[发明专利]一种虚拟机状态的判断方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种虚拟机状态的判断方法，其特征在于，所述方法包括：

获取虚拟机的运行特征信息的当前值；

基于所述运行特征信息的当前值，确定所述虚拟机的应用场景；

基于所述应用场景，确定第一预测模型；

将所述运行特征信息的当前值输入所述第一预测模型，得到所述虚拟机的工作状态；其中，所述工作状态包括闲置状态和非闲置状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述应用场景，确定第一预测模型，包括：

获取已训练好的第二预测模型；

确定应用场景对应的目标权重系数；

基于所述目标权重系数，调整所述第二预测模型中对应的系数，得到所述第一预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取已训练好的第二预测模型之前，所述方法还包括：

获取有标签的第一样本数据集和无标签的第二样本数据集；其中，所述第一样本数据集和所述第二样本数据集中的每一样本数据为虚拟机的运行特征信息的历史值；

基于所述第一样本数据集，确定预设数量个第一分类器；

通过所述预设数量个第一分类器对所述第二样本数据集中的每一样本进行标签标记处理，得到有标签的第三样本数据集；

采用所述第一样本数据集和所述第三样本数据集对待训练模型进行训练，得到所述第二预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述预设数量个第一分类器对所述第二样本数据集中的每一样本进行标签标记处理，得到有标签的第三样本数据集，包括：

通过所述预设数量个第一分类器对所述第二样本数据集中的每一样本数据进行标签标记处理，得到第四样本数据集和第五样本数据集；其中，所述第四样本数据集包括的是有标签的样本数据，所述第五样本数据集包括的是无标签的样本数据；

若所述第五样本数据集为空，确定所述第三样本数据集为所述第四样本数据集；

若所述第四样本数据集不为空，且所述第五样本数据集不为空，采用所述第四样本数据集对所述预设数量个第一分类器进行更新，得到预设数量个第二分类器；

通过所述预设数量个第二分类器对所述第五样本数据集中的每一样本数据进行标签标记处理，得到第六样本数据集和第七样本数据集；其中，所述第六样本数据集包括的是有标签的样本数据，所述第七样本数据集包括的是无标签的样本数据；

若所述第六样本数据集为空，确定所述第三样本数据集为所述第四样本数据集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述第七样本数据集为空，确定所述第三样本数据集包括所述第四样本数据集和所述第六样本数据集；

若所述第六样本数据集不为空，且所述第七样本数据集不为空，采用所述第六样本数据集对所述预设数量个第二分类器进行更新，直至得到第八样本数据集为空，确定所述第三样本数据集为已标签后的所述第二样本数据集，或直到得到第九样本数据集为空，确定第三样本数据集包括所述第二样本数据集中的样本数据去除所述第八样本数据集包括的样本数据后对应的已标签的样本数据；其中，所述第八样本数据集包括的是有标签的样本数据，所述第九样本数据集包括的是无标签的样本数据。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述预设数量个第一分类器对所述第二样本数据集中的每一样本数据进行标签标记处理，得到第四样本数据集和第五样本数据集，包括：

通过所述预设数量个第一分类器对所述第二样本数据集中的每一样本数据进行标签标记处理，得到每一所述样本数据的预设数量个目标标签；

对每一所述样本数据的所述预设数量个目标标签进行分类，得到用于表示闲置状态的第一类标签和用于表示非闲置状态的第二类标签；其中，所述目标标签为所述第一类标签或所述第二类标签；

统计所述第一类标签在所述预设数量个目标标签中所占的第一比例和所述第二类标签在所述预设数量个目标标签中所占的第二比例；

基于所述第一比例和所述第二比例，对对应的每一所述样本数据进行标签标记处理，得到参考样本数据集；

对所述参考样本数据集中的样本数据进行有标签和无标签分类处理，得到所述第四样本数据集和所述第五样本数据集。