Web 应用框架：最熟悉的面孔
说到常用的框架应用类型，Web 框架几乎是每个开发者绕不开的。像 Django、Flask 这类 Python 框架，或者 Spring Boot（Java）、Express（Node.js），它们在虚拟机中部署非常普遍。比如公司内部搭建一个管理后台，开发完代码后，通常会把整个服务打包部署到一台 Linux 虚拟机上，通过 Nginx 做反向代理，用户从浏览器就能访问。
这种模式的好处是结构清晰，调试方便。哪怕服务器出问题，也能快速在虚拟机快照里恢复。
app.get('/', (req, res) => {
res.send('Hello from Express on VM!');
});
// 启动命令通常为：node server.js微服务架构：拆分出来的灵活性
现在很多系统不再用单一的“大块头”应用，而是拆成多个小服务，每个服务独立运行在自己的虚拟机实例里。比如订单服务、用户服务、支付服务各自部署在不同的虚拟机中，通过 REST 或 gRPC 通信。
这种架构在云环境中特别常见。举个例子，电商大促期间，订单量暴增，运维可以直接给订单服务对应的虚拟机扩容 CPU 和内存，而不影响其他模块。Spring Cloud 和 Dubbo 就是这类场景下的热门选择。
数据处理与分析框架
当业务涉及大量日志或用户行为数据时，Hadoop、Spark 这类框架就会登场。它们通常以集群形式运行，而每个节点往往就是一台独立的虚拟机。比如某公司想分析上周 App 的活跃路径，就可以在虚拟机集群上跑 Spark 任务，几分钟内处理完 TB 级数据。
这类框架对资源要求高，虚拟机提供了灵活调配的能力。你可以随时克隆一个测试环境，验证脚本逻辑，不会干扰生产数据。
spark-submit \
--class org.example.DataAnalyzer \
--master yarn \
/opt/jars/analyzer.jar自动化运维框架的应用
别忘了 Ansible、Puppet 这些自动化工具，它们本身也是框架的一种。在批量管理虚拟机时尤其好用。比如你有 50 台刚创建的虚拟机需要统一安装 Java 环境和启动脚本，手动操作不现实，但写一段 Ansible Playbook，一条命令就能搞定。
很多运维人员已经习惯用 Git 管理这些配置脚本，配合虚拟机模板，新环境上线速度大大提升。就像搭积木，模板是底座，框架是连接件，组合起来又快又稳。