CN113901291A - 资产字典库的构建方法及装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种资产字典库的构建方法及装置、存储介质及电子设备,该方法包括:确定待构建资产字典库的系统;采集系统的各个基础视图元素;对各个基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,资产域视图由基础视图元素构成;对各个分类资产域视图群集进行整合处理,得到系统的系统级视图群集,并基于系统级视图群集构建系统的资产字典库。通过采集系统底层的各个基础视图元素,基于系统的各个基础视图元素,自底向上构建系统的资产字典库,从而可以构建覆盖系统的全部资产的资产字典库,有效的将系统的零碎的资产进行整合,防止遗漏碎片资产,从而可以得到包含全部资产的资产字典库。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别涉及一种资产字典库的构建方法及装置、存储介质及电子设备。
背景技术
测试资产作为软件测试过程的关键成果,具有重要的参考和复用价值。在测试的各项活动过程中,一部分测试资产会以文档、表格等形式留存下来,如测试用例、脚本等可视化信息,另一部分则作为经验存储在测试人员的脑海中,缺少对测试资产的系统级整合和构建,在复用时也以人工筛选和经验依赖为主。
资产字典库是将测试资产进行整合得到的库,目前通常是通常建立的模板构建资产库,而这种构建方式难以将碎片、零散的测试资产进行整合,使得所创建的资产字典库中的资产数据不全面。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种资产字典库的构建方法及装置、存储介质及电子设备,应用基础视图元素从底向上构建资产字典库,可将碎片化的资产进行整合,从而构建出覆盖全部资产的资产字典库。
为实现上述目的,本发明实施例提供如下技术方案:
本申请第一方面公开一种资产字典库的构建方法,包括:
确定待构建资产字典库的系统;
采集所述系统的各个基础视图元素;
对各个所述基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,所述分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,所述资产域视图由所述基础视图元素构成;
对各个所述分类资产域视图群集进行整合处理,得到所述系统的系统级视图群集,并基于所述系统级视图群集构建所述系统的资产字典库。
上述的方法,可选的,所述对各个所述基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,包括:
确定每个所述基础视图元素所属的分类资产域,并将属于同一分类资产域的各个基础视图元素归为同一集合,得到每个所述分类资产域的元素集合;
对于每个所述元素集合,基于所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图,并基于多张所述资产域视图,得到所述元素集合所属的分类资产域的分类资产域视图群集。
上述的方法,可选的,所述基于所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图,包括:
确定所述元素集合所属的分类资产域的视图需求信息;
基于所述视图需求信息和所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图。
上述的方法,可选的,还包括:
确定所述系统所属的系统层,并将所述系统层中包含的各个系统均确定为目标系统;
确定每个所述目标系统的系统级视图群集,并将各个所述目标系统的系统级视图群集组成层级视图群集;
基于所述层级视图群集,构建所述系统层的资产字典库。
上述的方法,可选的,还包括:
确定所述系统层级所属的组织层,并将所述组织层中所包含的各个系统层均确定为目标系统层;
确定每个所述目标系统层的层级视图群集,并将各个所述目标系统层的层级视图群集组成组织级视图群集;
基于所述组织级视图群集,构建所述组织层的资产字典库。
本申请第二方面公开一种资产字典库的构建装置,包括:
第一确定单元,用于确定待构建资产字典库的系统;
采集单元,用于采集所述系统的各个基础视图元素;
处理单元,用于对各个所述基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,所述分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,所述资产域视图由所述基础视图元素构成;
整合单元,用于对各个所述分类资产域视图群集进行整合处理,得到所述系统的系统级视图群集,并基于所述系统级视图群集构建所述系统的资产字典库。
上述的装置,可选的,所述处理单元,包括:
确定子单元,用于确定每个所述基础视图元素所属的分类资产域,并将属于同一分类资产域的各个基础视图元素归为同一集合,得到每个所述分类资产域的元素集合;
构建子单元,用于对于每个所述元素集合,基于所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图,并基于多张所述资产域视图,得到所述元素集合所属的分类资产域的分类资产域视图群集。
上述的装置,可选的,所述构建子单元,包括:
确定模块,用于确定所述元素集合所属的分类资产域的视图需求信息;
构建模块,用于基于所述视图需求信息和所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图。
本申请第三方面公开一种存储介质,所述存储介质包括存储的指令,其中,在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上所述的资产字典库的构建方法。
本申请第四方面公开一种电子设备,包括存储器,以及一个或者一个以上的指令,其中一个或者一个以上指令存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如上所述的资产字典库的构建方法。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
本发明提供一种资产字典库的构建方法及装置、存储介质及电子设备,该方法包括:确定待构建资产字典库的系统;采集系统的各个基础视图元素;对各个基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,资产域视图由基础视图元素构成;对各个分类资产域视图群集进行整合处理,得到系统的系统级视图群集,并基于系统级视图群集构建系统的资产字典库。本发明通过采集系统底层的各个基础视图元素,基于系统的各个基础视图元素,自底向上构建系统的资产字典库,从而可以构建覆盖系统的全部资产的资产字典库,有效的将系统的零碎的资产进行整合,防止遗漏系统的碎片资产,从而可以得到包含系统全部资产的资产字典库。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的实施例,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为本发明实施例提供的一种资产字典库的构建方法的方法流程图;
图2为本发明实施例提供的一种资产字典库的构建方法的另一方法流程图;
图3为本发明实施例提供的一种资产字典库的构建方法的又一方法流程图;
图4为本发明实施例提供的视图归集示例图;
图5为本发明实施例提供的信息检索示例图;
图6为本发明实施例提供的一种资产字典库的构建装置的结构示意图;
图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
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。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做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。
在本申请中,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。
以下为本发明实施例中所使用到的术语的解释说明:
多视图群集:基于系统各类业务、技术、数据以及配置文件等相关资产信息,绘制的多个直观、可视化的图/表/统一化格式语言文本等组成的集合。
思维导图:又叫心智导图,是表达发散性思维的有效图形思维工具,简单有效,是一种实用性的思维工具,使用一个中央关键词或想法引起形象化的构造和分类的想法;用一个中央关键词或想法以辐射线形链接所有的代表字词、想法、任务或其他关联项目的图解方法。
配置文件:是一种计算机文件,可以为一些计算机程序配置参数和初始设置。即对不同对象进行不同配置的文件。
矩阵图:就是从多维问题的事件中,找出成对的因素,排列成矩阵图,然后根据矩阵图来分析问题,确定关键点的方法。它是一种通过多因素综合思考、探索问题的好方法。从问题事项中照处承兑的因素群,分别排列成行和列,照处其中行与列的相关性或相关程度大小的一种方法。
笛卡尔乘积:指在数学中,两个集合X和Y的笛卡尔积,又称直积,表示为X×Y,第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员。
领域视图:指通过思维导图、表格、图形、数据模型、以及文档等结构化、半结构化和非结构化的形式直观可视化资产,供技术、业务人员查阅参考。
本发明可用于众多通用或专用的计算装置环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。本发明的执行主体可以为处理器或服务器,参照图1,为本发明实施例提供的一种资产字典库的构建方法的方法流程图,具体说明如下所述:
S101、确定待构建资产字典库的系统。
本发明中待构建资产字典库的系统可以是尚未构建资产字典库的系统,也可以是已经构建资产字典库但是需要更新资产字典库的系统。
S102、采集系统的各个基础视图元素。
基础视图元素为系统中涉及到的各种数据,具体如系统的各种业务场景的业务流程的数据、系统架构的各种接口、各种接口的连接方式、接口所支持的业务种类等数据。
S103、对各个基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,所述分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,所述资产域视图由所述基础视图元素构成。
参照图2,为本发明另一实施例提供的对各个基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集的方法流程图,具体说明如下所述:
S201、确定每个所述基础视图元素所属的分类资产域,并将属于同一分类资产域的各个基础视图元素归为同一集合,得到每个所述分类资产域的元素集合。
系统的资产可分为多种类型,不同的类型对应不同的分类资产域,如业务资产域、技术资产域、数据资产域以及配置文件资产域等,不同的分类资产域对应系统中不同的数据内容,具体如:业务资产域为与系统的业务相关的资产域,技术资产域为与系统的架构相关的资产域,数据资产域为与系统的数据相关的资产域,配置文件资产域为与系统的配置文件相关的资产域。
不同的分类资产域的基础视图元素是不同的,在采集到系统的各个基础视图元素后,先确定每个基础视图元素所属的分类资产域,将属于同一分类资产域的各个基础视图元素归为同一集合,由此可以得到多个元素集合,其中,元素集合与分配资产域一一对应。
S202、对于每个所述元素集合,基于元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图,并基于多张资产域视图,得到元素集合所属的分类资产域的分类资产域视图群集。
需要说明的是,在使用元素集合中的各个基础视图元素构建多张资产域视图时,具体如下所述:
确定所述元素集合所属的分类资产域的视图需求信息;
基于视图需求信息和所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图。
需要说明的是,视图需求信息中包含该分类资产域需要生成的资产域视图的数量、映射关系等信息,在构建资产域视图时,可通过构建基础视图元素和分类资产域中的映射关系,从而得到资产域视图。
进一步的,本发明在构建资产域视图时是自底向上构建的,由此可以覆盖系统中碎片化的资产。
S104、对各个分类资产域视图群集进行整合处理,得到系统的系统级视图群集,并基于系统级视图群集构建系统的资产字典库。
为系统构建的资产字典库可以为资产库树形模型,资产字典库在后续可以进行实施的刷新,对构建资产字典库的视图群集进行更新维护,从而为测试人员提供参考和使用价值较高的知识字典。
需要说明的是,系统的资产字典库是自底向上构建的,系统的资产字典库包含了系统每个分类资产域的各个资产域视图,而资产域视图由系统底层的基础视图元素构建而成,因此,资产字典库全面覆盖了系统的资产,可以将系统中零碎的资产进行整合,并且构建系统的资产字典库的过程无需依赖于工作人员的工作经验,减少了人工的参与度,提高创建资产字典库的效率和准确度。
本发明实施例提供的方法中,确定待构建资产字典库的系统;采集系统的各个基础视图元素;对各个基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,资产域视图由基础视图元素构成;对各个分类资产域视图群集进行整合处理,得到系统的系统级视图群集,并基于系统级视图群集构建系统的资产字典库。本发明通过采集系统底层的各个基础视图元素,基于系统的各个基础视图元素,自底向上构建系统的资产字典库,从而可以构建覆盖系统的全部资产的资产字典库,有效的将系统的零碎的资产进行整合,防止遗漏系统的碎片资产,从而可以得到包含系统全部资产的资产字典库。
本发明实施例提供的方法中,在得到系统的资产字典库后,还可以继续向上组建资产字典库,从而可以得到系统层的资产字典库,还可以得到组织层的资产字典库,进一步的,系统层的资产字典库是由多个系统的资产字典库构建的,组织层的资产字典库是由多个系统层的资产字典库构建的。
参照图3,为本发明另一实施例提供的构建系统层的资产字典库的方法流程图,具体说明如下所述:
S301、确定系统所属的系统层,并将系统层中包含的各个系统均确定为目标系统。
需要说明的是,每个系统层都包含多个系统,每个系统层对应不同的领域,不同的领域对应不同的系统实现的功能,具体如用于办理理财业务的系统归于一个领域,用于办理借贷的系统归于一个领域。
S302、确定每个目标系统的系统级视图群集,并将各个目标系统的系统级视图群集组成层级视图群集。
S303、基于层级视图群集,构建系统层的资产字典库。
本发明实施例提供的方法中,使用各个系统的系统级视图群集组成该系统级的层级视图群集,进一步的,层级视图群集还可以称为领域级视图群集,领域级视图群集是比系统级更为上层的视图群集,换句话说,领域级视图群集是将各个系统级视图群集整合得到的视图群集,从而可以得到覆盖面更广的领域级视图群集,根据领域级视图群集构建的资产字典库所覆盖的资产更加全面。
本发明实施例提供的方法中,在得到系统层的资产字典库后,还可以再次向上整合,得到组织层的资产字典库,具体过程如下所述:
确定系统层级所属的组织层,并将组织层中所包含的各个系统层均确定为目标系统层;
确定每个目标系统层的层级视图群集,并将各个目标系统层的层级视图群集组成组织级视图群集;
基于所述组织级视图群集,构建所述组织层的资产字典库。
需要说明的是,每个组织层包含多个系统层,可将各个系统层的层级视图群集进行整合后,得到组织级视图群集,并根据组织级视图群集构建组织层的资产字典库,进一步的,组织层的资产字典库是逐层构建而成的,该资产字典库层次分明、逻辑清晰并且包含的内容丰富,有效的将碎片化资产进行整合,得到全面、完善的资产字典库。
应用本发明可以为系统进行全面的测试组织级资产建设,对测试工作的指导意义深远,是测试工作走向自动化的过程,逐渐将测试人员从各类重复的、价值较低的工作中解脱出来,集中智慧开始核心的智慧型工作。进一步的,使用本发明提供的方法可以建立资产字典库的资产库树型,可以不断的对资产库树型不断的更新、测试,由此可以得到完善的资产库树型,进而得到完善的资产字典库,具体的步骤如下所述:
6.1系统级资产字典库的原型构建理想状态为新建系统。在系统建立初期,从测试需求分析阶段即启动构建资产字典库原型。按照系统建设过程涉及的各分类资产域自底向上组建视图群集View Group(1..i),(0<i分类资产群集总个数)。
6.2自底向上开展模型字典树建设,通过各基础视图元素的收集构建矩阵图各类视图组X(View Group(j))(0<j单一领域视图总个数):
6.2.1分类基础视图元素X(i)View(m)Element(n),((0<m单一分类视图基础视图的总个数)0<n单一领域视图元素总个数)以结构化、半结构化或非结构化形式储存,分类视图为X(i)View(m),建立两者之间的关系映射(X(i)Element(n),X(i)View(m)),以映射关系表的方式存储,如下图所示:某一领域的基础视图元素共n个,列为n列,该领域共需建立的基础视图有m张,列为m行,组成二维矩阵,对某一个交点进行标记,标记后的每一行形成该领域的一张基础视图,视图中包含该行中所有存在交点对应的基础视图元素。通过矩阵映射,得到第一层矩阵,第一层矩阵即为X(i)的基础视图矩阵集合,X(i)的基础视图矩阵集合如表1所示:
表1
在集合中,对各视图元素Element的在X(i)V(m)基础视图矩阵中的命中频率进行采集Ce{Count(X(i)Element(1)),Count(X(i)Element(2)),...Count(X(i)Element(n))。
6.2.2在单一分类视图X(i)的基础视图通过矩阵图构建完成后,开展X(i)视图群的组织,在X(i)V(m)中,各视图在平行建立的基础上,互相之间仍存在相互调用和上下依赖的关系Rx(X(i)V(s),X(i)V(t)),(0<sm,0<tm,st),建立第二层矩阵,第二层矩阵即为X(i)基础视图关系矩阵,X(i)基础视图关系矩阵如表2所示:
表2
6.2.3在第二层矩阵的基础上,得到矩阵关系X(View Group(j)),j为矩阵中关系总数max,同时对各视图命中率进行采集Cv{Count(X(i)View(1)),Count(X(i)View(2)),...,Count(X(i)View(m))}。
6.2.4各分类视图排列集合为View Group(1..i),同时建立分类视图间关系映射,Rv(X(u),X(v)),(0<ui,0<vi,uv)),用于系统级统一视图的生成。系统集视图群集整体建立i个分类视图集以及各视图间关系映射。并对各视图集在映射关系中的命中率进行采集Cg{Count(X(1)),Count(X(2)),...,Count(X(i))}。
6.2.5计算每个视图元素的总命中率Ec=(p×Ce+q×Cv+r×Cg)k;其中,k为元素本身重要等级系数,p、q、r为基础视图、分类视图和关系映射各自所占权重系数分别为0.5、0.3,0.2,p、q、r加和为1,将每个视图元素的Ec按照降序排序,按高频到低频命中情况排列建立视图元素maxElement高频命中库并动态刷新,后续在资产维护中,对各视图元素的维护优先级按照maxElement库依此开展,聚焦重点,降低维护成本。
6.3整合各分类资产域视图群集形成系统级视图群集资产库(System ViewGroup)原型。
6.4对同领域其他相关系统,重复上述当系统非新建系统,资产维护伴随系统业务/功能/技术更新,重复上述步骤6.1-6.3,逐个完成同一领域各系统级视图群集建设。形成领域级资产库Field View Group(System View Group 1,System View Group 2,...),领域集资产库同理整合成组织级资产库Organization View Group(Field View Group 1,Field View Group 2,...)至此完成自底向上的资产库模型建设。
6.5在资产字典库建立后,可对系统进行信息检索,获取目标测试参考信息。
本发明提供一具体示例,用以说明对系统进行信息检索的过程,参考附图4,图4为发明实施例提供的视图归集实例图,由图可知本发明开展自底向上的视图归集;由图4可知,本发明自底向上归集得到的系统级视图群集、领域级视图群集以及组织级视图群集;在构建资产字典库后,资产字典库还可以自顶向下进行信息检索,参照图5,为本发明实施例提供的信息检索示例图,图5中的测试资产字典库可以理解为资产字典库,在进行信息检索时,从资产字典库自顶向下进行检索,由此可以检索到对应的资产库中,示例性的,资产字典库中包含多种资产库,具体如业务资产库、技术资产库、测试资产库、问题资产库以及配置资产库等等。
示例性的,业务资产域视图(Business View)基于多维度开展元素收集,方法一是业务资产域-全流程业务视图建立,以业务人员视角,通过思维导图、流程图等辅助工具,建立业务全流程场景、各分支业务场景视图,以本系统为核心,向上下游、内外部关联系统延伸,可考虑采用动态直观图,对业务全景进行统一展示;方法二是业务资产域-业务场景矩阵图建立,针对有明确上下游输入输出的业务系统,构建系统业务级XY轴矩阵图,参照系上下游关联系统输入分别建立X轴和Y轴,假设X轴系统对象Xx=(X1,X2,...,Xi),Y轴系统对象Yy=(Y1,Y2,...,Yj),建立基础业务场景个数为Xx和Yy的笛卡尔积,业务场景Qq=(X1,X2,...,Xx,Y1,Y2,...,Yy)。在基础场景上,对不存在的业务场景、暂未上线的场景进行剔除和标注形成集合Nn,则有效矩阵业务场景为集合Nn中的业务场景可均称为为无效业务场景。
有效业务场景筛选示例如表3所示:
表3
进一步的,表3中“√”表示该业务场景为有效业务场景,“×”表示该业务场景为无效业务场景。
在有效业务场景明确后,对每一个场景中具体的业务流程种类(最小视图元素)进行穷举入库。以表3所示的有效业务场景的表格为例,将表3中的有效业务场景补充后形成完整的业务场景矩阵图,假设业务场景矩阵图为第一张业务视图BV1,具体如表4所示:
表4
(1)技术资产域视图(Technical View)建设,绘制本系统架构图及部署架构图,建立系统接口级目录清单(含接口名称/实现方式/连接方式/支持业务种类/关联系统),编制关联系统间关联信息遍历表,按照功能模块梳理程序分支(TVP1B1,...TVPnBn)流转示意图。
(2)数据资产域视图(Data View)建设,建立数据仓储库,对既有测试数据、测试用例、自动化测试资产、性能测试脚本、测试过程参数等数据进行序列存储。
(3)配置文件资产域视图(Configuration file View)建设,对各类基础配置文件项入配置文件库,如测试执行策略、脱敏规则、参数配置文档等等。
在模型建立后,进入模型训练阶段,检索顺序自上而下,逐级检索至视图元素级,直接抽取出步骤6.3中的如业务种类(BV1E1、...BVnEn),程序分支(TVP1B1,...TVPnBn),测试用例/脚本/数据(DV1,...DVn),以及本次测试需求涉及的配置文档出库,形成与测试需求相对应的测试信息主干分支。
6.6形成模型训练环(资产库刷新→信息检索→参考信息生成→测试过程执行→资产库刷新),每触发模型训练环运转一周,完成一次训练,促成组织级资产库的日趋完善。
本发明通过多视图群集构建资产字典库,在资产库模型初建完成后,通过后继测试过程推动测试资产库的持续迭代更新。该方法将碎片化、零散化的各类静态测试资产进行系统、全面、完整的归集,建立逻辑清晰、层次分明的体系化资产库架构,该资产库可用来生成内容丰富,即抽取即使用的测试信息的同时,也可提供给各项目干系人、系统干系人用来学习和指导工作,业务矩阵和各类业务场景的资产化和持续维护,为系统运行过程中各类业务数据的指标观察,以及后续业务规划同样具备指导意义。该模型训练流程可最大程度削弱测试质量对人的依赖,并有效提升测试方案的生成速度和质量。
在面对现有技术中尚无针对测试资产的组织级建设的问题,本发明通过测试资产的系统级、领域级以及组织级的建设,不局限于单一的项目或系统,充分具备通用价值并可指导所有软件测试过程准确开展的测试字典。传统构建资产字典库时,缺少将零散的测试过程资产逐级累积和系统性建立的过程,资产库或是仅建立模板,或是建立业务需求相关的维护系统,对于测试工作的可利用价值有限,并且还缺少反复训练和组织级逐层建设过程。本发明构建的资产字典库的方式,可以构建组织级的资产库,所构建的资产字典库的覆盖面更加全面,除了在测试过程中有明显的参考指导作用外,也可帮助后续业务领域及系统各干系人更好的熟悉和掌握相关知识,快速开展工作。
本发明通过多元化、多层级矩阵图构建视图群集间关联关系,建立测试资产字典库的归集;通过计算视图元素命中率,建立命中率高区缓存库,降低维护资产库维护成本;在业务领域视图群集的归集方法,对业务矩阵模型的构建和有效业务交易场景的筛选方法。本发明中阐述的测试资产归集和运用的思路,将碎片化资产完整收集,并充分运用于测试执行过程中,最大程度削弱测试质量对人的依赖,并有效提升测试资产复用信息的生成速度和质量。
与图1所示的方法相对应的,本发明实施例还提供一种资产字典库的构建装置,用以支持图1所示的方法在实际应用中的实现,该装置可配置于计算机终端中,该装置的结构示意图如图6所示,具体说明如下所述:
第一确定单元601,用于确定待构建资产字典库的系统;
采集单元602,用于采集所述系统的各个基础视图元素;
处理单元603,用于对各个所述基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,所述分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,所述资产域视图由所述基础视图元素构成;
整合单元604,用于对各个所述分类资产域视图群集进行整合处理,得到所述系统的系统级视图群集,并基于所述系统级视图群集构建所述系统的资产字典库。
本发明实施例提供的装置中,确定待构建资产字典库的系统;采集系统的各个基础视图元素;对各个基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,资产域视图由基础视图元素构成;对各个分类资产域视图群集进行整合处理,得到系统的系统级视图群集,并基于系统级视图群集构建系统的资产字典库。本发明通过采集系统底层的各个基础视图元素,基于系统的各个基础视图元素,自底向上构建系统的资产字典库,从而可以构建覆盖系统的全部资产的资产字典库,有效的将系统的零碎的资产进行整合,防止遗漏系统的碎片资产,从而可以得到包含系统全部资产的资产字典库。
本发明实施例提供的装置中,所述处理单元603,可以配置为:
确定子单元,用于确定每个所述基础视图元素所属的分类资产域,并将属于同一分类资产域的各个基础视图元素归为同一集合,得到每个所述分类资产域的元素集合;
构建子单元,用于对于每个所述元素集合,基于所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图,并基于多张所述资产域视图,得到所述元素集合所属的分类资产域的分类资产域视图群集。
本发明实施例提供的装置中,所述构建子单元,包括:
确定模块,用于确定所述元素集合所属的分类资产域的视图需求信息;
构建模块,用于基于所述视图需求信息和所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图。
本发明实施例提供的装置中,还可以配置为:
第二确定单元,用于确定所述系统所属的系统层,并将所述系统层中包含的各个系统均确定为目标系统;
第三确定单元,用于确定每个所述目标系统的系统级视图群集,并将各个所述目标系统的系统级视图群集组成层级视图群集;
第一构建单元,用于基于所述层级视图群集,构建所述系统层的资产字典库。
本发明实施例提供的装置中,还可以配置为:
第四确定单元,用于确定所述系统层级所属的组织层,并将所述组织层中所包含的各个系统层均确定为目标系统层;
第五确定单元,用于确定每个所述目标系统层的层级视图群集,并将各个所述目标系统层的层级视图群集组成组织级视图群集;
第二构建单元,用于基于所述组织级视图群集,构建所述组织层的资产字典库。
本发明实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的指令,其中,在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行以下操作:
确定待构建资产字典库的系统;
采集所述系统的各个基础视图元素;
对各个所述基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,所述分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,所述资产域视图由所述基础视图元素构成;
对各个所述分类资产域视图群集进行整合处理,得到所述系统的系统级视图群集,并基于所述系统级视图群集构建所述系统的资产字典库。
本发明实施例还提供了一种电子设备,其结构示意图如图7所示,具体包括存储器701,以及一个或者一个以上的指令702,其中一个或者一个以上指令702存储于存储器701中,且经配置以由一个或者一个以上处理器703执行所述一个或者一个以上指令702进行以下操作:
确定待构建资产字典库的系统;
采集所述系统的各个基础视图元素;
对各个所述基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,所述分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,所述资产域视图由所述基础视图元素构成;
对各个所述分类资产域视图群集进行整合处理,得到所述系统的系统级视图群集,并基于所述系统级视图群集构建所述系统的资产字典库。
上述各个实施例的具体实施过程及其衍生方式,均在本发明的保护范围之内。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统或系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的,其中所述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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业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发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明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 (10)
1.一种资产字典库的构建方法,其特征在于,包括:
确定待构建资产字典库的系统;
采集所述系统的各个基础视图元素;
对各个所述基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,所述分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,所述资产域视图由所述基础视图元素构成;
对各个所述分类资产域视图群集进行整合处理,得到所述系统的系统级视图群集,并基于所述系统级视图群集构建所述系统的资产字典库。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对各个所述基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,包括:
确定每个所述基础视图元素所属的分类资产域,并将属于同一分类资产域的各个基础视图元素归为同一集合,得到每个所述分类资产域的元素集合;
对于每个所述元素集合,基于所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图,并基于多张所述资产域视图,得到所述元素集合所属的分类资产域的分类资产域视图群集。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图,包括:
确定所述元素集合所属的分类资产域的视图需求信息;
基于所述视图需求信息和所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
确定所述系统所属的系统层,并将所述系统层中包含的各个系统均确定为目标系统;
确定每个所述目标系统的系统级视图群集,并将各个所述目标系统的系统级视图群集组成层级视图群集;
基于所述层级视图群集,构建所述系统层的资产字典库。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
确定所述系统层级所属的组织层,并将所述组织层中所包含的各个系统层均确定为目标系统层;
确定每个所述目标系统层的层级视图群集,并将各个所述目标系统层的层级视图群集组成组织级视图群集;
基于所述组织级视图群集,构建所述组织层的资产字典库。
6.一种资产字典库的构建装置,其特征在于,包括:
第一确定单元,用于确定待构建资产字典库的系统;
采集单元,用于采集所述系统的各个基础视图元素;
处理单元,用于对各个所述基础视图元素进行处理,得到多个分类资产域视图群集,其中,所述分类资产域视图群集中包含多张资产域视图,所述资产域视图由所述基础视图元素构成;
整合单元,用于对各个所述分类资产域视图群集进行整合处理,得到所述系统的系统级视图群集,并基于所述系统级视图群集构建所述系统的资产字典库。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述处理单元,包括:
确定子单元,用于确定每个所述基础视图元素所属的分类资产域,并将属于同一分类资产域的各个基础视图元素归为同一集合,得到每个所述分类资产域的元素集合;
构建子单元,用于对于每个所述元素集合,基于所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图,并基于多张所述资产域视图,得到所述元素集合所属的分类资产域的分类资产域视图群集。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述构建子单元,包括:
确定模块,用于确定所述元素集合所属的分类资产域的视图需求信息;
构建模块,用于基于所述视图需求信息和所述元素集合中的各个基础视图元素,构建多张资产域视图。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的指令,其中,在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求1~5任意一项所述的资产字典库的构建方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括存储器,以及一个或者一个以上的指令,其中一个或者一个以上指令存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如权利要求1~5任意一项所述的资产字典库的构建方法。
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CN202111150922.7A CN113901291A (zh) | 2021-09-29 | 2021-09-29 | 资产字典库的构建方法及装置、存储介质及电子设备 |
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Cited By (1)
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CN117251993A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-12-19 | 上海数禾信息科技有限公司 | 业务数据模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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