本发明属于云计算智能运维技术领域，特别是涉及一种基于云计算的桌面云智能运维方法及系统。
背景技术
云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
基础设施即服务云以虚拟机的形式为用户提供服务，即当用户需要计算资源时，基础设施即服务云将其中的资源打包成虚拟机的形式提供给用户使用；当用户不再需要计算资源时，基础设施会回收并销毁上述虚拟机以回收计算资源。
在时间使用的过程中云计算服务平台为个虚拟机提供的基础性能服务往往可能不能满足虚拟机的切实需要，在使用中常常需要监测云服务性能是否满足虚拟机需求并在合适的时候提高云计算服务平台对虚拟机提供的服务性能。但，通过认为的监测管理各虚拟机的云服务性能需求不能及时有效且浪费大量的人力物力。
本发明致力于发明一种基于云计算的桌面云智能运维方法及系统，用以解决云虚拟机运行使用过程中对云服务性能需求的改变不能及时有效的被维护的问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于云计算的桌面云智能运维方法及系统，通过实时采集云服务性能数据并产生云服务性能数据差值列表且对比云服务性能差值列表与云服务性能阈值列表产生运维指令，实现了云计算平台对虚拟机云服务性能需求的智能运维，解决了现有云虚拟机运行使用过程中对云服务性能需求的改变不能及时有效的被维护的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种基于云计算的桌面云智能运维方法，包括如下步骤：
s000：从云桌面定时采集云服务性能数据；
s001：对比云服务性能数据列表得到云服务性能差值列表；
s002：云服务性能差值列表对比云服务性能阈值列表得到相应的运维指令；
s003：执行运维指令；
所述步骤s001包括如下步骤：
a000：云计算服务平台为虚拟机提供云服务并建立云服务性能数据列表；
a001：定时采集的云服务性能数据与云服务性能列表中的数据做差值处理获得差值列表；
所述步骤s002包括如下步骤：
b000：云服务平台建立云服务性能数据列表的同时分别建立云服务性能上限阈值列表；
b001：将云服务性能差值列表中对应性能差值与云服务性能上限阈值列表对应性能阈值比较获得超阈值性能；
b002：记录超阈值性能次数i及时间t；
b003：判断超阈值性能的累计时间是否超出时间阈值，若是，则运维指令如b004；若否，则不产生运维指令；
b004：提高该虚拟机对应超阈值性能的服务性能。
优选地，所述云服务性能列表为记录云计算平台为虚拟机提供最大服务性能数据的列表。
优选地，所述云服务差值列表为定时采集的云服务性能数据与最大云服务性能数据差值列表。
优选地，所述云服务性能阈值列表为预设的对应云服务性能数据与最大性能数据差值列表的安全差值列表。
优选地，所述超阈值性能为云服务性能差值大于云服务性能阈值的云服务性能；所述时间阈值为超阈值性能的最大时间。
一种基于云计算的桌面智能运维系统，包括：
云服务性能数据采集模块，用于定时采集云服务性能数据；
云服务性能差值计算模块，用于计算云服务性能与对应的最大云服务性能的差值并生成云服务性能差值列表；
云服务性能阈值计算模块，用于根据虚拟机需求计算云服务性能数据与最大性能数据的安全差值并生成云服务性能阈值列表；
与服务性能对比模块；用于对比定时采集的云服务性能数据对应的云服务性能差值与云服务性能阈值的对比并产生超阈值性能；
超阈值时间模块；用于记录超阈值性能的次数i及时间t并判断累计时间是否超出时间阈值；
运维指令生成模块；根据超阈值时间模块中的累计时间与时间阈值比较产生运维指令；
运维指令执行模块；用于对虚拟机执行对应的运维指令。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过实时采集云服务性能数据并产生云服务性能数据差值列表且对比云服务性能差值列表与云服务性能阈值列表产生运维指令，提高了云服务平台对虚拟机云服务性能性能需求的监测，提高了云服务平台对虚拟机云服务性能需求的维护，保证了云服务平台虚拟机性能需求，提高了云服务平台的计算运行效率。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于云计算的桌面云智能运维方法流程图；
图2为本发明中步骤s002的流程图。
具体实施方式
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于云计算的桌面云智能运维方法，包括如下步骤：
s000：从云桌面定时采集云服务性能数据；
s001：对比云服务性能数据列表得到云服务性能差值列表；
s002：云服务性能差值列表对比云服务性能阈值列表得到相应的运维指令；
s003：执行运维指令；
步骤s001包括如下步骤：
a000：云计算服务平台为虚拟机提供云服务并建立云服务性能数据列表；
a001：定时采集的云服务性能数据与云服务性能列表中的数据做差值处理获得差值列表；
请参阅图2所示，步骤s002包括如下步骤：
b000：云服务平台建立云服务性能数据列表的同时分别建立云服务性能上限阈值列表；
b001：将云服务性能差值列表中对应性能差值与云服务性能上限阈值列表对应性能阈值比较获得超阈值性能；
b002：记录超阈值性能次数i及时间t；
b003：判断超阈值性能的累计时间是否超出时间阈值，若是，则运维指令如b004；若否，则不产生运维指令；
b004：提高该虚拟机对应超阈值性能的服务性能。
其中，云服务性能列表为记录云计算平台为虚拟机提供最大服务性能数据的列表。
其中，云服务差值列表为定时采集的云服务性能数据与最大云服务性能数据差值列表。
其中，云服务性能阈值列表为预设的对应云服务性能数据与最大性能数据差值列表的安全差值列表。
其中，超阈值性能为云服务性能差值大于云服务性能阈值的云服务性能；时间阈值为超阈值性能的最大时间。
一种基于云计算的桌面智能运维系统，包括：
云服务性能数据采集模块，用于定时采集云服务性能数据；
云服务性能差值计算模块，用于计算云服务性能与对应的最大云服务性能的差值并生成云服务性能差值列表；
云服务性能阈值计算模块，用于根据虚拟机需求计算云服务性能数据与最大性能数据的安全差值并生成云服务性能阈值列表；
与服务性能对比模块；用于对比定时采集的云服务性能数据对应的云服务性能差值与云服务性能阈值的对比并产生超阈值性能；
超阈值时间模块；用于记录超阈值性能的次数i及时间t并判断累计时间是否超出时间阈值；
运维指令生成模块；根据超阈值时间模块中的累计时间与时间阈值比较产生运维指令；
运维指令执行模块；用于对虚拟机执行对应的运维指令。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。