完整的解决方案:一种云接口聚合层统一管控API的方法与流程

　　完整的解决方案:一种云接口聚合层统一管控API的方法与流程

　　本发明涉及一种云接口聚合层API统一管控的方法，属于大数据计算领域，尤其是一种集数据开发、测试、部署和数据处理为一体的数据中台构建方法。在线完整链接。

　　背景技术：

　　随着云计算的飞速发展和标准化的推进，各家云厂商为了抢占市场，必然会推出大量的云产品。这些产品的底层研发可能来自不同的团队，也可能基于第三方产品。

　　每个产品的研发，他们可能来自不同的团队，有时没有相同的监管约束，或者由于一些客观原因，比如赶时间、开发水平参差不齐、缺乏代码审查等，所以已经交付的产品代码，除非有功能原因，否则将执行代码更新迭代。如果是基于第三方产品，则可控性较低。

　　这样一来，难免会出现界面风格不同、术语不一致、监控不完整或没有监控、界面文档形式不同、没有SDK、地域和版本调度等问题。

　　如果一个云厂商的前端团队直接对接各个产品，会带来很多问题，效率低，代码臃肿繁琐，难以维护。

　　技术实施要素：

　　为了适应目前大多数企业对flink平台的部署和使用，本发明提出了一整套可用于企业级生产的数据处理环节，即数据中台，包括数据开发、数据服务和数据呈现；复杂条件下计算任务的需求，分析数据提供外部API和数据展示的需求。

　　一种云接口聚合层统一管控API的方法，其特征在于，该方法主要包括以下步骤：

　　Step 1. 搭建数据开发模块；

　　第二步，构建数据处理；构建数据处理包括构建数据源、数据访问、数据处理和数据存储。

　　步骤3，构建数据应用模块，包括构建数据服务模块和构建数据呈现模块；

　　第一步，搭建数据开发模块，包括flinksql开发模块、作业调度设计模块、作业运维监控模块；flinksql开发模块为用户提供flinksql开发接口，支持flinksql开发和调试；作业调度设计模块允许用户自定义多个作业之间的执行依赖关系和调度顺序；作业运维监控模块用于监控作业的运行过程。

　　步骤2构建数据服务模块，包括自定义api生成模块和自定义api注册模块；其中，自定义api生成模块，用于根据用户的数据处理需求，生成sql查询接口，供用户直接使用；自定义api注册模块用于注册生成的自定义API，并根据用户权限为用户提供相应的注册服务。

　　步骤2构建数据展示模块，包括可视化报表展示模块和动态大屏展示模块；其中，可视化报表展示模块用于提供对分析处理后的数据进行可视化报表展示的能力；动态大屏幕显示模块用于分析和处理数据。处理后的数据提供了实时动态大屏幕显示的能力。

　　flinksql开发模块为用户提供基于codemirror的开发接口，支持多用户开发和同一项目的版本管理；用户可以通过 perjob 方式将 flink 作业提交到 kubernetes 集群，并根据 filebeat 获取 flink 作业日志，方便用户在 flinksql 中调试过程中提供实时和/或历史日志。

　　图纸说明

　　图1为本申请实施例所述方法的流程*敏*感*词*。

　　有益效果

　　通过独立的接口聚合层来管理配置，定义与底层产品接口1对1、1对多的映射关系，有以下优点：

　　在不改变底层实现的情况下，很容易统一术语；灵活改变请求体和响应体，以适应特殊应用；一个外部API实际上聚合了多个底层产品接口；选择性屏蔽底层接口，避免安全等问题；聚合层的调整不影响上层应用；添加同类型服务时，只需要为上层更改参数即可；多版本底层接口的灵活映射；聚合层无状态，高效，可横向扩展；统一监控、日志分析等通用功能。

　　详细方法

　　为使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限制本申请。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

　　示例 1

　　近年来，大数据技术得到了各行各业的广泛关注和应用，各种传统企业也开始转型。作为新兴的数据集成架构，数据中台也进入了大众视野。图 1 显示了数据中心的架构图。对于企业级应用，由于企业生产过程中涉及的数据源多种多样，数据中心需要兼容结构化、非结构化和半结构化数据。源码，数据访问使用sqoop、flume、kafka，数据存储使用hdfs、hbase、greenplum，基于hadoop、spark、flink等技术进行数据处理。在上层，为不同的用户提供不同的数据开发和数据应用服务。通过数据中台架构，实现海量数据的采集、计算、存储、处理一体化处理，也实现了数据标准的统一。同时，构建数据中台系统所需的模型服务、算法服务以及组织、流程、标准、规范、管理体系与企业生产紧密相连，形成企业级大数据资产。数据挖掘分析工具实现数据服务能力，为企业创新生产提供有效保障。构建数据中台系统所需的组织、流程、标准、规范、管理体系与企业生产紧密相连，形成企业级大数据资产。数据挖掘分析工具实现数据服务能力，为企业创新生产提供有效保障。构建数据中台系统所需的组织、流程、标准、规范、管理体系与企业生产紧密相连，形成企业级大数据资产。数据挖掘分析工具实现数据服务能力，为企业创新生产提供有效保障。

　　Flink 是一个基于 Java 的高效通用的大数据分布式处理引擎。flink 将所有任务（批处理数据作为具有边界的数据流）视为流。开源的flink编程开发成本高，学习成本高，调试复杂，上线周期长。每个数据源连接必须使用不同的开发方法。Flink 的 sql 支持基于实现 sql 标准的 apachecalcite。在任一接口中指定的查询具有相同的语义并指定相同的结果，无论输入是批处理输入（数据集）还是流输入（数据流）。当flink应用于sql数据的实时处理时，

　　为了解决上述问题，本实施例涉及一整套可用于企业级生产的数据处理环节，即数据中台，旨在提高大数据在大数据领域的开发应用效率。企业以低成本实际生产。包括数据开发、数据服务、数据呈现；能够满足企业在各种复杂条件下的计算任务需求，以及对分析数据提供外部API和数据呈现的需求。该架构还包括一整套元数据存储、数据质量监管、核心数据保护、数据权限控制等策略，确保数据质量规范和数据资产安全。

　　具体地，上述可用于企业级生产的数据中台构建方法主要包括构建数据开发模块、构建数据服务模块、构建数据呈现模块三个步骤。

　　数据开发模块包括：flinksql开发模块、作业调度设计模块、作业运维监控模块；flinksql开发模块为用户提供flinksql开发接口，支持flinksql开发和调试；作业调度设计模块允许用户自定义多个作业。它们之间的执行依赖和调度顺序；作业运维监控模块用于监控作业的运行过程。

　　数据服务模块包括：自定义api生成模块和自定义api注册模块；自定义api生成模块，用于根据用户的数据处理需求生成SQL查询接口，供用户直接使用；自定义api注册模块用于对生成的自定义api进行注册，并根据用户权限为用户提供相应的注册服务。

　　数据展示模块包括：可视化报表展示模块和动态大屏展示模块；可视化报表展示模块，用于为分析处理后的数据提供可视化报表展示能力；动态大屏幕显示模块用于分析和处理数据。提供实时动态大屏幕显示的能力。

　　进一步的，flinksql开发模块为用户提供了基于codemirror的开发接口，支持多用户开发和同一项目的版本管理；用户可以通过 perjob 方式将 flink 作业提交到 kubernetes 集群，并基于 filebeat 获取 flink 作业日志，方便用户在 flinksql 调试时提供实时和/或历史日志。

　　在一个实施例中，flinksql开发模块提供的版本管理不同于其他版本控制系统（如cvs、subversion、perforce、bazaar等），大多数版本控制系统以文件变更列表的形式存储文件信息，并保存文本 信息被视为一组基本文件以及每个文件随时间累积的差异。flinksql开发模块中的版本管理将文本信息作为一个快照，保存对应的快照索引。如果当前时刻文本没有变化，则不需要保存当前时刻的文本实体。如果当前时刻的文本发生变化，则保存更改的文本实体。

　　另外，在本实施例中，大部分操作都可以在本地进行，不同的用户可以在本地开发并上传版本信息到服务器。如果当前无法上网，用户仍然可以提交编辑后的版本，保存在本地，并在有互联网连接的情况下上传到服务器。当用户需要浏览过去保存的某个版本的信息时，可以直接在本地读取，无需连接外网服务器。

　　在一个实施例中，作业调度设计模块为用户提供基于quarz平台的可视化作业调度管理功能，其中不同作业之间的执行顺序可以以任务列表的形式显示，也可以以任务列表的形式显示。有向无环图，用户可以通过鼠标拖拽改变作业之间的执行顺序，自定义不同作业的执行时间。例如任务a、任务b、任务c在任务列表中依次列出，用户可以设置每个任务的开始时间、下次触发时间、执行次数等参数信息。默认情况下，任务a、任务b、任务c是按顺序执行的。用户可以通过拖动鼠标来改变任务ac的执行顺序。改变执行顺序后，每个任务的开始时间和下一次触发时间也会发生变化。. 此外，用户还可以通过有向无环图的方式调整作业之间的执行顺序，并可以根据具体需要在任务列表和有向无环图之间切换。

　　此外，作业调度设计模块还用于在用户更改作业的执行顺序时，验证更改后的作业之间的依赖关系。验证失败时，界面提示用户当前更改操作无效。并恢复本次变更操作前的作业执行顺序。

　　进一步地，作业调度设计模块还用于将多个作业按照定义的执行顺序提交给Kubernetes集群，实现作业的自动执行。

　　进一步地，作业运维监控模块用于将正在执行的flink作业上报给prometheus，并以可视化的界面展示给用户，以便用户实时掌握作业的运行状态。

　　进一步的，自定义api生成模块允许用户封装企业使用的数据源连接，根据flinksql开发模块自定义的flinksql语句生成查询计划，结合不同数据源的不同查询计划生成自定义api ; 当用户请求自定义api时，可以根据api获取对应的查询计划，在对应的数据源上执行job，并将结果返回给用户。

　　进一步的，自定义API注册模块需要在用户集和权限集之间建立角色集，然后才能根据用户权限为用户提供相应的注册服务。角色和权限是一一对应的。角色分配后，用户可以在该角色对应的权限范围内使用注册服务。

　　进一步的，可视化报表展示模块和动态大屏展示模块从kubernetes集群中获取作业执行结果，以可视化组件的形式展示给用户；同时支持二次开发功能，为用户提供代码编辑界面供用户使用flinksql。语句二次开发，执行结果在可视化组件中实时更新；用户可以共享在可视化报表展示模块中生成的报表，并设置报表更新周期。

　　在一实施例中，可视化报表展示模块基于redash平台实现二次开发功能，动态大屏展示模块基于datav平台实现二次开发功能。

　　通过以上实施例，为企业级生产构建的数据中心大大加快了数据价值获取和利用的开发周期，为市场运营商和公司高层决策提供了更大的灵活性数据支持，更快地响应变化在市场需求中，及时获得商机。

　　最后需要说明的是：显然，上述实施例只是为了清楚地说明本发明而举的例子，并不用于限制本发明的实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在上述描述的基础上，还可以进行其他不同形式的变化或修改。这里没有必要也不能穷举所有的实现。但由此而产生的明显变化或变化仍在本申请的保护范围之内。

　　整套解决方案:企业网站SEO扩展在线业务的四种方法

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