[发明专利]服务发布方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种服务发布方法及装置。所述方法包括：获取目标服务的程序文件以及配置文件；根据所述程序文件以及配置文件，生成所述目标服务的镜像文件；根据所述镜像文件，创建并启动所述目标服务的实例容器，通过所述实例容器对外提供所述目标服务。本发明实施例中，服务的编排、发布过程简单，效率较高，可适用于多种类型的服务，提供统一的服务化封装，对外提供标准化的服务调用接口，实现多样化模型的标准化封装和敏捷发布；且基于容器化的柔性服务，可动态调整实例容器的资源及容量，实现目标服务资源使用的弹性调度，可维护性高。

技术领域

本发明实施例涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种服务发布方法及装置。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。作为计算机科学的一个分支，AI目的在于了解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

50年代，AI概念首次出现，主要以专家系统为主；70年代，随着神经网络算法发明，机器学习蓬勃发展，但受计算能力的限制，只能训练浅层的神经网络。而随着云计算和大数据时代的到来，计算能力和训练数据集不再成为瓶颈，深度学习随着训练数据集的增加可以实现比传统机器学习算法更好的准确性。

以深度学习为代表的人工智能技术与国民经济的深度融合，其应用前景非常广阔。为了加速深度学习模型的应用，需要将深度学习模型转换为标准的微服务并进行服务编排、发布；然而，现有技术中，服务编排、发布主要以定制化开发的方式实现，封装成微服务再应用到具体业务场景，这种方案存在如下问题：

1、模型发布效率低下

每次模型发布都需要进行代码开发，且深度学习框架存在于TensorFlow、Caffe等多种框架，开发人员学习成本高。

2、服务标准不统一

现有技术开发出的服务都是个性化服务，缺乏统一的标准，增加应用调用的难度；

3、服务缺乏弹性

独立部署的个性化服务，面对应用的不规律调用缺乏弹性应对机制。

4、服务可维护性差

比如服务的调用情况，缺乏详细的统计信息体系和完整的监控体系。

发明内容

本发明实施例提供一种服务发布方法及装置，用以解决现有技术中服务编排、发布存在的模型发布效率低下，服务标准不统一以及可维护性差等问题。

一方面，本发明实施例提供一种服务发布方法，所述方法包括：

获取目标服务的程序文件以及配置文件；

根据所述程序文件以及配置文件，生成所述目标服务的镜像文件；

根据所述镜像文件，创建并启动所述目标服务的实例容器，通过所述实例容器对外提供所述目标服务。

另一方面，本发明实施例提供一种服务发布装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标服务的程序文件以及配置文件；

文件生成模块，用于根据所述程序文件以及配置文件，生成所述目标服务的镜像文件；

服务发布模块，用于根据所述镜像文件，创建并启动所述目标服务的实例容器，通过所述实例容器对外提供所述目标服务。