基于软件定义的云桌面系统质量控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，属于云桌面领域，通过构建基于软件定义的云桌面在质量控制方面的拓展服务，并在拓展的服务上，围绕质量关联模型，处理与细分服务模式密切相关的质量关联模板获得的质量相关数据，实现柔性且高效的质量控制，通过在云桌面系统基础架构的应用层、控制层、基础设施层和数据层分别新增质量控制的对应成分，形成系统质量管理模块；具体为：在应用层新增质量策略模块和质量关联数据模板，在控制层新增数据汇总模块、预判分析模块和质量控制模型训练模块，在基础设施层新增质量感知模块和任务调整模块，在数据层新增质量关联参数。

【技术实现步骤摘要】
基于软件定义的云桌面系统质量控制方法
本专利技术涉及云桌面领域，具体涉及一种基于软件定义的云桌面系统质量控制方法。
技术介绍
云桌面系统是一种基于虚拟化技术的终端操作系统，通常由接入终端、云服务器和虚拟机管理软件三大基础架构组成，能够根据应用场景定制标准化的系统模板，在终端客户端通过远程桌面传输协议实现模板的本地化，有效提升终端的操作系统部署与运维效率。现有的云桌面系统一般以服务器集群的方式部署，将控制节点、计算节点、存储节点和网络节点分布在不同的服务器上，这种分离式的集群架构可以有效地降低云服务之间的耦合，并支持增量式的拓展。典型的技术架构有：VDI(虚拟桌面基础架构)、IDV(智能桌面虚拟化)、RDS(远程桌面服务)等。VDI由虚拟机管理软件、虚拟机桌面控制器和接入终端三大部分组成，通过基于服务器的模式实现负载均衡、高可用和分布式存储等功能；IDV为集中存储、分布运算的构架，在服务器端存放系统镜像，通过本地终端上的虚拟机下载运行镜像桌面，可实现系统离线运行；RDS是基于多用户操作系统，根据用户数量配置服务器，然后在已安装了操作系统的服务器上安装共享云桌面的管理软件，可使用户共享同一操作系统。在相关技术中的云桌面系统，采用软件定义的方式，对传统终端的计算、存储和网络以及应用软件资源进行解耦，重构对虚拟机资源的控制方法，动态调整虚拟机配置，提高资源利用率，为设计师群体提供高效、灵活、低成本的高品质云上协同办公体验。如图1所示，它包括应用层、控制层、基础设施层和数据层；重构了对虚拟机的控制方法，实现其全生命周期管理，并提供自定义指令系统，包括分析指令、判断指令、调度指令、执行指令和通信指令五大类；根据软件定义的特点，对云桌面功能和虚拟机管理流程进行优化，使其更具个性化。然而，现有的云桌面系统架构采用定制标准化的系统模板，一键部署交付，针对云桌面系统质量控制涉及的存储、网络、计算、传输等多个环节，无法在系统中根据用户不同需求进行动态调整，因而难以保证系统的高质量和高性能，尤其是在系统出现异常或故障的时候，必将在一定程度上影响数据的一致性和完整性，最终将大大影响云桌面服务的效率和质量。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，采用软件定义的方式，对云桌面整个生命周期的质量控制多环节进行实时监控和动态调整，为用户提供高效、高品质的云桌面服务。为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，通过构建软件定义云桌面在质量控制方面的拓展架构，并在拓展的架构上，围绕质量关联模型，处理与细分服务模式密切相关的质量关联模板获得的质量相关数据，实现柔性且高效的质量控制。具体如下：1、基于软件定义的云桌面架构在质量控制方面的拓展服务包含拓展架构、质量管理模块和自定义指令子集。具体内容：所述拓展架构即在原有的云桌面系统基础架构的应用层、控制层、基础设施层和数据层分别新增质量控制的对应成分，形成系统质量管理模块；即在应用层新增质量策略模块和质量关联数据模板，在控制层新增数据汇总模块、预判分析模块和质量控制模型训练模块，在基础设施层新增质量感知模块和任务调整模块，在数据层新增质量关联参数。根据不同领域用户需求选择不同的细分服务模式，进而选择合适的质量关联模板，质量关联模板由云桌面系统质量控制的多环节的质量关联参数组成；通过对基础设施的状态、可用率、使用率进行采集，感知多环节质量参数，并对其进行数据汇总和判断分析，制定相应的质量策略，然后进行调整任务操作，对质量参数进行迭代更新，以实现对质量控制模板的训练和升级，达到精准控制质量、系统高效执行的效果。所述质量管理模块具体包括前端、中端、后端和数据库；所述前端直接面向用户需求，通过云终端连接直接显示至用户界面，为用户提供所需的各类细分应用的软件和服务。主要包括细分应用、云终端和用户界面，进一步所述细分应用即细分用户(如影视动画、建筑设计、工业设计等领域用户)所需的各项差异化的应用和服务。所述中端用于数据的汇总和管理，通过构建面向质量控制的深度学习平台，采用自定义指令子集对质量关联数据模型进行判断、确认和训练，以优化系统质量系数，进而提高用户体验。主要包括质量关联数据模板和自定义指令集。所述后端是以统一部署集群方式形成的资源池，包括中台服务器、调度执行器和虚拟机集群。进一步，所述中台服务器可感知和交互数据，在质量关联数据模型和数据库之间起承接作用；所述调度执行器可实现多环节和集群的调度。所述数据库负责对中台服务器采集的质量关联数据进行存储和管理，主要包括存储参数、计算参数、网络参数等。所述自定义指令子集，可实现对整个云桌面生命周期中面向质量控制的多环节进行动态配置，包括分析指令、判断指令、调度指令、执行指令和通信指令五大类。进一步，所述分析指令：通过对细分应用和质量关联参数执行分析指令，以确保用户享有高品质的云桌面体验。进一步，所述细分应用分析即根据用户类型和需求，分析用户所需的应用和服务类型，具体包括影视动画设计、建筑设计、工业设计等；所述质量关联参数分析即在多环节(如计算环节、通信环节、存储环节等)下，分析各个环节影响系统质量的各个参数因子以及因子数量，以提升系统性能。所述判断指令：根据细分应用类别和所存取的各环节的质量关联数据执行判断指令，实现对质量关联模板的选择和优化。所述调度指令：通过对质量关联数据执行判断指令后，形成作业调整策略，进而采用执行调度器根据作业调整策略执行调度指令，以控制系统质量。所述执行指令：包括虚拟机集群调度、作业调整以及质量关联模板的优化升级。进一步，所述虚拟机集群调度是指根据细分应用在集群内灵活调度；所述作业调整是指根据质量关联数据进行多环节之间的作业调整；所述质量关联模板的优化升级包括对质量关联模板的判断、确认和训练，以实现系统的柔性和高品质特点。所述通信指令：即数据和质量关联模板之间的通信，通过数据的过滤和删选，以确保精准的质量模板，达到提升系统效率的目的。2、质量关联模型包含模型结构和模型训练模块，具体内容：所述多环节质量关联模型，该模型结构由云桌面系统中质量控制多环节中的若干个质量影响因子构成，所述质量影响因子中有若干个质量关联参数，其中整个质量关联模型的计算公式：ΔA＝ΔK·ΔB进一步，ΔA为若干个质量影响因子，包括A1..n；ΔK为多环节中若干个质量影响因子的关联参数形成的质量关联模型，包括K1..n；ΔB为系统中若干个质量关联环节，包括B1..n。所述模型训练模块，提供一种基于深度学习的质量关联模型的升级方法，不同的细分应用具有不同的质量关联系数，通过对质量参数不断的迭代更新，以优化质量系数，训练质量模型，达到质量控制的效果。具体步骤如下：(1)初始质量参数集Δx；(2)数据预判：由不同的细分应用匹配不同的质量关联系数Δy，进而对初始质量参数集进行分析预判；(3)模型训练：通过在部署的深度学习平台来本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，其特征在于：通过构建基于软件定义的云桌面在质量控制方面的拓展服务，并在拓展的服务上，围绕质量关联模型，处理与细分服务模式密切相关的质量关联模板获得的质量相关数据，实现柔性且高效的质量控制。/n

【技术特征摘要】
1.基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，其特征在于：通过构建基于软件定义的云桌面在质量控制方面的拓展服务，并在拓展的服务上，围绕质量关联模型，处理与细分服务模式密切相关的质量关联模板获得的质量相关数据，实现柔性且高效的质量控制。


2.根据权利要求1所述的基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，其特征在于：所述基于软件定义的云桌面在质量控制方面的拓展服务包含拓展架构、质量管理模块和自定义指令子集。


3.根据权利要求2所述的基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，其特征在于：所述拓展架构为：在云桌面系统基础架构的应用层、控制层、基础设施层和数据层分别新增质量控制的对应成分，形成系统质量管理模块；具体为：在应用层新增质量策略模块和质量关联数据模板，在控制层新增数据汇总模块、预判分析模块和质量控制模型训练模块，在基础设施层新增质量感知模块和任务调整模块，在数据层新增质量关联参数。


4.根据权利要求2或3所述的基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，其特征在于：所述质量管理模块具体包括前端、中端、后端和数据库；
所述前端直接面向用户需求，通过云终端连接直接显示至用户界面，为用户提供所需的各类细分应用的软件和服务，包括细分应用、云终端和用户界面，所述细分应用包括细分用户所需的各项差异化的应用和服务；所述细分用户包括影视动画、建筑设计或工业设计领域的用户；
所述中端用于数据的汇总和管理，通过构建面向质量控制的深度学习平台，采用自定义指令子集对质量关联数据模型进行判断、确认和训练，以优化系统质量系数，进而提高用户体验；所述中端包括质量关联数据模板和自定义指令集；
所述后端是以统一部署集群方式形成的资源池，包括中台服务器、调度执行器和虚拟机集群；所述中台服务器可感知和交互数据，在质量关联数据模型和数据库之间起承接作用；所述调度执行器可实现多环节和集群的调度；
所述数据库负责对中台服务器采集的质量关联数据进行存储和管理，包括存储参数、计算参数和网络参数。


5.根据权利要求2所述的基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，其特征在于：所述自定义指令子集，能够实现对整个云桌面生命周期中面向质量控制的多环节进行动态配置，包括分析指令、判断指令、调度指令、执行指令和通信指令五大类；
所述分析指令：通过对细分应用和质量关联参数执行分析指令，以确保用户享有高品质的云桌面体验；
所述判断指令：根据细分应用类别和所存取的各环节的质量关联数据执行判断指令，实现对质量关联模板的选择和优化；
所述调度指令：通过对质量关联数据执行判断指令后，形成作业调整策略，进而采用执行调度器根据作业调整策略执行调度指令，以控制系统质量；
所述执行指令：包括虚拟机集群调度、作业调整以及质量关联模板的优化升级；
所述通信指令：即数据和质量关联模板之间的通信，通过数据的过滤和删选，以确保精准的质量模板，达到提升系统效率的目的。


6.根据权利要求5所述的基于软件定义的云桌面系统质量控制方法，其特征在于：所述细分应用分析即根据用户类型和需求，分析用户所需的应用和服务类型，具体包括影视动画设计、建筑设计或工业设计；所述质量关联参数分析即在多环...

【专利技术属性】
技术研发人员：金伟，梅向东，
申请(专利权)人：江苏赞奇科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32