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龙图腾网获悉广东南方电力通信有限公司申请的专利一种基于云端异构架构的多级任务调度方法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：CN120849119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510998762.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于云端异构架构的多级任务调度方法是由王宁;谭锦鹏;陈欢;田霖;赵志勤;文星;黄振林;朱金惟;赵刘琦;邱天乙;高雪飞;曾嘉伟;冯子焰;袁华璐;宋玉;张斌;张宇恒;李鉴学;张承亮;刘乘昱;朱一峰;茹正辉;韩建伟;钱方;卢金奇;黄宇;刘昱康;陈强设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云端异构架构的多级任务调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云端异构架构的多级任务调度方法，涉及大数据分析技术领域，本发明通过任务特征解析引擎量化解析原始任务得到子任务拆分特征参数集，结合云端异构实时资源负载分布，经智能调度决策系统并进行跨层级依赖校验与资源冲突检测，实现任务与资源精准匹配；通过创建子任务协调管理工厂，生成含父级标识与子任务序号的唯一标识，按云端异构上的架构层级分类归集子任务并形成执行集合写入分布式任务列表，实现子任务有序管理；通过解析系统日志预估资源占用，结合历史数据分析预测资源变化趋势，根据预测结果迁移子任务至适配层级并更新任务列表，实现资源智能平衡，规避过载风险，提升系统效率与稳定性，发挥云端异构优势。

本发明授权一种基于云端异构架构的多级任务调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云端异构架构的多级任务调度方法，其特征在于：所述多级任务调度方法包括以下步骤： 步骤S1、通过任务特征解析引擎对原始任务进行量化解析，得到原始任务的各个子任务拆分特征参数集；同步获取云端异构的资源状态；通过子任务拆分特征参数集与云端异构的资源状态利用智能调度决策系统得到原始任务的子任务拆分集合； 步骤S1-1、选取云端异构中的任意一个待执行的原始任务为研究对象，通过任务特征解析引擎对原始任务的优先级、数据处理量、计算复杂度和约束条件进行量化解析，生成包含任务时延阈值、数据吞吐量和算力需求的子任务拆分特征参数集； 步骤S2、创建子任务协调管理工厂，根据原始任务的子任务拆分方案对子任务协调管理工厂进行初始化，并依据拆分方案提取子任务数据信息；通过子任务协调管理工厂为各子任务生成唯一标识，得到云端异构上各个架构层级的子任务执行集合； 步骤S2-1、创建子任务协调管理工厂，遍历读取原始任务的子任务拆分集合，分析提取得到各个子任务的业务逻辑和目标执行架构层级信息录入子任务协调管理工厂配置模块，完成子任务协调管理工厂的初始化参数配置； 步骤S2-2、依据子任务拆分集合中的数据字段定义，从原始任务的元数据中提取各个子任务的输入参数、输出数据格式和依赖关系信息，得到子任务数据信息表； 步骤S2-3、通过子任务协调管理工厂调用标识生成模块，对步骤S2-2得到的子任务数据信息表分配任务执行ID，所述任务执行ID包含父级任务的唯一标识和子任务序号组合的唯一标识； 步骤S2-4、读取各子任务的目标执行架构的层级属性，所述层级属性包括边缘层、区域云层以及核心云层的层级标识；针对每个子任务，利用携带的唯一标识和对应执行的层级标识，将子任务信息按照边缘层、区域云层和核心云层进行分类归集； 步骤S2-5、对分类归集的子任务按照任务序号排序后组合形成对应层级的子任务执行集合，其中每个集合包含子任务的唯一标识、输入参数索引、输出数据存储路径及依赖子任务标识； 步骤S2-6、将边缘层、区域云层和核心云层的子任务执行集合分别写入分布式任务列表的对应分区，所述分布式任务列表采用键值对的存储结构，选取层级标识为键，选取对应层级的子任务执行集合为值进行存储； 步骤S3、获取云端异构上各架构的系统日志并进行解析，得到云端异构上各个架构层级执行任务的状态数据；通过状态数据分析得到子任务执行集合中各个子任务的执行状态，根据子任务执行状态进行资源占用预估，得到子任务执行所在架构层级的内存资源总占用量； 步骤S4、获取子任务所在架构层级的历史执行任务系统日志构建架构层级资源集合，根据架构层级资源集合分析得到子任务所在架构层级的资源利用曲线；基于子任务所在架构层级的资源利用曲线，结合历史执行任务的资源波动特征与当前资源占用数据，通过时序预测模型对资源利用变化趋势进行预测； 步骤S5、通过子任务协调管理工厂根据子任务所在架构层级的资源利用变化趋势预测结果，对子任务执行集合中的子任务执行进行调度。

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