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cbt

.x 主机上运行的任何第三方备份工具来运行虚拟备份时,可能会遇到以下一个或所有症状: 与通常情况相比,虚拟备份较大 增量备份所需的时间和空间与完整备份相同 由于备份作业仍在运行或者超出备份时间段,快照删除任务失败...此时将无法执行增量式虚拟备份,而是需要完整备份。 解决: 这是一个影响 ESXi 5.0 的已知问题。...要在受影响的虚拟机上解决此问题,请执行以下操作: 关闭虚拟。 移除现有虚拟快照。 为虚拟禁用 CBT。...移除或重命名虚拟目录中以 *-ctk.vmdk 文件扩展名结尾的所有文件。 为虚拟重新启用 CBT。 打开虚拟机电源。...确保虚拟不是使用 Storage vMotion 或 Storage DRS 进行迁移的。 补充: 在早期版本的 VDDK 中,虚拟冷迁移时关闭电源,并且会导致更改块跟踪 (CBT) 状态丢失。

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    快照解读

    快照可保存虚拟在特定时刻的状态和数据。 状态包括虚拟的电源状态(例如,打开电源、关闭电源、挂起)。 数据包括组成虚拟的所有文件。这包括磁盘、内存和其他设备(例如虚拟网络接口卡)。...但如果是独立磁盘,则不能创建内存快照,NBU不能对独立磁盘的创建备份。...注意:创建内存快照时,虚拟完全处于停止状态 静默状态:在生成快照时虚拟机电源已打开,VMware Tools 将让虚拟中的文件系统处于静默状态。...Snapshot.vmsn     .vmsn 文件包含虚拟的当前配置(也可包含虚拟的活动状态)。捕获虚拟的内存状态允许您还原到打开的虚拟的状态。...如果虚拟没有任何快照,则此操作仅会成功返回。 RevertToSnapshot:将虚拟的执行状态更改为此快照的状态。

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    容器是否可以取代

    在 Docker 诞生之初,它常常被放在虚拟技术的对立面,甚至还有过 Docker 将替代虚拟的夸大宣传,在许多集群以及虚拟化方案设计的讨论中,也总会将两者拿来比较一番利弊。...现如今 Docker 已经比较普及,但容器以及 Docker 并没有替代虚拟,而是与之十分和谐的共存,两者各自具有不同的特征和相应适合的应用场景。下面我们来聊聊当下企业应用里的和容器。...DOCKER是一种技术,但如果需要管理在DOCKER引擎上运行的容器,则需要一个平台解决方案,包括访问控制和LDAP集成、管理和监视容器的仪表板、容器运行在哪些主机上的可视性、访问哪些存储卷或网络及支持持久化存储...但是,Docker容器还通过保护虚拟本身并为主机提供深度防御,与虚拟化技术很好地配合。 最后,Docker容器可以运行在一个虚拟或裸金属物理----选择取决于你。...k8s集群调度 其次在企业复杂业务场景中,我们的测试环境往往需要多版本管理,要有能力随时快速的搭建起特定版本的产品环境供开发、产品、测试以及技术支持人员使用。所以这无疑又增加了环境管理设置的复杂度。

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    支持向量 支持向量概述

    支持向量概述 支持向量 Support Vector MachineSVM ) 是一类按监督学习 ( supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器 (generalized...linear classifier) ,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面 (maximum-margin hyperplane)与逻辑回归和神经网终相比,支持向量,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰...,更加强大的方式 硬间隔、软间隔和非线性 SVM 假如数据是完全的线性可分的,那么学习到的模型可以称为硬间隔支持向量。...算法思想 找到集合边缘上的若工数据 (称为支持向量 (Support Vector) )用这些点找出一个平面(称为决策面),使得支持向量到该平面的距离最大 超平面方程: \mathbf{w}...,支持向量到超平面的距离为 d,其他点到超平面的距离大于 d 至此可以得到最大间隔超平面的上下两个超平面: d=|\mathbf{w} \cdot \mathbf{x} + b | /||w||

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    Jenkins结合ansible实现部署

    以重庆的用户管理项目为例 由于使用部署,跟结合k8s和docker有一些区别,且此部署是针对私有化部署,例如本例中的重庆项目,外面是无法访问到服务器的,像这种场景的部署,需要具备以下条件: 提供一台局域网内的代理...,能通过公网IP进行SSH方式连接 该代理需能免密或者使用同一密码进行连接到各业务服务器 该代理连接各业务服务器时使用的SSH端口保持一致 当然,后面两点不是必须的!...但要知道每台机器的密码和SSH端口,否则无法实现部署 Jenkins配置 由于我已经实现准备好了针对的Jenkins配置,所以只需要改下配置即可,以user-manage为例: 1)点击配置 ?...chongqing-user-manage,shanxi-user-manage 3)修改pipeline脚本 node { def ip_addr = "47.95.131.241" //代理的...IP地址 def ip_port = "2222" //代理的SSH端口 def bk_script = "/data/jenkins/workspace/scripts

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    即容器 - Project Bonneville详解

    的“重”主要来自内装的操作系统,现代的操作系统的磁盘空间一般都是GB级别的大小。的“笨”也基本由于操作系统启动太慢,吭嗤半天咖啡凉了才看到登录画面。...另一方面,它继续支持Docker REST API, Docker client的所有命令都可以正常使用。...上述的虚拟创建后,再把容器镜像mount到虚拟里面,容器应用就可以启动运行了。 Bonneville的比Linux Container的内存开销稍微大些,但比起传统的已经大为减少。...下面是vCenter的截图,那个长串字符就是Container,名称是它的UUID。可以看到,容器和其他虚拟可以一并管理。 ?...ProjectBonneville在架构上支持包括Linux在内的各种操作系统。

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    OpenStack网卡的创建过程

    OpenStack最基本和常用的操作就是启动启动的过程中涉及很多内容,其中非常重要的一个环节就是创建并绑定的虚拟网卡。...的创建和管理是Nova的任务,网络的创建和管理是Neutron的任务,而网卡,作为连接网络的桥梁,其创建和管理则同时涉及了Nova和Neutron。...创建一个,OpenStack创建逻辑端口(port) 接下来通过调用Nova的REST API创建一个,并且nova scheduler将分布到了计算节点。...所在的Nova Availability Zone组成的字符串,例如“compute: nova” dns_name: 的hostname, 通常为name binding:host_id:...由于nova-compute现在已经知道了网卡的所有信息,适用于的网卡被创建出来:nova.virt.libvirt.driver.LibvirtDriver.plug_vifs 至此,的虚拟网卡真正的创建出来了

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    支持向量(Support Vector Machine)支持向量

    支持向量 linear regression , perceptron learning algorithm , logistics regression都是分类器,我们可以使用这些分类器做线性和非线性的分类...②函数间隔的最大化 刚刚说到支持向量也不是找超平面了,而是找最好的超平面,也就是对于点的犯错的容忍度越大越好,其实就是函数间隔越大越好: 右边的明显要好过左边的,因为左边的可犯错空间大啊...然后再正则化,所以L2是Minimizing Ein and Regularized L2 Paradigms;而支持向量正好相反,他是先假设我这个平面是分类正确的,然后minimize W方:...而α = 0,所以不是支持向量的点,所以代表的就是在bound外并且分类正确的点。...: 这个就是支持向量的error function,先预判了Ein = 0,也就是全对的情况,前面有说到。

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    支持向量

    支持向量自己就是一个很大的一块,尤其是SMO算法,列出来也有满满几页纸的样子,虽然看过但是并不能完全看懂其中精髓。...所以本着学习的态度来对比的学习一下支持向量 支持向量 支持向量基于训练集D的样本空间中找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开。...alpha=0的样本不会对超平面的形成产生影响,而alpha>0的样本则是我们这里最重要的样本,位于最大间隔边界上,起着支持的作用。...在训练完成后,大部分的训练样本都不会保留,最优分类超平面的形成只与支持向量有关系。...分析一下在软间隔情况下,什么样的样本是支持向量,在样本的alpha值大于0时,则有 ?

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    支持向量

    支持向量(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类(binary classification)的广义线性分类器...支持向量支持向量其决策边界是对学习样本求解的 最大边距超平面 (maximum-margin hyperplane)。...支持向量: H为分类线,H1,H2分别为过各类中分类线最近的样本且平行于分类线的直线,H1,H2上的点为支持向量。 支持向量 指的是算法。...而这个真正的最优解对应的两侧虚线所穿过的样本点,就是SVM中的支持样本点,称为"支持向量"。 1、数学建模 求解这个"决策面"的过程,就是最优化。...我们已经知道间隔的大小实际上就是支持向量对应的样本点到决策面的距离的二倍。那么图中的距离d我们怎么求?

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    计算虚拟化2-迁移

    在云数据中心环境中迁移是最常见的,可通过管理员手工迁移以及通过自动感知服务器负载来动态迁移,无论哪种迁移方式都要尽量做到迁移前后用户无感知,也是最基本的要求。 ?...迁移会关注2点1.配置文件、2.机内存。...配置文件一般存储在存储设备上的,而迁移前后绝大多数都是共享存储,而内存就不同了,机内存分布在每个物理服务器上,为保障迁移前后用户无感知,需要通过严谨科学的内存搬运方法,实现迁移前后用户无感知的终极目标...此时即可把原服务器上的原可以关闭,同时目标服务器上的目标开启此时便完成了迁移,迁移前后硬盘数据并没有改变(因为使用的共享存储)、内存也已经从一端迁移到了另一端,新机运行的状态在迁移过来的内存中都有...,所以开机会马上运行,此时即可关闭原服务器中的原

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    支持向量

    这就延伸出了一种二分类模型-支持向量 支持向量就是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器,其学习策略就是间隔最大化。...这里我们不妨让超平面的方程为 , 图片 图片 这就是支持向量( Support Vector Machine,简称SVM)的基本型。...SMO算法是支持向量学习的一种快速算法,其特点是不断地将原二次规划问题分解为只有两个变量的二次规划子问题,并对子问题进行解析求解,直到所有变量满足KKT条件为止(可以认为如果两个变量的规划问题满足该条件...多分类的支持向量 支持向量本身是一种二分类模型,多分类的支持向量一般是采取本质上还是二分类,通过不同的划分方式将多个种类的样本转化为两类的样本来实现分类,比较常见的两种划分方式: One aginst...,在支持向量之前,其实我们更关注的是模型的训练误差,支持向量机要做的,其实是在**分类精度不改变的前提下,**增强模型对那些未知数据的预测能力(最小化有到最大化无的转变) LR引入了正则化项,LR引入

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    支持向量

    目录 1、间隔与支持向量 2、对偶问题 3、核函数 4、软间隔与正则化 5、支持向量 6、核方法 ---- 1、间隔与支持向量 给定训练样本集 , ,分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面可能有很多...这显示出支持向量的一个重要性质:训练完成后,大部分的训练样本都不需保留,最终模型仅与支持向量有关。 那么,如何求解(11)呢?...缓解该问题的一个办法是允许向量在一些样本上出错。为此,要引入“软间隔”(soft margin)的概念。 具体来说,前面介绍的支持向量形式是要求所有样本均满足约束(3)。...实际上,支持向量与对率回归的优化目标想进,通常情形下他们的性能也相当。...对率回归的优势主要在于其输出具有自然的概率意义,即在给出预测标记的同时也给出了概率,而支持向量的输出不具有概率意义,欲得到概率输出需进行特殊处理;此外,对率回归能直接用于多分类任务,支持向量为此需进行推广

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