[发明专利]一种基于云原生微服务的模型开发与部署方法

说明书

本发明涉及一种基于云原生微服务的模型开发与部署方法，本发明提供了一种集建模、编译、调试、实例化、部署为一体的综合性方法。本发明内嵌丰富的模型应用模板、组件，支持自定义开发，一般开发人员可以基于内嵌的模型模板、组件快速开发自己的机理模型，基于容器化技术快速部署应用自己的机理模型，实现知识共享、提高知识复用率、开发效率，并可快速基于微服务与工业互联网的其他系统或者平台无缝整合。

技术领域

本发明涉及一种基于云原生微服务的模型开发与部署方法，属于工业数字化转型技术领域。

背景技术

工业机理模型、数据驱动模型是工业生产内部的核心，依靠有效的模型能够更合理、优化地安排、控制生产过程，提高生产质量、增强生产效率、降低成本。大部分模型具有较强的专业性，需要相关专业人才开发。然而，一般中小型企业没有自己的专业开发团队，机理模型、数据模型的使用受到严重的限制。

专利《基于云环境的交互式模型开发环境系统和方法》，提供一种基于云环境的交互模式模型开发环境系统，基于HDFS和Spark计算架构，通过Ipython交互式编程界面，完成开发环境的搭建。通过该发明，用户不需要关心大数据集群复杂的调度、优化、配置等，但是该工具的使用门槛相对较高，必须具备大数据开发的基础，会大数据相关编程才能使用该工具。

专利《一种智能模型开发方法和智能控制方法》，基于算法组件进行算法模型开发和智能控制，算法组件列表里包括丰富的算法组件，但是该专利中的模型开发与智能控制耦合度高，数据源在模型开发时就锁定了，同一个模型无法实例化多次，应用于多个对象中。

专利《一种基于云原生微服务架构的自助式可视化数据分析方法》，包括数据层、处理层、分析层和应用展现层，该发明提供组件化或事件化交互，通过简单的页面、步骤，生成可视化数据模型，在应用层实现多端展示。但是该发明在处理层、分析层不具备人工智能相关的模型训练环境、同时也不提供自定义开发算子环境。

以上专利开发模型的方式，模型与实际应用时的数据密切绑定的，无法实现模型的快速便捷多次复用，无法有效快速应对工业场景中，模型需求相同，但是设备数据源不同时，无法快速将一个机理模型实例化多次，应用在多个对象上。另外，传统的WEB开发模型为单体式开发，该方法开发都在同一个项目改代码效率低、难维护，而微服务架构恰恰弥补了单体架构的不足，通过有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：机理模型具有较强的专业性，需要相关专业人才开发。然而，一般中小型企业没有自己的专业开发团队，由于缺乏专业支撑，机理模型的开发环境、开发方法以及使用受到严重的限制。。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种基于云原生微服务的模型开发与部署方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、在模型信息管理模块创建模型文件夹，在模型文件夹内创建不同的模型文件以设置相应的基础数据信息；

步骤2、利用模型开发模块为用户提供开发机理模型的环境，模型开发模块内嵌机理模型模板、开发组件和数据源，其中：开发组件包括通用算法组件，典型行业机理模型组件以及用户自定义组件；数据源用于调试、训练、测试用户创建好的机理模型；

步骤3、用户以拖拉拽的方式将机理模型模板和/或开发组件拖入模型开发模块提供的建模区域，将机理模型模板与用户选中的开发组件进行串并联完成机理模型的开发，或者将用户选中的开发组件进行串并联完成机理模型的开发，或者直接选中机理模型模板完成机理模型的开发；

步骤4、用户完成机理模型的开发后，利用模型测试验证模块实现对机理模型的在线测试；进行在线测试时，用户首先完成模型输入参数的设置，随后通过模型测试验证模块验证输入、输出是否满足机理模型设定的条件，如果不满足，则迭代调整设置；

机理模型通过测试验证后，开发完毕；