虚拟化技术在云计算中的实践运用

发布时间：2023-12-16 21:48:32 所属栏目：云计算来源：

导读：摘要：云计算作为多技术整合体系，系统驱动以虚拟化、分布存储、模型编程以及资源管理为主。在科学技术的不断更新下，云模型处理功能为各类数据介入提供载体，云计算体系呈现高速发展势态，正朝着智能化、虚拟移植化

摘要：云计算作为多技术整合体系，系统驱动以虚拟化、分布存储、模型编程以及资源管理为主。在科学技术的不断更新下，云模型处理功能为各类数据介入提供载体，云计算体系呈现高速发展势态，正朝着智能化、虚拟移植化发展。对此，文章将探讨云计算特性，结合虚拟化关键技术，分析虚拟化技术在云计算中的具体应用。

云计算以互联网为载体，通过强大的集群计算能力为用户提供按需服务，其多线程处理能力在大数据时代俨然成为计算机领域中的主流发展方向。高性能的云计算平台具备可拓展性、可靠性以及资源协控分配的能力，在虚拟化技术的支撑下，云计算场景与物理场景的融合为系统服务上述功能，借助资源虚拟处理实现多系统的融合运行，提高平台的负载均衡属性[1]。在当前大体量数据业务下，大力发展虚拟化云计算业务迫在眉睫，以期实现均衡能耗，减轻物理服务器的运行压力。

1. 云计算特性

云计算作为商业领域中的新兴计算模型，将相关计算任务根植到资源池，以集成功能完成对多点数据信息的匹配处理。在计算机平台的支撑下，用户可以完成不同驱动场景的数据信息的多维度匹配处理，实现资源的按需匹配，保证各项数据业务处理的针对性。资源池在利用过程中涵盖多种计算与罗列方法，可将数据资源进行整合处理，同时也可按照特定的软件实现对接驱动，增强数据业务处理的核心性。云计算驱动期间呈现的特性如下：

计算规模较大。云计算具有大体量数据存储特征，可应对大数据体系下的各类传输需求，在数据对接过程中接入不同类型的服务器，增强云平台的终端计算能力。

虚拟资源属性。云计算支撑下的云端平台突破了数据传输时间与空间的局限，在资源请求期间按照动态资源逐一匹配动态数据，保证云端系统驱动过程中能够按照资源结构实现不同层面的数据对接处理。用户在处理某一类数据时，经由资源集成系统便可完成一系列的操作，增强数据对接性能。

资源通用属性。云计算作为虚拟架构的平台，内部可容纳无限制的应用，且资源池内部应用可实现同步化运行，当应用资源耗用率发生变化时，资源池内部存储容量也将发生变化。此外，资源匹配过程中，还可按照系统驱动场景完成自主匹配处理，增强数据资源可调配性。

可靠属性。云计算具有多场景的容错功能，在不同驱动节点下可进行数据协同处理，以系统驱动框架为基础，保证内部数据按照既定逻辑顺序运行，规避数据丢失问题。

拓展属性。大流量的数据信息将耗用更多空间资源，云计算数据处理规模中数据信息的多维度匹配处理可为数据流量提供资源拓展平台，并进行释放处理，保证数据请求的时效性。

2. 虚拟化关键技术

虚拟化技术是云计算架构的基础所在，采用虚拟化技术对空间资源进行整合处理，将资源介入属性脱离于传统物理服务器，形成资源隔离，如此一来，一台物理服务器便可同时支撑多个操作系统，且不同系统驱动过程中的任务执行机制具有独立性[2]。此外，基于虚拟场景布设下的系统驱动形式可最大程度增加资源补偿量，即为在同一空间中资源之间既可对接，又可呈现离散状态，互不影响，增强系统驱动的拓展性。从另一方面看，虚拟框架下的计算场景为数据迁移、介入、根植等提供平台，增强数据服务效能。虚拟化技术在实现时，大体可分为全虚拟化、半虚拟化与硬件虚拟化三种。

2.1 全虚拟化技术

全虚拟化技术是指底层基础设施处于虚拟化状态，在虚拟机管理装置的支撑下，硬件资源及其驱动模式可同步移植到虚拟环境中，为虚拟机赋予计算及其他驱动功能，这样虚拟机在运行过程中就像物理服务器一样具备多序位操作属性。全虚拟技术应用于操作系统后，虚拟场景的架设无需更改系统结构或程序代码便可实现多节点的数据分析处理，整个操控平台属性，增强物理服务器与虚拟服务器之间的对接性。从驱动形式分析，计算机各项驱动在搭建虚拟运算场景期间只是按照固定指令运行的，并不具备场景辨识功能，即系统物理场景与虚拟场景均可作为指令的一个驱动体，提高各项业务处理的对接性。

2.2 半虚拟化技术

与全虚拟化技术相比，半虚拟化技术需借助操作系统完成对不同指令的驱动处理。在系统驱动过程中云计算服务化，虚拟机管理装置接收到外来控制指令，按照内部驱动功能对部分指令进行虚拟化处理，此时操作系统代码程序将发生更改，整个发生过程是对系统内部未能识别的指令进行替换处理，保证虚拟场景与物理场景的融合。这期间操作系统具备场景识别能力，才可保证不同驱动场景运行的对接性[3]。

2.3 硬件虚拟化技术

硬件虚拟化技术是按照既定的网络指令进行驱动处理，在系统运行中需介入新指令，令虚拟机管理装置、操作系统等按照既定场景进行切换处理。例如，在物理场景、虚拟场景中服务体系的设定与转变是跟随终端指令予以驱动的，能够增强系统运行效率。从驱动价值看，硬件虚拟化技术可节约资源耗用，且可在系统管理中简化程序设计的繁琐性，增强系统驱动价值。

3. 云计算平台建设及虚拟化管理

3.1 云计算平台架构

图1所示为云计算服务架构。从现有的计算机网络方向来讲，云计算俨然成为热门行业，深度挖掘云计算场景及其服务功能可对后期数据调控场景提供指标，保证资源的高度集成。

本文中的云计算平台建设以服务器虚拟为基础，打造具有私有特性的平台，在系统过程中可按照不同硬件资源、动态资源等实现均衡、可调控负载处理，增强数据处理的时效性。如下图的IaaS，在基础设施服务期间可在SaaS、PaaS层级架构的支撑下，完成对虚拟资源池与自匹配处理，且系统驱动中的数据表述形式具备可调控性，可按照服务结构中的部署形式进行确定，从而实现业务与服务对接，凸显云服务功能。

开源OpenStack软件的支撑可为云计算平台的基础架构提供扩展性、弹性功能，在目标驱动下统一各类执行标准，提高系统驱动的完成性。从组成结构看，大体分为计算服务、存储服务、镜像服务、身份认证服务、界面服务五部分（服务联动模式如图2所示）。

3.1.1 云计算平台布设

虚拟化技术支撑的云计算要想实现多场景驱动处理，需在不同网络节点下找到拟合环节，并按照既定平台架构，联动可衔接部门。本文的平台架构以节点端、客户端、控制端为主，系统控制功能在不同部署模块下实现业务集成处理。例如，在局域网结构中，机器设备是客户端，控制设备则需具备计算、存储、认证等功能，将不同功能介入同一个设备中，或者按照模块分别架设在不同机器中，打造多线程同步驱动体系。本文布设条件则是以一个设备为切入点，将其中计算功能作为实体虚拟化场景的支撑体，此类节点可以看成虚拟化主机的集成点。这样一来，经由系统集成框架的建设，可间接降低网络结构复杂性。

具体布设过程如下：第一，利用源代码安装OpenStack，此类开源平台适用于Ub、Fe操作系统。第二，设定四台主机，一台为云控制器，负责OpenStack集成服务，两台为客户端安装nova，最后一台创设images用于web访问、运行服务指令。第三，在第一台云控制器布设期间，应做好系统、数据库的架设处理，且OpenStack组件安装时，按照服务功能逐一罗列处理。

3.1.2 准备工作

待安装完操作系统之后即配置网络系统，此过程需对网络进行模拟并设置静态网络。整个处理过程应配置网关、DNS，在物理主机支撑下增设NTP服务，安装完毕之后对etc/ntp.conf文件中的参数进行修改处理，此过程应保证服务器的同步性，确保每一类服务系统之间的对接。完成上述操作之后，安装数据库，令其运行Install MySQL and python命令。然后将/etc/my sql/my.cnf配置文件中的add参数置换为bind，此时系统驱动期间执行的是MySQL命令，并录入数据库。最后安装核心组件。

3.1.3 keystone布设

云平台系统中，keystone实现对用户认证、规则服务，云计算场景的逻辑驱动是建立在此模块之上的。此驱动也是针对不同服务功能的实现授权，确保不同驱动模式下系统功能的合规性。部署过程为源代码安装keystone→配置keystone→创建keystone数据库→注册服务。

其中源代码安装运用的是git clone并组建配置文件，其中token为系统内部文件配置参数，在服务过程中需要通过访问驱动才可介入到系统内部，完成指向性操作。此外，考虑到开源系统在功能服务方面需配置后期进行服务注册处理，结合模块内部拓扑结构进行不同模块的权限设定，最终由服务注册完成数据信息的配置与链接，保证系统功能实现的可调用性。

3.1.4 nova配置

nova是保证基础服务实现主要模块，在虚拟场景及网络环境中进行规则化管理。实际配置期间，先在官方网站获得源代码，并按照不同代码类型进行配置，例如api、volume、compute、network等代码，按照代码安装→配置NC、CC→配置nova→创建数据库的顺序进行配置处理。待完成上述操作以后，还应做好虚拟场景检测，检查物理节点是否挂载、设定控制器等，以实现数据信息的多维度配置，增强系统驱动效率。

3.1.5 开发环境镜像

配置完上述程序后需对系统进行镜像处理，保证物理场景与虚拟场景的合理转换，具体开发流程如下：创建虚拟磁盘→安装虚拟机→修改配置→定制软件→注册镜像。镜像设计期间可以按照用户诉求完成自主化设定，便于精细化操作，且在软件驱动中平台可达到完整的功能服务，提高系统运行效率。

3.2 虚拟服务器管理

虚拟服务器管理工作的落实是指在虚拟器建设之后，按照系统运行属性在既定的功能平台中进行数据采集与分析。此过程可利用Java进行处理，在sigar.jar的应用下收集系统内部的软硬件驱动信息。系统启动之后要想实现数据信息多维处理，主系统应当具备多元数据协控能力，并按照数据服务功能进行匹配与界定。对此，将Java设定在Tomcat的下位，待系统运行时，系统会按照存储路径自动写入处理。此时文本文件已具备系统资源信息，后期查找此类信息时则可同步了解到此类文件，并进行服务器内部的驱动。此外，虚拟服务器系统驱动时由于数据具有动态、实时更新特征，内部文件信息呈现堆叠覆盖模式，并不是在原有内容上追加处理，如果用户想要查找以前信息则需将覆盖的信息录入到日志文件中，且文件也应对接到Tomcat下位。

虚拟服务器配置期间，需界定云平台下的服务器数量并设定虚拟机，如果存在溢出或不足的现象，则可适当增减虚拟机数量。但在云计算环境下，一般不会出现削减虚拟机数量的情况。如果在既定服务系统中需要增减服务器，可以功能为移植点，将服务器直接挂载到集群中，此时便可从集群方面考证服务器驱动中的交互形式，实现对当前业务处理中的负载监控。

4. 应用实例

以学籍管理系统搭建云场景并部署各类模块为例，学籍管理系统需界面整洁，直观查验各项操作程序，且需对用户身份进行认证处理，存在错误时可进行纠正处理。系统主要包括：教学信息管理、学生学籍信息管理、学生教师信息管理、课程信息管理，不同管理模块之间需具备信息关联功能，可针对数据进行修正、添加与删除等，保证数据检索的针对性。

在系统主驱动框架下，数据业务处理可按照既定程序进行排列处理，接着在系统内部构设镜像。由于系统主体功能是学校学籍信息管理，此时相关数据服务则为用户定制，如图3所示，为镜像定制程序。其中，系统以Windows为主，在构设镜像时需嵌入virtio驱动，并添设cache，保证系统读取信息的逻辑性，规避资源重复耗用的问题。

学籍管理系统运行时物理服务器难以承接大体量数据的传输与存储，此时需要服务器进行数据迁移处理，云空间场景的映射则成为数据分流的主体所在。在nova 中嵌入volume，并按照增卷量进行目标转移处理，这样挂载包可作为动态驱动的离散载体，实现数据移植与存储。此外，在程序驱动过程中，计算节点与系统内部资源荷载需求对接时应综合确定不同场景下的资源配置功能，规避传输数据溢出的问题，保证各项任务执行的规范性，提高学籍管理系统的运行效率。

结语

虚拟化技术在云计算场景中的应用与实现，借助虚拟场景完成数据移植处理，在系统功能驱动期间按照不同数据结构进行资源配置，强化系统功能的衔接性。期待后续发展中积极探寻云计算的核心驱动，结合虚拟场景、物理场景等深化资源利用效能，且与不同技术架构相对接，提高业务处理的可协调性。

参考文献：

[1]陈军.网络虚拟化技术在云计算数据中心的应用[J].电子世界,2021, (11):148-149.

[2]徐景鸿.基于云计算虚拟化技术KVM架构的高可用方案探讨[J].信息与电脑(理论版),2020,32(23):25-27.

[3]施俊靓.云计算虚拟化技术在高速公路多义性路径识别系统建设中的应用[J].西部交通科技,2020,(5):154-155,190.

（编辑：厦门网）

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