[发明专利]批量作业的超时确定方法及装置

权利要求书

1.一种批量作业的超时确定方法，其特征在于，包括：

在执行批量作业时，实时获取批量作业的已执行时长信息及对应的状态信息；

从多种作业时长预测模型中确定与批量作业的类型对应的作业时长预测模型，其中每一种作业时长预测模型与一种类型的批量作业对应，由与批量作业的类型相同的历史批量作业的：已执行时长信息及对应的状态信息，对支持向量机SVM训练得到；

将批量作业的已执行时长信息及对应的状态信息，输入与批量作业的类型对应的作业时长预测模型，输出批量作业达到完成状态的剩余执行时长；

根据批量作业的已执行时长信息，得到批量作业的已执行时长，根据批量作业的已执行时长和批量作业达到完成状态的剩余执行时长，确定批量作业达到完成状态的总执行时长；

获取与批量作业的类型相同的历史批量作业在预设时间范围内的作业完成信息，根据与批量作业的类型相同的历史批量作业在预设时间范围内的作业完成信息，确定与批量作业的类型相同的历史批量作业的平均执行时长；

计算总执行时长与平均执行时长之间的差值，在所述差值超出预设阈值时，确定批量作业超时。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将批量作业的已执行时长信息及对应的状态信息，输入与批量作业的类型对应的作业时长预测模型之前，还包括对每一种作业时长预测模型：

将对应类型批量作业历史的：已执行时长信息及对应的状态信息作为样本数据，构建训练集和测试集；

利用训练集对支持向量机SVM进行训练，得到所述作业时长预测模型；

利用测试集对所述作业时长预测模型进行测试。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态信息包括以下至少一项内容：

等待执行状态、挂起状态、执行中状态、完成状态；

所述批量作业的类型包括以下至少一项内容：

常挂进程、简单批量作业；

所述作业完成信息包括以下至少一项内容：

作业完成数量、每一已完成作业的开始执行时刻信息、每一已完成作业的结束执行时刻信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据与批量作业的类型相同的历史批量作业在预设时间范围内的作业完成信息，确定与批量作业的类型相同的历史批量作业的平均执行时长，包括：

根据与批量作业的类型相同的历史批量作业在预设时间范围内的：每一已完成作业的开始执行时刻信息和每一已完成作业的结束执行时刻信息，确定每一已完成作业的执行时长；

根据与批量作业的类型相同的历史批量作业在预设时间范围内的作业完成数量和每一已完成作业的执行时长，确定与批量作业的类型相同的历史批量作业的平均执行时长。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在确定批量作业超时，发出预警提示。

6.一种批量作业的超时确定装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于在执行批量作业时，实时获取批量作业的已执行时长信息及对应的状态信息；

模型确定模块，用于从多种作业时长预测模型中确定与批量作业的类型对应的作业时长预测模型，其中每一种作业时长预测模型与一种类型的批量作业对应，由与批量作业的类型相同的历史批量作业的：已执行时长信息及对应的状态信息，对支持向量机SVM训练得到；

作业时长预测模块，用于将批量作业的已执行时长信息及对应的状态信息，输入与批量作业的类型对应的作业时长预测模型，输出批量作业达到完成状态的剩余执行时长；

总执行时长确定模块，用于根据批量作业的已执行时长信息，得到批量作业的已执行时长，根据批量作业的已执行时长和批量作业达到完成状态的剩余执行时长，确定批量作业达到完成状态的总执行时长；

平均执行时长确定模块，用于获取与批量作业的类型相同的历史批量作业在预设时间范围内的作业完成信息，根据与批量作业的类型相同的历史批量作业在预设时间范围内的作业完成信息，确定与批量作业的类型相同的历史批量作业的平均执行时长；

差值计算模块，用于计算总执行时长与平均执行时长之间的差值，在所述差值超出预设阈值时，确定批量作业超时。