[發明專利]任務調度方法、裝置、平臺、服務器及存儲介質有效
| 申請號: | 202010432792.5 | 申請日: | 2020-05-20 |
| 公開(公告)號: | CN111625331B | 公開(公告)日: | 2023-06-16 |
| 發明(設計)人: | 張全洪 | 申請(專利權)人: | 拉扎斯網絡科技(上海)有限公司 |
| 主分類號: | G06F9/48 | 分類號: | G06F9/48 |
| 代理公司: | 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415 | 代理人: | 林祥 |
| 地址: | 200333 上海*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 任務 調度 方法 裝置 平臺 服務器 存儲 介質 | ||
本發明實施例提供一種任務調度方法、裝置、平臺、服務器及存儲介質,所述方法包括:獲取業務系統以第一任務調度參數執行歷史任務所生成的歷史任務數據;至少根據所述歷史任務數據,預測使所述業務系統執行待處理任務的資源利用率最大化的任務調度更新參數;基于所述任務調度更新參數將所述第一任務調度參數更新為第二任務調度參數;根據所述第二任務調度參數,為所述待處理任務分配所述業務系統的資源,從而提升任務調度的效率。
技術領域
本發明實施例涉及搜索技術領域,具體涉及一種任務調度方法、裝置、平臺、服務器及存儲介質。
背景技術
在IT(Internet?Technology,互聯網技術)系統中,任務調度平臺可以實現有規劃的自動啟動請求,從而指定時間點執行,或每隔一段時間重復執行對應的操作,通常這部分自動發起的請求稱為任務,而自動發起任務的平臺稱為任務調度平臺。
在分布式任務調度平臺,通常由第三方任務調度框架基于任務調度參數為任務分配業務系統的資源(如CPU、內存、時間),以使任務占用分配的資源實現任務的運行。然而,由于第三方任務調度框架的任務調度參數依賴于人的提前配置,這些提前配置的任務調度參數可能與業務系統的運行狀況不相適應,從而導致任務調度的效率不高,進而使得業務系統的機器使用率不高。
發明內容
有鑒于此,本發明實施例提供一種任務調度方法、裝置、平臺、服務器及存儲介質,以提升任務調度的效率。
為實現上述目的,本發明實施例提供如下技術方案:
第一方面,本發明實施例提供一種任務調度方法,包括:
獲取業務系統以第一任務調度參數執行歷史任務所生成的歷史任務數據;
至少根據所述歷史任務數據,預測使所述業務系統執行待處理任務的資源利用率最大化的任務調度更新參數;
基于所述任務調度更新參數將所述第一任務調度參數更新為第二任務調度參數;
根據所述第二任務調度參數,為所述待處理任務分配所述業務系統的資源。
第二方面,結合第一方面所述的任務調度方法,所述至少根據所述歷史任務數據,預測使所述業務系統執行待處理任務的資源利用率最大化的任務調度更新參數,包括:
根據所述歷史任務數據,預測待處理任務的資源需求信息和業務系統的可用資源;
根據所述歷史任務數據、所述待處理任務的資源需求信息和所述業務系統的可用資源,確定使所述業務系統執行待處理任務的資源利用率最大化的任務調度更新參數。
第三方面,結合第二方面所述的任務調度方法,所述根據所述歷史任務數據,預測待處理任務的資源需求信息和業務系統的可用資源,包括:
根據所述歷史任務數據,訓練參數學習模型,所述歷史任務數據包括歷史任務結果信息和歷史任務運行信息;
利用所述參數學習模型,預測待處理任務的資源需求信息和業務系統的可用資源。
第四方面,結合第三方面所述的任務調度方法,所述根據所述歷史任務數據,訓練參數學習模型,包括:
根據所述歷史任務結果信息和歷史任務運行信息,統計所述業務系統的性能數據,所述性能數據包括業務系統的執行數據量、任務執行時長和對應任務的任務調度參數;
基于所述歷史任務數據和所述性能數據,訓練所述參數學習模型。
第五方面,結合第二方面所述的任務調度方法,所述根據所述歷史任務數據、所述待處理任務的資源需求信息和所述業務系統的可用資源,確定使所述業務系統執行待處理任務的資源利用率最大化的任務調度更新參數,包括:
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