本次数据恢复的设备是一台服务器，使用的是FreeNAS做iSCSI，再借助于两台服务器做虚拟化系统。FreeNAS层面是UFS2文件系统，整个服务器建一个文件然后挂在给ESXi5.0 系统。这个虚拟化系统中一共有5台虚拟机，其中一台虚拟机采用了ASP.net和 PHP 混合构架，SqlServer2005和 mysql 5.1两个数据库。还有另一台是FreeBSD系统，MySQL数据库，还有一台服务器存储的是代码数据，这三台虚拟机是该服务器上数据恢复的重点数据，必须要进行完美数据恢复。
一直想抽空写写 vSAN 这个产品，在 15 年的时候笔者第一次听说 vSAN 这个产品，当时 VMware 还以 VDI 最佳拍档的方式去推广 vSAN，短短两年的时间， vSAN 经过多个版本的更新迭代，无论从功能还是稳定性上均有很大提升，最广泛的应用也由 VDI 变为了承载核心业务。
1. mfs集群由元数据服务器、日志服务器区、chunkserver(存储服务器)区组成；
例如：某服务器有四个主频为3.0GHZ的CPU，每个CPU四核，超线程。可以虚拟多少VCPU口和总资源？
Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言并遵从 Apache2.0 协议开源。
虚拟化就是用虚的软件来代替或者模拟实际存在的对象，把物理资源转变为逻辑上可以管理的资源的技术。
相关信息： 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会：云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能？ 导读： 后疫情时代助力复工复产，AI应用百花齐放，GPU算力需求井喷式增长。然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担，一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩，另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。幸好有他（“super爱豆”）腾云而来，让AI算力像水一样在云原生平台内自由流动，他们的格言是“我不生产算力，我只是算力的搬运
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接： 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署（本文） 重构单体应用为微服务 原文链接：Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本，通常需要 N 台服务器（物理机或虚拟机），在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接，但还是比部
在实际环境中，总会有新陈代谢，旧机器总还是躲不过时间的摧残，这就需要更换新机器，而 vMotion 是 VMware 开发出的一项独特技术，可将正在运行的虚拟机从一台服务器迁移到另一台服务器上。 若要实现热迁移，那么外部共享存储服务器便是必不可少的，因为必须要保证源ESXi主机和目标ESXi主机都可访问虚拟机文件，所以在热迁移之前必须把虚拟机配置文件都迁移到外部共享存储之上。 openfiler是一个免费的NAS/ISCSI的SAN服务器系统，主要用于为LAN主机提供独立存储系统，openfiler提供了包括NFS、SMB、ISCSI、target等多种连接方式，一般通过http的方式管理，它对于希望搭建虚拟化的中小型企业而言，是provisiong阶段最好的工具。 vMotion是所有vSPhere高级功能的基础，可实现热迁移。 vMotion的迁移过程（如果迁移期间出错，虚拟机将恢复原始状态和位置）：
Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器，同时也提供了IMAP/POP3/SMTP服务。Nginx是由伊戈尔·赛索耶夫为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru站点（俄文：Рамблер）开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。
1、集群整体性能降低。对TBDS产品在同等配置物理机与虚拟机实际的性能测试对比表明，虚拟机整体性能较物理机下降约40%左右；
根据百度的解释： 集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高可用性和可缩放性。
导语：随着后疫情时代到来，线上应用开始深刻影响到人们生活与工作的方方面面，这也给支撑各种线上应用的数据中心带来了效率与成本的巨大挑战。在数据中心效率与成本方面，风靡全球的游戏《我的世界》托管商堪称模范，实现了单台服务器实例数从182增加到至少500个、游戏实例密度提升175%、CPU利用率从40%攀升到85%，这其中究竟有何魔力？让我们一探究竟！
以往在WINDOWS SERVER上配置NIC时，例如WINDOWS SERVER 2003或2008上一般需要安装厂商的网卡聚合绑定软件，厂商软件针对自己系列的网卡设备支持的较好，但如果一个物理服务器上安装了2种以上的网卡，那么这个多厂商的网卡聚合绑定配置起来就比较麻烦了，容易互相冲突。现今WINDOWS SERVER 2012上自身NIC组件可以支持多网卡的聚合绑定，这个问题容易解决多了，那么如何掌握和配置WINDOWS SERVER 2012上的NIC呢？下面来具体学习下。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1870863.html
花费了整整一个周末加两个晚上，终于将最新的SAP S/4HANA 2020, Fully-Activated Appliance从Amazon远程主机打包下载下来，做成VM虚拟机，对，你没看错，很多人心心念念的Fully-Activated Appliance版本，自带业务数据，简称FAA。整个过程非常的艰辛，不仅需要在Amazon上提交工单增加配额，同时还要配置各种参数，主机上打包系统花了5-6个小时，中间还断线了一次，还得从来。因为国内的网络不给力，下载速度太慢，所以采用加拿大的服务器从Amazon主机ftp到本地，然后再传到网盘上，下载过程也很辛苦，足足花了二十多个小时，生怕掉线又得重新来过。但上传网盘的时候又差点崩溃，百度网盘在加拿大海外不给力，上传只有200-300KB/S，尝试了很多的网盘，最终挑选Apple iCloud作为中间云盘，购买iCloud容量，先传上去，然后国内这边再下载下来，123G的数据库上传下载足足用了15个小时，分了33个压缩包。因为手头上没有合适的机子安装，只好借用一个朋友的日本远端主机，然后又得在那台服务器上重新下载一遍。
求教各位老铁们，用户中心项目某一功能在压测下到达4000的TPS，这算是什么水准？薪资可以拿到20K+吗？
4) 方案生命周期长，从整体角度，综合多个游戏项目，长远来看，能节省大量重复性硬件投入成本；
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
_ Nginx是一款高性能的http 服务器/反向代理服务器 及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。由俄罗斯的程序 设计师Igor Sysoev所开发，官方测试nginx能够支支撑5万 并发链接，并且cpu、内存等资源消耗却非常低，运行非常稳定。_
在一台服务器上部署一个Redis节点，如果机器发生主板损坏，硬盘损坏等问题，不能在短时间修复完成，就不能处理Redis操作了，这就是单机可能存在的问题
花费了整整一个周末加两个晚上，终于将最新的SAP S/4HANA 2020, Fully-Activated Appliance从Amazon远程主机打包下载下来，做成VM虚拟机，对，你没看错，很多人心心念念的Fully-Activated Appliance版本，自带业务数据，简称FAA。
最近我要在SQL Server 2008上做数据库复制的实验，需要用到两台服务器，所以我需要同时开2个虚拟机（VPC），当然我不可能去单独安装2个SQL Server，安装过程太费时了，所以我是在一个虚拟机中安装了SQL2008，然后将该虚拟机文件复制了一个出来，然后还原成另外一个虚拟机，这样我就可以同时使用2个虚拟机来做复制的实验了。我先在虚拟机SQL2008RC0中安装了Windows2003操作系统，机器名为MS-ZY，然后安装SQL Server 2008，所以数据库的服务器名也就是MS-ZY。
OpenStack提供了丰富的网络配置环境，本文介绍设计云系统是对于网络部分需求的考虑和设计。
编者按：毋庸置疑，Docker在开源技术圈里是一个现象级的存在。随着Docker的兴起，整个行业都在经历一场从“虚拟化”到“容器化”的变革，而这个变革实际上是一场从“面向机器”到“面向应用”的转变。 机器 vs 应用 传统的虚拟化技术是为了模拟硬件设备而设计的。我们今天所熟知的虚拟机（VM）则是这个思路的一个副产品。一个虚拟机运行了一个完整的操作系统，简称”机器“。虚拟机运行的方式和物理机完全一致，保证了应用程序，操作系统和硬件三者之间的协议不变。因此，在一个虚机的世界里，工作跟过去都差不多，应用也无需调整
jvm既 Java Virtual Machine，既然是虚拟机，其必有存储空间，且不同的存储空间，存储特定的数据，如图所示：
一、为什么使用Docker Docker一词意为码头工人，而Docker的功能也与集装箱类似。通常一个webapp并不会用到操作系统/虚拟机的全部功能，即操作系统/虚拟机对于一个webapp来说太过笨重。打个比方说，我要从宿舍去食堂，我并不需要一架飞机，只需要一辆自行车就够了，而Docker镜像就相当于是一辆自行车。你可以把Docker镜像理解为轻量化的虚拟机，当然二者有所不同，但是不在本文的讨论范围。 二、使用Docker的正确姿势 设想一个如下场景： 我们需要一个webapp，其功能是用户注册并将
裸机云计算服务综合了物理服务器和公共云两者的优点，但是这可能并不适用于所有的工作负载。用户在做出决定之前应权衡利弊。 在某些情况下，公共云服务无法为管理员提供全面的可见性和控制权，特别是在可变工作负载
云计算的到来给整个IT界注入了新的活力，不仅软件、硬件、解决方案供应商通过各种方式支持云计算，IaaS、PaaS、SaaS各服务商也推出了或改进或创新的众多服务。 云可以是服务器集群，可以是硬盘集群，可以是单台服务器所有能力的集群。云就像是自来水厂，也好比是电厂 ，而虚拟空间和单台服务器相当于自家发电机。具体优势有： 稳定性更好 虚拟空间是一台服务器分成几十甚至几百，几千个空间，很多客户同时使用一台服务器，会导致虚拟空间的稳定性不好，例如一个客户的网站被攻击，导致所有客户遭殃。但是云服务器是集群服务器，能避
虽然虚拟机和容器的工作方式不同，但这两种技术非常相似。这也就产生了一个问题：容器会取代虚拟机吗？今天，我们来分析下这个问题。
深信服桌面云是采用云计算的思想，将用户的桌面操作系统以服务的形式通过网络进行交付，可以让用户在不同设备轻易的访问，维护相对简单、业务数据相对集中。
现阶段被广为接收的定义来自于美国国家标准与技术研究院（NIST），云计算是一种按需交付的资源模式，这种模式使得资源通过便捷的、按需的网络访问被快速提供，用户只需投入很少的管理工作（简化管理）。
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
在开足马力使用容器之前，了解容器与虚拟机在私有云、公共云以及混合云部署之间的区别是至关重要的。 虽然目前大多数的云部署都是基于虚拟机的，但是容器技术为云用户带来了显著的好处。但是，在选择一个取代之前技术的替代品时，了解两者之间的主要区别是很重要的。最大的问题在于虚拟机或容器是否最适合公共云、私有云或混合云模式。这个问题的答案取决于三个主要因素：虚拟机和容器之间的功能性差异、私有云和公共云组件之间的相互依存程度以及用户对他们自己云平台进行定制的意愿。 容器与虚拟机：两者之间的不同 虚拟机和容器两种技术分别代表
一. 为什么会出现docker? 不用说, 肯定是时代进步的产物. 那么, 他为什么能火🔥? 一定是解决了痛点问题. docker也不是一下子就火起来了, 他的火也是有一个过程的, 我们先来看看为什么
修改window的hosts文件：（C:\Windows\System32\drivers\etc）
我从 2015 年开始使用容器，我对容器最初的理解就是把它们看成是轻量级的虚拟机，只是启动时间比虚拟机快了很多。脑子里有了这样的概念，就很容易看懂网上那些关于如何将 Python 或 Node 应用程序装入容器的教程。但很快，我意识到仅仅将容器看成是轻量级的虚拟机有点跳过简单化了，这导致我无法对以下这些问题做出判断：
第2节描述了我们对FT的基本设计和协议。然而，为了创建一个可用的、稳健的和自动的系统，还有许多其他组件必须设计和实施。
前言 类似于VMware这样的服务器虚拟化技术出现以来，极大地提升了企业数据中心的建设效率、运维弹性以及经济效益。回想起十来年前，我们想要部署一个新系统时，首先需要申请采购服务器，到货后还需要自己搬到机房里，找到位置安装到机架上，然后加电、跳网线、安装操作系统，等到最终能够ping通新服务器的IP时，时间往往已经过去了好几个月。而在数据中心全面推进虚拟化之后，这过程变得很轻松：需要多少台机器，我只需要在私有“云”管理平台上提一个申请单，平台管理员审批之后，就开始自动部署你需要的虚拟机，整个过程最快几乎达到
VMware软件是一种虚拟化技术，它可以在一台计算机上创建多个虚拟的计算机环境，每个虚拟环境都可以运行独立的操作系统和应用程序。这种技术可以让一台计算机同时运行多个操作系统，从而提高计算机的利用率和效率。
谈到虚拟化，在云计算中有计算、存储、网络、安全四大虚拟化，而在存储虚拟中一般提得比计算虚拟化少。今天我们就来谈谈在公有云、私有云中的存储虚拟化是怎么做的。
Docker的思想来自于集装箱。 集装箱解决了什么问题？在一艘大船上，可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了，集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送化学品的船了。只要这些货物在集装箱里封装的好好的，那我就可以用一艘大船把他们都运走。 可是这个箱子为什么这么神奇呢？无非就是两个字：标准。
平时我都是做APO的，很少接触Core IO方面的东西，最近由于一个项目的需要，要我配置AD、DNS、MOSS+NLB，SQL Server+Cluster。这可是我的弱项，任务既然来了，还是只有硬着头皮上了。在客户那边配置测试环境之前，我先要在虚拟机中做做实验，看下该怎么配，官方文档倒是写的多简单的，几步就完成的，但是实际配起来可能会遇到各种各样的问题需要去解决。现在我就说说我配置NLB的过程。
传统的 ASP.NET Core MVC 应用程序的部署方法使其很难满足响应式伸缩扩展变化。
在与部分读者的交流中，笔者发现，很多初学者都认为，学习 Linux 就必须将自己的电脑装成 Linux 系统或者必须要有真正的服务器设备。而实际上，这是一些机构、书籍或网络文章给大家传导的错误思想。 其实，学习 Linux 最简单、最实用的环境就是虚拟机环境（例如，通过 VMware Workstation 软件学习），这样说的原因有如下几点。 1) 利用虚拟机软件搭建 Linux 学习环境简单，容易上手，最重要的是利用虚拟机模拟出来的 Linux 与真实的 Linux 几乎没有区别，而购买服务器动则就要一两万元人民币，不是一般的初学者所能承受的，且声音很大，也很费电。 如果用 PC 和笔记本搭建 Linux（包括双系统共存方式），那就完全是 Linux 环境了，这样做不但加大了你的学习难度（例如，没法用 Word 等记笔记，以及正常浏览网页），也与实际的工作环境相差很远，而用虚拟机软件来搭建环境是最接近企业工作环境的。
如今，大多数企业将每台服务器用于一个特定的任务或者应用程序，因为这些不同的应用或者程序并不适用于同一个系统中，但问题是，但多数服务器在运行计算时只会使用他们整体处理能力的一小部分，不能充分利用服务器的处理能力。
这是我在读研时期的一次真实的在外网进行ARP欺骗嗅探的实战案例，费时一周，一晃已经11年前了。技术难度不大，但是实战操作的技巧性大。笔者在实战过程中踩了一大堆的坑，如果对ARP欺骗的原理不清楚，一个错误操作都会造成目标网站的瘫痪，没有十足把握不要在生产环境中尝试！毕竟ARP欺骗嗅探在实战环境中和在虚拟机环境测试中是不一样的，会遇到各种各样想不到的问题。现在的ARP欺骗嗅探在外网环境基本上是极少遇到了，在内网环境中还会发挥作用。
目前项目中使用的是activemq和rabbitmq,现在简单学习一下kafka.搭了个zokeeper集群，kafka集群,作为自己kafka的一个入门. kafka的使用场景:
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