CN112861346A - 数据处理***、方法及电子设备 - Google Patents

数据处理***、方法及电子设备 Download PDF

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CN112861346A CN202110170056.1A CN202110170056A CN112861346A CN 112861346 A CN112861346 A CN 112861346A CN 202110170056 A CN202110170056 A CN 202110170056A CN 112861346 A CN112861346 A CN 112861346A
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Abstract

本申请实施例提供一种数据处理***、方法及电子设备，该***包括调度服务器，以及与调度服务器通讯的多个云计算服务器，每个云计算服务器预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个特定计算引擎对应的特定计算引擎类型；基于此，调度服务器在响应于用户终端发送的计算请求时，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定目标云计算服务器，该目标云计算服务器对待处理数据进行数据处理得到计算结果。该方式中计算引擎是安装在云计算服务器上，无需在实验室计算机中安装计算引擎，节省了硬盘空间，免去了安装时间，云计算服务器比实验室计算机运算速率快，因此，提高了仿真计算的计算速率，缩短了教学时长。

Description

数据处理***、方法及电子设备
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种数据处理***、方法及电子设备。
背景技术
仿真推演性是虚拟仿真实验教学中的核心环节，而仿真推演实际上是用数学计算方法推算实验结果并对实验真实行为进行模拟，目前，常用的仿真计算引擎有Matlab、Multisim、Powerworld等，在使用上述计算引擎进行仿真计算时，需要先在实验室计算机上安装计算引擎对应的软件包，这类计算引擎的软件包占用硬盘空间较大，安装时间较长，因此，在虚拟仿真教学中，增加了教学时长；同时，计算引擎进行计算时，需要占用计算机大量的CPU资源与内存资源，使用实验室计算机进行计算时，由于计算机硬件配置较差，会导致计算速率降低，进一步增加教学时长。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数据处理***、方法及电子设备，以缓解上述技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理***，其中，该数据处理***包括调度服务器，以及与调度服务器通讯连接的多个云计算服务器，每个云计算服务器均预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个特定计算引擎对应的特定计算引擎类型；调度服务器，用于响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将计算请求和计算任务标识发送至目标云计算服务器；其中，计算请求中携带有待处理数据，以及处理待处理数据所使用的计算引擎对应的计算引擎类型；目标云计算服务器，用于接收计算任务标识和计算请求，并提取待处理数据和计算引擎类型，查找与计算引擎类型匹配的目标特定计算引擎，基于该目标特定计算引擎对待处理数据进行数据处理，得到待处理数据对应的携带有计算任务标识的计算结果。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，特定计算引擎包括以下至少之一：***建模仿真软件、电路仿真软件、电路***仿真软件、图像处理软件、语音处理软件、自然语言处理软件。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，数据处理***还包括与多个云计算服务器均通讯连接的存储服务器；目标云计算服务器，还用于将计算结果发送至存储服务器，并响应计算结果发送完成事件生成处理完成指令，将处理完成指令通过调度服务器发送至用户终端；其中，处理完成指令中携带有计算任务标识；存储服务器，用于响应于用户终端发送的下载请求，提取下载请求携带的计算任务标识，并将计算任务标识对应的计算结果返回至用户终端。
结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，调度服务器和存储服务器均通过网络浏览器接口与用户终端传输数据。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，目标云计算服务器还用于，对待处理数据或计算结果进行数据处理；其中，数据处理包括以下至少之一：添加数据、删除数据、解压数据。
第二方面，本发明实施例还提供一种数据处理方法，其中，该方法应用于上述的数据处理***；其中，数据处理***包括调度服务器，以及与调度服务器通讯连接的多个云计算服务器，每个云计算服务器均预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个特定计算引擎对应的特定计算引擎类型；该方法包括：调度服务器响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将计算请求和计算任务标识发送至目标云计算服务器；其中，计算请求中携带有待处理数据，以及处理待处理数据所使用的计算引擎对应的计算引擎类型；目标云计算服务器接收计算任务标识和计算请求，并提取待处理数据和计算引擎类型，查找与计算引擎类型匹配的目标特定计算引擎，基于该目标特定计算引擎对待处理数据进行数据处理，得到待处理数据对应的携带有计算任务标识的计算结果。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，特定计算引擎包括以下至少之一：***建模仿真软件、电路仿真软件、电路***仿真软件、图像处理软件、语音处理软件、自然语言处理软件。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，数据处理***还包括与多个云计算服务器均通讯连接的存储服务器；在得到待处理数据对应的计算结果之后，上述方法还包括：目标云计算服务器将计算结果发送至存储服务器，并响应计算结果发送完成事件生成处理完成指令，将处理完成指令通过调度服务器发送至用户终端；其中，处理完成指令中携带有计算任务标识；存储服务器响应于用户终端发送的下载请求，提取下载请求携带的计算任务标识，并将计算任务标识对应的计算结果返回至用户终端。
第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行计算机程序时实现上述的数据处理方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述的数据处理方法的步骤。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本申请实施例提供一种数据处理***、方法及电子设备，其中，该数据处理***包括调度服务器，以及与调度服务器通讯连接的多个云计算服务器，每个云计算服务器均预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个特定计算引擎对应的特定计算引擎类型；基于此，调度服务器能够在响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将计算请求和计算任务标识发送至目标云计算服务器，并基于该目标云计算服务器对待处理数据进行数据处理得到计算结果。该方式中计算引擎是安装在云计算服务器上，无需在实验室计算机中安装计算引擎，节省了硬盘空间，免去了安装时间，且，云计算服务器比实验室计算机运算速率快，因此，提高了仿真计算的计算速率，进而缩短了教学时长。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种数据处理***的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的另一种数据处理方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，常用的仿真计算引擎有Matlab、Multisim、Powerworld等，在使用上述计算引擎进行仿真计算时，需要先在实验室计算机上安装计算引擎对应的软件包，这类计算引擎的软件包占用硬盘空间较大，安装时间较长，因此，在虚拟仿真教学中，增加了教学时长；同时，计算引擎进行计算时，需要占用计算机大量的CPU资源与内存资源，使用实验室计算机进行计算时，由于计算机硬件配置较差，会导致计算速率降低，进一步增加了教学时长。基于此，本发明实施例提供的一种数据处理***、方法及电子设备，以缓解上述技术问题。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种数据处理***进行详细介绍。
本发明实施例提供了一种数据处理***，图1示出了一种数据处理***的结构示意图，如图1所示，该数据处理***包括调度服务器100，以及与调度服务器通讯连接的多个云计算服务器101，在图1中仅示出了云计算服务器101，每个云计算服务器均预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个特定计算引擎对应的特定计算引擎类型。
上述特定计算引擎包括以下至少之一：***建模仿真软件(Matlab)、电路仿真软件(Multisim)、电路***仿真软件(Powerworld)、图像处理软件、语音处理软件、自然语言处理软件等，在实际使用时，用户可以根据实际需要自定义计算引擎，在此不进行限定。
特定计算引擎类型可以理解为是特定计算引擎的唯一标识，目的是为了便于区别上述多个特定计算引擎，在本实施例中，特定计算引擎类型可以用数字、字符等形式进行表示，在此不进行限定。
具体地，上述调度服务器，用于响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将计算请求和计算任务标识发送至目标云计算服务器；其中，计算请求中携带有待处理数据，以及处理待处理数据所使用的计算引擎对应的计算引擎类型；
上述计算请求中携带有待处理数据可以为脚本、文件、图片、视频、音频、压缩包等内容，在实际应用时，处理待处理数据可能使用多个计算引擎，因此，计算请求中还需携带有处理待处理数据所使用的计算引擎对应的计算引擎类型；比如，处理脚本M所使用的计算引擎为计算引擎1和计算引擎2，则计算请求中需携带有计算引擎1对应的计算引擎类型和计算引擎2对应的计算引擎类型。
在调度服务器接收到计算请求时，生成一个全局唯一的计算任务标识，用来标识对待处理数据进行处理后得到的计算结果，其中，在本实施例中，计算任务标识可由英文字母和数据组成，也可以用其他形式进行表示，在此不进行限定。
上述基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定出的目标云计算服务器为当前空闲性能资源最多的云服务器，利用该目标云计算服务器的计算能力对待处理数据进行数据处理，可快速完成计算，有效缩短仿真计算时间，提高教学效率。
其中，调度规则可以为基于任务优先级的贪心策略调度算法、CPU(centralprocessing unit，中央处理器)优先的智能负载均衡调度算法或基于蚁群算法实现的负载均衡调度算法等，可以根据实际需要选取调度规则，在此不对调度规则进行限定。
上述目标云计算服务器，用于接收计算任务标识和计算请求，并提取待处理数据和计算引擎类型，查找与计算引擎类型匹配的目标特定计算引擎，基于该目标特定计算引擎对待处理数据进行数据处理，得到待处理数据对应的携带有计算任务标识的计算结果。
具体查找与计算引擎类型匹配的目标特定计算引擎的过程为：首先，在多个特定计算引擎类型中查找与计算引擎类型匹配的目标特定计算引擎类型；然后，将目标特定计算引擎类型对应的特定计算引擎确定为目标特定计算引擎。
比如，存储在目标云计算服务器的多个特定计算引擎分别为特定计算引擎1、特定计算引擎2、特定计算引擎3和特定计算引擎4，其中，特定计算引擎1对应的特定计算引擎类型为A，特定计算引擎2对应的特定计算引擎类型为B，特定计算引擎3对应的特定计算引擎类型为C，特定计算引擎4对应的特定计算引擎类型为D，若计算请求中携带的计算引擎类型为C，则通过上述查找过程确定与计算引擎类型C匹配的目标特定计算引擎是特定计算引擎3，利用特定计算引擎3对待处理数据进行数据处理。
本申请实施例提供一种数据处理***，其中，该数据处理***包括调度服务器，以及与调度服务器通讯连接的多个云计算服务器，每个云计算服务器均预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个特定计算引擎对应的特定计算引擎类型；基于此，调度服务器能够在响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将计算请求和计算任务标识发送至目标云计算服务器，并基于该目标云计算服务器对待处理数据进行数据处理得到计算结果。该方式中计算引擎是安装在云计算服务器上，无需在实验室计算机中安装计算引擎，节省了硬盘空间，免去了安装时间，且，云计算服务器比实验室计算机运算速率快，因此，提高了仿真计算的计算速率，进而缩短了教学时长。
如图1所示，上述数据处理***还包括与多个云计算服务器均通讯连接的存储服务器102；其中，上述目标云计算服务器，还用于将计算结果发送至存储服务器，并响应计算结果发送完成事件生成处理完成指令，将处理完成指令通过调度服务器发送至用户终端；其中，处理完成指令中携带有计算任务标识；存储服务器，用于响应于用户终端发送的下载请求，提取下载请求携带的计算任务标识，并将计算任务标识对应的计算结果发送至用户终端。
在目标云计算服务器对待处理数据处理得到计算结果后，一方面，将该计算结果发送至存储服务器进行存储，以便于后续用户下载计算结果使用。另一方面，响应计算结果发送完成事件生成处理完成指令，将处理完成指令通过调度服务器发送至用户终端，以告知用户数据处理完成。
在实际使用时，发送至用户终端的完成指令可通过文字、声音等形式提示用户，在此不进行限定。
如图1所示，调度服务器100和存储服务器102均通过网络接口103与用户终端传输数据。在本实施例中，该网络接口103为SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)接口或API(Application Programming Interface，应用程序接口)接口，上述网络接口可以根据实际需要进行选取，在此不对网络接口进行限定。
通常，目标云计算服务器还用于，对待处理数据或计算结果进行数据处理；其中，数据处理包括以下至少之一：添加数据、删除数据、解压数据。
在实际应用时，可以根据用户的需求对上述待处理数据或计算结果进行数据处理，也可以无需进行数据处理，在执行数据处理过程中可以要求在待处理数据或计算结果中添加所需的数据、删除不别要的数据，如果待处理数据为加密形式，还可以通过目标云计算服务器对其进行解压后进行数据处理。在本实施例中，不限于数据处理的具体方式。
对应于上述***实施例，本发明实施例提供了一种数据处理方法，其中，该方法应用于上述的数据处理***；其中，数据处理***包括调度服务器，以及与调度服务器通讯连接的多个云计算服务器，每个云计算服务器均预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个特定计算引擎对应的特定计算引擎类型；
参见图2所示的一种数据处理方法的流程图，该方法具体包括如下步骤：
步骤S202，调度服务器响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将计算请求和计算任务标识发送至目标云计算服务器；其中，计算请求中携带有待处理数据，以及处理待处理数据所使用的计算引擎对应的计算引擎类型；
其中，上述特定计算引擎包括以下至少之一：***建模仿真软件、电路仿真软件、电路***仿真软件、图像处理软件、语音处理软件、自然语言处理软件，在此不对特定计算引擎进行限定。
步骤S204，目标云计算服务器接收计算任务标识和计算请求，并提取待处理数据和计算引擎类型，查找与计算引擎类型匹配的目标特定计算引擎，基于该目标特定计算引擎对待处理数据进行数据处理，得到待处理数据对应的携带有计算任务标识的计算结果。
上述数据处理方法中处理待处理数据的过程与上述数据处理***中处理待处理数据的过程相同，在此不进行一一赘述。
本申请实施例提供一种数据处理方法，其中，该数据处理***包括调度服务器，以及与调度服务器通讯连接的多个云计算服务器，每个云计算服务器均预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个特定计算引擎对应的特定计算引擎类型；基于此，调度服务器能够在响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将计算请求和计算任务标识发送至目标云计算服务器，并基于该目标云计算服务器对待处理数据进行数据处理得到计算结果。该方式中计算引擎是安装在云计算服务器上，无需在实验室计算机中安装计算引擎，节省了硬盘空间，免去了安装时间，且，云计算服务器比实验室计算机运算速率快，因此，提高了仿真计算的计算速率，进而缩短了教学时长。
通常，数据处理***还包括与多个云计算服务器均通讯连接的存储服务器；本实施例提供了另一种数据处理方法，该方法在上述实施例的基础上实现；本实施例重点描述在得到待处理数据对应的计算结果之后的具体实施方式。如图3所示的另一种数据处理方法的流程图，本实施例中的数据处理方法包括如下步骤：
步骤S302，调度服务器响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将计算请求和计算任务标识发送至目标云计算服务器；其中，计算请求中携带有待处理数据，以及处理待处理数据所使用的计算引擎对应的计算引擎类型；
步骤S304，目标云计算服务器接收计算任务标识和计算请求，并提取待处理数据和计算引擎类型，查找与计算引擎类型匹配的目标特定计算引擎，基于该目标特定计算引擎对待处理数据进行数据处理，得到待处理数据对应的携带有计算任务标识的计算结果；
步骤S306，目标云计算服务器将计算结果发送至存储服务器，并响应计算结果发送完成事件生成处理完成指令，将处理完成指令通过调度服务器发送至用户终端；其中，处理完成指令中携带有计算任务标识；
步骤S308，存储服务器响应于用户终端发送的下载请求，提取下载请求携带的计算任务标识，并将计算任务标识对应的计算结果发送至用户终端。
上述计算结果的存储和下载的过程与上述数据处理***中计算结果的存储和下载的过程是相同，所以，在此不进行一一赘述。
本发明实施例提供的数据处理方法，与上述实施例提供的数据处理***具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
本申请实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，为该电子设备的结构示意图，其中，该电子设备包括处理器121和存储器120，该存储器120存储有能够被该处理器121执行的计算机可执行指令，该处理器121执行该计算机可执行指令以实现上述数据处理方法。
在图4示出的实施方式中，该电子设备还包括总线122和通信接口123，其中，处理器121、通信接口123和存储器120通过总线122连接。
其中，存储器120可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口123(可以是有线或者无线)实现该***网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线122可以是ISA(IndustryStandard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral ComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线122可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器121可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器121中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器121可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器121读取存储器中的信息，结合其硬件完成前述实施例的数据处理方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，该计算机可执行指令促使处理器实现上述数据处理方法，具体实现可参见前述***实施例，在此不再赘述。
本申请实施例所提供的数据处理***、方法及电子设备的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本申请的范围。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本申请的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种数据处理***，其特征在于，所述数据处理***包括调度服务器，以及与所述调度服务器通讯连接的多个云计算服务器，每个所述云计算服务器均预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个所述特定计算引擎对应的特定计算引擎类型；
所述调度服务器，用于响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个所述云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将所述计算请求和所述计算任务标识发送至所述目标云计算服务器；其中，所述计算请求中携带有待处理数据，以及处理所述待处理数据所使用的计算引擎对应的计算引擎类型；
所述目标云计算服务器，用于接收所述计算任务标识和所述计算请求，并提取所述待处理数据和所述计算引擎类型，查找与所述计算引擎类型匹配的目标特定计算引擎，基于该目标特定计算引擎对所述待处理数据进行数据处理，得到所述待处理数据对应的携带有所述计算任务标识的计算结果。
2.根据权利要求1所述的数据处理***，其特征在于，所述特定计算引擎包括以下至少之一：***建模仿真软件、电路仿真软件、电路***仿真软件、图像处理软件、语音处理软件、自然语言处理软件。
3.根据权利要求1所述的数据处理***，其特征在于，所述数据处理***还包括与多个云计算服务器均通讯连接的存储服务器；
所述目标云计算服务器，还用于将所述计算结果发送至所述存储服务器，并响应所述计算结果发送完成事件生成处理完成指令，将所述处理完成指令通过所述调度服务器发送至所述用户终端；其中，所述处理完成指令中携带有所述计算任务标识；
所述存储服务器，用于响应于所述用户终端发送的下载请求，提取所述下载请求携带的所述计算任务标识，并将所述计算任务标识对应的计算结果返回至所述用户终端。
4.根据权利要求3所述的数据处理***，其特征在于，所述调度服务器和所述存储服务器均通过网络接口与所述用户终端传输数据。
5.根据权利要求1所述的数据处理***，其特征在于，所述目标云计算服务器还用于，对所述待处理数据或所述计算结果进行数据处理；其中，所述数据处理包括以下至少之一：添加数据、删除数据、解压数据。
6.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1-4任一项所述的数据处理***；其中，所述数据处理***包括调度服务器，以及与所述调度服务器通讯连接的多个云计算服务器，每个所述云计算服务器均预先存储有多个特定计算引擎，以及与每个所述特定计算引擎对应的特定计算引擎类型；所述方法包括：
所述调度服务器响应于用户终端发送的计算请求，生成计算任务标识，以及基于预设调度规则从多个所述云计算服务器中确定目标云计算服务器，并将所述计算请求和所述计算任务标识发送至所述目标云计算服务器；其中，所述计算请求中携带有待处理数据，以及处理所述待处理数据所使用的计算引擎对应的计算引擎类型；
所述目标云计算服务器接收所述计算任务标识和所述计算请求，并提取所述待处理数据和所述计算引擎类型，查找与所述计算引擎类型匹配的目标特定计算引擎，基于该目标特定计算引擎对所述待处理数据进行数据处理，得到所述待处理数据对应的携带有所述计算任务标识的计算结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述特定计算引擎包括以下至少之一：***建模仿真软件、电路仿真软件、电路***仿真软件、图像处理软件、语音处理软件、自然语言处理软件。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述数据处理***还包括与多个云计算服务器均通讯连接的存储服务器；
在得到所述待处理数据对应的计算结果之后，所述方法还包括：
所述目标云计算服务器将所述计算结果发送至所述存储服务器，并响应所述计算结果发送完成事件生成处理完成指令，将所述处理完成指令通过所述调度服务器发送至所述用户终端；其中，所述处理完成指令中携带有所述计算任务标识；
所述存储服务器响应于所述用户终端发送的下载请求，提取所述下载请求携带的所述计算任务标识，并将所述计算任务标识对应的计算结果返回至所述用户终端。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求6-8任一项所述的数据处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求6-8任一项所述的数据处理方法的步骤。
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