[发明专利]一种虚拟机自动启动的方法及其系统有效
| 申请号: | 201910151639.2 | 申请日: | 2019-02-28 |
| 公开(公告)号: | CN109814982B | 公开(公告)日: | 2021-10-08 |
| 发明(设计)人: | 苑贵全 | 申请(专利权)人: | 北京隆普智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F9/455 | 分类号: | G06F9/455 |
| 代理公司: | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人: | 段旺 |
| 地址: | 101300 北京市顺义区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 虚拟机 自动 启动 方法 及其 系统 | ||
1.一种虚拟机自动启动的方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
使用神经网络预测模型获得物理机启动指数;
将物理机启动指数输入分类模型,获得虚拟机的启动列表;
依据虚拟机的启动列表,将待启动的虚拟机放入启动队列;
启动所述启动队列中的虚拟机;
其中启动队列的数量为多个,按照虚拟机的类型将虚拟机放入不同的启动队列,响应于物理机中有虚拟机退出,或正在工作中的虚拟机释放所占用的物理机的内存,则对启动列表中的虚拟机进行启动;
其中将虚拟机放入不同的启动队列中,启动一个或多个启动队列的虚拟机,若同时启动多个启动队列中的虚拟机,还包括判断物理机中启动盘的容量,判断启动盘的容量是否能够启动多个启动队列中的虚拟机,如果容量满足要求,则同时加载多个启动队列中的虚拟机,否则对启动队列进行排序,优选执行排序靠前的启动队列。
2.如权利要求1所述的虚拟机自动启动的方法,其特征在于,在使用神经网络预测模型前,获取物理机的历史运行信息,利用历史运行信息预先对神经网络预测模型进行训练,从而获得训练过的神经网络预测模型,所述神经网络预测模型训练具体包括以下步骤:
获取物理机的历史运行信息;
将历史运行信息作为输入向量,并对神经网络进行初始化;
计算隐含层输出;
计算输出层输出。
3.如权利要求1所述的虚拟机自动启动的方法,其特征在于,所述物理机启动指数包括虚拟机启动平均时间指数、虚拟机启动最大数量、物理机的存储容量以及最近一次启动的虚拟机所需的存储容量指数中的一个或多个。
4.如权利要求1所述的虚拟机自动启动的方法,其特征在于,将待启动的虚拟机按照指定顺序放入启动队列后,还包括,按照虚拟机占用内存规则和/或所需要的存储容量规则进行排序。
5.如权利要求4所述的虚拟机自动启动的方法,其特征在于,将虚拟机放入启动队列前,判断虚拟机启动列表中每个虚拟机的状态;
若虚拟机为工作状态,则将其从启动列表中去除;
若虚拟机为非工作状态,则按照指定顺序启动虚拟机。
6.如权利要求5所述的虚拟机自动启动的方法,其特征在于,预先在虚拟机中设置标志位,标志位表示虚拟机的状态。
7.如权利要求5所述的虚拟机自动启动的方法,其特征在于,响应于物理机中的虚拟机释放其内存,对启动列表中的虚拟机进行启动。
8.如权利要求7所述的虚拟机自动启动的方法,其特征在于,在启动所述启动队列中的虚拟机之前,还包括判断正在运行的物理机中的内存是否满足启动队列中的虚拟机所需的内存。
9.如权利要求8所述的虚拟机自动启动的方法,其特征在于,若所述物理机的内存能够满足启动队列中的虚拟机所需的内存,则正常启动所述启动队列中的虚拟机;
若物理机的内存不能满足启动队列中的虚拟机所需的内存,则暂不启动所述启动队列中的虚拟机,判断已启动的虚拟机的数量与预设的虚拟机的数量。
10.一种虚拟机自启动系统,其特征在于,包括处理器和存储器,其上的处理器执行如权利要求1-9之一所述的虚拟机自启动方法。
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