服务器虚拟化的背景与意义
在数字化转型加速的背景下，服务器虚拟化技术已成为信息技术领域的关键驱动力。该技术通过软件将一台物理服务器划分为多个相互隔离且独立运行的虚拟机（VM），显著提高了资源利用率，降低了硬件采购成本与能源消耗，同时增强了系统的灵活性与可扩展性。
资源管理：分配、监控与调度
智能资源分配与监控
Microi 吾码提供了一套高效的资源管理方案。在虚拟机资源分配上，它采用智能算法根据实际需求动态分配 CPU、内存、存储和网络带宽。
from microi_virtualization import MicroiVirtualization
# 初始化 Microi 吾码虚拟化实例
microi_vm = MicroiVirtualization()
# 定义虚拟机资源分配参数
vm_config = {
"vm_name": "MyVM",
"cpu_cores": 2,
"memory": 4096, # 单位为 MB
"disk_size": 50, # 单位为 GB
"network_bandwidth": 100 # 单位为 Mbps
}
# 创建虚拟机并分配资源
vm_id = microi_vm.create_vm(vm_config)
print(f"虚拟机 {vm_config['name']} 创建成功，ID 为：{vm_id}")
上述代码中，create_vm 方法内部会与底层虚拟化平台交互，执行创建操作。除了分配，实时监控同样重要。通过 get_vm_usage 方法，我们可以获取 CPU 使用率、内存占用率、磁盘 I/O 速率等数据。
# 获取虚拟机资源使用情况
vm_usage = microi_vm.get_vm_usage(vm_id)
print(f"虚拟机资源使用情况：{vm_usage}")
这些数据帮助管理员及时发现瓶颈，例如当 CPU 使用率过高时，可考虑迁移虚拟机或调整分配策略。
资源调度策略
基于预测性分析和负载均衡算法，系统能智能地在多个虚拟机之间调度资源。当某虚拟机负载突增时，自动从资源充裕处调配；反之则回收资源。
def resource_scheduling(vm_list):
# 收集所有虚拟机的资源使用情况和需求信息
vm_resource_info = []
for vm vm_list:
vm_resource_info.append({
: vm[],
: vm[],
: vm[],
: vm[],
: vm[]
})
vm_resource_info.sort(key= x: (x[] - x[]) + (x[] - x[]))
i ((vm_resource_info)):
vm_resource_info[i][] > vm_resource_info[i][] vm_resource_info[i][] > vm_resource_info[i][]:
j ((vm_resource_info) - , i, -):
vm_resource_info[j][] < vm_resource_info[j][] vm_resource_info[j][] < vm_resource_info[j][]:
transfer_resources(
vm_resource_info[i][],
vm_resource_info[j][],
,
(vm_resource_info[j][] - vm_resource_info[j][], vm_resource_info[i][] - vm_resource_info[i][])
)
