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申请/专利权人：北京计算机技术及应用研究所

摘要：本发明涉及一种私有云平台下虚拟机使用情况分级方法，属于云计算领域。本发明在虚拟机中部署虚拟机监控服务代理，实时采集并处理鼠标、键盘等用户IO数据，精确判定虚拟机使用情况；对于用户IO操作少的场景，无法采集到用户IO数据的虚拟机，可通过服务代理采集虚拟机中进程的CPU、网络利用率等数据，利用经训练的深度学习算法进行分析，从而给出虚拟机使用情况结果。最终基于上述两种方式结合虚拟机的开关机状态，综合判断后给出虚拟机使用情况的分级结果。本发明可在私有云环境中无计费模式下实现对虚拟机使用情况的监控，对后续的资源监管和分配决策提供支持，提高私有云中计算资源的利用率。

主权项：1.一种私有云平台下虚拟机使用情况分级方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、部署虚拟机监控服务代理和使用情况分级算法模型UGAM；在虚拟化平台的每个虚拟机中搭建虚拟机监控服务代理，包括：数据采集单元、数据处理单元、使用状态检测单元和数据传输单元，其中，数据采集单元实现了虚拟机资源使用数据与用户IO数据的采集，使用状态检测单元用于判断用户是否有IO操作，数据处理单元用于将数据采集单元、使用状态检测单元获得的数据转换成统一格式，数据传输单元用于将数据同步至虚拟化管理平台的使用情况分级算法模型UGAM进行后续的分析；在虚拟化管理平台部署使用情况分级算法模型UGAM，由时序判断单元以及使用情况分析单元组成，时序判断单元使用LSTM时序算法模型进行更深入的分析，通过一段时间内的分析与虚拟机监控服务代理中使用状态检测单元的判断结果相结合，共同输入至使用情况分析单元，给出在一定时间范围内虚拟机使用情况的分级结果；S2、采集虚拟机综合数据数据采集单元实时监测和记录基本信息、虚拟机资源使用情况和用户IO数据，收集到的源数据通过数据处理单元转换成统一格式；S3、通过用户IO数据确定虚拟机使用情况通过虚拟机监控服务代理中的使用状态检测单元进行判断，通过用户是否有IO操作、通过用户IO数据确定虚拟机使用情况，使用状态检测单元的输出结果将会保存为统一的数据格式；S4、构建特征工程采用构建特征工程的方法，将采集得到的源数据构建为特征工程数据，此特征工程数据将输入至LSTM时序算法模型中；S5、训练深度学习算法通过获取各个情景下的虚拟机使用的特征工程数据，并进行标注，使用标注好的数据对LSTM时序算法进行训练；S6、获得虚拟机使用情况分级结果获得虚拟机使用情况分级结果共分为两个步骤，首先虚拟机监控服务代理中的使用状态检测单元通过IO操作直接判断出虚拟机的使用情况，继而通过使用情况分析单元得出无IO操作的虚拟机的使用情况，共同获得最终的虚拟机使用情况分级结果；其中，假设共经历y个n*m时间段，其中有x个时间段使用状态检测单元未捕获到IO操作，意味着在y-x时间段内虚拟机捕获到了IO操作，证明y-x时间段内虚拟机处于运行状态；对于x个时间段，假设每经过n时间进行一次监控数据获取，在经历m次后将数据整合并将特征工程数据feature传入使用情况分级算法模型UGAM中的LSTM时序算法中，在n*m时间段内的虚拟机运行态判断公式为：status＝LSTMfeature当status＞0.5认为虚拟机处于运行状态；使用情况分级算法模型UGAM会通过虚拟机处于运行状态的时间xstatus0.5与捕获到IO操作的时间得出不同的虚拟机使用情况等级，虚拟机使用情况Vp判断公式为： 其中，根据Vp进行判断，Vp＝0为无使用，0Vp≤0.33偶尔使用，0.33Vp≤0.67为经常使用，0.67Vp≤1为频繁使用。

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