任务数据分配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种任务数据分配方法及装置，属于人工智能技术领域，可应用于金融领域或其他领域。该任务数据分配方法包括：获取当前服务器数据，将当前服务器数据输入基于历史服务器数据创建的任务分配模型中，得到任务数据分配方案；按照任务数据分配方案将当前任务数据分配至对应的服务器中进行处理；其中，任务分配模型的更新依赖于服务器运行数据分析结果，服务器运行数据分析结果通过分析已分配当前任务数据的服务器获得。本发明专利技术可以有效实现任务的动态合理分配，提升设备资源利用率、任务数据的处理效率和成功率。数据的处理效率和成功率。数据的处理效率和成功率。

【技术实现步骤摘要】
任务数据分配方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体地，涉及一种任务数据分配方法及装置。

技术介绍

[0002]在量化交易和回测场景中，量化策略执行和回测任务执行均需要对任务执行服务器(容器)进行相关分配。目前常见使用的分配方式有LRU(Least Recently Used，最近最少使用)算法分配和随机分配等方法。
[0003]使用上述分配方法能够实现任务的分配，但是对于服务器的资源状态、任务数据的处理需求(如内存、CPU和存储)等都无法感知，导致任务数据存在一定的处理失败概率，并且对系统资源使用存在一定浪费。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的主要目的在于提供一种任务数据分配方法及装置，以有效实现任务的动态合理分配，提升设备资源利用率、任务数据的处理效率和成功率。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种任务数据分配方法，包括：
[0006]获取当前服务器数据，将当前服务器数据输入基于历史服务器数据创建的任务分配模型中，得到任务数据分配方案；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种任务数据分配方法，其特征在于，包括：获取当前服务器数据，将所述当前服务器数据输入基于历史服务器数据创建的任务分配模型中，得到任务数据分配方案；按照所述任务数据分配方案将当前任务数据分配至对应的服务器中进行处理；其中，所述任务分配模型的更新依赖于服务器运行数据分析结果，所述服务器运行数据分析结果通过分析已分配当前任务数据的服务器获得。2.根据权利要求1所述的任务数据分配方法，其特征在于，基于历史服务器数据创建任务分配模型包括：执行如下迭代处理：根据历史服务器数据和神经网络模型参数确定预测任务数据分配方案；根据所述预测任务数据分配方案对应的实际任务数据分配方案确定任务损失函数；当当前迭代次数等于预设迭代次数时，根据所述神经网络模型参数创建任务分配模型，否则根据所述任务损失函数更新所述神经网络模型参数，继续执行所述迭代处理。3.根据权利要求1所述的任务数据分配方法，其特征在于，分析已分配当前任务数据的服务器获得服务器运行数据分析结果包括：获取已分配当前任务数据的服务器的各运行数据；根据各运行数据与对应的各运行阈值的比较结果得到获得服务器运行数据分析结果。4.根据权利要求1所述的任务数据分配方法，其特征在于，所述任务分配模型的更新依赖于服务器运行数据分析结果包括：根据预设时间段内获取的服务器运行数据分析结果确定模型更新时间段；确定模型更新时间段内的服务器数据为服务器更新数据，根据所述服务器更新数据更新所述任务分配模型。5.一种任务数据分配装置，其特征在于，包括：分配方案模块，用于获取当前服务器数据，将所述当前服务器数据输入基于历史服务器数据创建的任务分配模型中，得到任务数据分配方案；任务数据分配模...

【专利技术属性】
技术研发人员：许璟亮，周逢源，廖鸿存，周魁，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：