公开(公告)号：CN118012590A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410154031.6

申请日：2024-02-02

Applicant: 浙江大学 ,  支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 徐林锋 ,  杨统凯 ,  林志强 ,  俞安彤

IPC: G06F9/48

Abstract: 本说明书实施例提供分布式任务调度方法、分布式任务调度系统及分布式任务处理系统。该分布式任务调度系统包括位于至少两个分布式任务处理节点处的至少两个任务调度器，每个分布式任务处理节点具有一个任务调度器。至少两个分布式任务处理节点处的任务调度器通过小世界网络保持网络连接，每个任务调度器保存与邻居分布式处理节点处的邻居调度器之间的网络连接信息、本地节点资源状态信息以及所连接的邻居分布式任务处理节点的邻居节点资源状态信息，并且基于所保存的本地节点资源状态信息和邻居节点资源状态信息，进行基于小世界网络的本地邻域任务调度和邻域任务路由。

公开(公告)号：CN119071292A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411173117.X

申请日：2024-08-26

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈文智 ,  俞安彤 ,  魏成坤 ,  张紫徽

IPC: H04L67/10 ,  H04L41/142 ,  H04L41/147

Abstract: 本发明公开了一种基于多层感知器决策的分布式单节点调度方法，包括：收集分布式调度系统中每个分布式节点在每一步的调度状态信息和调度决策信息，对调度结果进行评价得到包含优调度策略或劣调度策略的评价结果；构建包含两个分别对应优调度策略和劣调度策略的多层感知器决策网络、线性融合层的调度决策推荐模型，将调度状态信息作为样本数据并依据评价结果划分后输入至对应的多层感知器决策网络进行调度决策预测，将调度决策信息作为监督数据训练多层感知器决策网络；每个分布式节点利用训练后的调度策略推荐模型基于调度状态信息进行调度决策推荐，并使用推荐的调度决策进行调度，这样提高集群吞吐量和降低长尾任务延迟，优化调度效果。