[发明专利]数据处理的方法和装置

说明书

本申请实施例提供了一种数据处理的方法和装置，该方法包括：接收平台即服务PaaS任务请求，该PaaS任务请求用于请求处理目标PaaS任务；根据该PaaS任务请求，确定预测执行时长；根据该预测执行时长，生成执行表项，该执行表项包括不同的执行时段与价格的映射关系；根据用户的选择操作，确定该执行表项中的目标执行时段；在该目标执行时段内，处理该目标PaaS任务。本申请实施例用户可以综合PaaS任务对完成时限和价格的需求，选择合理的执行时段和费用完成处理PaaS任务，提高了用户体验。

技术领域

本申请实施例涉及计算机领域，并且更具体地，涉及数据处理的方法和装置。

背景技术

云计算(Cloud Computing)的一种分类方式是从垂直方向把云计算分为三个不同的层次：基础设施即服务(Infrastructure as a Service，IaaS)，平台即服务(Platformas a Service，PaaS)，以及软件即服务(Software as a Service，SaaS)。

在PaaS平台上运行的用户程序可以分为两类：服务和任务。其中，服务通常指长期持续运行的程序，例如一个浏览器(Web)网站服务器或一个数据库服务器。服务程序只要部署启动后就会长期运行，随时接受客户端(例如浏览器)发送的请求，只要不人为停止，该服务程序会一直运行下去；而任务通常是一次执行、完成特定任务或只执行一定时间的程序。例如，典型的任务包括：大数据任务、科学计算、金融分析、视频编码、图像处理以及软件测试任务等。

现有的PaaS任务定价和调度机制，当用户提交一个任务时，该任务被放入一个全局的等待队列中。一个调度器循环地、按顺序地处理队列中的每个任务。因此，现有技术PaaS平台的数据处理系统的无法根据用户的需求处理任务，用户的体验较差。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理的方法和装置，能够提高用户体验。

一方面，提供了一种数据处理的方法，包括：接收平台即服务PaaS任务请求，该PaaS任务请求用于请求处理目标PaaS任务；根据该PaaS任务请求，确定预测执行时长；根据该预测执行时长，生成执行表项，该执行表项包括不同的执行时段与价格的映射关系；根据用户的选择操作，确定该执行表项中的目标执行时段；在该目标执行时段内，处理该目标PaaS任务。

PaaS平台通过接收PaaS任务请求，根据该PaaS任务请求确定预测执行时长，并根据预测执行时长生成包括不同执行时段和价格的映射关系的执行表项，再根据用户的选择操作选择执行表项中的目标执行时段，在目标执行时段内，处理目标PaaS任务，这样用户可以综合PaaS任务对完成时限和价格的需求，选择合理的执行时段和费用完成处理PaaS任务，提高了用户体验。

在一些可能的实现方式中，该根据该PaaS任务请求，确定预测执行时长包括：根据该PaaS任务请求和历史执行记录，确定该预测执行时长。

PaaS平台根据历史执行记录可以确定PaaS任务请求的PaaS任务对应的预测执行时长，提高了预测执行时长的准确度。

在一些可能的实现方式中，该根据该PaaS任务请求和历史执行记录，确定该预测执行时长包括：根据该PaaS任务请求，确定该目标PaaS任务的目标数据集大小；根据该目标数据集大小和该历史执行记录，确定该预测执行时长，该历史执行记录包括不同的数据集大小和执行时长的映射关系。

PaaS平台具体地可以根据目标PaaS任务的目标数据集大小，根据包括不同的数据集大小和执行时长的映射关系的历史记录，预测目标数据集大小对应的执行时长，提高了目标执行时长的准确度。