一种数据模型管理方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种数据模型管理方法和装置，所述方法包括：通过模型生产模块基于预先设置的至少一个模型生产组件，生成可运行的数据模型；通过模型发布模块将数据模型发布至模型售卖平台；通过模型售卖平台将数据模型转化成模型商品供用户购买；通过模型下载模块响应于用户对数据模型的第一预设操作，对数据模型进行与第一预设操作对应的处理，第一预设操作包括预览、购买、下载、编辑、调试、升级、分享、评分、评论和点赞等操作中的一种或多种。由于该方法及装置提供了一套从数据模型生产、发布、上架售卖到下载复用等模型价值相关的全生命周期自动化管理方案，因此可以提高数据模型的生产、使用效率，从而可以提升应用数据模型的企业的生产力。

【技术实现步骤摘要】
一种数据模型管理方法和装置
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种数据模型管理方法和装置。
技术介绍
在数据处理领域，常将数据加工或处理算法抽象成数据模型，然后使用数据模型对接入的数据源进行处理得到目标数据。数据模型，可以理解为是数据数据处理架构设计图的抽象，是一种用于反映数据处理过程中的数据结构特点和数据血缘关系的图谱。目前，先由设计人员设计出数据模型图(可简称为“模型设计”)，再由开发人员通过编写代码等方式转化成可以应用于生产环境(可运行)的数据模型(可简称为“模型实践”)，然后进行上线发布等。但是，现有的数据模型的管理方案存在诸多缺陷，例如，价值转换过程缓慢等，亟待改进。
技术实现思路
本申请实施例提供一种数据模型管理方法和装置，以对数据模型进行更好的管理，克服相关技术中的数据模型管理中存在的缺陷。第一方面，本申请实施例提供一种数据模型管理方法，包括：通过模型生产模块基于预先设置的至少一个模型生产组件，生成可运行的数据模型；通过模型发布模块将所述数据模型发布至所述模型售卖平台；通过模型售卖平台将所述数据模型转化成模型商品供用户购买；通过模型下载模块响应于用户对所述数据模型的第一预设操作，对所述数据模型进行与所述第一预设操作对应的处理，其中，所述第一预设操作包括预览、购买、下载、编辑、调试、升级、分享、评分、评论和点赞中的一种或多种。。第二方面，本申请实施例还提供一种数据模型管理装置，包括：模型生产模块、模型发布模块、模型售卖平台和模型下载模块，其中，所述模型生产模块，用于基于预先设置的至少一个模型生产组件，生成可运行的数据模型；所述模型发布模块，用于将所述数据模型发布至所述模型售卖平台；所述模型售卖平台，用于将所述数据模型转化成模型商品供用户购买；所述模型下载模块，用于响应于用户对所述数据模型的第一预设操作，对所述数据模型进行与所述第一预设操作对应的处理，其中，所述第一预设操作包括预览、购买、下载、编辑、调试、升级、分享、评分、评论和点赞中的一种或多种。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的装置的步骤。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如上述第一方面所述的装置的步骤。本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到下述至少一种有益效果：一方面，由于提供了一套从数据模型生产、发布、上架售卖到下载复用等一系列的模型价值相关的全生命周期自动化管理方案，因此可以更快、更好地实现模型价值产生及转换的目的，提高了数据模型的生产、使用效率，从而可以提升应用数据模型的企业的生产力；另一方面，由于可以通过模型生产模块基于预先设置的至少一个模型生产组件，生成可运行的数据模型，而不是先完成模型设计再进行模型实践，因此可以避免模型设计与模型实践相互割裂的问题，缩短了数据模型的生产周期。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请的一个实施例提供的一种数据模型管理方法的流程示意图。图2为图1中所示的步骤101的一种详细实现流程示意图。图3为图1中所示的步骤101的另一种详细实现流程示意图。图4为本申请的一个实施例提供的一种模型引擎的结构示意图。图5为本申请的另一实施例提供的一种数据模型管理方法的流程示意图。图6为本申请的一个实施例提供的一种数据模型管理装置的结构示意图。图7为图6中所示的模型生产模块601的一种详细结构示意图。图8为图6中所示的模型生产模块601的另一种详细结构示意图。图9为本申请的另一实施例提供的一种数据模型管理装置的结构示意图。图10为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。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。现有的数据模型的管理方案，模型实践滞后于模型设计，模型设计与模型实践存在信息的不对称性，模型实践的复用成本高等一系列难题；同时无法实现模型设计的工程可视化、交互探索、即席可见以及模型设计与模型实践的融合、共享协同与复用升级、模型价值转换等；此外，也很难实现批处理系统与流处理系统的融合，也无法应对批处理、流处理混合应用的场景，局限性很大。因此无法很好的、灵活的应对复杂多变的数据加工处理场景。为了改善相关技术中的数据模型管理方案存在的是上述至少一种缺陷，本申请实施例提供了一种数据模型管理方法和装置。该方法和装置，可以应用于数据模型管理系统中，该系统具有可视化操作界面，在该可视化操作界面中，可以通过拖拽预先设置的模型生产组件生成可运行的数据模型，等等。该系统可以运行在电子设备中，例如终端设备或服务端设备。换言之，上述方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。为了方便理解，下面先对本申请实施例中涉及的术语进行说明。数据融合技术，是指利用计算机对获得的(可以是按时序获得的)若干观测数据，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的数据处理技术。无边界数据(Unboundeddata)，简称无界数据，是一种不断增长、无限的数据集，也叫流数据(StreamingData)，它是一种持续生成，本质上是无穷尽的数据集。有边界数据(Boundeddata)，简称有界数据，是一种有限的数据集。流处理系统，是指对运动中的数据进行持续处理的系统，即在生成或接收数据时直接对数据进行处理，一般没有延迟或延迟很低。流处理的输入数据一般是无界数据，流处理系统可依据具体的应用场景来关注数据的事件时间还是处理时间，特点是高吞吐、低延迟，所需的响应时间一般以毫秒(或微秒)来进行计算。批处理系统，是将一系列相关联的任务按顺序(或并行)一个接一个地执行的系统。批处理的输入是在一段时间内已经收集保存好的数据，每次批处理所产生的输出也可以作为下一次批处理的输入。大部分情况下，批处理的输入数据是有界数据，输出结果也一样是有界数据，批处理更多关注的是事件时间。在许多情况下，批处理任务会被安排，以预先定义好的时间间隔来运行，批处理任务具有高延迟性的特点。数据模型，一般是数据融合技术中的概念，具体可以理解为是数据数据处理架构设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据模型管理方法，其特征在于，所述方法包括：/n通过模型生产模块基于预先设置的至少一个模型生产组件，生成可运行的数据模型；/n通过模型发布模块将所述数据模型发布至模型售卖平台；/n通过所述模型售卖平台将所述数据模型转化成模型商品供用户购买；/n通过模型下载模块响应于用户对所述数据模型的第一预设操作，对所述数据模型进行与所述第一预设操作对应的处理，其中，所述第一预设操作包括预览、购买、下载、编辑、调试、升级、分享、评分、评论和点赞中的一种或多种。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据模型管理方法，其特征在于，所述方法包括：
通过模型生产模块基于预先设置的至少一个模型生产组件，生成可运行的数据模型；
通过模型发布模块将所述数据模型发布至模型售卖平台；
通过所述模型售卖平台将所述数据模型转化成模型商品供用户购买；
通过模型下载模块响应于用户对所述数据模型的第一预设操作，对所述数据模型进行与所述第一预设操作对应的处理，其中，所述第一预设操作包括预览、购买、下载、编辑、调试、升级、分享、评分、评论和点赞中的一种或多种。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过模型共享模块响应于多个用户对所述数据模型的第二预设操作，对所述数据模型执行与所述第二预设操作对应的处理，其中，所述第二预设操作包括获取和共享编辑目标用户下载的所述数据模型的操作，所述多个用户属于所述数据模型的生产团队成员，且所述目标用户是所述多个用户中的任一用户。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过所述模型共享模块响应于所述多个用户中的至少一个用户对所述至少一个模型生产组件的操作，创建至少一个新的子模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过模型融合模块对所述至少一个用户创建的所述至少一个新的子模型执行融合操作，生成目标数据模型。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过模型调试模块向所述模型生产模块提供模型调试工具，其中，所述模型调试工具用于所述模型生成模块对自身生成的数据模型执行调试操作。


6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述模型发布模块将所述数据模型发布至所述模型售卖平台前，通过模型归一化模块对所述模型生产模块生成的数据模型进行归一化处理。


7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：高体伟，赵群，姚宇行，黄健，贾喜顺，苏萌，赵丹，
申请(专利权)人：北京百分点信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11