[发明专利]一种虚拟机的管理方法及装置

说明书

本发明的实施例提供一种虚拟机的管理方法及装置，涉及通信技术领域，可以提高虚拟资源的利用率放。该方法包括：获取目标网元的虚拟机组在第一时段内运行时产生的用户行为数据，该用户行为数据用于指示客户端与目标网元通信过程中产生的流量信息；从该用户行为数据中提取影响该虚拟机组内VM个数的特征信息；根据该特征信息预测目标网元在目标时段(即获取上述用户行为数据之后的任意时段)内运行时所需的目标VM数量；指示MANO在该目标时段到来时，按照该目标VM数量调整该虚拟机组中VM的数量。

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种虚拟机的管理方法及装置。

背景技术

在NFV(Network Functions Virtualization，网络功能虚拟化)系统中，可以为网络内的各个网元分配相应的虚拟资源，并利用云化技术使每个网元运行在一个或多个虚拟机(VM，Virtual Machine)上，这一个或多个VM可称为该网元的虚拟机组。

示例性的，如图1所示，网元1的各项业务运行在网元1的虚拟机组上，NFV系统中的MANO(Management and Orchestration，管理和编排器)可以为网元1设置扩容阈值和缩容阈值(缩容阈值小于扩容阈值)，当网元1的负载值大于扩容阈值时，触发扩容操作，即：为网元1的虚拟机组额外申请一定数量的VM为网元1分担负载，当网元1的负载值小于缩容阈值时，触发缩容操作，即：从网元1的虚拟机组中释放一定数量的VM给其他的网元。

但是，MANO为网元1配置扩容阈值和缩容阈值时，通常是由操作人员根据实际经验向MANO输入固定的扩容阈值和缩容阈值，即设置的扩容阈值和缩容阈值是一个固定的经验值，而依靠经验设定的扩容阈值(或缩容阈值)并不能适用所有的应用场景，例如，对于网元1而言，在白天，连接到网元1的用户数量波动比较大，当网元1的负载值低于30％(即缩容阈值为30％)时可触发缩容操作，然而，在晚上，连接到网元1的用户数量波动比较小，且用户数量比较少，当网元1的负载值低于50％时便可进行缩容操作，此时，如果仍然设置缩容阈值为30％，则会使得网元1的负载值低于30％时才能触发缩容操作，从而浪费一部分网元1的虚拟资源，不能充分实现对虚拟资源的按需申请和释放。

发明内容

本发明的实施例提供一种虚拟机的管理方法及装置，可以提高虚拟资源的利用率。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明的实施例提供一种虚拟机的管理方法，包括：获取目标网元的虚拟机组在第一时段内运行时产生的用户行为数据，该用户行为数据用于指示客户端与目标网元通信的过程中产生的流量信息；进而，从该用户行为数据中提取影响该虚拟机组内VM个数的特征信息；根据该特征信息预测目标网元在目标时段(即获取上述用户行为数据之后虚拟机组运行的任意时段)内运行时所需的目标VM数量；后续，可指示MANO在该目标时段到来时，按照该目标VM数量调整该虚拟机组中VM的数量。可以看出，在本发明实施例提供的虚拟机的管理方法中，可基于过去一定时间内(即第一时段内)的用户行为数据，为各个网元预测出未来在目标时段内运行时所需的目标VM数量，进而在目标时段到来时提前为网元的虚拟组配置好相应数量的VM，即为该网元分配相应的虚拟资源，指导MANO进行智能化的扩缩容操作，从而提高虚拟资源的利用率。

在一种可能的设计方式中，该特征信息具体可包括N(N＞1)个特征矩阵，其中，从该用户行为数据中提取影响该虚拟机组内VM个数的特征信息，包括：确定影响该虚拟机组内VM个数的至少一个特征属性；对于N个时间区间中的每个时间区间：从该用户行为数据中提取与该时间区间对应的一个特征矩阵，得到上述N个特征矩阵，该特征矩阵包括每个历史样本周期内与该时间区间对应的该至少一个特征属性的属性值，其中，上述N个时间区间组成了一个历史样本周期，M(M≥1)个历史样本周期组成了上述第一时段。后续，可以时间区间为粒度，预测出目标时段内各个时间区间所需的目标VM数量，从而得到在目标时段内目标VM数量的变化趋势。