[发明专利]一种隐私数据的处理方法、设备及介质

权利要求书

1.一种隐私数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

在预设网络中搭建Jenkins环境以及Docker环境；

在所述Docker环境下部署数据计算模型；

通过所述Jenkins环境调取隐私数据；

利用所述数据计算模型对所述隐私数据执行计算任务。

2.根据权利要求1所述的一种隐私数据的处理方法，其特征在于，在预设网络中搭建Jenkins环境以及Docker环境之后，所述方法还包括：

在所述预设网络中搭建Gitlab环境；

通过所述Gitlab环境接收并存储数据计算代码。

3.根据权利要求2所述的一种隐私数据的处理方法，其特征在于，在所述预设网络中搭建Gitlab环境之后，所述方法还包括：

通过所述Gitlab环境对所述数据计算代码进行编译打包后，发送至所述Jenkins环境；

通过所述Jenkins环境对所述数据计算代码与所述数据计算模型进行处理，得到隐私数据计算流程，并将所述隐私数据计算流程部署到所述Docker环境中。

4.根据权利要求3所述的一种隐私数据的处理方法，其特征在于，所述数据计算代码中至少包括：数据的采集获取、数据的加工处理以及数据流向指定三类操作。

5.根据权利要求1所述的一种隐私数据的处理方法，其特征在于，在预设网络中搭建Jenkins环境以及Docker环境之后，所述方法还包括：

使用Jenkins Pipeline对所述Docker环境进行镜像部署。

6.根据权利要求5所述的一种隐私数据的处理方法，其特征在于，利用所述数据计算模型对所述隐私数据执行计算任务之后，所述方法还包括：

通过所述Docker环境向所述Jenkins环境提出镜像销毁申请。

7.根据权利要求1所述的一种隐私数据的处理方法，其特征在于，在所述Docker环境下部署数据计算模型之后，所述方法还包括：

在所述Docker环境下部署Flink网络，以便于通过所述Flink网络提供实时计算能力。

8.根据权利要求7所述的一种隐私数据的处理方法，其特征在于，利用所述数据计算模型对所述隐私数据执行计算任务之后，所述方法还包括：

所述Flink网络中集成有Flink cdc程序；

当所述Flink cdc程序意外停止时，记录当前数据对应的数据位置，并在所述Flinkcdc程序恢复时继续读取所述数据位置下数据。

9.一种隐私数据的处理设备，其特征在于，所述设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-8任一项所述的一种隐私数据的处理方法。

10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为执行如权利要求1-8任一项所述的一种隐私数据的处理方法。