过滤服务的部署推荐装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种过滤服务的部署推荐装置，包括：分布式引擎配置单元，用于定义分布式计算引擎的服务类型，完成部署脚本的部署；算法库配置单元，用于定义算法库的类型，完成分布式计算引擎集群配置资源的算法配置；过滤服务推荐单元，用于定义推荐过滤服务的服务类型，完成部署脚本的部署；服务绑定单元，用于基于过滤服务集群配置资源的部署，调用生命周期过程的绑定脚本；应用装置部署时，推荐过滤服务绑定给应用装置，进行服务之间的绑定。本发明专利技术还提供了一种过滤服务的部署推荐方法。通过本发明专利技术的技术方案，可以在现有的过滤服务部署推荐方式基础上，建立多对象类型参与的面向复杂类型的过滤服务部署推荐的通用、统一部署推荐思路。

【技术实现步骤摘要】
【专利说明】
本专利技术涉及计算机
，具体地，涉及一种过滤服务的部署推荐装置和一种过滤服务的部署推荐方法。
技术介绍
云计算作为信息
的一种创新模式，因其低成本、弹性、按需付费等特点引发了新一轮的商业模式变革，已经成为一种技术应用新常态。在互联网紧急浪潮席卷下，竞争激烈的市场和快速发展的业务也对云计算服务提出更高的要求，越来越多的企业需要面临应用数据从百万级、千万级甚至更多的变化，在这个过程中，需要有效配置云计算资源，既保障业务需要，同时又满足经济利益。PaaS是Platform-as-a-Service的缩写，意思是平台即服务。把服务平台作为一种服务提供的商业模式。而云计算时代相应的服务平台作为服务进行提供就成了 PaaS (Platform as a Service)。PaaS平台是由不同的提供基础服务能力的服务和应用组合而成。这种组合是一种节约资源且实现资源最佳组合的平台。随着PaaS平台的发展，越来越多、越来越大的应用部署在PaaS平台上，由于数据产生的自动化进步，越来越多的应用要求将这些数量持续增长的数据流持久化保存下来，并进行后续的查询分析和数据挖掘，这对PaaS平台的海量数据的管理提出了严峻的挑战，PaaS平台下的大数据处理问题孕育而生。因此，需要一种新的过滤服务部署推荐技术，可以在现有的过滤服务部署推荐方式基础上，充分利用单对象类型完成多对象类型的过滤服务部署推荐，建立多对象类型参与的面向复杂类型的过滤服务部署推荐的通用、统一部署推荐思路。
技术实现思路
本专利技术正是基于上述问题，提出了一种新的过滤服务部署推荐技术，可以在现有的过滤服务部署推荐方式基础上，充分利用单对象类型完成多对象类型的过滤服务部署推荐，建立多对象类型参与的面向复杂类型的过滤服务部署推荐的通用、统一部署推荐思路。有鉴于此，本专利技术提出了一种过滤服务的部署推荐装置，包括:分布式引擎配置单元，用于定义分布式计算引擎的服务类型，基于该服务类型生成分布式计算引擎的拓扑结构，通过对该拓扑结构的处理完成对分布式计算引擎集群配置资源的调整，基于对分布式计算引擎集群配置资源的调整结果完成部署脚本的部署；算法库配置单元，用于定义算法库的类型，根据算法库类型，完成分布式计算引擎集群配置资源的算法配置；过滤服务推荐单元，用于定义推荐过滤服务的服务类型，基于该服务类型完成对过滤服务集群配置资源的调整，基于对过滤服务集群配置资源的调整结果完成部署脚本的部署；服务绑定单元，用于基于过滤服务集群配置资源的部署，调用生命周期过程的绑定脚本；应用装置部署时，基于调用的绑定脚本，推荐过滤服务绑定给应用装置，进行服务之间的绑定；绑定完成后，应用装置获取到推荐过滤服务的环境信息，完成相应的服务调用。在该技术方案中，通过部署特定的分布式集群，作为推荐过滤任务的计算基础设施，完成对推荐过滤的执行任务，高效省时。在上述技术方案中，优选地，所述分布式引擎配置单元，具体包括:分布式计算引擎定义模块，用于定义分布式计算引擎的服务类型，该服务类型包括在元数据中指定服务实例的配置项，该配置项包括集群节点是否对等、所需软件、监控配置及弹性配置信息；分布式计算引擎拓扑结构生成模块，用于基于定义的服务类型，根据用户的实际请求，生成分布式计算引擎集群的拓扑结构；该拓扑结构包含主从节点分布情况；分布式计算引擎资源调整模块，用于解析拓扑结构所需的虚机资源，进行资源探测并调整集群配置，对调整好的集群配置进行保存；分布式计算引擎应用仓库部署模块，用于基于调整好的集群配置，部署一个应用仓库，用于存放软件安装介质和相关配置脚本；执行部署时，从服务器下载服务相关的配置文件，解析出需要安装的软件；从应用仓库下载相关安装介质和配置脚本，完成软件安装；执行部署脚本完成部署。在该技术方案中，可以支持独占和共享的模式，资源利用率高。在上述技术方案中，优选地，所述算法库配置单元，具体包括:算法库类型定义模块，用于定义算法库的类型，该类型包括在元数据中指定算法的配置项，该配置项包括算法类型、采用的分布式引擎类型；部署脚本部署模块，用于基于定义的算法库的类型，将配置项保存在控制服务器；在服务部署时将配置项下载到对应的节点上，并下载服务相关的配置文件，执行部署脚本完对算法的配置；进一步地，所述分布式计算引擎资源调整模块解析所得虚机资源，包括网络、端口、内存；和/或，所述分布式计算引擎资源调整模块调整集群配置的操作包括:如果存在资源冲突，则调整集群配置，直到不存在资源冲突为止；如果拓扑结构中定义了主从结构，则自动将第一个节点设置为主节点；和/或，所述分布式计算引擎资源调整模块保存的集群配置，包括所有集群节点的全部信息，该集群配置在服务或应用部署时会被下载到对应的节点上。在该技术方案中，可以对推荐过滤框架进行扩展，对算法库进行扩展，同时还可以对推荐服务的提供方式进行扩展。在上述技术方案中，优选地，所述过滤服务推荐单元，具体包括:过滤服务定义模块，用于定义推荐过滤服务的服务类型，该服务类型包括在元数据中指定服务实例的配置项，该配置项包括支持的算法库、支持的分布式引擎范围、数据源类型、资源规模限制；资源解析及调整模块，用于基于定义的推荐过滤服务的的服务类型，解析所需的资源，进行资源探测并调整；将调整好的集群配置进行保存，以在服务部署时将保存的集群配置下载到对应的节点上；过滤服务应用仓库部署模块，用于基于调整好的集群配置，分解部署任务，下载服务相关的配置文件，解析出需要安装的软件；并下载相关安装介质和配置脚本，完成软件安装；基于安装的软件，解析出所需要的算法，下载相关的算法到服务节点，并进行算法参数配置，执行部署脚本完成部署。在该技术方案中，可以对现有的应用无需做大的改动，只需调用通用的服务调用，即可获得推荐过滤服务。在上述技术方案中，优选地，所述服务绑定单元，具体包括:绑定脚本调用模块，用于基于算法的配置，调用生命周期过程的绑定脚本；推荐过滤服务绑定模块，用于应用装置部署时，基于调用的绑定脚本，将过滤服务绑定给应用装置，进行绑定；服务调用模块，用于绑定完成后，应用装置获取到推荐过滤服务的环境信息，完成服务调用；进一步地，所述资源解析及调整模块解析所得资源，包括网络、端口、内存；和/或，所述资源解析及调整模块解析所得资源调整集群配置的操作包括:如果冲突，则进行调整，直到不冲突为止。在该技术方案中，可以采用分布式推荐过滤引擎支持有主从结构，能够适用目前绝大多数计算装置。根据本专利技术的又一个方面，还提出了一种过滤服务的部署推荐方法，包括:步骤202:定义分布式计算引擎的服务类型，基于该服务类型生成分布式计算引擎的拓扑结构，通过对该拓扑结构的处理完成对分布式计算引擎集群配置资源的调整，基于对分布式计算引擎集群配置资源的调整结果完成部署脚本的部署；步骤204:定义算法库的类型，根据算法库类型，完成分布式计算引擎集群配置资源的算法配置；步骤206:定义推荐过滤服务的服务类型，基于该服务类型完成对过滤服务集群配置资源的调整，基于对过滤服务集群配置资源的调整结果完成部署脚本的部署；步骤208:基于过滤服务集群配置资源的部署，调用生命周期过程的绑定脚本；应用装置部署时，基于调用的绑定脚本，推荐过滤服务绑定给应用装置，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种过滤服务的部署推荐装置，其特征在于，包括：分布式引擎配置单元，用于定义分布式计算引擎的服务类型，基于该服务类型生成分布式计算引擎的拓扑结构，通过对该拓扑结构的处理完成对分布式计算引擎集群配置资源的调整，基于对分布式计算引擎集群配置资源的调整结果完成部署脚本的部署；算法库配置单元，用于定义算法库的类型，根据算法库类型，完成分布式计算引擎集群配置资源的算法配置；过滤服务推荐单元，用于定义推荐过滤服务的服务类型，基于该服务类型完成对过滤服务集群配置资源的调整，基于对过滤服务集群配置资源的调整结果完成部署脚本的部署；服务绑定单元，用于基于过滤服务集群配置资源的部署，调用生命周期过程的绑定脚本；应用装置部署时，基于调用的绑定脚本，推荐过滤服务绑定给应用装置，进行服务之间的绑定；绑定完成后，应用装置获取到推荐过滤服务的环境信息，完成相应的服务调用。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵国滨，
申请(专利权)人：用友网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11