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1、自适应的数据处理装置和数据处理方法专利名称：自适应的数据处理装置和数据处理方法技术领域：本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种自适应的数据处理装置和一种自适应的数据处理方法。背景技术：在ICT (Information Communication Technology,信息通信技术)运营管理过程中，往往需要根据用户对于业务的预制和对信息数据的实际使用等数据进行计算。为了满足不同用户可能的预制需求，往往需要定制多种数据处理方案，以供用户进行选择，并在用户进行业务应用时，收集用户的使用数据，进行数据处理，实现数据结算。然而在相关技术中，在进行多套数据处理方案的定制时，往往需要重复定制，即对
2、于每套数据处理方案而言，都需要进行独立设计，即使存在相同的部分，也需要进行重复开发，其过程显然耗时费力。因此，需要一种新的自适应的数据处理技术，可以根据不同的数据处理需求，自适应地采用相应的数据处理方案进行处理。发明内容本发明正是基于上述问题，提出了一种新的自适应的数据处理技术，可以根据不同的数据处理需求，自适应地采用相应的数据处理方案进行处理。有鉴于此，本发明提出了一种自适应的数据处理装置，包括处理需求解析单元， 用于解析接收到的数据处理需求；语句生成单元，用于根据所述处理需求解析单元的解析结果，生成对应于所述数据处理需求的查询语句；规则查找单元，用于执行所述查询语句， 以从预设的规则库中查
3、找对应于所述数据处理需求的数据处理规则；方案生成单元，用于合并查找到的数据处理规则，生成对应的数据处理方案，以供对待处理数据进行处理。在上述技术方案中，优选地，还包括规则编辑单元，用于根据接收到的编辑指令， 对所述规则库中的数据处理规则进行相应的编辑处理。在上述技术方案中，优选地，还包括关联设置单元，用于根据接收到的关联请求， 将用户信息与被选中的数据处理方案进行关联，以根据所述被选中的数据处理方案处理所述用户信息对应的待处理数据。在上述技术方案中，优选地，还包括处理结果输出单元，用于在完成数据处理之后，输出对应的数据处理结果。在上述技术方案中，优选地，还包括格式转换单元，用于在输出所述数据处
4、理结果之前，将所述数据处理结果转换为预定格式。根据本发明的又一方面，还提出了一种自适应的数据处理方法，包括步骤202， 解析接收到的数据处理需求，生成对应于所述数据处理需求的查询语句；步骤204，执行所述查询语句，以从预设的规则库中查找对应于所述数据处理需求的数据处理规则；步骤 206，合并查找到的数据处理规则，生成对应的数据处理方案，以供对待处理数据进行处理。在上述技术方案中，优选地，还包括根据接收到的编辑指令，对所述规则库中的数据处理规则进行相应的编辑处理。在上述技术方案中，优选地，所述步骤206之后，还包括根据接收到的关联请求， 将用户信息与被选中的数据处理方案进行关联，以根据所述被选中
5、的数据处理方案处理所述用户信息对应的待处理数据。在上述技术方案中，优选地，还包括在完成数据处理之后，输出对应的数据处理结果。在上述技术方案中，优选地，在输出所述数据处理结果之前，还包括将所述数据处理结果转换为预定格式。通过以上技术方案，可以根据不同的数据处理需求，自适应地采用相应的数据处理方案进行处理。图I示出了根据本发明的实施例的自适应的数据处理装置的框图2示出了根据本发明的实施例的自适应的数据处理方法的流程图3示出了根据本发明的实施例的计费处理所需的关键业务实体的结构示意图4示出了根据本发明的实施例的ICT运营管理计费系统的结构示意图5示出了根据本发明的实施例的计费处理的流程示意图。具体实
6、施方式为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。图I示出了根据本发明的实施例的自适应的数据处理装置的框图。如图I所示，根据本发明的实施例的自适应的数据处理装置100，包括处理需求解析单元102，用于解析接收到的数据处理需求；语句生成单元104，用于根据所述处理需求解析单元的解析结果，生成对应
7、于所述数据处理需求的查询语句；规则查找单元106，用于执行所述查询语句，以从预设的规则库中查找对应于所述数据处理需求的数据处理规则；方案生成单元108，用于合并查找到的数据处理规则，生成对应的数据处理方案，以供对待处理数据进行处理。在该技术方案中，通过对处理需求的解析，能够自动从规则库中查找到所需的数据处理规则，构成数据处理方案，从而无需手动对每个数据处理方案都进行单独的制定，具有很好的自适应性。在上述技术方案中，优选地，还包括规则编辑单元110，用于根据接收到的编辑指令，对所述规则库中的数据处理规则进行相应的编辑处理。在该技术方案中，对于已存储的预置规则，可以根据需要进行删除、修改，还可以向
8、规则库中添加新的规则，以满足实际情况和个性化需求。在上述技术方案中，优选地，还包括关联设置单元112，用于根据接收到的关联请求，将用户信息与被选中的数据处理方案进行关联，以根据所述被选中的数据处理方案处理所述用户信息对应的待处理数据。在该技术方案中，用户可以对希望使用的数据处理方案进行选择和绑定，则当用户进行业务应用时，就可以根据用户信息，使用绑定的数据处理方案进行数据处理。在上述技术方案中，优选地，还包括处理结果输出单元114，用于在完成数据处理之后，输出对应的数据处理结果。在该技术方案中，通过输出数据处理结果，便于分析或用作其他处理过程。在上述技术方案中，优选地，还包括格式转换单元116，
9、用于在输出所述数据处理结果之前，将所述数据处理结果转换为预定格式。在该技术方案中，通过对数据处理结果的格式转换，便于满足标准化的需求。图2示出了根据本发明的实施例的自适应的数据处理方法的流程图。如图2所示，根据本发明的实施例的自适应的数据处理方法，包括步骤202，解析接收到的数据处理需求，生成对应于所述数据处理需求的查询语句；步骤204，执行所述查询语句，以从预设的规则库中查找对应于所述数据处理需求的数据处理规则；步骤206，合并查找到的数据处理规则，生成对应的数据处理方案，以供对待处理数据进行处理。在该技术方案中，通过对处理需求的解析，能够自动从规则库中查找到所需的数据处理规则，构成数据处理
10、方案，从而无需手动对每个数据处理方案都进行单独的制定，具有很好的自适应性。具体地，比如在ICT运营管理计费系统进行计费处理时，运营商的计费涉及到套餐、资费的设计，产品资费的灵活多变，给计费结算系统带来了复杂的软件定制化开发工作量。为了避免每次套餐、资费的变化都需要对计费软件进行修改，可以在产品运营前，对产品资费的技术数据进行全面的配置，包括产品功能项，产品计量项，功能性使用过程中的价格数据，计数、价格、费用规则的设计等。如图3所示，在进行计费处理所需的关键业务实体包括产品、资费、计数规则、单价规则、计费规则、原始记录、标准记录、过程记录、详单等，通过这些业务实体来实现对用户的业务数据的处理。基
11、于上述业务实体，则本发明的技术方案中，ICT运营管理计费系统的硬件及其连接结构如图4所示,包括规则库管理服务器，完成计费规则的创建、存储、分发功能。产品管理服务器，实现产品管理，包括产品计费规则的创建。业务运行服务器，向计费服务器发起计费请求。计费服务器，完成产品的资费设定、请求规则引擎，返回计算结果。规则执行引擎服务器，匹配产品套餐资费规则，完成费用计算。因此，通过规则库管理服务器对计费规则的管理，以及产品管理服务器利用规则库管理服务器中的计费规则创建相应的产品计费规则，从而只需要对计费规则的选择和组合等操作，即可满足运营方所需的各种套餐等形式的产品计费规则。而在实际运营过程中， 则通过业务
12、运行服务器、计费服务器和规则执行引擎服务器等的相互配合，利用用户预定的产品计费规则，实现对数据应用的计费处理。具体计费流程如图5所示，主要在客户端、计费服务器、产品管理服务器、规则执行引擎服务器等部件之间，实现对业务应用的计费功能，包括步骤1，由产品管理服务器与规则执行引擎服务器进行产品资费策略的关联，从而确定每种产品对应的资费策略，以实现相应的业务数据的处理。步骤2，客户端向计费服务器发起连接请求。步骤3，计费服务器对接收到的连接请求进行连接认证。步骤4，计费服务器将认证结果返回客户端，若成功，则允许进行连接，否则不允许O步骤5，认证成功，则向计费服务器发起计费请求会话。步骤6,会话启动,包
13、括客户端向计费服务器发起信用请求。计费服务器从规则执行引擎服务器获取产品价格，比如采用了何种套餐，则选择对应的套餐资费。计费服务器根据获取的产品价格计算扣费。 计费服务器根据计算结果执行预扣费。计费服务器根据用户信息(购买的产品价格、账户余额等)计算本次扣费请求的信用额度，并将用户信用额度返回客户端。步骤7，重复步骤6，直至业务结束本次会话，具体是由客户端向计费服务器发起扣费确认会话。步骤8，生成原始话单。步骤9，计费服务器执行扣费操作。步骤10，计费服务器向客户端返回扣费响应。具体的规则执行，可以引用规则引擎的支持，示例代码如下package com.zte.rule.deal;i mpor
14、t j ava. uti I.Collection; i mport j a v a. u t i I. I tera tor;/import com.zte.fact.PcStatusData;import com.zte.fact.Sdr;import com.zte.bre.KnovvledgeBase;import com.zte.bre.KnowIedgeBaseFactory;import com.zte.bre.buiider.KnowledgeBuiider;import com.zte.bre.buiider.KnowledgeBuiiderEriOr;import com.
15、zte.bre.builder.KnowledgeBuilderErrors;import com.zte.bre.buiider.KnowledgeBuiiderFactory;import com.zte.brebuilder.ResourceType;import com.zte.bre.io.ResourceFactory;import com.zte.bre.rantime.StatefulKnowledgeSession;public class ICTChaiging ( public static void main(String args) Il模拟用户服务使用记录数据Sdr
16、 sdr I = new Sdr(UseiO01 ”，PrdO I，FO I, 400);Sdr sdr2 = new Sdr(UseiO01, PrdOI, FOI, 500);Sdr sdr3 = new Sdr(User001 ”，PrdOI, FOI, 200);Sdr scl1-4 = new Sdr(nUseiO01”，PrdOI, FO1,1200);KnowledgeBase knowledgeBase; / 知识库 StatefulKnowledgeSession ksession = null; / .会话只十.象 SaIaryCompute pcMain = new ICTCharging (); try I/初始化知识库knowledgeBase = pcMain.getKnowledgeBasef);
