[发明专利]批量作业的超时确定方法及装置

说明书

本发明公开了一种批量作业的超时确定方法及装置，该方法包括：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，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，根据所述作业完成信息，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，可以提高执行批量作业的成功率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种批量作业的超时确定方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

在现有批量作业的执行过程中，批量作业依靠调度引擎监控：部署在虚拟机上的服务是否正常运行、需要执行的作业当前处于的状态等。但由于批量作业应用范围广泛，用途各不相同(即可能出现常挂作业或者需要等待的作业)，因此，当显示批量作业长时间处于执行中状态时，无法判断批量作业是因为执行异常或失败而超时，还是处于正常挂起或等待的状态，影响分析批量作业执行情况的准确性，降低执行批量作业的成功率。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供一种批量作业的超时确定方法，用以准确确定批量作业的执行情况，有利于提高执行批量作业的成功率，该方法包括：

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。

本发明实施例还提供一种批量作业的超时确定装置，用以准确确定批量作业的执行情况，有利于提高执行批量作业的成功率，该装置包括：

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；