[发明专利]一种虚拟机资源使用的方法及其系统

说明书

本申请公开了一种虚拟机资源使用的方法及其系统，其中虚拟机资源使用的方法，具体包括以下步骤：根据请求表获得预定时间窗内的资源请求信息；根据资源请求信息携带的资源标识信息对资源请求信息进行分类，获得多个资源请求信息类；根据获得的多个资源请求信息类使用资源预测模型进行资源使用预测，获得预测请求资源；获取服务器空闲资源；计算空闲资源和预测请求资源之间的偏差；根据偏差对服务器上的虚拟机执行迁移操作。本申请能够预测未来一段时间所请求的虚拟机信息，并根据该信息判断所使用的资源是否足够，自动调度和均衡资源，减少在虚拟机的使用过程中出现调度过多，增大网络开销的问题。

技术领域

本申请涉及虚拟机启动领域，具体地，涉及一种虚拟机资源使用的方法及其系统。

背景技术

现有技术中，随着互联思想的无处不在，分布式计算机应用而生，随之虚拟化技术的应用也变得更加广泛，由于利用虚拟机能够实现对硬件异构性的有效屏蔽以及隔离软件，因此，虚拟机技术得以广泛发展，但是在虚拟机的使用过程中，往往因为资源分配不均，或资源过度进行调度，出现巨大的网络开销和处理开销，降低用户体验。

发明内容

本申请的目的在于提供一种对于虚拟机资源使用的方法及其系统，解决了虚拟机能够自动均衡所使用的资源，减少虚拟机因资源问题出现调度过多，增大网络开销的问题。

为达到上述目的，本申请提供了一种虚拟机资源使用的方法及其系统，其中虚拟机资源使用的方法具体包括以下步骤：根据请求表获得预定时间窗内的资源请求信息；根据资源请求信息携带的资源标识信息对资源请求信息进行分类，获得多个资源请求信息类；根据获得的多个资源请求信息类使用资源预测模型进行资源使用预测，获得预测请求资源；获取服务器空闲资源；计算空闲资源和预测请求资源之间的偏差；根据偏差对服务器上的虚拟机执行迁移操作。

如上的，其中，请求表中包括多个请求，每个请求中包括请求的虚拟机资源。

如上的，其中，时间窗为预设的时间段，请求表中的一个或多个请求与资源请求信息中的一个或多个信息对应。

如上的，其中，资源标识信息中包括不同的虚拟机类型。

如上的，其中，预先建立机器学习模型并进行训练，从而得到神经网络预测模型，将分类后的资源请求信息作为输入向量输入神经网络预测模型中。

如上的，其中，输入向量还包括统计资源请求的历史信息，历史信息包括当前时间的前一段时间内的资源请求情况。

如上的，其中，获取服务器空闲资源，统计工作中的虚拟机的分配情况，判断预测的请求资源是否命中空闲资源。

如上的，其中，若资源请求命中了空闲资源，则计算空闲资源和预测请求资源之间的偏差。

如上的，其中，在对服务器上的虚拟机执行迁移操作前，预先对虚拟机进行优先级的设置，根据优先级执行虚拟机的迁移可进行迁移。

一种虚拟机资源使用的系统，其特征在于，包括处理器和存储器，其上的处理器执行如上之一的虚拟机资源使用的方法。

本申请具有以下有益效果：

(1)本申请提供的虚拟机资源使用的方法及其系统中虚拟机能够预测未来一段时间所请求的虚拟机信息，并根据该信息判断所使用的资源是否足够，自动调度和均衡资源，减少在虚拟机的使用过程中出现调度过多，增大网络开销的问题。

(2)本申请提供的虚拟机资源使用的方法及其系统能够使用预测模型，自动预测未来一段时间所请求的虚拟机信息，使预测结果更加准确。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。