[发明专利]虚拟机异常预测方法、装置、通信设备及存储介质

权利要求书

1.一种虚拟机异常预测方法，其特征在于，应用于预测检测机，所述虚拟机异常预测方法包括：

接收用户发送的预测指令；

根据所述预测指令获取虚拟机数据；

对所述虚拟机数据进行预处理，生成虚拟机预测数据；

将所述虚拟机预测数据输入至第一预测模型、第二预测模型以及第三预测模型，分别得到第一预测结果、第二预测结果以及第三预测结果，其中，所述第一预测模型、第二预测模型以及第三预测模型是基于预设优化算法生成的，所述预设优化算法用于对所述第一预测模型中的第一预设参数、第二预测模型中的第二预设参数以及第三预测模型中的第三预设参数进行优化；

将所述第一预测结果、所述第二预测结果以及所述第三预测结果输入至异常分类模型，分别得到第一分类结果、第二分类结果以及第三分类结果；

根据所述第一分类结果、所述第二分类结果以及所述第三分类结果确定所述虚拟机是否处于异常状态。

2.根据权利要求1所述的虚拟机异常预测方法，其特征在于，所述根据所述第一分类结果、所述第二分类结果以及所述第三分类结果确定所述虚拟机是否处于异常状态包括：

将所述第一分类结果、所述第二分类结果以及所述第三分类结果分别对应的分值相加，得到目标预测结果；

根据所述目标预测结果确定所述虚拟机是否处于异常状态。

3.根据权利要求2所述的虚拟机异常预测方法，其特征在于，所述根据所述目标预测结果确定所述虚拟机是否处于异常状态包括：

在检测到所述目标预测结果大于等于第一预设阈值的情况下，则确定所述虚拟机处于异常状态；

在检测到所述目标预测结果等于第二预设阈值的情况下，则将所述目标预测结果记录在预设累加器中，并对所述虚拟机进行下次时间节点的异常检测；

在检测到所述目标预测结果等于第三预设阈值的情况下，则确定所述虚拟机在本次时间节点中处于正常工作状态。

4.根据权利要求3所述的虚拟机异常预测方法，其特征在于，在所述在检测到所述目标预测结果等于第二预设阈值的情况下，则将所述目标预测结果记录在预设累加器中，并对所述虚拟机进行下次时间节点的异常检测的步骤之后，所述方法包括：

若下次时间节点中所述虚拟机对应的第二目标预测结果大于等于所述第一预设阈值，则向用户发送告警信息；

若下次时间节点中所述虚拟机对应的所述第二目标预测结果小于所述第一预设阈值，则将所述第二目标预测结果记录在所述预设累加器中；

若所述预设累加器中的累计结果大于目标预设值，则确定所述虚拟机处于异常状态。

5.根据权利要求3所述的虚拟机异常预测方法，其特征在于，在所述在检测到所述目标预测结果大于等于第一预设阈值的情况下，则确定所述虚拟机处于异常状态的步骤之后，所述方法包括：

向预设云平台反馈所述虚拟机的异常状态，以使所述预设云平台触发异常告警信息，其中，所述异常告警信息用于向提醒用户所述虚拟机当前处于异常状态。

6.根据权利要求1所述的虚拟机异常预测方法，其特征在于，所述虚拟机数据包括以下至少一种：

内存使用率、CPU使用率、网卡速率、磁盘读写速度以及磁盘时延。

7.根据权利要求1所述的虚拟机异常预测方法，其特征在于，所述预测指令包括预设采样单位和预设学习时长，所述预设学习时长中包括至少一个预设采样单位，所述根据所述预测指令获取所述虚拟机数据包括：

根据所述预测采样单位获取一个所述预设采样单位中全部所述虚拟机数据的平均值；

根据预设学习时长获取全部所述预设采样单位对应的所述虚拟机数据。

8.根据权利要求1所述的虚拟机异常预测方法，其特征在于，所述对所述虚拟机数据进行预处理，生成虚拟机预测数据包括：

根据预设时间滑窗和预设步长在所述虚拟机数据组成的多维数据中进行滑动处理，得到多个数组；

对每个所述数组中的一维虚拟机数据进行归一化处理，得到虚拟机预测数据。