[发明专利]一种基于智能感知的跨域计算任务调度方法及系统有效
| 申请号： | 201811643211.1 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109960573B | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 樊文昌;云亚娇;武新 | 申请（专利权）人： | 天津南大通用数据技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/50 |
| 代理公司： | 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 | 代理人： | 杨慧玲 |
| 地址： | 300384 天津市滨海新区高新区*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于智能感知的跨域计算任务调度方法及系统，包括：步骤1、基于标签数据训练决策树模型；步骤2、基于相对时间复杂度估算计算任务的执行时间；步骤3、基于资源历史记录和ARIMA算法预测各域的资源变化趋势指标；步骤4、使用资源状态接口获取各个域的资源实时状态指标；步骤5、基于可用带宽估算数据迁移到各个域的迁移时间；步骤6、基于决策树模型和综合指标决策任务最优执行域。本发明创造性地将趋势预测算法和决策树算法综合应用于跨域计算任务调度场景，避免了任务资源抢占现象，解决了调度决策正确率低的问题；通过流式机器学习技术，克服了趋势预测算法和决策树算法的性能问题，大幅缩短了跨域计算任务调度整体时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 感知 计算 任务 调度 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于智能感知的跨域计算任务调度方法，其特征在于，包括：步骤1、基于标签数据训练决策树模型；步骤2、基于相对时间复杂度估算计算任务的执行时间；步骤3、基于资源历史记录和ARIMA算法预测各域的资源变化趋势指标；步骤4、使用资源状态接口获取各个域的资源实时状态指标；步骤5、基于可用带宽估算数据迁移到各个域的迁移时间；步骤6、基于决策树模型和综合指标决策任务最优执行域。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津南大通用数据技术股份有限公司，未经天津南大通用数据技术股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811643211.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
