[发明专利]一种虚拟机热迁移方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种虚拟机热迁移方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定需要实现热迁移的虚拟机为目标虚拟机，获取所述目标虚拟机所处场景中各项影响热迁移的外在因素的值为待输入样本；将所述待输入样本输入至智能模型中，确定所述智能模型输出的相应热迁移方法及参数分别为目标热迁移方法及目标参数；其中，所述智能模型为预先利用训练样本训练得到的，所述训练样本包括不同场景中各项外在因素的值及对应场景下总耗时最短的热迁移方法、参数；基于所述目标参数，按照所述目标热迁移方法对所述目标虚拟机实现相应的热迁移。能够有效减少热迁移总耗时，进而提高热迁移效率。

技术领域

本发明涉及openstack虚拟化技术领域，更具体地说，涉及一种虚拟机热迁移方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着云计算及虚拟化技术的发展，使用openstack(一种云计算管理平台)来部署云服务正越来越广泛的应用于数据中心及集群场景中；虚拟化是构建云基础架构不可或缺的关键技术之一，虚拟化通过在一套计算机资源上抽象模拟出更多的虚拟机，且其中的每一个虚拟机都可以作为独立的终端加入云端的分布式系统；因此虚拟化在资源的有效利用、动态调配和高可靠性方面有着巨大的优势。

热迁移则是将正在运行的虚拟机在不同的物理机之间移动，期间不能断开来自客户的链接，虚拟机的内存、存储和网络链接都从源端转移到目的端。虚拟机的迁移简化了系统的维护管理，提高了系统的负载均衡，增强了负载的容错性，优化了系统的电源管理。因此如何减少热迁移总耗时，提高热迁移效率，是目前本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种虚拟机热迁移方法、装置、设备及存储介质，能够有效减少热迁移总耗时，提高热迁移效率。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种虚拟机热迁移方法，包括：

确定需要实现热迁移的虚拟机为目标虚拟机，获取所述目标虚拟机所处场景中各项影响热迁移的外在因素的值为待输入样本；

将所述待输入样本输入至智能模型中，确定所述智能模型输出的相应热迁移方法及参数分别为目标热迁移方法及目标参数；其中，所述智能模型为预先利用训练样本训练得到的，所述训练样本包括不同场景中各项外在因素的值及对应场景下总耗时最短的热迁移方法、参数；

基于所述目标参数，按照所述目标热迁移方法对所述目标虚拟机实现相应的热迁移。

优选的，在利用训练样本及标签值训练得到所述智能模型之前，还包括：

在用户指示下对预先设置的白名单中的热迁移方法进行删除或者增加，并确定所述白名单中包含的各热迁移方法为所述标签值包含的热迁移方法。

优选的，确定所述智能模型输出的相应热迁移方法及参数分别为目标热迁移方法及目标参数，包括：

如果所述智能模型输出有一个热迁移方法及参数，则确定所述智能模型输出的该热迁移方法及参数分别为目标热迁移方法及目标参数；如果所述智能模型输出有多个热迁移方法及参数，则确定该多个热迁移方法及参数中优先级最高的热迁移方法及对应参数分别为目标热迁移方法及目标参数。

优选的，还包括：

接收外界用户输入的优先级更新指令，并基于该优先级更新指令更新每个热迁移方法及对应参数的优先级。

优选的，所述外在因素包括业务场景、负载类型、带宽及宿主机的配置；所述业务场景的值包括所属行业，所述负载类型的值包括CPU密集型、I/O密集型、内存密集型、网络密集型和混合型，所述带宽的值包括带宽传输速度及带宽稳定性，所述宿主机的配置的值包括对应虚拟机所在主机是否支持网卡及是否支持硬件压缩。

优选的，利用训练样本及标签值训练得到所述智能模型，包括：