CN104199738B - 一种多数据处理设备协同工作方法及*** - Google Patents

一种多数据处理设备协同工作方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN104199738B
CN104199738B CN201410392224.1A CN201410392224A CN104199738B CN 104199738 B CN104199738 B CN 104199738B CN 201410392224 A CN201410392224 A CN 201410392224A CN 104199738 B CN104199738 B CN 104199738B
Authority
CN
China
Prior art keywords
task
data processing
processing equipment
migrated
correlation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201410392224.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104199738A (zh
Inventor
沈玉将
翟松青
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Codyy Education Technology Co Ltd
Original Assignee
Codyy Education Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Codyy Education Technology Co Ltd filed Critical Codyy Education Technology Co Ltd
Priority to CN201410392224.1A priority Critical patent/CN104199738B/zh
Publication of CN104199738A publication Critical patent/CN104199738A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104199738B publication Critical patent/CN104199738B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种多数据处理设备协同工作方法。上述方法包括以下步骤：数据处理设备处理其对应的1个或多个任务；若存在第一数据处理设备的时间片大于第一预设值时，则根据任务的优先级确定待迁移任务；根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备。相较于先前技术，根据本发明提供的多数据处理设备协同工作方法及***，实现了多个数据处理设备之间合理的负荷分担。

Description

一种多数据处理设备协同工作方法及***
技术领域
本发明属于网络通讯领域，尤其涉及一种多数据处理设备协同工作方法及***。
背景技术
随着电子技术的发展，电子设备的功能也越来越强大，与此同时，对于数据处理设备的工作效率要求也越来越高，目前，在数据处理的过程中，往往存在短时间内有大量的数据需要CPU处理，导致CPU负荷严重超载，严重的会导致***崩溃。
面对上述问题，现有的解决方案是有CPU和GPU(数据处理设备)，对数据进行分别处理，降低CPU的处理负担，在一定程度上解决CPU严重过载的问题，但上述方案并没有考虑到GPU之间如何负荷分担。
发明内容
本发明提供一种多数据处理设备协同工作方法及***，以解决上述问题。
本发明提供一种多数据处理设备协同工作方法。上述方法包括以下步骤：数据处理设备处理其对应的1个或多个任务；若存在第一数据处理设备的时间片大于第一预设值时，则根据任务的优先级确定待迁移任务；根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备。
本发明提供一种多数据处理设备协同工作***，包括控制器和多个数据处理设备；所述多个数据处理设备分别与控制器连接，所述多个数据处理设备之间相互连接；所述数据处理设备用于处理其对应的1个或多个任务；还用于当存在第一数据处理设备的时间片大于第一预设值时，根据任务的优先级确定待迁移任务，并将待迁移任务发送到控制器；所述控制器用于接收第一数据处理设备发送来的待迁移任务，并根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备，并将所述待迁移任务迁移到第二数据处理设备。
相较于先前技术，根据本发明提供的多数据处理设备协同工作方法及***，实现了多个数据处理设备之间合理的负荷分担。
另外，通过以下方案：若所述待迁移任务迁移到所述第二数据处理设备后，所述第二数据处理设备的时间片大于第一预设值，依据所述待迁移任务与未访问过的数据处理设备中任务的相关度来确定迁移到的第三数据处理设备，并将所述待迁移任务迁移到第三数据处理设备，实现了待迁移任务的多次迁移，实现了待迁移任务迁移目标的准确性、合理性。
另外，通过以下方案：若所述待迁移任务的迁移次数大于等于第二预设值时，则将所述待迁移任务迁移到时间片最低的数据处理设备，节约了***资源。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1所示为根据本发明的较佳实施例提供的多数据处理设备协同工作方法的流程图；
图2所示为根据本发明的较佳实施例提供的多数据处理设备协同工作***的示意图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1所示为根据本发明的较佳实施例提供的多数据处理设备协同工作方法的流程图。如图1所示，本发明的较佳实施例提供的多数据处理设备协同工作方法包括步骤101-105。
于步骤101，多个数据处理设备分别处理其对应的1个或多个任务。
举例而言，4个数据处理设备(GPU)分别处理其对应的任务，每个GPU对应的任务如表1所示。
表1
其中，数据处理设备是指显卡。
于步骤102，若第一数据处理设备的时间片大于第一预设值时，将根据任务的优先级来确定待迁移任务。
举例而言，每个数据处理设备的时间片的第一预设值设为8，将任务的优先级分为：第一等级、第二等级和第三等级。其中，优先级中第一等级高于第二等级，第二等级高于第三等级，各个任务对应的优先级如表2所示。
表2
任务名称 任务等级
A 第一等级
B 第三等级
C 第一等级
D 第二等级
E 第一等级
F 第一等级
G 第二等级
H 第三等级
I 第一等级
J 第一等级
K 第三等级
L 第二等级
基于表1和2的内容，以及每个数据处理设备的时间片的第一预设值为8，第一数据处理设备GPU1中现有任务的时间片之和大于8，任务A和任务C的优先级为第一等级，任务B的优先级为第三等级，由于优先级中第一等级高于第三等级，因此，确定待迁移的为任务B。
于步骤103，所述第一数据处理设备根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，来确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备；
所述其他数据处理设备为所述待迁移任务未访问过的数据处理设备。
举例而言，待迁移任务为任务B，任务B对应的数据处理设备为GPU1也即任务B访问过数据处理设备GPU1，因而GPU2、GPU3和GPU4称作其他数据处理设备。
于本实施例中，若任务的处理过程之间无关联性，则任务之间相关度为0。
举例而言，任务A为杀毒，任务C为采集，任务A和任务C之间无关联性，相关度为0。
于本实施例中，直接获得目标结果的任务与处理目标结果的任务之间的相关度为1；其中，所述处理目标结果的任务(为可选择的)为非必要任务。
举例而言，任务D+任务H＝目标结果，任务L为验证目标结果，任务L为可选择的非必要任务，因而任务L与任务D之间相关度为1，任务L与任务H之间相关度为1。
于本实施例中，直接获得同一目标结果的任务之间的相关度为2。
举例而言，任务D+任务H＝目标结果，可通过任务D和任务H直接获得目标结果，因而，任务D与任务H之间相关度为2。
于本实施例中，根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，通过比较得到相关度最高的任务，将其对应的数据处理设备作为第二数据处理设备。
举例而言，待迁移任务B与GPU2中任务D、E、F的相关度依次为0、2、0；待迁移任务B与GPU3中任务G、H、I、J的相关度依次为0、1、1、1；待迁移任务B与GPU4中任务K、L的相关度依次为0、1。
可以得出，待迁移任务B与GPU2中任务E的相关度为2，且与其他任务相比相关度最高。因此待迁移任务B迁移到的第二数据处理设备为GPU2，将任务B迁移到GPU2。
于本实施例中，根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，通过比较得到相关度最高的任务，若相关度最高的任务存在于多个数据处理设备中，则将待迁移任务随机选择迁移到其中一个数据处理设备，并将其作为第二数据处理设备。
举例而言，待迁移任务B与GPU2中任务D、E、F的相关度依次为0、2、0；待迁移任务B与GPU3中任务G、H、I、J的相关度依次为0、2、0、1；待迁移任务B与GPU4中任务K、L的相关度依次为0、1。
可以得出，待迁移任务B与GPU2中任务E的相关度和与GPU3中任务H的相关度都为2，因此，随机选择GPU2作为第二数据处理设备，将任务B迁移到GPU2。
于本实施例中，根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，通过比较得到相关度最高的任务，若相关度最高的任务存在于多个数据处理设备中，则将数据处理设备中时间片之和最小的作为第二数据处理设备，将待迁移任务迁移到第二数据处理设备。
举例而言，待迁移任务B与GPU2中任务D、E、F的相关度依次为0、2、0；待迁移任务B与GPU3中任务G、H、I、J的相关度依次为0、2、0、1；待迁移任务B与GPU4中任务K、L的相关度依次为0、1。
可以得出，待迁移任务B与GPU2中任务E的相关度和与GPU3中任务H的相关度都为2，且GPU2和GPU3中的时间片之和分别为6和7，则确定时间片之和较小的GPU2作为待迁移任务B的第二数据处理设备，将任务B迁移到GPU2。
于本实施例中，根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，计算各数据处理设备中任务的相关度之和，通过比较得到相关度之和最高的数据处理设备，将其作为第二数据处理设备。
举例而言，待迁移任务B与GPU2中任务D、E、F的相关度依次为0、2、0；待迁移任务B与GPU3中任务G、H、I、J的相关度依次为0、2、0、1；待迁移任务B与GPU4中任务K、L的相关度依次为0、1。
可以得出，GPU2、GPU3和GPU4中任务的相关度之和分别为2、3和1，其中相关度之和最高的为GPU3，因而将任务B迁移到GPU3。
于本实施例中，根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，计算各数据处理设备中任务的相关度之和，通过比较得到相关度之和最高的数据处理设备，若出现多个数据处理设备中任务与待迁移任务的相关度之和相等的情况，则将待迁移任务随机选择迁移到其中一个数据处理设备，并将其作为第二数据处理设备。
举例而言，待迁移任务B与GPU2中任务D、E、F的相关度依次为0、2、2；待迁移任务B与GPU3中任务G、H、I、J的相关度依次为0、2、1、1；待迁移任务B与GPU4中任务K、L的相关度依次为0、1。
可以得出，GPU2、GPU3和GPU4中的任务与待迁移任务B的相关度之和分别为4、4和1，相关度之和最高的为GPU2和GPU3。因此，随机选择GPU2作为第二数据处理设备，将任务B迁移到GPU2。
于本实施例中，根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，计算各数据处理设备中任务的相关度之和，通过比较得到相关度之和最高的数据处理设备，若出现多个数据处理设备中任务与待迁移任务的相关度之和相等的情况，则将数据处理设备中时间片之和最小的作为第二数据处理设备，将待迁移任务迁移到第二数据处理设备。
举例而言，待迁移任务B与GPU2中任务D、E、F的相关度依次为0、2、2；待迁移任务B与GPU3中任务G、H、I、J的相关度依次为0、2、1、1；待迁移任务B与GPU4中任务K、L的相关度依次为0、1。
可以得出，GPU2、GPU3和GPU4中的任务与待迁移任务B的相关度之和分别为4、4和1,相关度之和最高的为GPU2和GPU3，且GPU2和GPU3中的时间片之和分别为6和7，则将时间片之和较小的GPU2确定为第二数据处理设备，将任务B迁移到GPU2。
于步骤104，若所述待迁移任务迁移到所述第二数据处理设备后，所述第二数据处理设备的时间片大于第一预设值，依据所述待迁移任务与未访问过的数据处理设备中任务的相关度来确定迁移到的第三数据处理设备，并将所述待迁移任务迁移到第三数据处理设备；
举例而言，数据处理设备时间片的第一预设值为8，待迁移任务B与GPU2中任务D、E、F的相关度依次为0、2、0；待迁移任务B与GPU3中任务G、H、I、J的相关度依次为0、0、0、0；待迁移任务B与GPU4中任务K、L的相关度依次为0、1。
根据步骤103中一较佳实施例描述到的“根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，通过比较得到相关度最高的任务，将其对应的数据处理设备作为第二数据处理设备。”可以得出，将任务B迁移到第二数据处理设备GPU2后，GPU2的时间片为11，大于预设值8；除任务E以外的，相关度最高的为任务L，确定GPU4为第三数据处理设备，此时GPU4的时间片为7，小于预设值8，则将任务B迁移到GPU4。
根据步骤103中另一较佳实施例描述到的“根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，计算各数据处理设备中任务的相关度之和，通过比较得到相关度之和最高的数据处理设备，将其作为第二数据处理设备。”可以得出，将任务B迁移到第二数据处理设备GPU2后，GPU2的时间片为11，大于预设值8；除GPU2以外，相关度之和最高的为GPU4，确定GPU4为第三数据处理设备，此时GPU4的时间片为7，小于预设值8，则将任务B迁移到GPU4。
于步骤105，若所述待迁移任务的迁移次数大于等于第二预设值时，则将所述待迁移任务迁移到时间片最低的数据处理设备。
举例而言，数据处理设备时间片的第一预设值为8，迁移次数的第二预设值为2，待迁移任务B与GPU2中任务D、E、F的相关度依次为0、2、1；待迁移任务B与GPU3中任务G、H、I、J的相关度依次为0、1、0、0；待迁移任务B与GPU4中任务K、L的相关度依次为0、0。
根据步骤103中一较佳实施例描述到的“根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，通过比较得到相关度最高的任务，将其对应的数据处理设备作为第二数据处理设备。”。可以得出，将任务B迁移到第二数据处理设备GPU2，此时GPU2的时间片为11，大于预设值8；则将任务B迁移到第三数据处理设备GPU3，此时GPU3的时间片为12，大于预设值8，此时迁移次数等于第二预设值2，则继续将任务B迁移到时间片最低的GPU4。
根据步骤103中另一较佳实施例描述到的“根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，计算各数据处理设备中任务的相关度之和，通过比较得到相关度之和最高的数据处理设备，将其作为第二数据处理设备。”。可以得出，将任务B迁移第二数据处理设备GPU2，此时GPU2的时间片为11，大于预设值8；则将任务B迁移到第三数据处理设备GPU3，此时GPU3的时间片为12，大于预设值8，此时迁移次数等于第二预设值2，则继续将任务B迁移到时间片最低的GPU4。
图2所示为根据本发明的较佳实施例提供的多数据处理设备协同工作***的示意图。如图2所示，本发明的较佳实施例提供的多数据处理设备协同工作***，包括控制器和多个数据处理设备；所述多个数据处理设备分别与控制器连接，所述多个数据处理设备之间相互连接；所述数据处理设备用于处理其对应的1个或多个任务；还用于当第一数据处理设备的时间片大于第一预设值时，根据任务的优先级确定待迁移任务，并将待迁移任务发送到控制器；所述控制器用于接收所述第一数据处理设备发送来的待迁移任务，并根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备，并将所述待迁移任务迁移到第二数据处理设备。
本发明的较佳实施例提供的多数据处理设备协同工作***，所述待迁移任务迁移到第二数据处理设备后，若所述第二数据处理设备的时间片大于第一预设值，所述第二数据处理设备用于将所述待迁移任务发送到控制器；所述控制器用于接收第二数据处理设备发送来的待迁移任务，并依据所述待迁移任务与未访问过的数据处理设备中任务的相关度来确定迁移到的第三数据处理设备，并将所述待迁移任务迁移到第三数据处理设备。
此外，关于上述***的具体操作过程同上述方法所述，故于此不再赘述。
相较于先前技术，根据本发明提供的多数据处理设备协同工作方法及***，实现了多个数据处理设备之间合理的负荷分担。
另外，通过以下方案：若所述待迁移任务迁移到所述第二数据处理设备后，所述第二数据处理设备的时间片大于第一预设值，依据所述待迁移任务与未访问过的数据处理设备中任务的相关度来确定迁移到的第三数据处理设备，并将所述待迁移任务迁移到第三数据处理设备，实现了待迁移任务的多次迁移，实现了待迁移任务迁移目标的准确性、合理性。
另外，通过以下方案：若所述待迁移任务的迁移次数大于等于第二预设值时，则将所述待迁移任务迁移到时间片最低的数据处理设备，节约了***资源。以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种多数据处理设备协同工作方法，其特征在于，包括以下步骤：
数据处理设备处理其对应的1个或多个任务；
若第一数据处理设备的时间片大于第一预设值时，则根据任务的优先级确定待迁移任务；
根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备；
所述相关度分为0、1和2，具体判断依据为：若所述任务的处理过程之间无关联性，则任务之间相关度为0；直接获得目标结果的任务与处理目标结果的任务之间的相关度为1，其中，所述处理目标结果的任务为非必要任务；直接获得同一目标结果的任务之间的相关度为2。
2.根据权利要求1所述的多数据处理设备协同工作方法，其特征在于，所述数据处理设备为多个，若所述待迁移任务迁移到所述第二数据处理设备后，所述第二数据处理设备的时间片大于第一预设值，依据所述待迁移任务与未访问过的数据处理设备中任务的相关度来确定迁移到的第三数据处理设备，并将所述待迁移任务迁移到第三数据处理设备。
3.根据权利要求2所述的多数据处理设备协同工作方法，其特征在于，若所述待迁移任务的迁移次数大于等于第二预设值时，则将所述待迁移任务迁移到时间片最低的数据处理设备。
4.根据权利要求1所述的多数据处理设备协同工作方法，其特征在于，根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取所述其他数据处理设备中各任务与所述待迁移任务的相关度，通过比较得到相关度最高的任务，将其对应的数据处理设备作为第二数据处理设备。
5.根据权利要求4所述的多数据处理设备协同工作方法，其特征在于，若所述相关度最高的任务存在于多个数据处理设备中，随机选择其中一个数据处理设备作为第二数据处理设备；或选择数据处理设备中时间片之和最小的作为第二数据处理设备，将待迁移任务迁移到第二数据处理设备。
6.根据权利要求1所述的多数据处理设备协同工作方法，其特征在于，根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备的过程为：获取其他数据处理设备中各任务与待迁移任务的相关度，计算各数据处理设备中任务的相关度之和，通过比较得到相关度之和最高的数据处理设备，将其作为第二数据处理设备。
7.根据权利要求6所述的多数据处理设备协同工作方法，其特征在于，若出现多个数据处理设备中任务与待迁移任务的相关度之和相等的情况，随机选择其中一个数据处理设备作为第二数据处理设备；或选择数据处理设备中时间片之和最小的作为第二数据处理设备，将待迁移任务迁移到第二数据处理设备。
8.一种多数据处理设备协同工作***，其特征在于，包括控制器和多个数据处理设备；所述多个数据处理设备分别与控制器连接，所述多个数据处理设备之间相互连接；
所述数据处理设备，用于处理其对应的1个或多个任务；还用于当第一数据处理设备的时间片大于第一预设值时，根据任务的优先级确定待迁移任务，并将待迁移任务发送到控制器；
所述控制器用于接收所述第一数据处理设备发送来的待迁移任务；还用于根据所述待迁移任务与其他数据处理设备中任务的相关度，确定所述待迁移任务迁移到的第二数据处理设备，并将所述待迁移任务迁移到第二数据处理设备；
所述相关度分为0、1和2，具体判断依据为：若所述任务的处理过程之间无关联性，则任务之间相关度为0；直接获得目标结果的任务与处理目标结果的任务之间的相关度为1，其中，所述处理目标结果的任务为非必要任务；直接获得同一目标结果的任务之间的相关度为2。
9.根据权利要求8所述的多数据处理设备协同工作***，其特征在于，所述待迁移任务迁移到第二数据处理设备后，若所述第二数据处理设备的时间片大于第一预设值，所述第二数据处理设备用于将所述待迁移任务发送到控制器；
所述控制器，还用于接收第二数据处理设备发送来的待迁移任务，并依据所述待迁移任务与未访问过的数据处理设备中任务的相关度来确定迁移到的第三数据处理设备，并将所述待迁移任务迁移到第三数据处理设备。
CN201410392224.1A 2014-08-11 2014-08-11 一种多数据处理设备协同工作方法及*** Expired - Fee Related CN104199738B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410392224.1A CN104199738B (zh) 2014-08-11 2014-08-11 一种多数据处理设备协同工作方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410392224.1A CN104199738B (zh) 2014-08-11 2014-08-11 一种多数据处理设备协同工作方法及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104199738A CN104199738A (zh) 2014-12-10
CN104199738B true CN104199738B (zh) 2018-05-25

Family

ID=52085035

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410392224.1A Expired - Fee Related CN104199738B (zh) 2014-08-11 2014-08-11 一种多数据处理设备协同工作方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104199738B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106970915A (zh) * 2016-01-13 2017-07-21 阿里巴巴集团控股有限公司 一种业务***数据迁移的处理方法及装置
CN110245127A (zh) * 2019-06-12 2019-09-17 成都九洲电子信息***股份有限公司 一种基于流程控制的数据迁移方法
CN111694648B (zh) * 2020-06-09 2023-08-15 阿波罗智能技术(北京)有限公司 一种任务调度方法、装置以及电子设备
CN112070477A (zh) * 2020-09-03 2020-12-11 天长市天翔集团有限公司 一种基于任务协同的办公自动化***
CN114697072B (zh) * 2022-02-18 2023-10-31 广州理工学院 一种云桌面统一运维控制***及控制方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101446910A (zh) * 2008-12-08 2009-06-03 哈尔滨工程大学 基于smp的aedf任务调度方法
CN101458634A (zh) * 2008-01-22 2009-06-17 中兴通讯股份有限公司 负载均衡调度方法和装置
CN102184124A (zh) * 2011-05-11 2011-09-14 中国科学院深圳先进技术研究院 任务调度方法及***
CN102981913A (zh) * 2012-12-04 2013-03-20 公安部第三研究所 支持大规模分布式增量计算的推理控制方法及推理控制***

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030067491A1 (en) * 2001-09-17 2003-04-10 Cadwallader Charles W. Column node (CN)

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101458634A (zh) * 2008-01-22 2009-06-17 中兴通讯股份有限公司 负载均衡调度方法和装置
CN101446910A (zh) * 2008-12-08 2009-06-03 哈尔滨工程大学 基于smp的aedf任务调度方法
CN102184124A (zh) * 2011-05-11 2011-09-14 中国科学院深圳先进技术研究院 任务调度方法及***
CN102981913A (zh) * 2012-12-04 2013-03-20 公安部第三研究所 支持大规模分布式增量计算的推理控制方法及推理控制***

Also Published As

Publication number Publication date
CN104199738A (zh) 2014-12-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104199738B (zh) 一种多数据处理设备协同工作方法及***
WO2017112077A1 (en) Optimizing skewed joins in big data
CN105740063A (zh) 一种数据处理方法及装置
US9813490B2 (en) Scheduled network communication for efficient re-partitioning of data
CN103309738A (zh) 用户作业调度方法及装置
WO2016082546A1 (zh) 一种虚拟机迁移决策方法及装置
EP3113419A1 (en) Network accessing method and router
RU2015138726A (ru) Технология распределенных центров обработки данных
WO2017054650A1 (zh) 任务分发方法、装置及***
CN112001659A (zh) 共享任务分配方法、装置、计算机设备及计算机可读介质
CN109347982A (zh) 一种数据中心的调度方法及装置
JP5388134B2 (ja) 計算機システム、及び、移動データ決定方法
WO2017185924A1 (zh) 信号处理模块的负载均衡方法及装置
CN106411971B (zh) 负载调节方法及装置
CN104102541B (zh) 签核动态调整方法及***
Elkholy et al. Self adaptive Hadoop scheduler for heterogeneous resources
CN113472591B (zh) 一种业务性能的确定方法及装置
CN104270321A (zh) 一种网络负载均衡方法及***
US11403421B2 (en) Security system for benchmark access
CN106302226A (zh) 一种QoS感知的服务动态调度方法
CN108923903B (zh) 多天线***的导频分配方法、***及电子设备
TWI658368B (zh) 感應器評估伺服器以及感應器評估方法
KR101718206B1 (ko) 로드 분산을 위한 동적 스펙트럼 할당 방식
CN104299141A (zh) 数据处理方法及装置
Chiba et al. Collision probability in an in-line equipment model under erlang distribution

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C53 Correction of patent for invention or patent application
CB02 Change of applicant information

Address after: Suzhou City, Jiangsu province 215121 Suzhou Industrial Park Road No. 8 only Weiting Technology Venture Building 7 floor

Applicant after: Kuo Di education and science company limited

Address before: Suzhou City, Jiangsu province 215121 Suzhou Industrial Park Road No. 8 only Weiting Technology Venture Building 7 floor

Applicant before: Suzhou Kuodi Network Technology Co., Ltd.

COR Change of bibliographic data

Free format text: CORRECT: APPLICANT; FROM: SUZHOU KUODI NETWORK TECHNOLOGY CO., LTD. TO: CODYY EDUCATION TECHNOLOGY CO., LTD.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20180525

Termination date: 20200811