[发明专利]拓扑数据处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种拓扑数据处理方法，其特征在于，所述拓扑数据处理方法包括：

通过预置的资源配置中心实时监听拓扑数据流，得到初始数据信息，并对所述初始数据信息进行配置信息提取，得到目标配置；

根据所述资源配置中心创建配置模型，得到初始模型，并对所述初始模型进行属性配置，得到拓扑模型；

通过所述拓扑模型获取所述目标配置的拓扑信息，得到拓扑信息；

根据所述拓扑信息和所述拓扑模型生成目标拓扑图。

2.根据权利要求1所述的拓扑数据处理方法，其特征在于，所述根据所述资源配置中心创建配置模型，得到初始模型，并对所述初始模型进行属性配置，得到拓扑模型，包括：

通过所述资源配置中心构建模型的参数配置，其中，所述参数配置包括模型分组，名称和图标；

基于所述参数配置生成初始模型；

基于所述初始模型创建字段和字段对应的属性，得到拓扑模型。

3.根据权利要求1所述的拓扑数据处理方法，其特征在于，所述根据所述拓扑信息和所述拓扑模型生成目标拓扑图，包括：

根据所述拓扑信息确定拓扑节点，得到多个拓扑节点，并根据所述拓扑节点确定所述拓扑节点对应的节点信息；

基于所述节点信息和所述拓扑模型生成目标拓扑图。

4.根据权利要求3所述的拓扑数据处理方法，其特征在于，所述基于所述节点信息和所述拓扑模型生成目标拓扑图，包括：

根据所述节点信息确定每个拓扑节点对应的匹配信息，并根据所述匹配信息确定每个拓扑节点对应的位置信息；

根据所述匹配信息和所述位置信息生成目标拓扑图。

5.根据权利要求4所述的拓扑数据处理方法，其特征在于，所述根据所述匹配信息和所述位置信息生成目标拓扑图，包括：

将所述匹配信息和所述位置信息输入预置的图卷积网络模型，其中，所述图卷积网络模型包括特征提取层和生成网络；

通过所述特征提取层对所述匹配信息和所述位置信息进行特征提取，得到低维向量；

将所述低纬向量输入所述生成网络进行拓扑图生成，得到目标拓扑图。

6.根据权利要求5所述的拓扑数据处理方法，其特征在于，所述将所述低纬向量输入所述生成网络进行拓扑图生成，得到目标拓扑图，包括：

将所述低纬向量输入所述生成网络，其中，所述生成网络包括上采样层、卷积神经网络和输出层；

通过所述上采样层对所述低纬向量进行上采样处理，得到邻接矩阵；

将所述邻接矩阵输入所述卷积神经网络进行卷积处理，生成初始概率值；

通过所述输出层对所述初始概率值进行映射处理，生成目标拓扑图。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的拓扑数据处理方法，其特征在于，所述拓扑数据处理方法还包括：

通过预置的数据交换接口对所述目标拓扑图进行数据交换并建立所述目标拓扑图对应的展示模型；

根据所述展示模型对所述目标拓扑图进行画布展示。

8.一种拓扑数据处理装置，其特征在于，所述拓扑数据处理装置包括：

监听模块，用于通过预置的资源配置中心实时监听拓扑数据流，得到初始数据信息，并对所述初始数据信息进行配置信息提取，得到目标配置；

配置模块，用于根据所述资源配置中心创建配置模型，得到初始模型，并对所述初始模型进行属性配置，得到拓扑模型；

获取模块，用于通过所述拓扑模型获取所述目标配置的拓扑信息，得到拓扑信息；

生成模块，用于根据所述拓扑信息和所述拓扑模型生成目标拓扑图。

9.一种拓扑数据处理设备，其特征在于，所述拓扑数据处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述拓扑数据处理设备执行如权利要求1-7中任一项所述的拓扑数据处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的拓扑数据处理方法。