CN113177741B - 任务执行方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种任务执行方法、装置、计算机设备及存储介质,其中方法包括:接收目标任务的执行指令,其中,所述目标任务包括至少两个子任务;根据所述目标任务对应的处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效;根据所述人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效;根据所述RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效;根据所述人工处理时效和所述RPA处理时效确定所述目标任务的执行分配信息,其中,所述执行分配信息用于指示所述目标任务分配给人工还是机器;根据所述执行分配信息执行所述目标任务。采用本申请,提高了目标任务处理的时效。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,主要涉及了一种任务执行方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
机器人流程自动化(Robotic Process Automation,RPA)是通过特定的“机器人软件”,模拟人在计算机上的操作,按规则自动执行流程任务。一个RPA流程存在多个任务,在RPA流程的实际执行过程中,可能有一部分业务量是执行失败的,执行失败的任务需要反复多次执行,导致执行时间长,效率低。因此,如何提高流程任务的执行效率(或处理的时效)是本领域技术人员应解决的技术问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种任务执行方法、装置、计算机设备及存储介质,能够根据人工处理时效和RPA处理时效对应的执行分配信息执行目标任务,提高了目标任务处理的时效。
第一方面,本申请实施例提供一种任务执行方法,其中:
接收目标任务的执行指令,其中,所述目标任务包括至少两个子任务;
根据所述目标任务对应的处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效;
根据所述人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效;
根据所述RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效;
根据所述人工处理时效和所述RPA处理时效确定所述目标任务的执行分配信息,其中,所述执行分配信息用于指示所述目标任务分配给人工还是机器;根据所述执行分配信息执行所述目标任务。
第二方面,本申请实施例提供一种任务执行装置,其中:
通信单元,用于接收目标任务的执行指令,其中,所述目标任务包括至少两个子任务;
处理子时效确定单元,用于根据所述目标任务对应的处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效;
人工处理时效确定单元,用于根据所述人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效;
RPA处理时效确定单元,用于根据所述RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效;
任务分配单元,用于根据所述人工处理时效和所述RPA处理时效确定所述目标任务的执行分配信息,其中,所述执行分配信息用于指示所述目标任务分配给人工还是机器;
任务执行单元,用于根据所述执行分配信息执行所述目标任务。
第三方面,本申请实施例提供一种计算机设备,包括处理器、存储器、通信接口以及一个或至少一个程序,其中,上述一个或至少一个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,所述程序包括用于如第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行以实现如第一方面中所描述的部分或全部步骤。
实施本申请实施例,将具有如下有益效果:
采用了上述的任务执行方法、装置、计算机设备及存储介质之后,在接收目标任务的执行指令之后,先根据目标任务对应的处理记录集确定目标任务中每个子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效。再根据人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效,根据RPA处理子时效确定目标任务对应的RPA处理时效,从而可提高确定处理时效的准确率。然后根据人工处理时效以及RPA处理时效确定目标任务的执行分配信息,以确定目标任务是分配人工还是机器。如此,可根据执行分配信息执行目标任务,提高了目标任务处理的时效。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例,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。
其中:
图1为应用于本申请实施例提供的一种任务执行方法的系统构架图;
图2为本申请实施例提供的一种任务执行方法的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的一种任务执行装置的结构示意图;
图4为本申请实施例提供的一种计算机的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。根据本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
请参见图1,图1为应用于本申请实施例提供的一种任务执行方法的系统架构图。如图1所示,该系统包括服务器101、电子设备102和用户103。需要说明的是,图1所示的系统中的各个设备的数量和形态用于举例,并不构成对本申请实施例的限定,例如,一个服务器101可连接一个或多个电子设备102,一个电子设备102可连接一个或多个服务器101。
其中,电子设备102可以是图1所示的个人计算机(personal computer,PC)、笔记本电脑或智能手机,还可以是一体机、掌上电脑、平板电脑(pad)、智能电视播放终端、车载终端或便捷式设备等客户端。PC端的电子设备,例如,一体机等,其操作系统可以包括但不限于Linux系统、Unix系统、Windows系列系统(例如Windows xp、Windows 7等)、Mac OS X系统(苹果电脑的操作系统)等操作系统。移动端的电子设备,例如,智能手机等,其操作系统可以包括但不限于安卓系统、IOS(苹果手机的操作系统)、Window系统等操作系统。
服务器101与通用的计算机架构类似,包括处理器、硬盘、内存、系统总线等,用于为电子设备102提供服务。该服务器101可以是一个服务器或多个服务器组成的服务器集群等,在此不做限定。
用户103可以是实际操作电子设备102的用户,也可以是服务器101的开发人员或测试人员。用户103可以对电子设备102输入操作指令,以控制电子设备102执行相应地操作。用户103还可以接收电子设备102发送的交互通知,以根据交互通知完成RPA流程中的交互任务。
本申请实施例提供的任务执行方法,可应用于任务执行装置中,该装置可由软件和/或硬件实现,一般可集成在执行目标任务的电子设备中,通过目标任务对应的RPA处理时效和人工处理时效确定该目标任务的执行分配信息,从而可根据该执行分配信息完成目标任务,可提高目标任务处理的时效。该任务执行方法还可集成于服务器中,在接收到目标任务的执行请求之后或按照预设时间确定RPA处理时效和人工处理时效,在确定目标任务的执行分配信息之后,通知对应的电子设备,以使电子设备执行目标任务,以提高处理时效。
请参照图2,图2为本申请实施例提供的一种任务执行方法的流程示意图。以该方法应用于电子设备进行举例说明,如图2所示,该方法包括以下步骤S201~S206,其中:
S201:接收目标任务的执行指令。
在本申请实施例中,目标任务包括至少两个子任务,该子任务可以由人工或机器执行,或者可以由人工和机器一起执行,在此不做限定。目标任务的执行指令用于指示执行目标任务。该执行指令可以是目标任务的上一个RPA任务执行完成之后自动发送的,还可以是目标任务的定时时长到达时发送的,或者可以是用户指定后发送的等,在此不做限定。
S202:根据目标任务对应的处理记录集确定子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效。
在本申请实施例中,目标任务对应的处理记录集可包括人工处理集和RPA处理记录集等。该人工处理记录集包括至少两个人工处理记录,是纯人工执行目标任务的一次历史记录。本申请对于人工处理记录的数量不做限定,可以包括人工执行目标任务的所有历史记录,或其中一个指定时段或指定人工对应的所有历史记录等。
RPA处理记录集是采用RPA技术执行一次目标任务的历史记录的集合,可以包括采用RPA技术执行目标任务的所有历史记录,或其中一个指定时段的所有历史记录等,在此不做限定。
在本申请实施例中,时效是指执行一次目标任务所需的时间,可以理解为执行效率。人工处理时效是指纯人工执行一次目标任务所需的时间,RPA处理时效是指RPA技术执行一次目标任务对应的RPA流程所需的时间。本申请对于人工执行目标任务的人工数量不做限定,可以根据目标任务对应的人力分布情况进行确定,也就是说,执行目标任务的人数,可以为预先指定的与目标任务相关的人数,或者为当前时段可分配的人数等。需要说明的是,RPA流程可能存在需要人机交互的任务,从而RPA处理时效包括通知用户进行人机交互的时间、用户反馈目标信息的时间、或者人机交互失败的时间等,在此不做限定。
人工处理子时效是指纯人工执行一次子任务所需的时间,RPA处理子时效是指RPA技术执行一次子任务对应的RPA流程所需的时间。本申请对于确定RPA处理子时效和人工处理子时效的方法不做限定,以一个子任务进行举例说明,在一种可能的示例中,步骤S202包括以下步骤A1~A3,其中:
A1:根据人工处理记录集确定子任务的人工处理子时效。
本申请对于人工处理记录集确定人工处理子时效的方法不做限定,在一种可能的示例中,步骤A1包括以下步骤A11~A15,其中:
A11:从所述人工处理记录集中获取子任务中各个执行事项对应的目标人工处理记录。
在本申请实施例中,执行事项用于描述人工执行的完成情况,可包括人工执行一次成功、人工执行失败一次后执行成功、人工执行失败多次之后执行成功、暂停执行等情况。其中,暂停执行包括因为情绪、状态等主观因素导致暂停执行的情况、还可以包括因为审核、沟通、催单、下班等客观因素导致暂停执行的概率。本申请对于执行事项的数量不做限定,执行事项的数量至少大于或等于2个。
需要说明的是,以上多个执行事项对应的发生概率之和等于1。例如,多个执行事项包括人工执行失败一次之后执行成功、人工执行失败一次之后执行成功、人工执行失败多次之后执行成功和暂停执行。其中,人工执行失败一次之后执行成功的发生概率为a%,人工执行失败一次之后执行成功的发生概率为b%,人工执行失败多次之后执行成功的发生概率为c%,暂停执行的发生概率为d%,则a%+b%+c%+d%=100%。
在本申请实施例中,目标人工处理记录为执行子任务时执行事项对应的人工处理记录,例如,若执行事项为人工执行一次成功,则目标人工处理记录均为执行子任务时人工执行一次成功的人工处理记录。
A12:获取所述目标人工处理记录的第一数量和执行时长。
A13:获取所述人工处理记录集中人工处理记录的第二数量。
在本申请实施例中,第一数量为目标人工处理记录的数量,例如,若执行事项为人工执行一次成功,则第一数量为人工执行一次成功的人工处理记录的数量。第二数量为人工处理记录集中人工处理记录的数量。执行时长为目标人工处理记录从开始到结束之间的时间长度。
A14:计算所述第一数量和所述第二数量之间的比值。
在本申请实施例中,第一数量和第二数量之间的比值可以理解为每个子任务完成时执行事项的发生概率。当人工的数量为多个,该比值可以为各个人工执行子任务时执行事项对应的第一数量和第二数量之间的比值的加权值,各个人工的预设权值可以根据人工的熟练程度、入职时间、年龄、性别等信息进行确定,在此不做限定。
A15:计算所述比值和所述执行时长之间的乘积,得到所述子任务的人工处理子时效。
可以理解,在步骤A11~A15中,先从人工处理记录集中获取子任务中各个执行事项对应的目标人工处理记录,再获取目标人工处理记录的第一数量和执行时长,以及人工处理记录集中人工处理记录的第二数量。然后,计算第一数量和第二数量之间的比值与执行时长之间的乘积,得到子任务的人工处理子时效。如此,通过各个执行事项对应的目标人工处理记录获取子任务的人工处理子时效,可提高获取第一概率和第一时长的准确率。
A2:确定所述子任务中的人机交互子任务和非人机交互子任务;
在本申请实施例中,人机交互子任务是指人进行参与的子任务,而非人机交互子任务是可以不需要人进行参与的子任务,即机器可以独立完成的子任务。本申请对于确定人机交互子任务的方法不做限定,在一种可能的示例中,步骤A2包括以下步骤A21~A25,其中:
A21:确定所述子任务对应的内容模块的功能和数据类型。
在本申请实施例中,内容模块为子任务对应的功能模块,可以理解为子任务对应的RPA流程中的显示页面内容,通过内容模块所涉及的数据执行不同的功能。内容模块的功能用于描述执行该内容模块的目的,例如,登录、选择选项、订单信息确认等。内容模块的数据类型为内容模块所涉及的数据的类型,例如,验证类型、选择类型等。
A22:根据所述功能和所述数据类型确定所述子任务的目标人机交互概率。
在本申请实施例中,目标人机交互概率用于描述子任务需要人机交互的可能性。本申请对于确定目标人机交互概率的方法不做限定,在一种可能的示例中,步骤A22包括:根据功能确定子任务的第一人机交互概率;根据数据类型确定子任务的第二人机交互概率;根据第一人机交互概率和第二人机交互概率确定子任务的目标人机交互概率。
可以理解,一些功能需要人进行参与,例如,验证码、选项等。而另外一些功能不需要人进行参与,例如,计算、存储等。因此,可通过功能确定子任务为人机交互子任务的第一人机交互概率。一些数据类型需要人进行参与,例如,待填写信息、待选择信息、待确认信息等,而一些数据类型不需要人进行参与,例如,历史记录、指定信息等。因此,可通过数据类型确定子任务为人机交互子任务的第二人机交互概率。在该示例中,根据第一人机交互概率和第二人机交互概率确定目标人机交互概率,可提高确定子任务为人机交互子任务的准确率。
本申请对于第一人机交互概率和第二人机交互概率确定目标人机交互概率的方法不做限定,可以选取第一人机交互概率和第二人机交互概率之间的最小值、最大值或平均值,还可确定功能和数据类型分别对应的第一权值和第二权值,再根据第一权值和第二权值对第一人机交互概率和第二人机交互概率进行加权计算等。
A23:确定目标人机交互概率是否大于预设阈值。
在本申请实施例中,若确定目标人机交互概率大于预设阈值,则执行步骤A24:确定所述子任务为人机交互子任务。否则,执行步骤A25:确定所述子任务为非人机交互子任务。本申请对于预设阈值不做限定,可以为指定数值,例如,0.5等。还可以根据子任务对应的RPA页面的数量、内容模块的数量、内容模块所涉及的数据的数量和数据类型的数量等进行计算预设阈值,在此不做限定。
可以理解,在步骤A21~A25中,根据子任务对应的内容模块的功能和数据类型确定子任务的目标人机交互概率,可提高确定目标概率的准确率。并在目标概率大于预设阈值时,确定该子任务为人机交互子任务。否则,确定该子任务为非人机交互子任务。如此,可提高确定子任务是否为人机交互子任务的准确率。
A3:根据所述RPA处理记录集确定所述人机交互子任务的RPA处理子时效,以及执行所述非人机交互子任务的RPA处理子时效。
其中,人机交互子任务的RPA处理子时效可参照人工处理子时效的方法,在此不再赘述。非人机交互子任务由纯RPA技术执行时,RPA处理子时效可以为非人机交互子任务所需花费的机器时长,例如,机器运行指定流程的次数为m次才将非人机交互子任务执行成功,则PRA处理子时效为b0+b1+……+bm。
本申请对于步骤A1、A2和A3的先后顺序不做限定,可以在步骤A1执行之后,再执行步骤A2,在步骤A2执行之后,再执行步骤A3,或者可以先执行步骤A2,在执行步骤A1和A3等。
可以理解,人工处理子时效由纯人工执行得到,RPA处理子时效可以由人机交互执行得到,也可以由纯机器执行得到。基于此,在步骤A1~A3中,根据人工处理集确定子任务的人工处理子时效,以及根据RPA处理集确定人机交互子任务的RPA处理子时效,以及非人机交互子任务的RPA处理子时效。如此,可提高获取子任务的处理子时效的准确率。
S203:根据人工处理子时效确定目标任务对应的人工处理时效。
本申请对于人工处理时效的计算方法不做限定,在一种可能的示例中,步骤S203包括以下步骤B1和步骤B2,其中:
B1:确定所述子任务的权重。
B2:对所述权重和所述人工处理子时效进行加权计算,得到所述目标任务的人工处理时效。
在本申请实施例中,子任务的权重可以通过子任务对应的内容模块的功能和数据类型进行确定,还可以通过子任务和其他子任务之间的关联值进行确定,或者可以通过子任务的任务量进行确定等,在此不做限定。举例来说,假设目标任务包括第一子任务、第二子任务、第三子任务和第四子任务。其中,第一子任务、第二子任务、第三子任务和第四子任务分别对应的权重为a%、b%、c%和d%,且第一子任务、第二子任务、第三子任务和第四子任务分别对应的人工处理子时效为t0、t1、t2、t3,则人工处理时效Tx=t0*a%+t1*b%+t2*c%+t3*d%。
可以理解,在确定子任务的权重和人工处理子时效之后,可对该权重和人工处理子时效进行加权计算,以得到目标任务的人工处理时效。如此,可提高确定人工处理时效的准确率。
S204:根据RPA处理子时效确定目标任务对应的RPA处理时效。
本申请对于步骤S203和步骤S204的执行顺序不做限定,可以如图2所示,先执行步骤S203,再执行步骤S204。还可以先执行步骤S204,再执行步骤S203。或者步骤S203和步骤S204不同执行。本申请对于人工处理时效的计算方法不做限定,在一种可能的示例中,步骤S204包括以下步骤C1和步骤C2,其中:
C1:确定所述人机交互子任务和所述非人机交互子任务之间的任务占比。
在本申请实施例中,任务占比可以通过目标任务对应的RPA流程中需要人工执行的子任务和所有的任务之间数量的比值,还可通过人工执行的子任务和所有的任务之间任务量的比值等,在此不做限定。
C2:根据所述任务占比、所述人机交互子任务的RPA处理子时效和所述非人机交互子任务的RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效。
本申请对于步骤C2不做限定,可以先获取任务占比和人机交互子任务的RPA处理子时效之间的乘积,再加上非人机交互子任务的RPA处理子时效,从而得到RPA处理时效。例如,任务占比为f%,人机交互子任务的RPA处理子时效为t4,非人机交互子任务的RPA处理子时效为b0+b1+……+bm,则RPA处理时效=(b0+b1+……+bm)+t4*f%。
可以理解,在步骤C1和步骤C25中,先计算人机交互子任务和非人机交互子任务之间的任务占比,再根据任务占比、人机交互子任务的RPA处理子时效和非人机交互子任务的RPA处理子时效确定目标任务对应的RPA处理时效。如此,从人机交互子任务和非人机交互子任务两个方面,以及任务占比确定目标任务对应的RPA处理时效,可提高确定RPA处理时效的准确率。
S205:根据RPA处理时效和人工处理时效确定目标任务的执行分配信息。
在本申请实施例中,执行分配信息用于描述目标任务分配给人工还是机器。可选的,目标任务还可以按照时间分配给人工或机器。需要说明的是,目标任务分配给机器,表示由机器独自执行目标任务的流程。若目标任务中的一个子任务为人工交互子任务,该人工交互子任务是人工和机器(即采用RPA技术执行)的组合方式。也就是说,由机器向人工交互子任务对应的人工发送交互通知,以使人工与其完成该人工交互子任务。
本申请对于人工处理子时效和RPA处理子时效确定目标任务的执行分配信息的方法不做限定,可以整体分配给人工或机器,在一种可能的示例中,步骤S205包括以下步骤D1和步骤D2,其中:
D1:计算所述人工处理时效和所述RPA处理时效之间的比值;
举例来说,人工处理时效Tx=t0*a%+t1*b%+t2*c%+t3*d%,RPA处理时效=(b0+b1+……+bm)+t4*f%,则比值
D2:根据所述比值确定所述目标任务的执行分配信息。
本申请对于步骤D2的方法不做限定,可以在比值大于第一阈值时,确定非人机交互子任务的子执行分配信息用于指示非人机交互子任务分配给机器;或者,在比值小于或等于第一阈值时,确定非人机交互子任务用于指示非人机交互子任务分配给人工。且本申请对于第一阈值不做限定,可以根据预先为RPA处理时效或人工处理时效和阈值设置的关联关系进行确定等。
可以理解,在步骤D1和步骤D2中,根据RPA处理时效和人工处理时效之间的比值确定非人机交互子任务是分配给机器还是人工,提高了分配的准确率。
当目标任务包括人机交互子任务和非人机交互子任务时,目标任务的执行分配信息包括人机交互子任务的子执行分配信息和所述非人机交互子任务的子执行分配信息。其中,人机交互子任务的子执行分配信息用于指示所述人机交互子任务分配给人工和机器,非人机交互子任务的子执行分配信息用于指示所述非人机交互子任务分配给人工还是机器。
在一种可能的示例中,根据非人机交互子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效确定所述非人机交互子任务的子执行分配信息。
其中,RPA处理子时效和人工处理子时效可参照前述,分别根据RPA处理记录集和人工处理记录集得到,在此不再赘述。
本申请对于人工处理子时效和RPA处理子时效确定非人机交互子任务的子执行分配信息的方法不做限定,在一种可能的示例中,获取RPA处理子时效和人工处理子时效之间的比值;在比值大于第二阈值时,确定非人机交互子任务的子执行分配信息用于指示非人机交互子任务分配给机器;或者,在比值小于或等于第二阈值时,确定非人机交互子任务用于指示非人机交互子任务分配给人工。
本申请对于第二阈值的取值不做限定,可以根据预先为RPA处理时效或人工处理时效和阈值设置的关联关系进行确定等。可以理解,根据RPA处理时效和人工处理时效之间的比值确定非人机交互子任务是分配给机器还是人工,提高了分配的准确率。
在另一种可能的示例中,获取人工处理时效和RPA处理时效之间的差值;获取差值和人工处理时效之间的比值;在比值大于第三阈值时,确定分配给机器;在比值小于或等于第三阈值时,确定分配给人工。
本申请对于第三阈值的取值不做限定,可以根据预先为RPA处理时效或人工处理时效和阈值设置的关联关系进行确定等。
可以理解,在该上述示例中,先获取人工处理时效和RPA处理时效之间的差值,再获取差值和人工处理时效之间的比值。然后,根据该比值确定非人机交互子任务是分配给机器还是人工,提高了分配的准确率。
非人工交互子任务是不需要人工和机器进行交互的,可以由机器单独执行,也可以由人工单独执行。因此,可根据非人工交互任务的RPA处理子时效和人工处理子时效确定该非人工交互任务的子执行分配信息,以确定非人工交互任务中人工单独执行的任务以及机器单独执行的任务,从而根据该子执行分配信息执行目标任务,可进一步提高执行的时效。
S206:根据执行分配信息执行目标任务。
本申请对于根据执行分配信息执行目标任务的方法不做限定,当目标任务分配给人工时,可通知人工,以接收人工输入的数据。当目标任务分配给机器时,对于人工交互子任务,可通知人工,以接收人工回复的目标信息,基于该目标信息完成人工交互子任务。对于非人工交互子任务中分配给机器的情况,由机器独自完成该非人工交互子任务。对于非人工交互子任务中分配给人工的情况,可通知人工,以接收人工输入的数据。
在图2所示的方法中,在接收目标任务的执行指令之后,先根据目标任务对应的处理记录集确定目标任务中每个子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效。再根据人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效,根据RPA处理子时效确定目标任务对应的RPA处理时效,从而可提高确定处理时效的准确率。然后根据人工处理时效以及RPA处理时效确定目标任务的执行分配信息,以确定目标任务是分配人工还是机器。如此,可根据执行分配信息执行目标任务,提高了目标任务处理的时效。
上述详细阐述了本申请实施例的方法,下面提供了本申请实施例的装置。
与图2所示的实施例一致,请参照图3,图3是本申请提出的一种任务执行装置的结构示意图,如图3所示,上述任务执行装置300包括通信单元301处理子时效确定单元302、人工处理时效确定单元303、RPA处理时效确定单元304、任务分配单元305、任务执行单元306和任务类型确定单元307,其中:
通信单元301用于接收目标任务的执行指令,其中,所述目标任务包括至少两个子任务;
处理子时效确定单元302用于根据所述目标任务对应的处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效;
人工处理时效确定单元303用于根据所述人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效;
RPA处理时效确定单元304用于根据所述RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效;
任务分配单元305用于根据所述人工处理时效和所述RPA处理时效确定所述目标任务的执行分配信息,其中,所述执行分配信息用于指示所述目标任务分配给人工还是机器;
任务执行单元306用于根据所述执行分配信息执行所述目标任务。
在一种可能的示例中,所述处理记录集包括人工处理记录集和RPA处理记录集,任务类型确定单元307用于确定所述子任务中的人机交互子任务和非人机交互子任务;所述处理子时效确定单元302具体用于根据所述人工处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效;根据所述RPA处理记录集确定所述人机交互子任务的RPA处理子时效,以及执行所述非人机交互子任务的RPA处理子时效。
在一种可能的示例中,所述处理子时效确定单元302具体用于从所述人工处理记录集中获取所述子任务中各个执行事项对应的目标人工处理记录;获取所述目标人工处理记录的第一数量和执行时长;获取所述人工处理记录集中人工处理记录的第二数量;计算所述第一数量和所述第二数量之间的比值;计算所述比值和所述执行时长之间的乘积,得到所述子任务的人工处理子时效。
在一种可能的示例中,所述任务类型确定单元307具体用于确定所述子任务对应的内容模块的功能和数据类型;根据所述功能和所述数据类型确定所述子任务的目标人机交互概率;若所述目标人机交互概率大于预设阈值,则确定所述子任务为人机交互子任务;或者,若所述目标人机交互概率小于或等于所述预设阈值,则确定所述子任务为非人机交互子任务。
在一种可能的示例中,所述RPA处理时效确定单元304具体用于计算所述人机交互子任务和所述非人机交互子任务之间的任务占比;根据所述任务占比、所述人机交互子任务的RPA处理子时效和所述非人机交互子任务的RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效。
在一种可能的示例中,所述人工处理时效确定单元303具体用于确定所述子任务的权重;对所述权重和所述人工处理子时效进行加权计算,得到所述目标任务的人工处理时效。
在一种可能的示例中,所述任务分配单元305具体用于计算所述人工处理时效和所述RPA处理时效之间的比值;根据所述比值确定所述目标任务的执行分配信息。
该任务执行装置300中各个单元执行详细过程可以参见前述方法实施例中的执行步骤,此处不在赘述。
与图2的实施例一致,请参照图4,图4是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图4所示,该计算机设备400包括处理器410、存储器420、通信接口430以及一个或多个程序440。处理器410、存储器420和通信接口430之间通过总线450互相连接。图3所示的处理子时效确定单元302、人工处理时效确定单元303、RPA处理时效确定单元304、任务分配单元305、任务执行单元306和任务类型确定单元307所实现的相关功能可通过处理器410来实现,图3所示的通信单元301所实现的相关功能可通过通信接口430来实现。
上述一个或多个程序440被存储在上述存储器420中,并且被配置由上述处理器410执行,上述程序440包括用于执行以下步骤的指令:
接收目标任务的执行指令,其中,所述目标任务包括至少两个子任务;
根据所述目标任务对应的处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效;
根据所述人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效;
根据所述RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效;
根据所述人工处理时效和所述RPA处理时效确定所述目标任务的执行分配信息,其中,所述执行分配信息用于指示所述目标任务分配给人工还是机器;
根据所述执行分配信息执行所述目标任务。
在一个可能的示例中,所述处理记录集包括人工处理记录集和RPA处理记录集,在所述根据所述目标任务对应的处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效方面,所述程序440具体用于执行以下步骤的指令:
根据所述人工处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效;
确定所述子任务中的人机交互子任务和非人机交互子任务;
根据所述RPA处理记录集确定所述人机交互子任务的RPA处理子时效,以及执行所述非人机交互子任务的RPA处理子时效。
在一个可能的示例中,在所述根据所述人工处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效方面,所述程序440具体用于执行以下步骤的指令:
从所述人工处理记录集中获取所述子任务中各个执行事项对应的目标人工处理记录;
获取所述目标人工处理记录的第一数量和执行时长;
获取所述人工处理记录集中人工处理记录的第二数量;
计算所述第一数量和所述第二数量之间的比值;
计算所述比值和所述执行时长之间的乘积,得到所述子任务的人工处理子时效。
在一个可能的示例中,在所述确定所述子任务中的人机交互子任务和非人机交互子任务方面,所述程序440具体用于执行以下步骤的指令:
确定所述子任务对应的内容模块的功能和数据类型;
根据所述功能和所述数据类型确定所述子任务的目标人机交互概率;
若所述目标人机交互概率大于预设阈值,则确定所述子任务为人机交互子任务;或者,
若所述目标人机交互概率小于或等于所述预设阈值,则确定所述子任务为非人机交互子任务。
在一个可能的示例中,在所述根据所述RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效方面,所述程序440具体用于执行以下步骤的指令:
计算所述人机交互子任务和所述非人机交互子任务之间的任务占比;
根据所述任务占比、所述人机交互子任务的RPA处理子时效和所述非人机交互子任务的RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效。
在一个可能的示例中,在所述根据所述人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效方面,所述程序440具体用于执行以下步骤的指令:
确定所述子任务的权重;
对所述权重和所述人工处理子时效进行加权计算,得到所述目标任务的人工处理时效。
在一个可能的示例中,在所述根据所述人工处理时效和所述RPA处理时效确定所述目标任务的执行分配信息方面,所述程序440具体用于执行以下步骤的指令:
计算所述人工处理时效和所述RPA处理时效之间的比值;
根据所述比值确定所述目标任务的执行分配信息。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质存储用于存储计算机程序,该计算机程序使得计算机执行以实现方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤,计算机包括电子设备或服务器。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,计算机程序可操作来使计算机执行以实现方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包,计算机包括电子设备或服务器。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模式并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如至少一个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到至少一个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件程序模式的形式实现。
集成的单元如果以软件程序模式的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。根据这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(read-only memory,ROM)、随机存取存储器(random accessmemory,RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上对本申请实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (8)
1.一种任务执行方法,其特征在于,包括:
接收目标任务的执行指令,其中,所述目标任务包括至少两个子任务;
根据所述目标任务对应的处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效,所述处理记录集包括人工处理记录集和RPA处理记录集,所述人工处理记录集是纯人工执行一次目标任务的历史记录的集合,所述RPA处理记录集是采用RPA技术执行一次目标任务的历史记录的集合,所述人工处理子时效是指纯人工执行一次所述子任务所需的时间,所述RPA处理子时效是指采用RPA技术执行一次所述子任务所需的时间;
所述根据所述目标任务对应的处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效,包括:根据所述人工处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效;确定所述子任务中的人机交互子任务和非人机交互子任务;根据所述RPA处理记录集确定所述人机交互子任务的RPA处理子时效,以及执行所述非人机交互子任务的RPA处理子时效;
其中,所述根据所述人工处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效,包括:从所述人工处理记录集中获取所述子任务中各个执行事项对应的目标人工处理记录,所述执行事项用于描述人工执行的完成情况,所述执行事项的数量至少大于或等于2个,多个执行事项对应的发生概率之和等于1,所述目标人工处理记录为执行子任务时执行事项对应的人工处理记录;获取所述目标人工处理记录的第一数量和执行时长,所述第一数量为目标人工处理记录的数量,所述执行时长为目标人工处理记录从开始到结束之间的时间长度;获取所述人工处理记录集中人工处理记录的第二数量,所述第二数量为人工处理记录集中人工处理记录的数量;计算所述第一数量和所述第二数量之间的比值,所述比值为每个子任务完成时执行事项的发生概率;计算所述比值和所述执行时长之间的乘积,得到所述子任务的人工处理子时效;
根据所述人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效;
根据所述RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效;
根据所述人工处理时效和所述RPA处理时效确定所述目标任务的执行分配信息,其中,所述执行分配信息用于指示所述目标任务分配给人工还是机器;
根据所述执行分配信息执行所述目标任务。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述子任务中的人机交互子任务和非人机交互子任务,包括:
确定所述子任务对应的内容模块的功能和数据类型;
根据所述功能和所述数据类型确定所述子任务的目标人机交互概率;
若所述目标人机交互概率大于预设阈值,则确定所述子任务为人机交互子任务;或者,
若所述目标人机交互概率小于或等于所述预设阈值,则确定所述子任务为非人机交互子任务。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效,包括:
计算所述人机交互子任务和所述非人机交互子任务之间的任务占比;
根据所述任务占比、所述人机交互子任务的RPA处理子时效和所述非人机交互子任务的RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效,包括:
确定所述子任务的权重;
对所述权重和所述人工处理子时效进行加权计算,得到所述目标任务的人工处理时效。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述人工处理时效和所述RPA处理时效确定所述目标任务的执行分配信息,包括:
计算所述人工处理时效和所述RPA处理时效之间的比值;
根据所述比值确定所述目标任务的执行分配信息。
6.一种任务执行装置,所述装置用于执行如权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,包括:
通信单元,用于接收目标任务的执行指令,其中,所述目标任务包括至少两个子任务;
处理子时效确定单元,用于根据所述目标任务对应的处理记录集确定所述子任务的人工处理子时效和RPA处理子时效;
人工处理时效确定单元,用于根据所述人工处理子时效确定所述目标任务对应的人工处理时效;
RPA处理时效确定单元,用于根据所述RPA处理子时效确定所述目标任务对应的RPA处理时效;
任务分配单元,用于根据所述人工处理时效和所述RPA处理时效确定所述目标任务的执行分配信息,其中,所述执行分配信息用于指示所述目标任务分配给人工还是机器;
任务执行单元,用于根据所述执行分配信息执行所述目标任务。
7.一种计算机设备,其特征在于,包括处理器、存储器、通信接口以及一个或至少一个程序,其中,所述一个或至少一个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行权利要求1-5任一项方法中的步骤的指令。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储计算机程序,所述计算机程序使得计算机执行以实现权利要求1-5任一项所述的方法。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109426543A (zh) * | 2017-08-31 | 2019-03-05 | 埃森哲环球解决方案有限公司 | 针对混合劳动力的机器人操作控制系统 |
WO2019234702A2 (en) * | 2018-06-08 | 2019-12-12 | Tata Consultancy Services Limited | Actor model based architecture for multi robot systems and optimized task scheduling method thereof |
CN111813624A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-23 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 基于时长分析的机器人执行时长的预估方法及其相关设备 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107291078B (zh) * | 2017-06-06 | 2019-11-08 | 歌尔股份有限公司 | 一种服务机器人的调度方法和装置 |
-
2021
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109426543A (zh) * | 2017-08-31 | 2019-03-05 | 埃森哲环球解决方案有限公司 | 针对混合劳动力的机器人操作控制系统 |
WO2019234702A2 (en) * | 2018-06-08 | 2019-12-12 | Tata Consultancy Services Limited | Actor model based architecture for multi robot systems and optimized task scheduling method thereof |
CN111813624A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-23 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 基于时长分析的机器人执行时长的预估方法及其相关设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
分布式工作流环境下角色匹配的访问控制模型;何思源;欧博;廖鑫;;计算机科学(第07期);第135-140页 * |
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