CN113742009B - 桌面云环境资源调度方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种桌面云环境资源调度方法、装置、设备及存储介质，通过获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度，能够根据当前用户的行为数据进行服务器资源的动态分配，在资源共享的情况下实现资源的最优化配置，最大程度的保障虚拟桌面服务的用户体验，减少不必要的资源浪费，提升用户的整体体验。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种桌面云环境资源调度方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
传统的个人计算机(Personal Computer，PC)桌面部署方案造成了大量的计算机硬件资源浪费，同时大大增加了企业办公系统的管理与维护成本；随着云计算与虚拟化技术的高速发展，桌面虚拟化技术应运而生；在桌面虚拟化环境中，所有的应用程序以及操作系统代码都运行在远程数据中心的虚拟服务器上，终端用户使用瘦客户端设备实现远程访问，瘦客户端设备仅具有用于图像渲染以及网络通信的基本处理能力，用来处理虚拟桌面的显示以及鼠标键盘操作；相比于传统的PC桌面，基于桌面虚拟化技术的云桌面不仅减少了企业的维护和操作成本，也提高了计算机硬件资源的利用率。
然而，在实际生产环境中，桌面云的推广仍然受到一定程度的限制，其中最主要的两个因素：a.用户体验；b.服务器成本；为了降低服务器成本，桌面云服务提供商通常会对物理服务器资源，如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)实行超配策略，即系统中预先分配给虚拟桌面用户的资源总和会超过服务器真实可用的物理资源总和；因此，当桌面云环境中的整体负载较高时，部分虚拟桌面用户会共享其所分配的物理服务器资源，这种共享带来的资源竞争最终会导致虚拟桌面服务的体验下降。
现有方案中，为了针对资源竞争导致的体验问题，解决方案可以是增加服务器硬件资源，减少资源竞争；但这种方案存在以下缺点：增加服务器硬件资源提高了桌面云的使用成本，不利于推广，且由于负载的峰谷性特征，造成了负载低谷时的资源浪费；另一种方案是关闭部分虚拟机或者要求用户关闭部分应用，减少资源开销；但这种方案存在以下缺点：关闭虚拟机或部分应用势必导致虚拟机内部的业务中断，影响办公体验，当用户数太多时，还会增加管理及沟通的成本。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种桌面云环境资源调度方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中服务器成本的降低会造成虚拟桌面服务的用户体验下降，而增加硬件资源会提高使用成本造成资源浪费的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种桌面云环境资源调度方法，所述桌面云环境资源调度方法包括以下步骤：
获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；
根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；
根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度。
优选地，所述获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据，包括：
获取桌面云服务器上正在运行的虚拟机进程标识符；
根据所述虚拟机进程标识符确定正在运行的各虚拟机；
按照预设时间间隔采集各虚拟机的用户行为数据。
优选地，所述按照预设时间间隔采集各虚拟机的用户行为数据包括：
根据预设时间间隔采集各虚拟机的鼠标操作事件数据、键盘操作事件数据和资源利用率；
将所述鼠标操作事件数据、所述键盘操作事件数据和所述资源利用率作为各虚拟机的用户行为数据。
优选地，所述根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型，包括：
将各用户行为数据与预设场景参数进行匹配，并根据匹配结果确定各虚拟机对应的应用场景类型。
优选地，所述将各用户行为数据与预设场景参数进行匹配，并根据匹配结果确定各虚拟机对应的应用场景类型，包括：
将各用户行为数据与预设交互行为场景阈值、预设非交互行为场景阈值及空闲态场景阈值进行匹配，并生成匹配结果；
根据所述匹配结果确定各虚拟机对应于交互式行为场景、非交互式行为场景或空闲态场景。
优选地，所述根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度，包括：
若当前应用场景类型为交互式行为场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为交互式行为调度策略，并通过交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源；
若当前语义采集类型为非交互式行为场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为非交互式行为调度策略；
若当前语义采集类型为空闲态场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为空闲态调度策略，并通过空闲态场景调度当前虚拟机的桌面云资源。
优选地，所述通过交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
减少当前虚拟机的CPU时间片及提高唤醒线程的调度优先级；
所述通过非交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
调整当前虚拟机的不同资源类型的各桌面云资源的分配优先级及分配额度；
所述通过空闲态场景调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
降低当前虚拟机的资源分配优先级及回收部分资源。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种桌面云环境资源调度设备，所述桌面云环境资源调度设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的桌面云环境资源调度程序，所述桌面云环境资源调度程序配置为实现如上文所述的桌面云环境资源调度方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有桌面云环境资源调度程序，所述桌面云环境资源调度程序被处理器执行时实现如上文所述的桌面云环境资源调度方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种桌面云环境资源调度装置，所述桌面云环境资源调度装置包括：
数据获取模块，用于获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；
分析模块，用于根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；
调度模块，用于根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度。
本发明提出的桌面云环境资源调度方法，通过获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度，能够根据当前用户的行为数据进行服务器资源的动态分配，在资源共享的情况下实现资源的最优化配置，最大程度的保障虚拟桌面服务的用户体验，减少不必要的资源浪费，提升用户的整体体验。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的桌面云环境资源调度设备结构示意图；
图2为本发明桌面云环境资源调度方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明桌面云环境资源调度方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明桌面云环境资源调度方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明桌面云环境资源调度装置第一实施例的功能模块图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的解决方案主要是：本发明通过获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度，能够根据当前用户的行为数据进行服务器资源的动态分配，在资源共享的情况下实现资源的最优化配置，最大程度的保障虚拟桌面服务的用户体验，减少不必要的资源浪费，提升用户的整体体验，解决了现有技术中服务器成本的降低会造成虚拟桌面服务的用户体验下降，而增加硬件资源会提高使用成本造成资源浪费的技术问题。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的桌面云环境资源调度设备结构示意图。
如图1所示，该桌面云环境资源调度设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的存储器(Non-volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的桌面云环境资源调度设备结构并不构成对该桌面云环境资源调度设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作装置、网络通信模块、用户端接口模块以及桌面云环境资源调度程序。
本发明桌面云环境资源调度设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的桌面云环境资源调度程序，并执行以下操作：
获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；
根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；
根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的桌面云环境资源调度程序，还执行以下操作：
获取桌面云服务器上正在运行的虚拟机进程标识符；
根据所述虚拟机进程标识符确定正在运行的各虚拟机；
按照预设时间间隔采集各虚拟机的用户行为数据。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的桌面云环境资源调度程序，还执行以下操作：
根据预设时间间隔采集各虚拟机的鼠标操作事件数据、键盘操作事件数据和资源利用率；
将所述鼠标操作事件数据、所述键盘操作事件数据和所述资源利用率作为各虚拟机的用户行为数据。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的桌面云环境资源调度程序，还执行以下操作：
将各用户行为数据与预设场景参数进行匹配，并根据匹配结果确定各虚拟机对应的应用场景类型。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的桌面云环境资源调度程序，还执行以下操作：
将各用户行为数据与预设交互行为场景阈值、预设非交互行为场景阈值及空闲态场景阈值进行匹配，并生成匹配结果；
根据所述匹配结果确定各虚拟机对应于交互式行为场景、非交互式行为场景或空闲态场景。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的桌面云环境资源调度程序，还执行以下操作：
若当前应用场景类型为交互式行为场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为交互式行为调度策略，并通过交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源；
若当前语义采集类型为非交互式行为场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为非交互式行为调度策略；
若当前语义采集类型为空闲态场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为空闲态调度策略；
并通过空闲态场景调度当前虚拟机的桌面云资源。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的桌面云环境资源调度程序，还执行以下操作：
所述通过交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
减少当前虚拟机的CPU时间片及提高唤醒线程的调度优先级；
所述通过非交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
调整当前虚拟机的不同资源类型的各桌面云资源的分配优先级及分配额度；
所述通过空闲态场景调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
降低当前虚拟机的资源分配优先级及回收部分资源。
本实施例通过上述方案，通过获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度，能够根据当前用户的行为数据进行服务器资源的动态分配，在资源共享的情况下实现资源的最优化配置，最大程度的保障虚拟桌面服务的用户体验，减少不必要的资源浪费，提升用户的整体体验。
基于上述硬件结构，提出本发明桌面云环境资源调度方法实施例。
参照图2，图2为本发明桌面云环境资源调度方法第一实施例的流程示意图。
在第一实施例中，所述桌面云环境资源调度方法包括以下步骤：
步骤S10、获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据。
需要说明的是，所述桌面云服务器为用于运行桌面虚拟化的服务器，所述虚拟机为在桌面云服务器上运行的虚拟机，所述虚拟机的个数一般为多个，构成对应的虚拟机层，从而完成CPU虚拟化、内存虚拟化和接口虚拟化等，进行资源管理与调度；通过所述虚拟机可以获得对应各虚拟机的用户行为数据，所述用户行为数据一般为交互式应用产生的行为数据，也可以是非交互式应用产生的行为数据。
步骤S20、根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型。
可以理解的是，不同的用户行为数据会对应各虚拟机中不同的应用场景类型，通过对所述用户行为数据的分析，可以根据分析结果确定各虚拟机对应的应用场景类型。
步骤S30、根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度。
应当理解的是，不同的应用场景会对应虚拟机的不同桌面云资源，一般的桌面云资源是对物理服务器资源例如CPU和内存等，不同的应用场景会对应不同程度的桌面云资源分配，即根据所述用于采集类型可以调度对应程度的桌面云资源。
本实施例通过上述方案，通过获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度，能够根据当前用户的行为数据进行服务器资源的动态分配，在资源共享的情况下实现资源的最优化配置，最大程度的保障虚拟桌面服务的用户体验，减少不必要的资源浪费，提升用户的整体体验。
进一步地，图3为本发明桌面云环境资源调度方法第二实施例的流程示意图，如图3所示，基于第一实施例提出本发明桌面云环境资源调度方法第二实施例，在本实施例中，所述步骤S10包括以下步骤：
步骤S11、获取桌面云服务器上正在运行的虚拟机进程标识符。
需要说明的是，所述虚拟机进程标识符(Process Identification，PID)为虚拟机上的进程标识符，所述进程标识符为在虚拟机中运行的进程对应的起标识作用的标识符。
步骤S12、根据所述虚拟机进程标识符确定正在运行的各虚拟机。
可以理解的是，通过所述虚拟机进程标识符可以确定虚拟机中不同进程的运行状态，进而根据不同进程的运行状态排除空闲的虚拟机，进而确定正在运行的虚拟机。
步骤S13、按照预设时间间隔采集各虚拟机的用户行为数据。
应当理解的是，所述预设时间间隔为预先设置的时间段，通过预设时间间隔可以采集到对应时间段的虚拟机的用户行为数据，即正在运行的虚拟机的用户行为数据。
进一步地，所述步骤S13具体包括以下步骤：
根据预设时间间隔采集各虚拟机的鼠标操作事件数据、键盘操作事件数据和资源利用率；
将所述鼠标操作事件数据、所述键盘操作事件数据和所述资源利用率作为各虚拟机的用户行为数据。
需要说明的是，所述用户行为数据可以包括鼠标操作事件数据、键盘操作事件数据和资源利用率，当然也可以包括其他类型的数据，本实施例对此不加以限制；所述资源利用率可以包括CPU利用率、IO访问量、内存利用率和网络带宽占用等。
本实施例通过上述方案，通过获取桌面云服务器上正在运行的虚拟机进程标识符；根据所述虚拟机进程标识符确定正在运行的各虚拟机；按照预设时间间隔采集各虚拟机的用户行为数据，能够根据当前用户的行为数据进行服务器资源的动态分配，在资源共享的情况下实现资源的最优化配置，最大程度的保障虚拟桌面服务的用户体验，减少不必要的资源浪费，提升用户的整体体验。
进一步地，图4为本发明桌面云环境资源调度方法第三实施例的流程示意图，如图4所示，基于第二实施例提出本发明桌面云环境资源调度方法第三实施例，在本实施例中，所述步骤S20具体包括以下步骤：
步骤S21、将各用户行为数据与预设场景参数进行匹配，并根据匹配结果确定各虚拟机对应的应用场景类型。
可以理解的是，所述预设场景参数为预先设置的不同场景对应的特征参数，通过将各用户行为数据与所述预设场景参数进行匹配，能够生成对应的匹配结果，进而根据所述匹配结果可以确定各虚拟机对应的应用场景类型。
进一步地，所述步骤S21具体包括以下步骤：
将各用户行为数据与预设交互行为场景阈值、预设非交互行为场景阈值及空闲态场景阈值进行匹配，并生成匹配结果；
根据所述匹配结果确定各虚拟机对应于交互式行为场景、非交互式行为场景或空闲态场景。
需要说明的是，不同场景下的用户行为数据进行分析，可以获得不同应用场景中用户行为数据的对应阈值，所述预设场景参数可以包括预设交互行为场景阈值、预设非交互行为场景阈值及空闲态场景阈值，当然也可以包括其他参数，本实施例对此不加以限制，通过各用户数据与所述预设交互行为场景阈值、预设非交互行为场景阈值及空闲态场景阈值分别匹配，可以生成对应的匹配结果，进而可以根据不同的匹配结果确定各虚拟机对应的交互式行为场景、非交互式行为场景或空闲态场景，所述应用场景类型除了包括交互式行为场景、非交互式行为场景或空闲态场景外，还可以包括其他类型的场景，本实施例对此不加以限制。
进一步地，所述步骤S30具体包括以下步骤：
若当前应用场景类型为交互式行为场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为交互式行为调度策略，并通过交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源；
若当前语义采集类型为非交互式行为场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为非交互式行为调度策略；
若当前语义采集类型为空闲态场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为空闲态调度策略，并通过空闲态场景调度当前虚拟机的桌面云资源。
需要说明的是，不同的应用场景类型会对应有不同的对当前桌面云环境的资源调度策略，在当前应用场景类型为交互式行为场景时对应的是交互式行为调度策略，在当前语义采集类型为非交互式行为场景时对应的是非交互式行为调度策略，在当前语义采集类型为空闲态场景时对应的是空闲态调度策略，不同的调度策略会对应调度不同的当前虚拟机的桌面云资源。
进一步地，所述步骤通过交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
减少当前虚拟机的CPU时间片及提高唤醒线程的调度优先级；
所述通过非交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
调整当前虚拟机的不同资源类型的各桌面云资源的分配优先级及分配额度；
所述通过空闲态场景调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
降低当前虚拟机的资源分配优先级及回收部分资源。
应当理解的是，在所述当前桌面云环境资源调度策略为交互式行为调度策略时，可以减少当前虚拟机的CPU时间片及提高唤醒线程的调度优先级，即通过减少该虚拟机的CPU时间片以及提高唤醒线程的调度优先级来优化该场景的用户体验；在所述当前桌面云环境资源调度策略为非交互式行为调度策略时，可以调整当前虚拟机的不同资源类型的各桌面云资源的分配优先级及分配额度；在所述当前桌面云环境资源调度策略为空闲态调度策略时，可以降低当前虚拟机的资源分配优先级及回收部分资源，当然除了上述对当前虚拟机的桌面云资源的调度方式外也可以是其他的调度方式，本实施例对此不加以限制。
本实施例通过上述方案，通过将各用户行为数据与预设交互行为场景阈值、预设非交互行为场景阈值及空闲态场景阈值进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果确定各虚拟机对应于交互式行为场景、非交互式行为场景或空闲态场景，能够提高系统的整体资源利用率，优化用户体验。
基于上述桌面云环境资源调度方法的实施例，本发明进一步提供一种桌面云环境资源调度装置。
参照图5，图5为本发明桌面云环境资源调度装置第一实施例的功能模块图。
本发明桌面云环境资源调度装置第一实施例中，该桌面云环境资源调度装置包括：
数据获取模块10，用于获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据。
需要说明的是，所述桌面云服务器为用于运行桌面虚拟化的服务器，所述虚拟机为在桌面云服务器上运行的虚拟机，所述虚拟机的个数一般为多个，构成对应的虚拟机层，从而完成CPU虚拟化、内存虚拟化和接口虚拟化等，进行资源管理与调度；通过所述虚拟机可以获得对应各虚拟机的用户行为数据，所述用户行为数据一般为交互式应用产生的行为数据，也可以是非交互式应用产生的行为数据。
分析模块20，用于根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型。
可以理解的是，不同的用户行为数据会对应各虚拟机中不同的应用场景类型，通过对所述用户行为数据的分析，可以根据分析结果确定各虚拟机对应的应用场景类型。
调度模块30，用于根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度。
应当理解的是，不同的应用场景会对应虚拟机的不同桌面云资源，一般的桌面云资源是对物理服务器资源例如CPU和内存等，不同的应用场景会对应不同程度的桌面云资源分配，即根据所述用于采集类型可以调度对应程度的桌面云资源。
其中，桌面云环境资源调度装置的各个功能模块实现的步骤可参照本发明桌面云环境资源调度方法的各个实施例，此处不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有桌面云环境资源调度程序，所述桌面云环境资源调度程序被处理器执行时实现如下操作：
获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；
根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；
根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度。
进一步地，所述桌面云环境资源调度程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取桌面云服务器上正在运行的虚拟机进程标识符；
根据所述虚拟机进程标识符确定正在运行的各虚拟机；
按照预设时间间隔采集各虚拟机的用户行为数据。
进一步地，所述桌面云环境资源调度程序被处理器执行时还实现如下操作：
根据预设时间间隔采集各虚拟机的鼠标操作事件数据、键盘操作事件数据和资源利用率；
将所述鼠标操作事件数据、所述键盘操作事件数据和所述资源利用率作为各虚拟机的用户行为数据。
进一步地，所述桌面云环境资源调度程序被处理器执行时还实现如下操作：
将各用户行为数据与预设场景参数进行匹配，并根据匹配结果确定各虚拟机对应的应用场景类型。
进一步地，所述桌面云环境资源调度程序被处理器执行时还实现如下操作：
将各用户行为数据与预设交互行为场景阈值、预设非交互行为场景阈值及空闲态场景阈值进行匹配，并生成匹配结果；
根据所述匹配结果确定各虚拟机对应于交互式行为场景、非交互式行为场景或空闲态场景。
进一步地，所述桌面云环境资源调度程序被处理器执行时还实现如下操作：
若当前应用场景类型为交互式行为场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为交互式行为调度策略，并通过交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源；
若当前语义采集类型为非交互式行为场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为非交互式行为调度策略；
若当前语义采集类型为空闲态场景，则确定当前桌面云环境资源调度策略为空闲态调度策略；
并通过空闲态场景调度当前虚拟机的桌面云资源。
进一步地，所述桌面云环境资源调度程序被处理器执行时还实现如下操作：
所述通过交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
减少当前虚拟机的CPU时间片及提高唤醒线程的调度优先级；
所述通过非交互式行为调度策略调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
调整当前虚拟机的不同资源类型的各桌面云资源的分配优先级及分配额度；
所述通过空闲态场景调度当前虚拟机的桌面云资源，包括：
降低当前虚拟机的资源分配优先级及回收部分资源。
本实施例通过上述方案，通过获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度，能够根据当前用户的行为数据进行服务器资源的动态分配，在资源共享的情况下实现资源的最优化配置，最大程度的保障虚拟桌面服务的用户体验，减少不必要的资源浪费，提升用户的整体体验。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
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。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (7)
1.一种桌面云环境资源调度方法，其特征在于，所述桌面云环境资源调度方法包括：
获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；
根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；
根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度；
所述根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型，包括：
将各用户行为数据与预设交互行为场景阈值、预设非交互行为场景阈值及空闲态场景阈值进行匹配，并生成匹配结果；
根据所述匹配结果确定各虚拟机对应于交互式行为场景、非交互式行为场景或空闲态场景；
所述根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度，包括：
若当前应用场景类型为交互式行为场景，则减少当前虚拟机的CPU时间片及提高唤醒线程的调度优先级；
若当前语义采集类型为非交互式行为场景，则调整当前虚拟机的不同资源类型的各桌面云资源的分配优先级及分配额度；
若当前语义采集类型为空闲态场景，则降低当前虚拟机的资源分配优先级及回收部分资源。
2.如权利要求1所述的桌面云环境资源调度方法，其特征在于，所述获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据，包括：
获取桌面云服务器上正在运行的虚拟机进程标识符；
根据所述虚拟机进程标识符确定正在运行的各虚拟机；
按照预设时间间隔采集各虚拟机的用户行为数据。
3.如权利要求2所述的桌面云环境资源调度方法，其特征在于，所述按照预设时间间隔采集各虚拟机的用户行为数据包括：
根据预设时间间隔采集各虚拟机的鼠标操作事件数据、键盘操作事件数据和资源利用率；
将所述鼠标操作事件数据、所述键盘操作事件数据和所述资源利用率作为各虚拟机的用户行为数据。
4.如权利要求3所述的桌面云环境资源调度方法，其特征在于，所述根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型，包括：
将各用户行为数据与预设场景参数进行匹配，并根据匹配结果确定各虚拟机对应的应用场景类型。
5.一种桌面云环境资源调度装置，其特征在于，所述桌面云环境资源调度装置包括：
数据获取模块，用于获取桌面云服务器上各虚拟机的用户行为数据；
分析模块，用于根据所述用户行为数据确定各虚拟机对应的应用场景类型；
调度模块，用于根据所述应用场景类型对与所述应用场景类型对应的虚拟机的桌面云资源进行调度；
所述调度模块具体用于，若当前应用场景类型为交互式行为场景，则减少当前虚拟机的CPU时间片及提高唤醒线程的调度优先级；若当前语义采集类型为非交互式行为场景，则调整当前虚拟机的不同资源类型的各桌面云资源的分配优先级及分配额度；若当前语义采集类型为空闲态场景，则降低当前虚拟机的资源分配优先级及回收部分资源；
所述分析模块，还用于将各用户行为数据与预设交互行为场景阈值、预设非交互行为场景阈值及空闲态场景阈值进行匹配，并生成匹配结果；根据所述匹配结果确定各虚拟机对应于交互式行为场景、非交互式行为场景或空闲态场景。
6.一种桌面云环境资源调度设备，其特征在于，所述桌面云环境资源调度设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的桌面云环境资源调度程序，所述桌面云环境资源调度程序配置为实现如权利要求1-4中任一项所述的桌面云环境资源调度方法的步骤。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有桌面云环境资源调度程序，所述桌面云环境资源调度程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的桌面云环境资源调度方法的步骤。
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