Планировщик с ML

Для минимальной реализации планировщика задач с использоанием ML необходимо следующее:

Tokio для полноценной асинхронной поддержки.
Таймер Tokio для неблокирующих задержек.
Безблокировочная архитектура с асинхронными мьютексами.
Выделенный канал для передачи обучающих данных.
Фоновый поток для обучения модели.
Неблокирующее прогнозирование во время планирования.
Фьючерсы.
Система Waker - обрабатывается средой выполнения Tokio

1. Используемые библиотеки и структуры данных

Импорты:

• std::collections::{HashMap, BinaryHeap} — для хранения завершённых задач и очереди с приоритетами;
• std::sync::{Arc, Mutex} — потокобезопасное разделение данных;
• tokio::sync::{mpsc, Mutex as AsyncMutex} — асинхронные каналы и мьютексы;
• ndarray::Array1 — одномерные массивы для ML‑операций;
• rand::Rng — генерация случайных приоритетов.

Ключевые структуры:

1. TaskMetadata — метаданные задачи:
   id — уникальный идентификатор;
   priority — приоритет (влияет на порядок выполнения);
   dependencies — список ID зависимых задач;
   start_time — время создания задачи.
2. MLModel — упрощённая ML‑модель:
   weights — веса модели (инициализируются единицами);
   predict() — делает предсказание через скалярное произведение;
   train_loop() — асинхронный цикл обучения (принимает данные через канал).
3. Scheduler — основной планировщик:
   task_queue — очередь задач с приоритетами (BinaryHeap);
   ml_sender — канал для отправки данных в поток обучения;
   task_counter — счётчик созданных задач;
   completed_tasks — словарь времени выполнения завершённых задач.
4. PriorityTask — задача с приоритетом:
   metadata — метаданные;
   future — асинхронная операция, которую нужно выполнить.

2. Реализация приоритетов

PriorityTask реализует трейты для сравнения:

• PartialOrd и Ord — определяют порядок в BinaryHeap;
• приоритет сравнивается в обратном порядке (other.priority vs self.priority), чтобы BinaryHeap работал как max‑heap (задачи с высшим приоритетом выполняются первыми);
• Eq и PartialEq — сравнение по id.

3. Инициализация планировщика (Scheduler::new)

1. Создаёт канал mpsc для связи с ML‑моделью.
2. Запускает асинхронный поток обучения через tokio::spawn, передавая ml_receiver в train_loop.
3. Инициализирует:
   пустую очередь задач (BinaryHeap::new());
   счётчик задач (Mutex<usize>);
   словарь завершённых задач (HashMap).

4. Добавление задач (spawn)

Метод spawn выполняет:

1. Генерирует уникальный id через атомарный счётчик.
2. Создаёт TaskMetadata:
   случайный приоритет (rand::thread_rng().gen_range(0.0..1.0));
   зависимости (dependencies);
   время старта (Instant::now()).
3. Упаковывает асинхронную операцию (future) в PriorityTask.
4. Добавляет задачу в task_queue.

5. Основной цикл выполнения (run)

Алгоритм run:

1. Создаёт упрощённую ML‑модель (MLModel::new(3)).
2. В бесконечном цикле:
   извлекает задачу из task_queue;
   вычисляет признаки для задачи через calculate_features;
   обновляет приоритет задачи с помощью model.predict;
   возвращает задачу в очередь с новым приоритетом;
   повторно извлекает задачу с наивысшим приоритетом;
   выполняет асинхронную операцию (task.future.await);
   фиксирует время выполнения (start_time.elapsed());
   отправляет данные для обучения в ML‑поток:
   target = 1.0, если задача выполнена быстро (< 100 мс);
   target = 0.0 в противном случае.

6. Расчёт признаков (calculate_features)

Метод calculate_features формирует вектор признаков на основе:

• текущего приоритета задачи (metadata.priority);
• количества зависимостей (metadata.dependencies.len());
• доли успешно выполненных зависимостей (success_rate):
  подсчитывает, сколько зависимостей уже завершены (completed.contains_key(id));
  делит на общее количество зависимостей (с защитой от деления на ноль).

7. Обучение модели (train_loop)

Асинхронный метод train_loop:

• непрерывно принимает пары (features, target) через канал;
• имитирует обучение (в данном коде — просто выводит данные в консоль);
• работает в фоновом потоке, запущенном при инициализации планировщика.

8. Асинхронный сон (async_sleep)

Упрощённая обёртка над tokio::time::sleep для приостановки выполнения на заданное время.

9. Точка входа (main)

Функция main:

1. Создаёт экземпляр Scheduler.
2. Добавляет тестовую задачу через spawn:
   задача печатает «Task 1 started»;
   спит 1 секунду (async_sleep);
   печатает «Task 1 completed».
3. Запускает основной цикл планировщика (scheduler.run().await).

Поток данных и взаимодействие компонентов

1. Создание задачи → spawn добавляет её в очередь.
2. Планировщик → run извлекает задачу, обновляет приоритет через ML‑модель, выполняет.
3. Признаки → calculate_features собирает данные о задаче и её зависимостях.
4. Обучение → train_loop получает пары (признаки, целевая метка) и адаптирует модель.
5. Обратная связь → время выполнения задачи влияет на целевую метку для обучения.