云数据中心的虚拟机迁移方法及装置与流程

1.本发明涉及云计算技术领域，具体而言，涉及一种云数据中心的虚拟机迁移方法及装置。


背景技术：

2.云计算系统中的虚拟机经常随机地开启、关闭，经过一段时间后，虚拟机将逐渐趋于离散化分布，整个系统将出现热点混乱、无序的状态，局域化的精准温控将难以实施，这时需要对虚拟机进行迁移并重新部署。
3.理想的迁移结果是，将剩余少量虚拟机运行的区域节点集群上的虚拟机迁移到承载较多虚拟机的区域节点集群上，从而可将部分区域节点集群承载的虚拟机数量下降至0，以便及时休眠成关闭。为了避免区域中的数据节点过热或负载过重，保证系统运行的稳定性和服务质量，虚拟机要进行扩展，即将虚拟机从温度或源消耗已临近上限的节点移到其他空闲节点上。
4.现有技术中，无法从节点所承载的若干虚拟机中准确选择出哪些虚拟机来进行虚拟机迁移，以实现最小的代价快速出尽量少的虚拟机后，节点的温度或负载即可恢复到可接受的程度。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种云数据中心的虚拟机迁移方法及装置，以至少解决由于现有技术中无法准确选择出要进行迁移的虚拟机，而导致无法提高云数据中心的系统运行稳定性以及服务质量的技术问题。
6.根据本发明实施例的第一方面，提供了一种云数据中心的虚拟机迁移方法，所述方法包括：根据数据中心的各个服务器的状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；若所述多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据所述第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定所述第一服务器对应的预估能耗；根据预先构建的能耗模型确定所述第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；根据所述预估能耗、所述迁移能耗将所述虚拟机迁移至第二服务器，其中，所述第二服务器位于所述多个服务器集合中的第二服务器集合中。
7.进一步地，所述根据数据中心的各个服务器的状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合，包括：每隔预设周期采集所述各个服务器的状态信息；通过预先训练完成的分类模型，根据所述状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到所述多个服务器集合。
8.进一步地，所述若所述多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据所述第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定所述第一服务器对应的预估能耗，包括：若所述第一服务器集合不为空，根据所述第一服务器的硬件占用率以及权重系数进行加权求和，以确定所述预估能耗。
9.进一步地，所述根据预先构建的能耗模型确定所述第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗，包括：根据所述虚拟机迁移过程中的无线传输能耗、边缘计算节点能耗、传输能耗以及数据中心能耗，确定所述迁移能耗。
10.进一步地，所述根据所述预估能耗、所述迁移能耗将所述虚拟机迁移至第二服务器，包括：获取所述第二服务器集合中的各个服务器的负载信息；根据所述各个服务器的负载信息、所述预估能耗以及所述迁移能耗，确定所述第二服务器；将所述虚拟机迁移至所述第二服务器。
11.根据本发明实施例的第二方面，还提供了一种云数据中心的虚拟机迁移装置，所述装置包括：分类模块，用于根据数据中心的各个服务器的状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；第一确定模块，用于若所述多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据所述第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定所述第一服务器对应的预估能耗；第二确定模块，用于根据预先构建的能耗模型确定所述第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；迁移模块，用于根据所述预估能耗、所述迁移能耗将所述虚拟机迁移至第二服务器，其中，所述第二服务器位于所述多个服务器集合中的第二服务器集合中。
12.进一步地，所述分类模块包括：采集单元，用于每隔预设周期采集所述各个服务器的状态信息；分类单元，用于通过预先训练完成的分类模型，根据所述状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到所述多个服务器集合。
13.进一步地，所述第一确定模块包括：第一确定单元，用于若所述第一服务器集合不为空，根据所述第一服务器的硬件占用率以及权重系数进行加权求和，以确定所述预估能耗。
14.进一步地，所述第二确定模块包括：第二确定单元，用于根据所述虚拟机迁移过程中的无线传输能耗、边缘计算节点能耗、传输能耗以及数据中心能耗，确定所述迁移能耗。
15.进一步地，所述迁移模块包括：获取单元，用于获取所述第二服务器集合中的各个服务器的负载信息；第二确定单元，用于根据所述各个服务器的负载信息、所述预估能耗以及所述迁移能耗，确定所述第二服务器；迁移单元，用于将所述虚拟机迁移至所述第二服务器。
16.根据本发明实施例的第三方面，还提供了一种电子设备，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如上第一方面所述的云数据中心的虚拟机迁移方法的步骤。
17.根据本发明实施例的第四方面，还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上第一方面所述的云数据中心的虚拟机迁移方法的步骤。
18.在本发明实施例中，根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；若多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定第一服务器对应的预估能耗；根据预先构建的能耗模型确定第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；根据预估能耗、迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，其中，第二服务器位于多个服务器集合中的第二服务器集合中。本发明根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，对第一服务器集中的服务
器进行虚拟机迁移，然后根据第一服务器对应的预估能耗以及迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，优化虚拟机迁移后的第二服务器的负载均衡，同时降低第一服务器的虚拟机承载数量。进而解决了由于现有技术中无法准确选择出要进行迁移的虚拟机，而导致无法提高云数据中心的系统运行稳定性以及服务质量的技术问题。
附图说明
19.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
20.图1是根据本发明实施例的一种可选的云数据中心的虚拟机迁移方法的流程示意图；
21.图2是根据本发明实施例的另一种可选的云数据中心的虚拟机迁移装置的框架示意图。
具体实施方式
22.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
23.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
24.实施例1
25.根据本发明实施例，提供了一种云数据中心的虚拟机迁移方法，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
26.s102，根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；
27.s104，若多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定第一服务器对应的预估能耗；
28.s106，根据预先构建的能耗模型确定第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；
29.s108，根据预估能耗、迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，其中，第二服务器位于多个服务器集合中的第二服务器集合中。
30.在本实施例中，服务器用于提供云计算的硬件设备，数据中心为用于托管以及维护服务器的机房场所，在数据中心中，包括多个服务器。
31.服务器的状态信息包括但不限于休眠、运行、调度以及异常等状态信息。本实施例中，根据数据中心中各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合。
32.本实施例中，每个服务器集合对应一种分类，例如运行状态良好的服务器集合、故障服务器集合、超负荷/忙碌服务器集合、空闲服务器集合等。
33.本实施例中，第一服务器集合为需要进行虚拟机迁移的服务器结合，需要将第一服务器集合中服务器的虚拟机迁移至其他服务器集合的服务器中。
34.在本实施例中，根据第一服务器集合中的第一服务器的硬件参数进行能耗预估，以得到预估能耗。在实际的应用场景中，可以根据每台服务器的硬件参数来对服务器的能耗进行预估，例如根据服务器的cpu、风扇、内存以及硬盘等来预估服务器的能耗。
35.然后，为了使虚拟机迁移过程中的能耗更加精确，本实施例中，通过预先构建能耗模型确定第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗。例如虚拟机迁移过程中的数据传输能耗、数据中心能耗等。
36.最后，采用虚拟同步发动机vsg算法根据第二服务器集合中各个服务器的状态信息、预估能耗以及迁移能耗，来确定第二服务器集合中的第二服务器，将虚拟机迁移至第二服务器。
37.具体地，在本实施例中，如表1所示，可以将服务器分为4个类别，分别为a类、b类、c类以及d类。
38.表1
39.本实施例中三种需要迁移的情况：
[0040][0041]
(1)在数据中心中，a类服务器、b类服务器都存在。
[0042]
(2)在数据中心中，b类服务器、d类服务器都存在
[0043]
(3)在数据中心中，a类服务器、b类服务器、d类服务器都存在。
[0044]
在本实施例中，数据中心的服务器每隔一段预设时间间隔进行一次性能检测，一旦温度过高、利用率过高或利用率过低，就要向数据中心监控机器发送需要移虚拟机的信号。而监控机一旦收到需要对虚拟机进行调整的信号超过某个值，就启动vsg算法进行虚拟机迁移。
[0045]
经过vsg算法的算法决策后的虚拟机迁移，数据中心将渐渐将所有虚拟机聚集，虚拟机迁移的终止条件如下。
[0046]
(1)数据中心服务器均为c类
[0047]
(2)数据中心服务器均为b类。
[0048]
(3)数据中心服务器只有a类和c类。
[0049]
(4)数据中心服务器只有b类和c类
[0050]
(5)数据中心服务器只有d类。
[0051]
需要说明的是，在本发明实施例中，根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；若多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定第一服务器对应的预估能耗；根据预先构建的能耗模型确定第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；根据预估能耗、迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，其中，第二服务器位于多个服务器集合中的第二服务器集合中。本发明根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，对第一服务器集中的服务器进行虚拟机迁移，然后根据第一服务器对应的预估能耗以及迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，优化虚拟机迁移后的第二服务器的负载均衡，同时降低第一服务器的虚拟机承载数量。进而解决了由于现有技术中无法准确选择出要进行迁移的虚拟机，而导致无法提高云数据中心的系统运行稳定性以及服务质量的技术问题。
[0052]
可选地，在本实施例中，根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合，包括但不限于：每隔预设周期采集各个服务器的状态信息；通过预先训练完成的分类模型，根据状态信息对各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合。
[0053]
具体地，在本实施例中，通过数据中心的监控机每隔预设周期采集各个服务器的状态信息，服务器的状态信息包括但不限于服务器的温度、利用率、虚拟机数量等信息。
[0054]
在具体地应用场景中，采用k最近邻分类法构建分类模型结合数据中心资产虚拟机迁移数据休眠、运行、调度及异常状态对服务器进行权重分类，得出多个服务器集合。
[0055]
可选地，在本实施例中，若多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定第一服务器对应的预估能耗，包括但不限于：若第一服务器集合不为空，根据第一服务器的硬件占用率以及权重系数进行加权求和，以确定预估能耗。
[0056]
在具体的应用场景中，为了对cpu、内存等资源进行整合，确定第一服务器的预估能耗。例如对第一服务器中cpu占用率乘以权重系数、内存占用率乘以权重系数，进行求和，以确定第一服务器的预估能耗。
[0057]
可选地，在本实施例中，根据预先构建的能耗模型确定第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗，包括但不限于：根据虚拟机迁移过程中的无线传输能耗、边缘计算节点能耗、传输能耗以及数据中心能耗，确定迁移能耗。
[0058]
具体地，构建能耗模型针对vsg算法对云数据中心迁移过程中虚拟机迁移机制各环节能耗无法计算的问题进行算法修复，从而使vsg算法对云数据中心能耗更接近于真实。
[0059]
能耗模型的公式如下所示：
[0060][0061]
其中，wk、w
n+1
分别表示边缘计算节点、云数据中心服务器端的能耗权重。
[0062]
1)无线传输能耗
[0063][0064]
2)边缘计算节点能耗
[0065][0066]
3)广域网的传输能耗
[0067][0068]
4)云数据中心能耗
[0069][0070]
其中，pw、p1分别表示为无线链路、广域网链路传输单位比特数据所消耗的能量(j/bit)。ηe、ηc是边缘节点、云数据中心服务器单位cpu转数的能耗因子(j/cpu cycle)。需要说明的是，这些参数均为常数，仅与用户设备和服务器的硬件设备有关，可以根据实际经验进行设置。
[0071]
可选地，在本实施例中，根据预估能耗、迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，包括但不限于：获取第二服务器集合中的各个服务器的负载信息；根据各个服务器的负载信息、预估能耗以及迁移能耗，确定第二服务器；将虚拟机迁移至第二服务器。
[0072]
具体地，数据中心的服务器每隔一段预设时间间隔进行一次性能检测，一旦温度过高、利用率过高或利用率过低，就要向数据中心监控机器发送需要移虚拟机的信号。而监控机一旦收到需要对虚拟机进行调整的信号超过某个值，就启动vsg算法进行虚拟机迁移。
[0073]
在本实施例中，vsg算法基于数据中心的各个服务器的负载信息、第一服务器的预估能耗以及迁移能耗来确定第二服务器，进而将第一服务器中的虚拟机迁移至第二服务器。
[0074]
通过本发明实施例，根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；若多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定第一服务器对应的预估能耗；根据预先构建的能耗模型确定第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；根据预估能耗、迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，其中，第二服务器位于多个服务器集合中的第二服务器集合中。本发明根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，对第一服务器集中的服务器进行虚拟机迁移，然后根据第一服务器对应的预估能耗以及迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，优化虚拟机迁移后的第二服务器的负载均衡，同时降低第一服务器的虚拟机承载数量。进而解决了由于现有技术中无法准确选择出要进行迁移的虚拟机，而导致无法提
高云数据中心的系统运行稳定性以及服务质量的技术问题。
[0075]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
[0076]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0077]
实施例2
[0078]
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述云数据中心的虚拟机迁移方法的云数据中心的虚拟机迁移装置，如图2所示，该装置包括：
[0079]
分类模块20，用于根据数据中心的各个服务器的状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；
[0080]
第一确定模块22，用于若所述多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据所述第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定所述第一服务器对应的预估能耗；
[0081]
第二确定模块24，用于根据预先构建的能耗模型确定所述第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；
[0082]
迁移模块26，用于根据所述预估能耗、所述迁移能耗将所述虚拟机迁移至第二服务器，其中，所述第二服务器位于所述多个服务器集合中的第二服务器集合中。
[0083]
可选地，在本实施例中，所述分类模块20包括：
[0084]
采集单元，用于每隔预设周期采集所述各个服务器的状态信息；
[0085]
分类单元，用于通过预先训练完成的分类模型，根据所述状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到所述多个服务器集合。
[0086]
可选地，在本实施例中，所述第一确定模块22包括：
[0087]
第一确定单元，用于若所述第一服务器集合不为空，根据所述第一服务器的硬件占用率以及权重系数进行加权求和，以确定所述预估能耗。
[0088]
可选地，在本实施例中，所述第二确定模块24包括：
[0089]
第二确定单元，用于根据所述虚拟机迁移过程中的无线传输能耗、边缘计算节点能耗、传输能耗以及数据中心能耗，确定所述迁移能耗。
[0090]
可选地，在本实施例中，所述迁移模块26包括：
[0091]
获取单元，用于获取所述第二服务器集合中的各个服务器的负载信息；
[0092]
第二确定单元，用于根据所述各个服务器的负载信息、所述预估能耗以及所述迁移能耗，确定所述第二服务器；
[0093]
迁移单元，用于将所述虚拟机迁移至所述第二服务器。
[0094]
通过本实施例，根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，
以得到多个服务器集合；若多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定第一服务器对应的预估能耗；根据预先构建的能耗模型确定第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；根据预估能耗、迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，其中，第二服务器位于多个服务器集合中的第二服务器集合中。本发明根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，对第一服务器集中的服务器进行虚拟机迁移，然后根据第一服务器对应的预估能耗以及迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，优化虚拟机迁移后的第二服务器的负载均衡，同时降低第一服务器的虚拟机承载数量。进而解决了由于现有技术中无法准确选择出要进行迁移的虚拟机，而导致无法提高云数据中心的系统运行稳定性以及服务质量的技术问题。
[0095]
实施例3
[0096]
根据本发明实施例，还提供了一种电子设备，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如上所述的云数据中心的虚拟机迁移方法的步骤。
[0097]
可选地，在本实施例中，存储器被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
[0098]
s1，根据数据中心的各个服务器的状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；
[0099]
s2，若所述多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据所述第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定所述第一服务器对应的预估能耗；
[0100]
s3，根据预先构建的能耗模型确定所述第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；
[0101]
s4，根据所述预估能耗、所述迁移能耗将所述虚拟机迁移至第二服务器，其中，所述第二服务器位于所述多个服务器集合中的第二服务器集合中。
[0102]
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例1中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
[0103]
实施例4
[0104]
本发明的实施例还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的云数据中心的虚拟机迁移方法的步骤。
[0105]
可选地，在本实施例中，可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
[0106]
s1，根据数据中心的各个服务器的状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；
[0107]
s2，若所述多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据所述第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定所述第一服务器对应的预估能耗；
[0108]
s3，根据预先构建的能耗模型确定所述第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；
[0109]
s4，根据所述预估能耗、所述迁移能耗将所述虚拟机迁移至第二服务器，其中，所述第二服务器位于所述多个服务器集合中的第二服务器集合中。
[0110]
可选地，可读存储介质还被设置为存储用于执行上述实施例1中的方法中所包括
的步骤的程序代码，本实施例中对此不再赘述。
[0111]
可选地，在本实施例中，上述可读存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0112]
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例1中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
[0113]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0114]
上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
[0115]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0116]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0117]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0118]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0119]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种云数据中心的虚拟机迁移方法，其特征在于，所述方法包括：根据数据中心的各个服务器的状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；若所述多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据所述第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定所述第一服务器对应的预估能耗；根据预先构建的能耗模型确定所述第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；根据所述预估能耗、所述迁移能耗将所述虚拟机迁移至第二服务器，其中，所述第二服务器位于所述多个服务器集合中的第二服务器集合中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据数据中心的各个服务器的状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合，包括：每隔预设周期采集所述各个服务器的状态信息；通过预先训练完成的分类模型，根据所述状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到所述多个服务器集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据所述第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定所述第一服务器对应的预估能耗，包括：若所述第一服务器集合不为空，根据所述第一服务器的硬件占用率以及权重系数进行加权求和，以确定所述预估能耗。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先构建的能耗模型确定所述第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗，包括：根据所述虚拟机迁移过程中的无线传输能耗、边缘计算节点能耗、传输能耗以及数据中心能耗，确定所述迁移能耗。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预估能耗、所述迁移能耗将所述虚拟机迁移至第二服务器，包括：获取所述第二服务器集合中的各个服务器的负载信息；根据所述各个服务器的负载信息、所述预估能耗以及所述迁移能耗，确定所述第二服务器；将所述虚拟机迁移至所述第二服务器。6.一种云数据中心的虚拟机迁移装置，其特征在于，所述装置包括：分类模块，用于根据数据中心的各个服务器的状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；第一确定模块，用于若所述多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据所述第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定所述第一服务器对应的预估能耗；第二确定模块，用于根据预先构建的能耗模型确定所述第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；迁移模块，用于根据所述预估能耗、所述迁移能耗将所述虚拟机迁移至第二服务器，其中，所述第二服务器位于所述多个服务器集合中的第二服务器集合中。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分类模块包括：采集单元，用于每隔预设周期采集所述各个服务器的状态信息；
分类单元，用于通过预先训练完成的分类模型，根据所述状态信息对所述各个服务器进行分类，以得到所述多个服务器集合。8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：第一确定单元，用于若所述第一服务器集合不为空，根据所述第一服务器的硬件占用率以及权重系数进行加权求和，以确定所述预估能耗。9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块包括：第二确定单元，用于根据所述虚拟机迁移过程中的无线传输能耗、边缘计算节点能耗、传输能耗以及数据中心能耗，确定所述迁移能耗。10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述迁移模块包括：获取单元，用于获取所述第二服务器集合中的各个服务器的负载信息；第二确定单元，用于根据所述各个服务器的负载信息、所述预估能耗以及所述迁移能耗，确定所述第二服务器；迁移单元，用于将所述虚拟机迁移至所述第二服务器。11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-5所述的云数据中心的虚拟机迁移方法的步骤。12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-5所述的云数据中心的虚拟机迁移方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种云数据中心的虚拟机迁移方法及装置。其中，该方法包括：根据数据中心的各个服务器的状态信息对各个服务器进行分类，以得到多个服务器集合；若多个服务器集合中的第一服务器集合不为空，则根据第一服务器集合中第一服务器的硬件参数确定第一服务器对应的预估能耗；根据预先构建的能耗模型确定第一服务器中虚拟机迁移过程中的迁移能耗；根据预估能耗、迁移能耗将虚拟机迁移至第二服务器，其中，第二服务器位于多个服务器集合中的第二服务器集合中。本发明解决了由于现有技术中无法准确选择出要进行迁移的虚拟机，而导致无法提高云数据中心的系统运行稳定性以及服务质量的技术问题。务质量的技术问题。务质量的技术问题。


技术研发人员：王琦
受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司
技术研发日：2022.12.30
技术公布日：2023/7/20