[發明專利]虛擬機快照和分析

有效

• 申請號: 201280029544.X
• 申請日: 2012-06-05
• 公開（公告）號: CN103608765B
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發明（設計）人: R·弗萊爾斯;G·亨特;S·巴拉克里什南
• 申請（專利權）人: 微軟技術許可有限責任公司
• 主分類號: G06F9/06
• 分類號: G06F9/06;G06F9/44;G06F15/18
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司31100
• 代理人: 管琦琦

1.一種虛擬機快照和分析方法，包括：

訪問存儲的虛擬機快照，所述虛擬機快照已捕捉自一個或多個執行中虛擬機；以及

自動形成包括從所訪問的虛擬機快照獲取的特征的特征池；以及

對所述特征池執行自動分析以標識所述虛擬機快照中的一個或多個虛擬機快照的一個或多個特性，其中所述自動分析執行以下兩者之一：

分別計算與所述一個或多個虛擬機對應的概率；

把所述虛擬機中的一個或多個虛擬機分類到一個或多個預定義的分類中；或者

針對與預定義特性的相關性將所述一個或多個虛擬機相對于彼此排序，

其中一個虛擬機的排序指示其與所述預定義特性的相對相關性。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述自動分析包括機器學習算法。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述自動分析使用機器學習來執行，所述機器學習用訓練中快照的特征的訓練數據集來訓練。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述虛擬機快照包括在不同時間對在不同時間運行的相同虛擬機拍攝的快照。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述虛擬機快照捕捉自包括父虛擬機和子虛擬機的虛擬機分層結構，每個子虛擬機通過復制相應的父虛擬機并隨后以與所述父虛擬機不同的狀態運行來產生。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述虛擬機在多個計算機主機上運行。

7.一種虛擬機快照和分析方法，包括：

對多個虛擬機快照執行特征提取以獲取所述虛擬機快照的特征的一組特征值，所述虛擬機快照已在一個或多個虛擬機的執行期間被捕捉；以及

對所提取的特征值執行自動分析以排序、標識、分類和/或計算與所述虛擬機快照相對應的所述虛擬機的概率，其中所述自動分析執行以下兩者之一：

分別計算與所述一個或多個虛擬機對應的概率；

把所述虛擬機中的一個或多個虛擬機分類到一個或多個預定義的分類中；或者

針對與預定義特性的相關性將所述虛擬機相對于彼此排序，其中一個虛擬機的排序指示其與所述預定義特性的相對相關性。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述特征提取包括形成所述虛擬機快照的特征向量，其中每個特征向量包括相應的虛擬機快照的特征值，每個特征向量的特征值與定義一個特征空間的同一組特征變量相對應。

9.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，每個虛擬機快照包括文件系統，所述文件系統包含客操作系統和通過運行客操作系統的內核來管理的存儲器副本。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述特征提取包括以下各項中的至少一個或多個：標識文件系統中的文件，通過讀取所述存儲器副本來獲取特征值，獲取所述虛擬機的硬件資源值，獲取所述客操作系統的配置設置，以及獲取與安裝在所述虛擬機上的軟件有關的信息。