模型在线预测服务系统：PB/PMML支持与可视化管理

资源摘要信息:"模型在线预测服务" 模型在线预测服务是一种利用预先训练好的模型，提供实时预测分析的服务。这类服务通常部署在云平台或服务器上，能够处理来自不同客户端的预测请求，将模型的预测能力开放给用户使用。 基于PMML（Predictive Model Markup Language）和PB（Protocol Buffers）格式的模型文件，模型在线预测服务可以读取标准格式的模型文件，进行实时的预测工作。PMML是一种用于数据挖掘模型交换的语言，允许用户将训练好的模型导出为PMML格式，进而可以在支持PMML的平台上运行。PB是一种由Google开发的数据序列化协议，它主要用于定义数据结构和服务接口，广泛应用于gRPC等微服务架构中。 Dashboard服务为用户提供了一个可视化的界面，用于模型的上传、更新、回滚等操作。这样，用户可以方便地管理他们的模型，无需深入到代码层面进行操作，极大地降低了模型部署和维护的复杂度。同时，这个服务还能对模型的调用次数、响应时间等关键指标进行监控和可视化展示，帮助用户了解模型的使用状态和性能表现。 模型请求支持gRPC和HTTP两种协议。gRPC是一种高性能、跨语言的RPC（远程过程调用）框架，它使用HTTP/2作为传输协议，使用Protocol Buffers作为接口描述语言，适用于微服务架构中的轻量级通信。HTTP协议则是一种应用层协议，它是互联网的基础协议，用来在客户端和服务器之间传输超文本。支持两种协议可以让不同的客户端根据自己的需求和环境选择合适的协议进行通信。 请求密钥认证机制的实现是为了确保请求的来源是可信的，防止未授权的访问。负载均衡则是在服务器集群中分发请求，以平衡负载，提高系统的吞吐量和可用性。多注册中心功能则是指在分布式系统中，将服务注册信息存储在多个中心，便于动态管理和发现服务，提高系统的弹性。 模块说明部分介绍了构建模型在线预测服务所依赖的各个组件。mps-client模块专用于支持gRPC协议的客户端服务，它允许客户端与服务端进行通信。mps-common模块是一个共享组件，提供了项目中常用的枚举类、常量类和工具类，这些类可以被多个模块共用，提高了代码复用性。mps-dashboard模块是提供模型管理的后台服务，它是整个系统中负责后台管理的核心。mps-dashboard-ui是mps-dashboard的前端部分，用于与用户交互，提供图形化的操作界面。mps-domain模块包含业务对象，定义了业务逻辑层的数据结构。mps-server是模型在线预测服务的核心，它负责接收预测请求并调用模型返回预测结果。mps-registry模块则负责服务注册中心的逻辑，处理服务的注册和发现。 【标签】中提及的网络协议、安全、负载均衡和软件/插件，都是构建现代在线预测服务需要考虑的关键技术点。网络协议是指数据传输的标准和规则，安全涉及了如何保护系统的数据和接口不被非法使用，负载均衡是确保系统稳定性的重要手段，软件/插件则是指在服务架构中可能会用到的各种辅助工具和中间件。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的"model-predict-service-master"表明该压缩包内可能包含了模型预测服务相关的全部源代码或资源文件，这样的命名方式通常意味着这是一个主项目或者是一个主要的发布版本。