一种基于Docker和AI技术的智能虚拟化的逻辑算法的制作方法

一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法
技术领域
1.本发明涉及桌面虚拟化技术领域，具体而言，涉及一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法。


背景技术：

2.随着云计算的发展桌面虚拟化应运而生，桌面虚拟化是指将计算机的终端系统进行虚拟化，以达到桌面使用的安全性和便携性。远程桌面技术常用来用户可以通过任何设备，在任何地点，任何时间通过网络访问属于我们个人的桌面系统。但是，目前桌面虚拟化仍存在着加载传输速度慢，运算内存占用大的问题。


技术实现要素：

3.为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，根据文本和图像通过ai智能引擎生成虚拟机配置文件，并结合docker技术，根据不同配置文件分为windows和linux进行不同处理，创建对应的虚拟桌面文件，通过docker虚拟化引擎调用，使磁盘使用量减小，加快了处理速度。
4.为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：第一方面，本发明提供一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，包括以下步骤：获取并根据用户输入的文本和/或图像虚拟机环境描述信息，基于ai智能分析引擎生成对应的虚拟机环境配置文件；根据虚拟机环境配置文件，针对windows使用基于docker和kvm的虚拟化技术生成虚拟机，针对linux使用docker stream技术生成虚拟机；将虚拟机文件在docker绑定的磁盘阵列中以增量方式存储；使用基于spice和vnc技术的html5客户端在web浏览其中实现使用虚拟机。
5.本发明通过ai智能分析引擎结合用户输入的文本和/或图像虚拟机环境描述信息生成对应的虚拟机环境配置文件，根据不同的虚拟机环境配置文件，针对windows和linux进行不同处理，创建对应的虚拟桌面文件，并将虚拟机文件在docker绑定的磁盘阵列中以增量方式存储，大幅减少了内存数据，提高了整体性能；通过docker虚拟化引擎调用，使磁盘使用量减小，加快了处理速度。
6.基于第一方面，进一步地，上述根据虚拟机环境配置文件，针对windows使用基于docker和kvm的虚拟化技术生成虚拟机的方法包括以下步骤：通过kvm桌面虚拟化引擎连接docker虚拟化引擎，以基于docker技术根据虚拟机环境配置文件生成虚拟机，创建虚拟桌面文件。
7.基于第一方面，进一步地，该基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法还包括以下步骤：在使用时，通过docker虚拟化引擎调取虚拟桌面文件处理后，通过kvm桌面虚拟化
引擎基于虚拟桌面文件生成虚拟化桌面，并生成用于访问所述虚拟化桌面的url地址。
8.基于第一方面，进一步地，该基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法还包括以下步骤：对用户的身份进行认证，生成并根据身份认证结果赋予对应用户虚拟化桌面的操作权限。
9.基于第一方面，进一步地，该基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法还包括以下步骤：构建实时非结构数据库，该实时非结构数据库分别连接kvm桌面虚拟化引擎和docker虚拟化引擎。
10.基于第一方面，进一步地，该基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法还包括以下步骤：将实时非结构数据库与本地存储连接。
11.基于第一方面，进一步地，上述kvm桌面虚拟化引擎采用libvirt管理kvm虚拟机。
12.基于第一方面，进一步地，上述docker虚拟化引擎支持gpu虚拟化。
13.第二方面，本技术提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器；当一个或多个程序被处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项的算法。
14.第三方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项的算法。
15.本发明至少具有如下优点或有益效果：本发明提供一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，通过ai智能分析引擎结合用户输入的文本和/或图像虚拟机环境描述信息生成对应的虚拟机环境配置文件，根据不同的虚拟机环境配置文件，针对windows和linux进行不同处理，创建对应的虚拟桌面文件，并将虚拟机文件在docker绑定的磁盘阵列中以增量方式存储，大幅减少了内存数据，提高了整体性能；通过docker虚拟化引擎调用，使磁盘使用量减小，加快了处理速度。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
17.图1为本发明实施例一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法的流程图；图2为本发明实施例一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法的完整示意图；图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。
18.附图标记说明：101、存储器；102、处理器；103、通信接口。
具体实施方式
19.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
20.因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
21.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
22.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
23.实施例如图1-图2所示，第一方面，本发明提供一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，包括以下步骤：获取并根据用户输入的文本和/或图像虚拟机环境描述信息，基于ai智能分析引擎生成对应的虚拟机环境配置文件；根据虚拟机环境配置文件，针对windows使用基于docker和kvm的虚拟化技术生成虚拟机，针对linux使用docker stream技术生成虚拟机；进一步地，包括：通过kvm桌面虚拟化引擎连接docker虚拟化引擎，以基于docker技术根据虚拟机环境配置文件生成虚拟机，创建虚拟桌面文件。
24.进一步地，还包括：在使用时，通过docker虚拟化引擎调取虚拟桌面文件处理后，通过kvm桌面虚拟化引擎基于虚拟桌面文件生成虚拟化桌面，并生成用于访问所述虚拟化桌面的url地址。
25.将虚拟机文件在docker绑定的磁盘阵列中以增量方式存储；使用基于spice和vnc技术的html5客户端在web浏览其中实现使用虚拟机。
26.本发明通过ai智能分析引擎结合用户输入的文本和/或图像虚拟机环境描述信息生成对应的虚拟机环境配置文件，根据不同的虚拟机环境配置文件，针对windows和linux进行不同处理，创建对应的虚拟桌面文件，并将虚拟机文件在docker绑定的磁盘阵列中以增量方式存储，大幅减少了内存数据，提高了整体性能；通过docker虚拟化引擎调用，使磁盘使用量减小，加快了处理速度。
27.该逻辑算法基于平台系统实现，该平台系统包括虚拟化桌面模块、kvm桌面虚拟化引擎、docker虚拟化引擎和磁盘阵列存储；上述虚拟化桌面模块通过kvm桌面虚拟化引擎连接上述docker虚拟化引擎，以基于docker技术创建虚拟桌面文件；上述docker虚拟化引擎连接上述磁盘阵列存储，以存储上述虚拟桌面文件；在使用时，通过上述docker虚拟化引擎
调取上述虚拟桌面文件处理后，通过上述kvm桌面虚拟化引擎基于上述虚拟桌面文件生成虚拟化桌面；并通过上述虚拟化桌面模块生成用于访问上述虚拟化桌面的url地址。
28.虚拟化桌面模块通过kvm桌面虚拟化引擎创建虚拟化桌面，创建的虚拟桌面文件通过docker虚拟化引擎进行处理后，将虚拟桌面文件模板在磁盘阵列存储内进行存储，便于随时调用和编辑。能够将原内存中的运算转移到docker虚拟化引擎进行运算，减少数据占用，加快处理效率。使用时，通过docker虚拟化引擎调用和处理磁盘阵列存储内的虚拟桌面文件模板，利用kvm桌面虚拟化引擎生成虚拟化桌面，从而供用户直接使用。kvm桌面虚拟化引擎中，kvm是指基于linux内核的虚拟机。是第一个整合到linux内核的虚拟化技术。在kvm模型中，每一个虚拟机都是一个由linux调度程序管理的标准进程，可以在用户空间内启动客户机操作系统。
29.在本发明的一些实施例中，上述平台系统还包括系统前端、系统后端和实时非结构数据库；上述实时非结构数据库分别连接上述kvm桌面虚拟化引擎、上述docker虚拟化引擎、上述系统后端和上述系统前端；上述系统前端用于供使用用户访问上述虚拟化桌面模块；上述系统后端用于供管理人员访问上述虚拟化桌面模块。
30.管理人员使用系统后端访问虚拟化桌面模块时，通过kvm桌面虚拟化引擎创建虚拟桌面模板，并利用docker技术将创建好的虚拟桌面模板文件存储于磁盘阵列存储中。使用时，基于docker技术调用和处理磁盘阵列存储中的虚拟桌面模板文件后，通过kvm桌面虚拟化引擎基于虚拟桌面模板生成虚拟化桌面供管理人员进行使用或分发。其中管理人员通过虚拟化桌面模块生成的url地址分发给系统后端的不同使用用户，并且同时可以将编辑后的新虚拟桌面模板通过docker技术存储在磁盘阵列存储中，以供下次直接调用。其中系统前端和系统后端可以通过网络连接传输url地址。而当用户通过系统前端访问虚拟化桌面模块时，同样可以通过kvm桌面虚拟化引擎创建虚拟桌面文件，并基于docker技术将虚拟桌面文件存储于磁盘中阵列存储。或者直接基于docker技术调用使用用户或管理人员所创建好的虚拟桌面文件或虚拟桌面模板，并通过kvm桌面虚拟化引擎基于虚拟桌面模板文件或虚拟桌面模板生成对应的虚拟化桌面，从而使用用户可以通过虚拟化桌面模块生成的url地址获取系统前端或系统后端创建的虚拟化桌面。
31.系统前端和系统后端分别通过非结构数据库临时存储生成和调用的虚拟化桌面，减少了内存的占用，使得模拟化桌面的反应更迅速。并且上述实时非结构数据库通过与kvm桌面虚拟化引擎、docker虚拟化引擎分别连接，从而存储各引擎的操作记录，通过连接到系统后端和系统前端提供给对应管理人员或使用用户查看。
32.基于第一方面，进一步地，该基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法还包括以下步骤：对用户的身份进行认证，生成并根据身份认证结果赋予对应用户虚拟化桌面的操作权限。
33.基于第一方面，进一步地，该基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法还包括以下步骤：构建实时非结构数据库，该实时非结构数据库分别连接kvm桌面虚拟化引擎和docker虚拟化引擎。
34.在本发明的一些实施例中，上述平台系统还包括用户认证模块；上述用户认证模
块连接上述实时非结构数据库；上述用户认证模块连接上述虚拟化桌面模块，以认证上述使用用户和上述管理人员的用户身份，并根据上述用户身份提供对应上述虚拟化桌面及操作权限；上述管理人员的用户身份包括最高管理员和一般管理员中的任意一种或两种；上述最高管理员用于管理上述平台系统的所有事项；上述使用用户的用户身份包括高级用户和一般用户中的任意一种或两种；上述高级用户用于批量创建、下发和删除上述虚拟化桌面；上述一般用户用于创建和使用上述虚拟化桌面。
35.上述用户认证模块用于认证用户的身份为使用用户还是管理人员，其中认证依据可以根据用户使用终端和用户个人信息，其中用户使用终端可以为系统后端或系统前端。可选的，通过上述使用用户登录系统前端，或者上述管理人员登录系统后端，以获取上述用户个人信息。用户认证模块连接虚拟化桌面模块，从而根据对应身份提供不同虚拟桌面模板的操作权限。其中最高管理员管理的所有事项可以包括管理一般管理员和使用用户的操作权限，同时最高管理员可以具备一般管理员和使用用户的操作权限。高级用户可以用于创建多个虚拟化桌面，将虚拟化桌面下发给多个用户使用以及批量删除多个虚拟化桌面。可选的，用户认证模块连接实时非结构数据库，以上传不同用户的认证信息、认证结果、操作权限以及操作记录，供该用户以及上一级用户访问和管理，上述最高管理员、一般管理员、高级用户和一般用户的等级从大到小排序，便于对用户使用时的权限进行审核。
36.基于第一方面，进一步地，在本发明的一些实施例中，该基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法还包括以下步骤：将实时非结构数据库与本地存储连接。
37.上述平台系统还包括本地存储；上述实时非结构数据库连接上述本地存储。其中，实时非结构数据库在启动时临时存储数据，在关闭时将数据写回到本地存储进行备份，并同时对实时非结构数据库进行清空，同时也将上述实时非结构数据库的启动和关闭记录储存到本地存储。上述本地存储磁盘可以连接系统前端，从而实现内存的基本功能，比如存储数据库文件、静态图片和css文件等数据类型。
38.基于第一方面，进一步地，在本发明的一些实施例中，上述kvm桌面虚拟化引擎采用libvirt管理kvm虚拟机。libvirt用于管理虚拟化平台的开源的api，后台程序和管理工具，实现kvm虚拟化技术的应用，libvirt支持多种语言和虚拟化平台。
39.基于第一方面，进一步地，在本发明的一些实施例中，上述docker虚拟化引擎支持gpu虚拟化。其中虚拟化gpu实现过程和虚拟化桌面（虚拟化cpu）原理差不多，即在gpu的kvm层多加docker技术，其中docker虚拟化引擎可以利用原有或新增一个进行设置。利用gpu虚拟化可以在虚拟化桌面上实现不同功能，比方说将图形设计的gpu中央处理器虚拟化后进行分发，从而利用虚拟化桌面完成图形设计工作。
40.在本发明的一些实施例中，上述平台系统还包括衔接引擎和衔接接口；上述kvm桌面虚拟化引擎和上述docker虚拟化引擎分别通过上述衔接引擎连接上述实时非结构数据库；上述认证模块、上述系统后端和上述系统前端分别通过上述衔接接口连接上述实时非结构数据库。
41.其中，通过衔接引擎连接实时非结构数据库和kvm桌面虚拟化引擎，连接实时非结构数据库和docker虚拟化引擎。通过衔接接口通信连接实时非结构数据库和认证模块，通信连接实时非结构数据库和上述系统后端，通信连接实时非结构数据库和上述系统前端。
42.如图3所示，第二方面，本技术实施例提供一种电子设备，其包括存储器101，用于存储一个或多个程序；处理器102。当一个或多个程序被处理器102执行时，实现如上述第一方面中任一项的算法。
43.还包括通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器101可用于存储软件程序及模块，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
44.其中，存储器101可以是但不限于，随机存取存储器（random access memory，ram），只读存储器（read only memory，rom），可编程只读存储器（programmable read-only memory，prom），可擦除只读存储器（erasable programmable read-only memory，eprom），电可擦除只读存储器（electric erasable programmable read-only memory，eeprom）等。
45.处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器（central processing unit，cpu）、网络处理器（network processor，np）等；还可以是数字信号处理器（digital signal processing，dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，asic）、现场可编程门阵列（field－programmable gate array，fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
46.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法及系统，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的方法及系统实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的方法及系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
47.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
48.第三方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器102执行时实现如上述第一方面中任一项的算法。所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品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设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
49.以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
50.对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本技术。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，本技术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囊括在本技术内。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。

技术特征：
1.一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，其特征在于，包括以下步骤：获取并根据用户输入的文本和/或图像虚拟机环境描述信息，基于ai智能分析引擎生成对应的虚拟机环境配置文件；根据虚拟机环境配置文件，针对windows使用基于docker和kvm的虚拟化技术生成虚拟机，针对linux使用docker stream技术生成虚拟机；将虚拟机文件在docker绑定的磁盘阵列中以增量方式存储；使用基于spice和vnc技术的html5客户端在web浏览其中实现使用虚拟机。2.根据权利要求1所述的一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，其特征在于，所述根据虚拟机环境配置文件，针对windows使用基于docker和kvm的虚拟化技术生成虚拟机的方法包括以下步骤：通过kvm桌面虚拟化引擎连接docker虚拟化引擎，以基于docker技术根据虚拟机环境配置文件生成虚拟机，创建虚拟桌面文件。3.根据权利要求2所述的一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，其特征在于，还包括以下步骤：在使用时，通过docker虚拟化引擎调取虚拟桌面文件处理后，通过kvm桌面虚拟化引擎基于虚拟桌面文件生成虚拟化桌面，并生成用于访问所述虚拟化桌面的url地址。4.根据权利要求1所述的一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，其特征在于，还包括以下步骤：对用户的身份进行认证，生成并根据身份认证结果赋予对应用户虚拟化桌面的操作权限。5.根据权利要求1所述的一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，其特征在于，还包括以下步骤：构建实时非结构数据库，该实时非结构数据库分别连接kvm桌面虚拟化引擎和docker虚拟化引擎。6.根据权利要求5所述的一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，其特征在于，还包括以下步骤：将实时非结构数据库与本地存储连接。7.根据权利要求2所述的一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，其特征在于，所述kvm桌面虚拟化引擎采用libvirt管理kvm虚拟机。8.根据权利要求2所述的一种基于docker和ai技术的智能虚拟化的逻辑算法，其特征在于，所述docker虚拟化引擎支持gpu虚拟化。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储一个或多个程序；处理器；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-8中任一项所述的算法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的算法。

技术总结
本发明公开了一种基于Docker和AI技术的智能虚拟化的逻辑算法，涉及桌面虚拟化技术领域。包括：获取并根据用户输入的文本和/或图像虚拟机环境描述信息，基于AI智能分析引擎生成对应的虚拟机环境配置文件；根据不同配置文件分为Window和Linux进行不同处理，创建对应的虚拟桌面文件；将虚拟机文件在Docker绑定的磁盘阵列中以增量方式存储；在Web浏览其中实现使用虚拟机。本发明根据文本和图像通过AI智能引擎生成虚拟机配置文件，并结合Docker技术，根据配置文件分为Windows和Linux进行不同处理，创建对应的虚拟桌面文件，通过Docker虚拟化引擎调用，使磁盘使用量减小，加快了处理速度。度。度。


技术研发人员：刘斌
受保护的技术使用者：北京创易云互联科技有限公司
技术研发日：2023.08.30
技术公布日：2023/10/5