一种基于工业互联网的任务分解方法与流程

本发明涉及互联网，特别是涉及一种基于工业互联网的任务分解方法。

背景技术：

1、工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，目前，在工业互联网平台上开发了多种业务功能模块，利用这些业务功能模块对大量业务数据处理而实现多样性的业务流程，但工业互联网平台在实际应用中遇到了难题：随着用户对网络算力的需求呈现爆发性的增长，推动网络中形成了云边端三级的算力部署架构。终端和边缘算力资源有限，而云端算力丰富但时延较高，使各级算力需要有效协同才能满足各式各样的泛在计算服务的服务质量要求。

2、现有技术中，可以将要求较高的应用任务分解为一些可独立执行的子任务，有助于实现多节点分布式部署和并行执行，以及资源分配自由度的提升，但是现有的任务分解分配方法主要考虑到了模块功能和代码实现的分解可行性，未考虑各计算节点的能力具有差异性，这就导致任务分解复杂度高、规模大、处理效率低，当需要分解的任务量过大时，存在大文件读写异常风险的现象，进而无法满足客户端高时效、高并发的数据需求。

3、因此，如何提供一种可以基于工业互联网进行高效的任务分解方法，是目前有待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种基于工业互联网的任务分解方法，用以解决现有技术中对无法对工业互联网中产生的任务进行实时分解，无法提高任务分解处理效率的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供了一种基于工业互联网的任务分解方法，所述方法包括：

3、接收工业互联网的任务分解命令，并基于所述任务分解命令从任务资源库中获取目标任务分配集合；

4、提取所述目标任务分配集合的特征属性，基于所述特征属性构建任务分解空间，并将所述目标任务分配集合按照预设的任务分配方式分解至所述任务分解空间；

5、获取所述任务分解空间中的子任务集合，并获取所有子任务集合的子任务特征信息，根据所述子任务特征信息计算所述任务分解空间的任务承载参数；

6、根据所述任务承载参数和预设任务承载参数之间的关系对所述任务分解空间中的子任务集合进行任务调配。

7、在其中一个实施例中，在接收工业互联网的任务分解命令，并基于所述任务分解命令从任务资源库中获取目标任务分配集合时，包括：

8、对所述任务资源库进行时间点分配，构建任务分配表，其中，所述任务分配表包括不同时刻下的任务分配资源；

9、获取预设时间节点，并基于所述预设时间节点对所述任务分配表进行时间截取，建立第一任务分配集合；

10、对所述第一任务分配集合进行同类型任务资源分配，并得到多个第二任务分配集合；

11、确定所述第二任务分配集合中所有任务分配资源的先后出现时间顺序，并根据先后出现时间顺序对所述任务分配集合中所有的任务分配资源进行编号，并得到目标任务分配集合；

12、对所述任务分解指令进行解析，确定与所述任务分解指令相对应的目标任务分配集合。

13、在其中一个实施例中，在基于所述特征属性构建任务分解空间时，包括：

14、构建所述任务分解空间v=（vx，vy）；

15、其中，vx={sⅰs=（δi，δn，δp）}，vx为目标任务分配集合，δi为目标任务分配集合中任务分配资源的编号，δn为目标任务分配集合中任务分配资源的关键词，δp为目标任务分配集合中任务分配资源的权重；

16、vy=vx→2vx，vy为目标任务分配集合到目标任务分配集合幂集的映射。

17、在其中一个实施例中，在将所述目标任务分配集合按照预设的任务分配方式分解至所述任务分解空间时，包括：

18、获取预设关键词，基于所述预设关键词在所述目标任务分配集合中进行遍历，确定与所述预设关键词相对应的目标任务分配集合，并生成任务分解集合；

19、计算所述任务分解集合中的任务分配资源的总权重，基于所述任务分解集合中的任务分配资源的总权重将所述任务分解集合分解至所述任务分解空间，并在所述任务分解空间中得到子任务集合。

20、在其中一个实施例中，在计算所述任务分解集合中的任务分配资源的总权重时，包括：

21、根据下式计算所述任务分解集合中的任务分配资源的总权重：

22、w=δc/δcg；

23、其中，w为任务分解集合中的任务分配资源的总权重，δc为第i个任务分解集合中的任务分配资源的需求信息，δcg为所有任务分解集合中的任务分配资源的总需求信息。

24、在其中一个实施例中，在获取所有子任务集合的子任务特征信息，根据所述子任务特征信息计算所述任务分解空间的任务承载参数时，包括：

25、分别获取所有子任务集合的任务热度值、任务需求值、任务数量值和权重；

26、分别计算所有子任务集合的总任务热度值、总任务需求值、总任务数量值和总权重；

27、分别提取所述任务热度值的最大值和最小值，所述任务需求值的最大值和最小值，所述任务数量值的最大值和最小值；

28、根据下式计算所述任务分解空间的任务承载参数：

29、；

30、其中，djk为任务分解空间的任务承载参数，tjk为总权重，jjk为总任务热度值，xjk为总任务需求值，yjk为总任务数量值，jmin为任务热度值中的最小值，jmax为任务热度值中的最大值，xmin为任务需求值中的最小值，xmax为任务需求值中的最大值，ymin为任务数量值中的最小值，ymax为任务数量值中的最大值，a为任务热度值的系数，b为任务需求值的系数，c为任务数量值的系数。

31、在其中一个实施例中，在根据所述任务承载参数和预设任务承载参数之间的关系对所述任务分解空间中的子任务集合进行任务调配时，包括：

32、当所述任务承载参数小于或等于所述预设任务承载参数时，则判断无需对所述任务分解空间中的子任务集合进行任务调配；

33、当所述任务承载参数大于所述预设任务承载参数时，则判断需要对所述任务分解空间中的子任务集合进行任务调配。

34、在其中一个实施例中，在判断需要对所述任务分解空间中的子任务集合进行任务调配时，包括：

35、确定权重最小值，并获取与所述权重最小值对应的子任务集合；

36、获取所述权重最小值对应的子任务集合的目标转移空间；

37、根据所述任务分解空间和所述目标转移空间，按照任务-任务位置数据库，将所述权重最小值对应的子任务集合转移至所述目标转移空间。

38、本发明提供了一种基于工业互联网的任务分解方法，相较现有技术，具有以下有益效果：

39、本发明公开了一种基于工业互联网的任务分解方法，接收工业互联网的任务分解命令，并基于任务分解命令从任务资源库中获取目标任务分配集合，基于特征属性构建任务分解空间，并将目标任务分配集合按照预设的任务分配方式分解至任务分解空间，获取任务分解空间中所有子任务集合的子任务特征信息，根据子任务特征信息计算任务分解空间的任务承载参数，根据任务承载参数和预设任务承载参数之间的关系对任务分解空间中的子任务集合进行任务调配，本发明解决了无法对工业互联网中产生的任务资源进行实时分解的技术问题，有效提高了任务分解处理效率，本发明通过得出最优的子任务执行顺序，保证任务可以高效、合理的执行。