CN105159754B - 基于商业智能云平台的在线仿真方法及装置 - Google Patents
基于商业智能云平台的在线仿真方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出了一种基于商业智能云平台的在线仿真方法及装置，该方法包括：利用浏览器配置在线仿真计算的服务环境；从云服务器获取待仿真的商业智能云平台的数据并进行分析，建立商业智能云平台的仿真模型；利用浏览器对建立的仿真模型配置仿真算法、模型数据源和实验任务；利用浏览器配置仿真实验结果的分析可视化界面；在仿真模型中进行在线仿真运算，将生成的仿真实验结果输出至分析可视化界面中以呈现给用户查看，将仿真实验结果写入至商业智能云平台的后台。本发明实现了各种不同的仿真建模环境、各种数据访问方式与一个统一的云端实验运行环境的衔接，使仿真实验能够跨平台运行，提升了可扩展性，降低了系统实施成本。
Description
技术领域
本发明涉及商业智能云平台管理技术领域，特别涉及一种基于商业智能云平台的在线仿真方法及装置。
背景技术
现有的主流的商业智能(BI)平台没有仿真分析功能。而目前的仿真建模工具存在以下问题：
(1)只负责模型实现和生成模拟数据，数值结果分析通常需要在其他工具环境中进行；
(2)主要应用于在电力、交通、生产、物流等行业，多为单机或BS架构的大型软件，受易用性、可移植性、学习成本、价格等方面限制，使仿真建模方法难以向更多行业进行推广。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。
为此，本发明的在于提出一种基于商业智能云平台的在线仿真方法及装置，可以实现了各种不同的仿真建模环境、各种数据访问方式与一个统一的云端实验运行环境的衔接，使仿真实验能够跨平台运行，提升了可扩展性，降低了系统实施成本。
为了实现上述目的，本发明一方面的实施例提供一种基于商业智能云平台的在线仿真方法，包括如下步骤：
步骤S1，利用浏览器配置在线仿真计算的服务环境；
步骤S2，从云服务器获取待仿真的商业智能云平台的数据并进行分析，根据分析结果在配置完成的所述服务环境中建立所述商业智能云平台的仿真模型；
步骤S3，利用所述浏览器对建立的所述仿真模型配置仿真算法、模型数据源和实验任务，其中，所述模型数据源包括商业智能云平台的数据源文件和/或后台数据库访问方式，所述实验任务包括对所述商业云平台进行在线仿真的仿真参数、仿真实验结果的输出数据字段和格式、实验条件；
步骤S4，利用所述浏览器配置仿真实验结果的分析可视化界面；
步骤S5，根据所述仿真算法、模型数据源和实验任务，在所述仿真模型中进行在线仿真运算，并将生成的仿真实验结果输出至所述分析可视化界面中以呈现给用户查看，以及将所述仿真实验结果写入至所述商业智能云平台的后台，其中，所述在线仿真运算过程由所述云服务器完成。
进一步，在所述步骤S2中，至少采用以下一种方式建立所述商业智能云平台的仿真模型：
通过浏览器在预设的模型库中选取与所述待仿真的商业智能云平台对应的一个或多个模型，对所述一个或多个模型进行编辑处理，以建立所述商业智能云平台的仿真模型；
通过浏览器新建空白模型，根据所述待仿真的商业智能云平台采用预设的图形交互界面和编程界面对所述空白模型进行编辑，以建立所述商业智能云平台的仿真模型。
进一步，在所述步骤S3中，所述仿真参数包括对所述仿真模型的各组参数取值和参数组合条件，所述实验数据包括所述仿真实验结果的输出数据字段和格式，所述实验条件包括实验运行次数和停止条件。
进一步，在所述步骤S4中，将所述分析可视化界面进一步嵌入用户原有的所述商业智能云平台的界面中。
进一步，在所述步骤S5中，将所述在线仿真运算过程中生成的中间仿真数据结果临时存储于仿真结果数据库中，以供后续仿真实验调取使用。
本发明还提出一种基于商业智能云平台的在线仿真装置，包括：浏览器客户端和云服务器，所述浏览器客户端用于配置在线仿真计算的服务环境；所述云服务器用于获取待仿真的商业智能云平台的数据并进行分析，根据分析结果在配置完成的所述服务环境中建立所述商业智能云平台的仿真模型；所述浏览器客户端还用于对建立的所述仿真模型配置仿真算法、模型数据源和实验任务，以及配置仿真实验结果的分析可视化界面，其中，所述模型数据源包括商业智能云平台的数据源文件和/或后台数据库访问方式，所述实验任务包括对所述商业云平台进行在线仿真的仿真参数、仿真实验结果的输出数据字段和格式和实验条件；所述云服务器还用于根据所述仿真算法、模型数据源和实验任务，在所述仿真模型中进行在线仿真运算，并将生成的仿真实验结果输出至所述浏览器客户端的所述分析可视化界面中以呈现给用户查看，以及将所述仿真实验结果写入至所述商业智能云平台的后台。
进一步，所述浏览器客户端至少采用以下一种方式建立所述商业智能云平台的仿真模型：
在预设的模型库中选取与所述待仿真的商业智能云平台对应的一个或多个模型，对所述一个或多个模型进行编辑处理，以建立所述商业智能云平台的仿真模型；
新建空白模型，根据所述待仿真的商业智能云平台采用预设的图形交互界面和编程界面对所述空白模型进行编辑，以建立所述商业智能云平台的仿真模型。
进一步，所述仿真参数包括对所述仿真模型的各组参数取值和参数组合条件，所述实验数据包括所述仿真实验结果的输出数据字段和格式，所述实验条件包括实验运行次数和停止条件。
进一步，所述浏览器客户端将所述分析可视化界面进一步嵌入用户原有的所述商业智能云平台的界面中。
进一步，所述云服务器还用于将所述在线仿真运算过程中生成的中间仿真数据结果临时存储于仿真结果数据库中，以供后续仿真实验调取使用。
根据本发明实施例的基于商业智能云平台的在线仿真方法及装置，将数据交换、实验设置、仿真运行核心三者脱耦合，实现了各种不同的仿真建模环境、各种数据访问方式与一个统一的云端实验运行环境的衔接，使仿真实验能够跨平台运行，提升了可扩展性，降低了系统实施成本。并且，采用BS架构代替传统CS架构的仿真建模工具，采用图形仿真编辑界面，操作更加直观方便，对无编程基础的用户更为友好，便于无编程基础的用户操作，实现了业务数据的大数据挖掘与仿真研究的无缝衔接。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的基于商业智能云平台的在线仿真方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的基于商业智能云平台的在线仿真方法的界面架构图；
图3为根据本发明实施例的图形化建模界面的示意图；
图4为根据本发明实施例的编程界面的示意图；
图5为根据本发明实施例的分析可视化界面的示意图；
图6为根据本发明实施例的基于商业智能云平台的在线仿真装置的结构图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考图1至图6对本发明实施例的基于商业智能云平台的在线仿真方法及装置进行说明
如图1所示，本发明实施例的基于商业智能云平台的在线仿真方法，包括如下步骤：
步骤S1，利用浏览器配置在线仿真计算的服务环境。
具体地，本发明可以支持各种第三方仿真环境，例如NetLogo,Repast等开源仿真环境，AnyLogic、MetaTrader等专用仿真建模平台，或C#、Python等原生运行环境。
在本步骤中，根据商业智能云平台的具体情况选择合适的仿真开发环境。
步骤S2，从云服务器获取待仿真的商业智能云平台的数据并进行分析，根据分析结果在配置完成的服务环境中建立商业智能云平台的仿真模型。
本步骤至少采用以下一种方式建立所述商业智能云平台的仿真模型：
(1)在模型库中浏览相关模型，以模型库中的现有模型为基础进行定制开发。通过浏览器在预设的模型库中选取与待仿真的商业智能云平台对应的一个或多个模型，采用预设的图形交互界面(如图3所示)和编程界面(如图4所示)对一个或多个模型进行编辑处理，以建立所述商业智能云平台的仿真模型；
(2)通过浏览器新建空白模型，根据待仿真的商业智能云平台采用预设的图形交互界面(如图3所示)和编程界面(如图4所示)对空白模型进行编辑，以建立所述商业智能云平台的仿真模型。
步骤S3，利用浏览器对建立的仿真模型配置仿真算法、模型数据源和实验任务。
参考图2所示，在利用图形交互界面和编程界面建立起仿真模型后，配置仿真算法。其中，仿真算法可以由用户输入生成，存储在仿真算法库中。
然后根据仿真模型的设计，配置模型数据源。其中，模型数据源包括商业智能云平台的数据源文件和/或后台数据库访问方式。
进一步，配置实验任务，其中，实验任务包括：对商业云平台进行在线仿真的仿真参数、仿真实验结果的输出数据字段和格式、实验条件。
在本发明的一个实施例中，仿真参数包括对仿真模型的各组参数取值和参数组合条件，实验数据包括仿真实验结果的输出数据字段和格式，实验条件包括实验运行次数和停止条件。
步骤S4，利用浏览器配置仿真实验结果的分析可视化界面。
在本步骤中，配置仿真实验结果的分析可视化界面，即仿真结果分析仪表板。使用在线BI的常规配置方式，通过控件拖拽和可视化编辑(如图5所示)，生成对实验结果进行多维度展示和挖掘分析的仪表板界面，这个界面作为仿真分析模块，嵌入用户原有的商业智能云平台的界面中。
步骤S5，根据仿真算法、模型数据源和实验任务，在仿真模型中进行在线仿真运算，并将生成的仿真实验结果输出至分析可视化界面中以呈现给用户查看，以及将仿真实验结果写入至商业智能云平台的后台。
需要说明的是，本步骤的线仿真运算过程由云服务器完成。在本步骤中，参考图2，将在线仿真运算过程中生成的中间仿真数据结果临时存储于仿真结果数据库中，以供后续仿真实验调取使用。
在分析可视化界面中，对仿真结果进行多维分析机制OLAP分析、统计分析等工作并对分析结果进行各种方式的数据可视化展示。由此，运行实验任务，并将实验结果在分析可视化界面中提供给用户，方便用户观察运行结果，将希望保存的分析结果写入商业智能云平台的后台中。
如图6所示，本发明实施例的基于商业智能云平台的在线仿真装置，包括：浏览器客户端1和云服务器2。
具体地，浏览器客户端1用于配置在线仿真计算的服务环境。
本发明可以支持各种第三方仿真环境，例如NetLogo,Repast等开源仿真环境，AnyLogic、MetaTrader等专用仿真建模平台，或C#、Python等原生运行环境。浏览器客户端1可以根据商业智能云平台的具体情况选择合适的仿真开发环境。
浏览器客户端1至少采用以下一种方式建立所述商业智能云平台的仿真模型：
(1)在模型库中浏览相关模型，以模型库中的现有模型为基础进行定制开发。通过浏览器客户端1在预设的模型库中选取与待仿真的商业智能云平台对应的一个或多个模型，采用预设的图形交互界面(如图3所示)和编程界面(如图4所示)对一个或多个模型进行编辑处理，以生成在线仿真计算的服务环境；
(2)通过浏览器客户端1新建空白模型，根据待仿真的商业智能云平台采用预设的图形交互界面(如图3所示)和编程界面(如图4所示)对空白模型进行编辑，以生成在线仿真计算的服务环境。
云服务器2用于获取待仿真的商业智能云平台的数据并进行分析，根据分析结果在配置完成的服务环境中建立商业智能云平台的仿真模型。
浏览器客户端1还用于对建立的仿真模型配置仿真算法、模型数据源和实验任务，以及配置仿真实验结果的分析可视化界面。
在利用图形交互界面和编程界面建立起仿真模型后，浏览器客户端1配置仿真算法。其中，仿真算法可以由用户输入生成，存储在仿真算法库中。
浏览器客户端1然后根据仿真模型的设计，配置模型数据源。其中，模型数据源包括商业智能云平台的数据源文件和/或后台数据库访问方式
进一步，浏览器客户端1配置实验任务，其中实验任务包括；对商业云平台进行在线仿真的仿真参数、仿真实验结果的输出数据字段和格式、实验条件。
在本发明的一个实施例中，仿真参数包括对仿真模型的各组参数取值和参数组合条件，实验数据包括仿真实验结果的输出数据字段和格式，实验条件包括实验运行次数和停止条件。
浏览器客户端1进一步配置仿真实验结果的分析可视化界面。其中，配置仿真实验结果的分析可视化界面，即仿真结果分析仪表板。浏览器客户端1使用在线BI的常规配置方式，通过控件拖拽和可视化编辑(如图5所示)，生成对实验结果进行多维度展示和挖掘分析的仪表板界面，这个界面作为仿真分析模块，嵌入用户原有的商业智能云平台的界面中。
云服务器2根据仿真算法、模型数据源和实验任务，在仿真模型中进行在线仿真运算，并将生成的仿真实验结果输出至浏览器客户端1的分析可视化界面中以呈现给用户查看，以及将仿真实验结果写入至商业智能云平台的后台。
在分析可视化界面中，云服务器2对仿真结果进行多维分析机制OLAP分析、统计分析等工作并对分析结果进行各种方式的数据可视化展示。由此，运行实验任务，并将实验结果在分析可视化界面中提供给用户，方便用户观察运行结果，将希望保存的分析结果写入商业智能云平台的后台中。
需要说明的是，云服务器2还用于将在线仿真运算过程中生成的中间仿真数据结果临时存储于仿真结果数据库中，以供后续仿真实验调取使用。
根据本发明实施例的基于商业智能云平台的在线仿真方法及装置，将数据交换、实验设置、仿真运行核心三者脱耦合，实现了各种不同的仿真建模环境、各种数据访问方式与一个统一的云端实验运行环境的衔接，使仿真实验能够跨平台运行，提升了可扩展性，降低了系统实施成本。并且，采用BS架构代替传统CS架构的仿真建模工具，采用图形仿真编辑界面，操作更加直观方便，对无编程基础的用户更为友好，便于无编程基础的用户操作，实现了业务数据的大数据挖掘与仿真研究的无缝衔接。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求极其等同限定。
Claims (10)
1.一种基于商业智能云平台的在线仿真方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，利用浏览器配置在线仿真计算的服务环境；
步骤S2，从云服务器获取待仿真的商业智能云平台的数据并进行分析，根据分析结果在配置完成的所述服务环境中建立所述商业智能云平台的仿真模型；
步骤S3，利用所述浏览器对建立的所述仿真模型配置仿真算法、模型数据源和实验任务，其中，所述模型数据源包括商业智能云平台的数据源文件和/或后台数据库访问方式，所述实验任务包括对所述商业云平台进行在线仿真的仿真参数、仿真实验结果的输出数据字段和格式、实验条件；
步骤S4，利用所述浏览器配置仿真实验结果的分析可视化界面；
步骤S5，根据所述仿真算法、模型数据源和实验任务，在所述仿真模型中进行在线仿真运算，并将生成的仿真实验结果输出至所述分析可视化界面中以呈现给用户查看，以及将所述仿真实验结果写入至所述商业智能云平台的后台，其中，所述在线仿真运算过程由所述云服务器完成。
2.如权利要求1所述的基于商业智能云平台的在线仿真方法，其特征在于，在所述步骤S2中，至少采用以下一种方式建立所述商业智能云平台的仿真模型：
通过浏览器在预设的模型库中选取与所述待仿真的商业智能云平台对应的一个或多个模型，对所述一个或多个模型进行编辑处理，以建立所述商业智能云平台的仿真模型；
通过浏览器新建空白模型，根据所述待仿真的商业智能云平台采用预设的图形交互界面和编程界面对所述空白模型进行编辑，以建立所述商业智能云平台的仿真模型。
3.如权利要求1所述的基于商业智能云平台的在线仿真方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述仿真参数包括对所述仿真模型的各组参数取值和参数组合条件，所述实验数据包括所述仿真实验结果的输出数据字段和格式，所述实验条件包括实验运行次数和停止条件。
4.如权利要求1所述的基于商业智能云平台的在线仿真方法，其特征在于，在所述步骤S4中，将所述分析可视化界面进一步嵌入用户原有的所述商业智能云平台的界面中。
5.如权利要求1所述的基于商业智能云平台的在线仿真方法，其特征在于，在所述步骤S5中，将所述在线仿真运算过程中生成的中间仿真数据结果临时存储于仿真结果数据库中，以供后续仿真实验调取使用。
6.一种基于商业智能云平台的在线仿真装置，其特征在于，包括：浏览器客户端和云服务器，其中，
所述浏览器客户端用于配置在线仿真计算的服务环境；
所述云服务器用于获取待仿真的商业智能云平台的数据并进行分析，根据分析结果在配置完成的所述服务环境中建立所述商业智能云平台的仿真模型；
所述浏览器客户端还用于对建立的所述仿真模型配置仿真算法、模型数据源和实验任务，以及配置仿真实验结果的分析可视化界面，其中，所述模型数据源包括商业智能云平台的数据源文件和/或后台数据库访问方式，所述实验任务包括对所述商业云平台进行在线仿真的仿真参数、仿真实验结果的输出数据字段和格式和实验条件；
所述云服务器还用于根据所述仿真算法、模型数据源和实验任务，在所述仿真模型中进行在线仿真运算，并将生成的仿真实验结果输出至所述浏览器客户端的所述分析可视化界面中以呈现给用户查看，以及将所述仿真实验结果写入至所述商业智能云平台的后台。
7.如权利要求6所述的基于商业智能云平台的在线仿真装置，其特征在于，所述浏览器客户端至少采用以下一种方式建立所述商业智能云平台的仿真模型：
在预设的模型库中选取与所述待仿真的商业智能云平台对应的一个或多个模型，对所述一个或多个模型进行编辑处理，以建立所述商业智能云平台的仿真模型；
新建空白模型，根据所述待仿真的商业智能云平台采用预设的图形交互界面和编程界面对所述空白模型进行编辑，以建立所述商业智能云平台的仿真模型。
8.如权利要求6所述的基于商业智能云平台的在线仿真装置，其特征在于，所述仿真参数包括对所述仿真模型的各组参数取值和参数组合条件，所述实验数据包括所述仿真实验结果的输出数据字段和格式，所述实验条件包括实验运行次数和停止条件。
9.如权利要求6所述的基于商业智能云平台的在线仿真装置，其特征在于，所述浏览器客户端将所述分析可视化界面进一步嵌入用户原有的所述商业智能云平台的界面中。
10.如权利要求6所述的基于商业智能云平台的在线仿真装置，其特征在于，所述云服务器还用于将所述在线仿真运算过程中生成的中间仿真数据结果临时存储于仿真结果数据库中，以供后续仿真实验调取使用。
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