CN105824705A - 一种任务分配方法和电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种任务分配方法和电子设备,属于计算机领域,所述方法包括:预测当前正在执行的任务的下一个任务;根据当前所有可用处理设备和所述下一个任务的任务信息,预测所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间;根据所述处理时间和所述下一个任务的优先级,在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。本发明提供的方案可以保证提前为下一个任务预留处理资源,使任务能够得到高效处理,提高了系统资源的使用率。

Description

一种任务分配方法和电子设备
技术领域
本发明涉及计算机领域,特别涉及一种任务分配方法和电子设备。
背景技术
随着信息技术的广泛应用,网络用户规模迅速扩大,需要对系统资源进行合理分配以使大量应用任务能够得到高效调度。
现有技术中,根据任务执行顺序生成批量任务队列,对任务队列中每一条任务按照优先级进行资源分配。系统执行完任务后,返回执行结果,等待下一个任务队列的执行请求,再次进行资源分配。
现有技术中完成任务执行后,对下一个任务队列进行分配处理资源,如果在处理设备的处理资源较紧张的情况下,该下一个任务可能由于处理资源被占用而无法执行,从而导致任务处理阻塞,降低任务处理的效率和可靠性。
发明内容
为了提高任务处理的效率和可靠性,本发明实施例提供了一种任务分配方法和电子设备。所述技术方案如下:
第一方面,提供了一种任务分配方法和电子设备,所述方法包括:
预测当前任务的下一个任务;
根据当前所有可用处理设备和所述下一个任务的特征参数,确定所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间;
根据所述处理时间和所述下一个任务的优先级,在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
结合第一方面,在第一种可能的实现方式中,所述预测所述当前任务的下一个任务包括:
获取所述当前任务的特征参数;
在获取所述当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从所述设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据所述任务执行记录,预测所述当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据所述预设规则,预测所述当前任务的下一个任务。
结合第一方面的第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,所述根据当前所有可用处理设备和所述下一个任务的特征参数,确定所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间包括:
获取当前所有可用设备;
在获取所述当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取所述下一个任务的特征参数;
根据所述下一个任务的特征参数,获取所述所有可用设备的任务历史记录中与所述下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所述所有可用设备的当前设备参数,所述当前设备参数用于描述所述可用设备的当前状态;
根据所述当前设备参数,预测所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间。
结合第一方面的第二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,所述根据所述处理时间和所述下一个任务的优先级,在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源包括:
根据所述下一个任务的优先级与所述所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在所述满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
结合第一方面至第一方面的第三种任意一种可能的实现方式,在第四种可能的实现方式中,所述在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源之后,所述方法还包括:
若在所述下一个任务执行之前,所述满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于所述下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取所述满足预设条件的可用处理设备;或者
对所述下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在所述至少一个满足预设条件的可用处理设备上为所述多个子任务预留处理资源。
第二方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
预测模块,用于预测当前任务的下一个任务;
判决模块,用于根据当前所有可用处理设备和所述下一个任务的特征参数,确定所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间;
分配模块,根据所述处理时间和所述下一个任务的优先级,在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
结合第二方面,在第一种可能的实现方式中,预测模块具体用于:
获取所述当前任务的特征参数;
在获取所述当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从所述设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据所述任务执行记录,预测所述当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据所述预设规则,预测所述当前任务的下一个任务。
结合第二方面的第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,判决模块具体用于:
获取当前所有可用设备;
在获取所述当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取所述下一个任务的特征参数;
根据所述下一个任务的特征参数,获取所述所有可用设备的任务历史记录中与所述下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所述所有可用设备的当前设备参数,所述当前设备参数用于描述所述可用设备的当前状态;
根据所述当前设备参数,预测所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间。
结合第二方面的第二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,分配模块具体用于:
根据所述下一个任务的优先级与所述所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在所述满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
结合第二方面至第二方面的第三种任一可能的实现方式,在第四种可能的实现方式中,所述电子设备还包括处理模块用于:
若在所述下一个任务执行之前,所述满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于所述下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取所述满足预设条件的可用处理设备;或者
对所述下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在所述至少一个满足预设条件的可用处理设备上为所述多个子任务预留处理资源。
第三方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括存储器以及与所述存储器连接的处理器,其中,所述存储器用于存储一组程序代码,所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作:
预测当前任务的下一个任务;
根据当前所有可用处理设备和所述下一个任务的特征参数,确定所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间;
根据所述处理时间和所述下一个任务的优先级,在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
结合第一方面,在第一种可能的实现方式中,所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作:
获取所述当前任务的特征参数;
在获取所述当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从所述设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据所述任务执行记录,预测所述当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据所述预设规则,预测所述当前任务的下一个任务。
结合第一方面的第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作:
获取当前所有可用设备;
在获取所述当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取所述下一个任务的特征参数;
根据所述下一个任务的特征参数,获取所述所有可用设备的任务历史记录中与所述下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所述所有可用设备的当前设备参数,所述当前设备参数用于描述所述可用设备的当前状态;
根据所述当前设备参数,预测所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间。
结合第一方面的第二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作:
根据所述下一个任务的优先级与所述所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在所述满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
结合第一方面至第一方面的第三种任意一种可能的实现方式,在第四种可能的实现方式中,所述处理器调用所述存储器所存储的程序代码用于执行以下操作:
若在所述下一个任务执行之前,所述满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于所述下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取所述满足预设条件的可用处理设备;或者
对所述下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在所述至少一个满足预设条件的可用处理设备上为所述多个子任务预留处理资源。
第四方面,提供了一种任务分配系统,该系统包括预测设备、判决设备以及分配设备,其中,
预测设备,用于预测当前任务的下一个任务;
判决设备,用于根据当前所有可用处理设备和所述下一个任务的特征参数,确定所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间;
分配设备,根据所述处理时间和所述下一个任务的优先级,在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
结合第二方面,在第一种可能的实现方式中,预测设备具体用于:
获取所述当前任务的特征参数;
在获取所述当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从所述设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据所述任务执行记录,预测所述当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据所述预设规则,预测所述当前任务的下一个任务。
结合第二方面的第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,判决设备具体用于:
获取当前所有可用设备;
在获取所述当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取所述下一个任务的特征参数;
根据所述下一个任务的特征参数,获取所述所有可用设备的任务历史记录中与所述下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所述所有可用设备的当前设备参数,所述当前设备参数用于描述所述可用设备的当前状态;
根据所述当前设备参数,预测所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间。
结合第二方面的第二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中,分配设备具体用于:
根据所述下一个任务的优先级与所述所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在所述满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
结合第二方面至第二方面的第三种任一可能的实现方式,在第四种可能的实现方式中,所述电子设备还包括处理设备用于:
若在所述下一个任务执行之前,所述满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于所述下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取所述满足预设条件的可用处理设备;或者
对所述下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在所述至少一个满足预设条件的可用处理设备上为所述多个子任务预留处理资源。
本发明实施例提供了一种任务分配方法和电子设备,包括:预测当前任务的下一个任务;根据当前所有可用处理设备和下一个任务的特征参数,确定所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间;根据处理时间和下一个任务的优先级,在可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。通过对当前任务的下一个任务进行预测,根据可用设备处理下一个任务的时间,进行对下一个预留设备处理资源,提高任务处理的效率和可靠性,从而保证了任务的高效处理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种任务分配方法流程图;
图2是本发明实施例提供的一种任务分配方法流程图;
图3是本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图;
图4是本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图
图5是本发明实施例提供的一种任务分配系统结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一为本发明实施例提供的一种任务分配方法,参考图1所示,该方法具体包括:
101、预测当前任务的下一个任务。
具体的,获取当前任务的特征参数;
在获取当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据任务执行记录,预测当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据预设规则,预测当前任务的下一个任务。
102、根据当前所有可用处理设备和下一个任务的特征参数,确定所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间。
具体的,获取当前所有可用设备;
在获取当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取下一个任务的特征参数;
根据下一个任务的特征参数,获取所有可用设备的任务历史记录中与下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所有可用设备的当前设备参数,当前设备参数用于描述可用设备的当前状态;
根据当前设备参数,预测所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间。
103、根据处理时间和下一个任务的优先级,在可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
具体的,根据下一个任务的优先级与所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
可选的,除了上述步骤之外,本发明实施例所提供的方法还可以包括:
若在下一个任务执行之前,满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取满足预设条件的可用处理设备;或者
对下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在至少一个满足预设条件的可用处理设备上为多个子任务预留处理资源。
本发明实施例提供了一种任务分配方法,通过对当前任务的下一个任务进行预测,根据可用设备处理下一个任务的时间,进行对下一个预留设备处理资源,提高任务处理的效率和可靠性,从而保证了任务的高效处理。
实施例二为本发明实施例提供的一种任务分配方法,参照图2所示,该方法包括:
201、获取当前任务的特征参数。
具体的,该当前任务可以为任务列表中置顶的任务,也可以为当前正在执行的任务。
从当前任务所包括的数据字段中读取当前任务的特征参数字段,该过程可以是通过系统默认配置的任务数据读取方式实现的,本发明实施例对具体的读取方式不加以限定。
该特征参数用于描述任务,该特征参数可以包括任务型数据以及任务描述数据。
在步骤201之后,执行步骤202和步骤204中的至少一个。
示例性的,为了进一步说明本发明实施例所述的方法,以该方法应用于购物平台的商品管理系统为例进行说明,在购物平台的商品管理系统中,该当前任务可以为订单生成,也可以为订单取消,还可以为购物过程中的其他任务,本发明实施例对具体的任务不加以限定。
202、从处理设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录,在步骤202之后,执行步骤203。
具体的,该任务执行记录至少包括所执行的所有任务的类型,所有任务的标识符以及执行所有任务中各个任务所需的时间以及执行所有任务中各个任务所需的处理资源等信息,该任务执行记录可以是配置在各个处理设备上的,也可以是配置在总控制设备上的,若该任务执行记录可以是配置在各个处理设备上的,则上述过程还可以为:
接收各个处理设备发送的任务执行记录。或者,
接收各个处理设备周期性主动发送的任务执行记录。
若该任务执行记录可以是配置在总控制设备上的,则上述过程可以为:
从本地所存储的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录。
优选的,获取当前时间之前预设时间段内的任务执行记录。
由于在不同的时间段内,任务所包括的数据相关性较低,且任务数据在相同时间段内相关性较高,以任务为订单数据处理为例,夏季的订单数据处理与冬季的订单数据处理过程中所包括的数据相关性较低,但是夏季内的所有订单数据处理所包括的数据相关性较高,所以,获取当前时间之前预设时间段内的任务执行记录,可以提高预测当前任务的下一个任务的准确性。
示例性的,以当前任务为订单生成为例,从处理设备的任务执行记录中获取与订单生成的特征参数对应的任务的执行记录。
需要说明的是,本发明实施例所述的与当前任务的特征参数对应的任务可以为与当前任务的任务类型数据相同或者与当前任务的任务描述数据相似的任务。
203、根据任务执行记录,预测当前任务的下一个任务,在步骤203之后,执行步骤206。
具体的,获取任务执行记录中与当前任务相对应的任务的下一个任务,其中,与当前任务相对应包括与当前任务相类似或者关联度较高;
确定出现频率最高的下一个任务为当前任务的下一个任务。
示例性的,以当前任务为订单生成为例,假设任务执行记录中订单生成任务的出现频率最高的下一个任务为订单支付,则可以确定订单支付为当前任务的下一个任务。
由于在物流管理系统和购物平台的商品管理系统中,基于物流货物或商品的任务是相对稳定的,且任务之间的关联度也相对稳定,即在确定当前任务之后,当前任务的下一个任务也相对稳定,所以通过确定任务执行记录中与当前任务相对应的出现频率最高的下一个任务为当前任务的下一个任务,保证了对当前任务的下一个任务预测的可靠性,从而实现了任务处理资源的预分配,保证了任务的高效处理。
204、从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则,在步骤204之后,执行步骤205。
具体的,根据当前任务的特征参数,从系统默认配置的预设规则查找与当前任务的特征参数对应的预设规则,本发明实施例对具体的查找方式不加以限定。
205、根据预设规则,预测当前任务的下一个任务,在步骤205之后,执行步骤206。
具体的,确定该预设规则所指示的下一个任务为当前任务的下一个任务。
值得注意的是,步骤201至步骤205是实现预测当前任务的下一个任务的过程,除了上述步骤所述的方式之外,还可以通过其他方式实现该过程,本发明实施例对具体的方式不加以限定。
示例性的,以当前任务为订单生成为例,假设该预设规则所指示的下一个任务为订单支付,则可以确定订单支付为当前任务的下一个任务。
206、获取当前所有可用设备。
具体的,本发明实施例所述的可用设备为与系统成功连接且空闲处理资源大于预设值的设备,该过程可以为:
根据当前所有处理设备的当前设备参数,获取与系统成功连接且空闲处理资源大于预设值的设备。
在步骤206之后,执行步骤207和步骤208中的任意一个。
207、根据下一个任务的特征参数,获取所有可用设备的任务历史记录中与下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间,在步骤207之后,执行步骤210。
具体的,获取任务执行记录中与当前任务相对应的下一个任务相对应的任务的处理时间,其中,与当前任务相对应包括与当前任务相类似或者关联度较高;
确定出现频率最高的下一个任务的处理时间为该下一个任务的处理时间。
208、获取所有可用设备的当前设备参数,当前设备参数用于描述可用设备的当前状态。
具体的,该当前设备参数可以是步骤206所获取的。
209、根据当前设备参数,预测所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间,在步骤209之后,执行步骤210。
具体的,根据当前设备参数,建立与可用设备对应的虚拟运行环境;
将所述下一个任务加载至该虚拟运行环境进行预运行,该预运行所需要的时间即为可用处理设备完成下一个任务所需处理时间。
除此之外,在实际应用中,还可以通过处理设备本地保存的任务执行记录,预测所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间,该过程可以为:
具体的,获取任务执行记录中与当前任务相对应的任务的下一个任务的处理时间,其中,与当前任务相对应包括与当前任务相类似或者关联度较高;
确定出现频率最高的处理时间为当前任务的下一个任务的处理时间。
由于设备的数据处理能力在有限的时间段内是相对稳定的,所以,通过处理设备本地保存的任务执行记录,预测所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间,可以提高预测所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间的准确性,从而实现了任务处理资源的预分配,保证了任务的高效处理。另外,通过将所述下一个任务加载至该虚拟运行环境进行预运行,预测可用处理设备完成下一个任务所需处理时间,使得在某些较为重要性较高的任务需要处理的场景下,提高了数据处理的可靠性,从而实现了任务处理资源的预分配,保证了任务的高效处理。
210、根据下一个任务的优先级与所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备。
具体的,判断该下一个任务的优先级是否高于所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级;
若是,则确定该可用设备完成下一个任务所需处理时间是否小于预设值,若是,则确定该可用设备为满足预设条件的可用设备。
通过根据下一个任务的优先级与所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备,不仅保证了处理设备上任务处理的高效性,避免了任务处理的混乱,还保证了任务处理的可靠性。
211、在满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
具体的,本发明实施例对具体的预留方式不加以限定。
值得注意的是,步骤210至211是实现根据处理时间和下一个任务的优先级,在可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源的过程,除了上述步骤所述的方式之外,还可以通过其他方式实现该过程,本发明实施例对具体的过程不加以限定。
可选的,除了上述步骤之外,本发明实施例所提供的方法还可以包括:
若在下一个任务执行之前,满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取满足预设条件的可用处理设备;或者
对下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在至少一个满足预设条件的可用处理设备上为多个子任务预留处理资源。
通过重新获取满足预设条件的可用处理设备或者对下一个任务进行分割,对分割后的多个子任务进行处理,使得在某些较为重要性较高的任务需要处理的场景下,提高了数据处理的可靠性,从而实现了任务处理资源的预分配,保证了任务的高效处理。
由于当前的物流管理系统和购物平台的商品管理系统较多,且都采用不同的数据库,使得在多物流管理系统或商品管理系统的场景下,会由于同时处理的任务较多,例如,处理订单任务、退换货任务以及支付任务等,会导致任务处理效率低,降低用户体验,而本通过本发明实施例所提供的方法,通过对当前任务的下一个任务进行预测,根据可用设备处理下一个任务的时间,进行对下一个预留设备处理资源,从而实现了任务处理资源的预分配,保证了任务的高效处理。
本发明实施例提供了一种任务分配方法,通过对当前任务的下一个任务进行预测,根据可用设备处理下一个任务的时间,进行对下一个预留设备处理资源,提高任务处理的效率和可靠性,从而保证了任务的高效处理。
实施例三为本发明实施例提供的一种电子设备3,参照图3所示,该电子设备3包括:
预测模块301,用于预测当前任务的下一个任务;
判决模块302,用于根据当前所有可用处理设备和下一个任务的特征参数,确定所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间;
分配模块303,根据处理时间和下一个任务的优先级,在可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
可选的,预测模块301具体用于:获取当前任务的特征参数;
在获取当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据任务执行记录,预测当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据预设规则,预测当前任务的下一个任务。
可选的,判决模块302具体用于:
获取当前所有可用设备;
在获取当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取下一个任务的特征参数;
根据下一个任务的特征参数,获取所有可用设备的任务历史记录中与下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所有可用设备的当前设备参数,当前设备参数用于描述可用设备的当前状态;
根据当前设备参数,预测所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间。
可选的,判决模块303具体用于:分配模块具体用于:
根据下一个任务的优先级与所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
可选的,电子设备还包括处理模块304用于:
若在下一个任务执行之前,满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取满足预设条件的可用处理设备;或者
对下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在至少一个满足预设条件的可用处理设备上为多个子任务预留处理资源。
本发明实施例提供了一种任务分配方法,该电子设备通过对当前任务的下一个任务进行预测,根据可用设备处理下一个任务的时间,进行对下一个预留设备处理资源,提高任务处理的效率和可靠性,从而保证了任务的高效处理。
实施例四为本发明实施例提供的一种电子设备,参照图4所示,该电子设备包括存储器41以及与该存储器42连接的处理器,其中,该存储器41用于存储一组程序代码,该处理器42调用存储器41所存储的程序代码用于执行以下操作:
存储器以及与存储器连接的处理器,其中,存储器用于存储一组程序代码,处理器调用存储器所存储的程序代码用于执行以下操作:
预测当前任务的下一个任务;
根据当前所有可用处理设备和下一个任务的特征参数,确定所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间;
根据处理时间和下一个任务的优先级,在可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
可选的,该处理器42调用存储器41所存储的程序代码用于执行以下操作:
获取当前任务的特征参数;
在获取当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据任务执行记录,预测当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据预设规则,预测当前任务的下一个任务。
可选的,该处理器42调用存储器41所存储的程序代码用于执行以下操作:
获取当前所有可用设备;
在获取当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取下一个任务的特征参数;
根据下一个任务的特征参数,获取所有可用设备的任务历史记录中与下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所有可用设备的当前设备参数,当前设备参数用于描述可用设备的当前状态;
根据当前设备参数,预测所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间。
可选的,该处理器42调用存储器41所存储的程序代码用于执行以下操作:
根据下一个任务的优先级与所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
可选的,该处理器42调用存储器41所存储的程序代码用于执行以下操作:
若在下一个任务执行之前,满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取满足预设条件的可用处理设备;或者
对下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在至少一个满足预设条件的可用处理设备上为多个子任务预留处理资源。
本发明实施例提供了一种电子设备,该电子设备通过对当前任务的下一个任务进行预测,根据可用设备处理下一个任务的时间,进行对下一个预留设备处理资源,提高任务处理的效率和可靠性,从而保证了任务的高效处理。
实施例五为本发明实施例提供的一种任务分配系统5,参照图5所示,该系统5包括预测设备501、判决设备502以及分配设备503,其中,
预测设备501,用于预测当前任务的下一个任务;
判决设备502,用于根据当前所有可用处理设备和下一个任务的特征参数,确定所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间;
分配设备503,根据处理时间和下一个任务的优先级,在可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
可选的,预测设备501具体用于:获取当前任务的特征参数;
在获取当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据任务执行记录,预测当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据预设规则,预测当前任务的下一个任务。
可选的,判决设备502具体用于:
获取当前所有可用设备;
在获取当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取下一个任务的特征参数;
根据下一个任务的特征参数,获取所有可用设备的任务历史记录中与下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所有可用设备的当前设备参数,当前设备参数用于描述可用设备的当前状态;
根据当前设备参数,预测所有可用处理设备完成下一个任务所需处理时间。
可选的,判决设备503具体用于:分配设备具体用于:
根据下一个任务的优先级与所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
可选的,电子设备还包括处理设备505用于:
若在下一个任务执行之前,满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取满足预设条件的可用处理设备;或者
对下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在至少一个满足预设条件的可用处理设备上为多个子任务预留处理资源。
本发明实施例提供了一种任务分配系统,该系统通过对当前任务的下一个任务进行预测,根据可用设备处理下一个任务的时间,进行对下一个预留设备处理资源,提高任务处理的效率和可靠性,从而保证了任务的高效处理。
上述所有可选技术方案,可以采用任意结合形成本发明的可选实施例,在此不再一一赘述。
需要说明的是:上述实施例提供的电子设备在执行任务分配方法时,仅以上述各功能设备的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能设备完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能设备,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的电子设备与任务分配方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种任务分配方法,其特征在于,所述方法包括:
预测当前任务的下一个任务;
根据当前所有可用处理设备和所述下一个任务的特征参数,确定所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间;
根据所述处理时间和所述下一个任务的优先级,在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预测所述当前任务的下一个任务包括:
获取所述当前任务的特征参数;
在获取所述当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从所述设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据所述任务执行记录,预测所述当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据所述预设规则,预测所述当前任务的下一个任务。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据当前所有可用处理设备和所述下一个任务的特征参数,确定所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间包括:
获取当前所有可用设备;
在获取所述当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取所述下一个任务的特征参数;
根据所述下一个任务的特征参数,获取所述所有可用设备的任务历史记录中与所述下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所述所有可用设备的当前设备参数,所述当前设备参数用于描述所述可用设备的当前状态;
根据所述当前设备参数,预测所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述处理时间和所述下一个任务的优先级,在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源包括:
根据所述下一个任务的优先级与所述所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在所述满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
5.根据权利要求1至4任一所述的方法,其特征在于,所述在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源之后,所述方法还包括:
若在所述下一个任务执行之前,所述满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于所述下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取所述满足预设条件的可用处理设备;或者
对所述下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在所述至少一个满足预设条件的可用处理设备上为所述多个子任务预留处理资源。
6.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
预测模块,用于预测当前任务的下一个任务;
判决模块,用于根据当前所有可用处理设备和所述下一个任务的特征参数,确定所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间;
分配模块,根据所述处理时间和所述下一个任务的优先级,在所述可用处理设备中满足预设条件的处理设备上预留处理资源。
7.根据权利要求6的设备,其特征在于,预测模块具体用于:
获取所述当前任务的特征参数;
在获取所述当前任务的特征参数之后,执行以下操作中的至少一个:
从所述设备的任务执行记录中获取与当前任务的特征参数对应的任务执行记录;
根据所述任务执行记录,预测所述当前任务的下一个任务;或者
从系统默认配置的预设规则中获取与当前任务的特征参数对应的预设规则;
根据所述预设规则,预测所述当前任务的下一个任务。
8.根据权利要求7的设备,其特征在于,判决模块具体用于:
获取当前所有可用设备;
在获取所述当前所有可用设备之后,执行以下操作中的任意一个:
获取所述下一个任务的特征参数;
根据所述下一个任务的特征参数,获取所述所有可用设备的任务历史记录中与所述下一个任务的特征参数对应的任务的执行时间;或者
获取所述所有可用设备的当前设备参数,所述当前设备参数用于描述所述可用设备的当前状态;
根据所述当前设备参数,预测所述所有可用处理设备完成所述下一个任务所需处理时间。
9.根据权利要求8的设备,其特征在于,分配模块具体用于:
根据所述下一个任务的优先级与所述所有可用设备上任务队列的所有任务的优先级,获取满足预设条件的可用处理设备;
在所述满足预设条件的可用处理设备上预留处理资源。
10.根据权利要求6至9任一所述的设备,其特征在于,所述电子设备还包括处理模块用于:
若在所述下一个任务执行之前,所述满足预设条件的可用处理设备上出现优先级高于所述下一个任务的任务,则执行以下操作中的任意一个:
重新获取所述满足预设条件的可用处理设备;或者
对所述下一个任务进行分割,生成分割后的多个子任务;
重新获取至少一个满足预设条件的可用处理设备,分别在所述至少一个满足预设条件的可用处理设备上为所述多个子任务预留处理资源。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107832137A (zh) * 2016-09-15 2018-03-23 罗伯特·博世有限公司 图像处理算法
WO2019000233A1 (zh) * 2017-06-27 2019-01-03 华为技术有限公司 一种卡顿检测方法及装置
CN110826832A (zh) * 2018-08-13 2020-02-21 优信拍(北京)信息科技有限公司 一种任务调度处理方法及系统
CN112269658A (zh) * 2020-10-23 2021-01-26 苏州浪潮智能科技有限公司 一种复合资源申请方法、系统及电子设备和存储介质
CN114826806A (zh) * 2022-03-16 2022-07-29 杭州华橙软件技术有限公司 业务处理方法、系统、装置和可读存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090276364A1 (en) * 2008-05-05 2009-11-05 Vito Iaia Process control system
CN104735095A (zh) * 2013-12-18 2015-06-24 中国移动通信集团四川有限公司 一种云计算平台作业调度方法及装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090276364A1 (en) * 2008-05-05 2009-11-05 Vito Iaia Process control system
CN104735095A (zh) * 2013-12-18 2015-06-24 中国移动通信集团四川有限公司 一种云计算平台作业调度方法及装置

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107832137A (zh) * 2016-09-15 2018-03-23 罗伯特·博世有限公司 图像处理算法
WO2019000233A1 (zh) * 2017-06-27 2019-01-03 华为技术有限公司 一种卡顿检测方法及装置
CN110826832A (zh) * 2018-08-13 2020-02-21 优信拍(北京)信息科技有限公司 一种任务调度处理方法及系统
CN112269658A (zh) * 2020-10-23 2021-01-26 苏州浪潮智能科技有限公司 一种复合资源申请方法、系统及电子设备和存储介质
CN112269658B (zh) * 2020-10-23 2022-07-22 苏州浪潮智能科技有限公司 一种复合资源申请方法、系统及电子设备和存储介质
CN114826806A (zh) * 2022-03-16 2022-07-29 杭州华橙软件技术有限公司 业务处理方法、系统、装置和可读存储介质

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