仿真任务调度处理方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种仿真任务调度处理方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，以及自动驾驶技术的逐步完善，自动驾驶汽车由于其便利性，备受人们青睐。而在自动驾驶汽车投放使用前，为保证用户的安全，需要对自动驾驶的控制系统的稳定性和安全性进行多次测试，并不断改进，直至达到相应的投放标准。
3.目前多采用仿真验证的方式，对自动驾驶汽车的控制系统进行安全测试，比如针对不同型号的自动驾驶汽车以及相应的应用场景，设置对应的测试场景，并在各测试场景下分别执行多个仿真任务，以根据仿真任务的测试结果，确定自动驾驶汽车在该测试场景下的仿真测试结果是否满足投放标准。
4.传统上，仿真任务的执行处理过程中，当检测到发起仿真任务请求时，则响应该仿真任务请求，并同步接收和存储任务数据，以执行相应仿真任务，并生成执行结果进行展示。但对同一型号的自动驾驶汽车，通常设置有不同测试场景，且不同测试场景下设置有多个仿真任务，在检测到发起仿真任务请求时，需要接收并实时处理任务数据，导致由于需要执行相应的存在仿真任务过多，出现任务堆积无法及时处理的情况，仍然存在任务执行等待时间过长、资源浪费的问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够减少仿真任务执行过程中的任务执行等待时长，并提升资源利用率，减少资源浪费的仿真任务调度处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
6.第一方面，本技术提供了一种仿真任务调度处理方法。所述方法包括：
7.接收仿真任务处理请求，获取并存储所述仿真任务处理请求携带的任务信息；
8.基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储；
9.根据各所述场景信息，确定与所述待处理任务数据对应的各场景子任务；
10.根据所存储的各所述待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器；各所述容器资源服务器用于同步执行各所述场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。
11.在其中一个实施例中，所述基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储，包括：
12.调用预设的场景处理线程，基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的内部任务结构数据；
13.根据所述内部任务结构数据，确定所述任务信息携带的场景信息；
14.将各所述内部任务结构数据作为待处理任务数据，并将所述待处理数据和对应的场景信息关联存储至所述调度线程池设置的存储队列中。
15.在其中一个实施例中，所述根据所存储的各所述待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器，包括：
16.基于所述存储队列中所存储的各所述待处理任务数据，触发任务调度指令；
17.响应所述任务调度指令，从所述调度线程池中确定出相匹配的调度线程；
18.调用所述相匹配的调度线程，根据各所述场景信息，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器。
19.在其中一个实施例中，所述调用所述相匹配的调度线程，根据各所述场景信息，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器，包括：
20.根据各所述场景信息，确定该待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量；
21.调用所述相匹配的调度线程，向与所述容器资源集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求；所述资源请求用于指示所述容器分配资源服务器，根据所述最大容器资源服务器数量，同时从所述容器资源集群中请求多个容器资源服务器；
22.接收所述容器资源分配服务器反馈的与所述资源请求对应的多个容器资源服务器。
23.在其中一个实施例中，在所述接收所述容器资源分配服务器反馈的与所述资源请求对应的多个容器资源服务器之后，还包括：
24.将各所述场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器；
25.接收各所述容器资源服务器反馈的与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果，并展示。
26.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
27.当检测到所述容器资源集群中的空闲容器资源服务器数量，小于所述最大容器资源服务器数量时，获取各使用中的各所述容器资源服务器的任务执行状态；
28.当确定存在任务执行状态为执行结束的容器资源服务器时，将执行结束的所述容器资源服务器调整为空闲容器资源服务器；
29.获取各所述待处理任务数据在所述存储队列中的存储时间；
30.根据所述存储时间依次请求各所述空闲容器资源服务器。
31.第二方面，本技术还提供了一种仿真任务调度处理装置。所述装置包括：
32.任务信息获取模块，用于接收仿真任务处理请求，获取并存储所述仿真任务处理请求携带的任务信息；
33.任务解析处理模块，用于基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储；
34.场景子任务确定模块，用于根据各所述场景信息，确定与所述待处理任务数据对应的各场景子任务；
35.容器资源服务器请求模块，用于根据所存储的各所述待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器；各所述容器资源服务器用于同步执行各所述场景子任务，并生成对应
的场景仿真测试结果。
36.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
37.接收仿真任务处理请求，获取并存储所述仿真任务处理请求携带的任务信息；
38.基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储；
39.根据各所述场景信息，确定与所述待处理任务数据对应的各场景子任务；
40.根据所存储的各所述待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器；各所述容器资源服务器用于同步执行各所述场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。
41.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
42.接收仿真任务处理请求，获取并存储所述仿真任务处理请求携带的任务信息；
43.基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储；
44.根据各所述场景信息，确定与所述待处理任务数据对应的各场景子任务；
45.根据所存储的各所述待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器；各所述容器资源服务器用于同步执行各所述场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。
46.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
47.接收仿真任务处理请求，获取并存储所述仿真任务处理请求携带的任务信息；
48.基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储；
49.根据各所述场景信息，确定与所述待处理任务数据对应的各场景子任务；
50.根据所存储的各所述待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器；各所述容器资源服务器用于同步执行各所述场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。
51.上述仿真任务调度处理方法、装置、计算机设备和存储介质中，通过接收仿真任务处理请求，获取并存储仿真任务处理请求携带的任务信息，并基于所存储的任务信息进行任务解析处理，以生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储。进而根据各场景信息，确定与待处理任务数据对应的各场景子任务，并根据所存储的各待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器。进而通过各容器资源服务器同步执行各场景子任务，生成对应的场景仿真测试结果。实现了对仿真任务的异步执行处理，达到先存储任务数据后异步调用调度线程进行容器资源请求的目的，而不需要对接收到的任务数据实时进行仿真测试处理，同时通过从容器资源集群中同时请求与待处理任务数据包括的多个场景子任务的容器资源服务器，根据所请求的多个容器资源服务器可实现对多个场景子任务的同步执行，以减少同时接收到多个任务时的执行等待时间，提升容器资源的利用率，并减少资源消耗。
附图说明
52.图1为一个实施例中仿真任务调度处理方法的应用环境图；
53.图2为一个实施例中仿真任务调度处理方法的流程示意图；
54.图3为一个实施例中获取并存储仿真任务的流程示意图；
55.图4为一个实施例中检测并反馈任务执行结果的流程示意图；
56.图5为一个实施例中从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器的流程示意图；
57.图6为一个实施例中基于k8s集群的仿真任务执行处理流程示意图；
58.图7为另一个实施例中仿真任务调度处理方法的流程示意图；
59.图8为一个实施例中仿真任务调度处理方法的整体流程示意图；
60.图9为一个实施例中仿真任务调度处理方法的实际应用流程示意图；
61.图10为一个实施例中仿真任务调度处理装置的结构框图；
62.图11为一个实施例中仿真任务调度处理系统的架构示意图；
63.图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
64.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
65.本技术实施例提供的仿真任务调度处理方法，涉及交通领域。其中，智能交通系统(intelligent traffic system，its)又称智能运输系统(intelligent transportation system)，是将先进的科学技术(信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等)有效地综合运用于交通运输、驾驶服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。
66.本技术实施例提供的仿真任务调度处理方法，具体涉及交通领域中的自动驾驶技术，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，服务器104通过接收用户基于终端102触发的仿真任务处理请求，获取并存储仿真任务处理请求携带的任务信息，进而服务器104基于所存储的任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储。而根据各场景信息，可确定出与待处理任务数据对应的各场景子任务，进而俯卧104可根据所存储的各待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器。其中，各容器资源服务器用于同步执行各场景子任务，生成对应的场景仿真测试结果，并将场景仿真测试结果反馈至终端102进行展示。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和物联网设备等，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
67.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种仿真任务调度处理方法，以该方法应用
于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
68.步骤s202，接收仿真任务处理请求，获取并存储仿真任务处理请求携带的任务信息。
69.具体地，通过接收仿真任务处理请求，并获取仿真任务处理请求携带的任务信息，其中，根据任务信息可确定出仿真任务的测试场景，以及在该测试场景下对应的多个场景子任务。
70.举例来说，以自动驾驶领域为例，则测试场景可以对应不同测试区域，比如将地图上某些区域再次进行区域划分，得到多个测试区域，不同测试区域可包括多条道路。其中，同一测试区域包括的各条道路对应的道路场景信息，比如路况信息、路障信息等有所不同，可以理解的是，不同测试区域中的各条道路的道路场景信息也是不同的，因此需要针对每条道路执行相应的场景子任务，以得到对应的场景仿真测试结果。
71.进一步地，可将所获取的任务信息存储至任务存储组件中，其中，任务存储组件可以是redis数据库或nosql数据等，具备数据存储功能的不同存储数据库。进而通过调用预设的场景处理线程，实时和任务存储组件进行交互，可从任务存储组件中获取任务信息。
72.在一个实施例中，如图3所示，提供了一种获取并存储仿真任务的流程示意，参照图3可知，具体是通过设置可供外访问的http接口，实现仿真任务处理请求的接收，以及任务信息的接收。其中，http接口包括任务提交接口(http submit job)和任务取消接口(http cancel job)，任务提交接口用于接收用户提交的需要处理的仿真任务，而如果该用户等待任务执行时间过长或所提交的仿真任务需要调整，可通过任务取消接口请求取消所提交的仿真任务。
73.进一步地，参照图3可知，由于在获取任务信息后，是将任务信息存储至任务存储组件中，而任务提交接口以及任务取消接口均与任务存储组件连接，可在任务提交接口接收到仿真任务处理请求以及任务信息后，直接将任务信息发送至任务存储组件进行存储。同样地，在任务取消接口接收到任务取消请求后，同样需要将任务信息从任务存储组件中删除。
74.步骤s204，基于所存储的任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储。
75.具体地，通过调用预设的场景处理线程，实时和任务存储组件进行交互，从任务存储组件中获取任务信息，对任务信息进行任务解析处理，以生成对应的内部任务结构数据。其中，根据内部任务结构数据，可确定任务信息携带的场景信息。具体来说，由于任务信息本身携带有场景信息，则通过对内部任务结构数据进行信息提取，可确定出任务信息携带的各场景信息。
76.进一步地，通过将各内部任务结构数据作为待处理任务数据，并将待处理数据和对应的场景信息关联存储至调度线程池设置的存储队列中。其中，调度线程池中的存储队列用于存储待处理任务数据，且只要检测到存储队列中存储有待处理任务数据，均会触发任务调度指令，以请求和各场景信息分别对应的容器资源服务器，进而可根据所请求的多个容器资源服务器，并行执行与各场景信息对应的场景子任务。
77.在一个实施例中，如图4所示，提供了一种检测并反馈任务执行结果的流程，参照图4可知，场景任务线程可从存储组件中获取任务信息，并将待处理数据和对应的场景信息
关联存储至调度线程池设置的存储队列。其中，将待处理数据和对应的场景信息关联存储至调度线程池设置的存储队列时，在每个待处理任务数据设置有对应的任务future(用于表示任务执行结果的返回值)，场景处理线程通过不断检测不同待处理任务数据的任务future，获取对应的对任务执行结果，并将任务执行结果进行上报，推送至调用方，即推送至发起仿真任务处理请求的用户，以供用户查看。
78.其中，根据存储至存储队列中的待处理任务数据和场景信息，可调用匹配的调度线程，并通过调度线程同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器，以将各场景子任务分别分配至对应的容器资源服务器进行处理。
79.步骤s206，根据各场景信息，确定与待处理任务数据对应的各场景子任务。
80.具体地，根据各场景信息，可确定出待处理任务数据包括的多个场景子任务。其中，场景信息和场景子任务之间具体为一一对应的关系，即可根据场景信息确定出具体需要执行的场景子任务数据，以生成与每个场景子任务对应的场景仿真测试结果。
81.步骤s208，根据所存储的各待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器，各容器资源服务器用于同步执行各场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。
82.具体地，基于存储队列中所存储的各待处理任务数据，触发任务调度指令，通过响应任务调度指令，从调度线程池中确定出相匹配的调度线程。进而通过异步调用相匹配的调度线程，以根据各场景信息，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器。
83.其中，由于一个待处理数据通常对应多个场景子任务，则需要基于存储队列中所存储的各待处理任务数据，分别触发任务调度指令，即一个仿真任务处理请求对应的待处理任务数据，触发一个任务调度指令，一个任务调度指令用于匹配一个调度线程，根据所匹配出的调度线程去请求与多个子场景任务分别对应的容器资源服务器。
84.在一个实施例中，本实施例中的容器资源集群可以是k8s集群(即kubernetes集群，用于运行容器化应用的节点服务器集群，并管理云平台中多个主机上的容器化)，通过调用和待处理任务数据相匹配的调度线程，向与k8s集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求。而根据资源请求可指示容器分配资源服务器，根据最大容器资源服务器数量，同时从容器资源集群中请求多个容器资源服务器。
85.进一步地，通过响应任务调度指令，并根据各任务调度指令分别从调度线程池中确定出相匹配的调度线程，通过异步调用调度线程向与k8s集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求，容器分配资源服务器接收到资源请求后，向k8s集群同时请求多个容器资源服务器，以将所请求到的多个容器资源服务器反馈至服务器。而通过将各场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器，可通过各容器资源服务器同步执行各场景子任务，以生成对应的场景仿真测试结果。
86.其中，k8s集群的各容器资源服务器分别对应不同的任务pod(任务pod即k8s集群的任务调度基本单元)，向k8s集群请求的容器资源服务器的过程中，会根据所请求的容器资源服务器新建对应的任务pod，进而通过任务pod进一步执行对应的场景子任务，得到相应的场景仿真测试结果。而以容器资源服务集群的方式，可在多个任务pod节点上并行执行不同的仿真任务，其中，由于一个仿真任务还接可分成多个步骤或多个场景，则可以将不同
的步骤或者不同场景对应的子任务，同样分别分配到不同的任务pod节点上并行执行。
87.上述仿真任务调度处理方法中，通过接收仿真任务处理请求，获取并存储仿真任务处理请求携带的任务信息，并基于所存储的任务信息进行任务解析处理，以生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储。进而根据各场景信息，确定与待处理任务数据对应的各场景子任务，并根据所存储的各待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器。进而通过各容器资源服务器同步执行各场景子任务，生成对应的场景仿真测试结果。实现了对仿真任务的异步执行处理，达到先存储任务数据后异步调用调度线程进行容器资源请求的目的，而不需要对接收到的任务数据实时进行仿真测试处理，同时通过从容器资源集群中同时请求与待处理任务数据包括的多个场景子任务的容器资源服务器，根据所请求的多个容器资源服务器可实现对多个场景子任务的同步执行，以减少同时接收到多个任务时的执行等待时间，提升容器资源的利用率，并减少资源消耗。
88.在一个实施例中，如图5所示，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器的步骤，即调用相匹配的调度线程，根据各场景信息，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器的步骤，具体包括：
89.步骤s502，根据各场景信息，确定该待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量。
90.具体地，根据各场景信息，确定出需要执行的场景子任务，并统计需要执行的场景子任务的任务数量，进而根据需要执行的场景子任务的任务数量，确定出执行对应待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量。其中，最大容器资源服务器数量通常不小于场景子任务的任务数量，以保证一个容器资源服务器可执行一个场景子任务，达到所有场景子任务的并行执行，减少等待时间，提升任务处理效率。
91.步骤s504，调用相匹配的调度线程，向与容器资源集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求，资源请求用于指示容器分配资源服务器，根据最大容器资源服务器数量，同时从容器资源集群中请求多个容器资源服务器。
92.具体地，基于线程调度池设置的存储队列中所存储的各待处理任务数据，触可发任务调度指令，进而响应所触发的任务调度指令，可从调度线程池中确定出相匹配的调度线程。通过调用所确定出的相匹配的调度线程，可向容器资源集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求。
93.进一步地，容器分配资源服务器接收到资源请求后，获取资源请求对应的最大容器资源服务器数量，并根据最大容器资源服务器数量，向容器资源集群同时请求多个容器资源服务器，以将所请求到的多个容器资源服务器反馈至服务器。
94.其中，本实施例中的容器资源集群可以是k8s集群，则k8s集群对应的容器分配资源服务器即为ado容器分配服务器，ado容器分配服务器用于通过k8s集群设置的调用接口，从k8s集群中获取所需的多个容器资源服务器。比如有10个子场景任务，就将10个场景任务对应的任务信息一次性提到ado容器分配服务器中，通过ado容器分配服务器向k8s集群同时请求10个容器资源服务器。
95.步骤s506，接收容器资源分配服务器反馈的与资源请求对应的多个容器资源服务器。
96.具体地，容器资源分配服务器接收到资源请求后，根据资源请求对应的最大容器资源服务器数量，从容器资源集群同时请求多个容器资源服务器，进而可通过接收容器资源分配服务器反馈的与资源请求对应的多个容器资源服务器，并根据多个容器资源服务器并行执行多个场景子任务，生成对应的场景仿真测试结果。
97.在一个实施例中，在接收容器资源分配服务器反馈的与资源请求对应的多个容器资源服务器之后，还包括：
98.将各场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器；接收各容器资源服务器反馈的与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果，并展示。
99.具体地，在确定出多个容器资源服务器，分别将各场景子任务发送至与其对应的容器资源服务器，以通过各个容器资源服务器并行执行对应的场景子任务，并接收各容器资源服务器反馈的与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果。而通过将接收到的场景仿真测试结果进行展示，以供用户查看。
100.其中，本实施例中的容器资源集群为k8s集群，则k8s集群的容器资源服务器对应任务pod，在向k8s集群请求的容器资源服务器的过程中，会根据所请求的容器资源服务器新建对应的任务pod，进而通过任务pod进一步执行对应的场景子任务，得到相应的场景仿真测试结果。本实施例中的k8s集群采用的是docker容器方式，也可调整成为其他可满足任务处理要求的容器方式，不进行具体限定。
101.在一个实施例中，如图6所示，提供了一种基于k8s集群的仿真任务执行处理流程，参照图6可知，通过调用调度线程池中的调度线程向k8s集群请求容器资源服务器，具体是通过调度线程向k8s集群的ado容器分配服务器发起资源请求，则ado容器分配服务器接收到资源请求后，向k8s集群请求与场景子任务数量相对应的容器资源服务器数量，k8s集群根据ado容器分配服务器所请求的容器资源服务器数量，分别建立对应的任务pod，通过任务pod进一步执行对应的场景子任务，得到相应的场景仿真测试结果。
102.其中，任务pod和调度线程池建立grpc通信，并将场景仿真测试结果反馈至调度线程池，而场景处理线程可对调度线程池中不同待处理任务数据的任务future进行检测，以获取对应的对任务执行结果，即可获取与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果。
103.本实施例中，根据各场景信息，确定该待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量。通过调用相匹配的调度线程，向与容器资源集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求，以根据资源请求指示容器分配资源服务器，根据最大容器资源服务器数量同时从容器资源集群中请求多个容器资源服务器，并接收容器资源分配服务器反馈的与资源请求对应的多个容器资源服务器。实现了通过调度线程，同时请求与待处理任务数据的各场景子任务对应的容器资源服务器，并通过多个容器资源服务器并行执行所有的场景子任务，以减少任务执行等待时间，提升任务执行效率，并减少资源消耗。
104.在一个实施例中，如图7所示，提供了一种仿真任务调度处理方法，具体包括以下步骤：
105.步骤s702，当检测到容器资源集群中的空闲容器资源服务器数量，小于最大容器资源服务器数量时，获取各使用中的各容器资源服务器的任务执行状态。
106.具体地，当检测到容器资源集群中的空闲容器资源服务器数量，小于最大容器资源服务器数量时，即容器资源集群中的空闲容器资源服务器数量，无法满足同时并行处理
当前待处理任务数据的所有场景子任务时，需要获取各使用中的各容器资源服务器的任务执行状态，并判断是否使用中的容器资源服务器是否完成使用，即判断该容器资源服务器是否可用于执行其他待处理任务数据的场景子任务。
107.步骤s704，当确定存在任务执行状态为执行结束的容器资源服务器时，将执行结束的容器资源服务器调整为空闲容器资源服务器。
108.具体地，当确定存在任务执行状态为执行结束的容器资源服务器时，即该容器资源服务器已完成对前次待处理任务数据的任务执行处理，可用于执行其他场景子任务时，将执行结束的容器资源服务器调整为空闲容器资源服务器，以供处理其他待处理任务数据。
109.步骤s706，获取各待处理任务数据在存储队列中的存储时间。
110.具体地，通过获取各待处理任务数据在存储队列中的存储时间，即确定出各待处理任务数据的仿真任务处理请求的提交时间，根据存储时间可确定各仿真任务的执行顺序。
111.步骤s708，根据存储时间依次请求各空闲容器资源服务器。
112.具体地，根据各待处理任务数据在存储队列中的存储时间，可确定各仿真任务的执行顺序，进而根据各仿真任务的执行顺序依次请求各空闲容器资源服务器，以按照执行顺序依次将空闲容器资源服务器分配给对应的场景子任务，避免存在多个待处理任务数据均无法及时分配到容器资源服务器的情况，以提升容器资源利用率。
113.上述仿真任务调度处理方法中，当检测到容器资源集群中的空闲容器资源服务器数量，小于最大容器资源服务器数量时，获取各使用中的各容器资源服务器的任务执行状态，并在确定存在任务执行状态为执行结束的容器资源服务器时，将执行结束的容器资源服务器调整为空闲容器资源服务器。通过获取各待处理任务数据在存储队列中的存储时间，并根据存储时间依次请求各空闲容器资源服务器。实现了及时将执行结束的容器资源服务器释放出来，以供执行其他场景子任务，避免存在多个待处理任务数据均无法及时分配到容器资源服务器的情况，以提升容器资源利用率和任务处理效率。
114.在一个实施例中，如图8所示，提供了一种仿真任务调度处理方法的整体流程示意图，该仿真任务调度处理方法具体包括以下步骤：
115.步骤s801，接收仿真任务处理请求，获取仿真任务处理请求携带的任务信息，并将任务信息存储至任务存储组件中。
116.步骤s802，调用预设的场景处理线程，实时从任务存储组件中获取任务信息。
117.步骤s803，对所获取的任务信息进行任务解析处理，生成对应的内部任务结构数据。
118.步骤s804，根据内部任务结构数据，确定任务信息携带的场景信息。
119.步骤s805，将各内部任务结构数据作为待处理任务数据，并将待处理数据和对应的场景信息关联存储至调度线程池设置的存储队列中。
120.步骤s806，基于存储队列中所存储的各待处理任务数据，触发任务调度指令。
121.步骤s807，响应任务调度指令，从调度线程池中确定出相匹配的调度线程。
122.步骤s808，根据各场景信息，确定该待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量。
123.步骤s809，调用相匹配的调度线程，向与容器资源集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求，资源请求用于指示容器分配资源服务器，根据最大容器资源服务器数量，同时从容器资源集群中请求多个容器资源服务器。
124.步骤s810，接收容器资源分配服务器反馈的与资源请求对应的多个容器资源服务器。
125.步骤s811，当检测到容器资源集群中的空闲容器资源服务器数量，小于最大容器资源服务器数量时，获取各使用中的各容器资源服务器的任务执行状态。
126.步骤s812，当确定存在任务执行状态为执行结束的容器资源服务器时，将执行结束的容器资源服务器调整为空闲容器资源服务器。
127.步骤s813，获取各待处理任务数据在存储队列中的存储时间，并根据存储时间依次请求各空闲容器资源服务器。
128.步骤s814，将各场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器。
129.步骤s815，接收各容器资源服务器反馈的与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果，并展示。
130.上述仿真任务调度处理方法，实现了对仿真任务的异步执行处理，达到先存储任务数据后异步调用调度线程进行容器资源请求的目的，而不需要对接收到的任务数据实时进行仿真测试处理，同时通过从容器资源集群中同时请求与待处理任务数据包括的多个场景子任务的容器资源服务器，根据所请求的多个容器资源服务器可实现对多个场景子任务的同步执行，以减少同时接收到多个任务时的执行等待时间，提升容器资源的利用率，并减少资源消耗。
131.在一个实施例中，如图9所示，提供了一种仿真任务调度处理方法的实际应用流程，其中，本实施例中的仿真任务调度处理方法涉及自动驾驶技术，应用于自动驾驶控制系统的场景仿真测试，具体包括以下步骤：
132.步骤s901，获取预划分测试区域，并根据预划分测试区域确定对应的多个道路场景信息。
133.其中，通过获取预划分测试区域，其中，预划分测试区域可以是测试人员或者开发人员预先根据已有的地图信息进行划分，也可由服务器根据已有地图信息以及结合自动驾驶控制系统的控制算法进行划分，确定出和控制算法匹配的测试区域。而在自动驾驶领域中，自动驾驶车辆的不同自动驾驶算法，需要在不同区域或者不同道路上进行仿真测试运行，得到场景仿真测试结果后进行展示，以供用户查看。
134.具体地，根据预划分测试区域，进一步确定出该测试区域下包括的多条道路的道路场景信息，而根据每条道路的道路场景信息可以触发生成对应的场景子任务，即针对每个预划分测试区域，需要执行和该测试区域下各条道路对应的场景子任务，以生成对应的场景仿真测试结果。
135.进一步地，为达到自动驾驶车辆的市场投放标准，需要对其自动驾驶控制系统在自动驾驶控制过程中的安全性进行反复测试，而由于车辆行驶过程中路况千变万化，无法针对不同道路进行实地测试，因此多采用场景仿真测试的方式。具体来说，通过划分不同测试区域，以及对每个测试区域内的多条道路分别进行路况信息采集，包括采集道路的路标信息、路障信息以及十字路口的通信控制信息等，生成对应道路的道路场景信息，根据道路
场景信息可进一步触发生成对应的场景子任务。
136.步骤s902，接收针对预划分测试区域的仿真任务处理请求，获取仿真任务处理请求携带的任务信息，并将任务信息存储至任务存储组件中。
137.具体地，通过获取针对预划分测试区域的仿真任务处理请求，即在确定出各预划分测试区域后，检测针对其中一个或多个预划分测试区域的仿真任务处理请求，并获取仿真任务处理请求携带的任务信息。其中，任务信息可包括仿真任务所属的测试区域、仿真任务携带的道路场景信息以及测试区域具体包括的道路条数等具体信息。
138.进一步地，具体是通过设置的http接口实现仿真任务处理请求的接收，以及任务信息的接收，其中，http接口包括任务提交接口(http submit job)和任务取消接口(http cancel job)，任务提交接口用于接收用户提交的需要处理的仿真任务，而如果该用户等待任务执行时间过长或所提交的仿真任务需要调整，可通过任务取消接口请求取消所提交的仿真任务。
139.其中，在获取任务信息后，进一步将任务信息存储至任务存储组件中，任务存储组件可以是redis数据库或nosql数据等具备数据存储功能的不同存储数据库。而任务提交接口以及任务取消接口均与任务存储组件连接，可在任务提交接口接收到仿真任务处理请求以及任务信息后，直接将任务信息发送至任务存储组件进行存储。同样地，在任务取消接口接收到任务取消请求后，同样需要将任务信息从任务存储组件中删除。
140.步骤s903，调用预设的场景处理线程，实时从任务存储组件中获取任务信息，并对任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各道路场景信息。
141.具体地，通过调用预设的场景处理线程，实时和任务存储组件进行交互，以从任务存储组件中获取任务信息，并针对所获取的任务信息进行任务解析处理，以得到与任务信息对应的待处理任务数据，以及任务信息携带的各道路场景信息。
142.步骤s904，将待处理任务数据和对应的各道路场景信息关联存储至调度线程池设置的存储队列中。
143.具体地，通过将待处理任务数据，以及和该待处理任务数据对应的各道路场景信息关联存储至调度线程池中，具体是存储至调度线程池设置的存储队列中。
144.其中，调度线程池中的存储队列用于存储待处理任务数据，且只要检测到存储队列中存储有待处理任务数据，均会触发任务调度指令，即根据待处理任务数据和对应的各道路场景信息，触发任务调度指令，以请求和各道路场景信息分别对应的容器资源服务器，进而可根据所请求的多个容器资源服务器，并行执行与各道路场景信息对应的场景子任务。
145.步骤s905，根据各道路场景信息，确定与待处理任务数据对应的各场景子任务。
146.具体地，根据各道路场景信息，确定出待处理任务数据包括的多个场景子任务，其中，道路场景信息和场景子任务之间具体为一一对应的关系，即根据预划分测试区域确定出的道路场景信息，进一步确定和与预划分测试区域对应的待处理任务数据所包括的多个场景子任务，即具体是针对哪些道路需要执行场景子任务，以生成与每条道路对应的场景仿真测试结果。
147.步骤s906，基于存储队列中所存储的各待处理任务数据，触发任务调度指令。
148.具体地，由于一个待处理数据通常对应多个场景子任务，则需要基于存储队列中
所存储的各待处理任务数据，分别触发任务调度指令，即一个仿真任务处理请求对应的待处理任务数据，触发一个任务调度指令，一个任务调度指令用于匹配一个调度线程，根据所匹配出的调度线程去请求与多个子场景任务分别对应的容器资源服务器。
149.步骤s907，响应任务调度指令，从调度线程池中确定出相匹配的调度线程。
150.具体地，通过响应任务调度指令，并根据各任务调度指令分别从调度线程池中确定出相匹配的调度线程。其中，调度线程池中的调度线程数量是根据配置文件给定的数量产生的，而配置文件给定的具体数量可根据实际需求进行调整和修改，不局限于某些取值。
151.步骤s908，根据各场景信息，确定该待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量。
152.具体地，根据各场景信息确定对应的场景子任务数量，进而根据场景子任务数量，确定出处理该待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量。其中，最大容器资源服务器数量通常不小于场景子任务数量。
153.步骤s909，调用相匹配的调度线程，向与容器资源集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求，资源请求用于指示容器分配资源服务器，根据最大容器资源服务器数量，同时从容器资源集群中请求多个容器资源服务器。
154.具体地，本实施例中的容器资源集群可以是k8s集群(即kubernetes集群，用于运行容器化应用的节点服务器集群，并管理云平台中多个主机上的容器化)，通过调用和待处理任务数据相匹配的调度线程，向与k8s集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求。而根据资源请求可指示容器分配资源服务器，根据最大容器资源服务器数量，同时从容器资源集群中请求多个容器资源服务器。
155.其中，k8s集群对应的容器分配资源服务器即为ado容器分配服务器，用于向k8s集群请求容器资源服务器，ado容器分配服务器通过k8s集群设置的调用接口，从k8s集群中获取容器资源服务器。
156.进一步地，容器分配资源服务器接收到资源请求后，获取资源请求对应的最大容器资源服务器数量，并根据最大容器资源服务器数量，向k8s集群同时请求多个容器资源服务器，以将所请求到的多个容器资源服务器反馈至服务器。
157.步骤s910，接收容器资源分配服务器反馈的与资源请求对应的多个容器资源服务器。
158.步骤s911，将各场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器。
159.具体地，通过接收容器资源分配服务器反馈的与资源请求对应的多个容器资源服务器，并将待处理任务数据对应的多个场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器，以达到场景子任务和容器资源服务器之间的一一对应。进而各容器资源服务器可并行处理接收到的场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。
160.步骤s912，接收各容器资源服务器反馈的与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果，并展示。
161.具体地，将待处理任务数据对应的多个场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器后，各容器资源服务器并行处理接收到的场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。其中，通过将场景仿真测试结果进行展示，以供用户查看。
162.上述仿真任务调度处理方法中，通过获取预划分测试区域，并根据预划分测试区
域确定对应的多个道路场景信息，接收针对预划分测试区域的仿真任务处理请求，获取仿真任务处理请求携带的任务信息，进而调用预设的场景处理线程，对任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各道路场景信息，而根据各道路场景信息，可确定与待处理任务数据对应的各场景子任务。进而基于各待处理任务数据，触发并响应任务调度指令，从调度线程池中确定出相匹配的调度线程。根据各场景信息，确定该待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量，以调用相匹配的调度线程，向与容器资源集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求，根据资源请求指示容器分配资源服务器根据最大容器资源服务器数量，同时从容器资源集群中请求多个容器资源服务器，并将各场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器，进而接收各容器资源服务器反馈的与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果，并展示。
163.应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
164.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的仿真任务调度处理方法的仿真任务调度处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个仿真任务调度处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于仿真任务调度处理方法的限定，在此不再赘述。
165.在一个实施例中，如图10所示，提供了一种仿真任务调度处理装置，包括：任务信息获取模块1002、任务解析处理模块1004、场景子任务确定模块1006以及容器资源服务器请求模块1008，其中：
166.任务信息获取模块1002，用于接收仿真任务处理请求，获取并存储仿真任务处理请求携带的任务信息；
167.任务解析处理模块1004，用于基于所存储的任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储；
168.场景子任务确定模块1006，用于根据各场景信息，确定与待处理任务数据对应的各场景子任务；
169.容器资源服务器请求模块1008，用于根据所存储的各待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器；各容器资源服务器用于同步执行各场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。
170.上述仿真任务调度处理装置中，通过接收仿真任务处理请求，获取并存储仿真任务处理请求携带的任务信息，并基于所存储的任务信息进行任务解析处理，以生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储。进而根据各场景信息，确定与待处理任务数据对应的各场景子任务，并根据所存储的各待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器。进而通过
各容器资源服务器同步执行各场景子任务，生成对应的场景仿真测试结果。实现了对仿真任务的异步执行处理，达到先存储任务数据后异步调用调度线程进行容器资源请求的目的，而不需要对接收到的任务数据实时进行仿真测试处理，同时通过从容器资源集群中同时请求与待处理任务数据包括的多个场景子任务的容器资源服务器，根据所请求的多个容器资源服务器可实现对多个场景子任务的同步执行，以减少同时接收到多个任务时的执行等待时间，提升容器资源的利用率，并减少资源消耗。
171.在一个实施例中，任务信息获取模块还用于：
172.调用预设的场景处理线程，基于所存储的任务信息进行任务解析处理，生成对应的内部任务结构数据；根据内部任务结构数据，确定任务信息携带的场景信息；将各内部任务结构数据作为待处理任务数据，并将待处理数据和对应的场景信息关联存储至调度线程池设置的存储队列中。
173.在一个实施例中，容器资源服务器请求模块还用于：
174.基于存储队列中所存储的各待处理任务数据，触发任务调度指令；响应任务调度指令，从调度线程池中确定出相匹配的调度线程；调用相匹配的调度线程，根据各场景信息，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器。
175.在一个实施例中，容器资源服务器请求模块还用于：
176.根据各场景信息，确定该待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量；调用相匹配的调度线程，向与容器资源集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求；资源请求用于指示容器分配资源服务器，根据最大容器资源服务器数量，同时从容器资源集群中请求多个容器资源服务器；接收容器资源分配服务器反馈的与资源请求对应的多个容器资源服务器。
177.在一个实施例中，提供了一种仿真任务调度处理装置，还包括：
178.场景子任务发送模块，用于将各场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器；
179.场景仿真测试结果展示模块，用于接收各容器资源服务器反馈的与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果，并展示。
180.在一个实施例中，提供了一种仿真任务调度处理装置，还包括：
181.任务执行状态获取模块，用于当检测到容器资源集群中的空闲容器资源服务器数量，小于最大容器资源服务器数量时，获取各使用中的各容器资源服务器的任务执行状态；
182.调整模块，用于当确定存在任务执行状态为执行结束的容器资源服务器时，将执行结束的容器资源服务器调整为空闲容器资源服务器；
183.存储时间获取模块，用于获取各待处理任务数据在存储队列中的存储时间；
184.空闲容器资源服务器请求模块，用于根据存储时间依次请求各空闲容器资源服务器。
185.上述仿真任务调度处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
186.在一个实施例中，如图11所示，提供了一种仿真任务调度处理系统，参照图11可知，仿真任务调度处理系统具体包括任务接收组件1102、任务存储组件1104、调度策略组件
1106、k8s集群资源池1108以及容器资源服务器1110，其中：
187.任务接收组件1102用于接收仿真任务处理请求，获取仿真任务处理请求携带的任务信息，并将任务信息存储至与任务接收组件1102连接的任务存储组件1104。
188.任务存储组件1104用于存储任务接收组件1102发送的任务信息。其中，任务存储组件1104还与调度策略组件1106连接，调度策略组件1106可从任务存储组件中获取已存储的任务信息。
189.调度策略组件1106用于和任务存储组件1104交互，并获取任务存储组件1104中存储的任务信息，进而根据任务信息从k8s集群资源池1108中请求对应的容器资源服务器1110。
190.其中，调度策略组件1106包括场景处理线程和调度线程池，调度线程池中设置有多个调度线程和任务存储队列，其中，场景处理线程用于基于所存储的任务信息进行任务解析处理，以生成对应的待处理任务数据和各场景信息，并将待处理任务数据和各场景信息关联存储至任务存储队列中。而调度线程池中的调度线程用于根据各所述场景信息，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器1110。
191.容器资源服务器1110用于接收各所述场景子任务，并执行各场景子任务，生成对应的场景仿真测试结果，并将与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果反馈至调度策略组件1106，通过调度策略组件1106进一步反馈和展示场景仿真测试结果。
192.上述仿真任务调度处理系统，通过接收仿真任务处理请求，获取并存储仿真任务处理请求携带的任务信息，并基于所存储的任务信息进行任务解析处理，以生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储。进而根据各场景信息，确定与待处理任务数据对应的各场景子任务，并根据所存储的各待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器。进而通过各容器资源服务器同步执行各场景子任务，生成对应的场景仿真测试结果。实现了对仿真任务的异步执行处理，达到先存储任务数据后异步调用调度线程进行容器资源请求的目的，而不需要对接收到的任务数据实时进行仿真测试处理，同时通过从容器资源集群中同时请求与待处理任务数据包括的多个场景子任务的容器资源服务器，根据所请求的多个容器资源服务器可实现对多个场景子任务的同步执行，以减少同时接收到多个任务时的执行等待时间，提升容器资源的利用率，并减少资源消耗。
193.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(input/output，简称i/o)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储任务信息、待处理任务数据、场景信息、场景子任务、容器资源服务器以及场景仿真测试结果等数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种仿真任务调度处理方法。
194.本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分
结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
195.在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
196.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
197.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
198.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
199.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
200.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
201.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种仿真任务调度处理方法，其特征在于，所述方法包括：接收仿真任务处理请求，获取并存储所述仿真任务处理请求携带的任务信息；基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储；根据各所述场景信息，确定与所述待处理任务数据对应的各场景子任务；根据所存储的各所述待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器；各所述容器资源服务器用于同步执行各所述场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储，包括：调用预设的场景处理线程，基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的内部任务结构数据；根据所述内部任务结构数据，确定所述任务信息携带的场景信息；将各所述内部任务结构数据作为待处理任务数据，并将所述待处理数据和对应的场景信息关联存储至所述调度线程池设置的存储队列中。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所存储的各所述待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器，包括：基于所述存储队列中所存储的各所述待处理任务数据，触发任务调度指令；响应所述任务调度指令，从所述调度线程池中确定出相匹配的调度线程；调用所述相匹配的调度线程，根据各所述场景信息，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述调用所述相匹配的调度线程，根据各所述场景信息，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器，包括：根据各所述场景信息，确定该待处理任务数据所需的最大容器资源服务器数量；调用所述相匹配的调度线程，向与所述容器资源集群对应的容器分配资源服务器发起资源请求；所述资源请求用于指示所述容器分配资源服务器，根据所述最大容器资源服务器数量，同时从所述容器资源集群中请求多个容器资源服务器；接收所述容器资源分配服务器反馈的与所述资源请求对应的多个容器资源服务器。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述接收所述容器资源分配服务器反馈的与所述资源请求对应的多个容器资源服务器之后，还包括：将各所述场景子任务，分别发送至对应的容器资源服务器；接收各所述容器资源服务器反馈的与不同场景子任务对应的场景仿真测试结果，并展示。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当检测到所述容器资源集群中的空闲容器资源服务器数量，小于所述最大容器资源服务器数量时，获取各使用中的各所述容器资源服务器的任务执行状态；当确定存在任务执行状态为执行结束的容器资源服务器时，将执行结束的所述容器资
源服务器调整为空闲容器资源服务器；获取各所述待处理任务数据在所述存储队列中的存储时间；根据所述存储时间依次请求各所述空闲容器资源服务器。7.一种仿真任务调度处理装置，其特征在于，所述装置包括：任务信息获取模块，用于接收仿真任务处理请求，获取并存储所述仿真任务处理请求携带的任务信息；任务解析处理模块，用于基于所存储的所述任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储；场景子任务确定模块，用于根据各所述场景信息，确定与所述待处理任务数据对应的各场景子任务；容器资源服务器请求模块，用于根据所存储的各所述待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各所述场景子任务对应的容器资源服务器；各所述容器资源服务器用于同步执行各所述场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种仿真任务调度处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法涉及自动驾驶领域，具体包括：接收仿真任务处理请求，获取并存储仿真任务处理请求携带的任务信息，基于所存储的任务信息进行任务解析处理，生成对应的待处理任务数据和各场景信息并存储。根据各场景信息，确定与待处理任务数据对应的各场景子任务，根据所存储的各待处理任务数据和对应的场景信息，异步调用匹配的调度线程，从容器资源集群中同时请求与各场景子任务对应的容器资源服务器，以根据各容器资源服务器同步执行各场景子任务，并生成对应的场景仿真测试结果。实现了对仿真任务的异步处理，以及对多个场景子任务的同步执行，减少任务执行等待时间和资源消耗。间和资源消耗。间和资源消耗。


技术研发人员：柳平平
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：2022.01.18
技术公布日：2023/8/1