CN107547270A - 一种智能分配任务分片的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能分配任务分片的方法及装置。所述智能分配任务分片的方法，包括：实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片；实时获取所述各个任务分片的进度；实时预测所述各个任务分片的完成时刻；为所述设备节点预备新的任务分片。本发明可将系统集群的任务分片及时的发送到各个设备节点上，以保证系统集群中的每一个设备节点始终保持高负荷度运行。
Description
技术领域
本发明涉及系统集群技术领域，特别涉及一种智能分配任务分片的方法及装置。
背景技术
随着科技的发展，系统集群的应用已经非常广泛。但是在现有技术中，存在着下述的一些问题。若将系统集群的任务分片提前大量的分配到设备节点中，将降低分配任务分片的灵活性和鲁棒性；若系统集群的任务分片如果提前少量的分配到设备节点中，将可能发生某些设备节点因不能及时补充任务分片而导致低负荷度运行的情况，从而降低了系统集群的整体性能。如何妥善的解决上述情况，就成为了业界亟待解决的课题。
发明内容
本发明提供一种智能分配任务分片的方法及装置，用以系统集群的任务分片及时的发送到各个设备节点上，以保证系统集群中的每一个设备节点始终保持高负荷度运行。
根据本发明实施例的第一方面，提供一种智能分配任务分片的方法，包括：
实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片；
实时获取所述各个任务分片的进度；
实时预测所述各个任务分片的完成时刻；
为所述设备节点预备新的任务分片。
在一个实施例中，所述实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片，包括：
实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的数据量；
实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已消耗的时长。
在一个实施例中，所述实时获取所述各个任务分片的进度，包括：
实时获取所述各个任务分片已完成的数据量；
实时获取所述各个任务分片已完成的数据量与所述各个任务分片的总数据量的比例；
确认所述比例为所述各个任务分片的进度。
在一个实施例中，所述实时预测所述各个任务分片的完成时刻，包括：
实时获取所述各个任务分片已消耗的时长；
根据所述各个任务分片已消耗的时长和所述各个任务分片的已完成的数据量，实时计算所述各个任务分片完成剩余数据量所需的时长；
将当下的时刻加上所述各个任务分片完成剩余进度所需的时长，可得出所述各个任务分片的完成时刻。
在一个实施例中，所述为所述设备节点预备新的任务分片，包括：
根据所述各个任务分片的完成时刻，计算出发送所述新的任务分片的发送时刻；
在所述新的任务分片的发送时刻，发送所述新的任务分片到所述设备节点。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种智能分配任务分片的装置，包括：
监测模块，用于实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片；
获取模块，用于实时获取所述各个任务分片的进度；
预测模块，用于实时预测所述各个任务分片的完成时刻；
预备模块，用于为所述设备节点预备新的任务分片。
在一个实施例中，所述监测模块，包括：
第一监测子模块，用于实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的数据量；
第二监测子模块，用于实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已消耗的时长。
在一个实施例中，所述获取模块，包括：
第一获取子模块，用于实时获取所述各个任务分片已完成的数据量；
第二获取子模块，用于实时获取所述各个任务分片已完成的数据量与所述各个任务分片的总数据量的比例；
确认子模块，用于确认所述比例为所述各个任务分片的进度。
在一个实施例中，所述预测模块，包括
第三获取子模块，用于实时获取所述各个任务分片已消耗的时长；
第一计算子模块，用于根据所述各个任务分片已消耗的时长和所述各个任务分片的已完成的数据量，实时计算所述各个任务分片完成剩余数据量所需的时长；
第二计算子模块，用于将当下的时刻加上所述各个任务分片完成剩余进度所需的时长，可得出所述各个任务分片的完成时刻。
在一个实施例中，所述预备模块，包括：
第三计算子模块，用于根据所述各个任务分片的完成时刻，计算出发送所述新的任务分片的发送时刻；
发送子模块，用于在所述新的任务分片的发送时刻，发送所述新的任务分片到所述设备节点。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的方法的流程图；
图2为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的方法的步骤S11的流程图；
图3为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的方法的步骤S12的流程图；
图4为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的方法的步骤S13的流程图；
图5为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的方法的步骤S14的流程图；
图6为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的装置的框图；
图7为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的装置的监测模块61的框图；
图8为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的装置获取模块62的框图；
图9为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的装置的预测模块63的框图；
图10为本发明一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的装置的预备模块64的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是根据一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的方法流程图，如图1所示，该智能分配任务分片的方法，包括以下步骤S11-S14：
在步骤S11中，实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片；
在步骤S12中，实时获取所述各个任务分片的进度；
在步骤S13中，实时预测所述各个任务分片的完成时刻；
在步骤S14中，为所述设备节点预备新的任务分片。
在一个实施例中，随着科技的发展，系统集群的应用已经非常广泛。但是在现有技术中，存在着下述的一些问题。若将系统集群的任务分片提前大量的分配到设备节点中，将降低分配任务分片的灵活性和鲁棒性；若系统集群的任务分片如果提前少量的分配到设备节点中，将可能发生某些设备节点因不能及时补充任务分片而导致低负荷度运行的情况，从而降低了系统集群的整体性能。本实施例中的技术方案可妥善的解决上述情况。
实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片。进一步的，实时监测该设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的数据量。实时监测该设备节点中正在运行的各个任务分片已消耗的时长。
实时获取该各个任务分片的进度。进一步的，实时获取该各个任务分片已完成的数据量。实时获取该各个任务分片已完成的数据量与该各个任务分片的总数据量的比例。确认该比例为该各个任务分片的进度。
实时预测该各个任务分片的完成时刻。进一步的，实时获取该各个任务分片已消耗的时长。根据该各个任务分片已消耗的时长和该各个任务分片的已完成的数据量，实时计算该各个任务分片完成剩余数据量所需的时长。将当下的时刻加上该各个任务分片完成剩余进度所需的时长，可得出该各个任务分片的完成时刻。
为该设备节点预备新的任务分片。进一步的，根据该各个任务分片的完成时刻，计算出发送该新的任务分片的发送时刻。在该新的任务分片的发送时刻，发送该新的任务分片到该设备节点。
本实施例中的技术方案可见系统集群的任务分片及时的发送到各个设备节点上，以保证系统集群中的每一个设备节点始终保持高负荷度运行。
在一个实施例中，如图2所示，步骤S11包括如下步骤S21-S22：
在步骤S21中，实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的数据量；
在步骤S22中，实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已消耗的时长。
在一个实施例中，根据实时监测到的设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的数据量和各个任务分片的总数据量，可以计算出设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的进度。在设备节点中正在运行的各个任务分片开始运行的时刻为各个任务分片计时，即实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片已消耗的时长。例如，某一个任务分片A在t1时刻开始运行，在t1时刻就开始计时，实时监测任务分片A已完成的任务量和任务分片A已经消耗的时长T。
在一个实施例中，如图3所示，步骤S12包括如下步骤S31-S33：
在步骤S31中，实时获取所述各个任务分片已完成的数据量；
在步骤S32中，实时获取所述各个任务分片已完成的数据量与所述各个任务分片的总数据量的比例；
在步骤S33中，确认所述比例为所述各个任务分片的进度。
在一个实施例中，根据实时监测到的设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的数据量和各个任务分片的总数据量，实时计算出设备节点中各个任务分片已完成的数据量和各个任务分片的总数据量的比例，确认计算得出比例为各个任务分片的进度。例如，实时获取任务分片B已经完成的数据量Q1，根据任务分片B的总数据量Q，来计算出Q1除以Q的比例μ，该比例μ就是任务分片B的进度β，且该进度β为实时进度。
在一个实施例中，如图4所示，步骤S13包括如下步骤S41-S3：
在步骤S41中，实时获取所述各个任务分片已消耗的时长；
在步骤S42中，根据所述各个任务分片已消耗的时长和所述各个任务分片的已完成的数据量，实时计算所述各个任务分片完成剩余数据量所需的时长；
在步骤S43中，将当下的时刻加上所述各个任务分片完成剩余进度所需的时长，可得出所述各个任务分片的完成时刻。
在一个实施例中，实时获取该各个任务分片已消耗的时长。根据该各个任务分片已消耗的时长和该各个任务分片的已完成的数据量，实时计算该各个任务分片完成剩余数据量所需的时长，将当下的时刻加上该各个任务分片完成剩余进度所需的时长，可得出该各个任务分片的完成时刻。例如，某个任务分片C在t2时刻开始运行，实时获取该任务分片C已消耗的时长T，再根据任务分片C已完成的任务量Q1，来实时计算出全部完成任务分片C所需的时长，t2时刻与时长Tz的和，即是任务分片C的完成时刻tw。
在一个实施例中，如图5所示，步骤S14包括如下步骤S51-S52：
在步骤S51中，根据所述各个任务分片的完成时刻，计算出发送所述新的任务分片的发送时刻；
在步骤S52中，在所述新的任务分片的发送时刻，发送所述新的任务分片到所述设备节点。
在一个实施例中，某一个任务分片C的完成时刻tw，结合预设的提前发送时长Tf，计算完成时刻tw与预设的提前发送时长Tf的减法运算，可得出发送新的任务分片的发送时刻ts，在发送时刻ts发送该新的任务分片到该设备节点。
在一个实施例中，图6是根据一示例性实施例示出的一种智能分配任务分片的装置框图。如图6示，该装置包括监测模块61、获取模块62、预测模块63和预备模块64。
该监测模块61，用于实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片；
该获取模块62，用于实时获取所述各个任务分片的进度；
该预测模块63，用于实时预测所述各个任务分片的完成时刻；
该预备模块64，用于为所述设备节点预备新的任务分片。
如图7所示，该监测模块61包括第一监测子模块71和第二监测子模块72。
该第一监测子模块71，用于实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的数据量；
该第二监测子模块72，用于实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已消耗的时长。
如图8所示，该获取模块62包括第一获取子模块81、第二获取子模块82和确认子模块83。
该第一获取子模块81，用于实时获取所述各个任务分片已完成的数据量；
该第二获取子模块82，用于实时获取所述各个任务分片已完成的数据量与所述各个任务分片的总数据量的比例；
该确认子模块83，用于确认所述比例为所述各个任务分片的进度。
如图9所示，该预测模块63包括第三获取子模块91、第一计算子模块92和第二计算子模块93。
该第三获取子模块91，用于实时获取所述各个任务分片已消耗的时长；
该第一计算子模块92，用于根据所述各个任务分片已消耗的时长和所述各个任务分片的已完成的数据量，实时计算所述各个任务分片完成剩余数据量所需的时长；
该第二计算子模块93，用于将当下的时刻加上所述各个任务分片完成剩余进度所需的时长，可得出所述各个任务分片的完成时刻。
如图10所示，该预备模块64包括第三计算子模块101和发送子模块102。
该第三计算子模块101，用于根据所述各个任务分片的完成时刻，计算出发送所述新的任务分片的发送时刻；
该发送子模块102，用于在所述新的任务分片的发送时刻，发送所述新的任务分片到所述设备节点。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
上述实施例可自由组合。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种智能分配任务分片的方法，其特征在于，包括：
实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片；
实时获取所述各个任务分片的进度；
实时预测所述各个任务分片的完成时刻；
为所述设备节点预备新的任务分片。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片，包括：
实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的数据量；
实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已消耗的时长。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实时获取所述各个任务分片的进度，包括：
实时获取所述各个任务分片已完成的数据量；
实时获取所述各个任务分片已完成的数据量与所述各个任务分片的总数据量的比例；
确认所述比例为所述各个任务分片的进度。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述实时预测所述各个任务分片的完成时刻，包括：
实时获取所述各个任务分片已消耗的时长；
根据所述各个任务分片已消耗的时长和所述各个任务分片的已完成的数据量，实时计算所述各个任务分片完成剩余数据量所需的时长；
将当下的时刻加上所述各个任务分片完成剩余进度所需的时长，可得出所述各个任务分片的完成时刻。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述为所述设备节点预备新的任务分片，包括：
根据所述各个任务分片的完成时刻，计算出发送所述新的任务分片的发送时刻；
在所述新的任务分片的发送时刻，发送所述新的任务分片到所述设备节点。
6.一种智能分配任务分片的装置，其特征在于，包括：
监测模块，用于实时监测设备节点中正在运行的各个任务分片；
获取模块，用于实时获取所述各个任务分片的进度；
预测模块，用于实时预测所述各个任务分片的完成时刻；
预备模块，用于为所述设备节点预备新的任务分片。
7.根据权利要求6的装置，其特征在于，所述监测模块，包括：
第一监测子模块，用于实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已完成的数据量；
第二监测子模块，用于实时监测所述设备节点中正在运行的各个任务分片已消耗的时长。
8.根据权利要求7的装置，其特征在于，所述获取模块，包括：
第一获取子模块，用于实时获取所述各个任务分片已完成的数据量；
第二获取子模块，用于实时获取所述各个任务分片已完成的数据量与所述各个任务分片的总数据量的比例；
确认子模块，用于确认所述比例为所述各个任务分片的进度。
9.根据权利要求8的装置，其特征在于，所述预测模块，包括
第三获取子模块，用于实时获取所述各个任务分片已消耗的时长；
第一计算子模块，用于根据所述各个任务分片已消耗的时长和所述各个任务分片的已完成的数据量，实时计算所述各个任务分片完成剩余数据量所需的时长；
第二计算子模块，用于将当下的时刻加上所述各个任务分片完成剩余进度所需的时长，可得出所述各个任务分片的完成时刻。
10.根据权利要求9的装置，其特征在于，所述预备模块，包括：
第三计算子模块，用于根据所述各个任务分片的完成时刻，计算出发送所述新的任务分片的发送时刻；
发送子模块，用于在所述新的任务分片的发送时刻，发送所述新的任务分片到所述设备节点。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180105 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |