An Evaluation of KVM for Use in Cloud Computing
M.FENN,M.A.MURPHY,J.MARTIN,and S.GOASGUEN
Clemson University
In this paper we describe a virtual cluster based on the Kernel-based Virtual Machine(KVM as an alternative to VMWare and Xen.Speci cally we show how the virtual cluster is built and tailored to t virtual organizations.The technique presented in this paper,known as the Virtual Organization Cluster Model,shows great potential for cloud computing.In our implementation, we used a minimalist installation of Slackware Linux12on14compute nodes,ensuring minimal host overhead.Our prototype Virtual Organization Cluster is composed of28virtual computes nodes,each running
CentOS5.1with Condor,and MPI.Results of testing the prototype were encouraging,with the exception of network performance.
Categories and Subject Descriptors: C.4[Computer Systems
Organization]:Performance of Systems Design studies;Performance
attributes;C.2.4[Computer-Communication Net-works]:Distributed Systems
General Terms:Design,Experimentation,Measurement,Performance
Additional Key Words and Phrases:Virtual Machines,KVM,High-Performance Computing
1.INTRODUCTION
A current problem in scienti c computing is that the expertise needed to deploy and maintain a cluster remains scarce despite recent declines in hardware costs. Smaller research groups may not be able to a ord to have their own clusters,and purchasing time on an existing cluster raises concerns such as vendor lock-in and data security.
In this paper,we present a cloud computing model which de nes a minimum speci cation for a compute cluster.This cluster's sole purpose is to host other com-pute clusters through virtualization.In this way,a Virtualization Service Provider (VSPcan sell compute power without having to directly maintain each end-user's particular application.
Similarly,Virtual Organizations(VO'scan purchase compute power from VSP's without having to worry about hardware or software compatibility.A VO is free to develop a model cluster locally,perhaps even on a personal workstation,test it,and
Authors'address:School of Computing,Clemson University,Clemson,SC29634-0974,USA. {mfenn,mamurph,jim.martin,sebgoa}@https://www.doczj.com/doc/971453328.html,
This material is based upon work supported under a National Science Foundation Graduate Re-search Fellowship.
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c 20YY ACM1529-3785/20YY/0700-0001$5.00
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(aType1(bType2
Fig.1.Hypervisors
then deploy it to a VSP's hardware with reasonable assurances that the operating environment will be fully compatible.
We will rst provide a brief overview of virtualization technologies,followed by a description of our model virtual cluster.Then,we will de ne the infrastructure for which an VSP would be responsible.Finally,we will present some results of a model cluster constructed at the Cyberinfrastructure Research Laboratory at Clemson University.
2.VIRTUALIZATION MODEL
In essence,virtualization is making one computer appear to be multiple computers. [Jones2006]Virtualization is accomplished with a program called a hypervisor, while systems running under a hypervisor are known as virtual machines(VMs. There are two basic types of hypervisor[IBM2005]:
Type1hypervisors directly interface with the system hardware.All operating systems run inside a virtual machine.There is usually a special,privileged virtual machine that can manage the others.Xen is an example of this type of hypervisor. Type2hypervisors run as a normal program inside a normal operating system. This OS is known as the host.Each
guest OS runs as a process in the host OS. These processes can be manipulated just like any other process.VMWare and KVM are examples of this type of hypervisor.
See Figure1for a comparison of Type1and2hypervisors.
A strict Type2hypervisor requires that all I/O devices be emulated completely in software,resulting in added overhead for I/O calls.Paravirtualization allows the virtual machine to make calls directly to the hypervisor,resulting in potentially increased e ciency.Paravirtualization requires modi cations to the guest kernel. [IBM2005]
See Table I for a comparison of KVM and Xen.
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Table I.KVM vs.Xen
KV M Xen
T ype1Hypervisor T ype2Hypervisor
Host is a privileged guest Host directly on hardware
Unprivileged guests Guests have user privileges
x86ring abstraction UNIX process abstraction
P aravirtualized guests Unmodified guests
2.1Kernel-based Virtual Machine(KVM
The Kernel-based Virtual Machine(KVMis a Type2hypervisor maintained by Qumranet,Inc[Habib2008][Qumranet2006].KVM is based on the QEMU emu-lator and derives all its management tools from QEMU.The main focus of KVM development is to
use the x86VT extensions,which allow virtual machines to make system calls[van Doorn2006].KVM versions newer than KVM-62have support for paravirtualized Linux guests,but we did not utilize this capability in our initial prototype.
KVM uses a set of Linux kernel modules to provide VT support.KVM can run on a stock Linux kernel that is:(anew enough and(bhas had the KVM modules built for it.In contrast,Xen requires a heavily patched Linux kernel,on which development lags behind the mainline kernel.
KVM supports the QEMU Copy-on-write(QCOWdisk image format,allowing it to support a snapshot mode for its disk I/O operations.In snapshot mode, all disk writes are directed to a temporary le,and changes are not persisted to the original disk image
le.Multiple VM's can be run from one disk image, somewhat mitigating the huge storage requirements associated with hosting a grid of VM's[Keahey et al.2004].Destroying a virtual cluster is as simple as sending SIGKILL to each hypervisor and deleting the image from disk.
KVM supports the standard Linux TUN/TAP model for Ethernet bridging.By using this model,each VM gets its own networking resources,making it indistin-guishable from a physical machine.
2.2Virtual Compute Nodes
Central to the Virtual Organization Cluster Model(VOCMis the Virtual Organi-zation Cluster(VOC,which is composed of Virtual Compute Nodes(VCN.Each Virtual Organization(VOthat wishes to utilize the compute facilities provided by a Virtualization Service Provider(VSPmust provide a VM image or set of VM images,along with some general con guration parameters.Since each image will potentially be used to spawn multiple VM's,the con guration of each image must not make any assumptions about the type of networking(hardware interface, hostname,or system-speci c con guration
settings.Instead,dynamic networking con guration should be used.Once a hostname has been obtained,dynamic con- guration based upon the hostname is allowed.
Our model VOC was built from two VCN's,each with CentOS5.1installed. CentOS provides substantial out-of-the-box support for cluster computing appli-cations and,along with its cousin,Red Hat Enterprise Linux,is widely supported in the scienti c and high-performance computing communities.The two VCN's were:
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(1A virtual head node,which was con gured with the Condor central manager
and submit daemons(condor_collector,condor_negotiator,condor_schedd, Ganglia monitoring daemon(gmond,and Ganglia meta daemon(gmetad.
(2A virtual compute element,which was con gured with the Condor job starter
(condor_startd,MPICH2,ATLAS(tuned for the virtual CPU,and Ganglia monitoring daemon(gmond.
Our model VOC was designed as an Open Science Grid(OSGcompute element. The virtual head node used Condor to distribute incoming OSG jobs to the virtual compute elements.
3.SUPPORT MODEL
Preparing the physical(as opposed to virtualcluster for VOC support required con guring the host OS,setting up support services,con guring networking ser-vices,and con guring storage services.In our prototype implementation,support services included a Lightweight Directory Access Protocol(LDAPserver for cen-tralized administration of
hosts and physical user accounts,a Dynamic Host Con- guration Protocol(DHCPserver
for assigning IPv4addresses to nodes,and a Domain Name Server(DNSfor host resolution.
3.1Host OS con guration
When providing virtualization services,the host OS should be minimalist in order to reserve as many resources as possible for the VCNs.To this end,Slackware Linux 12was chosen as the host OS.A custom kernel was compiled to enable support for KVM and additional network metrics.All unnecessary hardware drivers and other features were left out of the kernel to minimize its memory footprint.KVM driver modules also were built for the custom kernel.
For maintainability reasons,all the Slackware nodes were installed via PXE boot and a custom automated install script.This allowed the whole cluster to be re-created quickly in case of added nodes,hardware failure,or administrator error.All additional software was maintained in the form of Slackware packages to allow for rapid deployment across the entire cluster.
3.2Physical Support Services
Con guration information for each VCN was stored in an LDAP database to pro-vide a centralized administration mechanism.Each VCN was represented as an LDAP entry with the hostname,IP address,and MAC address elds.The MAC address was generated as a locally-administered address as to avoid con icts with any other MAC's on the network.An LDAP-aware,batch,remote administration tool was also written to aid the systems administrator.To assist in the dynamic con guration of VCN's,the physical cluster provided DHCP and DNS services to the guests.In order to maintain a single con guration source,DHCP and DNS con guration les were generated from the LDAP database by a custom utility. These utilities were required to be run whenever the host information in LDAP is updated.All VCN images were maintained on an NFS export that was mounted on each physical compute node.These images were accessed in a read-only mode since
KVM's snapshot mode was employed to start several VM's from the same ACM Transactions on Computational Logic,Vol.V,No.N,Month20YY.
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·
5
Table II.Slackware vs.CentOS 5.1
P rocess Grid (P xQ
14x 2P roblem Size 77000CentOS GF LOP S 115.6Slackware GF LOP S
129.6Slackware Advantage
12.11%
Table III.Bare-Metal vs.VOC
P rocess Grid (P xQ 1x 114x 27x 4
P roblem Size 103005480054800P hysical GF LOP S 6.821111.6138.2V OC GF LOP S 6.24824.4133.60V irtualization P enalty 8.401%78.13%75.69%
image le.Any writes to the virtual disk were made to a temporary le on each physical compute node.When KVM exited,these les were deleted.4.
RESULTS
Two di erent tests were performed:the standard High Performance Linpack bench-mark and measuring the VCN boot times.4.1
High Performance Linpack (HPL
The following HPL parameters were optimized for our cluster and remained con-stant throughout these tests:block size (NB,process mapping (PMAP,threshold,panel fact (PFACT,recursive stopping criterium (NBMIN,panels in recursion (NDIV's,recursive panel fact.(RFACT's,broadcast (BCAST,lookahead depth (DEPTH,SWAP,swapping threshold,L1form ,U form,Equilibration,and mem-ory alignment.The problem size (Nwas derived with the formula
N =√
nDU where n was the number of nodes tested,D was the number of doubles that can t into a single node's memory (bytes of node memory /8,and U was the ratio of memory available for user processes to total memory (80%is a good rule of thumb.All tests were run with ATLAS 3.8.1(tuned separately for physical nodes and VCN'sand
MPICH21.0.5p4.
Table II is a comparison of low-overhead Slackware Linux on the physical nodes to CentOS.These tests were run with 56GiB of memory over 14nodes.
Table III is a comparison of HPL run on the physical nodes to HPL run on the VOC.These tests were run with 28GiB of memory over 14physical nodes and
28VCNs.Since each physical node is dual-core,two VCNs were run on each.4.2
Boot Times
Booting the physical hardware was accomplished in under three minutes for each node.The physical head node required 79seconds from power-on to completion of the boot process.Of this time,the rst 43seconds were occupied by the Power-On Self Test (POSTprocedure and menu time-outs present for human interaction.Each physical compute node booted in a range of time from 160seconds to 163seconds.Of this time,up to 117seconds were occupied by the POST procedure,
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6 · M. Fenn et al. menu time-outs, and a PXE boot time-out, leaving approximately 45 seconds for the actual Linux boot procedure. Some variation in recorded times was likely due to human error in timing the boot procedure, which was done by means of a stopwatch. After the machines were booted, approximately 75 processes were found to be running on the physical head node, with approximately 65 processes running on each physical compute node. The 29 CentOS virtual machines (28 compute nodes and 1 head node booted in an average of 58 seconds from initiation of the KVM process. A minimum boot time of 52 seconds, and a maximum boot time of 63 seconds, were observed. Approximately 5 seconds can be attributed to a boot-loader time-out in the virtual machine conguration, giving an average Linux boot procedure time of 4
7 seconds. Following the boot procedure, approximately 100 processes were found to be running on the virtual head node, with approximately 75 processes running on each VCN. 5. CONCLUSIONS Our choice of a low-overhead host OS seemed to be well-supported by the 12.11% (Table II speed advantage of Slackware Linux 12 over CentOS 5.1 on identical hardware. Since the Slackware system had such a small memory footprint, larger problem sizes could be used while still avoiding swapping. Boot times for virtual machines were comparable to the actual post-boot-loadertime-out portion of the physical machine boot processes, even though more processes were started in the VM's at boot time. Since there were no hardware timeouts present in the VM boot procedure, the eective wall time for booting a VCN was substantially less than the time required for booting a physical compute node. Furthermore, the similar times for the actual Linux boot processes indicates that KVM disk I/O overhead is negligable in the context of basic system operations. Thus, performing maintenance tasks that require rebooting the system should result in less downtime for a Virtual Organization Cluster when compared to an equivalent physical cluster. As shown in Table III, KVM was ecient when network I/O is not a factor. Unfortunately, poor network performance was observed, as shown by the large (7578% overheads present in MPI jobs. Additional testing will be needed to determine the cause of this performance loss and resolve the underlying issue. Poor
network performance could be attributed to several factors, which will require more testing to dierentiate: Since the Spanning Tree Protocol (STP was not enabled on our TUN/TAP bridges, routing loops might have been present, introducing a large amount of network latency Each VCN on a physical node had a 1Gbps link to the bridge, but each physical node only has 1Gbps to the switch, collisions might have occurred. Such collisions could have caused binary-exponential backo, thus crippling latency and bandwidth under heavy load. The code for the emulated Gigabit Ethernet NIC in QEMU was a recent addition at the time of this experiment, and it could have been incomplete. ACM Transactions on Computational Logic, Vol. V, No. N, Month 20YY.
An Evaluation of KVM for Use in Cloud Computing · 7 The loss in performance of network-sensitive jobs represents only a small fraction of the total number of scientic jobs. This makes our model particularly well These jobs are suited to Condor jobs in the vanilla and standard universes. and return their results. computationally expensive, but only rely on network I/O to get their initial state So, even though Condor has MPI capability, it is not really a limiting factor because most sites only provide support for the vanilla and standard universes [Thain et al. 2003]. The Virtual Organization Cluster Model provides great potential for cloud computing, since it denes a minimum specication for VOC support. A VO is not tied to a particular site for its computing resources but is instead free to move between sites that support the VOCM. This migration could be as simple as bringing down the VOC, copying two disk images and a small conguration le, and booting the VOC on a completely dierent site. REFERENCES Habib, I. IBM. 2008. Virtualization with kvm. Linux Journal 2008, 166 (February, 8. 2005. Ibm systems virtualization. Jones, M. T. 2006. Virtual linux. Tech. rep., IBM. December. Keahey, K., Doering, K., and Foster, I. 2004. From sandbox to playground: Dynamic virtual environments in the grid. In 5th International Workshop on Grid Computing (Grid 2004. Qumranet. 2006. Kvm - kernel-based virtualiztion machine white paper. Thain, D., Tannenbaum, T., and Livny, M. 2003. Condor and the Grid. Wiley, Chapter 11, 299350. van Doorn, L. 2006. Hardware virtualization trends. In Second
International Conference on Virtual Execution Environments. ACM Transactions on Computational Logic, Vol. V, No. N, Month 20YY.
虚拟化技术与云计算 商彦磊 shangyl@https://www.doczj.com/doc/971453328.html, 北京邮电大学网络技术研究院 网络与交换技术国家重点实验室
教学内容 ?绪论 算体系架构与虚拟化技术?计算体系架构与虚拟化技术 ?虚拟化概述 ?CPU的虚拟化 ?内存虚拟化 ?I/O虚拟化 ?虚拟化实施与应用 ?虚拟化的现状与未来
CPU虚拟化 ?处理器虚拟化概述 ?可虚拟化条件 ?指令模拟 ?CPU软件虚拟化方案?CPU硬件虚拟化方案
虚拟环境与可虚拟化条件 ?虚拟环境由三部分组成：硬件、虚拟机监视器（VMM ）及虚拟机 ?虚拟机可以视为物理机的一种高效隔离的复制：同质 、高效、资源受控 ?虚拟机的三个特点决定了不是所有体系结构都可以虚 拟化 虚拟机 虚拟机监视器 硬件
特权指令与敏感指令 ?多数计算机体系结构都有2个或以上的特权级，用来分 隔系统软件和应用软件。 隔系统软件和应用软件 ?系统中有一些操作和管理关键系统资源的指令会被定 为特权指令 令 ?特权指令只有在最高特权级上能够正确执行 ?如果在非最高特权级上运行，特权指令会引发异常，处理 器会陷入到最高特权级 ?在虚拟化后，有一类指令称为敏感指令，即操作特权 资源的指令 ?所有特权指令都是敏感指令；并不是所有敏感指令都 是特权指令
陷入再模拟 ?为使VMM完全控制系统资源，不允许直接执行虚拟机操作系统（客户OS）的敏感指令 ?陷入再模拟 ?系统的所有敏感指令都是特权指令（前提） ?将VMM运行在最高特权级，客户OS运行在非最高特 权级 ?陷入再模拟：当客户OS因执行敏感指令（此时也是 时 特权指令）而陷入到VMM时，VMM模拟执行引起异常的敏感指令
1、与SaaS不同的，这种“云”计算形式把开发环境或者运行平台也作为一种服务给用户提供。 A、软件即服务 B、基于平台服务 C、基于WEB服务 D、基于管理服务 2、云计算是对（）技术的发展与运用 A、并行计算 B、网格计算 C、分布式计算 D、三个选项都是 3、https://www.doczj.com/doc/971453328.html,公司通过（）计算云，可以让客户通过WEBService方式租用计算机来运行自己的应用程序。 A、S3 B、HDFS C、EC2 D、GFS 4、互联网就是一个超大云。（） A、正确 B、错误 5、不属于桌面虚拟化技术构架的选项是 A、虚拟桌面基础架构（VDI） B、虚拟操作系统基础架构（VOI） C、远程托管桌面 D、OSV智能桌面虚拟化 6、（）不属于桌面虚拟化技术构架的选项是。 A、SAAS B、PAAS C、IAAS D、HAAS 7、与网络计算相比，不属于云计算特征的是（） A、资源高度共享 B、适合紧耦合科学计算 C、支持虚拟机 D、适用于商业领域 8、云计算的基本原理为：利用非本地或远程服务器（集群）的分布式计算机为互联网用户提供服务（计算、存储、软硬件等服务）。 A、正确
B、错误 9、将平台作为服务的云计算服务类型是（） A、IaaS B、PaaS C、SaaS D、三个选项都是 10、Raid1是备份量极高的Raid策略，相应的他的保护能力也很强（）。 A、正确 B、错误 11、我们常提到的"Window装个VMware装个Linux虚拟机"属于（） A、存储虚拟化 B、内存虚拟化 C、系统虚拟化化 D、网络虚拟化 12、IaaS是（）的简称。 A、软件即服务 B、平台即服务 C、基础设施即服务 D、硬件即服务 13、超大型数据中心运营中，什么费用所占比例最高（） A、硬件更换费用 B、软件维护费用 C、空调等支持系统维护费用 D、电费 14、将基础设施作为服务的云计算服务类型是（） A、IaaS B、PaaS C、SaaS D、三个选项都是 15、SAN属于 A、内置存储 B、外挂存储 C、网络化存储 D、以上都不对 16、利用并行计算解决大型问题的网格计算和将计算资源作为可计量的服务提供的公用计算，在互联网宽带技术和虚拟化技术高速发展后萌生出云计算。 A、正确 B、错误 17、不属于网络虚拟化的概念是 A、VLAN B、VPN C、VEPA D、SAN 18、不属于原生架构（裸金属架构）的虚拟化系统是
云计算操作系统（虚拟机） 安装步骤： 1.先把第一个系统刻成dvd盘既（Vmare vSphere Esx 4.1光盘）；然后插入服务器光驱，启 动服务器，选择从光盘引导，进入安装界面。 2.选择图像界面安装，加载核 FEW in nnrip E 3X 吕匚厂1 p ltd! Ins's丄L uslnK USB K.s._ ff 呂匸rinTFrl I tn f ir^t dlLKk E3X Scripted! Install to 『丄r st dlLst i（口^erLi^-Lte VMT5J- R-iOt 申广Clfi f I r F：t bi 勺广rl ri 1 3.加载图形界面 ESX 4.1I厂F卷工『HHiHnilllRHHV si
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Categories and Subject Descriptors: C.4[Computer Systems Organization]:Performance of Systems Design studies;Performance attributes;C.2.4[Computer-Communication Net-works]:Distributed Systems General Terms:Design,Experimentation,Measurement,Performance Additional Key Words and Phrases:Virtual Machines,KVM,High-Performance Computing 1.INTRODUCTION A current problem in scienti c computing is that the expertise needed to deploy and maintain a cluster remains scarce despite recent declines in hardware costs. Smaller research groups may not be able to a ord to have their own clusters,and purchasing time on an existing cluster raises concerns such as vendor lock-in and data security. 云计算的虚拟化技术 云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断的发展变化，云计算没仍没有普遍一致的定义。中国网格计算、云计算专家刘鹏给出如下定义：“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。通俗的理解是，云计算的“云“就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机，这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 云计算有许多特点。首先，云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。很多人觉得数据只有保存在自己看得见、摸得着的电脑里才最安全，其实不然。你的电脑可能会因为自己不小心而被损坏，或者被病毒攻击，导致硬盘上的数据无法恢复，而有机会接触你的电脑的不法之徒则可能利用各种机会窃取你的数据。此前轰动一时的“艳照门”事件据报道不也是因为电脑送修而造成个人数据外泄的吗？反之，当你的文档保存在类似 Google Docs 的网络服务上，当你把自己的照片上传到类似 Google Picasa Web 的网络相册里，你就再也不用担心数据的丢失或损坏。因为在“云”的另一端，有全世界最专业的团队来帮你管理信息，有全世界最先进的数据中心来帮你保存数据。同时，严格的权限管理策略可以帮助你放心地与你指定的人共享数据。这样，你不用花钱就可以享受到最好、最安全的服务，甚至比在银行里存钱还方便。 其次，云计算对用户端的设备要求最低，使用起来也最方便。大家都有过维护个人电脑上种类繁多的应用软件的经历。为了使用某个最新 《云计算虚拟化技术与应用》教学大纲 学时： 代码： 适用专业： 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 本课程是云计算技术、计算机网络技术、计算机应用技术等专业的一门专业核心课程，主要讲授虚拟化技术发展史、虚拟化技术分类、虚拟化架构特性并对目前主流的虚拟化技术都有涉及，重点讲授虚拟化技术在服务器、桌面及网络上的应用。通过本课程的学习，使学生掌握虚拟化的基本知识，掌握虚拟化的基本原理和方法。能够对目前主流的虚拟化产品进行熟练的使用、部署及维护，并培养学生团结协作、严守规范、严肃认真的工作作风和吃苦耐劳、爱岗敬业等职业素养。 二、课程教学基本要求 1.了解虚拟化的基本概念及发展情况、虚拟化的技术分类及虚拟化的基本技术架构等知识。 2. 了解服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化的基本概念及基础架构原理，了解市场主流虚拟化技术及产品。 3. 了解VMware ESXi的基本概念并熟练掌握VMware ESXi的安装、配置的基本方法与技术；了解VMware ESXi的重要功能并掌握VMware ESXi虚拟机的创建、定制技术。 4. 了解XenServer的功能特性、虚拟基础架构及XenServer系统架构，掌握XenServer服务器和XenCenter管理平台的安装、配置以及创建虚拟机环境的基本方法与技术。 5. 了解Microsoft Hyper-V的功能特性及系统架构，掌握安装Microsoft Hyper-V服务器角色以及创建、定制虚拟机环境的基本方法与技术。 6. 了解KVM的应用前景及基本功能，掌握KVM环境构建、硬件系统维护、KVM服务器安装及虚拟机维护的基本方法与技术。 7. 了解Docker的功能特性及系统架构，掌握Docker的使用技术，包括Docker的安装与卸载、Docker镜像与容器以及Docker Hub的应用技术等。 8. 掌握虚拟机服务器的部署，包括虚拟服务器的配置、工具的部署、虚拟服务器调优、虚拟服务器安全性、虚拟机备份、虚拟机业务迁移及物理机转虚拟机的方法及技术。 9. 了解虚拟化终端的类型及其特点、熟悉常见共享桌面的种类。了解主流虚拟桌面的产品及其厂商，掌握VMware View虚拟桌面的部署步骤过程。 10. 掌握虚拟专用网络VPN的部署与使用方法，包括硬件VPN和软件VPN；掌握虚拟局域网（VLAN）的部署与使用方法，包括标准VLAN、VMware VLAN和混合VLAN；掌握虚拟存储设备的配置与应用，包括IP-SAN在vSphere平台的挂载方法。 11. 掌握虚拟化架构规划的需求分析及设计选型的一般方法，能够针对具体的项目需求给出虚拟化架构规划实施方案。 虚拟化与云计算已成为当今信息产业领域最受瞩目的新兴概念。但仍有许多人对虚拟化和云计算感觉很模糊，认为虚拟化就是云计算。虚拟化是一种综合技术，然而天互认为云计算它是一种商业模型，云计算可能会利用虚拟换技术，但本质上，它并不是一种技术。 虚拟化 虚拟化是一个广义的术语，是指计算元件在虚拟而不是真实的基础上运行，是一个为了简化管理，优化资源的解决方案。在电脑运算中，虚拟化通常扮演硬件平台、操作系统(OS)、存储设备或者网络资源等角色。 云计算 云计算是现有技术和模式的演进和采用。云计算是为了让用户能够受益于这些技术而无需去深入的了解和掌握它们。云旨在降低成本和帮助用户专注于他们的核心业务，而不是让IT成为他们的阻碍。 云计算并不等于虚拟化 然而，由于来自非IT人员(董事会)的压力和“虚拟化就是云”这种错误的认知，许多的IT机构自吹自擂它们已经“迁移到云”。 我们必须承认虚拟化是云计算中主要支撑技术之一。虚拟化将应用程序和数据在不同层次以不同的面貌展现，这样有助于使用者、开发及维护人员方便的使用、开发及维护这些应用程序及数据。虚拟化允许IT部门添加、减少移动硬件和软件到它们想要的地方。虚拟化为组织带来灵活性，从而改善IT运维和减少成本支出。 一旦接受云计算作为总方针来运行业务，通过简化管理流程和提高效率来降低总成本可以为虚拟化平台带来巨大的价值。 云计算和虚拟化是密切相关的，但是虚拟化对于云计算来说并不是必不可少的。云计算为基础设施带来的服务如：管理一个私有云(在你的数据中心)、公共云(比如是SalesForce) 和管理托管云(托管在别处的虚拟服务器)以及许多其它的增值服务，这些都是虚拟化和云计算的不同。 云计算将各种IT资源以服务的方式通过互联网交付给用户。然而虚拟化本身并不能给用户提供自服务层。没有自服务层，就不能提供计算服务。云计算模型允许终端用户自行提供自己的服务器、应用程序和包括虚拟化等其它的资源，这反过来又能使企业最大程度的处理自身的计算资源，但这仍需要系统管理员为终端用户提供虚拟机。 虽然虚拟化和云计算并非是捆绑技术，但二者可以通过优势互补为用户提供更优质的服务。云计算方案使用虚拟化技术使整个IT基础设施的资源部署更灵活。反过来，虚拟化方案也可以引入云计算的理念，为用户提供按需使用的资源和服务。在一些特定业务中，云计算和虚拟化是分不开的，只有同时应用两项技术，服务才能顺利开展。 Linux操作系统(论文) 云计算与虚拟化技术体系结构 系别计算机与通信工程学院 专业计算机科学与技术 学号 姓名 指导教师白雪松 2012年12 月30 日 目录 一、中文摘要---------------------------------------2 二、相关概念---------------------------------------2 三、基本原理---------------------------------------3 四、两者关系---------------------------------------3 五、虚拟化及云计算技术支撑-------------------------3 六、当前先进技术汇总-------------------------------5 七、云计算及虚拟化发展趋势-------------------------6 八、结束语-----------------------------------------7 九、参考文献---------------------------------------7 云计算与虚拟化技术体系结构 撰写人：2123116 毛世泽 中文摘要：当下，虚拟化技术十分流行，但其实虚拟化并非最新技术，这种 技术早在20世纪60年代就已经出现，并且在当时的IBM 大型机上得以实现。 虚拟化技术经过了这么多年的发展，已经比较成熟，同时也产生了一个一个体系 庞大、门类复杂的虚拟化产品家族如Nested Host 、P2V 等。当然，在众多产品 背后是一个庞大的技术体系作为支撑。随着虚拟化技术的成熟，云计算技术也变 得越来越流行了，比较著名的云计算技术厂商有Amazon 、Google 等，同样的， 在高端技术背后同样有技术在支撑。本文主要将当今先进的虚拟化及云计算技术 举例，同时对相关技术做梳理，形成体系结构。深入理解虚拟化及云计算在当今 世界的作用及技术支撑。为下一步的深入学习做良好铺垫。 关键字：虚拟化、云计算、技术、体系 虚拟化 云计算支持分布式编 程模型、技术支持硬件仿真完全虚拟化超虚拟化 数据管理技术云计算平台管理技 术 技术支持技术支持实现实 现实现 基础设施即服务（SAAS ）软件即服务（PAAS ） 平台即服务（IAAS ） CRM 软件领域，视频租用 企业邮箱 Google 的APP Engine 平台 微软的Azure 平台 Amazon 的弹性计算云S3Flesiscale 服务模式服务模式服务模式直接I/O 设备分配方式I/O 设备共享方式应用实现应用实现概念的清晰化，竞争更加强雷更安全更稳定易用开源加大监管力度平台开放化、 连接协议标准化、 虚拟化客户端硬件化、 公有云私有化发展趋势发展趋势 文章脉络图 一、相关概念 XXX职业技术学院学年第学期Array《云计算虚拟化技术与应用》课程考试试卷（A） 使用班级： （A （B （C （D 2、 （A （B （C （D 3、（ （A （B （C （D 4、 （A （B （C （D 5、架构的核心是 A 。 （A）Xen Hypervisor （B）XenMotion （C）Domain0 （D）Linux操作系统核心 6、(多项选择)下列选项适合描述Type1架构的是 ACD 。 （A）服务器的CPU必须支持虚拟化 （B）HostOS是其中重要的组成部分 （C）虚拟机操作系统访问硬件的性能的大大提升 （D）Hypervisor是其中的核心，处于虚拟机和硬件之间 7、（多项选择）统管理员要在服务器上安装KVM服务的前提条件是 ABC 。 （A）检查CPU是否支持虚拟技术 （B）BIOS中开启Virtual Technolege支持 （C）Linux版本为64位 （D）Linux版本为32位 8、 （A）virt-manager （B）vrit-manger （C）virtual shell （D）vmanager 9、 （A （B （C （D 10、 （A （B （C （D 11、 （A） 12、( （A （B （C （D 13、( （A （B （C （D 14、（单项选择）链接克隆桌面池中，view Composer规定每个桌面池时所支持链接克隆虚拟机最大的数量为 A ？ （A）512 （B）1024 （C）128 （D）256 15、（多项选择）基于IPSec的VPN解决方案能够解决以下哪些问题 ABC ？ （A）数据源身份认证 （B）数据保密 （C）自动的密钥管理和安全关联管理 （D）增强防火墙安全性 龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/971453328.html, 云计算与虚拟化的关系 作者：刘欢 来源：《新生代·下半月》2019年第03期 【摘要】：随着云计算与虚拟化技术从出生到现在的不断发展，在当今的计算机技术领域之中也占有一席之地。根据gartner技术成熟度曲线可知，云计算在2016年正式进入应用阶段，现在正处于实质生产的成熟期，云计算与虚拟化技术在当今世界上发挥着越来越重要的作用。 【关键词】：云计算虚拟化虚拟化在云计算中的应用 一、云计算 云計算（Cloud Computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。 众说纷纭，对云计算的定义有多种说法，现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的 网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理 工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗来说，云计算服务其实就是让计算、存储、网络、数据、算法、应用等软硬件资源像电一样，随时随地、即插即用。 二、虚拟化技术 在计算机中，虚拟化（Virtualization）是一种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，予以抽象、转换后呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式，地域或物理组态所限制。 三、云计算与虚拟化的关系 虚拟化技术，是云计算中基础技术之一，在云计算中扮演着中重要的角色。 云计算拥有三大关键性优点，即是以下三个优点。虚拟化，分布式以及动态可扩展性（本文着重讨论虚拟化，另外两项并不在讨论范围之内）。其中，虚拟化的意思是指每一个服务的所存在的运行环境与其平台物理设备没有关联性，在虚拟的资源池之中，对每一个虚拟机的各种操作都是通过虚拟的资源池来进行的，虚拟化将物理设备（即计算机或者服务器）中的各类资源（软件资源以及硬件资源）虚拟化，改变了资源的物理界限，把物理资源虚拟抽象化为逻 《云计算与虚拟化技术》 课程培训招生简章 根据上海市经济和信息化委员会、上海市人力资源和社会保障局《关于在本市组织开展计算机与信息技术应用专业技术人员继续教育专项培训的通知》（沪经信人（2012)675号），为加强本市新一代信息技术重点领域高层次、急需紧缺人才的培养培训，提升计算机与信息技术应用专业技术人才的综合素质和专业水平，本市从2012年起组织开展计算机与信息技术应用专业技术人员继续教育专项培训；本市计算机与信息技术应用专业技术人员参加通用科目课程培训考核情况，将作为业务考核、岗位聘用及职称评审的重要依据之一。据此，特制定通用科目课程之一—《云计算与虚拟化技术》课程培训招生简章。 一、培训目标： 《云计算与虚拟化技术》课程紧紧围绕移动云计算虚拟化技术基本概念、体系结构、技术原理、业务模式等主要内容，结合大量的实践案例，明晰虚拟化技术各种方法的各个层面及各类应用以及在云计算中的重要地位和作用。本课程适合于本市各类企事业单位中从事计算机与信息技术开发与应用工作的中高级专业技术人员。通过本课程培训，有助于学生对虚拟化和云计算技术具有整体认识，熟悉基本的虚拟化方法和产品，并能够将其应用到实际的云计算平台中去。 二、招生范围和对象： 本市各类企事业单位中从事计算机与信息技术开发与应用工作的专业技术人员。 三、培训安排： 四、师资队伍： 戚正伟，男，上海交通大学副教授，博士。 主要研究方向：系统软件、云计算 主要研究成果：在TPDS、TACO、TNSM、HPDC、ICCD、AOSD、WCRE、JSS等国际会议和期刊了发表了40余篇论文。主持国家自然科学基金3项。出版译著《UNIX环境高级编程（第2、3版）》，为2008、2009年度畅销榜TOP50（China-Pub）。指导学生获得2011年度“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛特等奖。 主要荣誉：2011年入选教育部新世纪优秀人才计划、2012年教育部科技进步一等奖 云计算技术简述河北经贸大学虚拟化与云计算作业及复习资料
河北经贸大学虚拟化与云计算作业及答案
云计算与虚拟技术实训报告-模板
云计算平台虚拟机
什么是云计算的虚拟化
《云计算虚拟化技术与应用》—教学大纲
云计算并不等于虚拟化
云计算与虚拟化技术体系结构
《云计算虚拟化技术与应用》2套期末考试卷AB试卷模拟测试卷-带答案
云计算与虚拟化的关系
云计算与虚拟化技术课程简介
云计算技术简述
戴元顺
Research & Development 美国田纳西大学
摘
要
云计算(Cloud computing)是当今IT界的热门技术,借助云计算,网络服务提供者可以在瞬
息之间,处理数以千万计甚至亿计的信息,实现和超级计算机同样强大的效能.同时,用户可以按需弹 性地使用这些资源和服务,从而实现将计算作为一种公用设施来提供的梦想.本文首先介绍了云计算的 基本概念,组成部分,技术要点和国内外发展情况,然后分别从服务器虚拟化,存储虚拟化,应用虚拟 化,平台虚拟化和桌面虚拟化五个方面重点介绍虚拟化技术同云计算之间密不可分的关系. 关键词 云计算;虚拟化;云存储;服务计算
"整流装置",可以整合各个"发电站"的电力进行集
1 云计算概念简介
对于云计算,人们有着不同的理解和定义.本文 认为,云计算是一种大规模资源整合的思想
[1-3]
中供电;服务管理器传送云服务,类似于"电力传输 设备",可以统一提供和管理IaaS(基础设施即服务), PaaS(平台即服务)和SaaS(软件即服务)等一系列云服 务;安全监控系统类似于"保险装置",可以保证传输 过来的"电"安全可靠,不会由于异常情况(如短路)损 害家电和人身安全;云电脑,云手机等终端设备类似于 家电,可以通过他们获取"电"(云资源).
.云计
算是IT界未来发展的必然趋势,所谓"天下大势,分久 必合,合久必分",IT界亦然 . 1946年2月15日,世界上第一台电脑ENIAC诞生, 占地十几间屋子,计算机行业也随着这个庞然大物应运 而生.之后IT界开始了第一次"分"的过程,即个人电 脑的诞生.随着网络的出现,IT界出现了第一次"合" 的过程,如Client/Server架构,万维网WWW,Email 等都是由高性能服务器通过网络为多个客户提供服 务.但是,随着用户数量不断增加,服务器端的负荷 越来越重,这种模式的瓶颈由于那个年代有限的资源 (如带宽,计算,存储等)而变的越发严重,所以第二 次"分"的时代来临,如分布式计算,点对点P2P技 术,网格计算(Grid Computing),Web2.0等.每个用 户(Peer)既是被服务者同时也是服务者,大家共同分担 庞大的计算,传输及存储任务.由此而诞生的企业有 PPStream,YouTube,维基百科等. 为方便理解以上云的思想,可从图1的类比来进行 阐述和表达."服务器群"类似于"发电机"提供"电 力"资源;虚拟技术类似于"变压装置"使电压成倍 增加或降低,从而实现弹性计算;资源调度器类似于
[4]
图1
云计算类比于电力系统
2
云计算在国内外发展情况简述
尽管云计算的思想已经孕育很久,但在美国取得蓬
勃发展也只是最近五六年的事情.中国近一两年也在云 计算方面有了长足发展.
2010 02
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