个人理解，选择国产虚拟化最重要的三个指标是功能完整性和成熟度、安全性和可靠性、性能和扩展性；开源虚拟化和国产商业差距大概体现在功能集成度、生态支持、服务支持等方面。

但从业务的改造成本来说。保持架构不变。使用KVM等软件平替vmware肯定是最少的，不过因为开源的虚拟化软件水平参差不齐，对迁移的技术要求相对较高。后续运维的风险也更高一些，相比之下。几个大厂的超融合架构产品相对比较成熟，虽然成本上增加了一些。但是整体性能和兼容性更...

目前市场上的虚拟化产品和超融合产品很多，基本上替换VMWARE的主要功能是没有问题的。有一些问题需要考虑。1，是因为什么原因替换，是因为价格问题，国产化问题还是什么其他的原因。目前国产化的超融合产品也基本都是基于开源的Kvm产品开发的。经过了一个阶段的发展。华为，h3c，深...

其实现有的vmare路线比较成熟，上层的虚拟化业务迁移其起来也相对容易。目前我接触到的一个实例是H3C超融合替换VMWARE架构，通过V2V进行业务迁移。因为某些原因不能迁移的则重新部署环境。迁移上层数据，H3C的控制台是支持异构管理的。就是H3C可以直接接管VCENTER控制台。不过...

其实随着企业信息化的发展。上层的各种应用业务也会变得越来越庞大。对于现有的VMWARE虚拟化的平替。在保持现有业务应用的状态下我觉得嘴适合的还是采用kvm等虚拟化软件活着直接迁移到超融合架构上，来保证现有业务的平滑迁移，避免因为大量的架构调整造成的业务影响，但业务...

大数据平台容器化混合部署，扩容弹性较云化+分布式存储相比的优势和提升在什么地方 ?针对你这个话题，我是这样的思考，你可以看看是否有解答：容器相比云化虚机，弹性能力是数量级的提升。大数据容器化后做混合部署，可以复用容器的弹性能力，实现大数据作业的serverless化，即无需为大...

选择适合大模型存储的解决方案时，你可以考虑以下几个关键因素：规模和复杂度：首先要考虑的是你的大模型的规模和复杂度。如果模型非常庞大且复杂，需要大量的存储空间和计算资源，那么选择能够支持高吞吐量和大规模存储容量的存储解决方案是至关重要的。性能需求：考虑到大模型通常...