[发明专利]基于时间序列学习和预测的备份系统任务调度方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于时间序列学习和预测的备份系统任务调度方法及系统，涉及数据中心备份管理技术领域。该方法包括：构建任务时间序列模型；获取并将待执行任务队列输入至任务时间序列模型中进行任务预测分析，得到任务资源消耗队列和任务执行时长队列；获取并根据CDM备份系统当前资源剩余总量、任务资源消耗队列和任务执行时长队列进行任务队列筛选，筛选得到并将满足执行需求的目标任务队列加入至目标执行队列中；执行目标执行队列中的任务，并实时监控任务执行过程中的任务实际资源消耗，直至任务完成。本发明可大大提高CDM备份系统的任务调度能力，使得备份系统更加平稳和高效的满足业务需求。

技术领域

本发明涉及数据中心备份管理技术领域，具体而言，涉及一种基于时间序列学习和预测的备份系统任务调度方法及系统。

背景技术

当前主流备份系统的任务调度都是先将待执行的任务队列根据时间等维度进行排序，然后系统按照顺序依次执行这些任务，当系统资源消耗达到给定的阈值时，后续待执行任务队列进入阻塞状态，直到有任务执行完成，系统资源被释放出来，进入阻塞的任务才会开始被执行。在这一过程中，很容易造成系统资源过载（调度不充分导致任务执行过多）或者系统资源欠利用（调度不充分导致任务执行过少）等问题的发生。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种基于时间序列学习和预测的备份系统任务调度方法及系统，可大大提高CDM备份系统的任务调度能力，使得备份系统更加平稳和高效的满足业务需求。

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种基于时间序列学习和预测的备份系统任务调度方法，包括以下步骤：

获取并根据CDM备份系统中任务执行的历史任务数据进行模型训练，以构建任务时间序列模型；

获取并将待执行任务队列输入至任务时间序列模型中进行任务预测分析，以得到任务资源消耗队列和任务执行时长队列；所述任务资源消耗队列包括业务任务资源消耗队列和系统任务资源消耗队列，所述任务执行时长队列包括业务任务执行时长队列和系统任务执行时长队列；

获取并对CDM备份系统中的任务触发时间和非触发时间进行标记，以得到任务发生序列；基于任务发生序列构建任务发生序列模型；

获取并根据CDM备份系统当前资源剩余总量、任务资源消耗队列和任务执行时长队列进行任务队列筛选，筛选得到并将满足执行需求的目标任务队列加入至目标执行队列中；包括：获取并根据CDM备份系统当前资源剩余总量、业务任务资源消耗队列和业务任务执行时长队列进行业务任务队列筛选，以得到并将满足执行需求的目标业务任务队列加入至目标执行队列中；根据CDM备份系统当前资源剩余总量、系统任务资源消耗队列和系统任务执行时长队列进行系统任务队列筛选，以得到满足执行需求的初始系统任务队列；获取并根据历史任务触发数据基于任务发生序列模型预测待执行任务队列执行时段产生的新的未来任务队列，并通过任务时间序列模型对新的未来任务队列进行预测分析，生成未来业务任务资源消耗队列；根据未来业务任务资源消耗队列对初始系统任务队列进行筛选，以得到并将满足执行需求的目标系统任务队列至目标执行队列中；

执行目标执行队列中的任务，并实时监控任务执行过程中的任务实际资源消耗，直至任务完成。