分享一篇很就以前的文档-VMware Vsphere菜鸟篇

PS:由于内容是很久以前做的记录,在整理过程中发现了一些问题,简单修改后分享给大家。首先ESXI节点和win7均运行在VMware Workstation上面,属于是最底层,而新创建的CentOS则是嵌套后创建的操作系统,这点希望可以理解清楚。win7的迁移就是把Worksation中的那一台迁移到嵌套后的集群中,而CentOS的迁移主要是为了模拟物理机中linux系统的迁移步骤,所以是集群内迁移(生产环境下集群内迁移是使用VCenter内置的迁移功能)

内容比较多,可以选择需要的部分浏览

主要内容包含:

1、安装VCenter Server

2、创建并将ESXI节点加入集群

3、ESXI主机存储扩容

4、创建虚拟机

5、模拟虚拟机迁移

以下为正文~

环境准备:

两台ESXI做集群

一台Win7负责部署VCenter、模拟P2V迁移

ESXI:安装,绑定静态IP地址

第一台:192.168.239.171(内存16G)

第二台:192.168.239.172

尝试在浏览器访问,验证ESXI是否安装成功

Win7:32位系统、激活、添加一块60G硬盘、安装360压缩软件

1、解压VCenter镜像到指定文件夹

2、找到安装程序的位置,双击

3、右上角可以更改语言、点击安装

4、接受许可协议,点击下一页

5、下一页

6、输入一台ESXI的IP地址、用户名和密码

7、单击是

8、设置VCenter的名称、设置密码(大小写、特殊字符、阿拉伯数字);下一页

9、

10、启用精简磁盘、下一页

11、设置VCenter的网络设置;下一页

12、检查设置的参数,没问题就完成

12、接下里开始等待第一阶段的安装,到100%即可

13、第一阶段部署完成,点击继续部署第二阶段

14、下一步

15、开启ssh访问、下一步

16、创建一个域名,设置一个密码

17、下一步

18、检查配置没问题,下一步

19、确定,开始安装

20、等待第二阶段安装过程

21、第二阶段安装成功

22、访问VCenter的IP地址,点击启动HTML5

23、用户名为administrator@前面设置的域名,密码也是前面设置的VC密码

24、进入VC的管理界面

25、为VCenter分配许可证,点击系统管理(安装完操作系统后默认有60天的试用,商业试用需联系VMware官方获取相关授权)

26、点击许可证

27、点击添加新许可证

28、输入完成以后,点击下一页

29、再次点击下一页

30、点击完成

31、许可证添加成功

32、点击主机和群组

33、右击IP地址,选择新建数据中心

34、名字自定义,单击确定

35、右击数据中心,选择添加主机

36、输入第一台ESXI主机的IP地址,单击NEXT

37、输入ESXI主机设置的用户名和密码,单击NEXT

38、单击NEXT

39、为ESXI主机分配一个许可证

40、单击NEXT

41、ESXI的位置为刚刚创建的数据中心

42、单击FINISH

43、成功将ESXI加入集群中

44、

   扩展ESXI主机的存储容量,为其增加一块200G的硬盘;为P2V迁移做准备

   进入ESXI1主机后台,单机datastore,增加容量

45、下一页

46、看到刚才添加的200G硬盘,单击下一页

47、下一页

48、单击完成

49、单击是

50、刷新网页,硬盘扩展成功了

51、准备P2V迁移WIN7

在WIN7中打开PSV迁移的工具

52、NEXT

53、NEXT

54、接受许可协议,NEXT

55、选择安装位置

56NEXT

57、NEXT

58、NEXT

59、INstall安装

60、完成

61、双击桌面上的新图标,按照下方图片指示操作

62

63、选择本地迁移;NEXT

64、输入VCenterIP地址,用户名和密码;NEXT

65、名字可以自己定义

66、迁移后的运行位置

67、NEXT

68、Finish

69、等待100%

70、迁移成功

71、重新刷新VCenter的界面;WIN7已成功迁移过来;在生产环境下,系统被迁移过来后,在服务正常的情况下,原物理设备可以下线

72、通过Web控制台可以操控集群中的虚拟机

73、先新建一个文件夹,上传CentOS7镜像文件

74、输入文件夹名称

75、上传iso镜像文件

76、找镜像文件路径

77、等待100%上传完成

78、上传完成

79、开始创建虚拟机

80NEXT

81、虚拟机名称自己定义

82、选择虚拟机的运行位置

83NEXT

84、这里要选择ESXI主机的版本,根据实际情况更改

85、这里选择要安装虚拟的操作系统及版本

86、从存储中选择镜像

87、选择刚才上传的CentOS7的镜像文件

88、网络适配器和光驱显示已连接

89、Finish

90Cen7已经创建好了

91、打开电源,开始装系统

92、装好的CentOS7系统

93、P2V迁移CentOS系统

用作测试,先在被迁移系统里面创建一个文件,如下图:

94、利用集群里面的Win7系统,通过P2V迁移工具,迁移CentOS7到集群中

95、打开迁移工具

96

97、选择迁移Linux系统,输入被迁移系统的IP、用户名、密码

98、YES

99、输入VCenter的IP、用户名和密码

100、名字自定义

101、NEXT

102、NEXT

103、完成

104、等待100%完成

105、迁移完成

106、登陆VCenter,Cen7已经成功迁移到集群

107、打开Cen7

108、迁移前的文件还在,说明迁移成功!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/201819.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Dubbo从入门到上天系列第十八篇:Dubbo引入注册中心简介以及DubboAdmin简要介绍,为后续详解Dubbo各种注册中心做铺垫!

一:Dubbo注册中心引言 1:什么是Dubbo的注册中心? Dubbo注册中心是Dubbo服务治理中极其重要的一个概念。它主要是用于对Rpc集群应用实例进行管理。 对于我们的Dubbo服务来讲,至少有两部分构成,一部分是Provider一部分是…

看不惯AI版权作品被白嫖!Stability AI副总裁选择了辞职,曾领导开发Stable Audio

近日,OpenAI的各种大瓜真是让人吃麻了。 而就在Sam Altmam被开除前两天,可能没太多人注意到Stability AI副总裁Newton—Rex因看不惯StabilityAI在版权保护上的行为选择辞职一事。 大模型研究测试传送门 GPT-4传送门(免墙,可直接…

基于VM虚拟机下Ubuntu18.04系统,Hadoop的安装与详细配置

参考博客: https://blog.csdn.net/duchenlong/article/details/114597944 与上面这个博客几乎差不多,就是java环境配置以及后面的hadoop的hdfs-site.xml文件有一些不同的地方。 准备工作 1.更新 # 更新 sudo apt update sudo apt upgrade2.关闭防火…

【C++ 设计模式】面向对象设计原则 Template Method 模式 Strategy 策略模式

一、面向对象设计原则 重新认识面向对象 理解隔离变化 • 从宏观层面来看,面向对象的构建方式更能适应软件的变化, 能将变化所带来的影响减为最小 各司其职 • 从微观层面来看,面向对象的方式更强调各个类的“责任” • 由于需求变化导…

NFC:应用场景广泛的短距离通信技术

NFC:应用场景广泛的短距离通信技术 一、NFC 技术介绍1.1 NFC 技术应用场景1.2 NFC 技术优点1.3 NFC 工作原理 二、NFC 开发2.1 NFC 应用开发流程2.2 NFC 读取和写入2.3 NFC 读写功能示例 三、总结 一、NFC 技术介绍 NFC (Near-field communication&…

基于向量加权平均算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于向量加权平均算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于向量加权平均算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于向量加权平均优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要&#xf…

SpringBoot——》配置logback日志文件

推荐链接: 总结——》【Java】 总结——》【Mysql】 总结——》【Redis】 总结——》【Kafka】 总结——》【Spring】 总结——》【SpringBoot】 总结——》【MyBatis、MyBatis-Plus】 总结——》【Linux】 总结——》【MongoD…

关于一些bug的解决1、el-input的输入无效2、搜索之后发现数据不对3、el多选框、单选框点击无用4、

el-input输入无效 原来的代码是 var test null 但是我发现不能输入任何值 反倒修改test的初始值为123是可以的 于是我确定绑定没问题 就是修改的问题 于是改成 var test ref() v-model绑定的值改成test.value就可以了 因为ref是相应式的 可以通过输入…

有依次对应关系的数组X、Y、Z,如何排序其中一个X数组,使得另外的数组还与排序完成后的数组相对应(C语言实现)

1. 目的 有依次对应关系的数组X、Y、Z,排序其中一个X数组,使得另外的数组还与排序完成后的数组相对应,并打印出排序完成后的X、Y、Z数组。 2. 具体实现 以下面的这个对应关系为例,进行相应编程实现。 X [3.7,7.7,-6.6,1.5,-4.5…

深度学习环境配置(Anaconda+pytorch+pycharm+cuda)

NVIDIA驱动安装 首先查看电脑的显卡版本,步骤为:此电脑右击-->管理-->设备管理器-->显示适配器。就可以看到电脑显卡的版本了。 然后按照电脑信息,到地址 去安装相应的驱动,Notebooks是笔记本的意思,然后下…

[SIGGRAPH-23] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

pdf | proj | code 本文提出一种新的3D数据表达形式3D Gaussians。每个Gaussian由以下参数组成:中心点位置、协方差矩阵、可见性、颜色。通过世界坐标系到相机坐标系,再到图像坐标系的仿射关系,可将3D Gaussian映射到相机坐标系,通…

【MySQL】多表查询、子查询、自连接、合并查询详解,包含大量示例,包你会。

复合查询 前言正式开始一些开胃菜多表查询自连接子查询单行子查询多行子查询in关键字all关键字any关键字多列子查询在from中使用子查询 合并查询union 和 union all 前言 我前面博客讲的所有的查询都是在单表中进行的,从这里开始就要专门针对查询这个话题进行进一步…

连接k8s和凌鲨

通过连接k8s和凌鲨,可以让研发过程中的重用操作更加方便。 更新容器镜像调整部署规模查看日志运行命令 架构 所有操作通过k8s proxy连接,通过设置namespace label赋予访问权限。只有赋予特定label的namespace才能被访问。 使用步骤 部署k8s proxy 你…

【机器学习】On the Identifiability of Nonlinear ICA: Sparsity and Beyond

前言 本文是对On the Identifiability of Nonlinear ICA: Sparsity and Beyond (NIPS 2022)中两个结构稀疏假设的总结。原文链接在Reference中。 什么是ICA(Independent component analysis)? 独立成分分析简单来说,就是给定很多的样本X,通…

电子学会C/C++编程等级考试2022年12月(一级)真题解析

C/C++等级考试(1~8级)全部真题・点这里 第1题:加一 输入一个整数x,输出这个整数加1后的值,即x+1的值。 时间限制:1000 内存限制:65536输入 一个整数x(0 ≤ x ≤ 1000)。输出 按题目要求输出一个整数。样例输入 9样例输出 10 答案: //参考答案: #include<bits/st…

Linux中的进程程序替换

Linux中的进程程序替换 1. 替换原理2. 替换函数3. 函数解释4. 命名理解程序替换的意义 1. 替换原理 替换原理 用fork创建子进程后执行的是和父进程相同的程序(但有可能执行不同的代码分支),子进程往往要调用一种exec函数以执行另一个程序。当进程调用一种exec函数时,该进程的…

C++ DAY08 异常

概念 异常事件&#xff08;如&#xff1a;除 0 溢出&#xff0c;数组下标越界&#xff0c;所要读取的文件不存在 , 空指针&#xff0c;内存不足 等等&#xff09; 在 C 语言对错误的处理是两种方法&#xff1a; 一是使用整型的返回值标识错误&#xff1b; 二是使用 errn…

含分布式电源的配电网可靠性评估(matlab代码)

1主要内容 该程序参考《基于仿射最小路法的含分布式电源配电网可靠性分析》文献方法&#xff0c;通过概率模型和时序模型分别进行建模&#xff0c;实现基于概率模型最小路法的含分布式电源配电网可靠性评估以及时序模型序贯蒙特卡洛模拟法的含分布式电源配电网可靠性评估。程序…

【docker】docker总结

一、Docker简介 Docker是开源应用容器引擎&#xff0c;轻量级容器技术。基于Go语言&#xff0c;并遵循Apache2.0协议开源Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中&#xff0c;然后发布到任何流行的Linux系统上&#xff0c;也可以实现虚拟化容…

基于STM32的色彩识别与分类算法优化

基于STM32的色彩识别与分类算法优化是一项与图像处理和机器学习相关的研究任务&#xff0c;旨在实现高效的色彩识别和分类算法在STM32微控制器上的运行。本文将介绍基于STM32的色彩识别与分类算法优化的原理和实现步骤&#xff0c;并提供相应的代码示例。 1. 色彩识别与分类概…