一种用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法技术

本发明专利技术公开了一种用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法包括：规则计算任务结构定义；对任务全局进行编排与调度；以规则任务为单元，并发计算；输出规则任务计算结果。本发明专利技术提供的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法简化了海量任务调度问题，先划分不同的计算优先级再进行计算，极大地提高了计算时效性和计算准确性，且本技术方案能够满足复杂的规则建模，保证了并发计算的效率；本发明专利技术在执行成果和完成时间方面都取得更加良好的效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
一种用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法


[0001]本专利技术涉及工业大数据应用
，具体为一种用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法。

技术介绍

[0002]随着科技的进步，工业互联网行业也在迅猛发展。工业场景上存在海量的工业数据，这些数据包括离线数据和实时数据。传统数据应用技术大都是针对离线数据，如统计报表一类的应用，而对于实时数据，由于数据量大、数据变化快的特点，传统技术开发成本高，存在性能瓶颈，因此规则引擎技术在工业领域越来越收到广泛应用。
[0003]而现有的规则引擎技术在工业领域普遍存在海量任务调度难、资源利用率不高、计算时效性低、计算准确性低、以及并发计算数据一致性等问题。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的规则引擎技术存在海量任务调度难、资源利用率不高、计算时效性低、计算准确性低、以及并发计算数据一致性的问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法，包括，
[0008]规则计算任务结构定义；
[0009]对任务全局进行编排与调度；
[0010]以规则任务为单元，并发计算；
[0011]输出规则任务计算结果。
[0012]作为本专利技术所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的一种优选方案：所述规则计算任务结构定义包括，获得任务的任务类型、任务前置条件、任务子节点列表、节点参数列表信息。
[0013]作为本专利技术所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的一种优选方案：其中，所述计算任务结构是针对工业数据特征定义的一种计算任务结构，是后续任务计算的基础。
[0014]作为本专利技术所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的一种优选方案：其中所述对任务全局进行编排与调度包括，
[0015]海量规则内容读取并进行解析；
[0016]将无关任务设为低优先级任务R1，可并行任务设为较高优先级任务R2，前置任务设为高优先级任务R3；
[0017]将平均计算时间在25ms及25ms以上的计算算子设为较低性能的计算算子C1，平均计算时间在8～25ms内的计算算子设为较高性能的计算算子C2，平均计算时间在8ms以及8ms以下的计算算子设为高性能的计算算子C3；
[0018]根据任务的优先级不同，按照分配规则将其分配给不同的计算算子；
[0019]等待任务执行计算。
[0020]作为本专利技术所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的一种优选方案：所述海量规则用于工业大数据领域，计算规则数量庞大，通常可达到万级别；
[0021]所述解析包括，解析出任务所需参数、参数和任务间的关联关系、任务间依赖关系；
[0022]所述无关任务为当一个任务与其他任务不存在输入输出关系时，即一个任务为无关任务；
[0023]所述前置任务为当一个任务的输出是另一个任务的输入，那么一个任务只有在另一个任务完成后才能开始，即一个任务是前置任务；
[0024]所述可并行任务为当一个任务的部分输出是另一个任务的输入，那么另一个任务无需在一个任务完成后再开始，即一个任务与另一个任务为可并行任务。
[0025]作为本专利技术所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的一种优选方案：其中所述按照分配规则包括，
[0026]将低优先级任务R1分配给较低性能的计算算子C1；
[0027]较高优先级任务R2分配给较高性能的计算算子C2；
[0028]高优先级任务R3分配给高性能的计算算子C3。
[0029]作为本专利技术所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的一种优选方案：其中所述以规则任务为单元，并发计算包括，
[0030]连接数据源，根据任务所需参数，实时读取数据；
[0031]将实时数据根据所述任务间关系依赖性，流转到所述C1、C2、C3子线程；
[0032]所述C1、C2、C3子线程收到任务数据后，使用基于时间排序的数据队列，将数据缓存短暂时间，避免多线程数据流转产生数据乱序问题；
[0033]等到子线程到达缓存截止时间，从缓存队列中取出时间最早数据进行任务计算。
[0034]作为本专利技术所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的一种优选方案：其中所述从缓存队列中取出时间最早数据进行任务计算包括，根据任务结构里的子节点列表，从结束节点向上递归遍历并计算每个子节点结果，最终将结束节点结果作为整个任务计算结果。
[0035]作为本专利技术所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的一种优选方案：其中所述递归遍历是函数不断调用自身，通过每次调用改变条件，来结束循环；
[0036]按一定的次序系统地访问结构中的所有结点，使每个结点只被访问一次。
[0037]作为本专利技术所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的一种优选方案：其中所述输出规则任务计算结果包括，规则任务的计算结果、子节点中间计算结果和规则触发时的数据快照。
[0038]本专利技术的有益效果：本专利技术提供的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法简化了海量任务调度问题，先划分不同的计算优先级再进行计算，极大地提高了计算时效
性和计算准确性，且本技术方案能够满足复杂的规则建模，保证了并发计算的效率；本专利技术在执行成果和完成时间方面都取得更加良好的效果。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0040]图1为本专利技术一个实施例提供的一种用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法的整体流程图；
[0041]图2为本专利技术一个实施例提供的一种用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法中规则计算任务结构示意图；
[0042]图3为本专利技术一个实施例提供的一种用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法中规则调度执行图。
具体实施方式
[0043]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术的保护的范围。
[0044]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法，其特征在于：包括，规则计算任务结构定义；对任务全局进行编排与调度；以规则任务为单元，并发计算；输出规则任务计算结果。2.如权利要求1所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法，其特征在于：所述规则计算任务结构定义包括，获得任务的任务类型、任务前置条件、任务子节点列表、节点参数列表信息。3.如权利要求1或2所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法，其特征在于：所述计算任务结构是针对工业数据特征定义的一种计算任务结构，是后续任务计算的基础。4.如权利要求1所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法，其特征在于：所述对任务全局进行编排与调度包括，海量规则内容读取并进行解析；将无关任务设为低优先级任务R1，可并行任务设为较高优先级任务R2，前置任务设为高优先级任务R3；将平均计算时间在25ms及25ms以上的计算算子设为较低性能的计算算子C1，平均计算时间在8～25ms内的计算算子设为较高性能的计算算子C2，平均计算时间在8ms以及8ms以下的计算算子设为高性能的计算算子C3；根据任务的优先级不同，按照分配规则将其分配给不同的计算算子；等待任务执行计算。5.如权利要求1或4所述的用于工业大数据领域海量规则并发计算的方法，其特征在于：所述海量规则用于工业大数据领域，计算规则数量庞大，通常可达到万级别；所述解析包括，解析出任务所需参数、参数和任务间的关联关系、任务间依赖关系；所述无关任务为当一个任务与其他任务不存在输入输出关系时，即一个任务为无关任务；所述前置任务为当一个任务的输出是另一个任务的输入，那么一个任务只有在另一个任务完成后才能开始，即一个任务是前置任务；所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛旭初，卞志刚，胡杰英，朱凯林，钱奎省，易鹏，张超，
申请(专利权)人：朗坤智慧科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：