- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏云计算D1net
企业部署混合云亟需考虑的4大要点
由于混合云具有的公共云优势，而且它还让企业用户能够充分利用内部部署私有云的附加安全性和可控性，2015年各类规模的企业都针对他们的存储应用和各种工作负载开始采用混合云解决方案。 但是混合云的部署并不是一帆风顺的，通往混合云的道路荆棘丛生。数据和工作负载的迁移是很复杂困难的，而且并不是所有的工作负载都具有从一家云服务供应商到另一家供应商的互操作性。 在创建的过程中，稍有差池就会给混合云的部署造成极大的负面影响，而且企业的云运行环境也会变得效率低下。 部署混合云之前整体的规划必不可少。 管理人员实际开始部署混合云以及通过实施混合云的成本效益来确定待迁移的合适工作负载之前，他们应当制订一个合适周密的计划。 迁移后如何保障数据安全 混合云部署完成之后，并不是什么值得庆贺的事情，其后续的工作带来的挑战更大。成功地运行一个混合云意味着确保企业在公共云和私有云中运行的数据是安全的。
71060发布于 2018-03-26 - 来自专栏Tungsten Fabric中文社区
异构混合多云管理的需求，如何在SDN平台落地
对于中大型的企业市场来说，需求由最初的异构，演变成后来的异构混合，到今天变成了异构混合多云的管理需求——在基础设施层面，有桌面云，以虚拟化形态存在的各种类型的资源池，还有各种公有云的资源池，公有云的应用 企业需要在这样一个异构混合多云的环境里面，找到一个集成的、直接服务于业务的基础设施。 这就带来一个非常切实的需求，我们总结了三个词：开放、异构、场景化。 怎么来理解开放？ 首先就是异构多云基础资源管理。在混合云的管理上，针对私有云我们看到几个主流的技术方案。 对异构化的计算存储网络，包括技术资源的、技术软件的异构化管理，实际上就是针对异构混合多云的基础设施，我们要提供一个统一的入口，统一资源池的管理工具，能够把所有的资源形成服务目录。 整个过程支持私有云和公有云的混合架构，以及多个云计算资源池厂商的异构混合多云环境，在这样一个环境里，完成了一个业务系统的落地。
1.7K30发布于 2020-06-12 - 来自专栏人人都是极客
多 OS 混合部署框架
「图 1」 openEuler Embedded 中的混合关键性系统大致架构 从 openEuler Embedded 的角度，混合关键性系统的大致架构如图 1 所示，所面向的硬件是具有同构或异构多核的片上系统 对于上述问题，openEuler Embedded 的当前思路是「混合关键性系统 = 部署 + 隔离 + 调度」，即首先实现多 OS 的混合部署，再实现多 OS 之间的隔离与保护，最后通过混合关键性调度提升资源利用率 ，具体可以映射到「混合部署框架」和「嵌入式虚拟化」。 混合部署框架解决「高效地混合部署问题」和「高效地通信与协作问题」，嵌入式虚拟化解决「高效地隔离与保护问题」和「高效地资源共享与调度问题」。 ，具体可以参考 多 OS 混合部署 Demo[4] 在此基础上，openEuler Embedded 的混合部署框架还会继续演进，包括对接更多的实时操作系统，如国产开源实时操作系统 RT-Thread[
1K20编辑于 2023-08-22 - 来自专栏全栈程序员必看
Kong集群(hybrid混合)部署模式
紧跟着，这篇主要介绍Kong集群部署模式。生产环境/流量较大的环境下，我们的Kong就要解决单点问题和性能问题，单个Kong节点无法满足我们高并发、高访问量的需求。 那么我们自然想到，Kong自身有提供集群部署模式么?答案是肯定的。 2.架构图 四.集群模式-Promethues指标采集问题 大家可能会发现部署完Kong集群之后，相对于查看或者部署单个节点时候，采集Prometheus指标的方式明显发生了变化。 如果我们部署单个节点的Kong，利用Grafana官方的dashbord可以明显查看到流量信息、service信息、route、upstream等等信息。 但是如果采用集群模式部署以后,CP节点(ip:8001/metrics)只采集到集群信息了。但是此时我们想查看整个集群的流量信息，那我们该怎么采集呢?
1.5K10编辑于 2022-09-13 半导体先进封装技术深度解析：芯粒、异构集成、混合键合与逆向混合键合
半导体先进封装技术深度解析：芯粒、异构集成、混合键合与逆向混合键合 走向未来（kdd.wang@gmail.com）随着人工智能（AI）大模型对算力需求的爆炸性增长，半导体行业正经历从“延续摩尔”到“超越摩尔 图3：从C4焊球到混合键合，互连技术的间距与密度演进趋势。C4焊球/微凸块（Microbumps）：传统技术，间距通常在20µm以上。 图4：混合键合工艺流程：先进行介电质键合，再通过退火完成铜互连。 机械性能提升：填充MOF后，芯片的剪切强度（Shear Strength）提升了近4倍，证明了MOF作为结构支撑材料的有效性。 传统基于微凸块和底部填充胶的TCB（热压键合）技术已难以满足HBM4及之后的需求。混合键合是公认的方向，但DRAM堆叠的D2W过程同样面临良率挑战。
1.5K20编辑于 2025-10-09- 来自专栏AI SPPECH
129：多云混合云部署策略：灵活部署方案
地理分布式模式 3.2 多云网络设计 3.2.1 跨云网络连接 3.2.2 网络拓扑 3.2.3 负载均衡 3.3 多云数据管理 3.3.1 数据同步 3.3.2 数据存储策略 3.3.3 数据安全 4. 实战案例 8.1 案例一：AI推理服务多云部署 8.2 案例二：混合云数据处理 8.3 案例三：边缘计算混合云部署 9. 最佳实践 9.1 多云部署最佳实践 9.2 混合云部署最佳实践 9.3 成本优化最佳实践 10. 2.2 混合云的定义与优势 混合云是指将公有云和私有云结合使用的部署模式。 4. 混合云设计 4.1 混合云架构模式 4.1.1 私有云为主，公有云为辅 主要工作负载在私有云中运行，公有云用于弹性扩展。
25420编辑于 2026-04-15 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
混合线性模型学习笔记4
这个小节主要是介绍混合线性模型的理论知识，包括固定因子的显著性检验（Wald），随机因子的检验（LRT），固定因子的效应值（BLUE），随机因子的效应值（BLUP）。 1. 题目：混合线性模型理论1 ? 在这里插入图片描述 2. 大纲 混合线性方程组中矩阵的书写形式，固定因子如何构建矩阵，随机因子如何构建矩阵，固定因子和随机因子的显著性检验。 ? 3. 4. 混合线性模型 混合线性模型的矩阵写法： ? 模型解释： ? 矩阵形式推导： ? 5. 单因素随机区组：混合线性模型 固定因子：单因素 随机因子：区组 ? 写出似然函数： ? 相关系列： 混合线性模型学习笔记1 混合线性模型学习笔记2 混合线性模型学习笔记3
84710发布于 2020-05-13 - 来自专栏皮振伟的专栏
基于KVM虚拟化的混合部署
在这里详细展开一下，介绍一下基于KVM虚拟化的混合部署。 下文的脉络大约是： 1，业务背景 2，为什么使用KVM虚拟化方案 3，在使用KVM虚拟化方案的过程中，我们做了那些改进 4，基于KVM虚拟化的混合部署方案取得了怎样的效果 业务背景 对象存储服务（OSS 可见，二者的业务特征具有一定的互补性，可以尝试把两种业务进行混合部署。 为什么选择虚拟化 混合部署一直以来都是一个长期讨论、实践的主题。 之前，有很多基于cgroup/docker的混合部署的文章和总结也给我们提供了大量的参考，其中有技术改进、最佳实践以及对未来的思考等等。 对虚拟化的改进 --- kvm-utils 在混合部署的场景下，Host通常是在线运行的，且不能升级内核/kmod。
2.4K10发布于 2019-11-12 - 来自专栏云计算D1net
部署混合云环境的5大挑战
云计算专家一直以来对公有云与私有云与内部部署数据中心之间孰好孰坏有着很多的争论，但这一结果已经通过市场的发展得出了结论。 从长远来看，获胜者是混合云。 02 成本 任何考虑转向混合云的企业首席信息官都可能关注IT基础设施的成本优化。如果从内部部署数据中心或私有云迁移，则可以合理地进行这种转变。然而，为了运行公有云生态系统而增加复杂性很难证明其有效。 混合云使企业能够识别预测、治理和配置中的异常，同时让企业选择资本性支出或运营支出模型进行计费。寻找自助服务分析和监视工具，这些工具可让企业管理部署并降低利用率和成本。 根据RightScale公司发布的2020年云状态报告，云治理连续三年成为采用云计算平台的所有企业面临的最大挑战，84%的受访者表示更加关注其混合云和多云部署中的治理。 企业越了解总体业务目标(以及组成IT基础设施的各种系统如何帮助实现这些目标)，部署混合云模型的成功机会就越大，因为这样就可以利用云计算技术的巨大优势来提高数字业务能力。
1.2K10发布于 2021-06-01 - 来自专栏云计算D1net
混合云多云环境如何部署微服务
微服务能够为混合云或多云部署带来大量的好处，但是它们也能够带来与网络、安全性等相关的新挑战。 大多数IT企业已经开始认识到在开发和部署中实施软件组件化的好处。 当微服务能够符合上述特点时，用户需要在混合云或多个云部署中维护每一个微服务。 微服务对多云网络的影响 因为微服务是小块的功能组件，它们可以将应用程序分解成为对外部服务的很多个连续请求。 在用户部署微服务之前，应跨用户的混合云或多云环境测试所有负载变化下的微服务运行性能。如果用户的服务质量低于可接受水平，那么可变更网络连接以矫正之。 另外，用户可以设计自己的应用部署过程以便于服务不会移动到用户网络中的盲点。 混合云和多云应用中的网络性能问题通常都与数据流量流经多云、或云和数据中心以及边界点的方式相关。 安全地部署微服务 多个应用经常共享一个单一的微服务，这一事实带来了混合云和多云环境中的另两个挑战：安全性和合规性，以及状态和无状态行为。
1.7K90发布于 2018-03-26 - 来自专栏k8s技术圈
使用 KubeSlice 简化混合多集群、多云 Kubernetes 部署
多云或混合策略使企业可以自由地使用最好的云原生服务。每个云提供商都有独特的工作负载价值主张供企业考虑。 Kubernetes 的扩散 在混合/多云部署的背景下，值得注意的是，容器化应用程序架构的采用已经随着 Kubernetes 及其灵活的平台发生了深刻的变化。 成熟的部署——挑战不断增加 随着组织在运行 Kubernetes 方面达到成熟，他们会扩展其生态系统到多集群部署。这些部署托管在数据中心或分布在数据中心以及超大规模企业的云中。 KubeSlice - 高效的混合/多云集群连接和管理解决方案 在企业世界中，管理大规模应用和基础架构可能是一项艰巨的任务。 测试 Avesha 在沙盒环境中提供了4个小时的 KubeSlice免费使用。通过在 https://community.aveshalabs.io/ 注册，即可获得对该产品的实际体验。
78910编辑于 2024-02-22 - 来自专栏悠扬前奏的博客
Tomcat-4.部署
在Tomcat服务器上，部署Web应用有多种方法： 静态部署，在启动Tomcat之前安装Web 应用 动态部署，使用Tomcat的Manager应用直接操纵已经部署好的Web应用（依赖于auto-deplyment 4. 在启动Tomcat时部署 将Web应用静态的部署到Tomcat中，再启动Tomcat，这种情况下应用部署的位置有appBase目录决定，每台主机都指定了一个这样的位置。 Tomcat启动时部署，步骤如下： 部署上下文描述文件 部署没有被任何上下文描述文件引用过的展开的Web应用。 7.使用客户端部署器进行部署 客户端部署器（TCD）的行为包括： 验证并编译web应用 将资源压缩成war文件 将web应用部署到用于生产或开发环境的Tomcat服务器上 TCD需要用到Ant，包含了一个 默认为myapp path：应用已部署的上下文路径，默认为/myapp url：tomcat中管理器应用的绝对地址，用于部署和结束部署应用。
84930发布于 2019-05-28 - 来自专栏云计算D1net
混合云计算部署的三个要求
如今，许多IT专业人员倾向于采用混合云方法，让企业的不同工作负载在内部部署数据中心或在公共云中这样彼此独立的情况下运行。然而，对于大多数企业来说，采用更多的是混合云计算部署。 真正的混合云计算部署需要适当的连接、管理和支持新兴技术，如微服务。 (1)混合云连接 企业在开始采用混合云部署之前，请关注支持与本地部署的数据中心进行高性能互连的公共云提供商提供的服务。 (2)混合云管理 企业还需要实施全面的混合云管理，无论工作人员身在何处，都必须能够监控和控制工作负载。 (3)混合云和微服务 组织应该寻找先进的功能，例如使用微服务目录的能力以及即时协商技术合同。 迄今为止，为这种方法提供帮助的标准很少，但是对于混合云计算部署来完全实现其承诺，其服务响应服务的能力必须是松散的耦合规则。
1.2K60发布于 2018-03-28 - 来自专栏云计算D1net
混合云战略：4个迹象表明需要更新
这也是混合云成功的重要原则，这很好地表明组织首先有一个计划。但是策略并不是不变的。 ? 混合云策略：4个警告迹象 成功的混合云计划需要一些正在进行的调整。 Sneddon说：“如果不对部署进行监控，并且如果应用程序的部署方式没有受到限制，则应用程序的蔓延会很快发生，成本可能会上升。 (3)曾经可靠的应用程序在新的环境中出现问题 可靠性和弹性是混合云和多云策略的共同目标。 (4)没有评估和衡量标准 另一个潜在的警告信号：没有警告信号。如果没有关于混合云战略做出初步和持续决策的标准，那么实际上就没有有效的方法来确保一切按计划进行。 凯捷公司北美云卓越中心主任Dave Newell建议，组织需要为混合云架构中的任何环境设定基准目标。
52110发布于 2020-10-27 - 来自专栏大规模集群
大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB
视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源 因此出现了大规模模型的混合并行分布式训练系统HETHUB，该系统支持异构集群，包括AMD、Nvidia GPU和其他类型的GPU加速器。 因此大规模模型的混合并行分布式训练系统HETHUB，做了如下工作。1、异构通信：我们构建了一个分布式统一通信器来支持不同GPU加速器之间的通信。 例如，假设芯片A的算力是芯片B的4倍，则可以让芯片A计算4层transformer模块，让芯片B计算1层transformer模块，以此达到资源的最优配置，理论上可实现最高的吞吐性能。 例如，在芯片A算力为芯片B的4倍情形下，可以让芯片A每轮迭代计算4个batch，而芯片B仅计算1个batch，以此平衡各芯片的工作负载，达到理论上的最优吞吐率。
71310编辑于 2024-09-30 - 来自专栏做数据的二号姬
踩坑 | power bi混合模型部署失败的问题
13 2023-08 踩坑 | power bi混合模型部署失败的问题 因为最近踩了太多坑了，所以准备开一个新的系列，分享一些最近新学（cai）到（keng）的东西，更新不定期~ LEARN MORE 在这个项目中，实际用到的power bi连接方式是import+direct query的混合模型，这种方式相对来说还是比较冷门的，我对这玩意也称不上是非常熟悉。 在经历了无数次报错&测试&打电话给微软的印度老哥之后，总结了一些经验： 如果上一个版本的模型是import的，新版本的模型是direct query的，无法通过管道工具进行部署； 对于混合模型（import 对于开发人员骚操作删除了dev环境已有的报告的，操作方式和注意实现和混合模型发布失败的处理方式类似，删除UAT环境的报告，按照新增的方式进行发布即可。 简单来说，部署卡死就是部署界面一直转圈圈，无法取消也无法部署，并且于此同时，看板页面无法正常打开（一直转圈圈）。
68230编辑于 2023-09-06 混合云环境下YashanDB部署与数据同步技术
在现代数据处理环境中，数据库技术的发展及其应用变得愈发复杂，尤其在混合云环境中，如何有效地部署数据库并实现数据的高效同步成为了一个重要问题。 YashanDB的部署架构YashanDB支持多种部署形态，其中包括单机部署、分布式集群部署和共享集群部署。 数据同步技术在混合云环境中，数据的实时同步是确保数据一致性的关键。 实施建议为更好地实施YashanDB在混合云环境下的部署与数据同步，可以遵循以下几点建议：根据企业规模与业务需求合理选择YashanDB的部署形态，确保系统的灵活性与可扩展性。 结论随着混合云解决方案的普及与深化，YashanDB及其运用将迎来新的发展机遇。通过灵活的部署架构及高效的数据同步技术，可以为中小企业甚至大型企业数据管理提供强有力的支持和保障。
25410编辑于 2025-09-29- 来自专栏云攻略专区
【腾讯云】CLB负载均衡+混合云部署负载实践！
背景: 在混合云部署的场景中，可以使用负载均衡直接绑定云下本地数据中心（IDC）内 IP，实现跨 VPC 与 IDC 之间的后端云服务器的绑定。 IPv6 版本的实例需开启双栈混绑功能，开启后七层监听器可以同时绑定 IPv4 和 IPv6 的后端服务器，当七层监听器混绑 IPv4 IP 时，支持跨地域绑定2.0和混合云部署。 跨地域绑定2.0和混合云部署，不支持 安全组默认放通，请在后端服务器上放通 Client IP 和服务端口。 跨地域绑定2.0和混合云部署不支持绑定其它负载均衡实例（即不支持 CLB 绑定 CLB ）。 目前仅广州、深圳、上海、济南、杭州、合肥、北京、天津、成都、重庆、香港、新加坡、硅谷地域支持该功能。 TCP 和 TCP SSL 监听器需在 RS 上通过通用 TOA 获取源 IP，详情请参见 混合云部署场景下通过 TOA 获取客户端真实 IP。
4.8K43编辑于 2022-07-04 - 来自专栏菩提树下的杨过
webrtc笔记(4): kurento 部署
: DISTRO="xenial" # KMS for Ubuntu 16.04 (Xenial) DISTRO="bionic" # KMS for Ubuntu 18.04 (Bionic) 4、 执行时，terminal终端中，按顺序把上面4行，都复制进去就行（注：1个字符都不要少） 6、安装kurento media server apt-get update \ && apt-get install 另外，如果不想麻烦，只是想快速搭建一个kurento环境，也可以直接用docker部署。
2.4K30发布于 2019-07-15 - 来自专栏数据库干货铺
Redis4 Cluster部署
Redis5版本前（redis3.x及redis4.x）cluster部署较麻烦，因部署过程中涉及的依赖软件版本要求较苛刻，因此记录一下redis4.0.14版本redis cluster的部署过程。 1 Redis各节点部署 使用源码安装各节点，不过与非cluster方式不同的是，配置文件中需启动cluster相关的配置。 编译过程可参考分分钟搞定Redis编译安装 因本次为伪分布式部署，生产环境部署时建议至少3台机器部署（其中每台机器1主1从） ip port 192.168.56.101 7000 192.168.56.101 S: 905dc9de7e074c282aab44b4ed5680a2020bcf4c 192.168.56.101:7005 replicates 43fa53cec1ae164f784e5d439aaf80ee2f7e35af 192.168.56.101:7001 slots:5461-10922 (5462 slots) master 1 additional replica(s) S: 905dc9de7e074c282aab44b4ed5680a2020bcf4c
1.1K40编辑于 2022-03-07
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号