[发明专利]利用综合数据作为服务资产组装引擎的分布式计算系统在审
申请号: | 201980035334.3 | 申请日: | 2019-05-14 |
公开(公告)号: | CN112204603A | 公开(公告)日: | 2021-01-08 |
发明(设计)人: | K·扎盖伊;M·J·埃布斯泰尼;P·U·埃斯科斯;S·米切洛蒂;E·沙莱夫 | 申请(专利权)人: | 微软技术许可有限责任公司 |
主分类号: | G06Q50/00 | 分类号: | G06Q50/00;G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 黄倩 |
地址: | 美国华*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 利用 综合 数据 作为 服务 资产 组装 引擎 分布式 计算 系统 | ||
1.一种用于实现分布式计算系统资产组装引擎的系统,所述系统包括:
资产组装引擎,被配置为:
从第一分布式综合数据即服务(SDaaS)上传界面接收第一源资产;
从第二分布式SDaaS上传界面接收第二源资产;
摄取所述第一源资产和所述第二源资产,其中摄取源资产包括自动计算针对所述源资产的资产变化参数的值,其中所述资产变化参数可编程以用于机器学习;
生成第一综合数据资产,所述第一综合数据资产包括针对所述资产变化参数的第一组值;
生成第二综合数据资产,所述第二综合数据资产包括针对所述资产变化参数的第二组值;以及
将所述第一综合数据资产和所述第二综合数据资产存储在综合数据资产存储库中。
2.根据权利要求1所述的系统,其中分布式SDaaS上传界面与SDaaS集成开发环境(IDE)相关联,其中所述SDaaS IDE支持标识针对源资产的资产变化参数的附加值。
3.根据权利要求1所述的系统,其中所述值与基于内参变化和外参变化生成训练数据集相关联,其中所述内参变化和所述外参变化提供资产和场景的可编程机器学习数据表示。
4.根据权利要求1所述的系统,其中摄取源资产基于的是机器学习综合数据标准,所述机器学习综合数据标准包括文件格式和数据集训练架构。
5.根据权利要求1所述的系统,其中摄取所述源资产还包括自动计算针对所述源资产的场景变化参数的值,其中所述场景变化参数可编程以用于机器学习。
6.根据权利要求1所述的系统,其中综合数据资产被存储为档案格式文件,其中所述档案格式文件存储所述资产变化参数的所述值。
7.一个或多个计算机存储介质,其上存储用于实现分布式计算系统资产组装引擎的指令,所述指令在由计算设备的一个或多个处理器执行时,使所述计算设备执行动作,所述动作包括:
从第一分布式综合数据即服务(SDaaS)上传界面接收第一源资产;
从第二分布式SDaaS上传界面接收第二源资产;
摄取所述第一源资产和所述第二源资产,其中摄取源资产包括自动计算针对所述源资产的资产变化参数的值,其中所述资产变化参数可编程以用于机器学习;
生成第一综合数据资产,所述第一综合数据资产包括针对所述资产变化参数的第一组值;
生成第二综合数据资产,所述第二综合数据资产包括针对所述资产变化参数的第二组值;以及
将所述第一综合数据资产和所述第二综合数据资产存储在综合数据资产存储库中。
8.根据权利要求7所述的介质,所述动作还包括基于所述第一综合数据资产和所述第二综合数据资产来生成综合数据场景。
9.根据权利要求7所述的介质,其中用于所述综合数据资产的综合数据存储库数据结构与用于综合数据资产和综合数据场景的自动取回的机器学习训练服务相结合。
10.一种用于实现分布式计算系统资产组装引擎的计算机实现的方法,所述方法包括:
从分布式综合数据即服务(SDaaS)上传界面接收源资产;
摄取所述源资产,其中摄取所述源资产包括自动计算针对所述源资产的资产变化参数的值,其中所述资产变化参数可编程以用于机器学习;以及
生成综合数据资产,所述综合数据资产包括针对所述资产变化参数的值。
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