预测任务运行参数的方法和装置与流程

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种预测任务运行参数的方法和装置。

背景技术：

随着大数据技术的迅速发展，基于大数据平台的各类计算任务不断增加，这些任务的运行情况对报表产出、数据加工等具有重要影响，因此，实际应用中需要对任务的运行参数进行有效的监控。从时间维度来说，为了便于运维人员监控任务，往往将任务按照预测的完成时间划分到不同的时间类别标签中，例如零点标签、零点三十分标签、一点标签、一点三十分标签、两点标签等。

现有技术中，预测任务的完成时间进而进行分类的具体步骤一般如下：

1.针对目标任务，获取最近7天的日志数据。由于一般来说，各个任务在每天的某一时间均会运行，因此，可以从中获取目标任务在7天的7个完成时间；

2.在7个完成时间中，去除最大值与最小值，计算剩余完成时间的算数平均值，将算数平均值与预设的缓冲时间之和作为目标任务的完成时间的预测值；

3.利用完成时间的预测值为目标任务添加标签。实际应用中，如果目标任务的标签时间为8点十分，可以为其添加8点三十分的标签；之后目标任务在运行时，如果完成时间超过8点三十分，则自动告警。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

1.采集的日志数据较少，由此得到的预测值的准确性较低；

2.当任务运行情况由于集群迁移、任务运行规则改变等原因发生突然变化时，现有技术无法及时捕获任务的变化情况，时效性较差。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供一种预测任务运行参数的方法和装置，能够在任务运行参数的数值发生较大变化时，利用时间长度较短的时间间隔的历史值确定运行参数的预测值，从而迅速捕获任务的变化情况，以实现对任务的有效监控。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种预测任务运行参数的方法。

本发明实施例的预测任务运行参数的方法包括：获取目标任务的所述运行参数在第一时间间隔内的多个历史值；根据所述多个历史值确定该运行参数的偏离指数；在偏离指数大于预设阈值时，利用该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值确定该运行参数的预测值；其中，第二时间间隔在第一时间间隔之内，且第二时间间隔小于第一时间间隔。

可选地，所述利用该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值确定该运行参数的预测值包括：将该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值、与预设的缓冲值之和确定为该运行参数的预测值。

可选地，所述方法进一步包括：为所述多个历史值中的每一个设置权重值；其中，对于所述多个历史值中的任意两个：任务运行时间较近的历史值的权重值不小于任务运行时间较远的历史值的权重值；以及，所述偏离指数包括：根据所述多个历史值、以及为所述多个历史值设置的权重值得到的加权方差或加权标准差；所述该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值包括：根据该运行参数在第二时间间隔内的历史值、以及为该历史值设置的权重值得到的加权平均值。

可选地，所述方法进一步包括：在偏离指数不大于预设阈值时，将所述多个历史值的加权平均值与预设的缓冲值之和确定为该运行参数的预测值。

可选地，所述方法进一步包括：基于该运行参数的预测值，利用贝叶斯算法对目标任务进行分类，根据分类结果为目标任务添加类别标签。

可选地，运行参数包括：任务的首次自动完成时间；第一时间间隔为90天，第二时间间隔为7天。

为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种预测任务运行参数的装置。

本发明实施例的预测任务运行参数的装置可包括：历史值获取模块，可用于获取目标任务的所述运行参数在第一时间间隔内的多个历史值；偏离指数计算模块，可用于根据所述多个历史值确定该运行参数的偏离指数；预测模块，可用于在偏离指数大于预设阈值时，利用该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值确定该运行参数的预测值；其中，第二时间间隔在第一时间间隔之内，且第二时间间隔小于第一时间间隔。

可选地，预测模块可用于：将该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值、与预设的缓冲值之和确定为该运行参数的预测值；以及，所述装置可进一步包括：加权模块，可用于为所述多个历史值中的每一个设置权重值；其中，对于所述多个历史值中的任意两个：任务运行时间较近的历史值的权重值不小于任务运行时间较远的历史值的权重值；以及，所述偏离指数可包括：根据所述多个历史值、以及为所述多个历史值设置的权重值得到的加权方差或加权标准差；所述该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值包括：根据该运行参数在第二时间间隔内的历史值、以及为该历史值设置的权重值得到的加权平均值。

可选地，预测模块可进一步用于：在偏离指数不大于预设阈值时，将所述多个历史值的加权平均值与预设的缓冲值之和确定为该运行参数的预测值；以及，所述装置可进一步包括：分类模块，可用于基于该运行参数的预测值，利用贝叶斯算法对目标任务进行分类，根据分类结果为目标任务添加类别标签；以及，运行参数包括：任务的首次自动完成时间；第一时间间隔为90天，第二时间间隔为7天。

为实现上述目的，根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备。

本发明的一种电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明所提供的预测任务运行参数的方法。

为实现上述目的，根据本发明的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质。

本发明的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明所提供的预测任务运行参数的方法。

根据本发明的技术方案，上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过采集大量、充分的历史数据进行目标任务运行参数的预测，可提高预测准确性；通过为任务运行时间不同的运行参数历史值设置相应的权重值：任务运行时间越近，权重值越高，进而利用权重值计算运行参数数值的加权方差或加权标准差作为运行参数的偏离指数，从而能够在运行参数数值的偏离程度较大时及时获知；在偏离程度较大时，根据最近的较短时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，由此能够迅速捕获目标任务的变化情况，克服了现有技术中时效性差的缺陷；在偏离程度较小时，根据最近的较长时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，保证了预测的准确性；在得到运行参数预测值之后，通过贝叶斯算法对目标任务进行分类，进而可以为目标任务添加合理的类别标签，从而实现对目标任务的有效监控。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的预测任务运行参数的方法的主要步骤示意图；

图2是根据本发明实施例的预测任务运行参数的装置的主要部分示意图；

图3是根据本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图4是用来实现本发明实施例的预测任务运行参数的方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本发明实施例的技术方案通过采集大量、充分的历史数据进行目标任务运行参数的预测，可提高预测准确性；通过为任务运行时间不同的运行参数历史值设置相应的权重值：任务运行时间越近，权重值越高，进而利用权重值计算运行参数数值的加权方差或加权标准差作为运行参数的偏离指数，从而能够在运行参数数值的偏离程度较大时及时获知；在偏离程度较大时，根据最近的较短时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，由此能够迅速捕获目标任务的变化情况，克服了现有技术中时效性差的缺陷；在偏离程度较小时，根据最近的较长时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，保证了预测的准确性；在得到运行参数预测值之后，通过贝叶斯算法对目标任务进行分类，进而可以为目标任务添加合理的类别标签，从而实现对目标任务的有效监控。

图1是根据本实施例的预测任务运行参数的方法的主要步骤示意图。

如图1所示，本发明实施例的预测任务运行参数的方法可以根据以下步骤执行：

步骤s101：获取目标任务的运行参数在第一时间间隔内的多个历史值。

在本发明实施例中，目标任务为运行在数据仓库、数据集市的计算任务，一般地，上述计算任务会在每天大致相同的时刻运行。实际应用中，为了对任务的运行情况，如是否延时、是否出错等进行有效监控，需要根据历史数据预测任务的完成时间，并基于预测值为任务添加时间类别标签。当任务在之后运行中、完成时间超过标签时间时，系统会自动告警。

在本步骤中，运行参数指的是表征任务运行情况的各种参数，例如任务开始时间、任务完成时间、任务运行时间长度等。本发明实施例中的运行参数可以是任务的首次自动完成时间。具体应用中，任务可以自动运行，也可以在运维人员的控制下运行，而为了有效监控任务运行情况，需要采集任务的多个首次自动完成的时间来进行完成时间的预测。一般地，任务的首次自动完成时间指的是：在任务运行时间当天，任务第一次自动完成的时刻。其中，任务运行时间指的是任务运行的日期。例如：任务a在1月1日的3点40分第一次自动完成，则3点40分为任务a的首次自动完成时间(这个运行参数)的数值，1月1日为3点40分的任务运行时间。

可以理解的是，运行参数的历史值指的是从历史数据中获得的运行参数的具体数值。例如：在运行参数为任务的首次自动完成时间时，运行参数的历史值即指历史数据中任务的首次自动完成的具体时间。例如：上例中3点40分即是首次自动完成时间(这个运行参数)的历史值。可以理解的是，由于运行参数的历史值均在任务运行完成之后产生，因此每一个运行参数的历史值均具有一个任务运行时间。

在本发明实施例中，时间间隔指的是从当前时刻向过去上溯、距离当前时刻最近的一段连续的时间长度。例如：如果当前时刻为3日14点，则时间长度为2天的时间间隔为从1日14点到3日14点的时间长度。可以理解的是，本步骤中的第一时间间隔即是一种时间间隔。实际应用中，为了增加采集的数据量以提高预测准确性，第一时间间隔是一段较长的时间长度，例如90天。

具体应用中，为了获取目标任务的首次自动完成时间在第一时间间隔的多个历史值，可以首先采集第一时间间隔内的日志数据，从中确定目标任务的多个完成时间数值，再从中去除人工运行的任务的完成时间数值与自动运行的任务的非首次完成时间数值，得到目标任务的首次自动完成时间的多个历史值。

步骤s102：根据获取的目标任务的运行参数在第一时间间隔内的多个历史值确定该运行参数的偏离指数。

在本步骤中，运行参数的偏离指数指的是通过运行参数的历史值计算得到的、可以反映运行参数数值对于其期望的偏离程度的指数，偏离指数可以反映运行参数数值的稳定程度。实际应用中，偏离指数可以是根据运行参数的历史值计算得到的运行参数数值的样本方差或样本标准差。

在本发明的实施例中，在计算运行参数的偏离指数之前，首先对该运行参数在第一时间间隔的每一历史值设置权重值。一般地，对于任意两个历史值：任务运行时间距离当前时刻较近的历史值的权重值不小于任务运行时间距离当前时刻较远的历史值的权重值。即，一般来说，历史值的任务运行时间越近，其权重值越大。可以理解的是，任务运行时间较近指的是：在以当前时刻为原点、以过去方向为正方向的一维坐标系中，任务运行时间的数值较小。通过这种设置，可以在预测过程中提高较近的数据的重要性，以便及时捕获任务的变化情况。实际应用中，各权重值可以为正整数。

例如：第一时间间隔为距离当前时刻最近的90天，通过步骤s101获取的运行参数的历史值为t1、t2、t3……t90；其中，t1表示距离当前时刻一天的历史值、t2表示距离当前时刻2天的历史值……t90表示距离当前时刻90天的历史值。依次为上述历史值设置的权重值为w1、w2、w3……w90，则权重值可设置为：w1>w2>w3……w89>w90，或者w1＝w2＝w3……＝w30>w31＝w32＝w33……＝w60>w61＝w62＝w63……＝w90。

相应地，本步骤中的偏离指数可以是根据第一时间间隔内的多个历史值及其权重值计算得到的运行参数数值的加权方差或加权标准差。例如：在上例中，偏离指数可以通过以下公式得到：

其中，s为运行参数的偏离指数，i为历史值及其权重值的编号，e为运行参数数值的期望。可以理解的是，偏离指数也可以是由上述公式得到的方差进行开方运算得到的标准差。

通过上述方法，可以根据具有权重值的历史数据确定运行参数的偏离指数，从而建立灵敏度较高的偏离程度判断指数。当运行参数的数值发生较大偏离时，系统能够迅速获知。

步骤s103：判断偏离指数是否大于预设阈值：若是，利用该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值确定该运行参数的预测值。

在本步骤中，预设阈值可以根据偏离指数为方差或标准差相应设置。第二时间间隔在第一时间间隔之内，且第二时间间隔小于第一时间间隔。可以理解的是，第二时间间隔也是以当前时刻为端点的时间间隔。实际应用中，第二时间间隔的时间长度较短，例如7天。一般地，运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值可以是运行参数在第二时间间隔内的历史值的算数平均值。

实际应用中，任务的完成时间往往会由于集群迁移、运行规则改变等原因发生正常改变，因此，需要通过完成时间的预测值及时捕获这种变化信息。在现有技术中，由于利用无差别的历史数据的平均值获取预测值，因此获取的预测值无法及时反映任务的变化情况。

针对性地，在本发明实施例中，运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值可以是运行参数在第二时间间隔内的历史值的加权平均值，利用运行参数在第二时间间隔内的历史值的加权平均值可以获取运行参数的预测值。由于根据本发明实施例的权重值设置方法，越近的历史值具有越大的权重值，因此，加权平均值可以反映任务的变化情况，从而增强系统时效性。加权平均值的计算可如下例所示：

第二时间间隔的时间长度为7天，历史值t1、t2、t3……t7的权重值分别为w1、w2、w3……w7，则历史值的加权平均值e可以由下列公式获得：

较佳地，在获取运行参数在第二时间间隔内的历史值的加权平均值之后，可以将加权平均值与预设的缓冲值之和作为运行参数的预测值。对于任务的首次自动完成时间来说，可以将第二时间间隔内的历史值的加权平均值与预设的缓冲时间之和作为预测值。

在本步骤中，当偏离指数大于预设阈值时，表明任务运行的波动较大，此时获取时间长度较短的第二时间间隔的历史值的加权平均值来确定运行参数的预测值，由此可以及时反映任务的变化情况。

实际应用中，如果偏离指数小于或等于预设阈值时，表明任务运行的波动较小，可以将时间长度较长的第一时间间隔的历史值的加权平均值与预设的缓冲值之和确定为该运行参数的预测值，由此可以在不影响时效性的同时提高预测的准确性。

一般地，在获取任务参数的预测值之后，可以基于该运行参数的预测值进行分类，并根据分类结果为目标任务添加类别标签。

例如：在获取任务参数的预测值为2点10分时，可以将其自动分到2点30分的类别，并为其添加2点30分的时间类别标签。之后，任务在每次运行时，完成时间超过2点30分时即自动告警。

在本发明实施例中，还可以利用贝叶斯算法对目标任务进行分类，具体步骤如下：

1.确定所有类别，根据训练样本确定每一类别的发生概率、以及在每一类别中运行参数特征的正态分布曲线。

2.将目标任务的运行参数预测值分别带入每一条所述正态分布曲线，计算每一类别针对目标任务的运行参数特征的概率密度。

3.针对每一类别，计算所述概率密度与发生概率的乘积，将所述乘积最大的类别作为目标任务的所属类别。

通过上述步骤，能够利用贝叶斯算法对目标任务进行准确分类，进而为目标任务添加合理的类别标签。

根据本发明实施例的方法可以看出，因为采用了通过采集大量、充分的历史数据进行目标任务运行参数的预测的技术手段，因此可提高预测准确性；采用了通过为任务运行时间不同的运行参数历史值设置相应的权重值：任务运行时间越近，权重值越高，进而利用权重值计算运行参数数值的加权方差或加权标准差作为运行参数的偏离指数的技术手段，从而能够在运行参数数值的偏离程度较大时及时获知；在偏离程度较大时，根据最近的较短时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，由此能够迅速捕获目标任务的变化情况，克服了现有技术中时效性差的缺陷；在偏离程度较小时，根据最近的较长时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，保证了预测的准确性；在得到运行参数预测值之后，通过贝叶斯算法对目标任务进行分类，进而可以为目标任务添加合理的类别标签，从而实现对目标任务的有效监控。

图2是本发明实施例的预测任务运行参数的装置的主要部分示意图。

如图2所示，本发明实施例的预测任务运行参数的装置200包括：历史值获取模块201、偏离指数计算模块202以及预测模块203。其中：

历史值获取模块201可用于获取目标任务的所述运行参数在第一时间间隔内的多个历史值；

偏离指数计算模块202可用于根据所述多个历史值确定该运行参数的偏离指数；

预测模块203可用于在偏离指数大于预设阈值时，利用该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值确定该运行参数的预测值；其中，第二时间间隔在第一时间间隔之内，且第二时间间隔小于第一时间间隔。

在本发明实施例中，预测模块203可用于：将该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值、与预设的缓冲值之和确定为该运行参数的预测值。

较佳地，所述装置200可进一步包括加权模块，用于为所述多个历史值中的每一个设置权重值；其中，对于所述多个历史值中的任意两个：任务运行时间较近的历史值的权重值不小于任务运行时间较远的历史值的权重值。

作为一个优选方案，所述偏离指数包括：根据所述多个历史值、以及为所述多个历史值设置的权重值得到的加权方差或加权标准差；所述该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值包括：根据该运行参数在第二时间间隔内的历史值、以及为该历史值设置的权重值得到的加权平均值。

特别地，预测模块203可进一步用于：在偏离指数不大于预设阈值时，将所述多个历史值的加权平均值与预设的缓冲值之和确定为该运行参数的预测值。

较佳地，所述装置200可进一步包括分类模块，用于基于该运行参数的预测值，利用贝叶斯算法对目标任务进行分类，根据分类结果为目标任务添加类别标签。

此外，在本发明优选实施例中，运行参数包括任务的首次自动完成时间；第一时间间隔为90天，第二时间间隔为7天。

根据本发明实施例的技术方案，通过采集大量、充分的历史数据进行目标任务运行参数的预测，可提高预测准确性；通过为任务运行时间不同的运行参数历史值设置相应的权重值：任务运行时间越近，权重值越高，进而利用权重值计算运行参数数值的加权方差或加权标准差作为运行参数的偏离指数，从而能够在运行参数数值的偏离程度较大时及时获知；在偏离程度较大时，根据最近的较短时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，由此能够迅速捕获目标任务的变化情况，克服了现有技术中时效性差的缺陷；在偏离程度较小时，根据最近的较长时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，保证了预测的准确性；在得到运行参数预测值之后，通过贝叶斯算法对目标任务进行分类，进而可以为目标任务添加合理的类别标签，从而实现对目标任务的有效监控。

图3示出了可以应用本发明实施例的预测任务运行参数的方法或预测任务运行参数的装置的示例性系统架构300。

如图3所示，系统架构300可以包括终端设备301、302、303，网络304和服务器305(此架构仅仅是示例，具体架构中包含的组件可以根据申请具体情况调整)。网络304用以在终端设备301、302、303和服务器305之间提供通信链路的介质。网络304可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备301、302、303通过网络304与服务器305交互，以接收或发送消息等。终端设备301、302、303上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备301、302、303可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器305可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备301、302、303所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的预测任务运行参数的方法一般由服务器305执行，相应地，预测任务运行参数的装置一般设置于服务器305中。

应该理解，图3中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

本发明还提供了一种电子设备。

本发明实施例的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明所提供的预测任务运行参数的方法。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统400的结构示意图。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元(cpu)401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram403中，还存储有计算机系统400操作所需的各种程序和数据。cpu401、rom402以及ram403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。

以下部件连接至i/o接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至i/o接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文的主要步骤图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行主要步骤图所示的方法的程序代码。在上述实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元401执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。在本发明中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这根据所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括历史值获取模块、偏离指数计算模块以及预测模块。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，历史值获取模块还可以被描述为“向偏离指数计算模块发送运行参数历史值的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中的。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该设备执行时，使得该设备执行的步骤包括：获取目标任务的所述运行参数在第一时间间隔内的多个历史值；根据所述多个历史值确定该运行参数的偏离指数；在偏离指数大于预设阈值时，利用该运行参数在第二时间间隔内的历史值的平均值确定该运行参数的预测值；其中，第二时间间隔在第一时间间隔之内，且第二时间间隔小于第一时间间隔。

根据本发明实施例的技术方案，通过采集大量、充分的历史数据进行目标任务运行参数的预测，可提高预测准确性；通过为任务运行时间不同的运行参数历史值设置相应的权重值：任务运行时间越近，权重值越高，进而利用权重值计算运行参数数值的加权方差或加权标准差作为运行参数的偏离指数，从而能够在运行参数数值的偏离程度较大时及时获知；在偏离程度较大时，根据最近的较短时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，由此能够迅速捕获目标任务的变化情况，克服了现有技术中时效性差的缺陷；在偏离程度较小时，根据最近的较长时间间隔的运行参数历史值的加权平均值确定运行参数预测值，保证了预测的准确性；在得到运行参数预测值之后，通过贝叶斯算法对目标任务进行分类，进而可以为目标任务添加合理的类别标签，从而实现对目标任务的有效监控。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。