CN113778644A - 任务的处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开公开了一种任务的处理方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,具体实现方案为:任务的处理方法,其特征在于,包括:获取待执行的任务;对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的类型;根据所述待执行的任务的类型,确定所述待执行的任务的处理模式;基于所述处理模式,将所述待执行的任务进行处理。由此,可以根据任务的类型确定当前的处理模式,从而避免带来资源浪费,将任务异步处理且处理速率可调,避免出现任务堆积和请求响应等问题。
Description
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种任务的处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在边缘计算中,一个边缘节点可能会同时处理多个感知端设备的任务请求,由于边缘节点的处理任务的能力有限,当多设备高并发的任务请求后,可能出现任务堆积,从而引发请求响应等待的问题,且任务是否被重复执行也没有保障机制。因而,如何提高边缘节点当前对任务的处理能力,改善当前任务的处理速率是当前亟需解决的问题。
发明内容
本公开提供了一种任务的处理的方法、装置、设备以及存储介质。
根据本公开的一方面,提供了一种任务的处理方法,包括:
获取待执行的任务;
对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的类型;
根据所述待执行的任务的类型,确定所述待执行的任务的处理模式;
基于所述处理模式,将所述待执行的任务进行处理。
根据本公开的另一方面,提供了一种任务的处理装置,包括:
获取模块,用于获取待执行的任务;
第一确定单元,用于对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的类型;
第二确定模块,用于根据所述待执行的任务的类型,确定所述待执行的任务的处理模式;
处理模块,用于基于所述处理模式,将所述待执行的任务进行处理。
可选的,所述第二确定模块,包括:
第一处理单元,用于在所述待执行的任务为预设类型的情况下,将所述待执行的任务发送给边缘节点,以使所述边缘节点将所述待执行的任务进行处理;
第二处理单元,用于在所述待执行的任务为非预设类型的情况下,将所述待执行的任务放入任务队列,以使订阅所述任务队列的边缘节点,将所述待执行的任务进行处理。
可选的,在所述将所述待执行的任务放入任务队列之后,所述第二处理单元,还用于:
确定所述待执行任务的目标存储数据和临时数据;
将所述目标存储数据进行数据归档;
将所述临时数据进行删除。
可选的,在所述将所述待执行的任务进行处理之后,所述第二确定模块,还用于:
确定当前所述待执行的任务的处理结果;
在所述处理结果为失败的情况下,再次对所述待处理任务进行处理。
可选的,所述获取模块,还包括:
解析单元,用于对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的属性及属性内容;
第一确定单元,用于基于所述当前待执行的任务的属性及属性内容,对所述当前待执行的任务进行语义分析,以确定当前待执行的任务与目标数据库中各个所述目标存储数据的相似度;
第二确定单元,用于在所述相似度小于所述预设阈值的情况下,确定所述待执行的任务为未重复任务;
推送单元,用于将所述未重复任务推送至任务解析装置。
可选的,所述第一确定单元,还用于:
在所述相似度大于预设阈值的情况下,确定所述待执行的任务为重复任务。
可选的,若在所述任务队列列中放入了多个待执行的任务时,所述第二确定单元,还用于:
确定所述多个待执行任务的优先级标识以及各个所述边缘节点的负载能力;
根据所述多个待执行任务的优先级标识以及各个所述边缘节点的负载能力,确定当前的目标待执行任务和目标边缘节点,其中,所述目标边缘节点用于对所述目标待执行任务进行边缘节点处理。
本公开第三方面实施例提出了一种计算机设备,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如本申请第一方面实施例提出的方法。
本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面实施例提出的方法。
本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时,执行本公开第一方面实施例提出的方法。
本公开实施例中,首先获取待执行的任务,然后对待执行的任务进行解析,以确定待执行的任务的类型,之后根据待执行的任务的类型,确定待执行的任务的处理模式,最后基于处理模式,将待执行的任务进行处理。由此,可以根据任务的类型确定当前的处理模式,从而避免带来资源浪费,将任务异步处理且处理速率可调,避免出现任务堆积和请求响应等问题。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1为本公开一实施例所提供的任务的处理方法的流程示意图;
图2为本公开又一实施例所提供的任务的处理方法的流程示意图;
图3为本公开一实施例所提供的任务的处理装置的结构框图;
图4是用来实现本公开实施例的任务的处理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本公开提供的一种任务的处理方法,该方法可以由本公开提供的一种任务的处理装置执行,也可以由本公开提供的电子设备执行,其中,电子设备可以包括但不限于手机、台式电脑、平板电脑等终端设备,下面以由本公开提供的任务的处理装置来执行本公开提供的一种任务的处理方法,而不作为对本公开的限定,以下简称为“装置”。
下面结合参考附图对本公开提供的任务的处理方法、装置、计算机设备及存储介质进行详细描述。
图1是根据本公开一实施例的一种任务的处理方法的流程示意图。
如图1所示,该任务的处理方法可以包括以下步骤:
步骤101,获取待执行的任务。
作为一种可能实现的方式,可以通过代理接入层(Proxy-Client,PC)接入待执行的任务,其中,代理接入层可以作为独立服务,或者可以以模块的模式嵌入边缘节点,从而可以连接端设备以及实现边缘节点对接的功能。
另外,为了防止任务被多次执行带来的资源浪费以及冗余数据的干扰,本公开中,可以对任务是否重复进行判断,从而可以使任务只会被执行一次。比如,可以对任务进行语义分析,并根据任务对应的属性以及数据内容进行判重,从而可以用将未重复的任务作为待执行的任务,在此不进行限定。
步骤102,对待执行的任务进行解析,以确定待执行的任务的类型。
需要说明的是,本公开中,若当前待执行的任务为未重复的任务,本公开中,可以通过任务解析器(Task-Parser,TP),对当前待执行的任务进行分析,从而可以判断当前待执行任务的类型,其可以为时延敏感型任务或者时延非敏感型任务,在此不进行限定。
可以理解的是,通过对待执行的任务进行解析,从而确定该任务的类型,也即种类,由于不同类型的任务的时延敏感度可能是不同的,因而本公开在考虑到边缘计算节点的情况下,可以将待执行的任务分为时延敏感型任务和时延非敏感型任务,从而可以针对性的根据任务的类型进行处理,在此不进行限定。
步骤103,根据待执行的任务的类型,确定待执行的任务的处理模式。
由于在待执行的任务不断增多的情况下,各个边缘节点不可避免的会出现计算能力受限的问题,难以对新增的任务作出实时响应。为了保证任务的处理质量和处理速率,且实现任务的实时处理,本公开通过对任务进行解析可以确定任务的类型,也即对各个任务之间的差异性进行分析,从而可以根据任务的类型调整当前任务的处理模式。
可选的,在待执行的任务为预设类型的情况下,可以将待执行的任务发送给边缘节点,以使边缘节点将待执行的任务进行处理。
其中,预设类型可以为时延敏感型任务,时延敏感型任务可以受到了时间的影响要求而需要迅速且尽量准确处理的任务。
需要说明的是,通过将时延敏感型任务直接发送给边缘节点进行处理,可以提高响应速度,避免一些时间紧急的任务出现响应等待的情况。
或者,在待执行的任务为非预设类型的情况下,将待执行的任务放入任务队列,以使订阅任务队列的边缘节点,将待执行的任务进行处理。
其中,非预设类型的任务可以为时延非敏感型任务,时延非敏感型任务可以为时间敏感性较弱,且时间对当前任务处理的准确度影响偏小的任务,在此不进行限定。
作为一种可能实现的方式,可以通过任务队列服务(TQ-cluster,TQC)集群将时延非敏感型任务将待执行的任务放入任务队列中,从而之后可以对任务进行异步处理。可选的,在将时延非敏感类型任务放入任务队列之后,可以通过任务对列服务集群以主动推送模式、消费拉取模式将任务推送给边缘节点处理,在此不进行限定。
可选的,在将待执行的任务放入任务队列之后,可以通过Persistencer(持久层模块)对该待执行的任务进行磁盘持久化处理,从而可以防止任务丢失,另外,在将待执行的任务进行持久化之后,还可以用于之后对该任务进行语义分析,在此不进行限定。
具体的,可以首先确定待执行任务的目标存储数据和临时数据,之后可以将目标存储数据进行数据归档,将临时数据进行删除。
其中,目标存储数据可以为当前待执行任务的核心数据,其可以为结构化的数据,从而带有一些特定的标识信息,在此不进行限定。本公开中可以将目标存储数据进行数据归档,也即将其存储于特定的存储设备或者数据库中,以便之后进行分析。通过将临时数据进行删除,可以避免冗余数据积累引起的干扰以及对内存空间的占用。
另外,本公开中,还可以通过分布式协调器(Zoomkeeper,ZK)对上述的任务队列服务集群进行协调管理,比如可以提供配置维护、名字服务、分布式同步等,在此不进行限定。
步骤104,基于处理模式,将待执行的任务进行处理。
具体的,在确定了处理模式之后,可以通过订阅的边缘节点对待执行的任务进行边缘计算。其中,边缘计算为一种分散式运算的架构,可以将待执行的任务进行分解和切割,从而获取当前待执行的任务的处理结果。可选的,在确定当前待执行的任务的处理结果之后,若处理结果为失败,该装置可以再次对待处理任务进行处理,也即进行重试,从而保证任务没有因为被干扰而执行失败。
作为一种可能实现的方式,本公开还提出了一种可视化管理平台(Management-Platform,MP)用于对上述过程进行可视化监控,从而可以便于随时平滑动态操作。
本公开实施例中,首先获取待执行的任务,然后对待执行的任务进行解析,以确定待执行的任务的类型,之后根据待执行的任务的类型,确定待执行的任务的处理模式,最后基于处理模式,将待执行的任务进行处理。由此,可以根据任务的类型确定当前的处理模式,从而避免带来资源浪费,将任务异步处理且处理速率可调,避免出现任务堆积和请求响应等问题。
图2是根据本公开又一实施例的一种任务的处理方法的流程示意图。
如图2所示,该任务的处理方法可以包括以下步骤:
步骤201,获取待执行的任务。
需要说明的是,步骤201的具体实现方式可以参照上述步骤101,在此不进行赘述。
步骤202,对待执行的任务进行解析,以确定待执行的任务的属性及属性内容。
需要说明的是,可以通过任务解析装置对待执行的任务进行解析,从而可以确定待执行的任务的属性以及属性内容,其中,不同任务的属性信息可以是相同的,也可以是不同的。其中,属性内容可以为当前待执行任务的名称、特性、类型等,在此不进行限定。
步骤203,基于当前待执行的任务的属性及属性内容,对当前待执行的任务进行语义分析,以确定当前待执行的任务与目标数据库中各个目标存储数据的相似度。
其中,目标数据库可以为包含各个目标存储数据的数据库,或者还可以为包含特定的标识信息的数据库。本公开中可以通过对待执行的任务进行语义分析,比如通过对单签待执行的任务的属性以及属性内容,在目标数据库中检索与各个目标存储数据的相似度。若当前该相似度较高,则说明当前待执行的任务可能为已经执行过的任务。
步骤204,在相似度小于预设阈值的情况下,确定待执行的任务为未重复任务。
需要说明的是,若相似度小于预设阈值,则可以将待执行的任务确定为尚未处理过的任务,也即可以执行的任务。可选的,若相似度大于预设阈值,则可以确定待执行的任务为重复任务,因而该装置可以无须对重复任务进行处理,从而避免任务多次执行带来的资源浪费以及冗余数据的干扰。
步骤205,将未重复任务推送至任务解析装置。
需要说明的是,若当前的任务为未重复任务,则可以将未重复的任务进行下一步的解析,从而避免对重复任务进行处理导致的资源浪费。
步骤206,在未重复的任务为非预设类型的情况下,将待执行的任务放入任务队列,以使订阅任务队列的边缘节点,将待执行的任务进行处理。
需要说明的是,步骤206的具体实现方式可以参照上述实施例,在此不进行赘述,
步骤207,确定多个待执行任务的优先级标识以及各个边缘节点的负载能力。
需要说明的是,通过确定待执行任务对应的优先级标识以及各个边缘节点的负载能力,之后TQC的消费者消费速率可以根据边缘节点负载的动态调整,从而起到流量控制功能。
另外,通过确定待执行任务的优先级,可以将待执行任务按照一定的优先顺序进行执行,在此不进行限定。
步骤208,根据多个待执行任务的优先级标识以及各个边缘节点的负载能力,确定当前的目标待执行任务和目标边缘节点,其中,目标边缘节点用于对目标待执行任务进行边缘节点处理。
举例来说,若当前的待执行任务为多个,则可以将当前待执行任务重优先级较高的任务作为目标待执行任务,或者将当前边缘节点中计算资源比较丰富且压力较小的边缘节点作为目标边缘节点,在此不进行限定。或者还可以根据待执行任务中各个任务的时间敏感度较高的任务作为目标待执行任务,在此不做限定。
步骤209,基于处理模式,将待执行的任务进行处理。
需要说明的是,步骤209的具体实现过程可以参照上述实施例,在此不进行限定。
本公开实施例中,首先获取待执行的任务,之后对待执行的任务进行解析,以确定待执行的任务的属性及属性内容,然后基于当前待执行的任务的属性及属性内容,对当前待执行的任务进行语义分析,以确定当前待执行的任务与目标数据库中各个目标存储数据的相似度,之后将未重复任务推送至任务解析装置,在未重复的任务为非预设类型的情况下,将待执行的任务放入任务队列,以使订阅任务队列的边缘节点,将待执行的任务进行处理,最后确定多个待执行任务的优先级标识以及各个边缘节点的负载能力,根据多个待执行任务的优先级标识以及各个边缘节点的负载能力,确定当前的目标待执行任务和目标边缘节点,其中,目标边缘节点用于对目标待执行任务进行边缘节点处理,基于处理模式,将待执行的任务进行处理。由此,可以在时延敏感,且任务多且复杂度高的情况下,高效快速的完成对任务的数据处理,通过异步处理可以提高协同性且处理速率可调,由于确保任务只会被边缘节点执行一次,因而防止多次执行带来资源浪费以及冗余数据的干扰。
为了实现上述实施例,本公开还提出一种任务的处理装置。
图3为本公开实施例所提供的一种任务的处理装置的结构示意图。
如图3所示,该任务的处理装置300,包括:
获取模块310,用于获取待执行的任务;
第一确定模块320,用于对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的类型;
第二确定模块330,用于根据所述待执行的任务的类型,确定所述待执行的任务的处理模式;
处理模块340,用于基于所述处理模式,将所述待执行的任务进行处理。
可选的,所述第二确定模块,包括:
第一处理单元,用于在所述待执行的任务为预设类型的情况下,将所述待执行的任务发送给边缘节点,以使所述边缘节点将所述待执行的任务进行处理;
第二处理单元,用于在所述待执行的任务为非预设类型的情况下,将所述待执行的任务放入任务队列,以使订阅所述任务队列的边缘节点,将所述待执行的任务进行处理。
可选的,在所述将所述待执行的任务放入任务队列之后,所述第二处理单元,还用于:
确定所述待执行任务的目标存储数据和临时数据;
将所述目标存储数据进行数据归档;
将所述临时数据进行删除。
可选的,在所述将所述待执行的任务进行处理之后,所述第二确定模块,还用于:
确定当前所述待执行的任务的处理结果;
在所述处理结果为失败的情况下,再次对所述待处理任务进行处理。
可选的,所述获取模块,还包括:
解析单元,用于对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的属性及属性内容;
第一确定单元,用于基于所述当前待执行的任务的属性及属性内容,对所述当前待执行的任务进行语义分析,以确定当前待执行的任务与目标数据库中各个所述目标存储数据的相似度;
第二确定单元,用于在所述相似度小于所述预设阈值的情况下,确定所述待执行的任务为未重复任务;
推送单元,用于将所述未重复任务推送至任务解析装置。
可选的,所述第一确定单元,还用于:
在所述相似度大于预设阈值的情况下,确定所述待执行的任务为重复任务。
可选的,若在所述任务队列列中放入了多个待执行的任务时,所述第二确定单元,还用于:
确定所述多个待执行任务的优先级标识以及各个所述边缘节点的负载能力;
根据所述多个待执行任务的优先级标识以及各个所述边缘节点的负载能力,确定当前的目标待执行任务和目标边缘节点,其中,所述目标边缘节点用于对所述目标待执行任务进行边缘节点处理。
本公开实施例中,首先获取待执行的任务,然后对待执行的任务进行解析,以确定待执行的任务的类型,之后根据待执行的任务的类型,确定待执行的任务的处理模式,最后基于处理模式,将待执行的任务进行处理。由此,可以根据任务的类型确定当前的处理模式,从而避免带来资源浪费,将任务异步处理且处理速率可调,避免出现任务堆积和请求响应等问题。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图4示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备400的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图4所示,设备400包括计算单元401,其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(RAM)403中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中,还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
设备400中的多个部件连接至I/O接口405,包括:输入单元406,例如键盘、鼠标等;输出单元407,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元408,例如磁盘、光盘等;以及通信单元409,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理,例如任务的处理方法。例如,在一些实施例中,任务的处理方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元408。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到设备400上。当计算机程序加载到RAM 403并由计算单元401执行时,可以执行上文描述的任务的处理方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元401可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行任务的处理方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网和区块链网络。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server",或简称"VPS")中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
本公开实施例中,首先获取待执行的任务,然后对待执行的任务进行解析,以确定待执行的任务的类型,之后根据待执行的任务的类型,确定待执行的任务的处理模式,最后基于处理模式,将待执行的任务进行处理。由此,可以根据任务的类型确定当前的处理模式,从而避免带来资源浪费,将任务异步处理且处理速率可调,避免出现任务堆积和请求响应等问题。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (10)
1.一种任务的处理方法,其特征在于,包括:
获取待执行的任务;
对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的类型;
根据所述待执行的任务的类型,确定所述待执行的任务的处理模式;
基于所述处理模式,将所述待执行的任务进行处理。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述任务的类型,确定所述待执行的任务的处理模式,包括:
在所述待执行的任务为预设类型的情况下,将所述待执行的任务发送给边缘节点,以使所述边缘节点将所述待执行的任务进行处理;
在所述待执行的任务为非预设类型的情况下,将所述待执行的任务放入任务队列,以使订阅所述任务队列的边缘节点,将所述待执行的任务进行处理。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述将所述待执行的任务放入任务队列之后,还包括:
确定所述待执行任务的目标存储数据和临时数据;
将所述目标存储数据进行数据归档;
将所述临时数据进行删除。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述将所述待执行的任务进行处理之后,还包括:
确定当前所述待执行的任务的处理结果;
在所述处理结果为失败的情况下,再次对所述待处理任务进行处理。
5.如权利要求1-4任一所述的方法,其特征在于,在所述获取待执行的任务之后,还包括:
对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的属性及属性内容;
基于所述当前待执行的任务的属性及属性内容,对所述当前待执行的任务进行语义分析,以确定当前待执行的任务与目标数据库中各个所述目标存储数据的相似度;
在所述相似度小于所述预设阈值的情况下,确定所述待执行的任务为未重复任务;
将所述未重复任务推送至任务解析装置。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述确定当前待执行的任务与目标数据库中各个所述目标存储数据的相似度之后,还包括:
在所述相似度大于预设阈值的情况下,确定所述待执行的任务为重复任务。
7.如权利要求2所述的方法,其特征在于,若在所述任务队列中放入了多个待执行的任务时,在将所述待执行的任务进行处理之前,还包括:
确定所述多个待执行任务的优先级标识以及各个所述边缘节点的负载能力;
根据所述多个待执行任务的优先级标识以及各个所述边缘节点的负载能力,确定当前的目标待执行任务和目标边缘节点,其中,所述目标边缘节点用于对所述目标待执行任务进行边缘节点处理。
8.一种任务的处理装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待执行的任务;
第一确定模块,用于对所述待执行的任务进行解析,以确定所述待执行的任务的类型;
第二确定模块,用于根据所述待执行的任务的类型,确定所述待执行的任务的处理模式;
处理模块,用于基于所述处理模式,将所述待执行的任务进行处理。
9.如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块,包括:
第一处理单元,用于在所述待执行的任务为预设类型的情况下,将所述待执行的任务发送给边缘节点,以使所述边缘节点将所述待执行的任务进行处理;
第二处理单元,用于在所述待执行的任务为非预设类型的情况下,将所述待执行的任务放入任务队列,以使订阅所述任务队列的边缘节点,将所述待执行的任务进行处理。
10.如权利要求9所述的装置,其特征在于,在所述将所述待执行的任务放入任务队列之后,所述第二处理单元,还用于:
确定所述待执行任务的目标存储数据和临时数据;
将所述目标存储数据进行数据归档;
将所述临时数据进行删除。
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