CN116450122A - 指标引擎配置方法、装置及基于指标引擎的物流管理系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及指标引擎配置方法、装置及基于指标引擎的物流管理系统。指标引擎配置方法包括获取对待配置应用的指标配置信息；根据指标配置信息，确定对应的目标指标组件；确定目标指标组件所属的指标引擎作为目标指标引擎；配置引入目标指标引擎至待配置应用；以供待配置应用基于目标指标引擎中的目标指标组件，实现对目标指标处理任务的运算处理。有效改善当前指标配置效率低、周期长，时间成本和人力成本较高的问题。

Description

指标引擎配置方法、装置及基于指标引擎的物流管理系统

技术领域

本申请涉及物流管理领域，尤其是涉及指标引擎配置方法、装置及基于指标引擎的物流管理系统。

背景技术

随着国内互联网技术的高速发展，为线上购物与直播带货的兴起与火爆提供良好的环境基础。大量的线上交易订单，需要依赖于快递物流实现商家与消费者之间的实体商品交付与退换，实现消费闭环。这对于物流服务提供商的发展既是机遇，更是挑战。优质的服务、低廉的价格，永远是最有利的竞争。

因此，越来越多的物流服务提供商开始研发自己的物流管理系统，实现数字化管理，全流程跟踪与数据分析，以提升内部管理效率，降低物流运输和管理成本，进而提升自身核心竞争力。

使用需求会随着使用场景、运输链、客户需求等因素的改变而改变。例如需要新增某种维度的数据指标分析的场景下，此时需要代码工程师从系统代码层面开发相应的指标，指标运算逻辑开发完成后，还需要进行联调和软件发布，整个过程需要前后端多人协作。因此存在指标开发效率低、周期长，时间成本和人力成本较高的问题。

应当理解的是，上述关于背景技术的描述并不意味着相关技术内容属于现有技术，本申请可能也并不仅限于解决背景技术中所提出的相关技术问题。

发明内容

为了解决当前指标开发效率低、周期长，时间成本和人力成本较高的问题，本申请提供了指标引擎配置方法、装置及基于指标引擎的物流管理系统。

第一方面，本申请提供的指标引擎配置方法，采用如下的技术方案：

获取对待配置应用的指标配置信息；

根据所述指标配置信息，确定对应的目标指标组件；

确定所述目标指标组件所属的指标引擎作为目标指标引擎；

配置引入所述目标指标引擎至所述待配置应用；以供所述待配置应用基于所述目标指标引擎中的所述目标指标组件，实现对目标指标处理任务的运算处理。

通过采用上述技术方案：在面对存在新的指标使用需求时，指标的开发不再从软件代码层面进行全新开发其底层运算逻辑并进行联调和发布，而是采用配置指标引擎的方式，引入合适的目标指标引擎，以完成相关指标功能的运算处理。在满足指标使用需求的同时，由于只需要完成指标配置引入，无需进行指标底层运算逻辑的代码开发、联调；因此整个配置过程在小时级即可完成，零代码配置，有利于快速迭代，快速响应业务需求。尤其针对频繁开发指标场景，显著降低了代码工程师的工作量，提高了指标开发效率，降低了时间成本和人力成本。有利于提升物流服务提供商的智能化管理水平，提升市场竞争力。

可选的，所述指标配置信息包括待配置指标的标识信息；

所述根据所述指标配置信息，确定对应的目标指标组件包括：

根据指标标识信息与指标组件之间的预设对应关系，确定与所述待配置指标的标识信息匹配的指标组件；将所述匹配的指标组件作为所述目标指标组件。

通过采用上述技术方案，通过预先构件的指标标识信息与指标组件之间的预设对应关系，在配置时只需输入待配置指标的标识信息即可确定对应目标指标组件，有利于人机交互界面更加简洁，学习成本低，配置效率高，有利于进一步提升配置体验。

可选的，所述待配置指标包括一级待配置指标和二级待配置指标，所述二级待配置指标包括所述一级待配置指标的衍生指标；

所述目标指标组件集成有与所述一级待配置指标匹配的第一目标指标组件，以及与所述二级待配置指标匹配的第二目标指标组件。

通过采用上述技术方案，可以通过一次配置，完成对应指标及其衍生指标的配置，无需单独分别配置或二次开发，提高了部署效率。

可选的，所述一级待配置指标的衍生指标包括：所述一级待配置指标的环比、同比、目标值以及达成率中的至少一种；所述达成率为所述一级待配置指标的实际值与所述一级待配置指标的目标值之间的百分比。

通过采用上述技术方案，环比、同比、目标值以及达成率等衍生指标可其所属指标配置过程一同实现配置。

可选的，所述指标配置信息还包括数据源信息；

在所述配置引入所述目标指标引擎至所述待配置应用之后，所述指标引擎配置方法还包括：基于所述数据源信息，配置所述目标指标引擎获取所述目标指标处理任务对应的输入数据；以供所述目标指标组件对所述输入数据进行运算处理得到运算处理结果。

通过采用上述技术方案，利用获取的数据源信息，实现了输入数据的获取配置。

可选的，所述数据源信息包括数据源类型与数据源地址；

所述基于所述数据源信息，配置所述目标指标引擎获取所述目标指标处理任务对应的输入数据包括：

基于所述数据源类型，配置所述目标指标组件采用目标通信方式，于所述数据源地址获取所述目标指标处理任务对应的输入数据；所述目标通信方式适配于所述数据源类型。

通过采用上述技术方案，利用数据源类型确定适配的目标通信方式，从而实现输入数据的获取配置。

可选的，所述数据源类型包括分析型数据库ADB(AnalyticDB for MySQL，分析型数据库MySQL版，简称ADB)、关系型数据库RDS(Relational Database Service)、超文本传输协议HTTP(Hyper Text Transfer Protocol)、分布式服务框架HSF(High-Speed ServiceFramework)。

通过采用上述技术方案，可满足支持多数据源的需求。

可选的，所述指标配置信息还包括指示脚本；

所述指标引擎配置方法还包括：基于所述指示脚本配置调用所述目标指标引擎的触发条件、所述数据源地址、入口参数和出口参数。

通过采用上述技术方案，利用指示脚本实现对目标指标引擎的触发调用与运算控制，实现目标指标处理任务的运算处理。

第二方面，本申请提供的指标引擎配置装置，采用如下的技术方案：

获取模块，用于获取对待配置应用的指标配置信息；

第一确定模块，用于根据所述指标配置信息，确定对应的目标指标组件；

第二确定模块，用于确定所述目标指标组件所属的指标引擎作为目标指标引擎；

配置模块，用于配置引入所述目标指标引擎至所述待配置应用，以供所述待配置应用基于所述目标指标引擎中的所述目标指标组件，实现对目标指标处理任务的运算处理。

通过采用上述技术方案，提供了能执行实现上述指标引擎配置方法的计算机装置。

第三方面，本申请提供的基于指标引擎的物流管理系统，采用如下的技术方案：

基于指标引擎的物流管理系统，包括处理模块；

所述处理模块用于生成目标指标处理任务；所述物流管理系统基于如权利要求1至8任一项所述指标引擎配置方法所实现的目标指标引擎的配置，实现对所述目标指标处理任务的运算处理。

通过采用上述技术方案，提供了应用所配置的目标指标引擎的物流管理系统。

综上所述，本申请包括以下至少有益技术效果：

1.显著降低了代码工程师的工作量，提高了指标开发效率，降低了时间成本和人力成本。

2.多数据源支持。

3.指标组件集成衍生指标，避免多次配置或二次开发，提高了部署效率。

附图说明

图1为本申请实施例中指标引擎配置方法所涉及相关网络架构框图；

图2是本申请实施例中指标引擎配置方法的流程框图；

图3是本申请实施例中指标组后台配置界面示意图；

图4是本申请实施例中物流管理系统指标展示界面示意图；

图5是本申请实施例中指标引擎配置装置结构框体；

图6是本申请实施例中后台配置界面示意图；

图7是本申请实施例中物流管理系统结构框体；

图8是本申请实施例中物流管理系统网略架构框图；

图9是本申请实施例中多数据源处理流程框图；

图10是本申请实施例中衍生组件支持流程框图；

附图标记说明：

51、获取模块；52、第一确定模块；53、第二确定模块；54、配置模块；71、处理模块。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-10及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例公开指标引擎配置方法。

参考图1，指标引擎配置方法可应用于指标引擎配置装置/系统，指标引擎配置装置/系统可作为物流管理系统的管理后台，实现对物流管理系统的配置管理，包括指标配置。

物流管理系统用于为物流服务提供商提供物流线上数字化管理，包括但不限于物流信息跟踪管理、车辆管理、人员管理、成本收益管理等。

用户端主要是为用户提供应用访问的端口，例如APP、网址等；相关用户(例如可能是内部人员、用户等)可通过用户端访问服务器，获取查询浏览相关数据信息。

指标引擎：引擎是音译词(engine)的中文音译，表示一种高度抽象的，只解决某个领域的通用问题，而不解决具体问题的可重用的软件架构体系。只具有基础功能的架构和实现，不具备任何业务逻辑功能，需要根据业务逻辑进行开发才能利用。比如指标引擎中，包含实现各种计算逻辑的指标组件，理论上可以完成各种复杂指标运算的功能，但需要进行合理的配置才能实现。指标引擎的软件开发工具包SDK(Software Development Kit)可放入指定存储位置，以供配置/使用。通常，指标引擎通过封装成jar包形式。

参考图2，指标引擎配置方法包括以下步骤：

S210：获取对待配置应用的指标配置信息。

指标引擎配置装置可通过后台配置界面获取指标配置信息，其中后台配置界面即人机交互界面，技术人员可通过在该后台配置界面上配置相关配置信息，实现指标引擎的配置。

技术人员在后台配置界面上输入相关配置信息并提交后，指标引擎配置装置即可获取得到相应待配置应用的指标配置信息。

其中，指标配置信息包括使得所配置的目标指标引擎实现对目标指标处理任务运算处理的所需的信息。应当理解的是，根据配置方式的不同，指标配置信息的具体内容可能存在差异。

S220：根据指标配置信息，确定对应的目标指标组件。

本申请实施例中，首先确定与指标需求适用的目标指标组件，然后根据目标指标组件确定目标指标引擎，从而实现指标引擎的配置引入。

基于上述配置方式，指标配置信息包括待配置指标的标识信息；根据指标标识信息与指标组件之间的预设对应关系，确定与待配置指标的标识信息匹配的指标组件；将该匹配的指标组件作为目标指标组件。从而使得该目标指标组件适用于指标需求。

本申请可选实施例中，指标标识信息可采用指标编码，每个指标对应一个唯一指标编码。指标编码可采用数字、字母以及符号等一种或几种的组合形式。

指标标识信息与指标组件之间的预设对应关系，可根据指标逻辑与指标组件逻辑是否相符一一确定，从而预先构建得到该预设对应关系。

本申请可选实施例中，指标标识信息与指标组件之间的预设对应关系可参考如下表1所示：

表1指标标识信息与指标组件之间的预设对应关系表

通过预先构件的指标标识信息与指标组件之间的预设对应关系，在配置时只需输入待配置指标的标识信息即可确定对应目标指标组件，有利于人机交互界面更加简洁，学习成本低，配置效率高，有利于进一步提升配置体验。

应当理解的是，该预设对应关系可能由于所选取指标引擎、指标编码的不同存在相应差异，对此不做限制。

指标引擎中通常包含大量指标组件，以实现不同运算逻辑的指标的运算处理；不同运算逻辑可能是某种运算符的不同，也可能是多种运算符结合的不同。其中运算符包括但不限于“+”、“-”、“*”、“÷”、“±”、“Σ”、“微分”、“积分”、“根式”、“交集”、“并集”、“三角函数”、“反三角函数”、“极限”、“对数”等。通过采用某种运算符和多种运算符的组合，实现对相关指标的逻辑运算处理。

本申请可选实施例中，具体待配置指标可根据实际需求灵活设置，对此不做限制。例如，待配置指标包括投诉率、装载率、中转次数、人均效能、正式员工占比、出勤率等。

S230：确定目标指标组件所属的指标引擎作为目标指标引擎。

本申请实施例中，可根据指标组件与指标引擎的所属关系，直接确定目标指标组件对应所属的指标引擎作为目标指标引擎。通常，所选用的指标引擎为一个，也可能选用其他多个类似的指标引擎。其中，指标引擎可选用现有低代码平台开发封装的指标引擎，具体不做限制。

S240：配置引入目标指标引擎至待配置应用；以供待配置应用基于目标指标引擎中的目标指标组件，实现对目标指标处理任务的运算处理。

在代码工程师(或配置人员)在后台配置界面完成相关信息输入并提交后，指标引擎配置装置即可获取得到对待配置应用的指标配置信息，例如待配置应用、待配置指标以及目标指标引擎，从而将目标指标引擎配置引入至待配置应用；当后续需要对目标指标处理任务进行运算处理时，利用该目标指标引擎实现对目标指标处理任务的运算处理。其中，目标指标处理任务对应的指标与待配置指标类型相同。

本申请可选实施例中，代码工程师(或配置人员)可在后台配置界面配置数据源信息，即指标配置信息包括数据源信息。

其中，数据源信息包括数据源类型与数据源地址。

指标引擎配置装置可基于数据源类型，配置目标指标引擎采用目标通信方式，目标通信方式适配于该数据源类型，并于数据源地址获取目标指标处理任务对应的输入数据；以供目标指标组件对输入数据进行运算处理得到运算处理结果。

指标引擎配置装置通过利用配置的数据源类型，确定适配的目标通信方式，从而实现输入数据的获取配置。

应当理解的是，不同的数据源类型，所采用的通信方式可能存在不同，才能实现信息交互与数据获取。具体的，采用何种通信方式，可基于数据源类型灵活确定。

本申请可选实施例中，数据源类型包括分析型数据库ADB、关系型数据库RDS、超文本传输协议HTTP、分布式服务框架HSF。以满足支持多数据源的需求，扩展系统使用场景。

例如，针对ADB、RDS的数据源类型，通过数据库连接池Druid，建立数据库连接，执行SQL脚本，预编译得到结果；

针对超文本传输协议HTTP，通过tcp(Transmission Control Protocol，传输控制协议)协议建立连接，得到结果；

针对分布式服务框架HSF，采用Netty+Hession数据序列化协议实现服务交互，得到数据。

本申请可选实施例中，代码工程师(或配置人员)还可在后台配置界面配置指示脚本，用于控制待配置应用对目标指标引擎的调用以及指标运算控制。

指标引擎配置装置通过指标配置信息获取指示脚本；并基于指示脚本配置获取目标指标引擎的触发条件、数据源地址、入口参数和出口参数；从而利用指示脚本中指示的信息(例如上述触发条件、数据源地址、入口参数和出口参数等)，实现对目标指标引擎的触发调用与运算控制，实现目标指标处理任务的运算处理。

本申请实施例采用配置指标引擎的方式，引入合适的目标指标引擎，以完成相关指标功能的运算处理。在满足指标使用需求的同时，由于只需要完成指标配置引入，无需进行指标底层运算逻辑的代码开发、联调；因此整个配置过程在小时级即可完成，零代码配置，有利于快速迭代，快速相应业务需求。尤其针对频繁开发指标场景，显著降低了代码工程师的工作量，提高了指标开发效率，降低了时间成本和人力成本。有利于提升物流服务提供商的智能化管理水平，提升市场竞争力。

在某些应用场景下，待配置指标不仅包含指标本身，还包括相应的衍生指标，对此通常需要针对指标本身和各个衍生指标分别进行配置。

为了进一步提升配置效率，在本申请其他可选实施例中，可预先对指标引擎中的指标组件进行关联改进，在配置待配置指标时一同实现其衍生指标的配置，提高配置效率。

例如，针对某个指标组件a，将衍生组件b与其进行关联，并在后台配置界面提供勾选按钮；配置人员在配置时，通过勾选相应衍生组件，即可在配置指标组件a的同时，实现对指标组件a的衍生组件b的配置。

具体的，假设物流管理系统需要展对本公司的服务质量进行了解，需要对投诉率这个指标进行计算展示。得到待配置指标为投诉率；同时需要了解服务质量的变化趋势，即服务质量到底在逐渐变好，还是变差；此时需要计算投诉率的衍生指标，例如同比、环比、达成率等指标；此时，投诉率即一级待配置指标；投诉率对应的同比、环比、目标值、达成率等属于其二级待配置指标。

应当理解的是，同比＝本期统计周期数据÷去年同期统计周期数据×100％；同比＝本期统计周期数据÷上一统计周期数据×100％；目标值为设定值，在后台配置界面直接配置即可；达成率＝实际值÷目标值×100％。

本申请可选实施例中，二级待配置指标并不限于上述指标，可基于实际需求灵活设置。

指标引擎中存在大量指标组件，配置人员可筛选出与投诉率适配的指标组件，例如为组件L，那么组件L即为投诉率的目标指标组件。通过预先构建同比指标组件、环比指标组件、目标值指标组件、达成率指标组件与组件L的关联关系；在配置组件L时，提供人机交互接口供配置人员选择是否同时配置对应的衍生指标(即二级待配置指标)；如有需求，则勾选即可实现对衍生指标的配置；若没有相关需求，则不勾选，仅对投诉率这个指标进行配置即可。

因此，目标指标组件集成有与一级待配置指标(上述示例为投诉率)匹配的第一目标指标组件(上述示例为组件L)，以及与二级待配置指标(上述示例为投诉率对应的同比、环比、目标值、达成率)匹配的第二目标指标组件(上述示例为同比指标组件、环比指标组件、目标值指标组件、达成率指标组件)。

通过采用上述技术方案，可以通过一次配置，完成对应指标及其环比、同比、目标值以及达成率等衍生指标的配置，无需单独分别配置或二次开发，进一步提升了配置效率。

在完成指标引擎的配置后，物流管理系统即可利用配置好的指标引擎，实现对相关指标处理任务的运算处理，得到指标运算结果，从而用于反馈/展示。

针对目标指标处理任务存在多指标运算的情形，由于受配置方式的影响，利用目标指标引擎处理目标指标处理任务的时间消耗可能较长，存在响应延迟较大的问题，因此不利于提升用户使用体验。

对此，在本申请可选实施例中，针对已经完成指标引擎配置的指标，按照业务逻辑过程中相关指标的附属关系，进行指标关联，实现指标组配置。在接收到目标指标处理任务时，根据其对应的指标组信息，实现对目标指标处理任务所包含的所有指标的运算处理；具体通过同时引入指标处理任务所包含的所有指标分别对应的目标指标组件实现；因此相对于多指标运算的目标指标处理任务，通常需要多次加载指标引擎，并在完成一个指标的运算处理后，再次加载指标引擎，完成对另一指标的运算处理；本方案更加高效，在运算延迟方面有更多优势。

参考图3，配置人员可通过该指标组后台配置界面进行指标组配置，需要输入相应的指标组信息。

其中，指标组信息具体包括但不限于指标组名称、指标组编码以及所包含的指标。

指标组名称和指标组编码可根据实际情况灵活设置，只需保证唯一性即可，保证系统可识别性。指标组即包含多个指标的集合，因此需明确所包含的指标。可通过下拉菜单，供配置人员筛选对应指标添加到对应指标组中。在指标组信息输入完成，点击“提交”按钮，完成指标组配置。

为了更好地理解指标组配置的意义，下面结合具体的示例进行说明：

参考图4，物流管理系统指标展示界面包含多个类型的指标，例如成本类指标、时效类指标；用户点击“成本类指标”按钮，即表示用户需要对该“成本类指标”下的所有指标数据进行查看；

假设“成本类指标”下包括“运输成本”、“操作成本”、“管理成本”3个指标；假设“运输成本”、“操作成本”、“管理成本”3个指标进行了指标组配置；对应指标组编码为“zbzcbl001”；

此时，物流管理系统可生成对应的目标指标处理任务，该目标指标处理任务中携带有目标组标识信息，例如指标组编码“zbzcbl001”；

触发引入指标引擎，解析目标指标处理任务，通过指标组编码确定包含的指标，分别确定与各指标对应的目标指标组件；假设，“运输成本”对应的目标指标组件k1、“操作成本”对应的目标指标组件k2、“管理成本”对应的目标指标组件k3；

同时利用目标指标组件k1实现对“运输成本”的运算处理，利用目标指标组件k2实现对“操作成本”的运算处理，利用目标指标组件k3实现对“管理成本”的运算处理；然后返回运算结果。

假设“运输成本”、“操作成本”、“管理成本”3个指标进行了指标引擎配置，但未进行指标组配置；此时，物流管理系统将生成对应的3个目标指标处理任务，分别是与“运输成本”对应的目标指标处理任务m1、“操作成本”对应的目标指标处理任务m2、“管理成本”对应的目标指标组处理任务m3；

每一个目标指标处理任务，将触发一次引入指标引擎，因此，共计将触发3次指标引擎的引入，以及3次任务解析与结果反馈。显然，多次触发引入、入参处理以及出参处理，都将影响处理效率；通过指标组的配置，可在较大程度上改善处理延迟的问题，提升系统响应效率。

需要说明的是，目标指标处理任务包括需要利用指标引擎进行处理的指标处理任务。对应的，其他处理任务即不需要利用指标引擎进行处理的任务，通过待配置应用自身的代码逻辑实现对其他处理任务的处理。

基于同一设计构思，本实施例还公开指标引擎配置装置。

参考图5，指标引擎配置装置，包括：

获取模块51，用于获取对待配置应用的指标配置信息；

第一确定模块52，用于根据指标配置信息，确定对应的目标指标组件；

第二确定模块53，用于确定目标指标组件所属的指标引擎作为目标指标引擎；

配置模块54，用于配置引入目标指标引擎至待配置应用，以供所待配置应用基于目标指标引擎中的目标指标组件，实现对目标指标处理任务的运算处理。

获取模块51，可通过设置的后台配置界面实现指标配置信息的获取；第一确定模块52、第二确定模块53和配置模块54可通过处理器实现指标引擎的配置。处理器包括但不限于中央处理器CPU。

参考图6，配置人员可通过相应的后台配置界面实现指标引擎的配置过程。

后台配置界面包括但不限于如下配置项：

指标名称：可自定义命名，通过文字、数值、字母、符号等形式进行唯一区分即可；

指标编码：可自定义命名，通过数值、字母等形式进行唯一区分即可；

责任人：可输入配置人员身份信息，例如工号、姓名等；

应用名：即对应待配置应用，通过下拉选取；每个应用对应唯一应用名；

数据源类型：通过下拉选取；可包含多个数据源类型，实现多数据源支持；

入参配置：包括外部请求入参、对应数据源入参、数据类型等几个方面；

出参配置：包括数据源出参、返回端出参、数据类型等几个方面；

指示脚本：用于输入脚本内容；

衍生指标：包括同比、环比、目标值和达成率等；通过勾选配置；目标值可在对应输入框中输入相应数值。

通过采用上述技术方案，提供了能执行实现上述指标引擎配置方法的计算机装置。

基于同一设计构思，本实施例还公开基于指标引擎的物流管理系统。

参考图7，基于指标引擎的物流管理系统，包括处理模块71；

处理模块71用于生成目标指标处理任务；物流管理系统基于以上指标引擎配置方法所实现的目标指标引擎的配置，实现对目标指标处理任务的运算处理。

参考图8，用户端与物流管理系统通信连接，接收用户端的请求，生成目标指标处理任务，从数据层获取配置数据，按照配置数据进行参数处理，基于数据源信息获取数据，以及指标运算。

指标引擎控制台(即指标引擎配置装置)进行指标引擎配置，相关指标配置信息存放于数据层。

管理管理系统还支持多数据源类型，参考图9，主要包括如下流程：

获取指标配置信息，按照指标配置信息获取数据源类型；针对不同数据源类型，分别进行数据处理，然后返回处理结果，进而进行指标组件运算和数据转换。

其中，针对ADB/RDS数据源类型，首先进行入参转换，开启数据源连接池，指示脚本转换成对应SQL，获取数据源连接，进行预编译，返回处理结果，进行指标组件计算和数据转换；

数据源连接池也即是用于存放数据库连接的容器。当用户来访问数据库时，从容器中获取连接对象，用户访问完之后，会将连接对象归还给容器。如果没有连接池，那么我们在使用JDBC程序的时候，就会反复的创建连接，销毁连接，这样做比较消耗资源，并不能做到连接的反复利用。每次从连接池里面获取连接使用完了连接，放回连接池，做到连接的反复使用

指示脚本转换主要是把脚本转换成可执行的SQL。

针对shell数据源类型(即本地数据)，直接进行入参转换，然后进行GroovyShell执行，返回处理结果(即得到目标值)；

针对HTTP/HFS数据源类型，首先进行入参转换，然后http/HFS请求数据，返回处理结果，进行指标组件计算和数据转换。

针对衍生组件支持，参考图10，主要包括如下流程：

获取指标配置信息，抽取处理输入数据，识别指标引擎的组件类型；针对不同衍生指标组件类型，分别进行处理，以返回指标计算结果，数据转换。

通过采用上述技术方案，提供了应用所配置的目标指标引擎的物流管理系统。

所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例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。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以对本申请的技术方案进行了详细介绍，但以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想，不应理解为对本申请的限制。本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种指标引擎配置方法，其特征在于，所述指标引擎配置方法包括：

获取对待配置应用的指标配置信息；

根据所述指标配置信息，确定对应的目标指标组件；

确定所述目标指标组件所属的指标引擎作为目标指标引擎；

配置引入所述目标指标引擎至所述待配置应用；以供所述待配置应用基于所述目标指标引擎中的所述目标指标组件，实现对目标指标处理任务的运算处理。

2.根据权利要求1所述的指标引擎配置方法，其特征在于，所述指标配置信息包括待配置指标的标识信息；

所述根据所述指标配置信息，确定对应的目标指标组件包括：

根据指标标识信息与指标组件之间的预设对应关系，确定与所述待配置指标的标识信息匹配的指标组件；将所述匹配的指标组件作为所述目标指标组件。

3.根据权利要求2所述的指标引擎配置方法，其特征在于，所述待配置指标包括一级待配置指标和二级待配置指标，所述二级待配置指标包括所述一级待配置指标的衍生指标；

所述目标指标组件集成有与所述一级待配置指标匹配的第一目标指标组件，以及与所述二级待配置指标匹配的第二目标指标组件。

4.根据权利要求3所述的指标引擎配置方法，其特征在于，所述一级待配置指标的衍生指标包括：所述一级待配置指标的环比、同比、目标值以及达成率中的至少一种；所述达成率为所述一级待配置指标的实际值与所述一级待配置指标的目标值之间的百分比。

5.根据权利要求1至4任一项所述的指标引擎配置方法，其特征在于，所述指标配置信息还包括数据源信息；

在所述配置引入所述目标指标引擎至所述待配置应用之后，所述指标引擎配置方法还包括：基于所述数据源信息，配置所述目标指标引擎获取所述目标指标处理任务对应的输入数据；以供所述目标指标组件对所述输入数据进行运算处理得到运算处理结果。

6.根据权利要求5所述的指标引擎配置方法，其特征在于，所述数据源信息包括数据源类型与数据源地址；

所述基于所述数据源信息，配置所述目标指标组件获取所述目标指标处理任务对应的输入数据包括：

基于所述数据源类型，配置所述目标指标引擎采用对应的目标通信方式，于所述数据源地址获取所述目标指标处理任务对应的输入数据；所述目标通信方式适配于所述数据源类型。

7.根据权利要求6所述的指标引擎配置方法，其特征在于，所述数据源类型包括分析型数据库ADB、关系型数据库RDS、超文本传输协议HTTP、分布式远程服务调用框架HSF。

8.根据权利要求6所述的指标引擎配置方法，其特征在于，所述指标配置信息还包括指示脚本；

所述指标引擎配置方法还包括：基于所述指示脚本配置调用所述目标指标引擎的触发条件、所述数据源地址、入口参数和出口参数。

9.一种指标引擎配置装置，其特征在于，所述指标引擎配置装置包括：

获取模块，用于获取对待配置应用的指标配置信息；

第一确定模块，用于根据所述指标配置信息，确定对应的目标指标组件；

第二确定模块，用于确定所述目标指标组件所属的指标引擎作为目标指标引擎；

配置模块，用于配置引入所述目标指标引擎至所述待配置应用，以供所述待配置应用基于所述目标指标引擎中的所述目标指标组件，实现对目标指标处理任务的运算处理。

10.一种基于指标引擎的物流管理系统，其特征在于，所述物流管理系统包括处理模块；

所述处理模块用于生成目标指标处理任务；所述物流管理系统基于如权利要求1至8任一项所述指标引擎配置方法所实现的目标指标引擎的配置，实现对所述目标指标处理任务的运算处理。