[发明专利]一种托管型分布式任务调度方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及任务调度与策略技术领域，尤其涉及一种托管型，无人值守的分布式任务调度系统和方法，涉及专利分类号G06计算；推算；计数G06F电数字数据处理G06F9/00程序控制装置，例如，控制器G06F9/06应用存入的程序的，即应用处理设备的内部存储来接收程序并保持程序的G06F9/46多道程序装置G06F9/50资源分配，例如，中央处理单元。

背景技术

计算机应用程序实际上是由计算机来执行一系列的工作，例如复制一个文件、启动一个进程、关闭一个窗口等。随着计算机应用程序越来越复杂，其所需要的计算量也越来越惊人，如果将如此复杂的程序交由一台计算机完成，需要消耗大量的时间，得不偿失。比较通行的解决办法是，使用分布式的任务调度系统，将一个复杂和庞大的计算机应用程序分解成多个适当大小的子任务或者说可以由一个计算机/工作站在合适的时间内能够完成的工作。然后，调度系统将这些工作分配给网络中的一定数量的工作站，使用多台工作站协同工作来解决一个庞大的计算机应用程序，效率有了很大的改观。

但是现有的分布式任务分配/调度系统，更多的，侧重于如何更有效地划分工作和分配工作。而当分配好的工作交由工作站处理时，调度系统对各工作站的处理状况和处理效率等问题则不太关心，调度系统也不能够或者很少能对正在各工作站进行处理的工作进行调度管理，我们知道无论事先划分和分配工作的算法如何的细致精密，也会出现因为工作分配的不均情况，进而造成系统计算效率的低下。

发明内容

本发明针对以上问题的提出，而研制的一种托管型的分布式任务调度方法，具有如下步骤：

S100.将某一可分解的任务分解成多个交由工作站完成的工作；

S200.将所述的多个工作按照数量预随机均分给参与任务运算的多个工作站进行处理；

S300.在所述工作站进行工作处理的过程中，通过人工神经网络对待处理的工作的计算容量进行预估，将计算容量大的工作，优先分配给计算能力强的工作站；

S400.当所述的参与运算的工作站中任一工作站完成一个所述的工作后，对该工作进行结果处理；

S500.当所述的多个工作站完成全部工作后，汇总全部的工作结果，生成任务结果。

所述步骤S300具体包括步骤：

S310.统计所有参加任务处理的工作站的硬件参数，评价所述的每个工作站的工作能力；

S320.针对已完成的工作，设定其计算容量=工作耗时×完成该工作的工作站的计算能力；

S330.选定系统内最先完成的工作的参数和计算容量，作为人工神经网络的样本，得到初始的神经网络关系函数；

S340.将系统内陆续完成的工作的参数和计算容量作为样本代入所述的人工神经网络，不断地改进人工神经网络的关系函数；

S350.将待分配的工作的参数代入当前的人工神经网络中，预估所有待分配工作的计算容量；将计算容量大的工作，分配给参与任务处理的工作站中计算能力强的工作站。

所述步骤S310中，设定参与任务处理的多个工作站中，计算能力最强的工作站的计算能力为100，其余各工作站的计算能力为0-100的数。

所述步骤S400具体包括如下步骤：

S410.结果校验：当参与运算的所有工作站中任一工作站完成一个工作的运算，对该工作的结果进行至少包含：运算结果是否存在和运算结果指定值是否满足要求的校验；

S420.数据准备：若工作的结果通过校验，进行重命名结果文件、移动结果文件至指定路径和/或提取数据至指定格式的文件的操作；

S430.记录所述经过数据准备的结果文件存放的路径；

S440.重复步骤S410-430，直至该工作站最后一个工作完成运算，生成一个包括该工作站所处理的所有工作的结果文件。

所述步骤S500具体包括：

S510.当一个工作站完成所分配的全部工作后，接收该工作站的运算结果文件或结果文件的存储路径；

S520.重复步骤S510，直至参与工作的所有工作站完成各自所分配工作的处理，对所有工作站的结果文件进行汇总，生成任务的结果文件或任务结果的地址，完成所述分布式任务的运算。

一种托管型的分布式任务调度系统，包含至少一个服务器和多个工作站：