[发明专利]一种基于灰色预测算法的慢任务预测方法有效
| 申请号： | 202010689837.7 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111835854B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 杨海龙;马冲;李云春 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 张乾桢 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于灰色预测算法的慢任务预测方法，包括如下步骤：步骤一：在大数据集群上，统计每个节点在单位时间内，运行的总任务数和产生的慢任务数量；步骤二：提取节点慢任务的信息，建立灰色预测模型，根据收集到的若干时间单位的数据，可以预测未来的一个时间单位内，慢任务出现的密集程度。本发明针对目前大数据平台内慢任务影响集群性能的问题，提出基于灰色预测算法的慢任务预测方法。不同于以往的时效性准确性较差的慢任务识别技术，本发明希望使用灰色预测算法建立微分方程模型，分析集群节点的运行规律，较准确地预测出未来一段时间内集群节点的慢任务情况，为集群使用者提供有效的优化建议。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 灰色 预测 算法 任务 方法 | ||
【主权项】：
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