CN113672674A - 一种自动编排业务流的方法、电子装置和存储介质 - Google Patents

一种自动编排业务流的方法、电子装置和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种自动编排业务流的方法、电子装置和存储介质，该方法包括：获取多个待编排节点的节点信息；对节点信息进行分析，得到分析数据，分析数据包括输入表和/或输出表；利用输入表和/或输出表确定待编排节点的上下游信息；按照上下游信息对所有待编排节点进行连接处理，得到业务流程图。通过上述方式，本申请能够自动编排业务流中的各个节点的连接关系，且编排准确率高。

Description

一种自动编排业务流的方法、电子装置和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种自动编排业务流的方法、电子装置和存储介质。
背景技术
随着业务场景越来复杂，一个普通的业务流可能需要多个节点协同工作来完成一个业务，而且这些节点可能还包含各种不同的节点，用户在开发调试完每个节点后需要将这些节点通过一些特定的关系将它们连接起来，形成上下游关系，组成一个业务有向无环图(Directed Acyclic Graph，DAG)，然后提交任务来完成完整的业务场景。然而一个普通复杂度的业务就可能涉及几十个节点，复杂的业务甚至可能涉及到上千个节点，在这么庞大的节点基数下，采用人工手动编排的方式，很难理清节点间的关系，容易出错，且工作量巨大。
发明内容
本申请提供一种自动编排业务流的方法、电子装置和存储介质，能够自动编排业务流中的各个节点的连接关系，且编排准确率高。
为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是：提供一种自动编排业务流的方法，该方法包括：获取多个待编排节点的节点信息；对节点信息进行分析，得到分析数据，分析数据包括输入表和/或输出表；利用输入表和/或输出表确定待编排节点的上下游信息；按照上下游信息对所有待编排节点进行连接处理，得到业务流程图。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种电子装置，该电子装置包括互相连接的存储器和处理器，其中，存储器用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述技术方案中的自动编排业务流的方法。
为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述技术方案中的自动编排业务流的方法。
通过上述方案，本申请的有益效果是：针对业务流手动编排存在的弊端，本申请设计了一种高效的智能编排方案，分析用户开发或者配置的每个待编排节点的血缘，即分析每个待编排节点的输入和输出；然后根据每个待编排节点的输入表和/或输出表，对所有待编排节点进行编排，使得一个个单独的待编排节点和其他待编排节点进行关联，组成一个完整的业务流程图，进而完成具体的业务。现有确定任务流中各节点的连接关系只能通过人工手动配置，效率低且准确度低，而本方案能够自动化配置待编排节点之间的连接关系，不依赖于人工，编排效率较高，可以大大节省人工成本和编排出错率，且可以降低业务开发的门槛。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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。其中：
图1是本申请提供的自动编排业务流的方法一实施例的流程示意图；
图2是本申请提供的编排前各个节点的示意图；
图3是对图2所示的各个节点进行编排生成的业务流程图的示意图；
图4是本申请提供的自动编排业务流的方法另一实施例的流程示意图；
图5是本申请提供的获取第一层节点的流程示意图；
图6是本申请提供的编排前各个节点的另一示意图；
图7是对图6所示的各个节点进行编排生成的业务流程图的示意图；
图8是对图7所示的业务流程图进行均衡调整后的示意图；
图9是本申请提供的电子装置一实施例的结构示意图；
图10是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，图1是本申请提供的自动编排业务流的方法一实施例的流程示意图，该方法包括：
步骤11：获取多个待编排节点的节点信息。
获取用户开发的业务流中的所有节点信息，该节点信息包括代码和配置信息，代码为实现待编排节点所执行的功能的程序，配置信息为基于用户的选择或设置生成的信息，待编排节点可以为结构化查询语言(StructuredQuery Language，SQL)节点、Spark节点、SHELL节点、PYTHON节点或集成节点等。
步骤12：对节点信息进行分析，得到分析数据。
在获取到每个待编排节点的节点信息之后，可采用现有的血缘分析方法对每条节点信息进行血缘分析处理，得到分析数据，该分析数据包括输入表和/或输出表，即分析每个待编排节点的输入和输出，每个待编排节点的输入即为该待编排节点的依赖数据，输出即为该待编排节点的输出数据，可以是其他待编排节点依赖的输入数据，也可以不被任何节点依赖；例如，假设待编排节点记作A-C，节点A向节点B发送数据，节点B向节点C发送数据，则节点A仅具有输出表，节点B既有输入表又有输出表，节点C仅具有输入表。
步骤13：利用输入表和/或输出表确定待编排节点的上下游信息。
在获取到每个待编排节点的分析数据之后，可利用所有待编排节点的分析数据获取每个待编排节点的上下游信息，该上下游信息包括上游节点和/或下游节点；例如，待编排节点记作E-G，通过对节点E-G的分析数据分析可知：节点F的输入表包含节点E的输出表，节点G的输入表包含节点E的输出表，则节点E为节点F与节点G的上游节点，节点F与节点G为节点E的下游节点。
步骤14：按照上下游信息对所有待编排节点进行连接处理，得到业务流程图。
在获取到每个节点的上下游信息后，可按照上下游信息中的上游节点和/或下游节点对所有待编排节点的执行顺序进行编排，即将待编排节点连接在一起，组成一个业务流程图，该业务流程图可以为DAG图。
由于是基于数据仓库的数据开发，所以所有的节点都是围绕数据仓库中数据表的输入输出来完成的，但是目前所有节点的执行顺序基本都是靠人工指定来进行编排。例如，如图2所示，对于待编排节点A1-A12来说，需要两两连接，以定义业务流的工作顺序，连接后的效果如图3所示；如果采用手动编排的方式，用户需要手动连接十几条线，并且进行每个节点的位置布局，这12个节点的编排操作可能就需要花费几分钟，而且用户在手动连接完之后，还需要花费时间去校核以确定所连接的线是否正确。而采用本实施例所提供的方案，能够自动解析出待编排节点A1-A12的上游节点和/或下游节点，即待编排节点A1的下游节点为待编排节点A4与待编排节点A5，待编排节点A4的下游节点为待编排节点A2、待编排节点A11、待编排节点A8、待编排节点A3、待编排节点A6以及待编排节点A10，待编排节点A2的下游节点为待编排节点A7，待编排节点A10的下游节点为待编排节点A12，待编排节点A7、待编排节点A11、待编排节点A8、待编排节点A3、待编排节点A6以及待编排节点A12的下游节点为A9。
本实施例提供了一种基于血缘解析的业务流自动编排方法，通过对每个待编排节点的节点信息进行血缘分析，生成相应的输入表和/或输出表；然后利用每个待编排节点的输入表和/或输出表，获取该节点的上游节点和/或下游节点，并将该节点与上游节点和/或下游节点连接，最终形成业务流程图；本实施例所采用的方案能够快速、智能化地帮助用户自动编排用户开发好的节点，组成业务DAG图，无需用户手动编排，能够解放劳动力，降低出错率。
请参阅图4，图4是本申请提供的自动编排业务流的方法另一实施例的流程示意图，该方法包括：
步骤401：获取多个待编排节点的节点信息。
步骤401与步骤11相同，在此不再赘述。
步骤402：获取待编排节点的类型，基于类型确定待编排节点的输入表和/或输出表。
待编排节点的类型包括集成节点、SQL节点、PYTHON节点、SHELL节点或二进制文件，对于不同类型的待编排节点，获取待编排节点的输入表和/或输出表的方式不同。
在一具体的实施例中，在业务流开发的过程中，用户可以配置集成节点进行数据同步，即待编排节点为集成节点；进一步地，在待编排节点为集成节点时，基于配置信息直接将数据来源表作为待编排节点的输入表，将数据去向表作为待编排节点的输出表，该配置信息包括数据来源表与数据去向表。
在另一具体的实施例中，在业务流开发的过程中，可以通过SQL节点进行数据清洗、转换；进一步地，在待编排节点为SQL节点时，对SQL节点的代码进行语法解析处理，得到SQL节点的输入表和/或输出表。
在另一具体的实施例中，在业务流开发的过程中，可以通过PYTHON节点进行数据清洗、转换；进一步地，在待编排节点为PYTHON节点时，从PYTHON节点的代码中抽取出SQL代码；对SQL代码进行语法解析处理，得到PYTHON节点的输入表和/或输出表。
在其他具体的实施例中，在待编排节点为二进制文件时，对二进制文件进行反编译得到反编译结果；从反编译结果中提取出SQL代码，对SQL代码进行语法解析处理，得到二进制文件的输入表和/或输出表，该二进制文件可以为jar包。
步骤403：基于待编排节点的输入表和/或输出表，确定业务流程图中的第一层节点，并将第一层节点记作当前层节点。
为了从所有待编排节点中选出位于第一层的节点(记作第一层节点)，可采用图5所示的方案，具体包括如下步骤：
步骤51：判断多个待编排节点中是否存在未分析的节点。
为了确定是否对所有待编排节点均进行了血缘分析处理，以便找到第一层节点，先判断是否完成了对所有待编排节点的血缘分析，即判断当前是否存在未分析的节点，未分析的节点为未对其进行血缘分析处理的待编排节点。
步骤52：若存在未分析的节点，则将未分析的节点记作当前待分析节点，并对当前待分析节点进行分析，得到输入表和/或输出表。
如果当前存在没有进行血缘分析的待编排节点，则将该节点记作当前待分析节点，对其进行血缘分析处理，生成相应的输入表和/或输出表。如果当前不存在没有进行血缘分析的待编排节点，则表明已经完成对所有待编排节点的血缘分析。
步骤53：判断当前待分析节点与其他待编排节点之间是否存在依赖关系。
上下游信息包括上游节点，可判断当前待分析节点的输入表是否在其他待编排节点的输出表中；若当前待分析节点的输入表在其他待编排节点的输出表中，则确定当前待分析节点与其他待编排节点之间存在依赖关系，且当前待分析节点依赖其他待编排节点。例如，假设当前待分析节点H1的输入表在待编排节点H2的输出表中，则表明待编排节点H2向当前待分析节点H1输出数据，当前待分析节点H1不可能为第一层节点。
在一具体的实施例中，在当前待分析节点与其他待编排节点之间存在依赖关系时，获取与当前待分析节点存在依赖关系的待编排节点，记作上游节点，并基于上游节点获取第一层节点。
进一步地，判断上游节点的输入表是否在其他待编排节点的输出表中；若上游节点的输入表未在其他待编排节点的输出表中，则上游节点为第一层节点；若上游节点的输入表在其他待编排节点的输出表中，则返回判断是否存在未分析的节点的步骤，即返回执行步骤51。
步骤54：若当前待分析节点与其他待编排节点之间不存在依赖关系，则当前待分析节点为第一层节点。
如果当前待分析节点与其他待编排节点之间不存在依赖关系，即当前待分析节点的输入表未在其他待编排节点的输出表中，则表明当前待分析节点的输入不依赖于其他待编排节点的输出，该当前待分析节点为第一层节点，第一层节点的数量可以为一个或者一个以上。
步骤404：判断多个待编排节点中是否存在未编排的节点。
在获取到第一层节点之后，可判断当前所有待编排节点中是否存在未编排的节点，以确定是否完成对所有节点的编排，未编排的节点为未确定其和已编排节点的连接关系的节点。
步骤405：若不存在未编排的节点，则确定编排完毕。
如果当前不存在未编排的节点，则表明已经完成了对所有节点的编排，直接按照编排好的顺序将两两节点连接，即可得到业务流程图。
步骤406：若存在未编排的节点，则基于当前层节点的输入表和/或输出表，获取当前层节点的下一层节点，将下一层节点记作当前层节点。
如果当前存在未编排的节点，则利用当前层节点的输入表和/或输出表，获取当前层节点的下一层节点，将下一层节点记作当前层节点，并返回执行判断是否存在未编排的节点的步骤，即返回步骤404。
进一步地，上下游信息还包括下游节点，将所有待编排节点中未编排的节点记作候选节点；判断当前层节点的输出表是否在候选节点的输入表中；若当前层节点的输出表在候选节点的输入表中，则确定候选节点为当前层节点的下游节点，将候选节点作为下一层节点。例如，以图3为例，假设候选节点为A9，当前层节点为A11，当前层节点A11的输出表在候选节点A9的输入表中，则候选节点A9为当前层节点A11的下游节点。
由上述描述可知，本实施例所采用的自动编排方案包括如下步骤：
a)将0个依赖的节点放在第一层。
b)将直接依赖第一层节点的其他节点放在第二层。
c)按照步骤b)一直循环，直到完成对所有节点的编排。
可以理解地，可以根据每个待编排节点的输入关系和/或输出关系，设置每个待编排节点的上游节点和/下游节点，使得该待编排节点可以依赖的上游节点为0个、1个或者多个，下游节点的数量可以为0个、1个或多个。
步骤407：将当前层节点与相应的上游节点和/或下游节点相连，生成业务流程图。
在确定每个待编排节点的层数(即其在业务流程图中位于哪一层)、上游节点或下游节点后，可对节点进行连接，生成相应的业务流程图；例如，如图2-图3所示，在确定节点A1-A12的上游节点和/或下游节点后，进行连接便可得到图3所示的业务流程图。
步骤408：在生成业务流程图后，对业务流程图进行成环校验，以判断业务流程图中是否存在闭环。
在生成业务流程图之后，由于DAG图不存在闭环，为了验证该业务流程图是否正确，可进行成环校验。
步骤409：若业务流程图中存在闭环，则对形成闭环的节点进行标记。
如果判断出业务流程图中存在闭环，则表明该业务流程图存在错误，此时可对形成闭环的节点进行标记，以便让用户一眼就能看到并且进行局部修改，再重复执行上述的操作，直至形成一无环图。
步骤410：在生成业务流程图后，对业务流程图进行均衡调整。
在生成业务流程图后，为了美观和方便，可对业务流程图中的连线和节点位置进行调整，以便用户查看和操作。例如，如图6所示，用户在开发完业务节点B1-B4后，点击智能编排的按钮，得到图7所示的业务流程图；为了方便用户观看，进行美化生成图8所示的业务流程图；可以理解地，也可直接在显示界面显示经过均衡调整后的业务流程图，而不显示图7所示的图形。
由于中台开发都是围绕数据仓库中的数据表进行，基于该特性，按照最终数据在数据仓库中数据表间的流转关系来反推节点的执行顺序，最终根据执行顺序组成业务流DAG图；传统手动编排需要将两两节点连线，而本实施例所提供的智能编排方案，只需要用户点击智能编排的按钮即可实现，实现一键编排，省时省力；而且根据节点血缘和数据在数据表间的流转进行智能编排，既不需要定义节点的运行顺序，还能够大大提高编排的准确性。
请参阅图9，图9是本申请提供的电子装置一实施例的结构示意图，电子装置90包括互相连接的存储器91和处理器92，存储器91用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器92执行时，用于实现上述实施例中的自动编排业务流的方法，电子装置90可以为计算机。
现有方案为用户开发完各个节点后，手动编排节点的上下游关系，该方案操作复杂繁琐，并且在节点量较多的情况下手动编排十分容易出错；本实施例所提供的方案以最终的数据流转来反推节点的执行顺序，以此为突破口完成对所有节点的执行顺序的编排，能够根据各个节点的输入和/或输出，自动将复杂的手动编排优化成自动编排，降低操作难度，而且由于采用节点血缘进行业务节点编排，能够提高编排的准确度。
请参阅图10，图10是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图，计算机可读存储介质100用于存储计算机程序101，计算机程序101在被处理器执行时，用于实现上述实施例中的自动编排业务流的方法。
计算机可读存储介质100可以是服务端、U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的方法以及设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外，在本申请各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述仅为本申请的实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (16)

1.一种自动编排业务流的方法，其特征在于，包括：
获取多个待编排节点的节点信息；
对所述节点信息进行分析，得到分析数据，所述分析数据包括输入表和/或输出表；
利用所述输入表和/或所述输出表确定所述待编排节点的上下游信息；
按照所述上下游信息对所有所述待编排节点进行连接处理，得到业务流程图。
2.根据权利要求1所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述利用所述输入表和/或所述输出表确定所述待编排节点的上下游信息的步骤，包括：
基于所述待编排节点的输入表和/或输出表，确定所述业务流程图中的第一层节点；
将所述第一层节点记作当前层节点；
判断所述多个待编排节点中是否存在未编排的节点；
若否，则确定编排完；
若是，则基于所述当前层节点的输入表和/或输出表，获取所述当前层节点的下一层节点，将所述下一层节点记作所述当前层节点，并返回所述判断所述多个待编排节点中是否存在未编排的节点的步骤。
3.根据权利要求2所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述基于所述待编排节点的输入表和/或输出表，确定所述业务流程图中的第一层节点的步骤，包括：
判断所述多个待编排节点中是否存在未分析的节点；
若是，则将所述未分析的节点记作当前待分析节点；
对所述当前待分析节点进行分析，得到所述输入表和/或所述输出表；
判断所述当前待分析节点与其他待编排节点之间是否存在依赖关系；
若否，则所述当前待分析节点为所述第一层节点。
4.根据权利要求3所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述上下游信息包括上游节点，所述方法还包括：
在所述当前待分析节点与所述其他待编排节点之间存在依赖关系时，获取与所述当前待分析节点存在依赖关系的待编排节点，记作上游节点；
基于所述上游节点获取所述第一层节点。
5.根据权利要求4所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述基于所述上游节点获取所述第一层节点的步骤，包括：
判断所述上游节点的输入表是否在其他待编排节点的输出表中；
若否，则所述上游节点为所述第一层节点；
若是，则返回所述判断所述多个待编排节点中是否存在未分析的节点的步骤。
6.根据权利要求2所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述上下游信息还包括下游节点，所述基于所述当前层节点的输入表和/或输出表，获取所述当前层节点的下一层节点的步骤，包括：
将所有所述待编排节点中未编排的节点记作候选节点；
判断所述当前层节点的输出表是否在所述候选节点的输入表中；
若是，则确定所述候选节点为所述当前层节点的下游节点，将所述候选节点作为所述下一层节点。
7.根据权利要求3所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述判断所述当前待分析节点与其他待编排节点之间是否存在依赖关系的步骤，包括：
判断所述当前待分析节点的输入表是否在所述其他待编排节点的输出表中；
若是，则确定所述当前待分析节点与所述其他待编排节点之间存在依赖关系。
8.根据权利要求2所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述按照所述上下游信息对所有所述待编排节点进行连接处理，得到业务流程图的步骤，包括：
将所述当前层节点与相应的上游节点和/或下游节点相连，生成所述业务流程图。
9.根据权利要求1所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述对所述节点信息进行分析，得到分析数据的步骤，包括：
获取所述待编排节点的类型，基于所述类型确定所述待编排节点的输入表和/或输出表。
10.根据权利要求9所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述获取所述待编排节点的类型，基于所述类型确定所述待编排节点的输入表和/或输出表的步骤，包括：
在所述待编排节点为集成节点时，将数据来源表作为所述待编排节点的输入表，将数据去向表作为所述待编排节点的输出表；
在所述待编排节点为SQL节点时，对所述SQL节点的代码进行语法解析处理，得到所述SQL节点的输入表和/或输出表。
11.根据权利要求9所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述获取所述待编排节点的类型，基于所述类型确定所述待编排节点的输入表和/或输出表的步骤，还包括：
在所述待编排节点为PYTHON节点时，从所述PYTHON节点的代码中抽取出SQL代码；
对所述SQL代码进行语法解析处理，得到所述PYTHON节点的输入表和/或输出表。
12.根据权利要求9所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述获取所述待编排节点的类型，基于所述类型确定所述待编排节点的输入表和/或输出表的步骤，还包括：
在所述待编排节点为二进制文件时，对所述二进制文件进行反编译得到反编译结果；
从所述反编译结果中提取出SQL代码，对所述SQL代码进行语法解析处理，得到所述二进制文件的输入表和/或输出表。
13.根据权利要求1所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在生成所述业务流程图后，对所述业务流程图进行成环校验，以判断所述业务流程图中是否存在闭环；
若是，则对形成所述闭环的节点进行标记。
14.根据权利要求1所述的自动编排业务流的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在生成所述业务流程图后，对所述业务流程图进行均衡调整。
15.一种电子装置，其特征在于，包括互相连接的存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时，用于实现权利要求1-14中任一项所述的自动编排业务流的方法。
16.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时，用于实现权利要求1-14中任一项所述的自动编排业务流的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117474312A (zh) * 2023-12-28 2024-01-30 图快数字科技(杭州)有限公司 可视化业务流编排方法、系统、电子设备及存储介质
WO2024092921A1 (zh) * 2022-11-04 2024-05-10 北京镁伽机器人科技有限公司 试验流程解析方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106529912A (zh) * 2016-11-17 2017-03-22 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种基于源头的可视化业务流跟踪系统及方法
CN110245270A (zh) * 2019-05-09 2019-09-17 重庆天蓬网络有限公司 基于图模型的数据血缘关系存储方法、系统、介质和设备
US20190332667A1 (en) * 2018-04-26 2019-10-31 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatically cross-linking application programming interfaces
CN110795455A (zh) * 2019-09-06 2020-02-14 中国平安财产保险股份有限公司 依赖关系解析方法、电子装置、计算机设备及可读存储介质
CN111597143A (zh) * 2020-03-24 2020-08-28 中电海康集团有限公司 一种将dag图数据转换为工作流引擎调度文件的方法
CN111651460A (zh) * 2020-06-11 2020-09-11 上海德易车信息科技有限公司 一种数据治理方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111694858A (zh) * 2020-04-28 2020-09-22 平安科技（深圳）有限公司 数据血缘分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111967849A (zh) * 2020-08-19 2020-11-20 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种任务处理流程编排方法、装置及电子设备
CN112288249A (zh) * 2020-10-20 2021-01-29 杭州鲸算科技有限公司 业务流程执行方法、装置、计算机设备和介质
CN112506957A (zh) * 2020-12-18 2021-03-16 杭州数梦工场科技有限公司 工作流依赖关系的确定方法及装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106529912A (zh) * 2016-11-17 2017-03-22 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种基于源头的可视化业务流跟踪系统及方法
US20190332667A1 (en) * 2018-04-26 2019-10-31 Microsoft Technology Licensing, Llc Automatically cross-linking application programming interfaces
CN110245270A (zh) * 2019-05-09 2019-09-17 重庆天蓬网络有限公司 基于图模型的数据血缘关系存储方法、系统、介质和设备
CN110795455A (zh) * 2019-09-06 2020-02-14 中国平安财产保险股份有限公司 依赖关系解析方法、电子装置、计算机设备及可读存储介质
CN111597143A (zh) * 2020-03-24 2020-08-28 中电海康集团有限公司 一种将dag图数据转换为工作流引擎调度文件的方法
CN111694858A (zh) * 2020-04-28 2020-09-22 平安科技（深圳）有限公司 数据血缘分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111651460A (zh) * 2020-06-11 2020-09-11 上海德易车信息科技有限公司 一种数据治理方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN111967849A (zh) * 2020-08-19 2020-11-20 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种任务处理流程编排方法、装置及电子设备
CN112288249A (zh) * 2020-10-20 2021-01-29 杭州鲸算科技有限公司 业务流程执行方法、装置、计算机设备和介质
CN112506957A (zh) * 2020-12-18 2021-03-16 杭州数梦工场科技有限公司 工作流依赖关系的确定方法及装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024092921A1 (zh) * 2022-11-04 2024-05-10 北京镁伽机器人科技有限公司 试验流程解析方法、装置、电子设备及存储介质
CN117474312A (zh) * 2023-12-28 2024-01-30 图快数字科技(杭州)有限公司 可视化业务流编排方法、系统、电子设备及存储介质
CN117474312B (zh) * 2023-12-28 2024-04-05 图快数字科技(杭州)有限公司 可视化业务流编排方法、系统、电子设备及存储介质

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