【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及软件开发领域，具体是指基于人工智能的低代码平台自动化构建与部署系统。
技术介绍
1、传统的软件开发方法通常需要编写大量的代码，这不仅耗时耗力，而且容易出错。同时，随着业务需求的不断变化，软件系统的更新和维护也变得越来越复杂。因此，需要一种更加高效、灵活的软件开发方法，以应对这些挑战。虽然近年来出现了一些低代码平台，它们在一定程度上简化了软件开发过程，但仍然存在一些局限性。例如，一些低代码平台缺乏足够的灵活性，难以满足复杂业务需求的变化；另一些平台则在自动化构建与部署方面存在不足，导致软件开发效率仍然较低。人工智能技术的发展为软件开发带来了新的可能性。通过利用人工智能技术，可以实现对软件需求的自动解析、设计方案的自动生成以及源代码的自动编写等功能，从而进一步提高软件开发的效率和质量。
2、但是目前市面上很少存在基于人工智能的低代码平台自动化构建与部署系统，或存在的相关技术有一定的缺陷，例如效率低自动化程度低、不够智能化、开发难度高、没有高质量保障、无法进行快速部署与监控、可用性低，容错率低的缺陷。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服以上的技术缺陷，提供基于人工智能的低代码平台自动化构建与部署系统，解决效率低自动化程度低、不够智能化、开发难度高、没有高质量保障、无法进行快速部署与监控、可用性低，容错率低的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案为：基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，所述系统包含：需求解析模
3、所述的需求解析模块利用深度学习和自然语言处理技术，对用户需求进行深度解析，并生成细粒度的需求描述；
4、所述的自适应设计模块基于需求描述，通过机器学习和强化学习算法，自适应地生成软件的设计方案，包括数据库设计、界面设计、业务流程设计等，同时根据历史数据和用户反馈不断优化设计方案；
5、所述的智能编码模块采用基于人工智能的代码生成技术，根据设计方案，结合低代码平台的预定义组件和模板，自动生成高质量的软件源代码；
6、所述的动态构建模块通过集成持续集成和持续部署工具，对源代码进行动态编译、打包，生成可执行的软件产品，同时利用自适应测试策略进行功能测试、性能测试和安全测试，确保软件的质量和稳定性；
7、所述的智能部署模块根据测试结果和负载均衡策略，自动将软件产品部署到分布式的服务器集群中，实现快速、高效地上线；
8、所述的多维度监控模块对部署后的软件进行多维度实时监控，包括性能监控、安全监控、用户行为监控等，收集全面、丰富的运行数据，发现潜在问题，并进行预警和自动修复；
9、所述的自适应学习模块利用深度学习技术，对系统的工作流程、用户行为、测试结果等数据进行学习，不断优化系统的性能和行为，提高自动化构建与部署的效率和准确性。
10、进一步，所述系统的工作流程为：
11、s1、用户通过可视化界面输入需求描述，系统通过需求解析模块将需求转换为细粒度的标准化描述；
12、s2、自适应设计模块根据需求描述自适应地生成设计方案，智能编码模块根据设计方案生成源代码，动态构建模块对源代码进行动态编译打包；
13、s3、动态构建模块利用自适应测试策略对软件产品进行自动化测试，确保质量；
14、s4、智能部署模块根据测试结果和负载均衡策略将软件产品部署到服务器集群，多维度监控模块进行多维度实时监控和预警；
15、s5、自适应学习模块对系统的工作流程、用户行为、测试结果等数据进行学习，优化系统性能。
16、进一步，所述系统支持多种编程语言和开发框架的自动切换，满足不同项目的需求，并提供跨平台的部署能力。
17、进一步，所述系统提供丰富的预定义组件和模板，同时支持自定义组件和模板的扩展，用户可以根据项目需求进行灵活定制。
18、进一步，所述系统具备强大的数据分析和可视化能力，可以将系统的运行数据、用户行为数据等进行深入分析，并通过可视化的方式展示给用户，帮助用户更好地理解系统的状态和性能。
19、进一步，所述系统支持与其他企业级系统的集成，包括项目管理系统、版本控制系统、测试管理系统等，实现端到端的自动化流程。
20、进一步，所述系统采用微服务架构和容器化技术，具备高可用性和容错性，确保系统的稳定运行和可扩展性。
21、本专利技术与现有技术相比的优点在于：自适应与智能化：本专利技术采用深度学习和机器学习技术，能够自适应地解析用户需求、设计软件方案、生成源代码，并根据历史数据和用户反馈不断优化。这种自适应与智能化的特性大大提高了系统的灵活性和准确性，减少了人工干预的需要。
22、高效与自动化：通过集成持续集成和持续部署工具，以及自适应测试策略，本专利技术实现了源代码的动态编译、打包、测试、部署等流程的自动化，从而大大提高了软件构建与部署的效率。
23、多维度监控与预警：多维度监控模块能够实时监控软件运行的状态，包括性能、安全和用户行为等，一旦发现潜在问题，能够立即预警并进行自动修复，确保了软件的稳定运行。
24、灵活性与可扩展性：系统支持多种编程语言和开发框架的自动切换，提供跨平台的部署能力，满足了不同项目的需求。此外，预定义组件和模板的丰富性，以及自定义扩展的支持，使得系统能够灵活适应各种项目场景。
25、数据驱动的优化：自适应学习模块通过对系统工作流程、用户行为、测试结果等数据的深度学习，不断优化系统的性能和行为，使得自动化构建与部署的效率和准确性得以持续提升。
26、可视化与集成性：系统提供强大的数据分析和可视化能力，帮助用户更好地理解系统的状态和性能。同时，系统支持与其他企业级系统的集成，实现端到端的自动化流程，提高了企业整体的工作效率。
27、高可用性与容错性：采用微服务架构和容器化技术，确保系统的高可用性和容错性，即使在面对故障或高负载的情况下，也能保证系统的稳定运行和可扩展性。综上所述，本专利技术与现有技术相比，在自动化程度、智能化设计、开发难度、质量保障、部署与监控、可视化操作以及高可用性与容错性等方面均具有明显的优势，为软件开发领域提供了一种高效、智能、可靠的解决方案。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统包含：需求解析模块、自适应设计模块、智能编码模块、动态构建模块、智能部署模块、多维度监控模块以及自适应学习模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统的工作流程为：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统支持多种编程语言和开发框架的自动切换，满足不同项目的需求，并提供跨平台的部署能力。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统提供丰富的预定义组件和模板，同时支持自定义组件和模板的扩展，用户可以根据项目需求进行灵活定制。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统具备强大的数据分析和可视化能力，可以将系统的运行数据、用户行为数据等进行深入分析，并通过可视化的方式展示给用户，帮助用户更好地理解系统的状态和性能。
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统包含：需求解析模块、自适应设计模块、智能编码模块、动态构建模块、智能部署模块、多维度监控模块以及自适应学习模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统的工作流程为：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统支持多种编程语言和开发框架的自动切换，满足不同项目的需求，并提供跨平台的部署能力。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统提供丰富的预定义组件和模板，同时支持自定义组件和模板的扩展，用户可以...
【专利技术属性】
技术研发人员：王泰然，白晗熙，廖绪涛，白胜楠，白仁轩，
申请(专利权)人：白晗熙，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。