技术支持
数据智能中台
高效快速整合物联网、企业信息系统和互联网信息 ,打破信息孤岛,以标准化数据服务形式,实时驱动业务数字化
将领域经验用知识的方式数字化、智能化,建立各实体关联,进行全流程的业务提升
数据智能中台
*依托慧云强大的数据智能中台技术,产学研结合,依托化工实践和产业专家经验
当信息系统越来越多,越来越专业之后,相互的服务支撑越发频繁,标准化服务的整合和治理问题变得愈发严重。
1、服务注册与发现。服务之间存在调用依赖,就需要得到目标服务的服务地址,也就是服务治理的”服务发现“。要完成服务发现,就需要将服务信息存储到某个载体,载体本身即是服务治理的”服务注册中心“,而存储到载体的动作即是”服务注册“。
2、可观测性。服务由于较应用有了更多的部署载体,需要对众多服务间的调用关系、状态有清晰的掌控。可观测性就包括了调用拓扑关系、监控(Metrics)、日志(Logging)、调用追踪(Trace)等。
3、流量管理。由于服务本身存在不同版本,在版本更迭过程中,需要对服务间调用进行控制,以完成服务版本更迭的平滑。这一过程中需要根据流量的特征(访问参数等)、百分比向不同版本服务分发,这也孵化出灰度发布、蓝绿发布、A/B测试等服务治理的细分主题。
4、安全。不同服务承载自身独有的业务职责,对于业务敏感的微服务,需要对其他服务的访问进行认证与鉴权,也就是安全问题。
5、控制。对服务治理能力充分建设后,就需要有足够的控制能力,能实时进行服务治理策略向服务分发。
6 、标准化。对服务结构进行标准化的定义和转换,以便降低服务之间的耦合依赖,实现服务更替和重载。
智能服务整合
化工知识图谱的构建
模式层是知识图谱的概念模型和逻辑基础,对数据层进行规范约束. 多采用本体作为知识图谱的模式层,借助本体定义的规则和公理约束知识图谱的数据层。也可将知识图谱视为实例化了的本体,知识图谱的数据层是本体的实例。如果不需支持推理, 则知识图谱(大多是自底向上构建的) 可以只有数据层而没有模式层。在知识图谱的模式层,节点表示本体概念,边表示概念间的关系。
在数据层, 事实以“实体-关系-实体”或“实体-属性-属性值”的三元组存储,形成一个图状知识库. 其中,实体是知识图谱的基本元素,指具体的人名、组织机构名、地名、日期、时间等。关系是两个实体之间的语义关系,是模式层所定义关系的实例。属性是对实体的说明,是实体与属性值之间的映射关系。属性可视为实体与属性值之间的 hasValue 关系,从而也转化为以“实体-关系-实体”的三元组存储。在知识图谱的数据层,节点表示实体,边表示实体间关系或实体的属性。
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