【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及api网关编排，具体为基于edi平台的分布式及api网关编排管理方法及系统。
技术介绍
1、api之主要目的是提供应用程序与开发人员以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。
2、公开号为cn105573742a的中国专利公开了一种异构实时数据库的统一应用程序编程接口实现方法，主要通过对外提供了一套统一的异构实时库应用程序编程接口规范，满足了各业务应用通过异构实时数据进行统一存储、整合、共享、以及统一和标准访问的需求，业务系统无需知道数据库的具体厂商，从而实现了异构实时库数据的统一接入和访问，上述专利虽然解决了数据实时接收的问题，但是在实际操作中还存在以下问题：
3、1.编程数据接收后没有对数据进行进一步的清洗，从而使数据中存有异常以及数据优化性不佳，导致编程数据与平台进行交互时数据的稳定性和安全性降低。
4、2.当数据交换平台将数据进行接收后，没有对数据进行进一步的检测，从而导致数据的安全性降低，并且没有进行进一步的数据校验，从而使数据的容错率提高导致数据质量降低。
5、3.应用程序编程接口对数据进行接收后，没有根据数据的情况对应的将数据进行存储管理以及没有对数据中的字段进行分析，从而使数据存储的管理性降低以及后期检索不便。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于edi平台的分布式及api网关编排管理方法及系统，通过数据清洗模块可以根据数据的验证情况进行更精细的清洗强度的选择，使不同的数
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于edi平台的分布式及api网关编排管理系统，包括：
4、数据接收单元，用于：
5、将数据进行统一的接收，其中，当数据进行接收时，先数据划分为若干个数据包，并且为每个数据包分配一个序列号；
6、当数据包进行接收时，先将序列号进行检测，若序列号检测为合格时，则进行正常数据接收，若序列号检测为不合格时，则数据不进行接收；
7、接收数据处理单元，用于：
8、基于数据接收单元中接收的合格数据，将数据进行分析；
9、其中，将数据导入神经网络模型中，通过神经网络模型将数据进行数据清洗，并且通过数据清洗的结果进行数据节点集合；
10、数据交互平台，用于：
11、基于接收数据处理单元中清洗完成的数据，将数据进行格式化统一，并将格式化统一完成的数据进行独立的存储；
12、数据获取解析单元，用于：
13、基于数据交互平台中统一完成的数据，将接收到的数据与历史数据进行对比解析，并根据解析的结果将结果异常的数据进行剔除；
14、其中，解析结果正常的数据标注为目标数据；
15、解析数据校验单元，用于：
16、基于数据获取解析单元中获取的目标数据，将目标数据通过crc校验模型进行数据校验，并根据校验结果将校验合格的数据标注为标准数据；
17、校验数据处理单元，用于：
18、基于解析数据校验单元中获取的标准数据，将标准数据进行数据缓存；
19、其中，将标准数据的进行节点划分，根据划分的节点数据进行关键信息数据截取，并将截取的关键信息数据进行数据分析。
20、优选的，将数据进行统一的接收，其中，当数据进行接收时，先数据划分为若干个数据包，并且为每个数据包分配一个序列号，包括：
21、对每个单位时间内接收到的数据的数据类型进行识别，获取每个数据对应的数据类型；
22、按照所述数据类型进行分类，形成与每个单位时间的所述数据类型对应的数据集合，其中，所述数据集合的数量与所述数据类型一一对应；
23、针对每个数据集合中所包含的数据量，确定每个数据集合对应的数据包基准数据量；
24、其中，所述数据包基准数据量通过如下公式获取：
25、
26、其中，c表示数据包基准数据量；cxmax和cxmin分别表示单次进行序号检测的最大检测序号量对应的数据量和最低检测序号量对应的数据量；cz表示单位时间接收的数据总量；c0表示每个所述数据集合所包含的数据量；
27、按照每个所述数据集合对应的数据包基准数据量对每个所述数据集合进行数据划分，获得每个所述数据集合对应的若干个数据包，并且为每个数据包分配一个序列号。
28、优选的，按照每个所述数据集合对应的数据包基准数据量对每个所述数据集合进行数据划分，获得每个所述数据集合对应的若干个数据包，包括：
29、提取每个所述数据集合对应的数据包基准数据量以及每个所述数据集合的数据总量；
30、利用所述每个所述数据集合对应的数据包基准数据量以及每个所述数据集合的数据总量设置每个所述数据集合对应的比例阈值，其中，所述比例阈值通过如下公式获取：
31、
32、其中，pc表示比例阈值；c0i表示第i个单位时间的所述数据集合所包含的数据量；czi表示第i个单位时间接收的数据总量；n表示已经历的单位时间的个数；
33、以所述每个所述数据集合对应的数据包基准数据量为单位对所述数据集合中的数据进行数据划分，直至所述数据集合中的所有数据均完成划分，形成若干个数据包；
34、在所述数据集合中的所有数据均完成划分后，提取最后一个生成的数据包；
35、监测所述最后一个数据包的数据量，当所述最后一个数据包的数据量与所述数据包基准数据量进行比较，获得所述最后一个数据包的数据量与所述数据包基准数据量之间的比值；
36、当所述最后一个数据包的数据量与所述数据包基准数据量之间的比值小于预设的比例阈值时，则将所述最后一个数据包与所述数据集合中的任意一个数据包进行合并；
37、当所述最后一个数据包的数据量与所述数据包基准数据量之间的比值不小于所述预设的比例阈值时，则将所述最后一个数据包作为独立数据包进行后续的序列号分配。
38、优选的，所述接收数据处理单元，包括：
39、数据学习模块，用于：
40、获取合格的接收数据，将合格的数据导入神经网络模型，导入后形成接收数据模型；
41、将标准数据参数响应至接收数据模型中，并将每个标准数据参数的数据特征与接收数据模型中的每个数据节点进行对应；
42、根据对应完成的数据特征与数据节点，将对应完成的数据特征与数据节点进行模型训练，训练后获取标准数据模型。
43、优选的，所述接收数据处理单本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统，其特征在于：将数据进行统一的接收，其中，当数据进行接收时，先数据划分为若干个数据包，并且为每个数据包分配一个序列号，包括：
3.根据权利要求2所述的基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统，其特征在于：按照每个所述数据集合对应的数据包基准数据量对每个所述数据集合进行数据划分，获得每个所述数据集合对应的若干个数据包，包括：
4.根据权利要求1所述的基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统，其特征在于：所述接收数据处理单元，包括：
5.根据权利要求4所述的基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统，其特征在于：所述接收数据处理单元，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统，其特征在于：所述数据获取解析单元，还用于：
7.根据权利要求1所述的基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统，其特征在于：所述解析数据校验单
8.根据权利要求1所述的基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统，其特征在于：所述校验数据处理单元，包括：
9.根据权利要求8所述的基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统，其特征在于：所述校验数据处理单元，还包括：
10.一种如权利要求1-9任一项所述的基于EDI平台的分布式及API网关编排管理系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于edi平台的分布式及api网关编排管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于edi平台的分布式及api网关编排管理系统，其特征在于：将数据进行统一的接收，其中，当数据进行接收时，先数据划分为若干个数据包，并且为每个数据包分配一个序列号，包括：
3.根据权利要求2所述的基于edi平台的分布式及api网关编排管理系统，其特征在于：按照每个所述数据集合对应的数据包基准数据量对每个所述数据集合进行数据划分，获得每个所述数据集合对应的若干个数据包，包括：
4.根据权利要求1所述的基于edi平台的分布式及api网关编排管理系统，其特征在于：所述接收数据处理单元，包括：
5.根据权利要求4所述的基于edi平台的分布式及api网关编排...
【专利技术属性】
技术研发人员：司海峰，张耀坤，张文华，史会余，徐希，李雨，吴玮澔，朱博，
申请(专利权)人：连云港电子口岸信息发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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