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qemu-img 将qcow2转换为块设备(openstack image 2 volume)中的瘦供给

1、背景 qemu-img convert 可以将一个镜像里的数据以raw格式的方式写入一个块设备 这里一定要注意,如果convert目标是一个块设备,一定必须带-t none(以及上文中的参数)标记。否则后续的has_write_zeros属性不会开启。 如果convert目标是一个文件时刻,那么不用—t none都会设置discard_zeroes,has_write_zeroes和has _falloccate有了这些属性,写入目标文件时刻使用fallocate来实现文件的打洞。 2、qemu-img convert 在qemu-img convert函数中,如果配置了-t none(以及前述标记off,direct),那么目标设备打开的时候带有BDRV_O_NOCACHE。此标记会将目标设备块驱动(qemu 的blk驱动)设置has_write_zerors属性,当linux反馈块设备支持discardzero时刻再设置discard—zero属性;如果不带 BDRV_O_NOCACHE 那么设置has_write_zeros, discard_zero均不生效。 当qemu-...

解决方案出发监控设备多维度提高竞争力

监控行业正在经历转变,同时也影响到了其他所有行业。新的摄像头技术、延长的数据保留时间,以及更先进的分析系统使得传统监控基础设施显得太过昂贵且无效。对具有前瞻性的公司来说,虽然对当前的监控架构施加了压力,优势却是惊人的,不只是提高了安全性,还能从监控解决方案中谋求更多。 从固定摄像头和视频磁带设备时代至今,监控系统已经走过了很长一段历史。自从1990年代引入基于IP的摄像头以来,这个行业已经从模拟系统逐步转向网络解决方案。摄像头技术也变得更加智能,拥有了板载分析、更高的分辨率和更快的帧速。这使得视频数据极大的增加,对存储基础设施也有了更高的要求。例如,一个200万像素的摄像头以30fps(每秒帧数)的速度运行,每天生成约10GB的数据(假设H.264压缩速度为1024kbps)。50个这样的摄像头每年将生成约183TB的数据。将这些摄像头换成超高清4K摄像头,每年产生的总数据量将猛增至730TB。 现今通过使用比以往更多的监控摄像头,捕捉到了数量空前的视频图像,这个趋势预计将随着更高清、多传感器摄像头的部署而继续下去。据IHS预计,2014年到2019年高清摄像头出货量的年复合增长率为4...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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