虚拟化技术已经成为现代云计算环境中不可或缺的一部分。云服务器虚拟化可以通过将单个物理服务器分成多个虚拟机来显著提高资源利用率，从而减少硬件成本和提高能效。
优化云服务器虚拟化性能
要优化云服务器虚拟化的性能，可以遵循以下最佳实践：
- 选择合适的虚拟化平台：不同的虚拟化平台（如 Hyper-V、VMware 和 Xen）具有不同的功能和性能特征。选择符合特定需求和工作负载要求的平台至关重要。
- 优化虚拟机配置：为虚拟机分配足够的 CPU、内存和存储资源以满足其性能需求。过分配或分配不足都会影响性能。
- 使用虚拟磁盘：使用虚拟磁盘（如 VMDK 或 VHDX）存储虚拟机数据，而不是使用物理磁盘。虚拟磁盘提供更好的性能和管理灵活性。
- 使用快照和备份：创建虚拟机的快照和备份以保护数据并减少停机时间。计划定期备份以确保数据安全。
- 监控和调整：持续监控虚拟化的环境，以识别性能瓶颈并进行必要的调整。使用工具（如 vSphere 或 Hyper-V Manager）来收集性能指标并根据需要进行调整。
降低云服务器虚拟化成本
除了优化性能，还可以采取措施降低云服务器虚拟化的成本：
- 使用空闲容量：充分利用云服务器的空闲容量，避免为不需要的资源付费。使用资源监控工具来识别未使用的资源并相应调整虚拟机配置。
- 选择合适的主机：选择具有合适性能和成本平衡的主机。考虑不同的云提供商和主机类型，以获得最佳价值。
- 协商折扣：与云提供商协商折扣或长期合同，以降低持续成本。探索预留实例或按需定价选项，以优化支出。
- 使用自动化：使用自动化工具（如 Terraform 或 Ansible）来自动化虚拟化流程，从而减少管理开销并提高效率。
- 探索开源解决方案：考虑使用开源虚拟化解决方案（如 Proxmox VE 或 CloudStack），它们可能比商业解决方案具有更低的成本。
其他最佳实践
除上述最佳实践外，还可以遵循以下附加提示：
- 保持软件更新：确保虚拟化软件和虚拟机操作系统是最新的，以获得安全性和性能增强。
- 使用安全措施：实施适当的安全措施（如防火墙和入侵检测系统）以保护虚拟化环境免受威胁。
- 规划灾难恢复：制定灾难恢复计划，以确保在发生灾难时虚拟机的可用性。包括备份策略和故障转移机制。
- 定期审查和优化：定期审查虚拟化的环境并根据需要进行优化。随着业务需求和技术进步的变化，调整配置和策略以维持最佳性能和成本效益。
- 寻求专业帮助：如果需要，请寻求虚拟化领域专家的帮助，他们在优化性能、降低成本和实施最佳实践方面提供指导和支持。
结论
通过遵循这些最佳实践，组织可以优化云服务器虚拟化的性能并降低成本。虚拟化技术提供显著的优势，如资源利用率的提高、可扩展性增强和敏捷性改进。通过仔细规划、持续监控和持续优化，组织可以充分利用虚拟化的好处，提高效率并最大化投资回报。
云计算学完能干啥？
从你的提问，我猜想你对云计算的了解应该还属于知道是什么这样的阶段。
我暂且以你的提问“能干啥”，是想了解“就业”方面的答案。
首先，如果你学云计算，学的是技术层面的，那么你从业的方向可以偏向运维。
公有云方向可以是阿里云、华为云、以及通信运营商电信、移动、联通等，都是需要这方面的人员。
私有云方向，可以是一些企业的私有云建设、维护等。
如果你学的是偏业务和产品层面的，可以从事云计算方面的销售或者售前，当然不单单是云计算方面，因为你“学完”云计算，基本所有计算、网络、存储方面的都学了一遍，一般的集成商（包括通信运营商）都是可以去的，而且非常吃香的，如果手头有一些证书类的会更好。
云计算现在基本是所有IT行业的基础，所以学这个对很多行业都是非常有用的哈。
希望对你有所帮助哈
百度智能云AI技术加身，自动驾驶量变到质变倍道兼行
当前，自动驾驶技术的发展可谓日新月异，不过离最高级别还相去甚远。
2022年，自动驾驶行业在喜忧参半中前行，一方面，众多自动驾驶公司估值缩水、裁员倒闭，高级别自动驾驶技术商业化落地尚需时日；另一方面，国内自动驾驶利好政策密集出台，首次实现立法突破，自动驾驶测试区不断增加。
据IDC《中国汽车云市场跟踪研究，22H2》报告显示，2022下半年，中国汽车云解决方案市场规模共计17.62亿人民币。
其中，中国自动驾驶研发解决方案市场规模达4.95亿人民币，同比增长100.2%。
网络智能云以35.9%的市场份额排名第一，同比实现162.0%的超高速增长，在国内汽车云市场中处于龙头地位。
在自动驾驶预冷之际，网络智能云为什么能够在竞争激烈的智能云市场取得如此骄人业绩？在自动驾驶赛道，网络智能云有怎样的布局和哪些合作模式？如何利用优越的闭环能力提升自动驾驶领域客户的核心竞争力？
图 | 网络智能云泛科技行业总经理张玮接受焉知专访
带着这些问题，记者在焉知第三届焉知年会线下专场会——网络智能云自动驾驶领域区域“智能行”系列活动（华东站）期间专访了网络智能云泛科技行业总经理张玮。
他表示，网络智能云布局由来已久，之所以能够得到广大客户的高度认可，皆源于以合作模式、极致优化、全面数据服务，以及“AI大底座”技术，持续满足客户的差异化需求，为客户创造价值。
智能云市场网络何以一骑绝尘？
不言而喻，智能汽车是未来汽车发展的方向，自动驾驶技术已成为智能汽车研发的关键，汽车云市场竞争的关键领域之一正是自动驾驶。
2023年，作为一种集成多种AI技术的综合模型，“AI+大模型”在自动驾驶中呈现出广阔应用前景，成为整个智能汽车行业关注的焦点。
网络智能云之所以在中国自动驾驶研发解决方案市场领袖群伦，张玮道出了个中缘由：“首先得益于网络智能云的领先架构。
作为大模型与自动驾驶并重的头部科技公司，网络智能云基于‘云智一体’优势，正持续发力自动驾驶应用。
”
他说，从2019年提出“云智一体”概念至今，网络智能云“云智一体”架构已迭代至3.0版本。
通过切入行业核心场景，打造行业标杆应用，带动和沉淀了AI PaaS和AI IaaS层的能力，打造出极致性价比的异构算力和高效AI开发运行能力，其向上可优化已有应用、孵化新应用，向下可以改造数字底座。
“‘云智一体’战略让我们较早地在芯片、框架、模型和应用各层进行了布局和协同，成为全球唯一一家在各层都有领先产品的公司，”张玮说。
如果要给网络智能云找两个关键词，其一是“聚焦”，网络智能云依托“云智一体”的领先优势，聚焦自动驾驶研发过程，利用核心技术做最核心的事；其二是“完整”，网络智能云提供了从业务侧到资源侧的完整解决方案，包括端到端数据闭环、贯穿研发流程的工具链、为工具链提效的大模型，以及为全流程提供强大算力支持的“AI大底座”，能够满足从L2到L4的研发需求，加速自动驾驶业务落地。
整体布局满足客户差异化需求
谈到网络智能云在自动驾驶领域的布局，张玮表示，网络智能云依靠多年来在云计算、大数据、人工智能的深耕，赋能自动驾驶多个垂直赛道，客户涵盖乘用车造车新势力、商用车干线物流类、Tier1/2汽车零部件厂商、L4/L5无人自动驾驶小车，以及耕耘自动驾驶算法、解决方案的科技公司。
在解决方案层面，网络智能云提供自动驾驶云边协同、安全合规、量产车流量调度等解决方案，相关智能座舱解决方案、大数据解决方案都在场景打磨过程中。
相比其他友商，网络智能云的产品与解决方案更为全面，无论是最佳实践，还是产品功能等都有丰富的最佳实践、落地场景，全面覆盖智驾、智舱、智图、智云四个领域。
灵活多样的合作模式也是网络智能云的一大特色，“合作既可以是双方共建式的战略合作，也可以是项目的合作，当然，我们也非常欢迎客户成为我们的生态合作伙伴，联合打磨解决方案和产品，”张玮表示。
在满足不同客户的差异化需求方面，网络智能云提供了丰富的产品和服务，包括基础云底座的IaaS和PaaS服务，还有上层应用级别的通用应用产品和行业应用产品，不同的客户可以各取所需。
在张玮看来，车企选择云服务合作伙伴的关键考量主要包括：一是技术实力和服务能力，比如能否提供先进的产品技术和解决方案，能否提供安全可靠的数据存储和计算服务，以及能否提供高效专业的客户服务；二是合作伙伴的支持和协同能力，包括是否有完善的合作机制和支持体系，是否能够协同创新和开拓市场；三是能否提供定制化解决方案，满足车企的差异化需求。
为了提供更好的服务，网络智能云从四个方面入手打造，一是加强技术研发和服务能力建设，不断提升产品技术和解决方案的先进性和服务质量；二是建立完善的合作机制和支持体系，为合作伙伴提供全方位的支持和服务；三是与合作伙伴一起积极进行市场推广和业务创新；四是注重定制化解决方案的开发，为客户量身定制。
极致优化为客户创造价值
构建自动驾驶端到端的模型生产和上线迭代的闭环能力，是自动驾驶领域客户加速技术研发和商用落地的核心竞争力之一。
在这方面，网络智能云通过网络百舸方案对自动驾驶常用模型进行了优化与加速，尤其是通过百舸方案的AIAK训练加速能力。
截止目前，在CV、NLP、推荐场景中，基于百舸AIAK-Training2.0能力，针对自动驾驶典型模型，如resNET、bert、swin-transformer等，网络智能云携手英伟达，通过数据加载优化、模型计算优化、多卡通信优化等手段，实现了17个模型训练多达39%-390%的性能提升。
“这项模型训练优化工作还在不断扩展和进行中。
所以，网络百舸尤其模型训练加速能力，能为客户带来非常大的价值，”张玮信心满满。
他介绍说，网络智能云的AI IaaS，也就是网络百舸是一个AI异构计算平台，包含AI计算、AI存储、AI加速、AI容器四大核心套件，具有高性能、高弹性、高速互联、高性价比等特性。
该平台充分汲取了网络异构计算平台多年的技术积累，深度融合无人驾驶场景的实践经验，能够为AI场景提供软硬一体解决方案，加速AI研发和工程化落地。
全面数据服务助客户降本增效
那么，在自动驾驶的数据采集、数据传输、数据存储、数据处理/标注、数据训练/仿真/测试等各个阶段，网络智能云是否都可以提供相应的服务呢？张玮给出了肯定的答案。
据他介绍，网络智能云可以提供自动驾驶领域全部的工具链能力，完整覆盖数据采集、传输、存储、数据处理与标注，以及训练/仿真/测试等自动驾驶业务环节。
例如，在车辆数采环节，网络智能云有专业的数采服务，具备满足安全合规要求的甲级测绘资质。
数据采集完成后，使用网络智能云移动存储设备月光宝盒及适配车机的硬盘，可满足用户对数据传输的时效性和安全性要求。
随着采集数据量的不断增长，数据存储、扩展及成本控制已成为企业的重点考量，为此，网络智能云提供具备海量存储、AI数据处理等能力的对象存储产品。
在自动驾驶工具链的数据标注方面，网络智能云能够输出基于安全合规的数据标注解决方案。
在自动驾驶训练环节，基于百舸AI异构计算平台，通过其AI计算层面的RDMA网络能力、AI存储层面的高速数据读取能力、AI容器层面的虚拟化与隔离能力，以及AI加速层面的训练推理加速能力，不仅可以大幅降低通信延时，提升训练与推理效率，还能在很大程度上帮助企业降低成本。
网络智能云可以为企业客户提供基于海量场景精准度量的云仿真平台，帮助客户实现降本增效。
张玮坦承，自动驾驶数据，尤其是车采数据，量级非常庞大，随着存储规模的不断增大，存储成本也会成为一个棘手的问题。
这种场景很适用网络智能云对象存储产品，因为它不仅具备分级存储能力，可以帮客户控制存储成本，同时轻松实现海量数据扩容，又具备原生的若干AI数据处理能力。
PFS产品是专门针对高性能计算场景的并行文件存储服务，可以提供亚毫秒级访问能力、高IOPS及高吞吐的数据读写请求能力，非常适合AI训练场景，特别是自动驾驶训练数据集存储场景。
利用存储分类，不仅能够精细化满足场景需求，也能提升业务和训练效率，帮助客户降低存储成本。
在数据标注环节，人工标注耗时费力，且标准不一。
通常，云厂商都试图通过工程方法尽量减少人工标注，以提高标注效率。
两种方法一是通过机器自动化标注，然后人工修正部分数据；二是通过仿真模拟生成大量标注好的数据。
“这两种方式，在网络智能云内部都在使用。
对于全新业务场景或经验积累较少的特定业务场景，优先以人工标注为主，以不断积累经验。
之后再不断将能力完善到自动化标注工具中，所以目前已知的众多自动驾驶数据标注场景中，都在使用我们的自动化标注工具。
”张玮说。
最后是路采车产生的海量数据的传输。
张玮指出，通常企业会面临图商资质、采集备案、规范路采、脱敏脱密等业务痛点。
“网络智能云有专业的数据采集服务，不仅有采集车队，还有专业的车辆改装技术团队，可进行深度定制，满足客户的多样化需求。
”张玮补充说：“在具体数据传输中，都是按照安全合规要求进行；对于路采车是以加密硬盘形式离线运送数据，硬盘运送途中有2名具备安全资质的人员互相监督，从而保证数据与操作合规。
”
“AI大底座”加速自动驾驶研发迭代
自动驾驶领域是一个强人工智能CV视觉的新兴高科技领域，大模型训练的支撑不可或缺，网络智能云是如何让大模型发挥作用的呢？
张玮告诉记者，网络智能云多年来一直在AI领域对相关技术能力进行深度研究与打磨，比如，以自动驾驶模型为重点的训练与仿真环节，利用网络多年沉淀的“AI大底座”技术栈，通过异构计算平台的GPU算力，在大幅提升性能的同时提高了利用率，有效解决了目前大模型的“算力恐慌”瓶颈；同时网络智能云还与英伟达合作，对一些特定算法模型进行定向优化，形成AIAK异构计算平台训练加速组件，目前这些能力都是免费提供给客户使用。
谈到网络智能云“AI大底座”异构计算平台的最佳实践，张玮分享道，某头部乘用车造车新势力的套整自动驾驶技术栈都部署在网络智能云上，使用“AI大底座”中的CCE云原生产品，在使用AIAK优化加速组件以及GPU资源共享调度下，资源利用率提升了2.5倍以上，在其自动驾驶业务研发方面发挥了重要作用。
另一个案例是国内一家头部汽车芯片公司，几年前该公司开始使用网络智能云设计的一套混合云架构，目前大部分核心训练任务都在网络智能云上完成。
在“AI大底座”技术栈的赋能下，高效支持了该公司训练等相关任务，加速了产品研发迭代、芯片上车和SOP量产速度。
大模型虽好，但必须用数据来驱动。
数据量不足，就会影响自动驾驶感知大模型的训练效果。
凭借多年自动驾驶行业实践，特别是来自大量Apollo量产车在北京、上海、广州、武汉、重庆的道路数采自动驾驶数据，基于网络文心大模型的全流程数据训练，保障了其模型的精准性。
“我们还将相关能力打磨成了产品和解决方案，可以为有数据采集、标注、训练需求的客户提供全套数据闭环解决方案，”张玮补充道。
结束语
“云智一体，深入产业”是网络智能云的战略，基于“AI大底座”和文心大模型，以及行业领先的全套自动驾驶工具链，网络智能云先后帮助传统车企、新势力、商用车和解决方案供应商等行业用户实现了自动驾驶业务落地。
张玮最后表示，AI技术赋能网络智能云正在加速自动驾驶由量变到质变的进程。
未来，网络智能云将持续深耕包括“数据闭环-自动驾驶工具链-大模型-AI大底座”在内的自动驾驶研发解决方案，帮助汽车行业实现智能化升级。
迁云方案：公有云（阿里云，华为云，AWS云等）上云方案 云迁移方案详解
当今信息技术发展展现出高速、大容量、综合化、数字化、个人化的特点。
数字化的迅速发展，如数字化世界、数字化地球的兴起，主要优势在于大规模生产与综合，使设备设计更为简单，成本降低，同时便于各个系统的综合。
个人化则是指通信的移动性与全球性，使得人们无论身处何地都能享受同样的通信手段与信息资源。
大数据时代不仅仅是庞大的计算机网络，而是由大量活动构件与多元参与者共同构建的生态系统。
大数据资源化、与云计算的深度结合、科学理论突破、数据科学与数据联盟的成立、数据泄露问题、数据管理成为核心竞争力、数据质量对BI（商业智能）成功的关键，以及数据生态系统复合化程度的加强，是当前趋势。
云计算通过分布式计算模型，将资源集中供电，提供灵活、高效、低成本的计算能力，就像煤气、水电一样，方便获取、费用低廉。
主要特点包括超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务与极高廉价。
云计算彻底改变了人们的生活方式，但同时需要关注环境问题，确保技术进步为人类社会做出真正贡献。
业务迁移到云的主要驱动力是为了实现性能和效率的提升。
通过云计算，企业可以降低成本、提高管理控制，并促进生产力的持续增长。
云灾备为客户提供优质资源、丰富经验与成熟流程，快速实现灾备目标，降低运维成本与工作强度，同时控制总体拥有成本。
云迁移业务对于云计算产业繁荣至关重要，是创业公司与传统软件/系统集成公司进入云计算领域的理想切入点。
云迁移业务的重要性在于帮助企业制定全面的应用、数据上云方案，识别风险并提供专业支持，确保业务的可用性、安全性和连续性。
标准化服务主要采用按需付费模式，而针对大中型企业则提供定制化服务。
云迁移业务拥有广阔发展空间，从创新突破到服务产品化，潜藏着巨大潜力。
国内云计算产业规模已突破2000亿，预计云迁移业务将分享行业高增长红利。
创业公司与传统系统集成/软件公司，通过云生态圈累积经验、服务产品化，或通过战略投资优质创业公司，构建云合作生态，有望实现业务突破。
云计算为业务带来十大大优势：廉价高效、增进合作、无缝集成、促进可伸缩性、提供用户控件、宽松软件维护、快速解决、高灵活性、支持大数据、安全性能高。
这些优势使得云计算成为企业实现收益与效率的最聪明、最无缝方式。
通信业务迁移到云计算能提供更多控制、提高效率、面向未来、完全面向服务与快速增长的功能集。
这五大关键原因促使企业管理者采用云计算平台，实现业务战略需求、收益与效率的最大化。
在向云计算平台迁移的过程中，主要面临的挑战包括技术挑战与系统整合。
通过采用合适的技术策略、最佳实践与自动化监控/运维手段，如应用无状态化、有效使用缓存、服务原子化、数据库分割、异步解决性能问题等，可以有效解决这些问题，实现系统高可扩展性、低成本、高性能与高可用性。
业务迁移到云的流程包括规划、详细设计、实施、后续管理、培训与项目管理。
各步骤具体工作内容需遵循迁移原则与计划，通过调研工作、风险分析、需求评估与应用关联分析等，确保迁移顺利进行。
上云系统调研包括数据库类型与规模调研、数据库数据结构调研、网络现状调研等，通过分析现有系统配置、存储使用情况与网络结构，预估云上系统需求。
迁移方案设计涉及制定详细迁移计划、应用批次迁移、网络迁移与数据中转方案，确保网络逻辑架构不变与业务迁移平稳过渡。
迁移实施包括迁移模拟演练、业务迁移过程、系统参数与性能调整，以及测试分析，确保迁移方案的全面验证与效果评估。
测试分析涉及测试案例设计、业务流设计、自动化测试、性能测试、压力测试与系统连接性测试，确保迁移后的系统功能、性能与连接性满足业务需求。
