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公开(公告)号：CN118642866A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410480013.7
申请日：2024-04-19
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F9/54 , G06F9/455 , G06F11/30 , G06F11/32 , G06F21/62 , G06F9/50 , G06F40/20 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08 , H04L9/40 , H04L69/08
Abstract: 本发明提供一种统一服务总线综合管理平台，包括：服务管理模块，其用于为服务提供者和消费者提供服务注册、管理及调度功能；服务实例模块，其与服务管理模块连接，基于已调度结果创建实例，并对实例进行部署和运行；运维监控模块，其与服务管理模块和服务实例模块连接，用于实时监控各模块的运行状态，并实现自动化运维；本发明提供了处理系统间服务互通和管理的应用平台，帮助各系统之间，实现跨系统、跨协议、跨网络的服务能力互通；提高了数据服务总线在通用场景下的管理效率和数据要素流通的灵活性与安全性，构建稳定、可扩展和高效的企业服务架构。
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公开(公告)号：CN117056576B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311324713.9
申请日：2023-10-13
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/9035 , G06F18/21 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据平台的数据质量灵活验证方法，属于数据处理技术领域，其方法包括：根据输入的初始数据在函数数据库中匹配相应的数据解析函数进行初步解析，提取数据特征，在策略数据库中筛选匹配度大于第一匹配度的第一质量评估策略，根据同一初始数据下的数据特征，在策略数据库中筛选匹配度大于第二匹配度，且小于第一匹配度的第二质量评估策略，对同一解析内容下的第一解析评价结果与第二解析评价结果进行对比分析，得到初始数据的数据质量验证结果，保证数据验证的可靠性。
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公开(公告)号：CN116610311A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310899398.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F8/36 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/35 , G06F18/24
Abstract: 一种低代码模版自动挖掘与复用的方法及系统，涉及计算机软件信息技术领域，解决现有低代码模版在应用过中存在无法实现自动化与大规模、无法准确理解模版的场景与功能以及无法判断模版的实际适用场景，最终导致推荐效果差等问题，本发明利用自动化标注技术采用深度学习算法训练标注模型，使用基于ALBERT与TextCNN的多标签文本分类技术进行代码模版标注模型训练，生成的分类标注模型的分类准确率高、推理速度块，从而实现规模化的模版分类标注，通过使用人工智能技术实现自动化标注，以及基于模版的深度理解与推荐，实现了更智能与高效的代码模版管理与重用方式。减少重复劳动，提高开发效率。
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公开(公告)号：CN119473254B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510068275.7
申请日：2025-01-16
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于低代码开发平台的运维管理系统，属于程序开发技术领域，包括：环境模块：对低代码开发平台的运行环境进行环境隔离以及环境配置，确定第一环境数据；监测模块：确定性能数据以及安全数据；调整模块：对第一环境数据进行调整确定第二环境数据；项目模块：对低代码开发平台的所有项目进行流水线配置，并为低代码开发平台的每个项目进行应用包部署；执行模块：对项目进行代码测试、构建和部署流程。可以高效、精准的优化运行环境，提升资源利用率与部署精准性，显著提升了低代码平台的开发项目的交付效率和安全性，降低了复杂度和人工成本，实现了高适配性和自动化运维，降低性能瓶颈，提升开发与运维的协作效率。
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公开(公告)号：CN119652678A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510170037.7
申请日：2025-02-17
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种容器云环境下的微服务安全控制方法，涉及微服务安全技术领域，包括：实时获取各注册中心的注册服务及服务变化数据，输出服务实例列表，并通过预设接口组中相应的接口同步至微服务安全框架；结合预设策略数据库，且通过微服务安全框架对各服务实例进行安全策略配置，输出策略配置表；对接收的服务订阅信息以及服务内容进行审核并配置安全控制信息；对服务消费者的服务调用进行安全控制，输出经由服务安全控制后的服务结果；实时捕获各服务实例的监测数据，并进行安全审计和风险评估，输出安全审计结果。本发明可以确保微服务系统的安全性，提升系统的稳定性和可靠性，降低安全风险，并及时发现和应对潜在的安全威胁。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119536703A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510068277.6
申请日：2025-01-16
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种低代码开发平台的离线部署方法，涉及离线部署技术领域，其方法包括：选择低代码开发平台，设计平台架构，并组建离线部署资源包；当进行离线部署时，选择离线部署架构并进行离线部署配置；根据离线部署架构确定初始离线部署路径并根据离线部署配置划分并优化初始离线部署路径，根据离线部署效率、离线部署资源利用率以及离线部署完整度确定最优离线配置路径；根据最优离线配置路径进行离线部署，获取离线低代码开发平台并进行调试以及定期更新维护；有效实现了低代码开发平台的离线部署。
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公开(公告)号：CN119066406A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410903045.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F18/2135 , G06F18/22 , G06F18/2113 , G06F18/15 , G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于数据要素的区域治理方法、装置和设备，方法包括获取与待治理区域的治理主题信息对应的治理执行主体信息、治理所需资源信息和治理需求信息；对治理执行主体信息、治理所需资源信息和治理需求信息进行数据清洗；提取清洗后得到的目标执行主体信息、目标所需资源信息和目标需求信息中的数据要素信息，得到主体要素、资源要素和需求要素；对主体要素、资源要素和需求要素进行特征降维处理，得到目标主体要素、目标资源要素和目标需求要素；确定目标主体要素、目标资源要素和目标需求要素之间的相似度；基于相似度，对目标主体要素、目标资源要素和目标需求要素进行匹配，得到匹配结果；输出匹配结果，以供治理待治理区域。
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公开(公告)号：CN118413473A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410480015.6
申请日：2024-04-19
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于异构协议转换与服务映射的动态路由系统及方法，涉及通信技术领域，包括有请求转换模块：用于接收并将不同协议的服务请求转换为目标请求信息；映射模块：用于将目标请求信息映射到目标服务；调整模块：对目标请求信息的路由路径进行动态调整。通过将接收并转换不同协议的服务请求得到的请求信息映射到目标服务实现协议转换，再基于网络状态动态调整请求信息的路由路径，实现了在不考虑底层通信协议差异的情况下以统一的方式通信，满足跨平台、多种协议转换的需求，为不同平台间的互联互访问、异构服务间的互操作、多源异构数据资源的整理分析、数据要素流通等应用场景提供有力技术支持，提高多源数据传输效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN117251414A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311534482.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/13 , G06F16/178 , G06F16/182 , G06F9/54
Abstract: 本发明提供了一种基于异构技术的数据存储及处理方法，涉及数据存储技术领域，包括：将以同步工具、分布采集工具以及Kafka消息队列构成数据采集模块采集到的目标数据写入数据湖Hudi后再利用Flink、Spark组件进行离线计算处理；将离线处理结果传输至数据仓库生成离线数据报表；利用计算引擎Flink读取并对Kafka消息队列中的数据以及Mysql同步数据实时计算；使用Apache Druid作为数据查询引擎，以供用户查询离线数据、实时数据处理结果。通过采用多数据模式的存储、Flink流批一体数仓计算架构以及Hudi异构技术栈完成所有离线和实时业务统计，有效解决开发成本够高的问题以及提高了数据处理效率；通过使用Apache Druid作为数据查询引擎实现更高效的数据查询以及分析，而改善数据查询效率。
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公开(公告)号：CN116594755B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310854333.X
申请日：2023-07-13
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种多平台机器学习任务的在线调度方法及系统，属于在线调度技术领域，其方法包括：实时获取在线平台数量以及每个在线平台所对应的任务数量和任务类型，且结合同类型任务所需的任务执行时间，获取同个在线平台任务的执行流程；分析并获取多个在线平台任务的执行流程之间的流程冲突集；获取机器学习模型及机器学习模型可同时执行的任务数量及任务类型；基于获取结果对所述流程冲突集进行解析，构建得到调度关系网，实现在线调度。通过实时获取所需调度的任务具体情况及流程冲突集，并基于机器学习模型对冲突集进行解析构建调度关系网，能够实时获取任务执行情况，避免任务执行过程中的冲突发生，实现多平台学习任务的在线调度。
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