CN112307032A - 应用指标确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了应用指标确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取配置文件；基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据；基于输入数据和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值；基于基础指标值和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定至少一个应用指标的应用指标值。该实施方式实现了对于新增指标的快速扩展。

Description

应用指标确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及应用指标确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

在数据处理过程中，往往需要确定这些数据的多个指标。相关的数据处理技术在面对海量数据(例如G级别以上的大数据)的处理场景时，一般依次对多个指标中的每个指标进行处理。这样的处理方式存在以下问题：

第一，当需要增加新的指标时，需要为新的指标编写多条处理语句，增加了开发成本，不利于对指标进行扩展。

第二，数据处理效率低。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了应用指标确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种应用指标确定方法，该方法包括：获取配置文件，配置文件中包括至少一个应用指标的属性信息，每个应用指标是基于至少一个基础指标生成的，每个应用指标的属性信息包括应用指标依赖的基础指标的标识、应用指标依赖的输入数据的标识、应用指标对应的应用指标处理方式信息；基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据；基于输入数据和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值；基于基础指标值和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定至少一个应用指标的应用指标值。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种应用指标确定装置，装置包括：配置文件获取单元，被配置成获取配置文件，配置文件中包括至少一个应用指标的属性信息，每个应用指标是基于至少一个基础指标生成的，每个应用指标的属性信息包括应用指标依赖的基础指标的标识、应用指标依赖的输入数据的标识、应用指标对应的应用指标处理方式信息；输入数据获取单元，被配置成基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据；基础指标值确定单元，被配置成基于输入数据和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值；应用指标值确定单元，被配置成基于基础指标值和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定至少一个应用指标的应用指标值。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：实现了对于新增指标的快速扩展。具体来说，由于本公开的一些实施例的应用指标确定方法首先获取配置文件。其中包括应用指标的属性信息，而应用指标的属性信息中包括基础指标的标识、输入数据的信息、处理方式信息等。也就是说，应用指标确定方法是基于配置实现的，当需要新增指标时，只需要在配置文件中新增相关的内容，就可以实现新增指标的扩展，而无需再对具体的处理过程编写相关的处理语句，降低了开发成本，便于新增指标扩展。此外，由于预先将需要确定的应用指标中的分解为至少一个基础指标。不同的应用指标分解得到的基础指标很可能有重复的。此时，由于本公开的一些实施例的应用指标确定方法是先确定基础指标，再根据基础指标确定应用指标。因此，对于重复的基础指标只需要进行一次处理，处理结果可以公用，用于确定不同的应用指标。因此，避免重复加载数据，进而提高处理效率。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的一些实施例的应用指标确定方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的应用指标确定方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公图开的应用指标确定方法的另一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的应用指标确定方法中包括基础指标的属性信息的配置文件示例性示意图；

图5是根据本公开的应用指标确定装置的一些实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开一些实施例的应用指标确定方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取配置文件102。其中，配置文件102中包括至少一个应用指标的属性信息。在本应用场景下，配置文件102中包括两个应用指标(应用指标A和应用指标B)的属性信息。每个应用指标是基于至少一个基础指标生成的。具体的，应用指标A基于基础指标a生成的，应用指标B是基于基础指标b生成的。每个应用指标的属性信息包括依赖的基础指标的标识(例如a、b)、应用指标依赖的输入数据的标识、应用指标对应的应用指标处理方式信息等。在本应用场景下，作为示例，处理方式信息可以是类路径及方法名。

在此基础上，计算设备101可以基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据。实践中，不同的应用指标依赖的输入数据可能相同，也可能不同。可选的，对于不同的输入数据，例如，本应用场景下的输入数据m和输入数据n，可以同时获取两部分输入数据，即输入数据m和输入数据n的交集，从而得到输入数据103。然后，上述计算设备101可以基于输入数据，确定至少一个应用指标依赖的基础指标的基础指标值。例如，可以针对输入数据m和输入数据n的并集，确定这些数据的基础指标a和基础指标b的基础指标值104。之后，可以基于基础指标值104，和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式，确定至少一个应用指标的应用指标值105。

举例来说，应用指标A是平均标准差，应用指标B是整体离散度。假设应用指标A和应用指标B依赖的输入数据是同一批输入数据。这里，输入数据以多个SKU(库存量单位)的历史销量为例。其中，应用指标A的确定需要对各个SKU的标准差求平均，应用指标B整体离散度可以是各个SKU的标准差之合除以所有SKU的均值。可以看出，应用指标A和应用指标B都可以基于每个SKU的标准差这个基础指标生成。从而上述计算设备101可以先确定少一个应用指标依赖的基础指标的基础指标值，即每个SKU的标准差。然后，根据基础指标值，即每个SKU的标准差来分别确定应用指标A和应用指标B，即平均标准差和整体离散度。在此过程中，对于重复的基础指标(每个SKU的标准差)只需要进行一次处理，处理结果可以公用，用于确定不同的应用指标。因此，可以提高处理效率，避免重复加载数据。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

继续参考图2，示出了根据本公开的应用指标确定方法的一些实施例的流程200。该应用指标确定方法，包括以下步骤：

步骤201，获取配置文件。

在一些实施例中，应用指标确定方法的执行主体可以从本地或者通信连接的电子设备中获取预先配置的配置文件。

其中，配置文件中包括至少一个应用指标的属性信息，每个应用指标是基于至少一个基础指标生成的，每个应用指标的属性信息包括应用指标依赖的基础指标的标识、应用指标依赖的输入数据的标识、应用指标对应的应用指标处理方式信息。其中，应用指标处理方式信息可以是与基于至少一个基础指标生成应用指标相关的信息。例如，应用指标处理方式信息可以是一些类路径或者方法名。可以通过这些类路径或方法名对应的类或者方法，对至少一个基础指标进行运算生成应用指标。例如，可以对多个基础指标求和，得到应用指标。

在一些实施例中，应用指标依赖的基础指标可以是生成该应用指标的那些基础指标。举例来说，当应用指标是平均标准差时，其依赖的基础指标可以是每个SKU的标准差。基础指标的标识用以唯一标识基础指标，可以是基础指标的名称、编号等等。输入数据的标识用以唯一标识输入数据，可以是输入数据的名称、编号等。

在一些实施例的可选的实现方式中，应用指标的属性信息还可以包括应用指标的标识，用以唯一标识应用指标。其中，应用指标是相对于基础指标而言的，基础指标可以直接通过输入数据得到，而应用指标可以拆解为一个或多个基础指标，通过一个或多个基础指标生成。

步骤202，基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据。作为示例，可以根据输入数据的标识在预先设置的对应关系表中查找并获取输入数据。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，配置文件中还包括至少一个输入数据的属性信息，每个输入数据的属性信息包括输入数据的标识、数据存储位置；以及基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据，包括：基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，确定至少一个应用指标中各个应用指标依赖的输入数据的并集的标识，得到标识集合；基于标识集合和应用指标依赖的输入数据的数据存储位置，读取输入数据。

在这些方式中，通过对于不同的应用指标的输入数据求并集，可以便于获取全部的应用指标的依赖数据，便于对每个应用指标进行计算。此外，通过在配置文件中配置输入数据的标识和数据存储位置，进一步实现了输入数据的灵活配置，便于对不同的数据进行处理。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，每个输入数据的属性信息还包括：存储数据的数据库类型；以及响应于存储数据的数据库类型为第一数据库类型，数据存储位置包括数据存储路径；响应于存储数据的数据库类型为第二数据库类型，数据存储位置包括数据库表名。

在这些实现方式中，根据数据库类型的不同，数据存储位置可以有所不同，以适应不同需求。例如，如果数据库类型为hdfs这种文件系统，数据存储位置包括数据存储路径。如hdfs://user/app1/sales.csv。又如，如果是hive这种数据仓库，数据存储位置包括库数据表名。如app.app_sales。

步骤203，基于输入数据和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于输入数据和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值。其中，不同的应用指标所依赖基础指标可能相同也可以不同。实践中，可以确定各个应用指标所依赖的基础指标的并集。然后，对基础指标并集中的每个基础指标可以确定基础指标值。例如，输入数据以多个SKU的历史销量为例。基础指标是每个SKU的标准差。此时，可以根据标准差的计算公式基于输入数据计算每个SKU的标准差值。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，输入数据包括多个维度的数据，多个维度中包括时间；以及基于输入数据和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值，包括：基于至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，对输入数据在时间维度进行聚合，得到基础指标值。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，基于基础指标值和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定至少一个应用指标的应用指标值，包括：基于基础指标值和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，对基础指标值在主键维度进行聚合，得到至少一个应用指标的应用指标值。

步骤204，基于基础指标值和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定至少一个应用指标的应用指标值。

在一些实施例中，由于应用指标是基于基础指标生成的。因此，可以通过应用指标处理方式信息所表征的处理方法对基础指标值进行处理，从而可以确定至少一个应用指标的应用指标值。例如，可以对各个SKU的标准差的求平均值，得到其中的一个应用指标值。

本公开的上述实施例具有如下有益效果：实现了对于新增指标的快速扩展。具体来说，由于本公开的一些实施例的应用指标确定方法首先获取配置文件。其中包括应用指标的属性信息，而应用指标的属性信息中包括基础指标的标识、输入数据的信息、处理方式信息等。也就是说，应用指标确定方法是基于配置实现的，当需要新增指标时，只需要在配置文件中新增相关的内容，就可以实现新增指标的扩展，而无需再对具体的处理过程编写相关的处理语句，降低了开发成本，便于新增指标扩展。此外，由于预先将需要确定的应用指标中的分解为至少一个基础指标。不同的应用指标分解得到的基础指标很可能有重复的。此时，由于本公开的一些实施例的应用指标确定方法是先确定基础指标，再根据基础指标确定应用指标。因此，对于重复的基础指标只需要进行一次处理，处理结果可以公用，用于确定不同的应用指标。因此，可以提高处理效率，避免重复加载数据。

进一步参考图3，其示出了应用指标确定方法的另一些实施例的流程300。该应用指标确定方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，获取配置文件。

步骤302，基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据。

在一些实施例中，步骤301-302的具体实现及其所带来的技术效果，可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-202，在此不再赘述。

步骤303，将输入数据整合为分布式数据对象。

在一些实施例中，应用指标确定方法的执行主体可以将输入数据整合为分布式数据对象。实践中，可以利用一些分布式处理引擎，包括但不限于：spark或Dask等将输入数据整合为分布式数据对象。

步骤304，将分布式数据对象和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识发送至并行的多个计算节点以使多个计算节点并行计算基础指标值。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过一些应用接口将分布式数据对象和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识发送至并行的多个计算节点以使多个计算节点并行计算基础指标值。其中，每个计算节点可以对一个或多个基础指标进行计算。作为示例，可以依次对接收到的基础指标进行计算。对于每个基础指标，可以调用该基础指标对应的基础指标处理方法来计算基础指标值。从而计算节点可以利用配置文件中的配置的基础指标处理方法计算基础指标值。可选的，基础指标对应的基础指标处理方法也可以配置在配置文件中。如图4所示，示例性示出了包括基础指标的属性信息的配置文件401。其中，基础指标处理方法可以用类路径及方法名来表示。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，将分布式数据对象和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识发送至并行的多个计算节点，包括；对于每个基础指标，根据基础指标的类型，将基础指标通过对应的接口发送至多个计算节点中的目标节点。

在这些实现方式中，根据一定的分类标准，将基础指标划分为不同的类型。作为示例，可以将基础指标划分为精确指标或统计指标。作为示例，还可以按照基础指标所需要的参数数量或类型，对基础指标进行分类。例如，对于均值这个基础指标，只需要传输一个数组。而对于绝对误差这个基础指标，需要传入实际值、预测值、计算偏移量、时间粒度等参数。由此，通过不同的接口实现对于不同类型的基础指标的计算，从而可以解决不同的基础指标输入参数难以统一的问题。

步骤305，接收多个计算节点返回的基础指标值。

在一些实施例中，多个计算节点可以将计算得到的基础指标值返回上述执行主体。从而上述执行主体可以接收到上述基础指标值。

步骤306，基于基础指标值和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定至少一个应用指标的应用指标值。

在一些实施例中，步骤306的具体实现及其所带来的技术效果，可以参考图2对应的那些实施例中的步骤204，在此不再赘述。

上述技术方案作为本公开的实施例的一个发明点，进一步解决了背景技术提及的技术问题二“数据处理效率低”。其中，导致数据处理效率低的因素往往是面对海量数据场景的应用指标计算对于计算资源的消耗较大，常规的计算设备难以满足需求。如果解决了上述因素，就能达到的效果。为了达到这一效果，本公开通过将输入数据整合为分布式数据对象，以及通过多个计算节点并行计算基础指标值。从而可以提高数据处理效率。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种应用指标确定装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，一些实施例的应用指标确定装置500包括：配置文件获取单元501、输入数据获取单元502、基础指标值确定单元503和应用指标值确定单元504。其中，配置文件获取单元501被配置成获取配置文件，所述配置文件中包括至少一个应用指标的属性信息，每个所述应用指标是基于至少一个基础指标生成的，每个所述应用指标的属性信息包括所述应用指标依赖的基础指标的标识、所述应用指标依赖的输入数据的标识、所述应用指标对应的应用指标处理方式信息。输入数据获取单元502被配置成基于所述至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据。基础指标值确定单元503，被配置成基于所述输入数据和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定所述至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值。应用指标值确定单元504，被配置成基于所述基础指标值和所述至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定所述至少一个应用指标的应用指标值。

在一些实施例的可选实现方式中，配置文件中还包括至少一个输入数据的属性信息，每个输入数据的属性信息包括输入数据的标识、数据存储位置；输入数据获取单元502进一步被配置成：基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，确定至少一个应用指标中各个应用指标依赖的输入数据的并集的标识，得到标识集合；基于标识集合和应用指标依赖的输入数据的数据存储位置，读取输入数据。

在一些实施例的可选实现方式中，每个输入数据的属性信息还包括：存储数据的数据库类型；以及响应于存储数据的数据库类型为第一数据库类型，数据存储位置包括数据存储路径；响应于存储数据的数据库类型为第二数据库类型，数据存储位置包括数据库表名。

在一些实施例的可选实现方式中，装置500还包括整合单元，被配置成；将输入数据整合为分布式数据对象；以及基础指标值确定单元503进一步被配置成：基于分布式数据对象和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值。

在一些实施例的可选实现方式中，输入数据包括多个维度的数据，多个维度中包括时间；以及基础指标值确定单元503进一步被配置成基于至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，对输入数据在时间维度进行聚合，得到基础指标值。

在一些实施例的可选实现方式中，应用指标值确定单元504进一步被配置成：基于基础指标值和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，对基础指标值在主键维度进行聚合，得到至少一个应用指标的应用指标值。

在一些实施例的可选实现方式中，基础指标值确定单元503进一步被配置成：将分布式数据对象和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识发送至并行的多个计算节点，以使多个计算节点并行计算基础指标值；接收多个计算节点返回的基础指标值。

在一些实施例的可选实现方式中，基础指标值确定单元503进一步被配置成：对于每个基础指标，根据基础指标的类型，将基础指标通过对应的接口发送至多个计算节点中的目标节点。

可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备600的结构示意图。6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机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。而在本公开的一些实施例中，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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、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。计算机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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取配置文件；基于至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据；基于输入数据和至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值；基于基础指标值和至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定至少一个应用指标的应用指标值。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括配置文件获取单元、输入数据获取单元、基础指标值确定单元和应用指标值确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，，配置文件获取单元还可以被描述为“获取配置文件的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (11)

1.一种应用指标确定方法，包括：

获取配置文件，所述配置文件中包括至少一个应用指标的属性信息，每个所述应用指标是基于至少一个基础指标生成的，每个所述应用指标的属性信息包括所述应用指标依赖的基础指标的标识、所述应用指标依赖的输入数据的标识、所述应用指标对应的应用指标处理方式信息；

基于所述至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据；

基于所述输入数据和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定所述至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值；

基于所述基础指标值和所述至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定所述至少一个应用指标的应用指标值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述配置文件中还包括至少一个输入数据的属性信息，每个输入数据的属性信息包括所述输入数据的标识、数据存储位置；以及

所述基于所述至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据，包括：

基于所述至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，确定所述至少一个应用指标中各个应用指标依赖的输入数据的并集的标识，得到标识集合；

基于所述标识集合和所述应用指标依赖的输入数据的数据存储位置，读取所述输入数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述每个输入数据的属性信息还包括：存储数据的数据库类型；以及

响应于所述存储数据的数据库类型为第一数据库类型，所述数据存储位置包括数据存储路径；

响应于所述存储数据的数据库类型为第二数据库类型，所述数据存储位置包括数据库表名。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述基于所述输入数据和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定所述至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值之前，所述方法还包括：

将所述输入数据整合为分布式数据对象；以及

所述基于所述输入数据和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定所述至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值，包括：

基于所述分布式数据对象和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定所述至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据包括多个维度的数据，所述多个维度中包括时间；以及

所述基于所述输入数据和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定所述至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值，包括：

基于所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，对所述输入数据在时间维度进行聚合，得到所述基础指标值。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述基础指标值和所述至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定所述至少一个应用指标的应用指标值，包括：

基于所述基础指标值和所述至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，对所述基础指标值在主键维度进行聚合，得到所述至少一个应用指标的应用指标值。

7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述分布式数据对象和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定所述至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值，包括：

将所述分布式数据对象和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识发送至并行的多个计算节点，以使所述多个计算节点并行计算所述基础指标值；

接收所述多个计算节点返回的所述基础指标值。

8.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述分布式数据对象和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识发送至并行的多个计算节点，包括；

对于每个基础指标，根据所述基础指标的类型，将所述基础指标通过对应的接口发送至所述多个计算节点中的目标节点。

9.一种应用指标确定装置，包括：

配置文件获取单元，被配置成获取配置文件，所述配置文件中包括至少一个应用指标的属性信息，每个所述应用指标是基于至少一个基础指标生成的，每个所述应用指标的属性信息包括所述应用指标依赖的基础指标的标识、所述应用指标依赖的输入数据的标识、所述应用指标对应的应用指标处理方式信息；

输入数据获取单元，被配置成基于所述至少一个应用指标依赖的输入数据的标识，获取输入数据；

基础指标值确定单元，被配置成基于所述输入数据和所述至少一个应用指标依赖的基础指标的标识，确定所述至少一个应用指标所依赖的基础指标的基础指标值；

应用指标值确定单元，被配置成基于所述基础指标值和所述至少一个应用指标对应的应用指标处理方式信息，确定所述至少一个应用指标的应用指标值。

10.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的方法。

11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。

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