in Grid Workflows

The necessity of identifying suitable computing resources to solve a scientific or engineering problem in a Grid environment requires more and more sophisticated resource management systems: 1) strategies and technologies should be able to master the complexity of modern large-scale networks and computing facilities and 2) the convergence of Grid computing toward the service-oriented approach is fostering a new vision where economic aspects represent central issues to burst the adoption of computing as a utility. In this context, the design and execution of data and compute-intensive applications are often simplified by the adoption of model-driven approaches based on workflows. The execution of Grid workflows can leverage on meta-scheduling systems to automatically and transparently allocate tasks to resources that ensure the fulfillment of functional requirements and quality-of-service (QoS) constraints, specified by the user. This paper presents a time and cost-constrained scheduling strategy that, according to the data parallelism pattern, is able to deploy scientific and business workflow tasks (or other kinds of application tasks) on pools of resources selected with the aim of minimizing the overall execution time. The strategy was implemented as a plug-in in a matchmaker for Grid services and its validity and accuracy were experimentally proved on a real testbed leveraging a framework for the deployment of data parallel tasks. The results show that the tasks deployment is effective and accurate and pave the way for using the Internet as a utility computing facility.