[发明专利]一种托管型分布式任务调度方法和系统有效
申请号: | 201210517389.8 | 申请日: | 2012-12-05 |
公开(公告)号: | CN103049330A | 公开(公告)日: | 2013-04-17 |
发明(设计)人: | 黄一;刘刚;李红霞;王普 | 申请(专利权)人: | 大连理工大学 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50 |
代理公司: | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人: | 李馨 |
地址: | 116024 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 托管 分布式 任务 调度 方法 系统 | ||
1.一种托管型的分布式任务调度方法,具有如下步骤:
S100.将某一可分解的任务分解成多个交由工作站完成的工作;
S200.将所述的多个工作按照数量预随机均分给参与任务运算的多个工作站进行处理;
S300.在所述工作站进行工作处理的过程中,通过人工神经网络对待处理的工作的计算容量进行预估,将计算容量大的工作,优先分配给计算能力强的工作站;
S400.当所述的参与运算的工作站中任一工作站完成一个所述的工作后,对该工作进行结果处理;
S500.当所述的多个工作站完成全部工作后,汇总全部的工作结果,生成任务结果。
2.根据权利要求1所述的一种任务调度方法,其特征还在于:所述步骤S300具体包括步骤:
S310.统计所有参加任务处理的工作站的硬件参数,评价所述的每个工作站的工作能力;
S320.针对已完成的工作,设定其计算容量=工作耗时×完成该工作的工作站的计算能力;
S330.选定系统内最先完成的工作的参数和计算容量,作为人工神经网络的样本,得到初始的神经网络关系函数;
S340.将系统内陆续完成的工作的参数和计算容量作为样本代入所述的人工神经网络,不断地改进人工神经网络的关系函数;
S350.将待分配的工作的参数代入当前的人工神经网络中,预估所有待分配工作的计算容量;将计算容量大的工作,分配给参与任务处理的工作站中计算能力强的工作站。
3.根据权利要求2所述的一种分布式任务调度方法,其特征还在于:所述步骤S310中,设定参与任务处理的多个工作站中,计算能力最强的工作站的计算能力为100,其余各工作站的计算能力为0-100的数。
4.根据权利要求1所述的一种任务调度方法,其特征还在于:所述步骤S400具体包括如下步骤:
S410.结果校验:当参与运算的所有工作站中任一工作站完成一个工作的运算,对该工作的结果进行至少包含:运算结果是否存在和运算结果指定值是否满足要求的校验;
S420.数据准备:若工作的结果通过校验,进行重命名结果文件、移动结果文件至指定路径和/或提取数据至指定格式的文件的操作;
S430.记录所述经过数据准备的结果文件存放的路径;
S440.重复步骤S410-430,直至该工作站最后一个工作完成运算,生成一个包括该工作站所处理的所有工作的结果文件。
5.根据权利要求3所述的一种任务调度方法,其特征还在于:所述步骤S500具体包括:
S510.当一个工作站完成所分配的全部工作后,接收该工作站的运算结果文件或结果文件的存储路径;
S520.重复步骤S510,直至参与工作的所有工作站完成各自所分配工作的处理,对所有工作站的结果文件进行汇总,生成任务的结果文件或任务结果的地址,完成所述分布式任务的运算。
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