[发明专利]海量数据的任务调度方法及系统

说明书

本发明公开了一种海量数据的任务调度方法，包括：服务请求节点获取计算任务，所述计算任务为时延敏感型任务；所述服务请求节点生成博弈策略，并基于所述博弈策略，制定服务报酬，并将所述服务报酬及所述计算任务信息分发至一个或多个雾节点；所述服务请求节点接收第一雾节点反馈的任务卸载响应，并基于所述任务卸载响应，所述第一雾节点向所述服务请求节点提供计算任务卸载，其中，所述第一雾节点属于接收了所述服务报酬及计算任务信息的所述一个或多个雾节点中的其中一个或多个雾节点。

技术领域

本发明属于信息技术领域，具体地，涉及一种海量数据的任务调度的方法及系统。

背景技术

大数据是指一种规模大到在获取、存储、分析方面大大超出了传统数据库软件工具(如MySQL，Oracle，PostgreSQL等)能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征；是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

近年来，基于大数据的数据存储、数据迁移、数据读取等研究已经进入了一个高速发展期，由于大数据的流量呈现爆发式增长，因此，云计算、雾计算等新型IT架构应运而生。

然而，针对低时延、高可靠的任务而言，传统的云计算和雾计算处理方式已经不能够满足要求，因此，服务请求节点可以请求其余的节点(例如雾节点)来进行任务协同调度，帮助服务请求节点处理部分任务(任务卸载)。但是，目前的任务调度中，并不是所有的云或雾节点都愿意进行任务之间的协同调度，导致低时延、高可靠的任务往往得不到优先处理或高质量(QoS)处理。

发明内容

本发明提供了一种海量数据的任务调度的方法及系统，提出了基于博弈的激励机制，有效解决了现有技术中低时延、高可靠的任务得不到优先处理或高质量处理问题，有效提升了时延敏感型任务的任务调度效率，增强了任务处理时效。

为了实现上述目的，本发明提供了一种海量数据的任务调度的方法，包括：

服务请求节点获取计算任务，所述计算任务为时延敏感型任务；

所述服务请求节点生成博弈策略，并基于所述博弈策略，制定服务报酬，并将所述服务报酬及所述计算任务信息分发至一个或多个雾节点；

所述服务请求节点接收第一雾节点反馈的任务卸载响应，并基于所述任务卸载响应，所述第一雾节点向所述服务请求节点提供计算任务卸载，其中，所述第一雾节点属于接收了所述服务报酬及计算任务信息的所述一个或多个雾节点中的其中一个或多个雾节点。

可选地，所述基于所述博弈策略，制定服务报酬，并将所述服务报酬及所述计算任务信息分发至一个或多个雾节点，包括：

当所述雾节点为一个时，所述服务请求节点确定最优服务报酬，并将所述最优服务报酬及所述计算任务信息分发给所述雾节点；

当所述雾节点为多个时，所述服务请求节点对所述多个雾节点的KPI性能进行预估，并基于预估结果，为每个雾节点定制对应的服务报酬，并将所述计算任务信息及所述定制的服务报酬分发至所述对应的多个雾节点中。

可选地，将所述定制的服务报酬分发至所述对应的多个雾节点中，包括：

所述服务请求节点将第一定制的服务报酬发送至雾中心节点中，所述雾中心节点为所述多个雾节点中的中心控制节点；

所述雾中心节点将所述第一定制的服务报酬分发至所述其余多个雾节点中，以使所述其余多个雾节点单独对所述服务请求节点进行反馈；

所述服务请求节点在预定时间内未收到任一雾节点反馈的任务卸载响应后，基于分时策略，在预设定周期内将第二定制的服务报酬发送至雾中心节点中，以便所述雾中心节点将所述第二定制的服务报酬分发至所述其余多个雾节点中，以使所述其余多个雾节点单独对所述服务请求节点进行反馈。