主机虚拟化技术是如何实现资源共享的呢,深入探究主机虚拟化技术的应用和发展

怎样虚拟化两个家用电脑成为一台计算能力更强的电脑？

首先要想实现一台主机多台电脑共用，需要配备的工具有：主机一台，多少个人用就配备多少台云终端（这里省略显示器、键盘、鼠标不说，因为他们插在主机或云终端上即可使用）还有虚拟化软件。在这先解说一下云终端设备是怎样的，云终端从定义上来看如下：

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云终端（Cloudterminal）是基于云计算商业模式应用的终端设备和终端平台服务的总称，云终端的终端技术可实现共享主机资源，桌面终端无需许可，大幅减少硬件投资和软件许可证开销，并实现单机多用户，每一个用户独立享用完整的PC功能，绿色环保，省电省维护，是信息发展时代的高端产品。

例：NComputing L300云终端是一个无CPU，无硬盘，无风扇，不可拆卸部件固态设计的无操作系统的高效节能的零终端（云终端），同时具备断电保护的功能以及防数据泄露保护。让您一台电脑主机同时多大100位用户独立使用，互不影响，节省80%IT成本。

原理：通过自带虚拟化正版软件（vSpace）安装在电脑主机上，利用PC电脑主机的资源创建多个虚拟化的桌面系统。vSpace类似于Windows Terminal Service，允许多名用户使用不同的账户同时登录到一台PC上，借助Windows操作系统底层的多用户环境设计，每个用户可以拥有完全独立的桌面环境。不同账号之间的数据和用户设定可以完全隔离。对于用户而言，使用虚拟桌面和PC没有任何差异。

换句话来说：只需在共享电脑主机上安装虚拟化软件。然后通过标准网线将接入设备（云终端）与 PC相连。后将各个用户的显示器、键盘、鼠标与接入设备（云终端）相连。安装完成,就像安装应用程序一样简单。这样，多位用户就可以享受自己独立的虚拟化桌面了。这样多台电脑就可以共用一台主机。

首先需要对“计算能力更强”做一个约束，因为这里除了考虑CPU/GPU的计算速度，还要考虑多台计算机之间数据传输的速度（带宽），以及磁盘I/O。在很多情况下，数据传输消耗的时间要远高于计算时间。

所有支持并行计算的任务，都应该是可以被拆分成多个并行计算过程，以MapReduce为例，绝大多数MapReduce算法都需要满足交换律和结合律。因此，需要确保所执行的任务符合并行计算模型（MapReduce，MPI等）的要求，包括算法和数据结构层面。或者，可以用满足并行计算模型的算法去近似地获得原有算法的结果。

从实现层面，最简单的办法是使用现有的并行计算框架，如MPI/OpenMPI，在其框架体系内编写算法执行任务。使用hadoop是另一个选择，但hadoop由于本身是主从结构，以及对容灾恢复等方面支持存在一定开销，更适合于大数据存储而非计算密集型任务。

BTW：GPU的SLI和CrossFire技术某种程度上也可以认为是这样一个实现。

到此，以上就是小编对于的问题就介绍到这了，希望这1点解答对大家有用。

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