国内主流云桌面厂家有哪些？

国内目前有三大主流云桌面厂家，分别是华为、深信服、和信创天，三者在技术研发方面都有着深厚的实力，华为和深信服的云桌面主要是基于VDI架构的，对服务器和网络的依赖度比较高，和信创天的云桌面实现了VDI、VOI、IDV三种技术架构的融合，调度服务器后端资源的同时也能充分利用前端资源，适用各个行业用户应用场景。

国内的云桌面厂家有华为、禹龙云、华科云
云桌面的优势具体如下
1、集中部署,减少维护，提升桌面服务水平
禹龙云桌面改变了过去分散、独立的桌面系统环境，通过集中部署，IT人员在信息中心就可以完成所有的管理维护工作，利用自动化管理流程，80%的维护工作将自动完成，包括软件下发、升级补丁、安全更新等等，不但免除用户自行安装维护过程，而且减少了大量的维护工作量，还提供了迅捷的故障处理能力，全面提升了IT 人员对于企业桌面维护支持的服务水平。
简单的说：就是用户不需要管Windows 、ERP 、SEP11等等所有系统的安装、故障排除，只需要通过网络登录云桌面，直接使用就可以了，如果出现故障，只需打个电话通知信息中心的IT 人员，他轻点几下鼠标就会迅速再给你一个无故障的、全新的桌面。
2、远程托管，数据隔离，有效保证数据安全
云桌面的用户桌面环境都是托管在信息中心，本地终端只是一个显示设备而已。因此，即便用户在桌面系统中保存了数据，该数据也仍然是在信息中心，而没有在用户的终端设备上保存任何副本，这样不仅保障了数据的安全，而且用户数据不易受到各种病毒木马的攻击，实现了更高的系统安全性。
同时，IT 人员还能通过设置不同的本地终端控制策略，禁止用户对USB 等设备的访问，通过这样的数据隔离措施，企业能够有效的保证数据不被违规带出企业，可有效防范数据的非法窃取和传播。
3、随时随地，远程接入，提供灵活业务能力
禹龙云桌面是由服务器提供的，当然就处于24小时服务状态，用户可随时随地通过移动或固定网络访问，同时支持多种终端的接入，如瘦客户端、PC 、上网本、手机、平板电脑等均可接入，而且还支持iOS 、Android 等多种系统平台。只要有网络的地方，员工都可以通过网络进入到企业的办公环境来处理工作，真正实现全员移动办公。
4、节能减排，数据备份，构建完整容灾体系
使用云桌面专用的瘦客户端接入，摆脱了沉重的机箱和风扇声音，降低了发热量，提供了更加整洁和安静的办公环境，营造出清爽舒适的办公氛围。据统计，采用云桌面以后，每个用户的耗电功率平均小于25W ，如此一来大幅度降低了能耗，全年可节省近70%的电费。
同时，禹龙云桌面所有的桌面数据都是集中存储在数据中心，通过设置策略，自动执行备份，用户的重要数据就不会因硬盘故障而丢失，而且让桌面系统融入到整体企业的IT 容灾体系中后，就构成一个完整的容灾体系。当灾难发生的时候，可以迅速恢复所有托管桌面，实现完全恢复业务工作。

目前主来要有亿万克、华为、深信服等等，更推荐亿万克服务器。
云计算服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，该产品有效的解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。在实际应用中的云主机具有三个方面的d性能力：
主机服务配置与业务规模可根据用户的需要进行配置，并可灵活的进行调整。 用户申请的主机服务可以实现快速供应和部署(实时在线开通)，实现了集群内d性可伸缩 计费方式灵活，用户无需支付押金，且有多种支付方式供用户选择。

亿万克服务器拥有超强的处理性能及灵活的RAID配置方案，实现性能、密度、扩展性最大化设计，在足量的整机性能与经济实惠之间实现优良的平衡，适用于企业虚拟化、分布式存储、云计算大数据、VDI及深度学习等应用领域。感兴趣的话点击此处了解一下

大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结，结合目前阿里云上的MaxCompute中的调度系统，做个对比。

Oozie是一个workflow(工作流)协调系统,是由Cloudera公司贡献给Apache的,主要用来管理Hadoop作业(job)。

统一调度hadoop系统中常见的mr任务启动、Java MR、Streaming MR、Pig、Hive、Sqoop、Spark、Shell等。

配置相关的调度任务复杂，依赖关系、时间触发、事件触发使用xml语言进行表达。

任务状态、任务类型、任务运行机器、创建时间、启动时间、完成时间等。

支持启动/停止/暂停/恢复/重新运行：支持启动/停止/暂停/恢复/重新运行。

可以通过DB支持HA(高可用)。调度任务时可能出现死锁，依赖当前集群版本，如更新最新版，易于现阶段集群不兼容。

Azkaban是由Linkedin公司推出的一个批量工作流任务调度器，主要用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，它的配置是通过简单的key:value对的方式，通过配置中的dependencies 来设置依赖关系，这个依赖关系必须是无环的，否则会被视为无效的工作流。Azkaban使用job配置文件建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。

command、HadoopShell、Java、HadoopJava、Pig、Hive等，支持插件式扩展。

实际项目中经常有这些场景：每天有一个大任务，这个大任务可以分成A，B，C，D四个小任务，A，B任务之间没有依赖关系，C任务依赖A，B任务的结果，D任务依赖C任务的结果。一般的做法是，开两个终端同时执行A,B，两个都执行完了再执行C，最后再执行D。这样的话，整个的执行过程都需要人工参加，并且得盯着各任务的进度。但是我们的很多任务都是在深更半夜执行的，通过写脚本设置crontab执行。其实，整个过程类似于一个有向无环图（DAG）。每个子任务相当于大任务中的一个流，任务的起点可以从没有度的节点开始执行，任何没有通路的节点之间可以同时执行，比如上述的A，B。总结起来的话，我们需要的就是一个工作流的调度器，而Azkaban就是能解决上述问题的一个调度器。

提供job配置文件快速建立任务和任务之间的依赖关系，通过自定义DSL绘制DAG并打包上传。

只能看到任务状态。

只能先将工作流杀死在重新运行。

通过DB支持HA，任务太多时会卡死服务器。

Airflow 是 Airbnb 开源的一个用 Python 编写的调度工具。于 2014 年启动，2015 年春季开源，2016 年加入 Apache 软件基金会的孵化计划。Airflow 通过 DAG 也即是有向非循环图来定义整个工作流，因而具有非常强大的表达能力。

支持Python、Bash、>