CN112698878A - 基于算法微服务的计算方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于微服务领域,具体涉及基于算法微服务的计算方法及系统,包括:针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件;根据算法流程利用图形组态组件构建流程图;将流程图转化为统一数据模型进行数据去异构化处理;利用统一数据模型创建任务调度;获取任务调度并解析其中的统一数据模型获得流程图,根据流程图执行算法流程得到计算结果。本发明采用的技术方案,具有如下有益效果:将算法建立相应的图形组态组件,从而实现算法的可复用性;2.根据算法流程利用图像组态组件构建流程图,在流程图的构建过程中,只需要选择对应的图形组态组件即可构成流程图;3.基于微服务特性,本系统可以通过动态改变部署的服务节点来调节计算负载。
Description
技术领域
本发明属于微服务领域,具体涉及基于算法微服务的计算方法及系统。
背景技术
微服务是一种当前流行的SOA架构,是将一个大的应用进行分解所得到的松散耦合的服务。微服务提供了更好的伸缩性和更高效的维护效率,使得部署、交互与维护工作的执行更加高效。
随着计算机技术的发展和普及,计算机的应用已经渗透到化学工程领域的许多方面,形成了化工流程模拟系统、先进过程控制系统、实时优化系统等一系列的工业软件系统,解决大量的流程工业企业过程设计、开发、生产优化、生产调度、操作优化、实时监控、流程方案评价、筛选等问题,从而极大地提高了工作效率和计算精度,成为流程工业企业保证装置运行稳定、提升装置操作经济效益的重要手段。
传统的面向流程工业的优化软件,主要是基于Windows平台,采用C#、C++等高级程序语言开发的C/S架构软件。因应用不同场景的算法独特性、复杂性,在现有的优化类产品架构设计中,业务核心与实现技术高度集成、同一领域的通用型模块的实现技术与业务强绑定。算法的运行计算与产品结合的非常紧密,耦合度很高,难以对算法进行复用,最终导致了算法计算模块高耦合。通常面对不同应用场景,需要定制开发与之对应的算法,这些算法之间可能是采用不同的编程语言、不同算法开发人员提供的算法输入输出结构也是不同,因此大多采用与之关联的单体应用,实现特定的算法计算需求,导致了核心的算法计算无法被重复使用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题就是提供基于算法微服务的计算方法及系统。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:基于算法微服务的计算方法,包括:
针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件;
根据算法流程利用图形组态组件构建流程图;
将流程图转化为统一数据模型进行数据去异构化处理;
利用统一数据模型创建任务调度;
获取任务调度并解析其中的统一数据模型获得流程图,根据流程图执行算法流程得到计算结果。
优选的,在针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件之前还包括:
将用户上传的算法文件与配置信息进行预处理。
优选的,所述将用户上传的算法文件与配置信息进行预处理包括:
所述算法文件适配不同语言构建的算法,将配置信息持久化到数据库中进行存储,将算法文件保存在特定的文件系统中。
优选的,还包括:
将计算结果推送并展示。
基于算法微服务的计算系统,包括:
组件建立模块,用于针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件;
流程图构建模块,用于根据算法流程利用图形组态组件构建流程图;
转换模块,用于将流程图转化为统一数据模型进行数据去异构化处理;
任务调度管理模块,用于利用统一数据模型创建任务调度;
解析模块,用于获取任务调度并解析其中的统一数据模型获得流程图;
计算引擎模块,用于根据流程图执行算法流程得到计算结果。
优选的,还包括:
算法管理模块,用于对用户上传的算法文件与配置信息进行管理。
优选的,所述算法文件适配不同语言构建的算法,所述预处理模块将配置信息持久化到数据库中进行存储,将算法文件保存在特定的文件系统中。
优选的,还包括:
推送及展示模块,用于将计算结果推送并展示。
本发明采用的技术方案,具有如下有益效果:
1.将算法建立相应的图形组态组件,从而实现算法的可复用性;
2.根据算法流程利用图形组态组件构建流程图,在流程图的构建过程中,用户不需要对算法本身有深刻的了解,只需要选择对应的图形组态组件即可构成流程图,将业务与技术实现进行了分离,让业务人员专注于业务实现,实现对算法计算的通用化支持;
3.将流程图转化为统一数据模型进行数据去异构化处理,可以适配不同应用场景的客户端,精简数据内容,优化传输效率。
4.基于微服务特性,本系统可以通过动态改变部署的服务节点来调节计算负载。
本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述:
图1为本发明一实施例基于算法微服务的计算系统的结构示意图;
图2为本发明另一实施例基于算法微服务的计算系统的结构示意图;
图3为本发明又一实施例基于算法微服务的计算系统的结构示意图;
图4为本发明一实施例基于算法微服务的计算方法的流程示意图;
图5为本发明一实施例基于算法微服务的计算方法中步骤S101的流程示意图;
图6为本发明一实施例基于算法微服务的计算方法中步骤S1012的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的基本思想是提供一种基于算法微服务的计算系统,通过对算法计算功能进行分解,提取出核心、通用的组件,将其进行微服务化。微服务化的组件将作为第三方组件独立提供功能,从而实现了与特定业务的解耦。
参考图1所示,一种基于算法微服务的计算系统,包括组件建立模块,用于针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件;流程图构建模块,用于根据算法流程利用图形组态组件构建流程图;转换模块,用于将流程图转化为统一数据模型进行数据去异构化处理;任务调度管理模块,用于利用统一数据模型创建任务调度;解析模块,用于获取任务调度并解析其中的统一数据模型获得流程图;计算引擎模块,用于根据流程图执行算法流程得到计算结果。
组件建立模块、流程图构建模块及转换模块通常设于客户端。例如:以Nodejs技术实现的桌面客户端,用于执行图形组态组件与所有的用户交互逻辑;使用GoJS作为其算法流程的图形组态组件。转换模块通过编写NPM包parser.gojs用于将使用GoJs组态的流程图转为统一数据模型,传入任务调度管理模块中。
在本实施例中,将算法建立相应的图形组态组件,实现组件微服务化,从而实现算法的可复用性。
用户根据实际算法流程选择相应的图形组态组件后构建流程图,实现图形组态组件的自由组合。因此在流程图的构建过程中,用户不需要对算法本身有深刻的了解,只需要选择对应的图形组态组件即可构成流程图,将业务与技术实现进行了分离,让业务人员专注于业务实现,实现对算法计算的通用化支持。
统一数据模型是创建任务调度的参数之一。它将图形组态组件中的图形位置信息、组态插件自带信息、标记信息等无用信息进行过滤,重构为针对算法计算流程的描述信息,以减少无用数据在网络中的传输损耗,也可以实现为多个使用不同图形组态方案的客户端提供功能支持。统一数据模型使用自定义的数据描述语言解决了多源数据获取的问题。提供EXCEL、FLOW、TAG等数据描述标识符,让用户在进行组态时可以自由选择算法入参的数据来源。
在客户端中,用户需要选择合适的算法,并为每个算法配置数据来源,组态算法的调用顺序,最终生成统一数据模型。当用户需要对组态的算法流程进行调试或长期运行时,需要使用组态生成的统一数据模型创建任务调度。
在本实施例中,任务调度管理模块提供任务调度的配置与执行功能。为适应客户端组态多变的需求,创建任务调度通过统一数据模型创建。
任务调度需要配置的基本参数有计划名称、执行周期、异常推送、执行结果推送等。在执行一个计划调度时,会解析通过任务配置生成的统一数据模型,针对每一个算法的入参,将直接调用数据管理服务接口进行数据获取数据,并执行完成的组态顺序流程。
计算引擎模块的核心为算法运行时,会将用户上传的算法文件与配置信息进行预处理。不同的算法运行时会适配Python、Java、C#、C++等不同语言构建的算法,将算法配置信息与算法文件本身分别进行存储,算法配置信息将会持久化到数据库中进行存储,而算法文件则会保存在特定的文件系统中,实现统一化的算法调度执行。期间,对于需要庞大算力支持的算法会自动唤醒计算引擎集群进行辅助运算,动态改变部署的服务节点来调节计算负载。
在一实施例中,系统还包括算法管理模块,算法管理模块提供基础算法的维护功能,让用户可以通过客户端程序可视化的进行基础算法的维护,上传自定义的算法。
在一实施例中,系统还包括推送及展示模块。在计算引擎模块工作期间,产生的中间结果及最终结果将发布到消息中间件中供消息中心服务推送使用,也会缓存结果供流程中其他算法使用。
相应的,本发明还提出一种基于算法微服务的计算方法,包括以下步骤:
S102:针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件;
S104:根据算法流程利用图形组态组件构建流程图;
S106:将流程图转化为统一数据模型进行数据去异构化处理;
S108:利用统一数据模型创建任务调度;
S1010:获取任务调度并解析其中的统一数据模型获得流程图,根据流程图执行算法流程得到计算结果。
在一实施例中,在所述针对不同的算法建立相应的图形组态组件之前还包括:S101:将用户上传的算法文件与配置信息进行预处理。
算法文件适配不同语言构建的算法,将配置信息持久化到数据库中进行存储,将算法文件保存在特定的文件系统中。
在一实施例中,本方法还包括:S1012:将计算结果推送并展示。
在计算引擎模块工作期间,产生的中间结果及最终结果将发布到消息中间件中供消息中心服务推送使用,也会缓存结果供流程中其他算法使用。
需要说明的是,上述方法实施例的技术方案及有益效果均与系统实施例相同,因此不再赘述。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。
Claims (8)
1.基于算法微服务的计算方法,其特征在于,包括:
针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件;
根据算法流程利用图形组态组件构建流程图;
将流程图转化为统一数据模型进行数据去异构化处理;
利用统一数据模型创建任务调度;
获取任务调度并解析其中的统一数据模型获得流程图,根据流程图执行算法流程得到计算结果。
2.根据权利要求1所述的基于算法微服务的计算方法,其特征在于,在所述针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件之前还包括:
将用户上传的算法文件与配置信息进行预处理。
3.根据权利要求2所述的基于算法微服务的计算方法,其特征在于,所述将用户上传的算法文件与配置信息进行预处理包括:
所述算法文件适配不同语言构建的算法,将配置信息持久化到数据库中进行存储,将算法文件保存在特定的文件系统中。
4.根据权利要求2所述的基于算法微服务的计算方法,其特征在于,还包括:
将计算结果推送并展示。
5.基于算法微服务的计算系统,其特征在于,包括:
组件建立模块,用于针对不同的业务,选择合适的算法建立相应的图形组态组件;
流程图构建模块,用于根据算法流程利用图形组态组件构建流程图;
转换模块,用于将流程图转化为统一数据模型进行数据去异构化处理;
任务调度管理模块,用于利用统一数据模型创建任务调度;
解析模块,用于获取任务调度并解析其中的统一数据模型获得流程图;
计算引擎模块,用于根据流程图执行算法流程得到计算结果。
6.根据权利要求5所述的基于算法微服务的计算系统,其特征在于,还包括:
算法管理模块,用于对用户上传的算法文件与配置信息进行管理。
7.根据权利要求6所述的基于算法微服务的计算系统,其特征在于,
所述算法文件适配不同语言构建的算法,所述预处理模块将配置信息持久化到数据库中进行存储,将算法文件保存在特定的文件系统中。
8.根据权利要求6所述的基于算法微服务的计算系统,其特征在于,还包括:
推送及展示模块,用于将计算结果推送并展示。
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