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    在此揭露一種分析虛擬機器影像的技術。在一個實施例中，子集設定值係自一個或多個虛擬機器影像擷取，虛擬機器影像儲存設定值的數值。設定值由分別地執行在虛擬機器影像的虛擬機器中之軟體使用。虛擬機器影像中的目標虛擬機器影像被選出，且設定值中的目標數值係從目標虛擬機器影像取得。設定值的取樣數值係從複數個虛擬機器影像被取得。子集藉由識別在該等虛擬機器影像之間的數值的相似值及相異值而形成。
    公开号:TW201301137A
    申请号:TW101115391
    申请日:2012-04-30
    公开日:2013-01-01
    发明作者:Robert Fries；Srivatsan Parthasarathy；Galen Hunt
    申请人:Microsoft Corp；
    IPC主号:G06F9-00
    专利说明:
    虛擬機器影像分析
    本發明關於一種虛擬機器影像分析。
    關於在虛擬機器上所管理的軟體領域中，在虛擬機器來賓作業系統內的大量變數使得使用者很難辨別各軟體設定值，其中該等軟體設定值相關於某些任意目的，或相應於某些任意目的是有效的。舉例而言，以(虛擬機器的)來賓作業系統的組態設定值及/或隨之被安裝在來賓作業系統上的應用軟體進行試驗之使用者可隨時間推移變更許多組態，例如直接藉由人工編輯變更組態，以作為對於如安裝或解除安裝軟體等此類型任務的副效果。當該等組態或設定值的變更累計時，很難重迴某人的步驟及識別是什麽導致虛擬機器以期望的或非期望的狀態開始操作。
    不僅很難識別虛擬機器的衆多含有意義或有效數的變化狀態參數，而且亦很難識別在虛擬機器上之不同型式或不同類別之可變化數值。有些狀態參數可為來賓作業系統或應用軟體可讀取以決定如何運作的真實的組態參數。其餘狀態參數可包含由來賓作業系統所輸出的運算資料，如效能公制、時間郵戳(timestamp)、使用次數等。然而藉由在該等參數之中，仍然很難決定與虛擬機器的期望或非期望的目前狀態有關聯的運算資料及大致上無關於虛擬機器的狀態的運算資料，以評估虛擬機器的目的。
    以下論述關於使用對等式壓力演算法的技術以分析虛擬機器影像。
    以下概要僅用來介紹在下文實施方式中論述的一些概念。此概要不是全面的且幷非意欲描述所主張標的範疇，其中該範疇在本說明書的最後部分由申請專利範圍提出。
    在此揭露一種分析虛擬機器影像的技術。在一個實施例中，子集設定值係從一個或多個虛擬機器影像擷取，虛擬機器影像儲存設定值的數值。設定值由分別地執行在虛擬機器影像的虛擬機器中之軟體使用。虛擬機器影像中的目標虛擬機器影像被選出，且設定值中的目標值係從目標虛擬機器影像取得。設定值的取樣數值係從複數個虛擬機器影像取得。子集藉由識別在該等虛擬機器影像之間的數值的相似值及相異值而形成。舉例而言，相似值及相異值可藉由使用貝葉斯估計而被統計地分析。
    許多附加的特徵參照被視為與附圖有關聯的下列詳細描述而將解釋如下。
    以下所論述的實施例關於分析虛擬機器影像。如之前在先前技術所提及的，使用者很難篩選虛擬機器上的多個可觀察的數值藉以識別哪些用於設定值或參數的數值是有關聯的及哪些數值不具關聯性。為了識別可被顯示在虛擬機器上的許多設定值中有意義的設定值，基於貝葉斯之對等壓力技術被用來排列及分類虛擬機器的參數及設定值。將繼續論述對機器虛擬化之概述，接著論述對等壓力演算法，接著闡述如何將對等壓力演算法應用於從虛擬機器影像所擷取的資料。
    第1圖圖示示例性虛擬化層100。電腦102具有硬體104，該硬體包含中央處理單元(CPU)106、記憶體108、網路介面110、非揮發性儲存器112及其餘未圖示的元件，如匯流排、顯示轉接器等。虛擬化層100管理及促成虛擬機器114的執行。雖然未被圖示在第1圖，但是每一虛擬機器114通常具有關聯式虛擬磁片影像及來賓作業系統。簡言之，虛擬機器114的作業系統及或者應用軟體將有時被視為一種來賓，該來賓被儲存在及被執行自與虛擬機器114有關聯的虛擬磁片影像。
    虛擬化層100可為已知或未來實施之任一形式態樣，例如Hyper-V Server(TM)、VMWare ESX Server(TM)、Xen、Oracle VM(TM)等。虛擬化層的架構可為主機形式，具有在主機作業系統上執行的虛擬機器監督器(VMM)；或者虛擬化層的架構可為裸金屬形式，具有直接在電腦102的硬體104上執行之超級監督者或類似物。在本案中，術語「虛擬機器」是指系統式虛擬機器，該系統式虛擬機器模擬任一特定的硬體架構(如，x86)，該硬體架構能夠對於該硬體架構執行原始碼。對於來賓，可能幾乎不能自硬體機器識別虛擬機器。在本案中論述的虛擬機器既不是抽象式虛擬機器，亦不是例如爪唑虛擬機器之程序式的虛擬機器。
    虛擬化層100藉由自身與虛擬機器114兩者執行管理虛擬機器114及分享硬體104的基本功能。多種技術中的任一技術可被用來從硬體104來隔離虛擬機器114。在一個實施例中，虛擬化層100可提供不同的隔離環境(如部分或全域)，其中該環境對應於虛擬機器114。某些虛擬化層100，如已分享虛擬裝置驅動器、內部虛擬機器通訊裝置及虛擬機器管理應用程式介面APIs(application programming interfaces)，可執行在特定許可部分或全域，用以准許壓縮式或有效率的超級監督者。在其他實施例中，虛擬機器管理及硬體104的相干分享的功能性可存在於整體的金屬超級監督者中。
    第2圖圖示與虛擬機器114及虛擬機器影像140有關之虛擬化層100的處理程序及互動關係。虛擬化層100可能性地根據相應的虛擬機器組態參數而實現啟動及執行虛擬機器114的程序142。當虛擬機器114(VM)被啟動時，虛擬化層100識別有關聯的虛擬機器影像140。在實施過程中，任何的虛擬機器影像140可被任何的虛擬機器114使用。虛擬機器影像140可為虛擬化層100的檔案系統141上的特定格式化檔案(如，VHD)。虛擬化層100下載已識別的虛擬機器影像140。啟動的虛擬機器114登入及讀取虛擬機器影像140以可能性地搜尋主開機記錄或其他開機資訊，及啟動開始執行的來賓作業系統。
    虛擬化層100管理虛擬機器114的執行，處理對來賓的核心之某些呼叫、高度呼叫等等，且協調虛擬機器114對下層的硬體104之存取。當來賓及來賓的軟體啟動，虛擬化層100可維持關於虛擬磁片影像140上的來賓狀態。當來賓或由來賓執行的應用軟體將資料寫入至「磁片」，虛擬化層100將資料轉換為虛擬磁片影像140的格式，並將資料寫入至影像。
    虛擬化層100可執行關閉虛擬機器114的程序144。當指令被接收以停止虛擬機器114時，虛擬機器114的狀態及虛擬機器114的來賓被儲存至虛擬磁片影像140且執行虛擬機器114的程序(或部分)被刪除。虛擬機器114的實施說明可用於維持虛擬機器114稍後的再啟動。
    第3圖圖示執行虛擬機器的快照如何可被擷取。虛擬機器114具有使用硬體104而在虛擬機器114上執行的來賓作業系統180。正在執行的虛擬機器113提供虛擬磁片儲存裝置，虛擬磁片儲存裝置儲存來賓作業系統180及隨之安裝在來賓作業系統180上的任何應用程式或其它軟體。來賓作業系統180及應用程式的總合狀態182藉由虛擬化層100管理可實體地存在於硬體104之各處。簡言之，實體機器之幾乎任何已知的硬體或軟體特徵可具有關於虛擬機器114的等效性。虛擬化層100包含執行程序186以擷取快照188的快照元件184。當虛擬機器114正處於執行狀態的同時，指令被接收以擷取虛擬機器114的快照。舉例而言，虛擬化管理系統可跨網路傳送指令而由虛擬化層100所接收。在某些虛擬化實施例中，在快照被擷取之前，某些預先準備的工作可被要求。舉例而言，快取記憶體可要求刷新，檔案系統或儲存系統可要求處於靜默狀態，來賓運作系統180的記憶頁可要求被儲存等等。
    擷取快照188可藉由已知技術或是現存的虛擬化技術實施例而實施。特別地，快照188可包含可在一等效執行中的實體機器中取得的任何資訊。舉例而言，快照188可包含虛擬機器114的記憶體的備份，其中該備份可包含執行處理程序190、核心資料結構192或在虛擬機器114的已虛擬化實體記憶體中的任何資訊。此外，快照188可包含擷取自虛擬機器114所使用的實體或虛擬裝置的任何資訊，其中該資訊包含登錄數值、緩衝內容等等。在某些實施例中，快照程序186亦可擷取關於虛擬機器114的虛擬實體環境的資訊，例如，虛擬中央處理器資訊(虛擬核心或中央處理器的總數)、記憶體與儲存器的總數、虛擬裝置、虛擬網路介面卡、基本輸入輸出系統(BIOS)、虛擬主機板、裝置驅動器及其餘部份。某些虛擬化實施例可將快照連接至虛擬機器的磁片影像且快照可包含執行虛擬機器的儲存區塊，其中該儲存區塊不同於虛擬機器的磁片影像。總而言之，快照188為一種不變的物件，例如包含虛擬機器的已擷取工作狀態的檔案。大部份虛擬化實施例允許快照將被下載或被執行。執行快照的虛擬機器(可能不是原來的虛擬機器，其中快照係從原來的虛擬機器被擷取)恰好在快照自原來的虛擬機器被擷取之時間開始執行。換言之，執行擬機器的狀態可被擷取，且之後重返至相同虛擬機器或新的虛擬機器。
    應注意的是，在某些虛擬化實施例中，快照及磁片影像檔案是在功能上可互換的。因此，如在本案中被使用的，術語"虛擬機器影像"將代表虛擬化層100所提供的特定格式檔案(被作為虛擬磁片提供至虛擬機器)，以及代表從執行虛擬機器所擷取的快照。
    第4圖圖示一般對等式壓力演算法，用來診斷故障機器的對等式壓力演算法被詳細地描述在「Automatic Misconfiguration Troubleshooting with PeerPressure」(H.Wang,J.Platt,Y.Chen,R.Zhang,and Y.-M.Wang；USENIX OSDI,2004)。將先前提及的參考文獻之內容合幷入本案。下文對第4圖之論述總結及歸納了在引證的參考文獻中被描述的演算法。
    在步驟220，目標機器由使用者選出，舉例而言，故障機器。在步驟222，目標相關設定值對被擷取。一般而言，位於虛擬機器影像內的任何型式的設定值對可被擷取(如在本案所使用的，「setting」將亦代表運作狀態或寫入/輸出資料，例如記錄檔案或被保留至虛擬機器影像的任何來賓/應用狀態或輸出)。舉例而言，設定值對可為登錄項目及登錄項目的內容(數值)、檔案目錄及在檔案目錄內的檔案名稱、檔案及檔案的第一行、記錄檔案及在記錄檔案中的總行數、虛擬化參數(例如，記憶體分配)及虛擬化參數的數值等。亦即，設定值或參數是某些資訊，該等資訊識別虛擬機器影像上的位置，相應的數值係來自位置，且該數值是該位置處的內容。
    在步驟224，目標設定值對可被標準化。語義上而言，此舉僅是包含將設定值及數值轉換為某些標準化形式，以允許該等格式精確地被比較。舉例而言，以拼字或格式的多種變化可被校正(例如，「#1」，可被轉變為「1」)，數值可被隱匿等等。
    在步驟226，一組相關虛擬機器的取樣值被識別，及對應於步驟222之設定值的一組設定值對的取樣值(或僅為數值)被取得。虛擬機器基於任何的基本準則(如使用者所界定的基本準則)而可被識別。舉例而言，虛擬機器係基於相同的虛擬機器影像，如黃金影像(golden image)，而可被選出。具有相同的應用程式的虛擬機器可被識別。由使用者選出的一組虛擬機器可被識別。該等數值隨後被擷取。該等數值可從已識別虛擬機器的虛擬機器影像先行擷取，且隨後以標準化形式儲存在資料庫內(見於第7圖)，當該等數值需要用時，從資料庫取得該等數值。該等數值需要用到時亦可從虛擬機器影像直接地擷取及標準化。
    在步驟228，對等式壓力演算法執行統計分析以驅動關於設定值的資訊。亦即，計算數值被執行以促使識別哪些設定值可能關聯於目標機器(從步驟220)及哪些設定值可能不具關聯性。換言之，統計計算數值所篩選的設定值被發現，相對於實質上影響取樣虛擬機器的行為，實質上影響(或指示)目標虛擬機器的行為具有較低的可能性。上文參考文獻提供詳細描述，下文為一些解釋。
    對某些給定的設定值，一般的方法為該等設定值的數值於該等虛擬機器之中被比較。具有跨所有機器趨向高度一致性數值的設定值不大可能成為一種影響機器行為或是視為機器行為的指示器的設定值。具有趨向高度不一致性數值的設定值亦不大可能控制行為或指示行為。換言之，若所有的虛擬機器具有用於給定設定值的不同數值，則該設定值不大可能影響或預測目標虛擬機器的特徵。位於中央的設定值之數值稍為具有一致性但隨著統計有效數而變化。舉例而言，若一半或三分之一的機器具有用於設定值的一不同數值且剩餘的機器具有相同的數值，則很有可能該設定值正被有目的地改變及具有效果。估測步驟228消除高度一致性之設定值與高度非一致性之設定值，以識別子集設定值，該等子集設定值可為關聯於使用者。在一個實施例中，貝葉斯統計估測被使用，如上文所提及的文獻中所闡述的。
    第5圖圖示取得設定值的不同策略。在一個實施例中，虛擬機器114A被關聯於虛擬機器114B。兩者可被關聯是因為該兩個虛擬機器皆具有起源於相同基礎的虛擬機器影像或「黃金」(golden)虛擬機器影像。該兩個虛擬機器可具有時間關聯；其中之一虛擬機器可為另一虛擬機器的未來時間的版本(為另一虛擬機器的直接子代或另一虛擬機器的複製/快照)等等。兩者可被關聯是因為該兩個虛擬機器皆具有相同的軟體安裝、來賓作業系統等。隨著時間推移，虛擬機器114A與虛擬機器114B易受變更、更新、組態編輯及反映在各自虛擬機器影像中之其餘不變狀態改變值。舉例而言，虛擬機器114A與虛擬機器114B可皆具有相同設定值的實例，如設定值252A及252B(「setting-i」)。隨著時間的推移，設定值252A及252B可取得不同的數值。若單一虛擬機器隨著時間的推移被快照或擷取/拷貝，該等實例可作為取樣設定值(見上述步驟226)且子代的虛擬機器可作為目標虛擬機器。亦即，相同虛擬機器的相同設定值在不同時間點的數值可作為取樣設定值。
    第6圖圖示在虛擬機器影像270內的示例性設定值。如先前所提及的，該等設定值可為在虛擬機器影像內任何不變可定址數值。舉例而言，檔案系統目標、登錄項目、虛擬機器元資料(如，虛擬機器影像的標頭)等等。設定值的數值可隨時間改變，且根據跨取樣空間的數值的一致程度而變更。一些設定值可具有高度一致性數值及一些設定值可具有高度非一致性數值(如，反映特定機器的「特徵」的數值，諸如主機名稱、網路位址、使用者名稱等)。
    第7圖圖示設定值及數值的示例性資料庫290。行標籤，如「設定值」為明白易曉的。在此實施中，在可取得族群中的每個虛擬機器具有其自身數值的行或向量。在實施過程中，多個設定值(列)可執行數萬次或更多次。應注意，對於某些設定值，跨虛擬機器的數值可大多為一致的。舉例而言，「installDir」設定值對於每一虛擬機器具有相同數值。其它設定值可具有高度不一致的數值。舉例而言，「registryKeyX」對於各自的虛擬機器具有不同的數值。其餘設定值可具有的數值既非高度一致性的，亦非高度不一致性的。具有實施特定參數的貝葉斯統計分析可被用來識別哪些設定值有可能有關聯性。在一個實施例中，多維資料庫被使用。舉例而言，相同機器的數值可被修改不同的數次及不同的版本。
    第8圖圖示使用對等式壓力元件310之系統及示例性輸出值312A及312B。對等式壓力元件310被用來傳遞目標設定值對的目標設定值組314(或若使用一組不變的設定值，則僅為數值)。取樣設定值組316亦被傳遞至對等式壓力元件310。對等式壓力元件310執行對輸入值的統計分析以產生輸出值，其中輸出值可被儲存在記錄媒體中、被顯示在顯示器上、經由網路傳輸等。在一個實施例中，輸出值312A為一組已分類設定值，如視作一致的設定值、視作不一致的設定值及視作具有關聯性候選值的設定值。在另一實施例中，輸出值312B為已輸入目標設定值對314中的一組排列機率設定值。輸出值312B可被減低至排列設定值中第M組(如第3組)。機率的閾值可被用來取代。
    將可理解，不同實施態樣與替代性實施例在以下申請專利範圍被關注及包含。
    結論
    上述所論述的實施例及特徵可以儲存在揮發性或非揮發性電腦或裝置可讀取媒體內的資料形式實現。此被認為包含至少一種媒體，如光學儲存器(例如，壓縮式磁片唯讀記憶體(CD-ROM)、磁性媒體、快閃唯讀記憶體、或目前或未來儲存數位資訊的任一構件)。所儲存的資訊可以機器可執行指令(例如，編譯可執行二元碼)、原始碼、位元碼或任何可被用以賦能或配置計算裝置以執行上述論述的多種實施例的其它資訊。在實現實施例之程式的執行期間，亦認為包含至少非揮發記憶體，如隨機存取記憶體(RAM)及/或虛擬記憶體，該等記憶體儲存諸如中央處理器單元(CPU)指令之類的資訊，且亦認為包含非揮發媒體，該非揮發媒體儲存允許程式或可執行檔案被載入及執行之資訊。實施例及特徵可在任何類型的計算裝置上執行，該等計算裝置包含可攜式裝置、工作站、伺服器、行動無線裝置等。
    100‧‧‧虛擬化層
    102‧‧‧電腦
    104‧‧‧硬體
    106‧‧‧中央處理單元
    108‧‧‧記憶體
    110‧‧‧網路介面
    112‧‧‧非揮發性儲存器
    114‧‧‧虛擬機器
    140‧‧‧虛擬機器影像
    141‧‧‧檔案系統
    180‧‧‧來賓作業系統
    184‧‧‧快照元件
    186‧‧‧執行程序
    188‧‧‧快照
    190‧‧‧處理程序
    192‧‧‧核心資料結構
    220~228‧‧‧步驟
    270‧‧‧設定值
    290‧‧‧資料庫
    314‧‧‧目標設定值組
    316‧‧‧取樣設定值組
    311 311‧‧‧對等式壓力元件
    312A‧‧‧輸出值
    312B‧‧‧輸出值
    在參照附圖閱讀上述詳細描述後將更好地瞭解本發明，其中相同的元件符號用以表示附加描述中相同的元件。
    第1圖圖示示例性虛擬化層。
    第2圖圖示與虛擬機器及虛擬機器影像有關之虛擬機器層的處理程序及互動關係。
    第3圖圖示執行虛擬機器的快照如何可被擷取。
    第4圖圖示一般對等式壓力演算法。
    第5圖圖示取得設定值的不同策略。
    第6圖圖示在虛擬機器影像內的示例性設定值。
    第7圖圖示設定值及數值的示例性資料庫。
    第8圖圖示使用對等式壓力元件及示例性輸出值的系統。
    314‧‧‧目標設定值組
    316‧‧‧取樣設定值組
    310‧‧‧對等式壓力元件
    312A‧‧‧輸出值
    312B‧‧‧輸出值
    权利要求:
    Claims (20)
    [1] 一種選擇從一個或多個虛擬機器影像所擷取的設定值之一子集的方法，其中該虛擬機器影像儲存該等設定值的數值，該等設定值由分別在虛擬機器影像的虛擬機器中執行的軟體使用，該方法包含以下步驟：選出該等虛擬機器影像中的一目標虛擬機器影像，且從該目標虛擬機器影像取得該等設定值的目標數值；存取該等設定值的取樣數值，該等取樣數值已從複數個虛擬機器影像中取得；及藉由識別該等虛擬機器影像之間的相似值及相異值以形成該子集。
    [2] 如申請專利範圍第1項所述之方法，進一步包含以下步驟：執行一對等式壓力演算法，該對等式壓力演算法包含一貝葉斯統計(Bayesian statistics)運算功能，該貝葉斯統計運算功能執行關於相似值及相異值之計數。
    [3] 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中該目標虛擬機器影像包含一使用者選出的虛擬機器影像，且複數個虛擬機器影像關聯於彼此及該目標虛擬機器影像。
    [4] 如申請專利範圍第3項所述之方法，其中該複數個虛擬機器影像及目標虛擬機器影像在一段時間的不同時間點上視為一相同的虛擬機器影像的備份。
    [5] 如申請專利範圍第3項所述之方法，其中該複數個虛擬機器影像及該目標虛擬機器影像視為原先一相同的虛擬機器影像的備份。
    [6] 如申請專利範圍第5項所述之方法，其中該複數個虛擬機器影像已執行為虛擬機器且當該等虛擬機器影像正執行為虛擬機器時該等數值中的至少一些數值已產生。
    [7] 一種識別虛擬機器的設定值方法，該方法包含以下步驟：從一目標虛擬機器擷取目標設定值的複數個目標數值；選出一組取樣虛擬機器及取得該等虛擬機器的取樣數值，該等取樣數值對應於該等目標設定值；及根據該等取樣數值及該等目標數值識別該等目標設定值之一子集。
    [8] 如申請專利範圍第7項所述之方法，其中該識別之步驟包含以下步驟：根據該等取樣數值及該等目標數值之間的一致程度以執行統計計算。
    [9] 如申請專利範圍第8項所述之方法，其中該識別之步驟包含以下步驟：複數次貝葉斯估計計算。
    [10] 如申請專利範圍第7項所述之方法，進一步包含以下步驟：基於該給定設定值的取樣值相互一致的程度以決定是否將該等設定值之其中之一給定設定值包含在該子集內。
    [11] 如申請專利範圍第10項所述之方法，其中當該等取樣數值被決定以具有充份的統計一致性時，該給定設定值被包含在該子集內。
    [12] 如申請專利範圍第11項所述之方法，其中一特定數值被用來決定該等取樣數值的統計一致性且該決定為基於不同於該特定數值的該給定數值。
    [13] 如申請專利範圍第7項所述之方法，其中該等取樣虛擬機器分別地包含不同的虛擬機器影像，該等取樣數值已從該等虛擬機器影像取得。
    [14] 如申請專利範圍第7項所述之方法，其中該等設定值包含該等虛擬機器上的軟體的組態設定值。
    [15] 如申請專利範圍第7項所述之方法，其中該取樣的虛擬機器在一段時間的不同時間點上具有一相同的虛擬機器影像。
    [16] 如申請專利範圍第7項所述之方法，進一步包含以下步驟：根據該等數值排列該等設定值。
    [17] 一種或多種用於儲存資訊的電腦可讀取儲存媒體，使得一電腦裝置執行一程序，該程序包含：從複數個虛擬機器影像中擷取狀態參數之數值；及將一對等式壓力演算法應用至該等狀態參數的該等數值以識別該等狀態參數的一子集。
    [18] 如申請專利範圍第17項所述之一種或多種電腦可讀取儲存媒體，其中該對等式壓力演算法根據該等數值識別該子集，以使得具有實質上一致的該等數值的該等狀態參數不會被包含在該子集內，及具有實質上不一致的該等數值的該等狀態參數不會被包含在該子集內。
    [19] 如申請專利範圍第18項所述之一種或多種電腦可讀取儲存媒體，其中具有既非實質上一致也非實質上不一致的該等數值的該等狀態參數被包含在該等狀態參數的該子集內。
    [20] 如申請專利範圍第17項所述之一種或多種電腦可讀取儲存媒體，其中該等狀態參數包含該等虛擬機器影像上軟體的組態設定值及運作狀態。
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    US20200073551A1|2020-03-05|Moving outdated data from a multi-volume virtual disk to a backup storage device
    CN109564533B|2020-12-04|一种支持即时恢复进程中执行引导进程的设备和方法
    WO2015080715A1|2015-06-04|Meta data and data verification
    CN111625407A|2020-09-04|Ssd性能测试方法及相关组件
    同族专利:
    公开号 | 公开日
    EP2726977B1|2019-12-11|
    EP2726977A4|2015-01-07|
    US20130007732A1|2013-01-03|
    KR101930113B1|2019-03-14|
    JP2014518424A|2014-07-28|
    TW201627859A|2016-08-01|
    CN103620550B|2018-10-02|
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    US20140143775A1|2014-05-22|
    US9207962B2|2015-12-08|
    WO2013003005A3|2013-03-14|
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    EP2726977A2|2014-05-07|
    JP5960259B2|2016-08-02|
    TWI563449B|2016-12-21|
    引用文献:
    公开号 | 申请日 | 公开日 | 申请人 | 专利标题
    US7386611B2|2002-12-10|2008-06-10|International Business Machines Corporation|Apparatus and methods for co-location and offloading of web site traffic based on traffic pattern recognition|
    US20050198303A1|2004-01-02|2005-09-08|Robert Knauerhase|Dynamic virtual machine service provider allocation|
    US8074214B2|2005-05-19|2011-12-06|Oracle International Corporation|System for creating a customized software installation on demand|
    US7496613B2|2006-01-09|2009-02-24|International Business Machines Corporation|Sharing files among different virtual machine images|
    US20080256534A1|2007-04-12|2008-10-16|International Business Machines Corporation|Method for improved image-customization by use of embedded metadata|
    US8196138B2|2007-04-19|2012-06-05|International Business Machines Corporation|Method and system for migrating virtual machines between hypervisors|
    US8806479B2|2007-06-05|2014-08-12|International Business Machines Corporation|Creating an application virtual machine image by isolating installation artifacts in shadow area|
    US20090070752A1|2007-09-06|2009-03-12|International Business Machines Corporation|Method and system for optimization of an application|
    US8051111B2|2008-01-31|2011-11-01|Prowess Consulting, Llc|Method and system for modularizing windows imaging format|
    WO2009108943A2|2008-02-29|2009-09-03|Doyenz Incorporated|Automation for virtualized it environments|
    JP5598762B2|2008-03-07|2014-10-01|日本電気株式会社|仮想マシンパッケージ生成システム、仮想マシンパッケージ生成方法および仮想マシンパッケージ生成プログラム|
    US8543998B2|2008-05-30|2013-09-24|Oracle International Corporation|System and method for building virtual appliances using a repository metadata server and a dependency resolution service|
    US8191065B2|2009-04-06|2012-05-29|Red Hat Israel, Ltd.|Managing virtual machine images|
    US9069730B2|2009-06-29|2015-06-30|Hewlett-Packard Development Company, L. P.|Coordinated reliability management of virtual machines in a virtualized system|
    US8140907B2|2010-06-29|2012-03-20|International Business Machines Corporation|Accelerated virtual environments deployment troubleshooting based on two level file system signature|
    JP5772127B2|2011-03-25|2015-09-02|富士通株式会社|仮想マシン管理方法、情報処理装置および仮想マシン管理プログラム|US9286182B2|2011-06-17|2016-03-15|Microsoft Technology Licensing, Llc|Virtual machine snapshotting and analysis|
    US8849777B1|2011-06-30|2014-09-30|Emc Corporation|File deletion detection in key value databases for virtual backups|
    US9229951B1|2011-06-30|2016-01-05|Emc Corporation|Key value databases for virtual backups|
    US8949829B1|2011-06-30|2015-02-03|Emc Corporation|Virtual machine disaster recovery|
    US9311327B1|2011-06-30|2016-04-12|Emc Corporation|Updating key value databases for virtual backups|
    US8843443B1|2011-06-30|2014-09-23|Emc Corporation|Efficient backup of virtual data|
    US9158632B1|2011-06-30|2015-10-13|Emc Corporation|Efficient file browsing using key value databases for virtual backups|
    DE102012217202B4|2011-10-12|2020-06-18|International Business Machines Corporation|Verfahren und System zum Optimieren des Platzierens virtueller Maschinen in Cloud-Computing-Umgebungen|
    US9063815B2|2012-09-17|2015-06-23|International Business Machines Corporation|Provisioning a virtual machine from one or more VM images|
    CN104424013B|2013-08-26|2018-03-09|国际商业机器公司|在计算环境中部署虚拟机的方法和设备|
    KR101554554B1|2013-11-29|2015-09-22|한국과학기술정보연구원|가상 머신 구동 시스템 및 방법|
    US9507621B1|2014-08-26|2016-11-29|Amazon Technologies, Inc.|Signature-based detection of kernel data structure modification|
    US9530007B1|2014-08-26|2016-12-27|Amazon Technologies, Inc.|Identifying tamper-resistant characteristics for kernel data structures|
    US9767276B1|2014-08-26|2017-09-19|Amazon Technologies, Inc.|Scanning kernel data structure characteristics|
    US9575793B1|2014-08-26|2017-02-21|Amazon Technologies, Inc.|Identifying kernel data structures|
    US9860208B1|2014-09-30|2018-01-02|Palo Alto Networks, Inc.|Bridging a virtual clone of a target device in a honey network to a suspicious device in an enterprise network|
    US9495188B1|2014-09-30|2016-11-15|Palo Alto Networks, Inc.|Synchronizing a honey network configuration to reflect a target network environment|
    US10044675B1|2014-09-30|2018-08-07|Palo Alto Networks, Inc.|Integrating a honey network with a target network to counter IP and peer-checking evasion techniques|
    US9882929B1|2014-09-30|2018-01-30|Palo Alto Networks, Inc.|Dynamic selection and generation of a virtual clone for detonation of suspicious content within a honey network|
    US10114564B2|2014-11-04|2018-10-30|Rubrik, Inc.|Management of virtual machine snapshots|
    KR20170109603A|2015-01-28|2017-09-29|닛본 덴끼 가부시끼가이샤|가상 네트워크 기능 관리 장치, 시스템, 힐링 방법 및 프로그램|
    JP6197816B2|2015-03-24|2017-09-20|日本電気株式会社|ストレージシステム、ストレージの管理方法、及び、コンピュータ・プログラム|
    JP6696252B2|2016-03-24|2020-05-20|富士ゼロックス株式会社|通信プログラム、通信装置及び情報処理装置|
    CN109313565A|2016-05-02|2019-02-05|诺基亚通信公司|虚拟网络环境中的快照创建|
    US10768961B2|2016-07-14|2020-09-08|International Business Machines Corporation|Virtual machine seed image replication through parallel deployment|
    JP6919173B2|2016-10-20|2021-08-18|富士通株式会社|表示制御プログラム、表示制御方法、及び表示制御装置|
    KR102114238B1|2018-10-11|2020-05-22|전석기|패치 환경을 이용한 멀웨어 판단 방법 및 시스템|
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    US13/171,366|US8645950B2|2011-06-28|2011-06-28|Virtual machine image analysis|
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