如题，应用选择物理机部署还是虚拟机部署，这个一般取决于哪些因素？

sql server 怎么巡检，需要巡检哪些内容

系统是centos7.6的  是一个虚拟机！日志内容如下

大数据平台都基于容器话部署了，那请问类似CDH、星环等大数据平台产品还需要继续采购吗？这些产品与容器化部署是一个什么样的关系？

请问大数据平台容器化之后，flink、spark等计算任务运行到容器上了，那相应原有部署模式下计算任务读写数据存储的HDFS运行在哪里？读写性能相对原有物理机部署模式有多大差异？

为平衡成本和产出，是否存在改造容器云的体量？（比如大于多少物理节点以上，适合改造容器云）

容器云改造是否适合中小型金融机构？基于中小型金融机构的特点，如基础环境存在大量虚拟化、超融合，是否适合改造并向容器云过度迁移？此外，当前金融监管机构是否有对容器云有要求？...(more)

如何应用容器，实现异构数据库之间海量数据的快速传输。

在容器的应用过程中，需要在哪些方面加强信息安全管控。

flink任务在容器云集群中运行时，需要将一部分数据放在容器中处理，如果放在本地盘可能会将文件系统占满，影响到其他容器的运行；如果存算分离，可能IO不能满足需求。建议采用哪种方式？...(more)

生产环境上在离线业务混合部署实现需要用到k8s的弹性扩缩容，而弹性扩缩容的上限又涉及到命名空间的quota限制。那么当一个新系统上线k8s的时候，是否应该限制命名空间的cpu\内存的quota，如果要限制的话，如何配置才是合理的。...(more)

针对大模型训练和推理需求需要配置什么类型的存储，针对不同模型参数规模和GPU算力规模，存储的性能选择测算依据有哪些？

有没有可以直接推理的大模型和应用场景？

训练一个大模型，到底需要投入多少块卡，需要多少数据，训练多长时间能达到一个不错的效果？

在资金有限情况下，项目小范围试点，需要哪些配置的服务器？推荐使用哪些型号的卡和数量？

背景：上级单位计划半年内投入预算，建设基于H100的智算中心，预计52台，合计416个GPU已有的思考：这个规模也不算小了，单台服务器满配置功率大概在10kw，以20kw一个机柜（2台）的话，也需要26个机柜难点所在：就当前建设的智算中心最佳实践，考虑到整个系统的可靠和高效，高性能网络和存储该如何...(more)

12大评估维度： 维度1：架构开放性与升级能力、维度2：云服务产品功能、维度3：高可用及扩展能力、维度4：平台关键组件性能、维度5：技术创新能力、维度6：平台安全能力、维度7：平台运维支持能力、维度8：平台关键组件开放性、维度9：市场认可度、维度10：信创能力支持情况、维度11：资质与品...(more)