是怎么看互联网的！
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“场景化”的云桌面才是最合适的 在高校场景中云桌面要用的好，解决管理维护的问题只是第一步，更重要的是适配各类场景，满足各类场景的要求。常见典型应用场景如下：
高校机房承接的课程中，部分有大数据量高并发写入的需求，如数据库、财经软件教学场景。其中财会类软件建账对云桌面IO读写性能有比较高的要求，传统电脑完成1.3GB左右账套的建设约为2′40″，传统云桌面方案中受限云主机IO瓶颈，并发各桌面1.3GB左右账套建设，耗时约为4′50″，无法支撑教学使用。此类场景需要云桌面方案进行IO提速设计，从硬件配置到虚拟化软件优化调度算法，提升IO性能，优化适配之后能够达到与传统电脑持平的效果。 高校一直都是前沿技术率先应用的重要场所，云桌面技术也不例外。上世纪90年代开始高校就在不断尝试和应用类似于云桌面的方案，初衷是来解决大批量设备管理和维护的问题。从最初的无盘工作站到保护卡+同传的方案，再到后来的桌面虚拟化（VDI，Virtual Desktop Infrastructure）。但这些技术始终未能在高校场景得到大规模应用。究其原因，离高校教育教学业务场景太远，无法满足多样业务场景差异化的要求。 今天我们来看看云桌面在高校应用场景下的正确打开方式： 高校能够应用云桌面的场景比较多，如办公场景、多媒体教室、图书馆/电子阅览室、阅卷时、语音室、通用教学机房等。而且不同场景各具特点，对性能、网络、并发、延迟、管理维护各有侧重和要求，所以高校云桌面建设需要考虑多场景的特点，做到“资源统一，特性场景化”。具体可以从以下几个方面来看： 简化管理，提升运维效率是“敲门砖”
很多学校选择云桌面的初衷是提升管理维护效率，主要是因为学校桌面设备多，而传统电脑在部署，硬件维护，系统和软件更新升级，系统还原，病毒问题等方面带来了比较大的困扰，亟需一套好的方案来解决这些问题。 到了这个份上，就相当于一个人铁了心要“骗自己”，那神仙都没有办法了。一旦把本地数据修改的权限交给了不适当的人，最坏情况下，整条链没有一个字节是对的。 但是，本地数据再错，也只会影响自己，影响不了别人，一旦和其他节点进行共识，就会被发现，甚至被惩戒，整个效果会有一点掩耳盗铃的意思。 “为什么区块链不拦住我篡改数据？”再进一步，那位同学又会问:“为什么区块链不能立刻发现、并且阻止我篡改数据？也许我只是无意手误呢”。坦率说，这有点对区块链期望过高了。 区块链系统并非无所不能，也不会包办一切，区块链并不会阻止用户对自己的服务器、软件、数据库等施加操作，就像法律不能也不应去阻止你打碎家里的杯子一样。 本质上，区块链的一致性、难以篡改性是面向“全局”的，是由多方博弈和协作达成的，当链上交易牵涉错误数据时，共识机制可以检测并拒绝已被篡改的数据，保证链上剩余的大多数健康节点继续共识出块。而节点本地不参与共识的数据，共识机制鞭长莫及。 那么，区块链为什么不能主动检测和纠正错误，保证每个节点上的数据一致性？首先，链上的数据非常庞杂，用户直接登入数据库手动修改少量数据，区块链节点并不知道哪一条数据被修改了，无法触发检查。 如果区块链系统定期巡检所有数据，并将所有数据和其他节点进行比对，可想而知，这样做的话，网络、磁盘和计算开销会非常大。 关键是，这并不解决问题，因为从数据被篡改后到检测出来的时间窗里，哪怕脏数据只存在了几十毫秒，但这时如果不幸有应用来查询数据，依旧会得到篡改后的结果。对要求苛刻的业务来说，事后检测未必是最佳选项，因为有可能已经造成了业务损失，届时能做的最多就是告警和冲正了。 当然，也可以结合数据库的操作监控、binlog 等辅助机制，加速响应速度和检测效率。方法还是有的，如上所述，只是性价比较低，也不彻底解决问题，只有对数据修改极其敏感，且业务上接受延时发现和修订的特定场景，才会考虑将其作为补救措施。我们把这部分归类到运营管理工具里，根据场景需求来实现。 还有一种方法，可以部分解决查询问题：f+1 查询。即查询数据时，无论是查区块数据，还是合约的状态数据，不妨多查几个节点，查询节点数多于 f 即可。
如链上有个 7 个节点时，f=2，用户查询自己节点之外，继续发出网络请求去查询其他机构的 2 个节点，共查询 3 个节点，如果得到的数据都是一致的，则表示数据一定是正确的，反之，一定是这 3 个节点里出了问题。 （编辑：烟台站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
