【技术实现步骤摘要】
一种任务调度方法、装置及电子设备
本专利技术属于信息技术处理领域，更具体地涉及一种任务调度方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着信息化建设的不断发展，政府和企业的信息化应用系统架构逐步由传统的单体架构向微服务架构转变。微服务架构由一系列的微服务共同构建整个系统，每个微服务都独立运行于自己的进程里，每个服务为独立业务开发，只关注特定的某个功能，比如用户管理、资源管理等。当使用微服务架构的大型应用运行时，其包含多个微服务，每个微服务在工作时需要创建大量任务，同时每个微服务还会运行多个实例来执行任务。相关技术通过各个执行实例将任务统一注册到数据库中，以“抢占式”获取数据库锁并由抢占成功节点负责运行任务；相关技术还针对Quartz等任务框架加入轮询、一致性哈希等调度算法来进行负载均衡；相关技术还通过算法预测节点负载，根据负载优化调度任务。专利技术人在实现本专利技术实施例的过程中，发现相关技术至少存在以下技术问题：“抢占式”的方式会导致节点负载悬殊，虽然通过调度算法进行了优化，但是通过节点负载并不能准确的反映任务在该节点的执行情况，从而不能准确的进行任务调度。
技术实现思路
本专利技术提供了一种任务调度方法、装置及电子设备，以解决现有技术在进行任务调度时存在准确性低的技术问题。实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种任务调度方法，应用于电子设备，所述方法包括：获取当前任务对应的任务数据；其中，所述任务数据包括已占用的执行器CPU的总线程数，执行器CPU的空闲线程数，...
【技术保护点】
1.一种任务调度方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：/n获取当前任务对应的任务数据；其中，所述任务数据包括已占用的执行器CPU的总线程数，执行器CPU的空闲线程数，所述当前任务在每一执行器运行的平均时长，以及每一执行器分别执行其对应的任务的平均时长；/n根据所述任务数据计算所述当前任务在各个执行器的运行时长；/n根据所述运行时长，将所述当前任务调度到匹配的执行器。/n
【技术特征摘要】
1.一种任务调度方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：
获取当前任务对应的任务数据；其中，所述任务数据包括已占用的执行器CPU的总线程数，执行器CPU的空闲线程数，所述当前任务在每一执行器运行的平均时长，以及每一执行器分别执行其对应的任务的平均时长；
根据所述任务数据计算所述当前任务在各个执行器的运行时长；
根据所述运行时长，将所述当前任务调度到匹配的执行器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务数据计算所述当前任务在各个执行器的运行时长的步骤由预设的算法模型执行，所述方法还包括：
采集样本数据，所述样本数据包括任务开始时间、任务结束时间、任务开始时所述已占用的执行器CPU的总线程数和所述执行器CPU的空闲线程数；
基于式子，通过神经网络模型对所述样本数据进行训练和测试，以获得所述预设的算法模型；
其中，所述式子为：
其中，T总为所述已占用的执行器CPU的总线程数，T闲为所述执行器CPU的空闲线程数，timejob为所述当前任务在每一执行器运行的平均时长，为所述每一执行器分别执行其对应的任务i的平均时长。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于式子，通过神经网络模型对所述样本数据进行训练和测试，以获得所述预设的算法模型，包括：
根据预设比例将所述样本数据分为训练集和测试集，并进行数据预处理；
将所述训练集和所述测试集分别进行标准化处理，以得到标准处理后的第一训练集和第一测试集；
将所述第一训练集分为无标签数据集合和有标签数据集合；
利用门控循环单元网络对所述无标签数据集合进行半监督深度预训练，以获得初始参数集合；
根据所述初始参数集合，利用门控循环单元网络对所述有标签数据集合进行有监督训练，获得所述式子中的系数α、β、γ、θ、δ，以确定所述式子；
根据所述第一测试集验证所述确定的式子，以获得所述预设的算法模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用门控循环单元网络对所述无标签数据集合进行半监督深度预训练，以获得初始参数集合，包括：
步骤a：将第j层的门控循环单元网络作为自编码器的编码器，以及接入的一与所述门控循环单元网络结构和均参数相同的门控循环单元网络作为所述自编码器的解码器，并根据所述自编码器对所述无标签数据集合进行训练，以最小原始输入重建误差为目标对所述无标签数据集进行学习，以获得参数结果Pj；
步骤b：将所述第j层对应的所述自编码器的输出作为第j+1层门控循环单元网络的输入，固定所述第j...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘星辰，张书东，蓝海，李庆林，李煜琦，
申请(专利权)人：烽火通信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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