[发明专利]虚拟机异常预测方法、装置、通信设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种虚拟机异常预测方法、装置、通信设备及存储介质，包括：接收用户发送的预测指令；根据预测指令获取虚拟机数据；对虚拟机数据进行预处理，生成虚拟机预测数据；将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；将第一预测结果、第二预测结果以及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；根据第一分类结果、第二分类结果以及第三分类结果确定虚拟机是否处于异常状态。本申请实施例通过引入多个预测模型对虚拟机数据进行预测，使用训练好的智能算法模型对虚拟机的状态可能出现的异常进行预测及判断。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是一种虚拟机异常预测方法、装置、通信设备及存储介质。

背景技术

随着当前各行各业业务上云的趋势发展，云平台相关的技术发展越来越受到重视。云平台汇集整合了存储、网络、计算等资源，通过运行虚拟机对外提供业务。因此，不论什么原因导致的虚拟机故障或宕机都会严重影响对外提供服务，有可能造成非常严重的损失。在云平台相关技术的研究中，如何准确快速地预测和判断出可能出现故障的虚拟机，对于云平台的业务运行具有极其重要的意义。

目前，相关技术中判断虚拟机是否异常往往采用的办法是实时监控和统计虚拟机的各项性能指标，然后依据行业历史经验制定性能指标阈值，依靠数值对比的方法进行异常告警提示等，然而上述技术方案由于只通过历史指标来判断虚拟机是否异常，无法灵活的确定虚拟机当前状态，因此会伴随着大量的误报和漏报现象，使得相关告警信息的可信度降低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种虚拟机异常预测方法、装置、通信设备及存储介质，以解决现有技术中只通过历史指标来判断虚拟机是否异常，无法灵活的确定虚拟机当前状态，导致出现大量误报和漏报的技术问题。具体技术方案如下：

在本申请实施的第一方面，首先提供了一种虚拟机异常预测方法，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。

可选地，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。

可选地，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。