CN115242637B - 远程桌面网关的调配方法、计算机装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种远程桌面网关的调配方法、计算机装置及存储介质，其中，所述方法包括：获取远程桌面网关RDGW中虚拟机VM的应用数据，所述应用数据包括历史数据和实时数据；利用所述历史数据训练神经网络，获得目标分类模型；将所述实时数据输入所述目标分类模型，获得所述实时数据的分类结果；基于所述分类结果，将所述VM调配给指定的RDGW；及基于所述实时数据，新增RDGW或回收RDGW。本申请可以辅助对资源的弹性伸缩调配，在满足资源需求的同时节省资源。

Description

远程桌面网关的调配方法、计算机装置及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种远程桌面网关的调配方法、计算机装置及存储介质。
背景技术
在虚拟化技术的使用过程中，通常会出现远程桌面网关资源不足或资源过剩的问题。如何确保远程桌面网关资源中随时都有合适的数量，以处理目前的流量需求，以及如何即时发现并解决远程桌面网关资源的浪费现象，是计算机技术领域面临的一个问题。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种远程桌面网关的调配方法、计算机装置及存储介质，能够实现对资源的弹性伸缩调配，在满足资源需求的同时节省资源。
所述远程桌面网关的调配方法包括：获取远程桌面网关中虚拟机的应用数据，所述应用数据包括历史数据和实时数据；利用所述历史数据训练神经网络，获得目标分类模型；将所述实时数据输入所述目标分类模型，获得所述实时数据的分类结果；基于所述分类结果，将所述虚拟机调配给指定的远程桌面网关；及基于所述实时数据，新增远程桌面网关或回收已有的远程桌面网关。
可选地，所述方法还包括：监控所述虚拟机，获得所述应用数据；及将所述应用数据保存在预设的数据库中。
可选地，所述历史数据包括：登入所述虚拟机的用户的身份标识号ID、用户登入所述虚拟机的时间b1、用户登出所述虚拟机的时间e1；所述实时数据包括所述虚拟机的使用状态，所述虚拟机的使用状态包括未使用的状态、已被登入的状态和正被执行登入操作中的状态；当所述虚拟机的使用状态为所述已被登入的状态或所述正被执行登入操作中的状态时，所述实时数据还包括对所述虚拟机执行登入操作的用户的ID、该用户对所述虚拟机执行登入操作的时间b2。
可选地，所述方法还包括：从所述数据库中获取所述历史数据作为训练样本，训练所述神经网络获得分类模型；及对所述分类模型进行至少一次迭代更新，直至所述分类模型符合预设的要求，获得所述目标分类模型。
可选地，所述对所述分类模型进行至少一次迭代更新包括：判断上一次迭代更新后的分类模型是否符合所述预设的要求；当所述上一次迭代更新后的分类模型符合所述预设的要求时，将所述上一次迭代更新后的分类模型作为所述目标分类模型；当所述上一次迭代更新后的分类模型不符合所述预设的要求时，从所述数据库中获取更新后的历史数据作为训练样本，在所述上一次迭代更新后的分类模型的基础上继续训练所述神经网络，获得当前更新的分类模型，对所述当前更新的分类模型进行下一次迭代更新。
可选地，所述将所述实时数据输入所述目标分类模型，获得所述实时数据的分类结果包括：当所述实时数据指示所述虚拟机的状态为正被执行登入操作中的状态时，将对所述虚拟机执行登入操作的用户的ID以及该用户对所述虚拟机执行登入操作的时间b2输入所述目标分类模型；利用所述目标分类模型，预测所述用户登出所述虚拟机的时间e2；将所述时间e2与预设数量的时间段中的每一个时间段的范围进行比对，将处于同一时间段内的所述e2对应的用户的ID归为一类，共获得所述预设数量的分类结果。
可选地，所述基于所述分类结果，将所述虚拟机调配给指定的远程桌面网关包括：将属于同一类的所述用户的ID正在执行登入操作的虚拟机，调配给所述指定的远程桌面网关。
可选地，所述基于所述实时数据，新增远程桌面网关或回收已有的远程桌面网关包括：分析所述实时数据；当确定已有的远程桌面网关的内存平均使用率都超出预设的阈值时，发出新增警示并新增一个或多个远程桌面网关；或当确定任一已有的远程桌面网关中的所有虚拟机的使用状态都为未使用的状态时，发出回收警示并对所述任一已有的远程桌面网关进行回收。
所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现所述远程桌面网关的调配方法。
所述计算机装置包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被所述至少一个处理器执行时实现所述远程桌面网关的调配方法。
相较于现有技术，所述远程桌面网关的调配方法、计算机装置及存储介质，能够实现对资源的弹性伸缩调配，在满足资源需求的同时节省资源。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本申请较佳实施例的远程桌面网关的调配方法的应用环境图。
图2是本申请较佳实施例的远程桌面网关的调配方法的流程图。
图3是本申请较佳实施例的远程桌面网关的调配方法的应用示意图。
图4是本申请较佳实施例的计算机装置的架构图。
主要元件符号说明
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本申请。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本申请进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。
图1是本申请较佳实施例的远程桌面网关的调配方法的应用环境图。如图1所示，为虚拟机(Virtual Machine，VM)与远程桌面网关(Remote Desktop Gateway，RDGW)之间的连接关系，下文将结合图2所示的方法流程图进行详细描述。
参阅图2所示，为本申请较佳实施例的远程桌面网关的调配方法的流程图。
在本实施例中，所述远程桌面网关的调配方法可以应用于计算机装置(例如图4所示的计算机装置3)中，对于需要进行远程桌面网关的调配的计算机装置，可以直接在计算机装置上集成本申请的方法所提供的用于远程桌面网关的调配的功能，或者以软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)的形式运行在计算机装置上。
如图2所示，所述远程桌面网关的调配方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S1、监控系统301获取远程桌面网关中虚拟机的应用数据，所述应用数据包括历史数据和实时数据。
在一个实施例中，每个所述远程桌面网关都有自己的编号，不同的RDGW拥有不同的编号，例如，RDGW1、RDGW2等；每个所述虚拟机都有自己的编号，不同的VM拥有不同的编号，例如，VM1、VM2等。
在一个实施例中，响应用户的登入操作，所述VM通过所述RDGW被登入的用户所使用，例如图1所示，一个VM被分配给一个RDGW，一个RDGW中可以包含不超过预设数量(例如，50个)的VM。
在一个实施例中，每个用户都有自己的身份标识号(Identity document，ID)，不同的用户拥有不同的ID，例如，用户A、用户B等。
在一个实施例中，例如图3所示，监控系统301监控所述VM，获得所述应用数据；及将所述应用数据保存在预设的数据库中。所述历史数据包括：登入所述VM的用户的ID、用户登入所述VM的时间b1、用户登出所述VM时间e1；所述实时数据包括所述VM的使用状态，所述VM的使用状态包括未使用的状态、已被登入的状态和正被执行登入操作中的状态，所述未使用的状态包括未被执行登录操作以及未被登入的状态，所述已被登入的状态包括已被执行登入操作且已被成功登入(验证通过，例如，用户输入的ID和密码被判定为正确)并使用的状态，所述正被执行登入操作中的状态包括用户正执行登入操作(例如，正在输入ID)且还未成功登入(例如，还未输入密码)的状态；当所述VM的使用状态为所述已被登入的状态或所述正被执行登入操作中的状态时，所述实时数据还包括对所述VM执行登入操作的用户的ID、该用户对所述VM执行登入操作的时间b2。
在一个实施例中，所述历史数据包括：历史工作日的工作时间中用户使用所述VM的数据。需要说明的是，历史非工作日(例如，周末、假期等)内的数据因不具代表性，不被记录在所述历史数据内。
步骤S2、计算机装置利用所述历史数据训练神经网络，获得目标分类模型。
在一个实施例中，例如图3所示，计算机装置从所述数据库中获取所述历史数据作为训练样本，训练所述神经网络获得分类模型；及对所述分类模型进行至少一次迭代更新，直至所述分类模型符合预设的要求，获得所述目标分类模型。所述对所述分类模型进行至少一次迭代更新包括：判断上一次迭代更新后的分类模型是否符合所述预设的要求；当所述上一次迭代更新后的分类模型符合所述预设的要求时，将所述上一次迭代更新后的分类模型作为所述目标分类模型；当所述上一次迭代更新后的分类模型不符合所述预设的要求时，从所述数据库中获取更新后的历史数据作为训练样本，在所述上一次迭代更新后的分类模型的基础上继续训练所述神经网络，获得当前更新的分类模型，对所述当前更新的分类模型进行下一次迭代更新。
在一个实施例中，所述预设的要求中包含预设数量的时间段，所述预设数量的时间段中的每个时间段可以包含预设的时间长度，所述预设数量可以包括：将工作时间按照所述预设的时间长度进行分割后的数量。例如，将从9:00至18:00的工作时间按照每20分钟为一个时间段进行分割，获得27个时间段，例如，17:00至17:20等。
在一个实施例中，所述判断上一次迭代更新后的分类模型是否符合所述预设的要求包括：将所述历史数据中任一用户登入VM的ID以及登入所述VM的时间b10，输入所述上一次迭代更新后的分类模型；获得所述任一用户登出所述VM的预测时间e20；将所述预测时间e20与所述历史数据中所述任一用户的登出所述VM的时间e10进行比较，判断所述预测时间e20与所述时间e10是否处于所述预设数量的时间段中的同一时间段的范围内，获得判断结果；当所述判断结果为是时，确定所述上一次迭代更新后的分类模型符合所述预设的要求；当所述判断结果为否时，确定所述上一次迭代更新后的分类模型不符合所述预设的要求。
步骤S3、监控系统301将所述实时数据输入所述目标分类模型，获得所述实时数据的分类结果。
在一个实施例中，例如图3所示，监控系统301将所述数据库中的所述实时数据输入所述目标分类模型，当所述实时数据指示所述VM的状态为正被执行登入操作中的状态时，计算机装置将对所述VM执行登入操作的用户的ID、该用户对所述VM执行登入操作的时间b2输入所述目标分类模型；所述目标分类模型预测所述用户登出所述VM的时间e2；目标分类模型将所述时间e2与预设数量的时间段中的每一个时间段的范围进行比对，将处于同一时间段内的所述e2对应的用户的ID归为一类，共获得所述预设数量的分类结果。例如，用户A在13:16时通过RDGW1对VM1执行登入操作，所述目标分类模型预测用户A的登出时间为17:05；在14:27时，用户C通过RDGW2对VM2执行登入操作，所述目标分类模型预测用户C的登出时间为17:15；目标分类模型确定用户A和用户C都会在时间段17:00至17:20内登出，将用户A和用户C归为一类。
步骤S4、目标分类模型基于所述分类结果，将所述虚拟机调配给指定的远程桌面网关；及调配系统302基于所述实时数据，新增远程桌面网关或回收已有的远程桌面网关。
在一个实施例中，例如图3所示，目标分类模型将属于同一类的所述用户的ID正在执行登入操作的VM，调配给所述指定的RDGW。所述指定的RDGW可以是属于同一类的所述用户的ID登入并使用的RDGW。例如，14:27时，用户A在通过RDGW1登入并使用VM1，用户C通过RDGW2对VM2执行登入操作，目标分类模型确定用户C和用户A属于同一类，将用户C正在登入执行操作的VM2分配给用户A登入并使用的RDGW1。
在一个实施例中，例如图3所示，报警系统303分析所述实时数据，所述分析包括：判断已有的RDGW的内存平均使用率是否都超出预设的阈值(例如，70％)，例如，判断已有的RDGW在预设的评判周期(例如3分钟)内内存的平均使用率是否都大于70％，已有的RDGW为RDGW1和RDGW2，RDGW1在3分钟内的内存平均使用率为80％，RDGW2在3分钟内的内存平均使用率为70％，那么已有的RDGW的内存平均使用率都超出预设的阈值70％；以及判断是否存在一已有的RDGW中的所有VM的使用状态都为未使用的状态；当确定已有的RDGW的内存平均使用率都超出预设的阈值时，向调配系统302发出新增警示，调配系统302新增一个或多个RDGW；及当确定任一已有的远程桌面网关中的所有VM的使用状态都为未使用的状态时，向调配系统302发出回收警示，调配系统302对所述任一已有的RDGM进行回收。例如，当确定已有的RDGW的内存平均使用率都超过70％时，计算机装置发出新增警示，并新增新的RDGW；当17:20时，RDGW1中的所有用户都已登出VM，计算机装置回收RDGW1。
上述图2-3详细介绍了本申请的远程桌面网关的调配方法，下面结合图4，对实现所述远程桌面网关的调配方法的硬件装置架构进行介绍。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
参阅图4所示，为本申请较佳实施例提供的计算机装置的结构示意图。在本申请较佳实施例中，所述计算机装置3包括存储器31、至少一个处理器32。本领域技术人员应该了解，图4示出的计算机装置的结构并不构成本申请实施例的限定，既可以是总线型结构，也可以是星形结构，所述计算机装置3还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置。
在一些实施例中，所述计算机装置3包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的终端，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路、可编程门阵列、数字处理器及嵌入式设备等。
需要说明的是，所述计算机装置3仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本申请，也应包含在本申请的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
在一些实施例中，所述存储器31用于存储程序代码和各种数据。例如，所述存储器31可以用于存储所述预设的数据库，还可以存储安装在所述计算机装置3中的监控系统301、调配系统302和报警系统303，并在计算机装置3的运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器31包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者任何其他能够用于携带或存储数据的计算机可读的存储介质。
在一些实施例中，所述至少一个处理器32可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述至少一个处理器32是所述计算机装置3的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个计算机装置3的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器31内的程序或者模块，以及调用存储在所述存储器31内的数据，以执行计算机装置3的各种功能和处理数据，例如执行远程桌面网关的调配的功能。
在一些实施例中，所述监控系统301运行于计算机装置3中。所述监控系统301可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述监控系统301中的各个程序段的程序代码可以存储于计算机装置3的存储器31中，并由至少一个处理器32所执行，以实现步骤S1中的获取远程桌面网关RDGW中虚拟机VM的应用数据的功能。
在一些实施例中，所述调配系统302运行于计算机装置3中。所述调配系统302可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述调配系统302中的各个程序段的程序代码可以存储于计算机装置3的存储器31中，并由至少一个处理器32所执行，以实现步骤S4中的新增RDGM或回收所述RDGW的功能。
在一些实施例中，所述报警系统303运行于计算机装置3中。所述报警系统303可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述报警系统303中的各个程序段的程序代码可以存储于计算机装置3的存储器31中，并由至少一个处理器32所执行，以实现步骤S4中的发出新增警示和发出回收警示的功能。本实施例中，监控系统301、调配系统302或报警系统303根据其所执行的功能，可以分别被划分为多个功能模块。本申请所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。
尽管未示出，所述计算机装置3还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器32逻辑相连，从而通过电源管理装置实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述计算机装置3还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是服务器、个人电脑等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分。
在进一步的实施例中，结合图4，所述至少一个处理器32可执行所述计算机装置3的操作装置以及安装的各类应用程序(如所述监控系统301、所述调配系统302和所述报警系统303)、程序代码等，例如，上述的各个模块。
所述存储器31中存储有程序代码，且所述至少一个处理器32可调用所述存储器31中存储的程序代码以执行相关的功能。存储在所述存储器31中的程序代码可以由所述至少一个处理器32所执行，从而实现所述各个模块的功能以达到远程桌面网关的调配的目的。
在本申请的一个实施例中，所述存储器31存储一个或多个指令(即至少一个指令)，所述至少一个指令被所述至少一个处理器32所执行以实现图2所示的远程桌面网关的调配的目的。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本申请的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本申请技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种远程桌面网关的调配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取远程桌面网关中虚拟机的应用数据，所述应用数据包括历史数据和实时数据；
利用所述历史数据训练神经网络，获得目标分类模型，包括：从数据库中获取所述历史数据作为训练样本，训练所述神经网络获得分类模型；及对所述分类模型进行至少一次迭代更新，直至所述分类模型符合预设的要求，获得所述目标分类模型；所述目标分类模型表示符合预设的要求的分类模型，所述预设的要求中包含预设数量的时间段，所述预设数量的时间段中的每个时间段包含预设的时间长度，所述预设数量包括：将工作时间按照所述预设的时间长度进行分割后的数量；判断所述分类模型是否符合预设的要求的方法包括：将所述历史数据中任一用户登入虚拟机的身份标识号ID以及登入所述虚拟机的时间b10，输入所述分类模型；获得所述任一用户登出所述虚拟机的预测时间e20；将所述预测时间e20与所述历史数据中所述任一用户的登出所述虚拟机的时间e10进行比较，判断所述预测时间e20与所述时间e10是否处于所述预设数量的时间段中的同一时间段的范围内，获得判断结果；当所述判断结果为是时，确定所述分类模型符合所述预设的要求；当所述判断结果为否时，确定所述分类模型不符合所述预设的要求；
将所述实时数据输入所述目标分类模型，获得所述实时数据的分类结果；
基于所述分类结果，将所述虚拟机调配给指定的远程桌面网关，包括：将属于同一类的用户的ID正在执行登入操作的虚拟机，调配给所述指定的远程桌面网关；及
基于所述实时数据，新增远程桌面网关或回收已有的远程桌面网关，包括：分析所述实时数据；当确定已有的远程桌面网关的内存平均使用率都超出预设的阈值时，发出新增警示并新增一个或多个远程桌面网关；或当确定任一已有的远程桌面网关中的所有虚拟机的使用状态都为未使用的状态时，发出回收警示并对所述任一已有的远程桌面网关进行回收。
2.根据权利要求1所述的远程桌面网关的调配方法，其特征在于，所述方法还包括：
监控所述虚拟机，获得所述应用数据；及
将所述应用数据保存在预设的数据库中。
3.根据权利要求1所述的远程桌面网关的调配方法，其特征在于，所述历史数据包括：登入所述虚拟机的用户的身份标识号ID、用户登入所述虚拟机的时间b1、用户登出所述虚拟机的时间e1；
所述实时数据包括所述虚拟机的使用状态，所述虚拟机的使用状态包括未使用的状态、已被登入的状态和正被执行登入操作中的状态；
当所述虚拟机的使用状态为所述已被登入的状态或所述正被执行登入操作中的状态时，所述实时数据还包括对所述虚拟机执行登入操作的用户的ID、该用户对所述虚拟机执行登入操作的时间b2。
4.根据权利要求1所述的远程桌面网关的调配方法，其特征在于，所述对所述分类模型进行至少一次迭代更新包括：
判断上一次迭代更新后的分类模型是否符合所述预设的要求；
当所述上一次迭代更新后的分类模型符合所述预设的要求时，将所述上一次迭代更新后的分类模型作为所述目标分类模型；
当所述上一次迭代更新后的分类模型不符合所述预设的要求时，从所述数据库中获取更新后的历史数据作为训练样本，在所述上一次迭代更新后的分类模型的基础上继续训练所述神经网络，获得当前更新的分类模型，对所述当前更新的分类模型进行下一次迭代更新。
5.根据权利要求3所述的远程桌面网关的调配方法，其特征在于，所述将所述实时数据输入所述目标分类模型，获得所述实时数据的分类结果包括：
当所述实时数据指示所述虚拟机的状态为正被执行登入操作中的状态时，将对所述虚拟机执行登入操作的用户的ID以及该用户对所述虚拟机执行登入操作的时间b2输入所述目标分类模型；
利用所述目标分类模型，预测所述用户登出所述虚拟机的时间e2；
将所述时间e2与预设数量的时间段中的每一个时间段的范围进行比对，将处于同一时间段内的所述e2对应的用户的ID归为一类，共获得所述预设数量的分类结果。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项的所述远程桌面网关的调配方法。
7.一种计算机装置，其特征在于，该计算机装置包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被所述至少一个处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项的所述远程桌面网关的调配方法。
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