一种多任务执行顺序确定方法及相关组件技术

本发明专利技术公开了一种多任务执行顺序确定方法及相关组件，涉及服务器管理技术领域，对各服务器进行分类，由分类标识下的样本服务器预先基于预设排序优化策略对各编排方式下的任务排序进行优化确定，最终建立了预设分类标识

【技术实现步骤摘要】
一种多任务执行顺序确定方法及相关组件


[0001]本专利技术涉及服务器管理
，特别是涉及一种多任务执行顺序确定方法及相关组件。

技术介绍

[0002]服务器管理系统中包括总控服务器和其管理的各台下层服务器，总控服务器中包括服务器管理软件，该软件可对各服务器需要进行的固件升级及配置等任务进行编排，具体的，所述编排是指将多个不重复的待执行任务作为一组，以使该服务器顺序执行该组包括的待执行任务。其中，有的任务需要重启服务器，有的任务对服务器的连接有影响，因此各个任务的执行顺序会影响执行的结果以及效率。
[0003]现有技术中，为了实现服务器多任务执行顺序的确定，采用的方式为由技术开发人员依靠自身的经验，确定某一编排中一组任务的执行顺序，以使执行此编排的各个服务器均按照上述顺序顺次执行任务。但是，该方法过于依赖人工经验，不同的技术人员给出的顺序又很可能不同，无法保证最佳执行顺序，且即使均执行同一编排的服务器，对应的最佳执行顺序可能也是不同的，进而使得依靠现有技术中的方法确定的执行顺序很有可能是不合理的，进而导致任务执行总耗时过长甚至是任务执行失败。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种多任务执行顺序确定方法及相关组件，无需技术人员依赖人工经验进行确认，自动化程度高，且针对同一编排但所属分类类型不同的服务器也可确定出最佳的任务执行顺序，顺序确定的合理性更高，有效地避免了任务执行总耗时过长或者执行失败。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种多任务执行顺序确定方法，包括：
[0006]总控服务器获取待编排服务器的所属分类信息及其当前待执行任务的任务信息；
[0007]基于所述所属分类信息、所述任务信息及预设分类标识
‑
任务标识
‑
最佳执行顺序对应关系确定各所述待执行任务的执行顺序；
[0008]其中，所述最佳执行顺序为所述分类标识下的样本服务器预先基于预设排序优化策略对各编排方式下的任务排序进行优化确定，所述编排方式为所述样本服务器包括的所有的待执行任务的可选任务组合。
[0009]优选的，所述所属分类信息为所述待编排服务器的机型或者固件版本。
[0010]优选的，所述预设分类标识
‑
任务标识
‑
最佳执行顺序对应关系中的最佳执行顺序的确定步骤，包括：
[0011]所述样本服务器确定包括的所有的待执行任务的可选任务组合，且各所述可选任务组合均包括多个不重复的待执行任务；
[0012]针对任一个所述可选任务组合，执行如下步骤：
[0013]S21：基于预设种群规模进行种群初始化，以得到N个种群个体，其中，N为所述预设
种群规模，各所述种群个体为对当前所述可选任务组合中包括的所有的待执行任务按照不同顺序排序后得到；
[0014]S22：基于预设适应度值确定策略确定各所述种群个体的适应度值；
[0015]S23：基于所述适应度值及预设迭代终止策略确定是否继续进行种群迭代；若是，进入S24；若否，进入S27；
[0016]S24：基于各所述适应度值及预设选择策略进行种群个体选择，以得到N个迭代个体；
[0017]S25：基于预设交叉策略及N个所述迭代个体进行交叉迭代，以得到新的N个种群个体；
[0018]S26：返回S22；
[0019]S27：确定适应度值最优的种群个体包括的各所述待执行任务的排列顺序为当前所述可选任务组合的最佳执行顺序。
[0020]优选的，基于预设交叉策略及N个所述迭代个体进行交叉迭代，以得到新的N个种群个体，包括：
[0021]S31：基于预设交叉率确定N个所述迭代个体中可用于交叉迭代的交叉种群个体；
[0022]S32：令t＝0；
[0023]S33：选择两个所述交叉种群个体，以分别作为父代个体和母代个体；
[0024]S34：基于预设交叉点设置位置确定所述父代个体中第一遗传部分，并将所述第一遗传部分顺序写入子代个体；
[0025]S35：确定所述母代个体中除去所述第一遗传部分之外的剩余部分作为第二遗传部分，并将所述第二遗产部分接在所述第一遗传部分之后顺序写入所述子代个体；
[0026]S36：令t＝t+1；
[0027]S37：判断所述t+T是否小于N，若是，返回S33；若否，进入S38；其中，T为遗传种群个体的数量，所述遗传种群个体为所述N与所述交叉种群个体的数量之间的差值；
[0028]S38：确定所有的所述遗传种群个体及所述子代个体为新的N个种群个体。
[0029]优选的，基于预设交叉策略及N个所述迭代个体进行交叉迭代，以得到新的N个种群个体之后，还包括：
[0030]针对各个进行交叉迭代后的种群个体，执行如下步骤：
[0031]判断针对当前所述种群个体生成的随机数是否小于预设变异率；
[0032]若是，交换处于预设变异点设置位置上的两个待执行任务的排序位置，以得到对应的新的种群个体。
[0033]优选的，基于预设适应度值确定策略确定各所述种群个体的适应度值，包括：
[0034]针对任一个所述种群个体，执行如下步骤：
[0035]顺序执行当前所述种群个体中包括的所有的待执行任务，以确定当前所述种群个体对应的任务总耗时及失败统计信息，其中，所述失败统计信息在各所述待执行任务中存在执行失败的任务时为0且不存在执行失败的任务时为1；
[0036]基于预设适应度值函数确定当前所述种群个体的适应度值；
[0037]所述预设适应度值函数为：
[0038][0039]其中，Fitness为当前所述种群个体的适应度值，Costtime为所述任务总耗时，result为所述失败统计信息。
[0040]优选的，基于所述适应度值及预设迭代终止策略确定是否继续进行种群迭代，包括：
[0041]将所有的适应度值按照从大到小的顺序进行排序；
[0042]判断当前所述排序最高的适应度值与存储的上一次排序最高的适应度值之间的差值是否小于预设迭代终止阈值且小于所述预设迭代终止阈值的累计次数W不小于预设次数；其中，所述W为不小于1的整数；
[0043]若是，确定不再继续进行种群迭代，并进入S27；
[0044]若否，确定继续进行种群迭代，并进入S24。
[0045]为解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种多任务执行顺序确定系统，包括：
[0046]获取单元，用于总控服务器获取待编排服务器的所属分类信息及其当前待执行任务的任务信息；
[0047]执行顺序确定单元，用于基于所述所属分类信息、所述任务信息及预设分类标识
‑
任务标识
‑
最佳执行顺序对应关系确定各所述待执行任务的执行顺序；
[0048]其中，所述最佳执行顺序为所述分类标识下的样本服务器预先基于预设排序优化策略对各编排方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多任务执行顺序确定方法，其特征在于，包括：总控服务器获取待编排服务器的所属分类信息及其当前待执行任务的任务信息；基于所述所属分类信息、所述任务信息及预设分类标识
‑
任务标识
‑
最佳执行顺序对应关系确定各所述待执行任务的执行顺序；其中，所述最佳执行顺序为所述分类标识下的样本服务器预先基于预设排序优化策略对各编排方式下的任务排序进行优化确定，所述编排方式为所述样本服务器包括的所有的待执行任务的可选任务组合。2.如权利要求1所述的多任务执行顺序确定方法，其特征在于，所述所属分类信息为所述待编排服务器的机型或者固件版本。3.如权利要求1至2任一项所述的多任务执行顺序确定方法，其特征在于，所述预设分类标识
‑
任务标识
‑
最佳执行顺序对应关系中的最佳执行顺序的确定步骤，包括：所述样本服务器确定包括的所有的待执行任务的可选任务组合，且各所述可选任务组合均包括多个不重复的待执行任务；针对任一个所述可选任务组合，执行如下步骤：S21：基于预设种群规模进行种群初始化，以得到N个种群个体，其中，N为所述预设种群规模，各所述种群个体为对当前所述可选任务组合中包括的所有的待执行任务按照不同顺序排序后得到；S22：基于预设适应度值确定策略确定各所述种群个体的适应度值；S23：基于所述适应度值及预设迭代终止策略确定是否继续进行种群迭代；若是，进入S24；若否，进入S27；S24：基于各所述适应度值及预设选择策略进行种群个体选择，以得到N个迭代个体；S25：基于预设交叉策略及N个所述迭代个体进行交叉迭代，以得到新的N个种群个体；S26：返回S22；S27：确定适应度值最优的种群个体包括的各所述待执行任务的排列顺序为当前所述可选任务组合的最佳执行顺序。4.如权利要求3所述的多任务执行顺序确定方法，其特征在于，基于预设交叉策略及N个所述迭代个体进行交叉迭代，以得到新的N个种群个体，包括：S31：基于预设交叉率确定N个所述迭代个体中可用于交叉迭代的交叉种群个体；S32：令t＝0；S33：选择两个所述交叉种群个体，以分别作为父代个体和母代个体；S34：基于预设交叉点设置位置确定所述父代个体中第一遗传部分，并将所述第一遗传部分顺序写入子代个体；S35：确定所述母代个体中除去所述第一遗传部分之外的剩余部分作为第二遗传部分，并将所述第二遗产部分接在所述第一遗传部分之后顺序写入所述子代个体；S36：令t＝t+1；S37：判断所述t+T是否小于N，若是，返回S33；若否，进入S38；其中，T为遗传种群个体的数量，所述遗传种群个体为所述N与所述交叉种群个体的数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国强，
申请(专利权)人：济南浪潮数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：