
1. 什么是調(diào)度算法
調(diào)度算法定義:根據(jù)系統(tǒng)的資源分配策略所規(guī)定的資源分配算法。
最早對于調(diào)度算法的討論來自于操作系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度批處理,在大學(xué)的期間《操作系統(tǒng)》的課程上已經(jīng)有所涉獵。關(guān)于常見的調(diào)度算法,過往的文章已經(jīng)詳細探討過,見《常見的調(diào)度算法總結(jié)》

2. 調(diào)度算法目標
調(diào)度算法是為了達到一個較好的目標,如何來描述這個目標呢?
這里做一個通用化的描述,如下:
一個好的調(diào)度算法,要解決資源最優(yōu)利用的問題。將需求和可用資源進行最優(yōu)匹配,從而達到資源利用最大化。

3. 希望調(diào)度算法解決的問題
滴滴的調(diào)度是非常典型的調(diào)度場景,解決的是司機和乘客的匹配。見《關(guān)于滴滴智能調(diào)度的分析和思考》。
我們想要解決的問題是:通過中心調(diào)度,實現(xiàn)用戶和小二的高效匹配。
『激活閑置資源、中心調(diào)度、高效匹配』是我們智能調(diào)度的核心。

4. 現(xiàn)有場景的調(diào)度模式抽象
調(diào)度模式抽象為三種:
(1)動態(tài)調(diào)度到人
目前接入場景:網(wǎng)商主動服務(wù)和網(wǎng)商IVR預(yù)約
(2) 靜態(tài)調(diào)度到人(專屬)
目前接入場景:VIP會員預(yù)約服務(wù)
(3) 調(diào)度到組
目前接入場景:安全主動服務(wù)

5. 調(diào)度算法設(shè)計
A. 動態(tài)調(diào)度到人(一)
適用場景:網(wǎng)商主動服務(wù)
特點:
1.優(yōu)先滿足高優(yōu)先級任務(wù)。
2.同等優(yōu)先級,優(yōu)先處理最先產(chǎn)生的任務(wù)。
3.任務(wù)本身無時間要求
調(diào)度算法:
1. FPF高優(yōu)先權(quán)調(diào)度算法
2. FCFS先到先服務(wù)調(diào)度算法

B. 動態(tài)調(diào)度到人(二)
適用場景:網(wǎng)商IVR預(yù)約服務(wù)
特點:
1.優(yōu)先處理快到要求時間的任務(wù)。
2.要求時間相同,優(yōu)先處理最先產(chǎn)生的任務(wù)。
3.任務(wù)本身有時間要求。
調(diào)度算法:
1. RCFS要求時間優(yōu)先調(diào)度算法
2. FCFS先到先服務(wù)調(diào)度算法

C. 靜態(tài)調(diào)度到人
適用場景:VIP專屬預(yù)約服務(wù)
特點:
1.優(yōu)先處理快到要求時間的任務(wù)。
2.要求時間相同,優(yōu)先處理最先產(chǎn)生的任務(wù)。
3.任務(wù)本身有時間要求。
4.任務(wù)本身已經(jīng)指定特定人員處理。
調(diào)度算法:
1. RCFS要求時間優(yōu)先調(diào)度算法
2. FCFS先到先服務(wù)調(diào)度算法

D. 調(diào)度到組
適用場景:安全主動服務(wù)
特點:
1.優(yōu)先處理快到要求時間的任務(wù)。
2.要求時間相同,優(yōu)先處理最先產(chǎn)生的任務(wù)。
3.任務(wù)本身有時間要求。
4.只需要明確需要處理的任務(wù),派發(fā)邏輯后置到業(yè)務(wù)系統(tǒng)。
調(diào)度算法:
1. RCFS要求時間優(yōu)先調(diào)度算法
2. FCFS先到先服務(wù)調(diào)度算法

6. 調(diào)度帶來的變化和價值
目前調(diào)度模式已經(jīng)完成抽象,調(diào)度引擎實現(xiàn)模板化和組件化,詳細的設(shè)計文檔見《智能調(diào)度引擎設(shè)計文檔》。
成形的調(diào)度算法在線上7*24小時進行自動調(diào)度,實時收集調(diào)度任務(wù)和空閑咨詢進行調(diào)度?;谥悄苷{(diào)度能力,帶來的是一種全新的服務(wù)模式,將在后續(xù)的運營中進一步得到驗證和推廣。
智能調(diào)度帶來的變化,主要包含以下三個方面:
1. 從現(xiàn)場來看,由無序到有序,對于現(xiàn)場話務(wù)和人力的管控將變得更加容易和有秩序。
2. 從人員利用來看,由分散到集中,全面提升服務(wù)人員的利用率。
3. 從服務(wù)模式來看,由被動變?yōu)橹鲃?,提供用戶更加靈活的求助手段和更加自由的時間選擇,提升用戶對于服務(wù)的貼心感受。
