CN110380902B - 拓扑关系生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种拓扑关系生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法中，获取各个目标资源的配置信息；将每个配置信息转换为统一数据格式的数据信息；提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息；根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系。本申请通过获取各个目标资源的配置信息，将每个配置信息转换为同一数据格式的数据信息，使得所有的配置信息拥有同样的数据格式，从而后续在提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息时可以批量对数据信息进行提取，提高了资源连接关系信息的提取效率，最后根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系，整个过程中，无需对任意两个目标资源进行关联性分析即可生成目标拓扑关系，简化了拓扑关系的生成复杂度。

Description

拓扑关系生成方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及网络技术领域，更具体地说，涉及一种拓扑关系生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

当前，随着网络的发展，网络中的资源类型不断丰富，资源数量不断增大，使得网络的结构越来越多样性，为了对网络性能进行分析，需要绘制网络的拓扑关系图，根据绘制的拓扑关系图来对网络性能进行分析。

现有的拓扑关系生成方法，通常是将两个资源进行比对、分析，判断这两个资源间是否有关联，如果有关联，则绘制这两个资源间的拓扑关系，如果没有关联，则不绘制这两个资源间的拓扑关系。然而，为了绘制完整的拓扑关系，需要对网络中的每两个资源均进行比对、分析，任务量大，拓扑关系的生成速率较慢。

综上所述，如何提高拓扑关系的生成效率，简化生产复杂度是目前本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的是提供一种拓扑关系生成方法、装置、电子设备及存储介质，以使得能够提高拓扑关系的生成效率、简化拓扑关系的生成复杂度。其具体方案如下：

为了实现上述目的，一方面，本申请提供了一种拓扑关系生成方法，包括：

获取各个目标资源的配置信息；

将每个所述配置信息转换为统一数据格式的数据信息；

提取各个所述数据信息中携带的资源连接关系信息；

根据所述资源连接关系信息生成目标拓扑关系。

又一方面，本申请还提供了一种拓扑关系生成装置，包括：

配置信息获取模块，用于获取各个目标资源的配置信息；

数据格式转换模块，用于将每个所述配置信息转换为统一数据格式的数据信息；

连接信息提取模块，用于提取各个所述数据信息中携带的资源连接关系信息；

拓扑关系生成模块，用于根据所述资源连接关系信息生成目标拓扑关系。

又一方面，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现前述拓扑关系生成方法。

又一方面，本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现前述拓扑关系生成方法。

本申请通过获取各个目标资源的配置信息，将每个配置信息转换为同一数据格式的数据信息，使得所有的配置信息拥有同样的数据格式，从而后续在提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息时可以批量对数据信息进行提取，此外，还避免了配置信息类型不一样时，需特别对不同的配置信息进行针对性处理的过程，提高了资源连接关系信息的提取效率，最后根据提取的资源连接关系信息生成目标拓扑关系，整个过程中，无需对任意两个目标资源进行关联性分析即可生成目标拓扑关系，与现有技术相比，提高了拓扑关系的生成效率，并简化了拓扑关系的生成复杂度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种终端的结构示意图；

图3示出了本申请实施例的拓扑关系生成方法所适用的硬件组成框架示意图；

图4为本申请实施例提供的一种拓扑关系生成方法的流程图；

图5为资源间连接示意图；

图6为应用本实施例提供的拓扑关系生成方法生成图5所示资源间拓扑关系的示意图；

图7为本申请实施例提供的一种拓扑关系生成方法的流程图；

图8为本申请实施例提供的一种拓扑关系生成方法的流程图；

图9为本申请实施例提供的一种拓扑关系生成方法的流程图；

图10为一种拓扑结构示意图；

图11为生成地域拓扑关系的流程图；

图12为生成地域拓扑关系的算法示意图；

图13为生成的地域拓扑关系的示意图；

图14为本申请实施例提供的一种拓扑关系生成装置。

具体实施方式

当前生成拓扑关系的方法中，通过将两个资源进行比对、分析，判断这两个资源间是否有关联，如果有关联，则绘制这两个资源间的拓扑关系，如果没有关联，则不绘制这两个资源间的拓扑关系，由此使得在生成拓扑关系的过程中，需要对任意两个资源间的关联性进行分析，假设有N个资源，则分析次数最少为N(N-1)/2，总体复杂度在O(n²)，此外，在资源类型多样的情况下，分析任意资源间的关联性时对资源解析时的解析方法是不一样的，会进一步增大拓扑关系的生成难度，降低拓扑关系的生成效率。而本申请提供的技术方案无需分析任意两资源间的关联性，且可以批量对配置信息进行处理，拓扑关系的生成效率高，且生成复杂度低。

为了便于理解，先对本申请的拓扑关系生成方法对应的方案所适用的硬件组成框架进行介绍，也即先对本申请提供的电子设备进行介绍。本申请提供的电子设备既可以是如图1所示的服务器10，也可以是如图2所示的终端20；当电子设备为服务器时，本申请拓扑关系生成方法的执行主体便可以为服务器，而当电子设备为终端时，本申请拓扑关系生成方法的执行主体便可以为终端。图1和图2均是根据一示例性实施例示出的电子设备结构图，图中的内容不能认为是对本申请的使用范围的任何限制。

图1为本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。该服务器10，具体可以包括：至少一个处理器11、至少一个存储器12、电源13、通信接口14、输入输出接口15和通信总线16。其中，所述存储器12用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器11加载并执行，以实现下述任一实施例公开的拓扑关系生成方法中的相关步骤。

本实施例中，电源13用于为服务器10上的各硬件设备提供工作电压；通信接口14能够为服务器10创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本申请技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口15，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。

另外，存储器12作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源包括操作系统121、计算机程序122以及数据123等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。

其中，操作系统121用于管理与控制服务器10上的各硬件设备以及计算机程序122，以实现处理器11对存储器12中海量数据123的运算与处理，其可以是Windows Server、Netware、Unix、Linux等。计算机程序122除了包括能够用于完成下述任一实施例公开的拓扑关系生成方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。数据123除了可以包括服务器收集到的配置信息和测试指令等数据外，还可以包括数据模型、性能分析结果等数据。

图2为本申请实施例提供的一种终端的结构示意图，该终端20具体可以包括但不限于智能手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等。

通常，本实施例中的终端20包括有：处理器21和存储器22。

其中，处理器21可以包括一个或者多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器21可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器21也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器21可以集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器21还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器22可以包括一个或者多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器62还可以包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或者多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器22至少用于存储以下计算机程序221，其中，该计算机程序被处理器21加载并执行之后，能够实现下述任一实施例所公开的拓扑关系生成方法中的相关步骤。另外，存储器22所存储的资源还可以包括操作系统222和数据223等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统222可以包括Windows、Unix、Linux等。数据223包括但不限于配置信息、数据模型、性能分析结果等。

在一些实施例中，终端20还可以包括有显示屏23、输入输出接口24、通信接口25、传感器26、电源27以及通信总线28。

本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构并不构成对终端20的限定，可以包括比图示更多或者更少的组件。

可以理解的是，本申请实施例中并不对电子设备的数量进行限定，其可以是多个电子设备共同协作完成拓扑关系的生成功能。在一种可能的情况中，请参阅图3。由图3可知，该硬件组成框架可以包括第一电子设备31和第二电子设备32，第一电子设备31与第二电子设备32之间通过网络33实现通信连接。

在本申请实施例中，第一电子设备31与第二电子设备32的硬件结构可以参考图1中的服务器、图2中的终端，可以理解为本实施例中具有两个电子设备，两者进行数据交互，实现拓扑关系生成功能。进一步，本申请实施例中并不对网络的形式进行限定，比如，网络33可以是无线网络(如WIFI、蓝牙等)，也可以是有线网络。

其中，第一电子设备31和第二电子设备32可以是同一种电子设备，比如第一电子设备31和第二电子设备32均为服务器10或者均为终端20；也可以是不同类型的电子设备，比如，第一电子设备31可以是终端20，第二电子设备32可以是服务器10。在有一种可能的情况中，可以利用计算能力强的服务器10作为第二电子设备32来提高数据处理效率及可靠性，进而提高拓扑关系生成效率。同时利用成本低、应用范围广的终端20作为第一电子设备31，用于实现第二电子设备32与用户之间的交互。

进一步，为了便于用户获取目标拓扑关系，第一电子设备31还可以在接收到目标拓扑关系后，将该目标拓扑关系输出。本申请实施例并不限定第一电子设备31输出形式，如可以利用二维图表的形式输出目标拓扑关系，也可以通过三维立体图像的形式输出目标拓扑关系。

举例说明，终端在获取到配置信息后，将配置信息发送给服务器。服务器在接收到配置信息后，将配置信息转换为统一数据格式的数据信息，提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息，并根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系。服务器在生成目标拓扑关系后可以将目标拓扑关系通过网络发送给终端。终端输出目标拓扑关系。

在另一种可能的情况中，为了保证生成的目标拓扑关系的准确率，第一电子设备31还可以接收目标资源的数量值，并将目标资源的数量值发送给第二电子设备32，以便第二电子设备32根据配置信息生成资源数量与数量值相等的目标拓扑关系。

又一种可能的情况中，为了使得电子设备自动生成的目标拓扑关系更加符合用户自身的需求。第一电子设备31还可以接收用户输入的显示选择指令，并将该显示选择指令发送给第二电子设备32，以便第二电子设备32根据显示选择指令选取用户所需显示的资源的配置信息，并利用该配置信息生成对应的目标拓扑关系。这样，用户可以通过显示选择指令确定符合自身需求的配置信息，进而得到符合用户自身需求的目标拓扑关系。

结合以上共性，参见图4，其示出了本申请一种拓扑关系生成方法一个实施例的流程图，本实施例的方法可以包括：

S101：获取各个目标资源的配置信息。

其中，目标资源指的是本申请中用来生成拓扑关系的对象资源，资源的类型可以根据应用场景来确定，且资源可以为存在物理实体的资源，也可以为虚拟资源，比如在网络应用场景中，资源可以为服务器、宿主机等存在物理实体的资源，也可以为负载均衡等虚拟资源。配置信息中包含的数据类型也可以根据应用场景来确定，比如配置信息中可以包含目标资源的名称、id、ip、连接的其他目标资源的ip等，此外，为了区分来自不同地域或者不同网络的配置信息，配置信息中还可以包含目标资源所属地域信息等。

本实施例中，可以与各个目标资源进行信息交互，来直接获取各个目标资源的配置信息；还可以只与目标资源中一个信息交互能力强的目标资源来进行信息交互，通过该目标资源来获取各个目标资源的配置信息，在此过程中，该目标资源需获取各个目标资源的配置信息，以使得本申请拓扑关系生成方法的执行主体能够获取各个目标资源的配置信息。为了便于确定目标资源所对应的配置信息，在获取各个目标资源的配置信息之后，如果配置信息中不包含目标资源的标识信息，比如配置信息中不包含目标资源的名称、id等信息，则还需额外建立配置信息与目标资源的标识信息间的对应关系，以此确定配置信息属于哪个目标资源；而对于包含目标资源的标识信息的配置信息而言，可以直接根据配置信息中包含的目标资源的标识信息来确定该配置信息所属的目标资源，所以可以不用建立配置信息与目标资源的标识信息间的对应关系，因此，在创建配置信息时，可以直接在配置信息中添加目标资源的标识信息，以避免后续在获取配置信息后，再建立配置信息与目标资源间的对应关系，提高拓扑关系的生成效率。

S102：将每个配置信息转换为统一数据格式的数据信息。

S103：提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息。

本实施例中，目标资源的配置信息中包含该目标资源的资源连接关系信息，比如配置信息中连接的其他目标资源的ip便表示该目标资源所连接的其他目标资源的信息，那么，在生成的目标拓扑关系中，这两个目标资源间便存在连接关系，也即可以提取配置信息中包含的资源连接关系信息来分析目标资源间的连接关系，进而生成目标拓扑关系。然而，目标资源的类型多种多样，由此使得获取的配置信息的格式多种多样，这样在提取配置信息中的资源连接关系信息时，便需要采用与配置信息的格式相对应的分析方法来对配置信息进行分析，使得提取配置信息中的资源连接关系信息的过程复杂度高，效率低下，为了提高对资源连接关系信息的提取效率，可以将每个配置信息转换为统一数据格式的数据信息，这样，便可以批量提取数据信息中的资源连接关系信息，提高对资源连接关系信息的提取效率，进而提高生成目标拓扑关系的速率。

在一种可能的实现方式中，提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息的过程可以具体为：提取各个数据信息中携带的资源间连接信息及资源集合信息；其中，资源间连接信息包括配置信息所属的目标资源与其他目标资源间的连接信息；资源集合信息包括配置信息所属的目标资源所归属的集合信息。为了便于理解，对本实施例中的集合进行解释，本实施例中的集合指的是从地域或者网络等范围性角度对资源进行分类的信息，比如资源A和资源B属于广州地域，资源C和资源D属于上海地域，则资源A和资源B所属的集合为广州地域，资源C和资源D所属的集合便为上海地域等，这样可以根据配置信息中的资源集合信息生成特定集合的拓扑关系。也即配置信息中可以包括资源与资源间的连接信息，还可以包括资源所归属的集合信息，借助资源与资源间的连接信息，可以准确、快速的生成目标拓扑关系；借助资源所归属的集合信息可以对属于不同集合的资源进行区分，假设分析的目标资源分别属于集合A和集合B，那么根据配置信息中的资源集合信息便可以明确区分集合A和集合B各自所包含的目标资源信息以及目标资源间的拓扑关系，从而可以只生成集合A的拓扑关系、只生成集合B的拓扑关系等。

S104：根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系。

本实施例中，由于资源连接关系信息指明了目标资源间的连接关系，因此可以根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系，目标拓扑关系表明了目标资源间的连接关系。也即本实施例中，可以直接根据目标资源的配置信息来确定该目标资源与其他目标资源间的连接关系，无需对任意两个目标资源进行关联性分析即可得到两个目标资源间的连接关系，以图5所示的资源间连接示意图为例，图5中实线表示实际存在的关联，虚线表示不存在的关联；资源A1与资源C1间并不存在拓扑连接，但是还需分析资源A1与资源C1间的关联性才能得到该结论，也即在通过关联性分析来确定资源间是否存在连接的方法对图5进行拓扑关系分析的话，总共需进行六次分析，其中有三次无效分析；请参阅图6，图6为应用本实施例提供的拓扑关系生成方法生成图5所示资源间拓扑关系的示意图，由图6可知，应用本实施例提供的拓扑关系生成方法，只需根据资源A1的配置信息便可以确定资源A1与资源B1、资源B2间存在拓扑连接，而资源A1与资源C1间不存在拓扑连接，也即应用本实施例提供的拓扑关系分析方法，只需进行四次分析即可生成目标拓扑关系，复杂度低，运行效率高。

本申请通过获取各个目标资源的配置信息，将每个配置信息转换为同一数据格式的数据信息，使得所有的配置信息拥有同样的数据格式，从而后续在提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息时可以批量对数据信息进行提取，此外，还避免了配置信息类型不一样时，需特别对不同的配置信息进行针对性处理的过程，提高了资源连接关系信息的提取效率，最后根据提取的资源连接关系信息生成目标拓扑关系，整个过程中，无需对任意两个目标资源进行关联性分析即可生成目标拓扑关系，与现有技术相比，提高了拓扑关系的生成效率，简化了拓扑关系的生成复杂度。

图7为本申请实施例提供的一种拓扑关系生成方法的流程图。参见图7所示，该拓扑关系生成方法可以包括以下步骤：

S201：获取各个目标资源的配置信息。

S202：对于每个配置信息，将配置信息与数据模型中的各项数据类型信息进行匹配，得到相应的匹配项信息；按照数据模型的数据格式，将匹配项信息进行组合，得到配置信息对应的数据信息。

本实施例中，在将每个配置信息转换为统一数据格式的数据信息时，可以借助数据模型对配置信息进行格式转换，具体的，可以通过格式匹配的方法将各个配置信息转换为统一数据格式的数据信息，比如将配置信息与数据模型中的各项数据类型信息进行匹配，得到相应的匹配项信息，再按照数据模型的数据格式，将匹配项信息进行组合，得到配置信息对应的数据信息。

在一种可能的实施方式中，数据模型的各项数据类型信息可以包括：原始配置信息、资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，其中，资源父端点包括目标资源连接的下级目标资源；资源子端点包括目标资源连接的上级目标资源；集合父端点包括集合所包含的目标资源；集合子端点包括目标资源所属的集合；资源父端点、资源子端点也即资源间连接信息，集合父端点、集合子端点也即资源集合信息。则在将配置信息与数据模型中的各项数据类型信息进行匹配时，可以依次将配置信息与资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点进行匹配，得到相应的匹配项信息，比如在将配置信息与资源父端点进行匹配的过程中，由于资源父端点为目标资源连接的下级目标资源，则该配置信息中表示目标资源所连接的下级目标资源的信息便属于与资源父端点匹配的匹配项信息，若该配置信息中没有目标资源所连接的下级目标资源的信息，则该配置信息中便不存在与资源父端点匹配的匹配项信息。

相应的，在按照数据模型的数据格式，将匹配项信息进行组合，得到配置信息对应的数据信息时，可以按照原始配置信息、资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点的格式将配置信息中与数据模型中相应数据类型信息匹配的匹配项信息组合起来，生成该配置信息对应的数据信息。在此过程中，如果配置信息中不存在与数据类型信息匹配的匹配项信息，则可以将数据信息中与该数据类型信息对应的信息省略，比如配置信息中不存在与集合父端点对应的匹配项信息，则数据信息中可以只包含与原始配置信息、资源父端点、资源子端点、集合子端点对应的信息；当然，还可以指定数据信息显示配置信息中不存在与数据类型信息对应的匹配项信息的显示方式，比如指定在配置信息中不存在与数据类型信息对应的匹配项信息时，数据信息中与该数据类型信息对应的信息显示为0，则对于不存在与集合父端点对应的匹配项信息的配置信息，该配置信息的数据信息便包含原始配置信息、资源父端点、资源子端点、0、集合子端点。

在一种可行的实施方式中，可以借助关键字来将配置信息与数据类型信息进行匹配，则将配置信息与数据模型中的各项数据类型信息进行匹配，得到相应的匹配项信息的过程，具体可以包括：按照数据模型中数据类型信息关键字、连接符、匹配信息的数据类型格式，对配置信息进行格式匹配，得到匹配项信息。相应的，配置信息中的信息也可以按照数据类型信息关键字、连接符、匹配项信息的数据类型格式进行记录，以资源A连接的父端点为资源B为例，资源父端点的关键字为rs-ip，资源父端点的连接符为“：”，配置项信息为父端点的ip，且资源B的ip为10.1.1.22，则资源A的配置信息中表示资源父端点的信息可以为“rs-ip：10.1.1.22”。

S203：提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息。

S204：根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系。

本实施例中，在数据模型的各项数据类型信息包括原始配置信息、资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点的情况下，为了避免漏对资源连接关系进行处理，可以采用轮询的方式对资源连接关系信息进行处理，此外，资源连接关系信息中的资源父端点、资源子端点指明了资源与资源间的连接关系，集合父端点、集合子端点指明了资源间的集合归属关系，所以可以根据资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点来快速生成目标拓扑关系，则根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系的过程可以具体为：轮询资源连接关系信息，依次匹配每个目标资源的资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，得到每个目标资源的拓扑信息；将拓扑信息中的资源父端点与资源子端点连接，集合父端点与集合子端点连接，生成目标拓扑关系。

图8为本申请实施例提供的一种拓扑关系生成方法的流程图。参见图8所示，该拓扑关系生成方法可以包括以下步骤：

S301：获取各个目标资源的配置信息。

S302：对于每个配置信息，将配置信息与数据模型中的各项数据类型信息进行匹配，得到相应的匹配项信息；按照数据模型的数据格式，将匹配项信息进行组合，得到配置信息对应的数据信息；数据模型的各项数据类型信息包括：原始配置信息、资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点。

S303：提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息。

S304：依次匹配每个目标资源的资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，得到每个目标资源的原始匹配信息。

S305：将原始匹配信息进行格式转换，得到拓扑信息。

本实施例中，依次匹配每个目标资源的资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，得到每个目标资源的原始匹配信息时，原始匹配信息中各个信息的格式可能多种多样，直接将原始匹配信息作为拓扑信息的话，会使得拓扑信息的格式多样，不利于后续从拓扑信息中识别相应信息，为了便于从拓扑信息中识别相应信息，在得到原始匹配信息后，可以将原始匹配信息进行格式转换，得到统一格式的拓扑信息。

在一种可能的实施方式中，将原始匹配信息进行格式转换，得到拓扑信息的过程，具体可以包括：按照目标资源、连接符、资源父端点的格式将目标资源的资源父端点转换为拓扑信息中的资源父端点；按照资源子端点、连接符、目标资源的格式将目标资源的资源子端点转换为拓扑信息中的资源子端点；按照目标资源、连接符、集合父端点的格式将目标资源的集合父端点转换为拓扑信息中的集合父端点；按照集合子端点、连接符、目标资源的格式将目标资源的集合子端点转换为拓扑信息中的集合子端点。

S306：将拓扑信息中的资源父端点与资源子端点连接，集合父端点与集合子端点连接，生成目标拓扑关系

图9为本申请实施例提供的一种拓扑关系生成方法的流程图。参见图9所示，该拓扑关系生成方法可以包括以下步骤：

S401：获取各个目标资源的配置信息。

S402：将每个配置信息转换为统一数据格式的数据信息。

S403：提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息。

S404：根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系。

S405：基于目标拓扑关系判断目标资源是否满足单点接入，得到相应的单点接入判断结果；和/或，基于目标拓扑关系对目标资源的容量进行分析，得到相应的容量分析结果；和/或，基于目标拓扑关系判断目标资源是否处于均衡状态，得到相应的均衡判断结果。

本实施例中，在生成了目标拓扑关系之后，便可以获知各个目标资源间的连接关系，便可以根据目标拓扑关系对目标资源进行性能分析，还可以显示性能分析结果等。

在一种可行的实施方式中，由于资源单点接入的话，可能会使得目标资源组成的网络的健壮性不足，以图10所示拓扑结构为例，虽然域名和负载均衡层均作了负载，但是最终3台云服务器巧合地落在同一台宿主机，使得该宿主机成为了单点接入，未达到负载均衡的目的，因此在根据目标拓扑关系对目标资源进行性能分析时，可以基于目标拓扑关系判断目标资源是否满足单点接入，并得到相应的单点接入判断结果，判断资源是否单点接入也即判断该资源是否只接入了一个子级资源。

在一种可行的实施方式中，有拓扑关系的资源间存在数据流通，而各个资源的容量有限，由此可能使得资源所接收的数据量超过自身容量的情况，从而造成数据在该资源传输时达不到目标速率，仍以图10所示的拓扑结构为例，三台云服务器的带宽上限均为100Mbps，而宿主机的带宽上限为250Mbps，由此使得图10所示的拓扑结构所能支持的最大带宽仅为250Mbps，而不是300Mbps。因此在根据目标拓扑关系对目标资源进行性能分析时，可以基于目标拓扑关系对目标资源的容量进行分析，得到相应的容量分析结果。

在一种可行的实施方式中，有拓扑关系的资源间存在数据流通，而各个资源的负载存在上限，由此使得资源组成的网络存在负载上限，仍以图10所示拓扑结构为例，三台云服务器间做了负载均衡，而应用过程中，三台云服务器间可能并未做到负载均衡，而通过生成的目标拓扑关系可以对三台云服务器进行均衡性分析，因此在根据目标拓扑关系对目标资源进行性能分析时，可以基于目标拓扑关系判断目标资源是否处于均衡状态，得到相应的均衡判断结果。

下面通过一个具体的应用场景实例描述，来对拓扑关系生成方法的过程进行说明，其中，目标资源的类型包括广州地域REGION，域名DOMAIN，负载均衡LB，3台云服务器CVM1、CVM2、CVM3，和宿主机HOST。

请参阅图11，图11为生成地域拓扑关系的流程图，在图11中，生成广州地域拓扑关系的过程包括：

S501：获取各个目标资源的配置信息。

在本实施例中，各个目标资源的配置信息的描述格式可以为JSON，也可以为XML等，各个目标资源的配置信息可以如下：

S502：对各个目标资源的配置信息进行标准化处理，得到统一数据格式的数据信息。

本实施例中，按照资源原始配置信息raw_data、资源父端点edge_father、资源子端点edge_child、集合父端点group_father、集合子端点group_child的资源数据模型，将各个配置信息转换为相应的数据信息。以负载均衡和云服务器为例，负载均衡包含了其后端绑定服务器的rs_ip，根据rs_ip可以找到位于其下级层级的云服务器，因此对于负载均衡来说，rs_ip就是它的资源父端点；对于云服务器来说，ip可以帮助找到位于其上级层级的负载均衡，所以是云服务器的资源子端点。REGION是一种特殊的资源，它代表某个地域，可以包含多个资源，因此它的region参数是一个集合父端点，而负载均衡，云服务器，宿主机等的region是对应的集合子端点。根据该资源数据模型，各个配置信息转换后的数据信息如下：

S503：轮询所有数据信息，选取一个未遍历的目标资源。

S504：判断该目标资源是否存在匹配的集合父端点与集合子端点，若是，则执行S505，若否，则执行S506。

S505：生成资源集合信息，执行S506。

S506：判断该目标资源是否存在匹配的资源父端点与资源子端点，若是，则执行S507，若否，则执行S508。

S507：生成资源间连接信息。

S508：判断是否遍历完所有目标资源，若是，则执行S509，若否，则返回执行S503。

S509：输出资源间连接信息及资源集合信息。

本实施例中，因为LB的edge_father和3个CVM的edge_child匹配，所以在Edge关系集合里增加如下记录，表示3个CVM均指向LB：

因为LB，3个CVM，HOST的group_child都匹配REGION的group_father，所以在Group关系集合里增加如下记录,表示这些Node均包含于REGION内：

所有目标资源遍历完成后，输出所有的资源间连接信息和资源集合信息，最终资源间连接信息为：

资源集合信息为：

S 510：根据资源间连接信息及资源结合信息生成目标拓扑关系。

请参阅图12和图13，图12为生成地域拓扑关系的算法示意图，图13为生成的地域拓扑关系的示意图。

图14为本申请实施例提供的一种拓扑关系生成装置，包括：

配置信息获取模块41，用于获取各个目标资源的配置信息；

数据格式转换模块42，用于将每个配置信息转换为统一数据格式的数据信息；

连接信息提取模块43，用于提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息；

拓扑关系生成模块44，用于根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系。

在一种可能实现方式中，连接信息提取模块43，具体可以包括：

连接信息提取单元，用于提取各个数据信息中携带的资源间连接信息及资源集合信息；

其中，资源间连接信息包括配置信息所属的目标资源与其他目标资源间的连接信息；资源集合信息包括配置信息所属的目标资源所归属的集合信息。

在一种可能实现方式中，数据格式转换模块42，具体可以包括：

数据格式转换子模块，用于对于每个配置信息，将配置信息与数据模型中的各项数据类型信息进行匹配，得到相应的匹配项信息；按照数据模型的数据格式，将匹配项信息进行组合，得到配置信息对应的数据信息。

在一种可能实现方式中，数据模型的各项数据类型信息可以包括：原始配置信息、资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点；

拓扑关系生成模块44，具体可以包括：

拓扑信息匹配子模块，用于轮询资源连接关系信息，依次匹配每个目标资源的资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，得到每个目标资源的拓扑信息；

拓扑关系生成子模块，用于将拓扑信息中的资源父端点与资源子端点连接，集合父端点与集合子端点连接，生成目标拓扑关系；

其中，资源父端点包括目标资源连接的下级目标资源；资源子端点包括目标资源连接的上级目标资源；集合父端点包括集合所包含的目标资源；集合子端点包括目标资源所属的集合。

在一种可能实现方式中，拓扑信息匹配子模块，具体可以包括：

信息匹配子模块，用于依次匹配每个目标资源的资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，得到每个目标资源的原始匹配信息；

信息转换子模块，用于将原始匹配信息进行格式转换，得到拓扑信息。

在一种可能实现方式中，信息转换子模块，具体可以包括：

资源父端点转换单元，用于按照目标资源、连接符、资源父端点的格式将目标资源的资源父端点转换为拓扑信息中的资源父端点；

资源子端点转换单元，用于按照资源子端点、连接符、目标资源的格式将目标资源的资源子端点转换为拓扑信息中的资源子端点；

集合父端点转换单元，用于按照目标资源、连接符、集合父端点的格式将目标资源的集合父端点转换为拓扑信息中的集合父端点；

集合子端点转换单元，用于按照集合子端点、连接符、目标资源的格式将目标资源的集合子端点转换为拓扑信息中的集合子端点。

在一种可能实现方式中，数据格式转换子模块，具体可以包括：

数据格式转换单元，用于按照数据模型中数据类型信息关键字、连接符、匹配信息的数据类型格式，对配置信息进行格式匹配，得到匹配项信息。

在一种可能实现方式中，还可以包括：

单点接入分析模块，用于拓扑关系生成模块44根据资源连接关系信息生成目标拓扑关系之后，基于目标拓扑关系判断目标资源是否满足单点接入，得到相应的单点接入判断结果；

和/或，容量分析模块，用于基于目标拓扑关系对目标资源的容量进行分析，得到相应的容量分析结果；

和/或，均衡分析模块，用于基于目标拓扑关系判断目标资源是否处于均衡状态，得到相应的均衡判断结果。

本申请提供的一种拓扑关系生成装置，通过获取各个目标资源的配置信息，将每个配置信息转换为同一数据格式的数据信息，使得所有的配置信息拥有同样的数据格式，从而后续在提取各个数据信息中携带的资源连接关系信息时可以批量对数据信息进行提取，此外，还避免了配置信息类型不一样时，需特别对不同的配置信息进行针对性处理的过程，提高了资源连接关系信息的提取效率，最后根据提取的资源连接关系信息生成目标拓扑关系，整个过程中，无需对任意两个目标资源进行关联性分析即可生成目标拓扑关系，与现有技术相比，提高了拓扑关系的生成效率，简化了拓扑关系的生成复杂度。

另一方面，本申请实施例还公开了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现前述任一实施例公开的拓扑关系生成方法。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种拓扑关系生成方法，其特征在于，包括：

获取各个目标资源的配置信息；

将所述配置信息与资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点进行匹配，得到相应的匹配项信息；按照原始配置信息、资源父端点、资源子端点、集合父端点与集合子端点的格式，将所述配置信息中与资源父端点、资源子端点、集合父端点与集合子端点匹配的所述匹配项信息组合起来，生成所述配置信息对应的数据信息；

提取各个所述数据信息中携带的资源间连接信息及资源集合信息；其中，所述资源间连接信息包括所述配置信息所属的目标资源与其他目标资源间的连接信息；所述资源集合信息包括所述配置信息所属的目标资源所归属的集合信息；所述资源集合信息用于对属于不同集合的资源进行分区，以生成特定集合的拓扑关系；

轮询所述资源间连接信息，依次匹配每个所述目标资源的资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，得到每个所述目标资源的拓扑信息；将所述拓扑信息中的资源父端点与资源子端点连接，集合父端点与集合子端点连接，生成目标拓扑关系；

基于所述目标拓扑关系判断所述目标资源是否满足单点接入，得到相应的单点接入判断结果和基于所述目标拓扑关系对所述目标资源的容量进行分析，得到相应的容量分析结果，以及，基于所述目标拓扑关系判断所述目标资源是否处于均衡状态，得到相应的均衡判断结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源父端点包括所述目标资源连接的下级目标资源；所述资源子端点包括所述目标资源连接的上级目标资源；所述集合父端点包括集合所包含的目标资源；所述集合子端点包括所述目标资源所属的集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次匹配每个所述目标资源的资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，得到每个所述目标资源的拓扑信息，包括：

依次匹配每个所述目标资源的资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，得到每个所述目标资源的原始匹配信息；

将所述原始匹配信息进行格式转换，得到所述拓扑信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述原始匹配信息进行格式转换，得到所述拓扑信息，包括：

按照目标资源、连接符、资源父端点的格式将所述目标资源的资源父端点转换为所述拓扑信息中的所述资源父端点；

按照资源子端点、连接符、目标资源的格式将所述目标资源的资源子端点转换为所述拓扑信息中的所述资源子端点；

按照目标资源、连接符、集合父端点的格式将所述目标资源的集合父端点转换为所述拓扑信息中的所述集合父端点；

按照集合子端点、连接符、目标资源的格式将所述目标资源的集合子端点转换为所述拓扑信息中的所述集合子端点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到相应的匹配项信息，还包括：

按照数据模型中数据类型信息关键字、连接符、匹配信息的数据类型格式，对所述配置信息进行格式匹配，得到所述匹配项信息。

6.一种拓扑关系生成装置，其特征在于，包括：

配置信息获取模块，用于获取各个目标资源的配置信息；

数据格式转换模块，用于将所述配置信息与资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点进行匹配，得到相应的匹配项信息；按照原始配置信息、资源父端点、资源子端点、集合父端点与集合子端点的格式，将所述配置信息中与资源父端点、资源子端点、集合父端点与集合子端点匹配的所述匹配项信息组合起来，生成所述配置信息对应的数据信息；

连接信息提取模块，用于提取各个所述数据信息中携带的资源间连接信息及资源集合信息；其中，所述资源间连接信息包括所述配置信息所属的目标资源与其他目标资源间的连接信息；所述资源集合信息包括所述配置信息所属的目标资源所归属的集合信息；所述资源集合信息用于对属于不同集合的资源进行分区，以生成特定集合的拓扑关系；

拓扑关系生成模块，用于轮询所述资源间连接信息，依次匹配每个所述目标资源的资源父端点、资源子端点、集合父端点、集合子端点，得到每个所述目标资源的拓扑信息；将所述拓扑信息中的资源父端点与资源子端点连接，集合父端点与集合子端点连接，生成目标拓扑关系；

单点接入分析模块，用于在所述拓扑关系生成模块生成所述目标拓扑关系之后，基于所述目标拓扑关系判断所述目标资源是否满足单点接入，得到相应的单点接入判断结果；

容量分析模块，用于基于所述目标拓扑关系对所述目标资源的容量进行分析，得到相应的容量分析结果；

均衡分析模块，用于基于所述目标拓扑关系判断所述目标资源是否处于均衡状态，得到相应的均衡判断结果。

7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一项所述的拓扑关系生成方法。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如权利要求1至5任一项所述的拓扑关系生成方法。

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