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龙图腾网获悉四川厚加源科技有限公司;四川叶客科技有限责任公司申请的专利智能并行任务调度与监控系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121144050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511687454.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权智能并行任务调度与监控系统是由王瑞丰;杨波;李文超设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能并行任务调度与监控系统在说明书摘要公布了：本发明公开了智能并行任务调度与监控系统，涉及智能并行任务调度与监控系统领域，所述系统包括资源监控模块：采集目标系统的系统数据，基于所述系统数据获得可用节点和所述可用节点的资源向量；任务分析模块：基于输入的任务信息获得任务依赖图和每个目标任务的任务特征向量，基于所述任务依赖图，获取与所述任务特征向量对应的图节点，将所述任务特征向量作为所述图节点的节点属性，基于所述图节点和所述节点属性获得总依赖图；智能调度模块：基于所述总依赖图、所述可用节点和所述资源向量，获得任务调度策略，解决现有并行任务调度方法存在资源利用不充分、缺乏任务特征感知和依赖管理僵化，导致资源利用率低、任务调度效率低和适应性低的问题。

本发明授权智能并行任务调度与监控系统在权利要求书中公布了：1.智能并行任务调度与监控系统，其特征在于，所述系统包括： 资源监控模块：用于采集目标系统的系统数据，基于所述系统数据获得可用节点和所述可用节点的资源向量，所述系统数据包括系统负载和资源利用数据； 任务分析模块：用于基于输入的任务信息获得任务依赖图和每个目标任务的任务特征向量，基于所述任务依赖图，获取与所述任务特征向量对应的图节点，将所述任务特征向量作为所述图节点的节点属性，基于所述图节点和所述节点属性获得总依赖图； 智能调度模块：用于基于所述总依赖图、所述可用节点和所述资源向量，获得任务调度策略； 所述任务分析模块具体包括： 第一模块：用于基于所述任务信息获得所述任务依赖图； 第二模块：用于基于所述任务信息获得每个所述目标任务的所述任务特征向量； 第三模块：用于基于所述任务依赖图，获取与所述任务特征向量对应的所述图节点，将所述任务特征向量作为所述图节点的所述节点属性，基于所述图节点和所述节点属性获得所述总依赖图； 所述第一模块具体用于： 解析所述任务信息获得每个所述目标任务的显示依赖声明和静态元数据，基于所述显示依赖声明和所述静态元数据生成结构化的任务基础描述符，所述静态元数据包括任务名称、唯一标识符、命令行参数、输入数据路径的第一声明、输出数据路径的第二声明和预估资源请求； 基于所述任务基础描述符获得上游任务和下游任务，基于所述上游任务和下游任务构建有向边； 获取任意两个所述目标任务获得第一任务和第二任务，若所述第一任务和所述第二任务不存在时间顺序，但所述第一任务的输入路径为所述第二任务的输出路径，则基于所述有向边，构建所述第二任务至所述第一任务的依赖边；或所述第二任务的输入路径为所述第一任务的输出路径，则基于所述有向边，构建所述第一任务至所述第二任务的依赖边； 基于所述目标任务、所述有向边和所述依赖边获得所述任务依赖图； 所述第二模块具体用于： 获取历史执行日志，基于所述历史执行日志和任务标识符获得若干历史运行实例，获取所述历史运行实例的历史特征，所述历史特征包括CPU占用率的均值、CPU占用率的峰值、内存消耗的均值、内存消耗的峰值、磁盘IO吞吐量、网络数据传输量和执行时长分布； 基于所述任务信息获得所述目标任务的资源请求规格，将所述资源请求规格进行标准化编码获得规格编码，分类编码所述目标任务的任务类型获得维度编码，基于所述规格编码和所述维度编码获得静态编码特征； 基于所述历史运行实例构建任务库，若所述目标任务不存在于所述任务库中，则基于所述目标任务和所述任务库获得总相似度，基于所述总相似度获得相似任务，加权所述相似任务的历史特征，获得动态预估特征； 基于所述历史特征、所述静态编码特征和所述动态预估特征，获得每个所述目标任务的所述任务特征向量； 所述智能调度模块具体用于： 构建所述任务调度策略的触发条件，所述触发条件包括： A、所述任务信息输入至所述任务分析模块，且所述任务分析模块生成所述总依赖图； B、所述资源监控模块报告有节点释放资源； C、重调度请求； D、系统进入新的时间调度周期； 若满足上述任意一个所述触发条件，则基于所述总依赖图获得就绪任务表，所述就绪任务表包括若干就绪任务； 基于预训练的智能决策模型获得任务‑节点映射表，基于所述任务‑节点映射表获得所述任务调度策略； 基于所述智能决策模型获得所述任务‑节点映射表的具体步骤包括： S1、将所述就绪任务表中所述就绪任务的任务特征向量进行聚合获得嵌入向量，将所述资源向量进行聚合获得系统向量，获取优化目标，基于所述嵌入向量、所述系统向量和所述优化目标获得调度上下文状态向量； S2、基于所述调度上下文状态向量，获取所述就绪任务的第一概率分布，基于所述第一概率分布获得第一执行任务，基于所述第一执行任务获得所述可用节点的第二概率分布，基于所述第二概率分布获得与所述第一执行任务对应的第一节点； S3、所述就绪任务表中删除所述第一执行任务，基于所述总依赖图获得新任务，基于所述新任务获得新任务表，基于所述第一节点更新所述系统向量获得新向量，返回所述S1，将所述就绪任务表更新为所述新任务表，将所述系统向量更新为所述新向量，循环所述S1至所述S3，直至所有所述目标任务执行结束； S4、基于所述第一执行任务和所述第一节点，获得所述任务‑节点映射表； 所述第一模块还用于： 获取所述目标任务的多源信息，所述多源信息包括任务执行脚本、任务配置文件和任务源代码； 获取所述多源信息的SQL语句和目标表名，基于所述SQL语句获得操作类型和数据实体，基于所述目标表名、所述操作类型和所述数据实体获得结构化数据源； 基于预定义的正则表达式模式和所述多源信息获得文件系统路径，对所述多源信息进行端点识别获得逻辑实体；基于所述文件系统路径和所述逻辑实体获得非结构化数据路径； 基于所述多源信息获得消息队列和缓存，获取所述消息队列的队列信息，所述队列信息包括主题名和队列名，获取所述缓存的键模式； 基于所述结构化数据源、所述非结构化数据路径、所述队列信息和所述键模式获得所述数据实体的数据访问模式； 获取任意两个所述目标任务获得第三任务和第四任务，获取任意一个所述数据实体获得参考实体； 若所述第三任务写入所述参考实体，且所述第四任务读取所述参考实体，则判断所述第三任务和所述第四任务存在生产‑消费逻辑依赖； 若所述第三任务和所述第四任务均写入所述参考实体，则判断所述第三任务和所述第四任务存在竞争逻辑依赖； 若所述第三任务和所述第四任务均读取所述参考实体，则判断所述第三任务和所述第四任务存在共享资源逻辑依赖； 标记所述竞争逻辑依赖为强逻辑依赖，标记所述生产‑消费逻辑依赖和所述共享资源逻辑依赖为弱逻辑依赖； 基于所述生产‑消费逻辑依赖、所述共享资源逻辑依赖和所述弱逻辑依赖，更新所述任务依赖图； 获得任务‑节点映射表的具体步骤还包括： 预设网络拓扑距离表，所述网络拓扑距离表包括若干网络拓扑距离； 若所述第一执行任务存在生产‑消费逻辑依赖，则基于所述生产‑消费逻辑依赖获得若干第二执行任务，若所述第二执行任务已调度，则获取所述第二执行任务的第一数据位置信息，基于所述第一数据位置信息和所述网络拓扑距离表获得与所述第一执行任务对应的第二节点，将所述第一节点更新为所述第二节点；若所述第二执行任务未调度，则将所述第一执行任务更新为所述第二执行任务； 若所述第一执行任务存在共享资源逻辑依赖，则基于所述共享资源逻辑依赖获得若干第三执行任务，则获取所述第一执行任务的第二数据位置信息，基于所述第二数据位置信息和所述网络拓扑距离表获得与所述第三执行任务对应的第三节点； 若所述第一执行任务存在竞争逻辑依赖，则基于所述竞争逻辑依赖获得若干第四执行任务，基于所述第一执行任务和所述第四执行任务获得竞争风险分数，若所述竞争风险分数大于或等于第一阈值，则基于互斥机制，所述第一执行任务执行结束后执行所述第四执行任务，若所述竞争风险分数大于或等于第二阈值，且小于所述第一阈值，则基于所述第一节点获得预警信息； 基于所述第一节点、所述第二节点和所述第三节点更新所述任务‑节点映射表； 所述系统还包括异常处理模块，所述异常处理模块包括： 监听模块：用于基于所述系统数据获得实时指标，获取输出日志和所述目标任务的任务状态变更信息； 分析模块：用于基于所述实时指标、所述输出日志和所述任务状态变更信息，获得任务失败事件，基于所述任务失败事件构建根因图，基于预训练的根因分析模型分析所述根因图获得根因概率分布和关键证据，基于所述根因概率分布获得根因结果； 重调度模块：用于构建根因‑策略映射库，基于所述根因结果和所述根因‑策略映射库获得重调度策略，基于所述重调度策略生成所述重调度请求，基于所述重调度请求将所述任务调度策略更新为所述重调度策略。

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