CN104951285B - 通过调用和协调算法来获取计算结果的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及计算机程序的开发和应用，具体提供一种通过调用和协调算法来获取计算结果的方法和系统。本发明的方法和系统旨在解决现有程序开发过程对开发人员过度依赖的问题。为此目的，本发明的方法包括提供数据源和算法库。该方法的特征在于还包括：将具体业务的计算过程按照优先级分成多个层；为每个层分配层域协调器、一个或多个算法以及与所述算法对应的一个或多个数据队列；以及汇聚各个层域协调器在每次业务计算过程中形成的动态业务计算逻辑拓扑从而合并生成全局业务计算逻辑拓扑。本发明的系统和方法形成了一种自底层向顶层逐级计算的弹性分层框架，使得对系统的调试和修改能够由业务人员直接完成。

Description

通过调用和协调算法来获取计算结果的方法和系统

技术领域

本发明涉及计算机程序的开发和应用，具体提供一种通过调用和协调算法来获取计算结果的方法和系统。

背景技术

现有的计算机程序开发过程涉及业务人员与程序开发人员之间的紧密配合。具体而言，当需要开发一款实现特定业务功能的程序时，首先由业务人员将该业务的目标和需求描述给程序开发人员，在充分理解该业务的细节之后，程序开发人员将这些需求和细节翻译成计算机可识别的代码。这些程序的应用包括三个主要过程，即，读取数据、程序计算以及系统给出计算结果。

上述程序的开发和应用存在一些问题。首先，程序开发需要开发人员准确理解具体业务内容，否则便会导致开发出的程序运算出错甚至无法实现业务需求。其次，如果出现新的业务，就需要修改整个系统程序。再者，整个系统如果有一个计算出错，也需要全部重新计算；如果业务或数据格式有变动就需要更新整个系统。并且，系统的所有错误都需要程序开发人员通过程序语言来调试。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中的上述问题，即，解决现有的计算机程序开发过程过度依赖程序开发人员的问题。

为此目的，本发明提供一种通过调用和协调算法来获取计算结果的方法，该方法包括下列步骤：提供数据源，该数据源包括作为运算对象而存储的基础数据；提供算法库，该算法库包括实现具体业务所需的各种算法；其特征在于还包括下列步骤：将具体业务的计算过程按照优先级分成多个层；为每个层分配层域协调器、一个或多个算法以及与所述算法对应的一个或多个数据队列，所述算法来自所述算法库，而所述数据队列来自所述数据源，其中所述层域协调器用于约定同层或不同层的算法与数据队列之间的对应关系，以便根据业务逻辑形成不同的计算处理路径；以及汇聚各个层域协调器在每次业务计算过程中形成的动态业务计算逻辑拓扑，从而合并生成全局业务计算逻辑拓扑。

在优选实施方式中，每一层的数据队列由该层的层域协调器根据本层算法的个数动态生成，并且一个数据队列仅对应于一个算法。

在优选实施方式中，一个算法可以从与同层其他算法对应的数据队列上获取数据。

在优选实施方式中，当一个算法需要跨层获取数据时，由跨下层的算法将计算结果挂到自己的数据输入队列上。

在优选实施方式中，所述跨层和跨数据队列的数据获取由涉及到的各个层的层域协调器进行配置和约定。

在优选实施方式中，当同层的一个算法的计算结果需要作为另一个算法的数据输入时，所述另一个算法将越级到上一层。

在更优选的实施方式中，所述全局业务计算逻辑拓扑能够显示每个计算路径的每个节点涉及到的算法、参数和数据，并且所述全局业务计算逻辑拓扑在后续同类业务的计算过程中被直接调用。

在更优选的实施方式中，所述多个层按照从最底层到最顶层的顺序优先级逐渐升高，并且所述方法的计算过程也是从最底层到最顶层依次进行。

在更优选的实施方式中，当同层的一个算法引用另一个算法时，所述另一个算法的优先级高于所述一个算法。

在更优选的实施方式中，在同一层内，如果有多个算法，则按照被引用的顺序来排列优先级，并且不引用其他算法的那个算法的优先级最高。

在更优选的实施方式中，具有相同优先级的算法在同一时刻被分布式执行。

在更优选的实施方式中，所述全局业务计算逻辑拓扑由全局诊断器生成，并且所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法和算法的结果被调用的次数进行统计，以便确定特定算法是否需要具有实体。这里的表述“算法具有实体”意指系统会在没有开始计算的时候为了提高性能（节约准备时间）而在内存中先创建算法的实体。类似cache（缓存），主要用于提高系统响应速度。

在更优选的实施方式中，所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法的执行时间长度进行统计，以便分析算法的性能。

在更优选的实施方式中，当一个算法不能执行时，引用该算法的算法也不再执行；并且当一个不能执行的算法恢复执行时，引用该算法的算法也恢复执行。

在更优选的实施方式中，所述全局诊断器和所述层域协调器都是调度算法。

根据本发明的另一个方面，提供了一种通过调用和协调算法来获取计算结果的系统，包括：数据源，该数据源包括作为运算对象而存储的基础数据；算法库，该算法库包括实现具体业务所需的各种算法；其特征在于还包括：按照具体业务计算过程的优先级分出的多个层，每个层都包括层域协调器、一个或多个算法以及与所述算法对应的一个或多个数据队列，所述算法来自所述算法库，而所述数据队列来自所述数据源，其中所述层域协调器用于约定同层或不同层的算法与数据队列之间的对应关系，以便根据业务逻辑形成不同的计算处理路径；以及全局诊断器，该全局诊断器用于汇聚各个层域协调器在每次业务计算过程中形成的动态业务计算逻辑拓扑，从而合并生成全局业务计算逻辑拓扑。

在优选实施方式中，每一层的数据队列由该层的层域协调器根据本层算法的个数动态生成，并且一个数据队列仅对应于一个算法。

在优选实施方式中，一个算法可以从与同层其他算法对应的数据队列上获取数据。

在优选实施方式中，当一个算法需要跨层获取数据时，由跨下层的算法将计算结果挂到自己的数据输入队列上。

在优选实施方式中，所述跨层和跨数据队列的数据获取由涉及到的各个层的层域协调器进行配置和约定。

在优选实施方式中，当同层的一个算法的计算结果需要作为另一个算法的数据输入时，所述另一个算法将越级到上一层。

在更优选的实施方式中，所述全局业务计算逻辑拓扑能够显示每个计算路径的每个节点涉及到的算法、参数和数据，并且所述全局业务计算逻辑拓扑在后续同类业务的计算过程中被直接调用。

在更优选的实施方式中，所述多个层按照从最底层到最顶层的顺序优先级逐渐升高，并且所述方法的计算过程也是从最底层到最顶层依次进行。

在更优选的实施方式中，当同层的一个算法引用另一个算法时，所述另一个算法的优先级高于所述一个算法。

在更优选的实施方式中，在同一层内，如果有多个算法，则按照被引用的顺序来排列优先级，并且不引用其他算法的那个算法的优先级最高。

在更优选的实施方式中，具有相同优先级的算法在同一时刻被分布式执行。

在更优选的实施方式中，所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法和算法的结果被调用的次数进行统计，以便确定特定算法是否需要具有实体。

在更优选的实施方式中，所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法的执行时间长度进行统计，以便分析算法的性能。

在更优选的实施方式中，当一个算法不能执行时，引用该算法的算法也不再执行；并且当一个不能执行的算法恢复执行时，引用该算法的算法也恢复执行。

在更优选的实施方式中，所述全局诊断器和所述层域协调器都是调度算法。

本领域技术人员能够理解的是，本发明的系统和方法形成了一种自底层向顶层逐级计算的弹性分层框架，每个层的层域协调器负责该层的算法和数据队列的调用和协调，而全局诊断器负责汇聚各个层域协调器在每次业务计算过程中形成的动态业务计算逻辑拓扑并合并生成全局业务计算逻辑拓扑，这使得本发明的系统和方法能够获得明显优于现有程序开发过程的下列技术效果：（1）程序开发人员不需要理解业务知识，实现了业务与程序开发的分离，可以降低系统复杂度，提高业务人员的效率；（2）由于形成了全局业务计算逻辑拓扑，因此当出现新业务时，无需修改整个系统程序，而只需要有针对性地进行局部改动即可；（3）由于形成了全局业务计算逻辑拓扑，因此可以清楚地知道每一个计算结果是由哪些算法和数据计算得来的，等于是知道结果的推导过程，所以如果出现计算错误，就可以比较容易地定位到错误的原因，而无需重新计算或更新整个系统；（4）上述出现新业务时的系统修改和出现计算错误时的系统调试可以由业务人员直接完成，而不必依赖程序开发人员，能够大幅提高工作效率。

附图说明

下面结合附图来描述本发明的示例性实施方式，附图中：

图1是根据本发明的程序开发系统的示意图。

图2是根据本发明的程序开发方法的流程图。

图3是由根据本发明的程序开发系统形成的一个示例性的算法拓扑图。

图4示意性地示出了根据本发明的程序开发系统和方法的一个业务运作实例。

图5是根据本发明的程序开发系统和方法的业务运作实例的一个计算路径的示意图。

具体实施方式

下面结合银行结算系统对本发明的原理进行更详细的描述。应该指出的是，所述银行结算系统仅仅是本发明的技术方案的一个具体应用，其不应对本发明及其应用和使用构成任何限制。

首先参阅图1，该图示意性地示出了根据本发明的程序开发系统。如图所示，该系统总体上包括数据源、算法库、层域协调器和全局诊断器。数据源包括作为运算对象而存储的基础数据，而算法库包括实现具体业务所需的各种算法。作为示例，该具体业务被分成3个层，每个层都包括至少一个算法和与所述算法对应的至少一个数据队列。每个层被分配一个层域协调器。所述层域协调器用于约定同层或不同层的算法与数据队列之间的对应关系以便根据业务逻辑形成不同的计算处理路径。全局诊断器负责汇聚各个层域协调器在每次业务计算过程中形成的动态业务计算逻辑拓扑从而合并生成全局业务计算逻辑拓扑。

优选地，每一层的数据队列由该层的层域协调器根据本层算法的个数动态生成，并且一个数据队列仅对应于一个算法。如图1所示，一个算法可以从与同层其他算法对应的数据队列上获取数据，并且当一个算法需要跨层获取数据时，由跨下层的算法将计算结果挂到自己的数据输入队列上（图1中最上层的算法跨越到了最下层的第一个算法）。所述跨层和跨数据队列的数据获取由涉及到的各个层的层域协调器进行配置和约定。此外，当同层的一个算法的计算结果需要作为另一个算法的数据输入时，所述另一个算法将越级到上一层。

更优选地，所述全局业务计算逻辑拓扑能够显示每个计算路径的每个节点涉及到的算法、参数和数据，并且所述全局业务计算逻辑拓扑在后续同类业务的计算过程中被直接调用。正是由于所述全局业务计算逻辑拓扑能够显示每个计算路径以及每个路径的每个节点涉及到的算法、参数和数据，因此，业务人员才可以在不需要程序开发人员协助的情况下进行各种操作，例如检查计算错误和增加新的业务，从而实现业务与IT的分离并因此提高工作效率。

更优选地，所述多个层按照从最底层到最顶层的顺序优先级逐渐升高，并且所述方法的计算过程也是从最底层到最顶层依次进行。当同层的一个算法引用另一个算法时，所述另一个算法的优先级高于所述一个算法，并且在同一层内，如果有多个算法，则按照被引用的顺序来排列优先级，且不引用其他算法的那个算法的优先级最高。此外，具有相同优先级的算法在同一时刻被分布式执行，即，同时执行。

更优选地，所述全局业务计算逻辑拓扑由全局诊断器生成，并且所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法和算法的结果被调用的次数进行统计，以便确定特定算法是否需要具有实体。这里的表述“算法具有实体”意指系统会在没有开始计算的时候为了提高性能（节约准备时间）而在内存中先创建算法的实体。类似cache（缓存），主要用于提高系统响应速度。举例来说，可以为调用频率较高的算法创建实体以便提高其响应速度。

更优选地，所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法的执行时间长度进行统计，以便分析算法的性能。当一个算法不能执行时，引用该算法的算法也不再执行；并且当一个不能执行的算法恢复执行时，引用该算法的算法也恢复执行。再者，所述全局诊断器和所述层域协调器可以是调度算法。当然，在能够实现上述功能的前提下，所述全局诊断器和所述层域协调器可以采用任何适当的形式。

现在参阅图2，该图示出了根据本发明的程序开发方法的流程图。如图所示，该方法开始于步骤101，在步骤101中，提供数据源，该数据源包括作为运算对象而存储的基础数据。在步骤102中，提供算法库，该算法库包括实现具体业务所需的各种算法。在步骤103中，将具体业务的计算过程按照优先级分成多个层并且为每个层分配层域协调器、一个或多个算法以及与所述算法对应的一个或多个数据队列。所述算法来自所述算法库，而所述数据队列来自所述数据源。在步骤104中，所述层域协调器根据业务逻辑形成不同的计算处理路径。最后，在步骤105中，汇聚各个层域协调器在每次业务计算过程中形成的动态业务计算逻辑拓扑从而合并生成全局业务计算逻辑拓扑。

需要指出的是，上述方法的步骤101-105并非必须按照本申请所述的顺序执行，在不违反本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以选择其他合适的顺序执行。并且，上述步骤101-105可以被适当地组合以便适应特定的应用。这些顺序改变和步骤组合都没有偏离本发明的原理，并且都将落入本发明的保护范围之内。

接下来参阅图3，该图是由根据本发明的程序开发系统形成的一个示例性的算法拓扑图。从该算法拓扑图可以看出，该业务被分成了6个层，分别为700、800、900、1000、1100和1200。最底部是数据源（Data Source）。此外，从该图还可以清晰地看到各个不同的计算路径以及每个计算路径所包含的节点和该节点涉及到的算法、参数和数据。这就为业务人员独立地自行检查计算错误以及进行新业务添加提供了方便。

现在转到图4，该图示意性地示出了根据本发明的程序开发系统和方法的一个业务运作实例。具体而言，该业务运作实例是银行结算系统。与图3类似，从图4可以清楚地看到银行各种不同业务的计算路径和每个计算路径所包含的节点。在实践中，当业务人员在操作界面中将鼠标定位到一个特定的节点上时，相应的窗口会清晰地显示出该节点所涉及到的要素，包括但不限于算法、参数和数据等。

最后再参阅图5，该图是根据本发明的程序开发系统和方法的业务运作实例的一个计算路径的示意图。图5是对图4的更详细描绘。更具体地说，图5示出了图4所示的多条计算路径中的股票投资计算路径。在该图中，股票投资业务被分为3个层。每个层的层域协调器被具体示出为包括任务分配器和状态和管理器。并行运算器1-n对优先级相同的同层算法进行分布式执行，并将结果反馈给特定路径中的上层算法。处于最底层的是各种数据和参数，包括但不限于交易数据和公共参数等。

尽管上面参照示例性实施方式描述了本发明的技术方案，但是本领域技术人员应该理解的是，在不偏离本发明的原理和范围的情况下，可以对上述实施方式作出各种改变，并且可以用等同物来代替上述实施方式中的各个技术特征。例如，可以将所述层域协调器和全局诊断器进行组合或者进一步拆分，以便适应具体应用场合的特定需要。另外，在不偏离本发明的原理和范围的情况下，可以对本发明作出多种调整以使本发明的教导适应特定情形或应用。因此，本发明不局限于作为实施本发明的最佳模式而公开的示例性实施方式，而是包括落入所附权利要求的范围内的所有实施方式。

Claims (30)

1.一种通过调用和协调算法来获取计算结果的方法，包括下列步骤：

提供数据源，该数据源包括作为运算对象而存储的基础数据；

提供算法库，该算法库包括实现具体业务所需的各种算法；

其特征在于还包括下列步骤：

将具体业务的计算过程按照优先级分成多个层；

为每个层分配层域协调器、一个或多个算法以及与所述算法对应的一个或多个数据队列，所述算法来自所述算法库，而所述数据队列来自所述数据源，其中所述层域协调器用于约定同层或不同层的算法与数据队列之间的对应关系，以便根据业务逻辑形成不同的计算处理路径；以及

汇聚各个层域协调器在每次业务计算过程中形成的动态业务计算逻辑拓扑，从而合并生成全局业务计算逻辑拓扑。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每一层的数据队列由该层的层域协调器根据本层算法的个数动态生成，并且一个数据队列仅对应于一个算法。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，一个算法可以从与同层其他算法对应的数据队列上获取数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当一个算法需要跨层获取数据时，由跨下层的算法将计算结果挂到所述需要跨层获取数据的算法的数据输入队列上。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述跨层和跨数据队列的数据获取由涉及到的各个层的层域协调器进行配置和约定。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当同层的一个算法的计算结果需要作为另一个算法的数据输入时，所述另一个算法将越级到上一层。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述全局业务计算逻辑拓扑能够显示每个计算路径的每个节点涉及到的算法、参数和数据，并且所述全局业务计算逻辑拓扑在后续同类业务的计算过程中被直接调用。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个层按照从最底层到最顶层的顺序优先级逐渐升高，并且所述方法的计算过程也是从最底层到最顶层依次进行。

9.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，当同层的一个算法引用另一个算法时，所述另一个算法的优先级高于所述一个算法。

10.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，在同一层内，如果有多个算法，则按照被引用的顺序来排列优先级，并且不引用其他算法的那个算法的优先级最高。

11.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，具有相同优先级的算法在同一时刻被分布式执行。

12.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述全局业务计算逻辑拓扑由全局诊断器形成，并且所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法和算法的结果被调用的次数进行统计，以便确定特定算法是否需要具有实体。

13.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法的执行时间长度进行统计，以便分析算法的性能。

14.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，当一个算法不能执行时，引用该算法的算法也不再执行；并且当一个不能执行的算法恢复执行时，引用该算法的算法也恢复执行。

15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述全局诊断器和所述层域协调器都是调度算法。

16.一种通过调用和协调算法来获取计算结果的系统，包括：

数据源，该数据源包括作为运算对象而存储的基础数据；

算法库，该算法库包括实现具体业务所需的各种算法；

其特征在于还包括：

按照具体业务计算过程的优先级分出的多个层，每个层都包括层域协调器、一个或多个算法以及与所述算法对应的一个或多个数据队列，所述算法来自所述算法库，而所述数据队列来自所述数据源，其中所述层域协调器用于约定同层或不同层的算法与数据队列之间的对应关系，以便根据业务逻辑形成不同的计算处理路径；以及

全局诊断器，该全局诊断器用于汇聚各个层域协调器在每次业务计算过程中形成的动态业务计算逻辑拓扑，从而合并生成全局业务计算逻辑拓扑。

17.根据权利要求16所述的系统，其特征在于，每一层的数据队列由该层的层域协调器根据本层算法的个数动态生成，并且一个数据队列仅对应于一个算法。

18.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，一个算法可以从与同层其他算法对应的数据队列上获取数据。

19.根据权利要求18所述的系统，其特征在于，当一个算法需要跨层获取数据时，由跨下层的算法将计算结果挂到所述需要跨层获取数据的算法的数据输入队列上。

20.根据权利要求19所述的系统，其特征在于，所述跨层和跨数据队列的数据获取由涉及到的各个层的层域协调器进行配置和约定。

21.根据权利要求20所述的系统，其特征在于，当同层的一个算法的计算结果需要作为另一个算法的数据输入时，所述另一个算法将越级到上一层。

22.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其特征在于，所述全局业务计算逻辑拓扑能够显示每个计算路径的每个节点涉及到的算法、参数和数据，并且所述全局业务计算逻辑拓扑在后续同类业务的计算过程中被直接调用。

23.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其特征在于，所述多个层按照从最底层到最顶层的顺序优先级逐渐升高，并且所述系统的计算过程也是从最底层到最顶层依次进行。

24.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其特征在于，当同层的一个算法引用另一个算法时，所述另一个算法的优先级高于所述一个算法。

25.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其特征在于，在同一层内，如果有多个算法，则按照被引用的顺序来排列优先级，并且不引用其他算法的那个算法的优先级最高。

26.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其特征在于，具有相同优先级的算法在同一时刻被分布式执行。

27.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其特征在于，所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法和算法的结果被调用的次数进行统计，以便确定特定算法是否需要具有实体。

28.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其特征在于，所述全局诊断器和/或所述层域协调器对各个算法的执行时间长度进行统计，以便分析算法的性能。

29.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其特征在于，当一个算法不能执行时，引用该算法的算法也不再执行；并且当一个不能执行的算法恢复执行时，引用该算法的算法也恢复执行。

30.根据权利要求16-21中任一项所述的系统，其特征在于，所述全局诊断器和所述层域协调器都是调度算法。