当前位置: 首页 > news >正文

云桌面:云计算桌面

目录

云桌面的定义和核心概念

技术架构详解

主流架构详解

管理成本分析

安全性措施

应用场景详解


云桌面的定义和核心概念

云桌面是一种通过云计算技术提供的虚拟桌面服务,它允许用户通过网络访问远程服务器上的虚拟机,这些虚拟机为用户提供了一个完整的桌面环境。用户可以像使用本地计算机一样使用云桌面,进行文件编辑、上网浏览、运行应用程序等操作。

技术架构详解

云桌面的技术架构可以分为以下几个层次:

用户层:用户通过各种客户端(如瘦客户端、笔记本电脑、智能手机等)访问云桌面服务。

网络层:数据在用户设备和云服务之间通过互联网或专用网络传输。为了保证数据传输的安全性,通常会使用VPN、SSL/TLS等加密技术。

接入层:负责处理用户的身份验证和授权,确保只有合法用户才能访问分配给他们的虚拟桌面。

虚拟桌面管理层:这一层负责虚拟桌面的创建、分配、监控和维护。它通常包括一个管理控制台,管理员可以通过它来管理所有的虚拟桌面实例。

资源池:在云桌面架构中,计算、存储和网络资源被集中管理,并根据需求动态分配给不同的虚拟桌面。

虚拟化层:这是云桌面的技术核心,通过虚拟化技术将物理服务器资源抽象化,创建多个独立的虚拟机实例。

主流架构详解

VDI(虚拟桌面基础架构):

  • 所有计算和存储都在数据中心的服务器上进行。
  • 用户访问的是完全在云端运行的虚拟桌面。
  • 适合于需要高性能计算和图形处理能力的应用场景。

IDV(智能桌面虚拟化架构):

  • 结合了本地计算资源和云存储。
  • 适合于网络连接不稳定或需要离线工作的场景。
  • 可以更好地利用客户端的计算能力。

VOI(虚拟操作系统基础架构):

  • 依赖于客户端的硬件资源,操作系统和应用程序在云端运行。
  • 适合于对客户端性能要求不高的场景。
管理成本分析

云桌面相比传统PC在管理成本上的优势主要体现在:

集中管理:云桌面可以通过集中的管理平台进行维护和更新,减少了现场维护的工作量。

减少硬件更换:云桌面可以根据需要动态调整资源,避免了传统PC因硬件老化而频繁更换的问题。

能耗降低:云桌面客户端通常功耗较低,长期来看可以节省大量的能源成本。

安全性措施

云桌面的安全性是通过以下措施来保障的:

数据加密:在数据传输和存储过程中使用加密技术,防止数据被截获和篡改。

访问控制:通过身份验证和权限管理确保只有授权用户才能访问数据。

网络安全:使用防火墙、入侵检测系统等技术来防止网络攻击。

数据不落地:确保数据不会在用户设备上永久存储,减少数据泄露的风险。

应用场景详解

远程办公接入:

员工可以在家中或任何地方通过互联网访问公司资源,提高了工作的灵活性。

短期资源使用:

对于临时项目或短期合同工,可以快速分配和回收云桌面资源,提高了资源的利用率。

安全开发办公:

在金融、政府等对数据安全要求高的行业中,云桌面可以确保数据的安全和合规性。

在线设计制图:

对于需要高性能图形处理能力的设计和制图工作,云桌面可以提供必要的计算资源。

多分支机构接入:

对于跨国公司或有多个办事处的企业,云桌面可以实现统一的IT管理和数据共享。

相关文章:

云桌面:云计算桌面

目录 云桌面的定义和核心概念 技术架构详解 主流架构详解 管理成本分析 安全性措施 应用场景详解 云桌面的定义和核心概念 云桌面是一种通过云计算技术提供的虚拟桌面服务,它允许用户通过网络访问远程服务器上的虚拟机,这些虚拟机为用户提供了一个…...

WPF+LibVLC开发播放器-音量控制和倍速控制

界面 界面上增加音量的控件和倍速控制控件 音量控制 主要也是一个Slider进度条控件来实现音量调节 我们这里设置默认的最大值为100,默认Value值也为100,默认声音开到最大 这里目前完全由前端控制音量调节,可以直接使用ValueChanged事件实…...

数智运营一体化平台项目经营分享

分离前后台,增强产品管理灵活性 前端成熟的流程平台,支持低代码快速灵活配置流程表单,完美解决流程频繁变化与快速上线、费用控制的矛盾。使产品管理体系,摆脱了流程可移植性差和投入大量人力物力无止境修改流程的困境。同时&…...

记录blender学习过程中遇到的问题

物体发射的方向不对 被发射物体(例如一棵树)n键看旋转归0 切换正视图 将被发射物体的局部坐标的Z轴 指向 全局方向的X轴时 并且把粒子系统设置的物体旋转勾选上 方向就对了 做倒角发现有问题 检查缩放应用、面朝向、有没有重合点(融合点&am…...

(八)腾讯cloudstudio+Stable-Diffusion-webui AI绘画教程-安装插件

一、说明 本文安装8个插件,先安装,后面在慢慢学习,我也是第一次喔 二、中英文双语语言包 (二)Ubuntu22.04Stable-Diffusion-webui AI绘画 中英双语插件安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/jiangkp/article/details…...

记一次跑前端老项目的问题

记一次跑前端老项目的问题 一、前言二、过程1、下载依赖2、启动项目3、打包 一、前言 在一次跑前端老项目的时候,遇到了一些坑,这里记录一下。 二、过程 1、下载依赖 使用 npm install下载很久,然后给我报了个错 core-js2.6.12: core-js…...

深度学习:MindSpore自动并行

随着模型规模的逐渐增大,需要的算力逐渐增强,但是算力需求增长速度远高于芯片算力增长速度。现在唯一的解决方案只有通过超大规模集群训练大模型。 大集群训练大模型的挑战 内存墙 200B参数量的模型,参数内存占用745GB内存,训练…...

python拆分Excel文件

按Sheet拆分Excel 或 按照某一列的不同值拆分Excel。文档样式如下: 结果:红色是按照Sheet名拆出的,蓝色和橙色是某个Sheet按照某列的不同值拆分的。 代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ 拆分excel文件——按照…...

Python实现Excel中数据条显示

Python中要实现百分比数据条的显示,可以使用pandas库,pandas图表样式的设置与Excel中的条件格式设置比较类似,比如Excel里常用的数据条的用法,在pandas中使用代码进行高亮显示,用来突出重点数据,下面一起来…...

c#如何开发后端

1选择开发框架 在 C# 中,用于后端开发最常用的框架是ASP.NET。它提供了构建 Web 应用程序、Web API 和微服务等多种后端服务所需的功能。ASP.NET有不同的模式,如ASP.NET MVC(Model - View - Controller)和ASP.NET Web API。ASP.NE…...

6.Vue------async/await详细的讲解---知识积累

前提: 先说一下Promise解释 Promise是一种在JavaScript中处理异步操作的对象。它代表了一个尚未完成但承诺未来某个时间会完成的操作结果。Promise有三种状态:pending(等待中)、fulfilled(已成功)和reject…...

Redis面试专题-持久化

目录 前言 持久化相关知识 1.三种持久化机制 2.RDB持久化 3.深入剖析一下RDB持久化过程 4.AOF持久化 5.RDB和AOF对比​编辑 面试题 1.redis持久化机制有哪些? 2.那仔细讲讲你对他们的理解 3.你刚刚说AOF的文件很大,那AOF文件会越来越大&#xf…...

如何将快捷指令添加到启动台

如何将快捷指令添加到启动台/Finder/访达(Mac) 1. 打开快捷指令创建快捷指令 示例创建了一个文件操作测试的快捷指令。 2. 右键选择添加到程序坞 鼠标放在待添加的快捷指令上。 3. 右键添加到访达 鼠标放在待添加的快捷指令上。 之后就可以在启…...

ansible自动化运维(二)ad-hoc模式

目录 Ansible模块(ad-hoc模式) 1.command模块:远程执行命令 2.shell 模块:远程执行命令,支持管道,重定向 3.Raw模块:先登录,再执行,最后退出 4.Script模块&#xff…...

技术栈6:Docker入门 Linux入门指令

目录 1.Linux系统目录结构 2.处理目录的常用命令 3.Docker概述 4.Docker历史 5.Docker基本组成 6.Docker底层原理 7.Docker修改镜像源 8.Docker基本命令 9.Docker创建Nginx实战 10.数据卷 11.本地目录直接挂载* 12.镜像和dockerfile 13.容器互联与自定义网络 14.…...

OPStack Optimism Layer2

概述 OP Stack 是标准化、共享和开源的开发堆栈,为 Optimism 提供支持,由 Optimism Collective 维护。 Optimism Bedrock 是 OP Stack的当前版本。 Bedrock 版本提供了用于启动生产质量的 Optimistic Rollup 区块链的工具。此时,OP Stack不同层的 API 仍然与Stack的 Rollu…...

Leetcode—1498. 满足条件的子序列数目【中等】

2024每日刷题&#xff08;210&#xff09; Leetcode—1498. 满足条件的子序列数目 C实现代码 class Solution { public:int numSubseq(vector<int>& nums, int target) {const int MOD 1e9 7;int n nums.size();vector<int> pows(n, 1);for(int i 1; i &…...

生活大爆炸版石头剪刀布(洛谷P1328)

生活大爆炸版石头剪刀布(洛谷P1328) [NOIP2014 提高组] 前言&#xff1a; 由于洛谷发布题解有限制&#xff0c;所以在CSDN上发布洛谷题解。 所有题解均是Java语言, 但是思路是相同的 每篇都是刷题日常&#xff0c;尽量讲清楚算法逻辑。 希望有问题还请大佬们指导&#xff01; …...

OmniParser一种用于增强视觉语言模型与用户界面交互效果的技术

OmniParser一种用于增强视觉语言模型与用户界面交互效果的技术 OmniParser的核心功能是将用户界面截图转换为结构化元素&#xff0c;这一过程涉及几个关键步骤和技术要素&#xff0c;解决了视觉语言模型&#xff08;VLMs&#xff09;在与用户界面交互时所面临的多种挑战。 1.…...

Unity引擎UI滚动列表——滚动复用基础介绍

大家好&#xff0c;我是阿赵。 一、滚动复用的介绍 在制作游戏的过程中&#xff0c;经常会遇到一些需要显示数量比较大的数据的情况。比如说&#xff0c;一个排行榜&#xff0c;需要展示当前服务器前一千个玩家的排名。或者游戏的背包容量特别大&#xff0c;可以有几千个格子。…...

零门槛NAS搭建:WinNAS如何让普通电脑秒变私有云?

一、核心优势&#xff1a;专为Windows用户设计的极简NAS WinNAS由深圳耘想存储科技开发&#xff0c;是一款收费低廉但功能全面的Windows NAS工具&#xff0c;主打“无学习成本部署” 。与其他NAS软件相比&#xff0c;其优势在于&#xff1a; 无需硬件改造&#xff1a;将任意W…...

多模态2025:技术路线“神仙打架”,视频生成冲上云霄

文&#xff5c;魏琳华 编&#xff5c;王一粟 一场大会&#xff0c;聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中&#xff0c;汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手&#xff0c;关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中&#xff0c;…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应&#xff0c;这是一种非线性光学现象&#xff0c;主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场&#xff0c;对材料产生非线性响应&#xff0c;可能…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

ESP32 I2S音频总线学习笔记(四): INMP441采集音频并实时播放

简介 前面两期文章我们介绍了I2S的读取和写入&#xff0c;一个是通过INMP441麦克风模块采集音频&#xff0c;一个是通过PCM5102A模块播放音频&#xff0c;那如果我们将两者结合起来&#xff0c;将麦克风采集到的音频通过PCM5102A播放&#xff0c;是不是就可以做一个扩音器了呢…...

EtherNet/IP转DeviceNet协议网关详解

一&#xff0c;设备主要功能 疆鸿智能JH-DVN-EIP本产品是自主研发的一款EtherNet/IP从站功能的通讯网关。该产品主要功能是连接DeviceNet总线和EtherNet/IP网络&#xff0c;本网关连接到EtherNet/IP总线中做为从站使用&#xff0c;连接到DeviceNet总线中做为从站使用。 在自动…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

JDK 17 新特性

#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持&#xff0c;不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的&#xff…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

纯 Java 项目(非 SpringBoot)集成 Mybatis-Plus 和 Mybatis-Plus-Join

纯 Java 项目&#xff08;非 SpringBoot&#xff09;集成 Mybatis-Plus 和 Mybatis-Plus-Join 1、依赖1.1、依赖版本1.2、pom.xml 2、代码2.1、SqlSession 构造器2.2、MybatisPlus代码生成器2.3、获取 config.yml 配置2.3.1、config.yml2.3.2、项目配置类 2.4、ftl 模板2.4.1、…...