CN113779739B - 一种多层拓扑图智能布局方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多层拓扑图智能布局方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有技术存在的仅支持构建单层拓扑或者关系图谱，不支持实时智能虚拟与现实物理构建关系的问题。该发明网络接收物理层的业务设备实时通讯数据，然后基于已配置的业务语义从业务设备实时通讯数据中提取业务信息；建设业务源节点，然后根据已设定的业务规则对中提取的业务信息进行规则匹配，并依据已配置的决策策略，在业务源节点下逐级构建设备节点链，并依据设定的业务数据特性构建叶子节点；物理层的业务设备与倒数二层节点进行连线，构建多层拓扑关系图。通过上述方案，本发明达到了自动构建多层拓扑图及支持实时智能虚拟与现实物理构建关系的目的。

Description

一种多层拓扑图智能布局方法及装置

技术领域

本发明涉及可视化技术领域，具体地说，是涉及一种多层拓扑图智能布局方法及装置。

背景技术

现用于多层拓扑图布局的方法为可视化关系图或网络拓扑图，其技术均是从查询结果数据为切入点，通过数据之间的关系构建节点间关系，节点的关系通过树形方式构建多层级的关系；现有技术存在的问题是：仅支持构建单层拓扑或者关系图谱，不支持实时智能虚拟与现实物理构建关系。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多层拓扑图智能布局方法及装置，以解决现有技术存在的仅支持构建单层拓扑或者关系图谱，不支持实时智能虚拟与现实物理构建关系的问题。

为了解决上述问题，本发明提供如下技术方案：

一种多层拓扑图智能布局方法包括以下步骤：

S1、网络接收物理层的业务设备实时通讯数据，然后基于已配置的业务语义从业务设备实时通讯数据中提取业务信息；

S2、建设业务源节点，然后根据已设定的业务规则对步骤S1中提取的业务信息进行规则匹配，并依据已配置的决策策略，在业务源节点下逐级构建设备节点链，并依据设定的业务数据特性构建叶子节点；

S3、物理层的业务设备与步骤S2中倒数二层节点进行连线，构建多层拓扑关系图。

本发明基于图形学的角度在三维空间中构建图层，利用3D模型技术来支持多层图，利用物理设备的关系建设底层拓扑图，在根据上层隐式规则自动推导底层与上层核心节点关系，并利用聚类或者数据上下文关系来进行建设上层拓扑关系图；采用的是物理层的业务设备实时通讯数据自动构建多层拓扑关系图；相对现有技术本发明能支持自动化构建多层拓扑关系图，支持实时智能虚拟与现实物理构建关系。

进一步的，步骤S1中从业务设备实时通讯数据中提取业务信息后，根据业务设备的唯一标识进行记录。

进一步的，步骤S2中业务叶子节点依据从接收的业务设备实时通讯数据提取业务信息，并对业务信息与已配置的业务规则进行匹配来进行节点的动态维护，持续监控业务设备实时通讯数据，判断在时间门限内是否匹配到提取的业务信息，是则继续存在，否则标识业务设备业务结束需移除业务节点；实现更加实时数据动态化调节多层拓扑关系图，可以快速实现网络监控、IOT网监控以及决策运营分析，避免依据当前网络设施手动编码建设项目，大幅度地提升工作效率，缩短项目的开发周期。

进一步的，步骤S2中利用GADDI图模式匹配算法来渲染源节点、叶子节点的颜色、状态及轮廓包裹。

进一步的，步骤S2中构建叶子节点后，基于步骤S1提取的业务信息进行聚类后采用FR算法布局拓扑关系图。

一种多层拓扑图智能布局装置包括存储器：用于存储可执行指令；处理器：用于执行所述存储器中存储的可执行指令，实现一种多层拓扑图智能布局方法。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)本发明通过网络接收物理层的业务设备实时通讯数据，对其进行处理后自动动态的构建多层拓扑关系图；其能用于虚拟与现实设备分级分层的动态推导和动态扩展的，能够基于基本拓扑数据规则加载物理设备，并依据实时数据状态来智能推导上层逻辑节点以及多级节点构建拓扑图。

(2)本发明采用聚类算法和GADDI图模式匹配算法来智能自动推导拓扑关系，具有速度快、内存开销低等优势，同时通过同时通过对业务信息与已配置的业务规则进行匹配来进行节点的动态维护，解决网络多层监控、IOT设备多层监控控制的难点，提升本司可视化分析产品的竞争力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：

图1为本发明的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合图1对本发明作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本发明的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

对本发明实施例进行进一步详细说明之前，对本发明实施例中涉及的名词和术语进行说明，本发明实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。

GADDI图模式匹配算法：一种支持结构和语义的图模式匹配算法，给定一个模式，可通过在算法在原数据上查找结果和语义相同、相似的结构。

实施例1

如图1所示，一种多层拓扑图智能布局方法，其是基于3D动态多维模型技术与关系图算法进行研制，用于虚拟与现实设备分级分层的动态推导和动态扩展的，能够基于基本拓扑数据规则加载物理设备，并依据实时数据状态来智能推导上层逻辑节点以及多级节点构建拓扑图；其具体包括以下步骤：

S1、网络接收物理层的业务设备实时通讯数据，然后基于已配置的业务语义从业务设备实时通讯数据中提取业务信息，然后根据业务设备的唯一标识进行记录；

S2、建设业务源节点，然后根据已设定的业务规则对步骤S1中提取的业务信息进行规则匹配，并依据已配置的决策策略，在业务源节点下逐级构建设备节点链，并依据设定的业务数据特性构建叶子节点；

S3、物理层的业务设备与步骤S2中倒数二层节点进行连线，构建多层拓扑关系图。

本发明采用的是物理层的业务设备实时通讯数据自动构建多层拓扑关系图；相对现有技术本发明能支持自动化构建多层拓扑关系图，支持实时智能虚拟与现实物理构建关系。

实施例2

在实施例1的基础上进一步的，步骤S2中业务叶子节点依据从接收的业务设备实时通讯数据提取业务信息，并对业务信息与已配置的业务规则进行匹配来进行节点的动态维护，持续监控业务设备实时通讯数据，判断在时间门限内是否匹配到提取的业务信息，是则继续存在，否则标识业务设备业务结束需移除业务节点；本发明通过同时通过对业务信息与已配置的业务规则进行匹配来进行节点的动态维护，解决网络多层监控、IOT设备多层监控控制的难点，提升本司可视化分析产品的竞争力。

实施例3

在实施例1的基础上进一步的，步骤S2中利用GADDI图模式匹配算法来渲染源节点、叶子节点的颜色、状态及轮廓包裹；步骤S2中构建叶子节点后，基于步骤S1提取的业务信息进行聚类后采用FR算法布局拓扑关系图；采用聚类算法和GADDI图模式匹配算法来智能自动推导拓扑关系，具有速度快、内存开销低等优势。

实施例4

一种多层拓扑图智能布局装置包括存储器：用于存储可执行指令；处理器：用于执行所述存储器中存储的可执行指令，实现一种多层拓扑图智能布局方法。

本发明支持单层布局方式进行切换，布局可以依据聚类模型、也可依据AI预测自动布局；其布局方式则基于语义提取后进行智能聚类，或者设备运行预测分析后布局。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种多层拓扑图智能布局方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、网络接收物理层的业务设备实时通讯数据，然后基于已配置的业务语义从业务设备实时通讯数据中提取业务信息；

S2、建设业务源节点，然后根据已设定的业务规则对步骤S1中提取的业务信息进行规则匹配，并依据已配置的决策策略，在业务源节点下逐级构建设备节点链，并依据设定的业务数据特性构建叶子节点；

步骤S2具体过程如下：

业务叶子节点依据从接收的业务设备实时通讯数据提取业务信息，并对业务信息与已配置的业务规则进行匹配来进行节点的动态维护，持续监控业务设备实时通讯数据，判断在时间门限内是否匹配到提取的业务信息，是则继续存在，否则标识业务设备业务结束需移除业务节点；

利用GADDI图模式匹配算法来渲染源节点、叶子节点的颜色、状态及轮廓包裹；

构建叶子节点后，基于步骤S1提取的业务信息进行聚类后采用FR算法布局拓扑关系图；

S3、物理层的业务设备与步骤S2中倒数二层节点进行连线，构建多层拓扑关系图。

2.根据权利要求1所述的一种多层拓扑图智能布局方法，其特征在于，步骤S1中从业务设备实时通讯数据中提取业务信息后，根据业务设备的唯一标识进行记录。

3.一种多层拓扑图智能布局装置，其特征在于，包括

存储器：用于存储可执行指令；

处理器：用于执行所述存储器中存储的可执行指令，实现如权利要求1-2任一项所述的一种多层拓扑图智能布局方法。