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为什么建议使用虚拟机来安装Linux?

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。

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Linux和Windows搭配提供高可用性、可扩展性系统

我们的业务系统,不管是企业内部系统还是互联网应用系统,都需要可扩展,高可用性的系统。可扩展性和高可用性不是孤立的,只有结合起来,才能达到理想的效果。 可扩展性是系统、网络或进程的可选属性之一,它表达的含义是可以以一种优雅的方式来处理不断增长的工作,或者以一种很明白的方式进行扩充。例如:它可以用来表示系统具备随着资源(典型的有硬件)的增加提升吞吐量的能力。 垂直扩展的意思是给系统中的单节点增加资源,典型的是给机器增加CPU或内存,垂直扩展为操作系统和应用模块提供了更多可共用的资源,因此它使得虚拟化的技

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谨防在家办公-建设家庭混合云来提升工(yu)作(le)效率第一弹——IaaS私有云建设

最近疫情被迫在家办公。虽然家跟公司之间的距离只有2公里,但是我RDP连回公司的机器延迟居然还50ms+。这怕是IP包是先去深圳旅游了一圈才到的我家吧。再加上丁佬最近也总跟我抱怨公司的机器又又又又连不上,于是打算在家里建设一下“就算没有公司支持也能愉快工(yu)作(le)”的能力。(其实都是借口,就是我周末闲得慌) 本系列分为三弹: 第一弹是IaaS云的建设,类似于阿里云ECS/腾讯云CVM,可以随时开各种云虚拟机。 第二弹是PaaS云建设,本质上是基于IaaS建设的容器云,计划支持一些常用的服务,如mongodb、mysql、es、kafka、rabbitmq等。同时也计划支持直接跑k8s集群。 第三弹是SaaS云建设,本质上是基于PaaS建设的一些服务,把平时的一些常用安全分析需求上云。最简单的情形是弄一个IDA analyzer,当我Post binaries到endpoint时,服务器会帮我用IDA打开这些binaries并且返回IDB和分析结果给我。这样我就可以在任性的开IDA作分析,同时本地计算机算力也不受影响。 当前进度条是:第一弹已经基本完成,第二弹处于调研阶段。所以决定把第一弹先总结发出来。

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负载均衡集群介绍,LVS介绍,LVS的调度算法,LVS的NAT模式搭建

首先我们先介绍一下什么是负载均衡: 负载平衡(Load balancing)是一种计算机网络技术,用来在多个计算机(计算机集群)、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载,以达到最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。这是来自维基百科的介绍。负载均衡的目的,就在于平衡计算机的负载,给用户提供优质,可靠,稳定的服务。日常生活中到处都能看到“负载均衡”,一个超市的收营员高峰期只能服务10位顾客,当做活动时有20位顾客需要服务的话可能就会排长队,这样购物体验将会很差(就像客户抱怨系统/网站访问太慢)。最简单的办法就是再招个营业员,重新开通一个出口。负载均衡的核心就是“分摊压力”。

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大数据系列(1)——Hadoop集群坏境搭建配置

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

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