Система и способ запуска виртуальной машины

Изобретение относится к области управления виртуальными машинами. Технический результат настоящего изобретения заключается в обновлении виртуальной машины путем запуска виртуальной машины из шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением. Способ запуска виртуальной машины содержит этапы, на которых: a) собирают при помощи средства анализа шаблонов данные об установленном на шаблоне виртуальной машины, из которого создана по меньшей мере одна работающая в рамках инфраструктуры виртуальная машина, программном обеспечении; b) назначают при помощи средства анализа шаблонов коэффициент важности непрерывной работы шаблону виртуальной машины на основании ранее собранных данных об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении; c) собирают при помощи средства анализа обновлений данные о наборе обновлений программного обеспечения, установленного на шаблоне виртуальной машины; d) назначают при помощи средства анализа обновлений коэффициент критичности обновлений набору обновлений программного обеспечения на основании ранее собранных данных о наборе обновлений программного обеспечения; e) вычисляют при помощи средства управления обновлениями комбинацию коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений, которая используется для оценки необходимости установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины; f) определяют при помощи средства управления обновлениями необходимость установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины путем сравнения ранее вычисленной комбинации коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений с установленным значением; g) при определении необходимости установки набора обновлений программного обеспечения передают упомянутые шаблон виртуальной машины, набор обновлений программного обеспечения и решение о необходимости обновления программного обеспечения шаблона виртуальной машины средству работы с шаблонами; h) создают при помощи средства работы с шаблонами из упомянутого шаблона виртуальную машину, в рамках функционирования которой установленное программное обеспечение подвергается обновлению с использованием набора обновлений программного обеспечения; i) создают при помощи средства работы с шаблонами шаблон виртуальной машины с обновленным программным обеспечением из виртуальной машины с обновленным программным обеспечением, при этом шаблон виртуальной машины создается из виртуальной машины путем ее остановки и создания образа, соответствующего упомянутой виртуальной машине; j) останавливают при помощи средства работы с шаблонами функционирование виртуальных машин, соответствующих шаблону виртуальной машины, который использовался для создания шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением; k) создают при помощи средства работы с шаблонами по меньшей мере одну виртуальную машину из ранее созданного шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением. 4 н. и 8 з.п. ф-лы, 5 ил.

 

Область техники

Изобретение относится к области управления виртуальными машинами, а именно к системам и способам запуска виртуальной машины.

Уровень техники

В настоящее время все большее распространение получает использование VDI (Virtual Desktop Infrastructure) - совокупность шаблонов виртуальных машины и средств, которые обеспечивают функционирование виртуальны машин, создаваемых из упомянутых шаблонов - в качестве основы для формирования инфраструктуры предприятия или организации. Такой способ организации инфраструктуры является привлекательным ввиду простоты управлением ресурсами инфраструктуры: выделен, по меньшей мере, один сервер, аппаратное обеспечение которого используется для функционирования набора виртуальных машин, которыми удаленно пользуются сотрудники организации, то есть вычислительные ресурсы «сконцентрированы» в одном месте, а управление программным обеспечением, используемым сотрудниками организации, осуществляется посредством управления шаблонов, что исключает необходимость определения набора используемого программного обеспечения для каждого сотрудника.

Однако упомянутый выше способ организации инфраструктуры обладает рядом недостатков. Так, программное обеспечение, установленное на виртуальных машинах и используемое сотрудниками предприятия, может устаревать, в нем могут обнаруживаться уязвимости. С одной стороны функционирование виртуальной машины ничем не отличается от обычной в плане возможности установки обновлений программного обеспечения или обновлений для закрытия уязвимостей, то есть, например, уязвимости программного обеспечения могут быть устранены путем установки навиртуальную машину, созданную из уязвимого с точки зрения установленного на него программного обеспечения шаблона, соответствующих обновлений программного обеспечения. Однако возникает проблема: спустя некоторое время программное обеспечение на шаблоне настолько устаревает, что установка всех необходимых обновлений для него на виртуальную машину, созданную из шаблона, занимает большое количество времени.

Так, в публикации US 20130074072 А1 данную проблему предлагают решить при помощи обновления шаблона виртуальной машины путем запуска из шаблона экземпляра изолированной (например, которая не имеет связи с устройствами, способными распространять вредоносное программное обеспечение) виртуальной машины, в рамках функционирования которой обновляется установленное программное обеспечение. Виртуальная машина с обновленным программным обеспечением «замораживается» и становится новым шаблоном, на основании которого в будущем будут создаваться виртуальные машины с уже обновленным программным обеспечением.

В публикации US 8205194 B2 предложен способ «оффлайн» (англ. offline) обновления шаблона виртуальной машины, то есть обновления программного обеспечения шаблона без запуска на его основе виртуальной машины. Логические диски шаблона отображаются в удобное для проведения процедуры обновлений представление, после чего производится обновление устаревшего программного обеспечения шаблона.

В описанных подходах приведены способы автоматического обновления программного обеспечения шаблонов, однако в публикациях не решается проблема выбора стратегии обновления, благодаря которой можно эффективно управлять набором виртуальных машин и шаблонов, минимизируя время, в течение которого обновляемое программное обеспечение недоступно для использования.

Хотя рассмотренные подходы направлены на решение определенных задач в области управления виртуальными машинами, они обладают недостатком - при обновлении шаблонов виртуальных машин не принимается в расчет минимизация времени, в течение которого обновляемое программное обеспечение недоступно для использования. Настоящее изобретение позволяет более эффективно решить задачу обновления шаблонов виртуальных машин.

Раскрытие изобретения

Настоящее изобретение предназначено для управления виртуальными машинами.

Технический результат настоящего изобретения заключается в обновлении программного обеспечения, используемого в рамках инфраструктуры, путем запуска в рамках инфраструктуры по меньшей мере одной виртуальной машины из шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением. Технический результат достигается в соответствии с одной из реализаций способа запуска виртуальной машины, в котором собирают при помощи средства анализа шаблонов данные об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении; назначают при помощи средства анализа шаблонов коэффициент важности непрерывной работы шаблону виртуальной машины на основании ранее собранных данных об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении; под коэффициентом важности непрерывной работы понимают число, чем больше значение которого, тем важнее для виртуальной машины, созданной из шаблона, к которому относится упомянутый коэффициент, непрерывность ее работы; собирают при помощи средства анализа обновлений данные о наборе обновлений программного обеспечения, установленного на шаблоне виртуальной машины; назначают при помощи средства анализа обновлений коэффициент критичности обновлений набору обновлений программного обеспечения на основании ранее собранных данных о наборе обновлений программного обеспечения; под коэффициентом критичности обновлений понимают число, чем больше значение которого, тем важнее обновление программного обеспечения для функционирования упомянутого программного обеспечения; вычисляют при помощи средства управления обновлениями комбинацию коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений, которая используется для оценки необходимости установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины; определяют при помощи средства управления обновлениями необходимость установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины путем сравнения ранее вычисленной комбинации коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений с установленным значением; создают при помощи средства работы с шаблонами, если на этапе ранее была определена необходимость установки набора обновлений программного обеспечения, шаблон виртуальной машины из виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, который использовался для сбора данных на предыдущем этапе, на которую устанавливают набор обновлений программного обеспечения, который использовался для сбора данных на предыдущем этапе; запускают при помощи средства работы с шаблонами, по меньшей мере, одну виртуальную машину из полученного на предыдущем этапе шаблона виртуальной машины.

В частном случае реализации способа при помощи средства анализа шаблонов дополнительно собирают данные о временном промежутке между обновлениями шаблона виртуальной машины на основании использования, по меньшей мере, одной виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

В еще одном частном случае реализации способа при помощи средства анализа шаблонов дополнительно собирают данные о взаимосвязях между обновляемым шаблоном виртуальной машины и другими шаблонами виртуальных машин, которые используются для создания виртуальных машин, участвующих в клиент-серверном взаимодействии, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

Упомянутый технический результат также достигается в соответствии с еще одной реализацией способа запуска виртуальной машины, в котором собирают при помощи средства анализа шаблонов данные об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении; назначают при помощи средства анализа шаблонов коэффициент важности непрерывной работы шаблону виртуальной машины на основании ранее собранных данных об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении; под коэффициентом важности непрерывной работы понимают число, чем больше значение которого, тем важнее для виртуальной машины, созданной из шаблона, к которому относится упомянутый коэффициент, непрерывность ее работы; собирают при помощи средства анализа обновлений данные о наборе обновлений программного обеспечения, установленного на шаблоне виртуальной машины; назначают при помощи средства анализа обновлений коэффициент критичности обновлений набору обновлений программного обеспечения на основании ранее собранных данных о наборе обновлений программного обеспечения; под коэффициентом критичности обновлений понимают число, чем больше значение которого, тем важнее обновление программного обеспечения для функционирования упомянутого программного обеспечения; вычисляют при помощи средства управления обновлениями комбинацию коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений, которая используется для оценки необходимости установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины; определяют при помощи средства управления обновлениями необходимость установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины путем сравнения ранее вычисленной комбинации коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений с установленным значением; устанавливают набор обновлений программного обеспечения, необходимость установки которого на шаблон виртуальной машины была определена на этапе ранее, на виртуальную машину, созданную из упомянутого шаблона виртуальной машины, при помощи средства работы с шаблонами; анализируют при помощи средства тестирования обновлений влияние установки набора обновлений программного обеспечения, произведенной на этапе ранее, с целью выявления негативного влияния установки набора обновлений программного обеспечения на функционирование программного обеспечения виртуальной машины; создают шаблон виртуальной машины при помощи средства работы с шаблонами с использованием виртуальной машины, на которую был установлен набор обновлений программного обеспечения на этапе ранее, если на упомянутом этапе не было выявлено негативного влияния установки набора обновлений программного обеспечения на функционирование программного обеспечения виртуальной машины; запускают при помощи средства работы с шаблонами, по меньшей мере, одну виртуальную машину из полученного на предыдущем этапе шаблона виртуальной машины.

В частном случае реализации способа при помощи средства анализа шаблонов дополнительно собирают данные о временном промежутке между обновлениями шаблона виртуальной машины на основании использования, по меньшей мере, одной виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

В еще одном частном случае реализации способа при помощи средства анализа шаблонов дополнительно собирают данные о взаимосвязях между обновляемым шаблоном виртуальной машины и другими шаблонами виртуальных машин, которые используются для создания виртуальных машин, участвующих в клиент-серверном взаимодействии, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

Система запуска виртуальной машины, которая содержит средство анализа шаблонов, предназначенное для сбора данных об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении, а также для оценки необходимости обновления шаблона виртуальной машины путем назначения шаблону виртуальной машины коэффициента важности непрерывной работы на основании ранее собранных данных об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении; под коэффициентом важности непрерывной работы понимают число, чем больше значение которого, тем важнее для виртуальной машины, созданной из шаблона, к которому относится упомянутый коэффициент, непрерывность ее работы; средство анализа обновлений, предназначенное для сбора данных о наборе обновлений программного обеспечения, установленного на шаблоне виртуальной машины, а также для оценки необходимости установки набора обновлений программного обеспечения путем назначения набору обновлений программного обеспечения коэффициента критичности обновлений на основании ранее собранных данных о наборе обновлений программного обеспечения; под коэффициентом критичности обновлений понимают число, чем больше значение которого, тем важнее обновление программного обеспечения для функционирования упомянутого программного обеспечения; базу данных шаблонов, в которой хранится, по меньшей мере, один шаблон виртуальной машины, и которая связана со средством анализа шаблонов; базу данных обновлений, в которой хранится, по меньшей мере, одно обновление программного обеспечения, и которое связано со средством анализа обновлений; средство управления обновлениями, связанное со средством анализа шаблонов и средством анализа обновлений и предназначенное для вычисления комбинации от набора коэффициентов, полученных, по меньшей мере, со стороны средства анализа шаблонов и средства анализа обновлений, и последующего использование упомянутой комбинации коэффициентов для определения необходимости установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины путем сравнения комбинации коэффициентов с установленным значением; средство работы с шаблонами, связанное со средством управления обновлениями и предназначенное для обновления шаблона виртуальной машины с использованием набора обновлений, а также для запуска виртуальной машины из шаблона виртуальной машины.

В частном случае реализации системы дополнительно присутствует средство тестирования обновлений, связанное со средством работы с шаблонами и предназначенное для анализа функционирования программного обеспечения виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины.

В еще одном частном случае реализации системы средство анализа шаблонов дополнительно собирает данные о временном промежутке между обновлениями программного обеспечения шаблона виртуальной машины на основании использования, по меньшей мере, одной виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

В другом частном случае реализации системы средство анализа шаблонов дополнительно собирает данные о взаимосвязях между шаблоном виртуальной машины и другими шаблонами виртуальных машин, которые используются для создания виртуальных машин, участвующих в клиент-серверном взаимодействии, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

Краткое описание чертежей

Дополнительные цели, признаки и преимущества настоящего изобретения будут очевидными из прочтения последующего описания осуществления изобретения со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых:

Фиг. 1 иллюстрирует структурную схему системы запуска виртуальной машины.

Фиг. 2 иллюстрирует вариант функционирования средства анализа шаблонов.

Фиг. 3 иллюстрирует вариант функционирования средства анализа обновлений.

Фиг. 4 показывает примерную схему алгоритма работы одного из вариантов реализации системы запуска виртуальной машины.

Фиг. 5 показывает пример компьютерной системы общего назначения.

Хотя изобретение может иметь различные модификации и альтернативные формы, характерные признаки, показанные в качестве примера на чертежах, будут описаны подробно. Следует понимать, однако, что цель описания заключается не в ограничении изобретения конкретным его воплощением. Наоборот, целью описания является охват всех изменений, модификаций, входящих в рамки данного изобретения, как это определено приложенной формуле.

Описание вариантов осуществления изобретения

Объекты и признаки настоящего изобретения, способы для достижения этих объектов и признаков станут очевидными посредством отсылки к примерным вариантам осуществления. Однако настоящее изобретение не ограничивается примерными вариантами осуществления, раскрытыми ниже, оно может воплощаться в различных видах. Сущность, приведенная в описании, является не чем иным, как конкретными деталями, необходимыми для помощи специалисту в области техники в исчерпывающем понимании изобретения, и настоящее изобретение определяется в объеме приложенной формулы.

На Фиг. 1 изображена структурная схема системы запуска виртуальной машины. Инфраструктура 118 некоторой организации в частном случае включает в себя сервер, на котором запущен набор виртуальных машин, доступ к. которым осуществляется удаленно при помощи вычислительных устройств, которыми пользуются сотрудники организации. Виртуальные машины, которые функционируют в рамках инфраструктуры 118, созданы из шаблонов виртуальных машин. В частном случае реализации изобретения шаблоном виртуальной машины является образ виртуальной машины, хранящий информацию об установленной на виртуальную машину операционной системе, программном обеспечении и о наборе аппаратного обеспечения, которое доступно для использования виртуальной машиной, который используется для создания виртуальных машин, идентичных описываемой упомянутым образом виртуальной машине. Для хранения шаблонов, которые могут быть использованы в инфраструктуре организации, используется база данных шаблонов 112. В частном случае реализации в базе данных шаблонов 112 дополнительно хранится информация об установленном на шаблоне виртуальной машине программном обеспечении. В еще одном частном случае реализации в базе данных 112 для каждого шаблона виртуальной машины дополнительно хранится информация о созданных из него виртуальных машинах, используемых в инфраструктуре 118. Множество шаблонов виртуальных машин, используемых в инфраструктуре 118 организации, может содержать шаблоны виртуальных машин, используемых для разных целей - от виртуальных машин, выполняющих роль серверов, до виртуальных машин, используемых бухгалтерами или сотрудниками отдела кадров организации. Таким образом, программное обеспечение на шаблонах виртуальных машин, используемых в инфраструктуре 118, а также время непрерывной работы виртуальных машин, созданных из упомянутых шаблонов, тоже может варьироваться - например виртуальная машина, выполняющая роль почтового сервера, может непрерывно работать на протяжении нескольких месяцев, в то время как виртуальная машина, которой пользуется бухгалтер организации, может перезапускаться ежедневно.

Шаблоны виртуальных машин, хранящихся в базе данных шаблонов 112, некоторое время удовлетворяют потребностям инфраструктуры 118: на шаблоны виртуальных машин установлено актуальное (в смысле отсутствия уязвимостей и удовлетворения потребностей сотрудников организации) программное обеспечение. По прошествии некоторого времени установленное на шаблон программное обеспечение может терять свою актуальность - в нем могут выявляться уязвимости, которые могут быть использованы злоумышленниками, а также программное обеспечение может просто перестать удовлетворять, возможно, увеличивающимся требованиям сотрудников компании (например, у сотрудника компании при использовании программного обеспечения - почтового клиента - появилась необходимость фильтровать нежелательные письма, что невозможно осуществить при помощи имеющегося функционала программного обеспечения). Для выхода из сложившейся ситуации необходимо производить обновление программного обеспечения на шаблонах виртуальных машин, чтобы каждая созданная из шаблона виртуальная машина уже обладала набором обновленного программного обеспечения, и пользователям виртуальных машин не приходилось бы тратить свое время для обновления программного обеспечения на используемых ими виртуальных машинах. Для обновления программного обеспечения шаблонов виртуальных машин используются обновления программного обеспечения, которые хранятся в базе данных обновлений 114. В частном случае реализации изобретения база данных 114 может регулярно наполняться по мере появления новых обновлений программного обеспечения для загрузки через Интернет. Помимо обновлений программного обеспечения (новых файлов, данных, которыми пользуется программное обеспечение, или инструкций для изменения существующих файлов программного обеспечения) в частном случае реализации в базе данных обновлений 114 может храниться следующая информация: дата создания обновления программного обеспечения; программное обеспечение, для которого предназначено упомянутое обновление; версия обновления программного обеспечения; названия уязвимостей, которые закрываются при установке обновления программного обеспечения, если таковые есть (например, CVE-2013-0422); уровень критичности обновления, который в частном случае реализации устанавливается создателями обновления программного обеспечения и оцениваться числом, тип обновления - характер вносимых изменений в программное обеспечение, например устранение уязвимости, и/или изменения интерфейса, и/или изменение функционала программного обеспечения, что в частном случае реализации может быть указано разработчиком обновления программного обеспечения.

Для обновления виртуальных машин инфраструктуры 118 (обновление программного обеспечения виртуальных машин), выполняющих различные роли, необходимо обновить программное обеспечение соответствующих шаблонов виртуальных машин, остановить функционирование упомянутых виртуальных машин и запустить каждую из шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением. При упомянутом алгоритме обновления виртуальных машин важно минимизировать количество остановок (или время простоя) функционирования тех виртуальных машин, для которых критична непрерывность работы (например, если виртуальная машина выполняет роль почтового сервера, или сервера, хранящего базу данных). Шаблон виртуальной машины характеризуется коэффициентом важности непрерывной работы, с помощью которого оценивается критичность непрерывности функционирования созданных из упомянутого шаблона виртуальных машин. Под коэффициентом важности непрерывной работы понимают число (например, 10.75), чем больше значение которого, тем важнее для виртуальной машины, (созданной из шаблона, к которому относится упомянутый коэффициент) непрерывность ее работы. Для оценки критичности непрерывности функционирования, по меньшей мере, одной виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, и, соответственно, назначения шаблону виртуальной машины коэффициента важности непрерывной работы используется средство анализа шаблонов 110. Средство анализа шаблонов 110 использует шаблон виртуальной машины из базы данных шаблонов 112 для оценки упомянутого шаблона. Результатом работы средства 110 является вычисление коэффициента важности непрерывной работы, соответствующего анализируемому шаблону виртуальной машины. Детальная схема работы средства 110 приведена на Фиг. 2.

Хранящиеся в базе данных обновлений 114 обновления программного обеспечения могут быть предназначены для разных целей: некоторые обновления программного обеспечения могут быть предназначены для расширения существующего функционала программного обеспечения, другие - для устранения уязвимостей в программном обеспечении. В зависимости от изменений программного обеспечения, которые вносятся посредством обновлений программного обеспечения, варьируется необходимость прерывания функционирования виртуальных машин из инфраструктуры 118 с целью запуска их обновленных версий, а следовательно, и установки обновлений программного обеспечения на соответствующие шаблоны виртуальных машин. Для оценки необходимости установки обновлений программного обеспечения на шаблон используется коэффициент критичности обновлений. Под коэффициентом критичности обновлений понимают число (например, 20.34), чем больше значение которого, тем важнее обновление программного обеспечения для функционирования упомянутого программного обеспечения. Для оценки важности установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины и, соответственно, назначения набору обновлений программного обеспечения коэффициента критичности обновления используется средство анализа обновлений 113. Средство анализа обновлений 113 использует набор обновлений программного обеспечения из базы данных обновлений 114 для оценки набора упомянутых обновлений. Результатом работы средства 113 является вычисление коэффициента критичности обновлений, соответствующего анализируемому набору обновлений программного обеспечения. Детальная схема работы средства 113 приведена на Фиг. 3.

Средство управления обновлениями 115 предназначено для принятия решения об обновлении программного обеспечения шаблона виртуальной машины. Решение об необходимости установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины принимается на основании анализа ряда характеристик как набора обновлений программного обеспечения, так и шаблона виртуальной машины, программное обеспечение которого предназначено для обновления, или виртуальных машин, созданных из упомянутого шаблона виртуальной машины. В частном случае реализации в качестве таких характеристик рассматриваются коэффициент важности непрерывной работы, который формируется при помощи средства анализа шаблонов 110, а также коэффициент критичности обновлений, который формируется при помощи средства анализа обновлений 113. В частном случае реализации средство управления обновлениями 115 оценивает совокупность упомянутых характеристик набора обновлений программного обеспечения и шаблона виртуальной машины или виртуальных машин, созданных из указанного шаблона, путем сравнения комбинации коэффициентов, в частном случае реализации получаемых от средств 110 и 113, с установленным значением, в качестве которого принимается число, например 43.5. В частном случае реализации в качестве комбинации используется линейная комбинация упомянутых коэффициентов, например разность между коэффициентом важности непрерывной работы и коэффициентом критичности обновлений. В другом частном случае реализации изобретения в качестве комбинации используется произведение коэффициентов, каждый из которых имеет собственный показатель степени, например произведение коэффициента важности непрерывной работы в степени и коэффициента критичности обновлений в степени «1». Полученная комбинацию коэффициентов сравнивается с установленным значением, в частном случае реализации средство управления обновлениями 115 принимает решение о необходимости обновления программного обеспечения, установленного на шаблон виртуальной машины, если комбинация коэффициентов превышает значение 1.5. Следует отметить, что значение, с которым сравнивается комбинация коэффициентов, в частном случае реализации отражает то, насколько важность установки обновлений преобладает над требованиями к непрерывности работы виртуальных машин, созданных из шаблона виртуальной машины и устанавливается в частном случае по результатам обучения. Кроме коэффициента важности непрерывной работы со стороны средства анализа шаблонов 110 средство управления обновлениями 115 получает шаблон виртуальной машины, который использовался упомянутым средством 110 для вычисления коэффициента важности непрерывной работы. Кроме коэффициента критичности обновлений со стороны средства анализа обновлений 113 средство управления обновлениями 115 получает шаблон набор обновлений программного обеспечения, который использовался упомянутым средством 113 для вычисления коэффициента критичности

обновлений. Полученные вышеописанными способами шаблон виртуальной машины и набор обновлений программного обеспечения средство управления обновлениями 115 передает совместно с решением о необходимости обновления программного обеспечения шаблона виртуальной машины передает средству работы с шаблонами 116.

Средство работы с шаблонами 116 предназначено для обновления шаблона виртуальной машины. Под обновлением шаблона виртуальной машины будем понимать обновление программного обеспечения шаблона виртуальной машины. В частном случае реализации при обновлении программного обеспечения шаблона виртуальной машины средство 116 создает из упомянутого шаблона виртуальную машину, в рамках функционирования которой установленное программное обеспечение подвергается обновлению с использованием набора обновлений программного обеспечения. Из виртуальной машины с обновленным программным обеспечением средством работы с шаблонами 116 создает шаблон виртуальной машины с обновленным программным обеспечением. Шаблон виртуальной машины создается из виртуальной машины путем ее остановки и создания образа, соответствующего упомянутой виртуальной машине. В другом частном случае реализации изобретения средство работы с шаблонами 116 не запускает из шаблона виртуальной машины, предназначенного для обновления, виртуальную машину. Вместо этого модификация в программном обеспечении, которая производится в соответствии с установкой набора обновлений программного обеспечения, осуществляются напрямую в шаблон виртуальной машины. В частном случае реализации шаблон виртуальной машины может быть подключен к вычислительному устройству (например, персональному компьютеру) или другой виртуальной машине в качестве внешнего диска. Изменения, которые вносятся в программное обеспечение во время установки обновлений, вносятся в программное обеспечение, установленное на подключенный внешний диск средством работы с шаблонами 116. Если обновления программного обеспечения содержат какие-либо инструкции для изменения обновляемого программного обеспечения, эти инструкции выполняются средством работы с шаблонами 116. Примером таких инструкций могут быть SFX (Self-Extract Archive) инструкции: «Delete=***.dll», «Path=C:\» - первая из которых удалит некоторый файл динамической библиотеки dll, а вторая задаст каталог для копирования файлов из sfx-архива вида «С:\».

Средство работы с шаблонами 116, используя информацию из базы данных о созданных из шаблона виртуальной машины, который был обновлен упомянутым средством 116, виртуальных машинах, функционирующих в рамках инфраструктуры 118, останавливает созданные ранее из шаблона виртуальной машины виртуальные машины и запускает новые виртуальные машины из обновленного шаблона виртуальной машины для функционирования в рамках инфраструктуры 118 взамен остановленных.

В частном случае реализации средство работы с шаблонами 116 после обновления шаблона виртуальной машины сохраняет указанный шаблон виртуальной машины вместе с информацией о версиях обновленного программного обеспечения в базе данных шаблонов 112.

В частном случае реализации изобретения дополнительно используется средство тестирования 117, которое предназначено для анализа функционирования программного обеспечения на виртуальной машине. В частности, средство 117 используется для обнаружения обновленных шаблонов виртуальных машин, на которых программное обеспечение (в том числе и обновленное) функционирует нестабильно (например, при функционировании обновленного программного обеспечения выполнение некоторых его задач завершается с ошибкой) или может негативно повлиять на функционирование виртуальных машин и другого программного обеспечения (например, стать причиной завершения с ошибками выполнения задач другого программного обеспечения). Для обнаружения критических событий, возникающих при функционировании виртуальной машины и отражающих нестабильное функционирование программного обеспечения, средство тестирования 117 анализирует функционирование виртуальной машины на протяжении заданного промежутка времени, в частном реализации в качестве такого промежутка времени принимается 10 часов. Во время анализа средство 117 собирает информацию о критических событиях, появляющихся в рамках функционирования виртуальной машины, созданной из обновленного шаблона при помощи средства работы с шаблонами 116. При обнаружении критических событий средство 117 отправляет средству работы с шаблонами 116 соответствующее уведомление. После получения такого уведомления средство работы с шаблонами 116 признает шаблон виртуальной машины, из которого была создана анализируемая виртуальная машина, неприемлемым для дальнейшего использования в инфраструктуре 118, соответственно, перезапуск виртуальных машин с использованием такого шаблона виртуальной машины не производится. В частном случае реализации средство работы с шаблонами 116 также не передает указанный шаблон виртуальной машины на хранение в базу данных шаблонов 112. Критическими событиями, возникающими в рамках функционирования анализируемой виртуальной машины, могут в частном случае реализации являться деградация производительности виртуальной машины (в том числе за счет борьбы за ресурсы виртуальной машины между программным обеспечением) или ошибки при функционировании операционной системы виртуальной машины.

В частном случае реализации критические события, связанные с деградацией производительности можно обнаружить путем периодической (через установленные интервалы времени, например по 10 минут) проверки использования ресурсов виртуальной машины: если загруженность или потребление ресурсов (например, центрального процессора виртуальной машины или оперативной памяти упомянутой виртуальной машины) постоянно увеличивается, то средство тестирования обновлений 117 обнаруживает критическое событие. В еще одном частном случае реализации ошибки при функционировании операционной системы виртуальной машины можно обнаружить при помощи обращения к компоненту операционной системы Windows под названием Event Viewer, с помощью которого можно получить список событий, возникающих при функционировании операционной системы, и к критическим событиям относить события из списка, обладающие свойством «Level» со значением «Error» и свойством «Source» со значением, содержащим название процесса, соответствующего обновленному программному обеспечению.

На Фиг. 2 изображена детальная схема варианта функционирования средства анализа шаблонов 110. В общем случае средство 110 предназначено для вычисления коэффициента важности непрерывной работы шаблона виртуальной машины, а также передачи упомянутого коэффициента совместно с шаблоном виртуальной машины, к которому относится коэффициент, средству управления обновлениями 115. Определение коэффициента важности непрерывной работы шаблона виртуальной машины связано с оценкой необходимости прерывать работу созданных из шаблона виртуальной машины виртуальных машин, функционирующих в инфраструктуре 118. В частном случае реализации такая оценка осуществляется путем сопоставления совокупности программного обеспечения, установленного на шаблон виртуальной машины, и списка программного обеспечения из таблицы оценки программного обеспечения, в которой для каждого программного обеспечения установлен весовой коэффициент - число, например 5.6, - в чем больше который, тем важнее непрерывность работы связанного с ним программного обеспечения. В частном случае реализации такая таблица хранится в средстве оценки шаблонов 110. В другом частном случае реализации такая таблица хранится в специально предназначенной для этой цели базе данных программного обеспечения. В частном случае реализации для шаблона виртуальной машины коэффициент важности непрерывной работы вычисляется путем сложения весовых коэффициентов установленного программного обеспечения в соответствии со значениями из таблицы оценки программного обеспечения. В другом частном случае реализации коэффициент важности непрерывной работы вычисляется путем извлечения квадратного корня из суммы квадратов весовых коэффициентов установленного программного обеспечения в соответствии со значениями из таблицы оценки программного обеспечения.

В еще одном частном случае реализации при вычислении коэффициента важности непрерывной работы шаблона виртуальной машины средством анализа шаблонов 110 дополнительно собирается информация о созданных из шаблона виртуальной машины виртуальных машин, функционирующих в рамках инфраструктуры 118. В частности, при вычислении упомянутого коэффициента может учитываться время работы виртуальных машин, созданных из шаблона виртуальных машин. Предполагается, что чем больше время непрерывной работы (например, среднее) виртуальных машин, созданных из шаблона виртуальных машин, тем с большей вероятностью работа упомянутых виртуальных машин не должна прерываться в течение еще некоторого промежутка времени. Время непрерывной работы виртуальной машины можно оценивать путем периодического опроса виртуальной машины (например, при помощи установки соединения с виртуальной машиной по средством утилиты ping) с целью определения ее состояния: функционирует она или нет. Таким образом, в частном случае реализации временем непрерывной работы можно считать время между самым ранним запросом, на который был послан положительный ответ о функционировании виртуальной машиной, и временем расчета коэффициента важности непрерывной работы. Исходя из упомянутых соображений, в частном случае реализации коэффициент важности непрерывной работы при вычислении одним из вышеупомянутых способов дополнительно умножается на коэффициент, характеризующий вероятность продолжения непрерывной работы виртуальных машин, созданных из шаблона виртуальной машины. В частном случае реализации такой коэффициент вычисляется как отношение среднего времени непрерывной работы виртуальных машин, созданных из шаблона виртуальной машины, к среднему времени непрерывной работы виртуальных машины в инфраструктуре 118.

На Фиг. 3 изображена детальная схема варианта функционирования средства анализа обновлений 113. В общем случае средство 113 предназначено для вычисления коэффициента критичности обновлений, а также передачи упомянутого коэффициента совместно с набором обновлений программного обеспечения, к которому относится коэффициент, средству управления обновлениями 115. Определение коэффициента критичности обновлений связано с оценкой необходимости как можно раньше установить набор обновлений программного обеспечения, который хранится в базе данных обновлений 114. Стоит отметить, что средству анализа обновлений 113 целесообразно анализировать набор обновлений программного обеспечения, где в указанный набор обновлений входят только обновления программного обеспечения, которое присутствует на шаблоне виртуальной машины, на который указанный набор обновлений программного обеспечения предполагается установить. В частном случае реализации список установленного на шаблон виртуальной машины программного обеспечения средство анализа обновлений 113 получает со стороны средства анализа шаблонов 110. При вычислении коэффициента критичности обновлений средство анализа обновлений 113 получает из базы данных обновлений набор обновлений программного обеспечения, а также такую информацию о наборе обновлений программного обеспечения (например, тип(ы) каждого обновления, версия и дата создания каждого обновления, список устраняемых уязвимостей, уровень критичности). При вычислении коэффициента критичности обновлений каждой характеристике обновления программного обеспечения (или производной от нее характеристике, например для даты создания ей может являться «возраст» обновления программного обеспечения - количество дней с момента создания обновления программного обеспечения до момента анализа упомянутого обновления) ставится в соответствие число, характеризующее степень влияния рассматриваемой характеристики (например, тип обновления, дата создания) на необходимость установки рассматриваемого обновления программного обеспечения на шаблон виртуальной машины. В частном случае реализации при оценки обновления программного обеспечения упомянутые коэффициенты вычисляются следующим образом: «возраст» обновления программного обеспечения оценивается числом, равным произведению 0.07 на количество дней с момента создания обновления программного обеспечения до момента анализа упомянутого обновления; устраняемые уязвимости оцениваются произведением 1.5 на количество устраняемых обновлением программного обеспечения уязвимостей; уровень критичности принимается без изменений (уровень критичности изначально представляет собой число); совокупный тип обновления оценивается суммой чисел, характеризующих возможные типы обновления программного обеспечения - устранение уязвимости - 1, изменение функционала - 0.8, изменение интерфейса - 0.2. В частном случае реализации средство анализа обновлений 113 вычисляет коэффициент критичности обновлений как сумму соответствующих характеристикам коэффициентов - чисел, характеризующих степень влияния рассматриваемой характеристики на необходимость установки обновления программного обеспечения - для каждого обновления программного обеспечения из набора обновлений программного обеспечения. Вычисленный таким образом коэффициент критичности обновлений совместно с соответствующим ему набором обновлений программного обеспечения передается средством анализа обновлений 113 на вход средству управления обновлениями 115.

На Фиг. 4 изображена примерная схема алгоритма работы одного из вариантов реализации вышеописанной системы запуска виртуальной машины. На этапе 400 средство анализа шаблонов 110 вычисляет коэффициент важности непрерывной работы, относящийся к шаблону виртуальной машины. При упомянутом вычислении используются данные, которые хранятся в базе данных шаблонов 112. Вычисленный коэффициент важности непрерывной работы совместно с шаблонов виртуальной машины, к которому относится упомянутый коэффициент, поступает на вход средства управления обновлениями 115. На этапе 410 средство анализа обновлений 113 вычисляет коэффициент критичности обновлений, относящийся к набору обновлений программного обеспечения. При упомянутом вычислении используются данные, которые хранятся в базе данных обновлений 114. Вычисленный коэффициент критичности обновлений совместно с набором обновлений программного обеспечения, к которому относится упомянутый коэффициент, поступает на вход средства управления обновлениями 115. Средство управления обновлениями 115 на этапе 410 вычисляет комбинацию коэффициентов, которые упомянутое средство 115 получает со стороны средства анализа шаблонов 110 и средства анализа обновлений 113. На этапе 430 средство управления обновлениями 115 сравнивает вычисленную на этапе 420 комбинацию коэффициентов с установленным значением. Если комбинация не превышает установленного значения, программное обеспечения шаблона виртуальной машины не обновляется, и работа системы завершается на этапе 450. Если же комбинация превышает установленное значение, полученные средством управления обновлениями 115 шаблон виртуальной машины и набор обновлений программного обеспечения передаются средству работы с шаблонами 116 для последующего обновления программного обеспечения шаблона виртуальной машины на этапе 440. На этапе 460 средство тестирования обновлений 117 производит анализ влияния обновления программного обеспечения на функционирование программного обеспечения шаблона, полученного на этапе 440 при помощи средства работы с шаблонами 116. На этапе 470 средство тестирования обновлений 117 принимает решение о признании шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением пригодным для дальнейшего использования. Если упомянутый шаблон был признан непригодным для дальнейшего использования, то в соответствии с этапом 480 перезапуск виртуальных машин, созданных из шаблона виртуальной машины, программное обеспечение которого было обновлено, не производится. Если же шаблон виртуальной машины с обновленным программным обеспечением не был признан непригодным, то на этапе 490 средство работы с шаблонами 116 производит перезапуск виртуальных машин, функционирующих в рамках инфраструктуры 118, которые были созданы из шаблона виртуальной машины, программное обеспечение которого было обновлено на этапе 440.

Фиг. 5 представляет пример компьютерной системы общего назначения, персональный компьютер или сервер 20, содержащий центральный процессор 21, системную память 22 и системную шину 23, которая содержит разные системные компоненты, в том числе память, связанную с центральным процессором 21. Системная шина 23 реализована, как любая известная из уровня техники шинная структура, содержащая в свою очередь память шины или контроллер памяти шины, периферийную шину и локальную шину, которая способна взаимодействовать с любой другой шинной архитектурой. Системная память содержит постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 24, память с произвольным доступом (ОЗУ) 25. Основная система ввода/вывода (BIOS) 26, содержит основные процедуры, которые обеспечивают передачу информации между элементами персонального компьютера 20, например, в момент загрузки операционной системы с использованием ПЗУ 24.

Персональный компьютер 20 в свою очередь содержит жесткий диск 27 для чтения и записи данных, привод магнитных дисков 28 для чтения и записи на сменные магнитные диски 29 и оптический привод 30 для чтения и записи на сменные оптические диски 31, такие как CD-ROM, DVD-ROM и иные оптические носители информации. Жесткий диск 27, привод магнитных дисков 28, оптический привод 30 соединены с системной шиной 23 через интерфейс жесткого диска 32, интерфейс магнитных дисков 33 и интерфейс оптического привода 34 соответственно. Приводы и соответствующие компьютерные носители информации представляют собой энергонезависимые средства хранения компьютерных инструкций, структур данных, программных модулей и прочих данных персонального компьютера 20.

Настоящее описание раскрывает реализацию системы, которая использует жесткий диск 27, сменный магнитный диск 29 и сменный оптический диск 31, но следует понимать, что возможно применение иных типов компьютерных носителей информации 56, которые способны хранить данные в доступной для чтения компьютером форме (твердотельные накопители, флеш карты памяти, цифровые диски, память с произвольным доступом (ОЗУ) и т.п.), которые подключены к системной шине 23 через контроллер 55.

Компьютер 20 имеет файловую систему 36, где хранится записанная операционная система 35, а также дополнительные программные приложения 37, другие программные модули 38 и данные программ 39. Пользователь имеет возможность вводить команды и информацию в персональный компьютер 20 посредством устройств ввода (клавиатуры 40, манипулятора «мышь» 42). Могут использоваться другие устройства ввода (не отображены): микрофон, джойстик, игровая консоль, сканнер и т.п. Подобные устройства ввода по своему обычаю подключают к компьютерной системе 20 через последовательный порт 46, который, в свою очередь, подсоединен к системной шине, но могут быть подключены иным способом, например, при помощи параллельного порта, игрового порта или универсальной последовательной шины (USB). Монитор 47 или иной тип устройства отображения также подсоединен к системной шине 23 через интерфейс, такой как видеоадаптер 48. В дополнение к монитору 47, персональный компьютер может быть оснащен другими периферийными устройствами вывода (не отображены), например, колонками, принтером и т.п.

Персональный компьютер 20 способен работать в сетевом окружении, при этом используется сетевое соединение с другим или несколькими удаленными компьютерами 49. Удаленный компьютер (или компьютеры) 49 являются такими же персональными компьютерами или серверами, которые имеют большинство или все упомянутые элементы, отмеченные ранее при описании существа персонального компьютера 20, представленного на Фиг. 5. В вычислительной сети могут присутствовать также и другие устройства, например, маршрутизаторы, сетевые станции, пиринговые устройства или иные сетевые узлы.

Сетевые соединения могут образовывать локальную вычислительную сеть (LAN) 50 и глобальную вычислительную сеть (WAN). Такие сети применяются в корпоративных компьютерных сетях, внутренних сетях компаний и, как правило, имеют доступ к сети Интернет. В LAN- или WAN-сетях персональный компьютер 20 подключен к локальной сети 50 через сетевой адаптер или сетевой интерфейс 51. При использовании сетей персональный компьютер 20 может использовать модем 54 или иные средства обеспечения связи с глобальной вычислительной сетью, такой как Интернет. Модем 54, который является внутренним или внешним устройством, подключен к системной шине 23 посредством последовательного порта 46. Следует уточнить, что сетевые соединения являются лишь примерными и не обязаны отображать точную конфигурацию сети, т.е. в действительности существуют иные способы установления соединения техническими средствами связи одного компьютера с другим.

В заключение следует отметить, что приведенные в описании сведения являются примерами, которые не ограничивают объем настоящего изобретения, определенного формулой.

1. Способ запуска виртуальной машины, в котором:
a) собирают при помощи средства анализа шаблонов данные об установленном на шаблоне виртуальной машины, из которого создана по меньшей мере одна работающая в рамках инфраструктуры виртуальная машина, программном обеспечении;
b) назначают при помощи средства анализа шаблонов коэффициент важности непрерывной работы шаблону виртуальной машины на основании ранее собранных данных об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении;
под коэффициентом важности непрерывной работы понимают число, чем больше значение которого, тем важнее для виртуальной машины, созданной из шаблона, к которому относится упомянутый коэффициент, непрерывность ее работы;
c) собирают при помощи средства анализа обновлений данные о наборе обновлений программного обеспечения, установленного на шаблоне виртуальной машины, из которого создана по меньшей мере одна работающая в рамках инфраструктуры виртуальная машина;
d) назначают при помощи средства анализа обновлений коэффициент критичности обновлений набору обновлений программного обеспечения на основании ранее собранных данных о наборе обновлений программного обеспечения;
под коэффициентом критичности обновлений понимают число, чем больше значение которого, тем важнее обновление программного обеспечения для функционирования упомянутого программного обеспечения;
e) вычисляют при помощи средства управления обновлениями комбинацию коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений, которая используется для оценки необходимости установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины;
f) определяют при помощи средства управления обновлениями необходимость установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины путем сравнения ранее вычисленной комбинации коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений с установленным значением;
g) при определении необходимости установки набора обновлений программного обеспечения передают упомянутые шаблон виртуальной машины, набор обновлений программного обеспечения и решение о необходимости обновления программного обеспечения шаблона виртуальной машины средству работы с шаблонами;
h) создают при помощи средства работы с шаблонами из упомянутого шаблона виртуальную машину, в рамках функционирования которой установленное программное обеспечение подвергается обновлению с использованием набора обновлений программного обеспечения;
i) создают при помощи средства работы с шаблонами шаблон виртуальной машины с обновленным программным обеспечением из виртуальной машины с обновленным программным обеспечением, при этом шаблон виртуальной машины создается из виртуальной машины путем ее остановки и создания образа, соответствующего упомянутой виртуальной машине;
j) останавливают при помощи средства работы с шаблонами функционирование виртуальных машин, соответствующих шаблону виртуальной машины, который использовался для создания шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением;
k) создают при помощи средства работы с шаблонами по меньшей мере одну виртуальную машину из ранее созданного шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением.

2. Способ по п. 1, в котором при помощи средства анализа шаблонов дополнительно собирают данные о временном промежутке между обновлениями программного обеспечения шаблона виртуальной машины на основании использования по меньшей мере одной виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

3. Способ по п. 1, в котором при помощи средства анализа шаблонов дополнительно собирают данные о взаимосвязях между обновляемым шаблоном виртуальной машины и другими шаблонами виртуальных машин, которые используются для создания виртуальных машин, участвующих в клиент-серверном взаимодействии, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

4. Способ запуска виртуальной машины, в котором:
a) собирают при помощи средства анализа шаблонов данные об установленном на шаблоне виртуальной машины, из которого создана по меньшей мере одна работающая в рамках инфраструктуры виртуальная машина, программном обеспечении;
b) назначают при помощи средства анализа шаблонов коэффициент важности непрерывной работы шаблону виртуальной машины на основании ранее собранных данных об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении;
под коэффициентом важности непрерывной работы понимают число, чем больше значение которого, тем важнее для виртуальной машины, созданной из шаблона, к которому относится упомянутый коэффициент, непрерывность ее работы;
c) собирают при помощи средства анализа обновлений данные о наборе обновлений программного обеспечения, установленного на шаблоне виртуальной машины, из которого создана по меньшей мере одна работающая в рамках инфраструктуры виртуальная машина;
d) назначают при помощи средства анализа обновлений коэффициент критичности обновлений набору обновлений программного обеспечения на основании ранее собранных данных о наборе обновлений программного обеспечения;
под коэффициентом критичности обновлений понимают число, чем больше значение которого, тем важнее обновление программного обеспечения для функционирования упомянутого программного обеспечения;
e) вычисляют при помощи средства управления обновлениями комбинацию коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений, которая используется для оценки необходимости установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины;
f) определяют при помощи средства управления обновлениями необходимость установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины путем сравнения ранее вычисленной комбинации коэффициента важности непрерывной работы и коэффициента критичности обновлений с установленным значением;
g) при определении необходимости установки набора обновлений программного обеспечения передают упомянутые шаблон виртуальной машины, набор обновлений программного обеспечения и решение о необходимости обновления программного обеспечения шаблона виртуальной машины средству работы с шаблонами;
h) создают при помощи средства работы с шаблонами из упомянутого шаблона виртуальную машину, в рамках функционирования которой установленное программное обеспечение подвергается обновлению с использованием набора обновлений программного обеспечения;
i) анализируют при помощи средства тестирования обновлений функционирование обновленного программного обеспечения на виртуальной машине, полученного на этапе ранее, с целью выявления нестабильного функционирования обновленного программного обеспечения на виртуальной машине;
j) создают при помощи средства работы с шаблонами шаблон виртуальной машины с обновленным программным обеспечением из виртуальной машины с обновленным программным обеспечением, если на этапе ранее не было выявлено нестабильного функционирования обновленного программного обеспечения виртуальной машины, при этом шаблон виртуальной машины создается из виртуальной машины путем ее остановки и создания образа, соответствующего упомянутой виртуальной машине;
k) останавливают при помощи средства работы с шаблонами функционирование виртуальных машин, соответствующих шаблону виртуальной машины, который использовался для создания шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением;
l) создают при помощи средства работы с шаблонами по меньшей мере одну виртуальную машину из ранее созданного шаблона виртуальной машины с обновленным программным обеспечением.

5. Способ по п. 4, в котором при помощи средства анализа шаблонов дополнительно собирают данные о временном промежутке между обновлениями программного обеспечения шаблона виртуальной машины на основании использования по меньшей мере одной виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

6. Способ по п. 4, в котором при помощи средства анализа шаблонов дополнительно собирают данные о взаимосвязях между обновляемым шаблоном виртуальной машины и другими шаблонами виртуальных машин, которые используются для создания виртуальных машин, участвующих в клиент-серверном взаимодействии, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

7. Система запуска виртуальной машины, которая содержит:
а) средство анализа шаблонов, предназначенное для сбора данных об установленном на шаблоне виртуальной машины, из которого создана по меньшей мере одна работающая в рамках инфраструктуры виртуальная машина, программном обеспечении, а также для назначения коэффициента важности непрерывной работы шаблону виртуальной машины на основании ранее собранных данных об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении;
под коэффициентом важности непрерывной работы понимают число, чем больше значение которого, тем важнее для виртуальной машины, созданной из шаблона, к которому относится упомянутый коэффициент, непрерывность ее работы;
b) средство анализа обновлений, предназначенное для сбора данных о наборе обновлений программного обеспечения, установленного на шаблоне виртуальной машины, из которого создана по меньшей мере одна работающая в рамках инфраструктуры виртуальная машина, а также для назначения коэффициента критичности обновлений набору обновлений программного обеспечения на основании ранее собранных данных о наборе обновлений программного обеспечения;
под коэффициентом критичности обновлений понимают число, чем больше значение которого, тем важнее обновление программного обеспечения для функционирования упомянутого программного обеспечения;
c) базу данных шаблонов, в которой хранится по меньшей мере один шаблон виртуальной машины и которая связана со средством анализа шаблонов;
d) базу данных обновлений, в которой хранится по меньшей мере одно обновление программного обеспечения которое связано со средством анализа обновлений;
e) средство управления обновлениями, связанное со средством анализа шаблонов и средством анализа обновлений и предназначенное для вычисления комбинации от набора коэффициентов, полученных, по меньшей мере, со стороны средства анализа шаблонов и средства анализа обновлений, и последующего использования упомянутой комбинации коэффициентов для определения необходимости установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины путем сравнения комбинации коэффициентов с установленным значением;
f) средство работы с шаблонами, связанное со средством управления обновлениями и предназначенное для остановки функционирования виртуальной машины, создания виртуальной машины из шаблона виртуальной машины, обновления программного обеспечения виртуальной машины с использованием набора обновлений, а также для создания шаблона виртуальной машины из виртуальной машины, при этом шаблон виртуальной машины создается из виртуальной машины путем ее остановки и создания образа, соответствующего виртуальной машине.

8. Система по п. 7, в которой средство анализа шаблонов дополнительно собирает данные о временном промежутке между обновлениями программного обеспечения шаблона виртуальной машины на основании использования по меньшей мере одной виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

9. Система по п. 7, в которой средство анализа шаблонов дополнительно собирает данные о взаимосвязях между шаблоном виртуальной машины и другими шаблонами виртуальных машин, которые используются для создания виртуальных машин, участвующих в клиент-серверном взаимодействии, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

10. Система запуска виртуальной машины, которая содержит:
a) средство анализа шаблонов, предназначенное для сбора данных об установленном на шаблоне виртуальной машины, из которого создана по меньшей мере одна работающая в рамках инфраструктуры виртуальная машина, программном обеспечении, а также для назначения коэффициента важности непрерывной работы шаблону виртуальной машины на основании ранее собранных данных об установленном на шаблоне виртуальной машины программном обеспечении;
под коэффициентом важности непрерывной работы понимают число, чем больше значение которого, тем важнее для виртуальной машины, созданной из шаблона, к которому относится упомянутый коэффициент, непрерывность ее работы;
b) средство анализа обновлений, предназначенное для сбора данных о наборе обновлений программного обеспечения, установленного на шаблоне виртуальной машины, из которого создана по меньшей мере одна работающая в рамках инфраструктуры виртуальная машина, а также для назначения коэффициента критичности обновлений набору обновлений программного обеспечения на основании ранее собранных данных о наборе обновлений программного обеспечения;
под коэффициентом критичности обновлений понимают число, чем больше значение которого, тем важнее обновление программного обеспечения для функционирования упомянутого программного обеспечения;
c) базу данных шаблонов, в которой хранится по меньшей мере один шаблон виртуальной машины и которая связана со средством анализа шаблонов;
d) базу данных обновлений, в которой хранится по меньшей мере одно обновление программного обеспечения, которое связано со средством анализа обновлений;
e) средство управления обновлениями, связанное со средством анализа шаблонов и средством анализа обновлений и предназначенное для вычисления комбинации от набора коэффициентов, полученных, по меньшей мере, со стороны средства анализа шаблонов и средства анализа обновлений, и последующего использование упомянутой комбинации коэффициентов для определения необходимости установки набора обновлений программного обеспечения на шаблон виртуальной машины путем сравнения комбинации коэффициентов с установленным значением;
f) средство работы с шаблонами, связанное со средством управления обновлениями и предназначенное для остановки функционирования виртуальной машины, создания виртуальной машины из шаблона виртуальной машины, обновления программного обеспечения виртуальной машины с использованием набора обновлений, а также для создания шаблона виртуальной машины из виртуальной машины, при этом шаблон виртуальной машины создается из виртуальной машины путем ее остановки и создания образа, соответствующего виртуальной машине;
g) средство тестирования обновлений, связанное со средством работы с шаблонами и предназначенное для анализа функционирования программного обеспечения виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, при этом целью анализа является выявление нестабильного функционирования программного обеспечения на виртуальной машине.

11. Система по п. 10, в которой средство анализа шаблонов дополнительно собирает данные о временном промежутке между обновлениями программного обеспечения шаблона виртуальной машины на основании использования по меньшей мере одной виртуальной машины, созданной из шаблона виртуальной машины, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.

12. Система по п. 10, в которой средство анализа шаблонов дополнительно собирает данные о взаимосвязях между шаблоном виртуальной машины и другими шаблонами виртуальных машин, которые используются для создания виртуальных машин, участвующих в клиент-серверном взаимодействии, для последующего вычисления коэффициента важности непрерывной работы.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области сельскохозяйственного машиностроения, в частности к способу автоматической настройки, по меньшей мере, одного из нескольких участвующих в процессе уборки рабочих органов самоходной уборочной машины.

Изобретение относится к области автоматики и вычислительной техники и может быть использовано для контроля и технической диагностики сложного технологического оборудования, в том числе - станочного оборудования и гибких производственных систем.

Изобретение относится к области радиотехники и может быть использовано для интеллектуального анализа оценки устойчивости инфокоммуникационной системы. Техническим результатом является повышение устойчивости функционирования системы связи при воздействии деструктивных электромагнитных излучений на ее структурные элементы за счет оперативной реконфигурации и обработки характера деструктивных воздействий.

Изобретение относится к сетевым вычислительным системам. Техническим результатом является повышение эффективности обработки данных за счет использования обучающих данных.

Изобретение относится к области адаптивного дистанционного обслуживания подвижных составов с помощью машинного обучения правилам. Техническим результатом является обеспечение автоматического обновления правил, применяемых для группировки диагностической информации, для более точной группировки диагностической информации.

Изобретение относится к классу интеллектуальных контроллеров, использующих принцип обучения с подкреплением, фильтр Калмана, и может использоваться для создания систем управления объектами, работающими в недетерминированной среде.

Изобретение относится к интеллектуальному контроллеру с адаптивным критиком. Технический результат заключается в повышении адаптационных свойств системы управления на базе интеллектуального контроллера и повышении его быстродействия.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике. Техническим результатом является повышение точности при моделировании процесса принятия решения в условиях неопределенности.

Изобретение относится к интеллектуальным контроллерам, использующим принцип обучения с подкреплением и нечеткую логику, и может быть использовано для создания систем управления объектами, работающими в недетерминированной среде.

Изобретение относится к видеоанализу и к анализу и изучению поведения на основе данных потокового видео. .

Изобретение относится к области управления сложными объектами, которые не удается представить математической моделью в виде систем линейных дифференциальных уравнений, и быстродействующими технологическими процессами и касается нефтехимической, машиностроительной и нефтеперерабатывающей промышленностей. Технический результат - повышение быстродействия и точности управления. Адаптивный интеллектуальный логический регулятор, работающий в условиях нечетко заданной информации, состоит из фаззификатора, блока логического вывода, дефаззификатора, исполнительного органа, объекта управления, датчика обратной связи, ПИД-регулятора, сумматора, блока базы правил подстройки коэффициентов ПИД-регулятора, блока адаптации коэффициентов ПИД-регулятора и блока идентификации технологического процесса. 3 ил.

Изобретение относится к способу управления производственным процессом. Технический результат - управление производственным процессом без простоя производства за счет разработки моделей прогнозирования с использованием информации взаимодействующего зондирующего излучения, параметров управления процессом и событий рабочих прогонов в ходе фактических рабочих прогонов. Способ управления содержит этапы: получения для каждого из множества рабочих прогонов (РП) процесса цифровых входных данных, содержащих информацию от излучения в пределах части электромагнитного или акустического спектра, взаимодействовавшего с матрицей на одном или нескольких участках процесса, вместе с параметром управления процессом и данными о событиях производственного процесса; создания модели прогнозирования (МП), которая связывает информацию зондирующего излучения с определенным параметром управления или событием РП; и использования МП, для создания одного или нескольких из следующих элементов: параметр управления процессом, событие управления процессом и прогнозированное событие рабочего прогона для нового рабочего прогона для применения в управлении производственным процессом. 15 з.п. ф-лы, 3 ил.

Группа изобретений относится к нейронным системам и может быть использована для локального правила состязательного обучения, которое дает в результате разреженную связность среди блоков обработки сети. Техническим результатом является повышение эффективности обучения вычислительной сети. Способ содержит этапы, на которых: вычисляют выходной сигнал блока обработки в вычислительной сети по меньшей мере частично на основании по меньшей мере одного существующего веса и изменяют по меньшей мере один вес блока обработки с использованием локального правила обучения, при этом локальное правило обучения создает разреженную связность между блоками обработки вычислительной сети посредством ограничения нормы весового вектора, содержащего веса, ассоциированные со связями между блоком обработки, до заданного значения. 4 н. и 56 з.п. ф-лы, 11 ил.

Изобретение относится к технологиям цифровой связи. Технический результат заключается в повышении надежности передачи данных в сети. Устройство содержит формирователь 4 пар событий, блок 6 управления привязкой, а также последовательно соединенные формирователь 7 матрицы отношений, вычислитель 8 коэффициента корреляции, блок 9 поиска коррелирующих последовательностей и формирователь 10 таблицы привязки каналов, при этом выход формирователя 4 пар событий соединен с первым входом формирователя 7 матрицы отношений, а первый вход формирователя 4 пар событий подключен к выходу детектора 3 событий абонентских каналов, второй вход формирователя 4 пар событий подключен к выходу детектора 5 сигнальных событий, третий вход формирователя пар 4 событий подключен третьему выходу блока 6 управления привязкой. 2 табл., 6 ил.

Изобретение относится к способу проведения военно-исследовательских работ по разработке стрелкового оружия и боевой экипировки военнослужащих, имеющих стрелковое оружие и боевую экипировку, с использованием тактической полосы ближнего боя. Способ заключается в преодолении тактической полосы, представляющей собой участки с препятствиями и огневыми рубежами. Преодоление упомянутой полосы выполняют по 4 раза с альтернативными вариантами стрелкового оружия и экипировки. До и после преодоления тактической полосы проводят медицинский контроль военнослужащих. Рассчитывают среднюю частоту поражения мишени одной очередью выстрелов стрелкового оружия, эффективную скорострельность стрелкового оружия очередями или количество пораженных мишеней и определяют комплексный показатель динамики боя. Достигается возможность обеспечить полную комплексную качественную и количественную оценку единовременно огневой и тактической подготовки военнослужащих для ближнего боя, а также позволить проводить оценку характеристик стрелкового оружия, гранатометов и боевой экипировки. 1 ил.

Изобретение относится к интеллектуальным контроллерам, использующим генетический алгоритм для поиска структуры нейронной сети и весовых коэффициентов ее синаптических связей. Техническим результатом является повышение скоростных характеристик поиска структуры нейронной сети и упрощение конечной реализации системы управления на базе контроллера. Устройство содержит объект управления, блок обучения нейронной сети, блок оценки производительности нейронной сети, блок данных, блок нейронной сети, блок управления, блок генетического алгоритма, блок истории хромосом и блок оценки хромосом. 1 ил.

Изобретение относится к области электросвязи и вычислительной техники. Технический результат заключается в повышении защищенности вычислительных сетей от деструктивных воздействий и снижении времени на обнаружение и устранение последствий дестабилизирующих воздействий. Технический результат достигается за счет увеличения количества классифицируемых ситуаций на вычислительные сети, увеличения числа существенных признаков, характеризующих классифицируемые дестабилизирующие воздействия на вычислительные сети и используемых для контроля и прогнозирования, принятия решения о наличии дестабилизирующих воздействий на вычислительные сети с использованием методов непараметрического распознавания образов с учетом всех используемых существенных признаков, обучения системы распознавания дестабилизирующих воздействий, учета накопленной статистики функционирования вычислительных сетей при прогнозировании изменения значений существенных признаков, что позволит принять упреждающие меры по минимизации последствий воздействий, включающие в себя не только возможность переключения на резервные вычислительные сети, но и передачу отдельных функций от одних узлов другим, перекоммутации связей или выключение подвергшихся дестабилизирующим воздействиям узлов. 8 ил.

Изобретение относится к области компьютерной техники и сетевым технологиям и, в частности, к системам рекомендаций содержимого сетевых ресурсов. Технический результат заключается в повышении эффективности рекомендаций содержимого, доступного на сетевых ресурсах. Технический результат достигается за счет получения от электронного устройства запроса на рекомендацию содержимого, рекомендация содержимого включает в себя рекомендуемый элемент содержимого, выполнения модуля первого алгоритма машинного обучения для определения подмножества рекомендуемых источников содержимого из множества возможных источников содержимого, определения подмножества рекомендуемых источников содержимого, включая получение указания на предыдущие взаимодействия пользователей по меньшей мере с одним из: системой рекомендаций и по меньшей мере некоторыми из множества сетевых ресурсов, на основе предыдущих взаимодействий пользователя, определения первого подмножества связанных с пользователем источников содержимого, на основе обученной формулы алгоритма машинного обучения других взаимодействий пользователя с некоторыми другими из множества сетевых ресурсов, и анализа подмножества рекомендуемых источников содержимого для выбора множества потенциально рекомендуемых элементов содержимого. 2 н. и 20 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к способу и системе создания модели прогнозирования и определения параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений. Технический результат заключается в повышении точности модели прогнозирования. Способ включает в себя доступ к обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, созданной по меньшей мере частично на основе набора обучающих объектов; создание подгруппы случайных параметров интереса; связывание подгруппы случайных параметров интереса с листом дерева принятия решений; определение параметра точности листа на основе параметров интереса, связанных с данным листом и подгруппы случайных параметров интереса данного листа; определение параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе определенного параметра точности листа. 7 н. и 34 з.п. ф-лы, 11 ил.

Изобретение относится к области компьютерных технологий. Технический результат заключается в оптимизации качества ранжирования. Технический результат достигается за счет извлечения обучающей выборки, включающей в себя множество обучающих объектов, причем каждому обучающему объекту в обучающей выборке назначен ярлык, и каждый обучающий объект связан с вектором характеристик объекта, определения весового параметра для каждого обучающего объекта, причем весовой параметр указывает на качество ярлыка, которое представляет собой уровень достоверности назначения ярлыка обучающему объекту, определения параметра релевантности, выполненное на основе переназначения сервером параметра релевантности, относительно других ярлыков в обучающей выборке, обучения средства ранжирования с использованием множества обучающих объектов из обучающей выборки, определенного параметра релевантности для каждого обучающего объекта из множества обучающих объектов обучающей выборки и определенного весового параметра для каждого объекта из множества обучающих объектов обучающей выборки, ранжировать новый документ. 2 н. и 15 з.п. ф-лы, 4 ил.
Наверх