【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种任务调度方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、云计算是一种分布式计算，以互联网为中心，提供快速、安全的云计算服务和数据存储服务，还包括了效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升。它将用户端的计算卸载到云上进行处理，再将结果从云端发送给用户。
2、物联网和移动应用的快速发展，产生了海量的数据，这些数据传输到云上进行处理再将结果返回，对网络带宽带来了沉重的负担。因此，为了能够应对这一问题，提出了边缘计算的概念，由云端负责管理边缘侧设备，将用户的计算需求直接卸载到离用户最近的边缘设备上，大大减轻了对网络带宽的压力，同时也缩减了计算时延，提升了用户的体验。
3、然而，边缘侧设备的增多以及网络动态变化等原因，为了进一步减少上传流量，通常会将边侧设备的心跳间隔拉长，但会出现云端对边侧的状态把握会出现较大的滞后性的现象。如果云端使用滞后的节点状态信息进行调度，势必不会达到调度算法预期的效果。
4、目前，针对边缘计算的节点状态信息存在滞后的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种任务调度方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
2、第一方面，本申请提供了一种任务调度装置。所述装置包括：
3、节点信息模块、资源预测模块、调度器和任务下发模块；
4、所述节点信息模块，用于采集
5、所述资源预测模块，用于根据所述历史节点信息和所述历史任务信息，计算得到针对所述集群节点的资源状态预测信息；
6、所述调度器，用于接收当前待部署任务，并根据所述资源状态预测信息，确定所述集群节点中的至少一个当前部署节点，以及所述当前待部署任务中与所述当前部署节点对应的子任务；
7、所述任务下发模块，连接所述调度器，用于向所述当前部署节点发送对应的所述子任务。
8、在其中一个实施例中，所述节点信息模块，包括至少两个节点代理模块和节点管理模块；
9、每个所述节点代理模块对应所述集群节点之中的1个节点，用于在预设的心跳间隔内，采集对应的所述节点的历史节点信息以及历史任务信息，上报至所述节点管理模块；
10、所述节点管理模块，用于接收并储存所述历史节点信息和所述历史任务信息。
11、在其中一个实施例中，所述资源预测模块还用于获取所述所有参与计算的节点的集群规模，根据所述节点的集群规模设置所述预设的心跳间隔；
12、所述资源预测模块还用于将获取的所述历史节点信息和所述历史任务信息缓存在本地缓存中，并根据所述预设的心跳间隔，更新所述本地缓存。
13、在其中一个实施例中，所述预测信息包括预测部署时间和预测可用资源量，所述资源预测模块还用于确定所述预测部署时间；
14、所述资源预测模块还用于根据所述历史节点信息，获取每个节点的可用资源量；
15、所述资源预测模块还用于依次读取所述历史任务信息对应的任务，计算任务完成时间；如果所述任务完成时间在所述预测部署时间之前，将所述任务对应的计算资源加入到对应的所述节点可用资源量中，得到对应的所述节点的所述预测可用资源量。
16、在其中一个实施例中，所述资源预测模块还用于：依次计算各个节点在所述预测部署时间是否发生故障，如果发生故障，将预测到的故障节点的可用资源量设置为0。
17、在其中一个实施例中，所述调度器还用于：根据所述预测信息，结合所述任务部署请求，执行所述调度算法对节点依次打分；其中，所述调度算法包括：对所述节点具备的资源信息进行加权求和，得到所述节点的分数；
18、所述调度器还用于基于所述节点的分数确定所述当前部署节点，得到对应的任务部署信息。
19、在其中一个实施例中，所述调度器还用于当所述预测信息指示某个节点满足任务部署的要求时，将所述节点加入可用队列，对所述可用队列中的节点依次执行所述调度算法。
20、第二方面，本申请还提供了一种任务调度方法。所述方法包括：
21、获取集群节点的历史节点信息和历史任务信息；
22、根据所述历史节点信息和所述历史任务信息，计算得到针对所述集群节点的资源状态预测信息；
23、接收当前待部署任务；根据所述资源状态预测信息，确定所述集群节点中的至少一个当前部署节点，以及所述当前待部署任务中与所述当前部署节点对应的子任务；
24、将所述子任务下发至所述当前部署节点。
25、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
26、获取集群节点的历史节点信息和历史任务信息；
27、根据所述历史节点信息和所述历史任务信息，计算得到针对所述集群节点的资源状态预测信息；
28、接收当前待部署任务；根据所述资源状态预测信息，确定所述集群节点中的至少一个当前部署节点，以及所述当前待部署任务中与所述当前部署节点对应的子任务；
29、将所述子任务下发至所述当前部署节点。
30、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
31、获取集群节点的历史节点信息和历史任务信息；
32、根据所述历史节点信息和所述历史任务信息，计算得到针对所述集群节点的资源状态预测信息；
33、接收当前待部署任务；根据所述资源状态预测信息，确定所述集群节点中的至少一个当前部署节点，以及所述当前待部署任务中与所述当前部署节点对应的子任务；
34、将所述子任务下发至所述当前部署节点。
35、上述任务调度方法、装置、计算机设备和存储介质，通过所述资源预测模块，用于根据所述历史节点信息和所述历史任务信息，计算得到针对所述集群节点的资源状态预测信息，预测进行任务调度时的集群节点状态，保证时效性，避免因状态滞后导致调度未达到理想状况。
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1.一种任务调度装置，其特征在于，所述装置包括：节点信息模块、资源预测模块、调度器和任务下发模块；
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述节点信息模块，包括至少两个节点代理模块和节点管理模块；
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述资源预测模块还用于获取所有参与计算的节点的集群规模，根据所述节点的集群规模设置所述预设的心跳间隔；
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述预测信息包括预测部署时间和预测可用资源量，所述资源预测模块还用于确定所述预测部署时间；
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述资源预测模块还用于：依次计算各个节点在所述预测部署时间是否发生故障，如果发生故障，将预测到的故障节点的可用资源量设置为0。
6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述调度器还用于：根据所述预测信息，结合所述任务部署请求，执行所述调度算法对节点依次打分；其中，所述调度算法包括：对所述节点具备的资源信息进行加权求和，得到所述节点的分数；
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述调度器还
8.一种任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的装置的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的装置的方法步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种任务调度装置，其特征在于，所述装置包括：节点信息模块、资源预测模块、调度器和任务下发模块；
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述节点信息模块，包括至少两个节点代理模块和节点管理模块；
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述资源预测模块还用于获取所有参与计算的节点的集群规模，根据所述节点的集群规模设置所述预设的心跳间隔；
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述预测信息包括预测部署时间和预测可用资源量，所述资源预测模块还用于确定所述预测部署时间；
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述资源预测模块还用于：依次计算各个节点在所述预测部署时间是否发生故障，如果发生故障，将预测到的故障节点的可用资源量设置为0。
6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓江，方启明，周方，赵伟驰，赵玉婷，江宇薇，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：
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