自动化问题 在云上负载平衡从理论上听起来非常好。但它不是由于魔法而发生的。例如，一个企业组织可能会选择追求在存储区域网络（SAN）上存储整合，以更好地利用服务器硬件资源。有许多公司已经尝试过这种方法，发
在云上负载平衡从理论上听起来非常好。但它不是由于魔法而发生的。例如，一个企业组织可能会选择追求在存储区域网络（SAN）上存储整合，以更好地利用服务器硬件资源。有许多公司已经尝试过这种方法，发现他们不断地重新延展工作量，以避免空间或存储的限制。
这是一个劳动密集型，重复的任务，随着时间的推移，数据量趋于增加，并且工作量本身也处于波动状态。手动处理此过程中涉及到分析当前和预测的容量和性能需求，提供额外的存储配置，重新配置应用程序，关闭和重新启动服务器和应用程序等。每次当工作量有显着的变化时，或一些服务器将超过负载，而另一些保持空闲时，就必须重复这个过程v2rayn负载均衡，。
在这种情况下，总是会有资源消耗，但没有被有效使用v2rayn负载均衡。负载均衡任务也有可能占用IT管理员的所有有效时间。更糟的是，因为这种类型的预测和计算需要执行适当的负载平衡是如此的复杂并且相互关联，因此偶尔会发生错误。当扩大或缩减资源的需求提高时，任何的误算都会都回增加服务器宕机时间。
使用虚拟化技术，就不必手动重新配置资源和自动化v2rayn负载均衡，确保数据是最优的放置在存储区域网络（SAN），从而节省IT部门的时间和金钱。这些功能可以大大提高性能。它只是一个简单的问题，然而这个工作使用软件比人做得更好。有许多平凡的，重复的系统维护任务，适合这一类–但却远远超出这个存储区域网络（SAN）的例子。
当然，自动化仅仅和执行创建的脚本一样好。无论硬件价格如何变动都没有关系，只要你设计的Java应用程序不能最好的利用服务器–无论在本地或在云上。
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