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龙图腾网获悉北京理想信息科技有限公司申请的专利一种批量任务耗时预警方法、设备、介质及程序产品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：CN119311533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411876570.7，技术领域涉及：G06F11/32；该发明授权一种批量任务耗时预警方法、设备、介质及程序产品是由齐连旭;房东升;王妙;金澎;李晓龙设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种批量任务耗时预警方法、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种批量任务耗时预警方法、设备、介质及程序产品，方法包括：首先获取批量任务的历史时序数据，将批量任务的开始执行时间和任务耗时分别作为时间戳与时序值，生成批量任务对应的时间序列；再对批量任务对应的时间序列进行多维度分析处理，得到多维度分析结果，上述多维度分析包括概念漂移分析、节假日影响分析以及规律性高点分析；根据多维度分析结果，预测得到批量任务各个任务节点的任务耗时预警阈值；最后利用任务耗时预警阈值，在批量任务后续执行过程中进行任务耗时预警。本发明通过多维度分析，实现了自动高效地提供批量任务耗时预警阈值，有效提高了阈值准确性，减少了人工手动设置大量阈值的人力成本。

本发明授权一种批量任务耗时预警方法、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种批量任务耗时预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取批量任务的历史时序数据，所述历史时序数据包括开始执行时间和任务耗时；将所述批量任务的开始执行时间和任务耗时分别作为时间戳与时序值，生成所述批量任务对应的时间序列；对所述批量任务对应的时间序列进行多维度分析处理，得到多维度分析结果，所述多维度分析包括概念漂移分析、节假日影响分析以及规律性高点分析；所述概念漂移分析包括：根据所述批量任务对应的时间序列，生成有序数组，包括：提取所述时间序列中的时间戳进行差值计算，得到代表任务触发间隔的第一有序数组；提取所述时间序列中的时序值，生成代表任务耗时的第二有序数组；针对所述第一有序数组和所述第二有序数组，判断数组长度是否大于第一预设长度；若数组长度大于第一预设长度，则利用滑动时间窗口，根据预设滑动步长对数组进行分割处理，得到分割后的子数组；基于ruptures算法，对各个子数组进行概念漂移识别处理，得到各个子数组对应的第一概念漂移识别结果；对各个第一概念漂移识别结果进行拼接处理，得到基于概念漂移的分段时间序列；若数组长度小于或等于第一预设长度，则基于ruptures算法，对数组进行概念漂移识别处理，得到第二概念漂移识别结果；根据所述第二概念漂移识别结果，得到基于概念漂移的分段时间序列；根据所述多维度分析结果，预测得到批量任务各个任务节点的任务耗时预警阈值，包括：根据用户提供的剔除点，将所述分段时间序列中对应的点删除，得到剔除后的分段时间序列；根据所述多维度分析结果，将所述剔除后的分段时间序列中的时序点分为普通时序点、节假日时序点以及规律性高点；对于所有时序点，将所述剔除后的分段时间序列的最后一段漂移数据作为预测时间序列；利用RANSA鲁棒性线性回归算法对所述预测时间序列进行趋势化预测处理，记录得到内点集和外点集；根据内点集上下极值和内点集数据标准差，得到第一上下阈值；判断所述外点集数据是否为空；若所述外点集数据为空，则将所述第一上下阈值作为第二上下阈值；若所述外点集数据不为空，则根据外点集极值和外点集数据标准差，得到外点阈值；在预设外点影响时间段内，利用所述第一上下阈值和所述外点阈值进行取并集处理，得到时序点的第二上下阈值；对于各个普通时序点，将所述普通时序点对应的第二上下阈值作为所述普通时序点的第一预警阈值；对于各个规律性高点，为所述规律性高点设置对应的高点预测阈值；根据预设阈值合并规则，利用所述规律性高点对应的第二上下阈值和高点预测阈值进行合并处理，得到所述规律性高点的第一预警阈值；对于各个节假日时序点，为所述节假日时序点设置对应的节假日预测阈值；利用所述任务耗时预警阈值，在批量任务后续执行过程中进行任务耗时预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理想信息科技有限公司，其通讯地址为：100000 北京市西城区西外大街136号2层1-14-292；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。