【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云桌面资源纳管，具体为一种虚拟云桌面资源纳管方法。
技术介绍
1、虚拟云桌面资源纳管是指对虚拟云桌面系统中的资源进行管理、监控和优化的过程，在虚拟云桌面环境中，用户的桌面操作系统和应用程序等资源是在云端虚拟化的，用户可通过网络访问虚拟桌面，实现远程办公和移动办公等工作方式。
2、现有技术中，虚拟云桌面资源纳管由于资源利用率低效，影响系统的运行效率，导致资源浪费和性能降低，且安全风险的增加会使系统易受到威胁，导致数据泄露和系统瘫痪，同时，缺乏灾备能力会影响业务连续性，增加系统故障的风险，最终，性能瓶颈和系统故障会导致系统崩溃，影响业务的持续性和稳定性。
3、因此，本领域技术人员提供一种虚拟云桌面资源纳管方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种虚拟云桌面资源纳管方法，解决虚拟云桌面资源纳管由于资源利用率低效，影响系统的运行效率，导致资源浪费和性能降低，且安全风险的增加会使系统易受到威胁，导致数据泄露和系统瘫痪，同时，缺乏灾备能力会影响业务连续性，增加系统故障的风险的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种虚拟云桌面资源纳管方法，包括以下步骤：
3、步骤一、需求分析与规划：
4、a.确定资源管理的具体需求和目标；
5、b.设计资源管理的整体规划和架构，并引进复杂算法优化资源分配和决策；
6、步骤二、系统部署与
7、a.部署虚拟云桌面系统，并配置监控工具以收集系统性能数据和用户行为数据；
8、b.设置安全性措施，确保系统安全性并准备灾备容错方案；
9、步骤三、数据采集与分析：
10、a.实时采集系统性能数据和用户行为数据，用于后续的优化和决策；
11、b.运用算法公式对数据进行分析；
12、步骤四、复杂算法优化：
13、a.引入动态资源分配算法，基于遗传算法或强化学习的方法，优化资源分配；
14、b.设计安全性评估算法，结合机器学习方法实时监测和识别安全威胁；
15、步骤五、用户体验优化：
16、a.建立用户体验评估模型，结合用户行为数据和系统性能数据，预测用户满意度并优化用户体验；
17、b.使用深度学习等复杂算法来实现对用户体验的精细化评估和优化；
18、步骤六、灾备容错和自动化决策：
19、设计灾备容错算法，基于弹性负载均衡和智能调度，确保系统在故障时的容错能力；
20、b.引入自动化决策算法，基于实时监控数据和预测模型，自动调整资源配置和优化系统性能；
21、步骤七、优化与改进：
22、a.持续监控系统性能和用户反馈，根据数据分析结果调整算法参数和策略；
23、步骤八、安全性加固与漏洞管理：
24、a.实施安全性加固措施，保障系统免受安全威胁；
25、b.建立漏洞管理制度，定期对系统进行漏洞扫描和评估，及时修复发现的漏洞；
26、步骤九、容量规划与性能优化：
27、a.进行容量规划，根据业务需求和系统负载情况，合理规划系统资源，避免资源浪费；
28、b.通过监控和分析系统性能数据，识别瓶颈并采取措施优化系统性能。
29、需求分析与规划：确保明确资源管理的需求和目标，以便为后续步骤奠定基础；设计整体规划和架构：通过引入复杂算法优化资源分配和决策，提高系统的效率和性能；
30、系统部署与配置：部署虚拟云桌面系统并配置监控工具，以便实时收集系统性能数据和用户行为数据；设置安全性措施：确保系统安全性，包括灾备容错方案，以应对潜在的安全风险；
31、实时数据采集：收集系统性能数据和用户行为数据，为后续的优化和决策提供支持；数据分析：利用算法公式对采集的数据进行分析，以发现潜在的优化机会和改进点；
32、动态资源分配算法：引入遗传算法，优化资源分配，以提高系统的利用率和效率；安全性评估算法：设计安全性评估算法，结合机器学习方法实时监测和识别安全威胁，确保系统的安全性；
33、用户体验评估模型：建立用户体验评估模型，预测用户满意度并优化用户体验，提升用户对系统的使用体验；深度学习等算法：利用深度学习算法对用户体验进行精细化评估和优化，以满足用户需求；
34、灾备容错算法：设计灾备容错算法，确保系统在故障时的容错能力，保障系统的稳定性；自动化决策算法：引入自动化决策算法，实时监控数据和预测模型，自动调整资源配置和优化系统性能，提高系统的自动化程度；
35、持续优化：持续监控系统性能和用户反馈，根据数据分析结果调整算法参数和策略，不断优化系统的运行效果；
36、安全性加固：实施安全性加固措施，保障系统免受安全威胁，确保系统的安全性和稳定性；漏洞管理：建立漏洞管理制度，定期对系统进行漏洞扫描和评估，及时修复发现的漏洞，降低系统面临的安全风险；
37、容量规划：根据业务需求和系统负载情况进行容量规划，合理规划系统资源，避免资源浪费，提高系统的资源利用率；性能优化：通过监控和分析系统性能数据，识别系统瓶颈并采取措施优化系统性能，提升系统的整体性能和稳定性。
38、优选的，所述步骤一中，需求分析与规划的具体实施方式：
39、第一步、通过与相关部门和利益相关者沟通，明确资源管理的具体需求；
40、第二步、定义资源管理的目标；
41、第三步、建立资源管理团队；
42、第四步、设计资源管理的整体架构；
43、第五步、选择遗传算法，用于优化资源分配和决策过程；
44、所述遗传算法中，适应度函数用于评估个体的优劣；
45、适应度函数：
46、[f(x1,x2,…,xn)＝w1·g1(x1,x2,…,xn)+w2·g2(x1,x2,…,xn)+…+wm·gm(x1,x2,…,xn)]，
47、其中，g1，g2，...，gm是关于变量x1,x2,…,xn的函数，w1，w2，...，wm是对应的权重。
48、第一步、确保资源管理团队充分了解各部门和利益相关者对资源管理的需求和期望，通过沟通，可收集各方面的意见和建议，以便为资源管理的规划奠定基础；
49、第二步、资源管理团队应该明确定义资源管理的具体目标和预期成果；
50、第三步、团队成员应该具备相关的技能和专业知识，以确保能有效地执行资源管理工作并实现设定的目标；
51、第四步、资源管理团队应该设计资源管理的整体架构，包括资源管理的流程、技术架构、数据流动，有助于确保资源管理工作有条不紊地进行，并与系统相互配合；
52、第五步、遗传算法是启发式搜索和优化技术，适用于解决复杂的优化问题，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤一中，需求分析与规划的具体实施方式：
3.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤二中，系统部署与配置的具体实施方式：
4.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤三中，通过前馈神经网络的算法对数据进行分析，前馈神经网络的算法公式假设具有L隐藏层的前馈神经网络，各隐藏层有(n[l])神经元，其中(l＝1,2,…,L)，假设输入层有(n[0])神经元，输出层有(n[L+1])神经元，网络的参数为(W[l],b[l])，其中(l＝1,2,…,L+1)，算法公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤四中，动态资源分配算法为其中，a[i]是分配给任务i的资源量，w[i]是任务i的权重值，r[i]是任务i需求的资源量，T是系统总共可用的资源量；
6.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在
7.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤六中，灾备容错算法中智能调度算法可根据系统负载情况和资源状态来动态调整任务的分配，其中，假设有m任务和n资源节点，定义(xij)为将第i任务分配给第j资源的决策变量，则可建立如下优化目标函数：
8.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤七中，优化与改进的具体实施方式：
9.根据权利要求8所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤七中，自适应算法公式[xt+1＝xt+α·Δx]，其中，xt+1更新的参数值，xt参数值，α学习率，Δx调整量。
10.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤八中，安全性加固与漏洞管理的具体实施方式：
...【技术特征摘要】
1.一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤一中，需求分析与规划的具体实施方式：
3.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤二中，系统部署与配置的具体实施方式：
4.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤三中，通过前馈神经网络的算法对数据进行分析，前馈神经网络的算法公式假设具有l隐藏层的前馈神经网络，各隐藏层有(n[l])神经元，其中(l＝1,2,…,l)，假设输入层有(n[0])神经元，输出层有(n[l+1])神经元，网络的参数为(w[l],b[l])，其中(l＝1,2,…,l+1)，算法公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种虚拟云桌面资源纳管方法，其特征在于，所述步骤四中，动态资源分配算法为其中，a[i]是分配给任务i的资源量，w[i]是任务i的权重值，r[i]是任务i需求的资源量，t是系统总共可用的资源量；
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：张登，冯二振，徐菊芳，
申请(专利权)人：上海昊来信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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