作业调度的工作主要包括以下几个方面：

一、作业接收与登记

接收作业请求

从用户或外部系统接收提交的作业任务。例如，在企业资源规划（ERP）系统中，用户提交的生产计划排程作业，或者是科研环境中科研人员提交的计算任务。

对接收的作业进行初步检查，确保其包含必要的信息，如作业名称、执行要求、优先级等。

登记作业信息

将作业的相关信息记录到作业调度系统中。这些信息包括作业来源（哪个用户或部门提交的）、提交时间、预计执行时长（如果有预估的话）、资源需求（如CPU资源、内存大小、存储容量等）。

二、资源管理

资源评估

实时监控系统中的各种资源状况，包括服务器的CPU利用率、内存剩余量、磁盘I/O速度和网络带宽等。

根据作业的资源需求评估是否有足够的资源来执行作业。例如，对于一个需要大量内存进行数据处理的大型数据分析作业，调度系统要判断当前集群中是否有节点能够提供所需的内存量。

资源分配

当资源充足时，为作业分配所需的资源。这可能涉及到将特定的CPU核心、内存空间和存储设备分配给作业。

在多用户、多任务的环境下，要确保资源分配的公平性和合理性。例如，在云计算环境中，按照用户购买的资源配额或者作业的优先级来分配资源。

三、作业排序与优先级确定

作业排序

根据一定的规则对等待执行的作业进行排序。常见的排序规则有先来先服务（FCFS），即按照作业提交的先后顺序执行；短作业优先（SJF），优先执行预计执行时间短的作业，以提高系统的整体效率。

在一些复杂的系统中，还会综合考虑作业的重要性和紧急程度等因素进行排序。

优先级确定

为作业设定优先级。例如，对于实时性要求很高的作业，如金融交易系统中的实时风险评估作业，会被赋予高优先级，以确保其能够尽快得到执行。

优先级的确定可以根据用户的设定、作业的类型或者系统的策略动态调整。

四、作业执行与监控

启动作业执行

当资源分配完成且作业排序确定后，启动作业在相应的计算资源上执行。这可能涉及到调用特定的执行环境或者应用程序来运行作业。

在分布式系统中，可能需要协调多个节点来共同执行作业，如分布式计算框架（如Hadoop或Spark）中的任务调度。

作业监控

在作业执行过程中持续监控其状态。监控的内容包括作业是否按照预期运行、是否出现错误（如程序崩溃、资源不足错误等）、执行进度（已经完成了多少任务，还剩下多少任务）等。

如果发现作业出现异常，及时采取相应的措施，如重新启动作业、调整资源分配或者通知管理员。

五、作业完成与反馈

作业完成判定

根据作业的执行状态确定作业是否完成。当作业的所有任务都成功执行并且达到了预期的结果时，判定为完成。

对于一些长时间运行的作业，可能需要设置合理的完成判定条件，如在一定时间内达到一定的准确率或者处理量。

结果反馈

将作业的执行结果反馈给提交者或者相关的系统。例如，在数据挖掘任务完成后，将挖掘出的模型或者分析报告发送给用户；或者在自动化生产流程中，将作业执行结果传递给下一个生产环节的控制系统。