[发明专利]一种虚拟化环境的故障预警方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于虚拟化环境故障检测技术领域，具体涉及一种虚拟化环境的故障预警方法及系统。

背景技术

随着信息化技术的创新与发展，对企业数据中心(计算中心)的计算和服务能力提出了更高的要求，为提升数据中心的计算能力，提高设备的利用率，目前数据中心普遍采用了虚拟化技术。

虚拟化技术的使用提高了数据中心设备的利用率，但也带来一些潜在的问题。若系统中任务的资源需求与资源分配不匹配、部分资源长时间负载过重，进而导致资源失效，即服务器或虚拟机不能接受任务或者任务在没有完成的时候被意外终止。一个虚拟资源的失效势必对其他资源请求造成影响，进而产生连锁反应，最后导致任务的失败。

一般的虚拟化系统，自身通常提供日志服务，将虚拟化环境内所有虚拟单元的实时日志数据采集并存储，并根据这些数据对发生的故障进行记录；有些系统如VMware还能做一些简单的数据处理，对发生的故障情况进行归并。但这些故障检测方案都工作于虚拟化环境内部或与虚拟化服务器关联过大，若虚拟化环境发生严重故障甚至崩溃，则故障检测无法正常工作；更重要的是这些方案无法进行故障预警，无法使管理者提前进行干预与应对。

除了虚拟化系统自身的故障记录功能以外，现有技术中，也存在一些通过虚拟化环境相关联的其它设备进行故障检测，这些故障检测方案也同上述虚拟化系统自身的故障检测方案一样缺乏预警功能，并缺乏相对于虚拟化环境的独立性；还有个别方案，关注于方法与流程，缺乏具体的系统结构和拓扑结构设计。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种虚拟化环境的故障预警系统，用以解决现有技术中虚拟化环境的故障的预警问题。

本发明首先提供了一种虚拟化环境的故障预警方法，主要包括：

S1、获取虚拟化环境内所有虚拟单元的实时日志数据；

S2、将所述实时日志数据发送至实体故障预警服务器；

S3、所述实体故障预警服务器根据所述实时日志数据匹配故障模型数据库中的故障类型，若匹配到故障，则进行相应故障的预警，所述故障模型数据库中设置有故障类型及在Δt时间后触发任一故障类型的神经网络计算结果，所述神经网络计算结果由所述实时日志数据经神经网络计算获得。

优选的是，所述实时日志数据通过传输速率为千兆以上的以太网链路发送至所述实体故障预警服务器。

优选的是，所述实时日志数据通过传输速率为千兆以上的光纤链路发送至所述实体故障预警服务器。

优选的是，在所述步骤S3中，所述故障模型数据库的建立包括：

所述实体故障预警服务器将所有虚拟单元的实时虚拟日志数据作为输入数据传给神经网络，经过神经网络的分类和识别后，得到的输出结果与所述实体故障预警服务器在接收到所述实时虚拟日志数据Δt时间后触发的故障类型形成数据对，并将包含有所有故障类型的数据对进行存储，形成所述故障模型数据库。

优选的是，所述神经网络包括ELM算法。

本发明另一方面提供了一种虚拟化环境的故障预警系统，包括实体故障预警服务器、虚拟系统日志服务器以及通信链路，所述实体故障预警服务器位于所述虚拟化环境外部，所述虚拟系统日志服务器位于所述虚拟化环境内部，所述通信链路用于连接所述虚拟系统日志服务器与所述实体故障预警服务器，其中，

所述虚拟系统日志服务器用于提供虚拟化环境内所有虚拟单元的实时日志数据，并将所述实时日志数据发送至所述实体故障预警服务器；

所述实体故障预警服务器包括接收单元、神经网络处理单元、故障模型数据库及预警单元，所述接收单元用于接收所述实时日志数据，所述神经网络处理单元用于对所述实时日志数据进行神经算法处理，获得神经网络计算结果，所述故障模型数据库中设置有故障类型及在Δt时间后触发任一故障类型的神经网络计算结果，所述预警单元根据所述故障模型数据库中设置的故障类型做出预警；

所述通信链路为采用独占带宽且独占设备的独立通信链路。

优选的是，所述通信链路为传输速率为千兆以上的以太网链路。

优选的是，所述通信链路为传输速率为千兆以上的光纤链路。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、故障预警服务器采用实体机，故障检测和预警的可靠性更高；

2、采用独占带宽、独占设备的千兆以上以太网链路或千兆以上光纤链路，故障检测和预警的可靠性更高；