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托管服务域中的自动应用部署
摘要: 描述了与在云计算环境的托管服务域中的应用的自动部署相关的技术。一种或多种这样的技术可以最小化应用部署期间的人类交互或干预。一种相关联的方法包括从客户端系统接收在目标环境中部署应用的请求,并经由机器学习知识模型分析该请求。此外,该方法包括从客户端系统请求对目标环境的访问,并且在接收到对目标环境的访问时,通过检查来验证目标环境。在验证目标环境时,该方法还包括促进...   查看全部>>
  • 专利类型:
    发明专利
  • 申请/专利号:
    CN201910598112.4
  • 申请日期:
    2019-07-04
  • 公开/公告号:
    CN110688123A
  • 公开/公告日:
    2020-01-14
  • 主分类号:
    G06F8/60(2018.01)  G  G06  G06F  G06F8 
  • 分类号:
    [G06F8/60(2018.01), G06N20/00(2019.01), G06F8/60, G06N20/00]
  • 申请/专利权人:
  • 发明/设计人:
  • 主申请人地址:
    美国纽约阿芒克
  • 专利代理机构:
    北京市柳沈律师事务所
  • 代理人:
    邸万奎
  • 国别省市代码:
    美国;US
  • 主权项:
    1.一种在托管服务域中自动部署多个应用当中的应用的方法,所述方法包括: 从客户端系统接收在目标环境中部署应用的请求,其中所述请求包括应用配置详情; 经由机器学习知识模型分析所述请求,其中所述机器学习知识模型基于所述应用配置详情确定安装先决条件或相关组件; 从所述客户端系统请求对所述目标环境的访问; 在接收到对所述目标环境的访问时,通过检查来验证所述目标环境; 在验证所述目标环境时,促进通过客户端系统的界面的、应用部署计划的呈现;和 响应于客户端批准所述应用部署计划,通过促进经由机器学习知识模型的在目标环境中的应用安装来部署应用。 2.根据权利要求1所述的方法,还包括: 解决与所述应用安装有关的至少一个问题。 3.根据权利要求2所述的方法,其中,解决与应用安装有关的至少一个问题包括: 应用机器学习知识模型的人工智能技术来寻求对所述至少一个问题的解决方案;和 响应于未能通过应用人工智能技术确定对所述至少一个问题的解决方案,从域管理接收对所述应用安装的手动超控以解决所述至少一个问题,其中,手动超控包括反馈。 4.根据权利要求3所述的方法,其中,解决与应用安装有关的至少一个问题还包括: 将所述反馈提交给托管服务域中的多个主题专家当中的至少一个主题专家进行验证;和 在接收到对所述反馈的验证时,基于所述反馈调整机器学习知识模型的知识库。 5.根据权利要求1所述的方法,其中,验证所述目标环境包括: 响应于确定所述目标环境的规范不满足应用部署的最低要求,向所述客户端系统通知满足所述最低要求所需的至少一次升级。 6.根据权利要求5所述的方法,其中,验证所述目标环境还包括: 响应于确定应用的部署所需的至少一个相关组件从所述目标环境中缺失,向所述客户端系统通知所述至少一个相关组件的必要性。 7.根据权利要求1所述的方法,还包括: 响应于客户端不批准所述应用部署计划,从所述客户端系统接收至少一个提议的替代方案。 8.根据权利要求1所述的方法,其中,配置所述机器学习知识模型的知识库包括: 基于专家输入初始化知识库。 9.根据权利要求8所述的方法,其中,初始化知识库包括: 将多个应用的相应的库模型合并到知识库中;和 基于相应的操作系统和多个应用的相应方面之间的兼容性来合并性能调节参数。 10.根据权利要求8所述的方法,其中,配置知识库还包括: 在从包括系统升级、应用集成和应用修复的组中选择的、托管服务域内的至少一次更新之后扩展知识库。 11.一种计算机程序产品,包括计算机可读存储介质,其中包含用于在托管服务域中自动部署多个应用当中的应用的程序指令,所述程序指令由计算设备可执行以使所述计算设备执行根据权利要求1至10中任一项的方法。 12.一种系统,包括: 处理器;和 存储应用程序的存储器,当在处理器上执行所述应用程序时,执行在托管服务域中自动部署多个应用当中的应用的操作,所述操作执行根据权利要求1至10中任一项的方法。 13.一种计算机系统,包括执行根据权利要求1至10的任一项的方法的步骤的模型。
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