CN108776696B - 节点配置方法及装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

节点配置方法及装置、存储介质和电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN108776696B
CN108776696B CN201810577766.4A CN201810577766A CN108776696B CN 108776696 B CN108776696 B CN 108776696B CN 201810577766 A CN201810577766 A CN 201810577766A CN 108776696 B CN108776696 B CN 108776696B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
information
natural language
node configuration
event
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810577766.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108776696A (zh
Inventor
李耀宗
梁海安
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201810577766.4A priority Critical patent/CN108776696B/zh
Priority to PCT/CN2018/106616 priority patent/WO2019232980A1/zh
Publication of CN108776696A publication Critical patent/CN108776696A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108776696B publication Critical patent/CN108776696B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60Protecting data
    • G06F21/62Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules

Abstract

本发明公开了一种节点配置方法及装置、存储介质和电子设备,涉及数据存储技术领域。该节点配置方法包括:接收自然语言信息;确定所述自然语言信息对应的节点配置事件;根据所述节点配置事件确定目标节点;将所述目标节点添加到与所述节点配置事件对应的路由节点上。本公开可以提高influxdb集群节点配置的灵活性。

Description

节点配置方法及装置、存储介质和电子设备
背景技术
时序数据库以其时间有序、直观、便于区分等优点,越来越受到开发人员的青睐。作为目前关注度最高的时序数据库之一,influxdb已广泛应用到例如日志监控的多个应用场景中。
在集群数据库中,目前,对节点的配置局限于采用固定的语法进行配置,这种配置方式形式单一、不够灵活,并且由于对节点进行配置的人员需要了解不同应用场景下的配置规则,因此,对人员的要求较高。另外,具体的代码编写过程需要耗费较多时间且容易出现错误。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种节点配置方法、节点配置装置、存储介质和电子设备,进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的节点配置方式不灵活的问题。
根据本公开的一个方面,提供一种节点配置方法,应用于influxdb集群,所述节点配置方法包括:接收自然语言信息;确定所述自然语言信息对应的节点配置事件;根据所述节点配置事件确定目标节点;将所述目标节点添加到与所述节点配置事件对应的路由节点上。
在本公开的一种示例性实施例中,接收自然语言信息包括:接收配置平台响应自然语言输入而生成并发送的自然语言信息。
在本公开的一种示例性实施例中,根据所述节点配置事件确定目标节点包括:获取候选节点的信息;判断所述候选节点的信息是否与所述节点配置事件的事件属性匹配;如果匹配,则将所述候选节点作为目标节点。
在本公开的一种示例性实施例中,所述节点配置方法还包括:接收节点参数修改信息;根据所述节点参数修改信息对所述路由节点上的一个或多个节点的节点参数进行修改。
在本公开的一种示例性实施例中,所述节点配置方法还包括:将所述目标节点的节点信息和/或所述节点参数修改信息持久化到二进制文件中。
在本公开的一种示例性实施例中,确定所述自然语言信息对应的节点配置事件包括:将所述自然语言信息输入至基于LSTM的语言识别模型;根据所述语言识别模型的输出结果确定与所述自然语言信息对应的节点配置事件。
在本公开的一种示例性实施例中,将所述自然语言信息输入至基于LSTM的语言识别模型包括:对所述自然语言信息进行分词处理以得到分词结果;将所述分词结果映射成浮点数向量;将所述浮点数向量输入至基于LSTM的语言识别模型。
根据本公开的一个方面,提供一种节点配置装置,应用于influxdb集群,所述节点配置装置包括:信息接收模块,用于接收自然语言信息;事件确定模块,用于确定所述自然语言信息对应的节点配置事件;节点确定模块,用于根据所述节点配置事件确定目标节点;节点添加模块,用于将所述目标节点添加到与所述节点配置事件对应的路由节点上。
在本公开的一种示例性实施例中,信息接收模块包括:信息接收单元,用于接收配置平台响应自然语言输入而生成并发送的自然语言信息。
在本公开的一种示例性实施例中,节点确定模块包括:候选节点信息获取单元,用于获取候选节点的信息;信息匹配判断单元,用于判断所述候选节点的信息是否与所述节点配置事件的事件属性匹配;节点确定单元,用于如果匹配,则将所述候选节点作为目标节点。
在本公开的一种示例性实施例中,所述节点配置装置还包括:修改信息接收模块,用于接收节点参数修改信息;参数修改模块,用于根据所述节点参数修改信息对所述路由节点上的一个或多个节点的节点参数进行修改。
在本公开的一种示例性实施例中,节点配置装置还包括:信息持久化单元,用于将所述目标节点的节点信息和/或所述节点参数修改信息持久化到二进制文件中。
在本公开的一种示例性实施例中,事件确定模块包括:信息输入单元,用于将所述自然语言信息输入至基于LSTM的语言识别模型;事件确定单元,用于根据所述语言识别模型的输出结果确定与所述自然语言信息对应的节点配置事件。
在本公开的一种示例性实施例中,信息输入单元包括:分词单元,用于对所述自然语言信息进行分词处理以得到分词结果;分词映射单元,用于将所述分词结果映射成浮点数向量;向量输入单元,用于将所述浮点数向量输入至基于LSTM的语言识别模型。
根据本公开的一个方面,提供一种存储介质,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上述任意一项所述的节点配置方法。
根据本公开的一个方面,提供一种电子设备,包括:处理器;以及存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的节点配置方法。
在本公开的一些实施例所提供的技术方案中,通过自然语言将目标节点添加到对应的路由节点上,一方面,节点配置过程灵活且便捷,不需要人为编写配置程序的过程;另一方面,由于不需要人为编写配置程序的过程,大大降低了对配置人员的要求,并不会发生代码编写失误而导致配置错误的问题;另一方面,由于仅需输入自然语言信息,大大减少了节点配置时间,提高了系统存储效率。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:
图1示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的节点配置方法的流程图;
图2示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的确定节点配置事件的流程图;
图3示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的节点配置装置的方框图;
图4示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的信息接收模块的方框图;
图5示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的节点确定模块的方框图;
图6示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的另一节点配置装置的方框图;
图7示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的再一节点配置装置的方框图;
图8示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的事件确定模块的方框图;
图9示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的信息输入单元的方框图;
图10示出了根据本公开的示例性实施方式的存储介质的示意图;以及
图11示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的电子设备的方框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
此外,附图仅为本公开的示意性图解,并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体,不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的步骤。例如,有的步骤还可以分解,而有的步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应当理解的是,虽然下面以influxdb集群为例对本公开的节点配置方法及装置进行说明,然而,下面所述的节点配置方法及装置还可以应用于其他集群式系统中,本公开对以下内容的应用场景不进行特殊限定。
图1示意性示出了本公开的示例性实施方式的节点配置方法。参考图1,所述节点配置方法可以包括以下步骤:
S12.接收自然语言信息。
在本公开的示例性实施方式中,自然语言信息可以是由节点配置人员自行配置的信息。具体的,自然语言信息的形式可以包括但不限于节点配置人员手动输入的信息或通过语音的方式输入的信息。另外,自然语言信息还可以响应于一配置触发条件自行生成的信息,例如,当监测出influxdb的存储压力大于一阈值时,可以触发一自然语言生成设备生成自然语言信息。
具体的,根据本公开的一些实施例,配置平台可以接收节点配置人员自行配置的信息。其中,配置平台可以配备有手动输入设备(例如,键盘或可输入信息的触控屏),配置平台可以通过手动输入设备接收节点配置人员手动输入的自然语言信息。此外,配置平台可以配置有语音获取设备(例如,麦克风),配置平台可以通过语音获取设备接收节点配置人员语音输入的自然语言信息。
根据另外一些实施例,配置平台可以配备有存储监测设备和自然语言生成设备。在这种情况下,当存储检测设备监测到influxdb的存储压力大于一阈值时,可以触发自然语言生成设备生成与存储压力对应的自然语言信息。
在配置平台接收自然语言信息后,配置平台可以将该自然语言信息发送至服务器。
此外,在本公开的另一些实施例中,服务器还可以直接接收由节点配置人员输入的自然语言信息。
应当理解的是,本公开所述的自然语言信息可以是以各种语言形式示出的信息,这些语言可以包括但不限于英文、中文等。例如,自然语言信息为“now create ten nodesfor financial data”或者“为财务数据创建10个节点”。
另外,自然语言信息中还可以包含一些基础信息,例如,HTTP接口、路由节点目录信息、是否对数据进行加密、是否对用户访问进行权限控制、是否对应用状态进行监控、是否限制读写的数据量以保证服务器的稳定性等参数。
S14.确定所述自然语言信息对应的节点配置事件。
服务器在接收到自然语言信息后,可以对自然语言信息进行解析,以确定出对应的节点配置事件。
根据本公开的一些实施例,首先,服务器可以对自然语言信息进行语义结构的切分,以形成各语义单元,例如,可以将语句分为主语、谓语、宾语等;随后,服务器可以确定各语义单元中是否包含有预先设定的第一关键词,其中,该第一关键词可以由节点配置人员预先进行设定,例如,可以将“创建(create)”作为第一关键词;接下来,在确定出存在第一关键词的情况下,可以判断是否存在与该第一关键词语义结构上对应的第二关键词,例如,可以将“节点(nodes)”或“数据库(database)”作为第二关键词,同样,第二关键词可以由节点配置人员初始时设定;然后,服务器可以结合自然语言信息中的数量信息来确定出节点配置事件,例如,确定出的节点配置事件可以是“为财务数据创建10个节点”。
具体的,节点配置人员可以预先构建关键词之间的依存关系,并将该依存关系保存至服务器,以便服务器根据该依存关系判断一关键词是否有对应的另一关键词,例如,“creator”的对象是“database”,由此,“creator”与“database”即可以构成一组依存关系。
此外,在服务器无法根据上述过程确定节点配置事件的情况下,服务器可以向配置平台发送一报错信息,以提示节点配置人员重新输入自然语言信息。另外,服务器也可以直接向节点配置人员发送短信提醒,而不通过配置平台。
根据另外一些实施例,服务器可以采用神经网络来确定出节点配置事件。下面将参考图2对这些实施例进行说明。
在步骤S202中,服务器可以对自然语言信息进行分词处理,以得到分词结果。具体的,可以采用现有的正向最大匹配法、反向最大匹配法、最短路径分词法或双向最大匹配法进行分词处理,本公开对此不做特殊限制。
在步骤S204中,服务器可以将分词结果映射成浮点数向量,用于表示这个分词结果的语义。具体的,可以预先构建分词与浮点数向量对应的词典,容易理解的是,不同的分词对应不同的向量。
在步骤S206中,服务器可以将浮点数向量输入至基于LSTM(Long Short-TermMemory,长短期记忆网络)的语言识别模型。具体的,为了确保语言识别的准确性,可以预先采用大量的训练数据(即用于节点配置的自然语言信息)来训练该语言识别模型。
在步骤S208中,服务器可以根据语言识别模型的输出结果确定与自然语言信息对应的节点配置事件。
应当理解的是,本公开还可以直接将自然语言信息输入至上述语言识别模型,而不经历步骤S202和步骤S204的过程。需要说明的是,将自然语言信息分词后映射浮点数向量的目的在于:可以进一步提高语言识别模型对该自然语言信息的理解能力。
另外,虽然本公开的实施例采用的是LSTM网络,然而,采用其他神经网络实现上述过程的方案也应当属于本发明的构思。
S16.根据所述节点配置事件确定目标节点。
根据本公开的一些实施例,在确定出节点配置事件后,首先,服务器可以获取候选节点的信息,其中,候选节点可以是集群中当前可使用的节点;接下来,服务器可以判断这些候选节点的信息是否与节点配置事件的事件属性匹配。具体的,节点配置事件对应有与节点配置事件的属性,例如,“now create ten nodes for financial data”,满足要求的节点应是“financial”属性的节点,也就是说,服务器判断候选节点是否属于“financial”节点;随后,如果匹配,则将候选节点作为目标节点。
另外,如果候选节点中没有与节点配置事件对应的节点,则服务器会向配置平台和/或节点配置人员发送报错信息,以提示当前没有可用节点。
根据另外一些实施例,可以对目标节点进行需求设置,例如,可以要求添加的节点一定是空的,即,节点中未存储有数据。在这种情况下,可以将集群中空的节点确定为目标节点。
此处所述的目标节点可以是满足要求的一个节点,也可以是满足要求的多个节点。
S18.将所述目标节点添加到与所述节点配置事件对应的路由节点上。
在步骤S16确定出目标节点后,服务器可以将目标节点添加到路由节点上,其中,通过该路由节点可以实现对目标节点的数据存取过程。另外,该路由节点与节点配置事件对应,例如,在节点配置事件与财务数据相关的实例中,该路由节点也针对的是财务数据,也就是说,该路由节点下的数据节点均实现的是财务数据的存取。另外,容易理解的是,路由节点可以存储有各个目标节点的信息。
服务器在节点配置完成后,可以将目标节点的信息发送至配置平台,或者以短信或邮件的形式通知节点配置人员。
上述步骤S12至步骤S18对本公开示例性实惠方式的节点配置方法进行了说明。一方面,本公开的节点配置过程灵活且便捷,不需要人为编写配置程序的过程;另一方面,由于不需要人为编写配置程序的过程,大大降低了对配置人员的要求,并不会发生代码编写失误而导致配置错误的问题;另一方面,由于仅需输入自然语言信息,大大减少了节点配置时间,提高了系统存储效率。
此外,本公开的示例性实施方式还可以包括对节点参数进行修改的方案。此处所述的节点参数可以包括节点最大使用量、是否对数据进行加密、数据保存的时间长度等。
具体的,服务器可以接收由配置平台发送的节点参数修改信息,其中,该节点参数修改信息也可以是自然语言信息。服务器在对该节点参数修改信息进行解析后,可以根据该节点参数修改信息对路由节点上的一个或多个节点的节点参数进行修改,例如,修改后,可以增大这些节点的数据保存的时间长度等。
另外,本公开示例性实施方式的节点配置方法还可以包括:将目标节点的节点信息和/或节点参数修改信息持久化到二进制文件中,以便进行回溯或进行历史状态查询。
具体的,每一次进行节点配置或经历一段固定的时间,服务器可以对二进制文件(protocol buffer)的信息进行更新。可以依靠Meat服务的snapshot函数完成。snapshot函数可以接收两个参数,一个是二进制文件的路径,另一个是要保存的数据对象data。函数可以对data进行串行化处理,data的对象可以包括database(数据库)、node(节点)、user(用户)、slot(数据槽)等,可以触发这些对象各自的marshal函数,各自进行串行化。最后,完成所有串行化后写入二进制文件中。
此外,本公开还可以包括备份路由节点上的信息,并将这些信息复制到另一台主机上,再创建一个路由节点。由此,可以通过两个路由节点进行数据存取,提高了存储系统的数据吞吐量。
应当注意,尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤,或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
进一步的,本示例实施方式中还提供了一种节点配置装置,应用于influxdb集群。
图3示意性示出了本公开的示例性实施方式的节点配置装置的方框图。参考图3,根据本公开的示例性实施方式的节点配置装置3可以包括信息接收模块31、事件确定模块33、节点确定模块35和节点添加模块37。
具体的,信息接收模块31可以用于接收自然语言信息;事件确定模块33可以用于确定所述自然语言信息对应的节点配置事件;节点确定模块35可以用于根据所述节点配置事件确定目标节点;节点添加模块37可以用于将所述目标节点添加到与所述节点配置事件对应的路由节点上。
在本公开的示例性实施方式的节点配置装置中,一方面,节点配置过程灵活且便捷,不需要人为编写配置程序的过程;另一方面,由于不需要人为编写配置程序的过程,大大降低了对配置人员的要求,并不会发生代码编写失误而导致配置错误的问题;另一方面,由于仅需输入自然语言信息,大大减少了节点配置时间,提高了系统存储效率。
根据本公开的示例性实施例,参考图4,信息接收模块31可以包括信息接收单元401。
具体的,信息接收单元401可以用于接收配置平台响应自然语言输入而生成并发送的自然语言信息。
根据本公开的示例性实施例,参考图5,节点确定模块35可以包括候选节点信息获取单元501、信息匹配判断单元503和节点确定单元505。
具体的,候选节点信息获取单元501可以用于获取候选节点的信息;信息匹配判断单元503可以用于判断所述候选节点的信息是否与所述节点配置事件的事件属性匹配;节点确定单元505可以用于如果匹配,则将所述候选节点作为目标节点。
根据本公开的示例性实施例,参考图6,节点配置装置6相比于节点配置装置3,除可以包括信息接收模块31、事件确定模块33、节点确定模块35和节点添加模块37外,还可以包括修改信息接收模块61和参数修改模块63。
具体的,修改信息接收模块61可以用于接收节点参数修改信息;参数修改模块63可以用于根据所述节点参数修改信息对所述路由节点上的一个或多个节点的节点参数进行修改。
根据本公开的示例性实施例,参考图7,节点配置装置7相比于节点配置装置6,除可以包括信息接收模块31、事件确定模块33、节点确定模块35、节点添加模块37、修改信息接收模块61和参数修改模块63外,还可以包括信息持久化单元71。
具体的,信息持久化单元71可以用于将所述目标节点的节点信息和/或所述节点参数修改信息持久化到二进制文件中。
根据本公开的示例性实施例,参考图8,事件确定模块33可以包括信息输入单元801和事件确定单元803。
具体的,信息输入单元801可以用于将所述自然语言信息输入至基于LSTM的语言识别模型;事件确定单元803可以用于根据所述语言识别模型的输出结果确定与所述自然语言信息对应的节点配置事件。
根据本公开的示例性实施例,参考图9,信息输入单元801可以包括分词单元9001、分词映射单元9003和向量输入单元9005。
具体的,分词单元9001可以用于对所述自然语言信息进行分词处理以得到分词结果;分词映射单元9003可以用于将所述分词结果映射成浮点数向量;向量输入单元9005可以用于将所述浮点数向量输入至基于LSTM的语言识别模型。
由于本发明实施方式的程序运行性能分析装置的各个功能模块与上述方法发明实施方式中相同,因此在此不再赘述。
在本公开的示例性实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中,本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当所述程序产品在终端设备上运行时,所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图10所示,描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品1000,其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在终端设备,例如个人电脑上运行。然而,本发明的程序产品不限于此,在本文件中,可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本公开的示例性实施例中,还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解,本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此,本发明的各个方面可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等),或硬件和软件方面结合的实施方式,这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图11来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备1100。图11显示的电子设备1100仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图11所示,电子设备1100以通用计算设备的形式表现。电子设备1100的组件可以包括但不限于:上述至少一个处理单元1110、上述至少一个存储单元1120、连接不同系统组件(包括存储单元1120和处理单元1110)的总线1130、显示单元1140。
其中,所述存储单元存储有程序代码,所述程序代码可以被所述处理单元1110执行,使得所述处理单元1110执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如,所述处理单元1110可以执行如图1中所示的步骤S12至步骤S18。
存储单元1120可以包括易失性存储单元形式的可读介质,例如随机存取存储单元(RAM)11201和/或高速缓存存储单元11202,还可以进一步包括只读存储单元(ROM)11203。
存储单元1120还可以包括具有一组(至少一个)程序模块11205的程序/实用工具11204,这样的程序模块11205包括但不限于:操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线1130可以为表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备1100也可以与一个或多个外部设备1200(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1100交互的设备通信,和/或与使得该电子设备1100能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1150进行。并且,电子设备1100还可以通过网络适配器1160与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器1160通过总线1130与电子设备1100的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备1100使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
此外,上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明,而不是限制目的。易于理解,上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外,也易于理解,这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本公开的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。

Claims (9)

1.一种节点配置方法,应用于influxdb集群,其特征在于,所述节点配置方法包括:
接收自然语言信息;
确定所述自然语言信息对应的节点配置事件;
获取候选节点的信息,判断所述候选节点的信息是否与所述节点配置事件的事件属性匹配,如果匹配,则将所述候选节点作为目标节点;
将所述目标节点添加到与所述节点配置事件对应的路由节点上。
2.根据权利要求1所述的节点配置方法,其特征在于,接收自然语言信息包括:
接收配置平台响应自然语言输入而生成并发送的自然语言信息。
3.根据权利要求1所述的节点配置方法,其特征在于,所述节点配置方法还包括:
接收节点参数修改信息;
根据所述节点参数修改信息对所述路由节点上的一个或多个节点的节点参数进行修改。
4.根据权利要求3所述的节点配置方法,其特征在于,所述节点配置方法还包括:
将所述目标节点的节点信息和/或所述节点参数修改信息持久化到二进制文件中。
5.根据权利要求1所述的节点配置方法,其特征在于,确定所述自然语言信息对应的节点配置事件包括:
将所述自然语言信息输入至基于LSTM的语言识别模型;
根据所述语言识别模型的输出结果确定与所述自然语言信息对应的节点配置事件。
6.根据权利要求5所述的节点配置方法,其特征在于,将所述自然语言信息输入至基于LSTM的语言识别模型包括:
对所述自然语言信息进行分词处理以得到分词结果;
将所述分词结果映射成浮点数向量;
将所述浮点数向量输入至基于LSTM的语言识别模型。
7.一种节点配置装置,应用于influxdb集群,其特征在于,所述节点配置装置包括:
信息接收模块,用于接收自然语言信息;
事件确定模块,用于确定所述自然语言信息对应的节点配置事件;
节点确定模块,用于根据所述节点配置事件确定目标节点;
节点添加模块,用于将所述目标节点添加到与所述节点配置事件对应的路由节点上;
其中,所述节点确定模块包括:
候选节点信息获取单元,用于获取候选节点的信息;
信息匹配判断单元,用于判断所述候选节点的信息是否与所述节点配置事件的事件属性匹配;
节点确定单元,用于如果匹配,则将所述候选节点作为目标节点。
8.一种存储介质,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中任一项所述的节点配置方法。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;以及
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至6中任一项所述的节点配置方法。
CN201810577766.4A 2018-06-05 2018-06-05 节点配置方法及装置、存储介质和电子设备 Active CN108776696B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810577766.4A CN108776696B (zh) 2018-06-05 2018-06-05 节点配置方法及装置、存储介质和电子设备
PCT/CN2018/106616 WO2019232980A1 (zh) 2018-06-05 2018-09-20 节点配置方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810577766.4A CN108776696B (zh) 2018-06-05 2018-06-05 节点配置方法及装置、存储介质和电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108776696A CN108776696A (zh) 2018-11-09
CN108776696B true CN108776696B (zh) 2023-04-18

Family

ID=64024756

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810577766.4A Active CN108776696B (zh) 2018-06-05 2018-06-05 节点配置方法及装置、存储介质和电子设备

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN108776696B (zh)
WO (1) WO2019232980A1 (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111611343B (zh) * 2020-04-28 2023-06-16 北京智通云联科技有限公司 基于知识图谱最短路径查询的搜索系统、方法及设备
CN113886213A (zh) * 2020-06-29 2022-01-04 腾讯科技(深圳)有限公司 程序数据处理方法、装置、计算机可读存储介质及设备
CN113791775B (zh) * 2020-08-21 2024-03-01 北京京东振世信息技术有限公司 元数据的流程编排方法与装置、存储介质和电子设备
CN112181942A (zh) * 2020-09-22 2021-01-05 中国建设银行股份有限公司 时序数据库系统和数据处理方法及装置
CN112559087A (zh) * 2020-12-28 2021-03-26 北京五八信息技术有限公司 信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN116415377B (zh) * 2023-06-12 2023-09-01 陕西空天信息技术有限公司 叶盘模型生成方法及装置、电子设备、存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102035862A (zh) * 2009-09-30 2011-04-27 国际商业机器公司 Svc集群中配置节点的故障移交方法和系统
CN102197389A (zh) * 2008-10-24 2011-09-21 微软公司 分布式数据系统中的配置管理
CN103002490A (zh) * 2011-09-08 2013-03-27 中国移动通信集团公司 一种业务仿真测试系统及其实现方法
CN103810265A (zh) * 2014-01-27 2014-05-21 南京邮电大学 基于WiMAX本地路由下的数据库优化方法
CN107403104A (zh) * 2017-06-22 2017-11-28 努比亚技术有限公司 一种实现数据表查询限制的装置和方法
CN107656997A (zh) * 2017-09-20 2018-02-02 广东欧珀移动通信有限公司 自然语言处理方法、装置、存储介质及终端设备
CN107707671A (zh) * 2017-10-30 2018-02-16 郑州云海信息技术有限公司 一种MyCat集群统一配置的方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103377252B (zh) * 2012-04-28 2018-03-27 国际商业机器公司 在物联网中进行数据过滤的方法和装置
GB2507094A (en) * 2012-10-19 2014-04-23 Ibm Selecting and loading a subset of data from a database backup
US9280537B2 (en) * 2013-10-30 2016-03-08 Google Inc. Techniques for automatically selecting a natural language for configuring an input method editor at a computing device
CN105447032A (zh) * 2014-08-29 2016-03-30 国际商业机器公司 用于处理消息与订阅信息方法和系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102197389A (zh) * 2008-10-24 2011-09-21 微软公司 分布式数据系统中的配置管理
CN102035862A (zh) * 2009-09-30 2011-04-27 国际商业机器公司 Svc集群中配置节点的故障移交方法和系统
CN103002490A (zh) * 2011-09-08 2013-03-27 中国移动通信集团公司 一种业务仿真测试系统及其实现方法
CN103810265A (zh) * 2014-01-27 2014-05-21 南京邮电大学 基于WiMAX本地路由下的数据库优化方法
CN107403104A (zh) * 2017-06-22 2017-11-28 努比亚技术有限公司 一种实现数据表查询限制的装置和方法
CN107656997A (zh) * 2017-09-20 2018-02-02 广东欧珀移动通信有限公司 自然语言处理方法、装置、存储介质及终端设备
CN107707671A (zh) * 2017-10-30 2018-02-16 郑州云海信息技术有限公司 一种MyCat集群统一配置的方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2019232980A1 (zh) 2019-12-12
CN108776696A (zh) 2018-11-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108776696B (zh) 节点配置方法及装置、存储介质和电子设备
US11093707B2 (en) Adversarial training data augmentation data for text classifiers
EP3852001A1 (en) Method and apparatus for generating temporal knowledge graph, device, and medium
US10726204B2 (en) Training data expansion for natural language classification
US10929383B2 (en) Method and system for improving training data understanding in natural language processing
US11189269B2 (en) Adversarial training data augmentation for generating related responses
CN111814951B (zh) 调试深度神经网络
CN111309760A (zh) 数据检索方法、系统、设备及存储介质
US20210191938A1 (en) Summarized logical forms based on abstract meaning representation and discourse trees
CN108564944B (zh) 智能控制方法、系统、设备及存储介质
CN114840671A (zh) 对话生成方法、模型的训练方法、装置、设备及介质
US11580416B2 (en) Improving the accuracy of a compendium of natural language responses
US10592304B2 (en) Suggesting application programming interfaces based on feature and context analysis
WO2023142451A1 (zh) 工作流生成方法、装置、电子设备
US20220237376A1 (en) Method, apparatus, electronic device and storage medium for text classification
US20180253735A1 (en) Program identifier response to unstructured input
US20230078134A1 (en) Classification of erroneous cell data
CN114579104A (zh) 数据分析场景的生成方法、装置、设备及存储介质
US11144437B2 (en) Pre-populating continuous delivery test cases
US20220092096A1 (en) Automatic generation of short names for a named entity
CN114547106A (zh) 数据查询方法及装置、存储介质、计算机系统
CN114385829A (zh) 知识图谱创建方法、装置、设备以及存储介质
US20210157881A1 (en) Object oriented self-discovered cognitive chatbot
CN111753548A (zh) 信息获取方法及装置、计算机存储介质、电子设备
US11822528B2 (en) Database self-diagnosis and self-healing

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant