SaaS业务场景下数据指标获取方法、装置、设备、介质与流程

saas业务场景下数据指标获取方法、装置、设备、介质
技术领域
1.本发明涉及saas业务场景下数据指标获取技术领域，特别涉及一种saas业务场景下数据指标获取方法、装置、设备、介质。


背景技术：

2.当前，现在的saas(software as a service)场景下获取数据指标的服务，由于数据指标计算复杂，计算场景多，会导致获取数据指标耗费的时间过长，为解决获取数据指标时耗时较长的问题，一般引入缓存系统，但是缓存系统中缓存的数据指标的更新不及时又会导致数据指标的值不准确，可能会造成上游系统的计算错误，影响用户的使用体验。
3.综上可见，如何实现用户准确、快速的获取到数据指标，提高用户使用体验是本领域有待解决的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种saas业务场景下数据指标获取方法、装置、设备、介质，能够实现用户准确、快速的获取到数据指标，提高用户使用体验。其具体方案如下：
5.第一方面，本技术公开了一种saas业务场景下数据指标获取方法，包括：
6.获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求；
7.若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上不存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则提取所述指标获取请求中的与saas业务相关的目标saas业务数据字段并保存在本地数据库；
8.通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，并更新当前的数据指标计算频率；
9.将所述目标saas业务数据指标更新至所述预设数据指标缓存系统中，并将当前的所述数据指标计算频率保存至位于所述saas客户关系管理系统中的数据指标定时计算器，以便所述数据指标定时计算器根据所述数据指标计算频率，确定下一次的所述数据指标计算操作的触发时间。
10.可选的，所述获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求之后，还包括：
11.获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求，若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则将所述saas业务数据指标反馈给所述用户终端。
12.可选的，所述通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作之前，还包括：
13.基于所述目标saas业务数据字段与目标saas业务数据指标之间的对应关系，构建
计算所述数据指标的计算规则，以得到预设数据指标计算规则。
14.可选的，所述基于所述目标saas业务数据字段与目标saas业务数据指标之间的对应关系，构建计算所述数据指标的计算规则，以得到预设数据指标计算规则之前，还包括：
15.构建saas业务数据字段与saas业务数据指标之间的引用关系，以得到所述目标saas业务数据字段与目标saas业务数据指标之间的对应关系。
16.可选的，所述通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标之前，还包括：
17.确定所述本地数据库中的待更新saas业务数据字段；
18.对所述待更新saas业务数据字段进行更新以得到已更新字段；
19.基于所述saas业务数据字段与所述saas业务数据指标之间的引用关系从位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统中确定出与所述已更新字段对应的原saas业务数据指标，并且将所述原saas业务数据指标从所述预设数据指标缓存系统删除，并触发用于计算目标saas业务数据指标的消息，以将所述用于启动计算目标saas业务数据指标的消息发送至指标计算消息队列进行保存。
20.可选的，所述通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，包括：
21.获取所述指标计算消息队列中的用于启动计算所述目标saas业务数据指标的消息；
22.通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标。
23.第二方面，本技术公开了一种saas业务场景下数据指标获取装置，包括：
24.请求获取模块，用于获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求；
25.字段提取模块，用于若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上不存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则提取所述指标获取请求中的与saas业务相关的目标saas业务数据字段并保存在本地数据库；
26.指标计算模块，用于通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，并更新当前的数据指标计算频率；
27.指标更新模块，用于将所述目标saas业务数据指标更新至所述预设数据指标缓存系统中，并将当前的所述数据指标计算频率保存至位于所述saas客户关系管理系统中的数据指标定时计算器，以便所述数据指标定时计算器根据所述数据指标计算频率，确定下一次的所述数据指标计算操作的触发时间。
28.第三方面，本技术公开了一种电子设备，包括：
29.存储器，用于保存计算机程序；
30.处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的saas业务场景下数据指标
获取方法的步骤。
31.第四方面，本技术公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的saas业务场景下数据指标获取方法的步骤。
32.可见，本技术公开了一种saas业务场景下数据指标获取方法，包括：获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求；若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上不存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则提取所述指标获取请求中的与saas业务相关的目标saas业务数据字段并保存在本地数据库；通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，并更新当前的数据指标计算频率；将所述目标saas业务数据指标更新至所述预设数据指标缓存系统中，并将当前的所述数据指标计算频率保存至位于所述saas客户关系管理系统中的数据指标定时计算器，以便所述数据指标定时计算器根据所述数据指标计算频率，确定下一次的所述数据指标计算操作的触发时间。由此可见，本技术通过获取实时的目标saas业务数据字段并对目标saas业务数据字段进行计算以获得对应的目标saas业务数据指标，然后将目标saas业务数据指标更新至预设数据指标缓存系统，实现了预设数据指标缓存系统中的saas业务数据指标缓存的实时更新以提供给用户准确的saas业务数据指标，提高用户使用体验满意度，并且利用数据指标定时计算器根据获取到的数据指标计算频率进一步预测并确定下一次的数据指标计算操作的触发时间，并提前调用预设指标计算程序准备计算下一次的数据指标，减少计算耗时。
附图说明
33.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
34.图1为本技术公开的一种saas业务场景下数据指标获取方法流程图；
35.图2为本技术公开的一种具体的saas业务场景下数据指标获取方法流程图；
36.图3为本技术公开的一种saas客户关系管理系统示意图；
37.图4为本技术公开的一种saas业务场景下数据指标获取装置结构图；
38.图5为本技术公开的一种电子设备结构图。
具体实施方式
39.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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，本领域普通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。
40.当前，现在的saas场景下获取数据指标的服务，由于数据指标计算复杂，计算场景多，会导致获取数据指标耗费的时间过长，为解决获取数据指标时耗时较长的问题，一般引
入缓存系统，但是缓存系统中缓存的数据指标的更新不及时又会导致数据指标的值不准确，可能会造成上游系统的计算错误，影响用户的使用体验。
41.为此，本发明相应提供了一种saas业务场景下数据指标获取方案，能够实现用户准确、快速的获取到数据指标，提高用户使用体验。
42.参照图1所示，本发明实施例公开了一种saas业务场景下数据指标获取方法，包括：
43.步骤s11：获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求。
44.本实施例中，首先saas是通过internet提供软件的模式，为用户提供租用基于web的软件服务，而不需要用户购买软件。因此，在saas业务场景下，预先获取由用户终端触发的指标获取请求。然后，在所述获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求之后，还包括：获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求，若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则将所述saas业务数据指标反馈给所述用户终端。可以理解的是，当获取到用户通过用户终端发送的关于请求某数据的所述指标获取请求后，对所述指标获取请求进行解析，若检测到所述预设数据指标缓存系统中存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标则直接将所述saas业务数据指标反馈给所述用户终端，以便用户获取所述数据。
45.步骤s12：若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上不存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则提取所述指标获取请求中的与saas业务相关的目标saas业务数据字段并保存在本地数据库。
46.本实施例中，若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上不存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则进行saas业务数据指标计算并更新的业务操作，需要提取所述指标获取请求中与saas业务相关的目标saas业务数据字段并保存在本地数据库，以便利用所述目标saas业务数据字段进行后续的计算目标saas业务数据指标。
47.步骤s13：通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，并更新当前的数据指标计算频率。
48.本实施例中，所述通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作之前，还包括：基于所述目标saas业务数据字段与目标saas业务数据指标之间的对应关系，构建计算所述数据指标的计算规则，以得到预设数据指标计算规则。可以理解的是，基于目标saas业务数据字段与目标saas业务数据指标之间的对应关系和盐值构建计算所述数据指标的计算规则，以便将所述目标saas业务数据字段转换成所述目标saas业务数据指标，例如：将位于所述数据库中的所述目标saas业务数据字段取出并使用concat()函数对其进行拼接处理，作为待计算业务字段，然后通过预设指标计算程序并基于上述数据指标计算规则对所述待计算业务字段进行算术计算，以得到与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，并更新当前的数据指标计算频率。
49.步骤s14：将所述目标saas业务数据指标更新至所述预设数据指标缓存系统中，并
将当前的所述数据指标计算频率保存至位于所述saas客户关系管理系统中的数据指标定时计算器，以便所述数据指标定时计算器根据所述数据指标计算频率，确定下一次的所述数据指标计算操作的触发时间。
50.本实施例中，当获取计算得到的目标saas业务数据指标之后，将所述目标saas业务数据指标更新至所述预设数据指标缓存系统中，以便所述预设数据指标缓存系统向所述用户终端返回所述目标saas业务数据指标，并且也将当前的所述数据指标计算频率保存至位于所述saas客户关系管理系统中的数据指标定时计算器中，以便所述数据指标定时计算器根据对saas业务数据字段的计算以得到更新后的saas业务数据指标的频率去预测下一次的所述数据指标计算操作的触发时间，进而提前调用预设指标计算程序，准备计算并更新所述saas业务数据指标，减少计算等待时间。
51.可见，本技术公开了一种saas业务场景下数据指标获取方法，包括：获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求；若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上不存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则提取所述指标获取请求中的与saas业务相关的目标saas业务数据字段并保存在本地数据库；通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，并更新当前的数据指标计算频率；将所述目标saas业务数据指标更新至所述预设数据指标缓存系统中，并将当前的所述数据指标计算频率保存至位于所述saas客户关系管理系统中的数据指标定时计算器，以便所述数据指标定时计算器根据所述数据指标计算频率，确定下一次的所述数据指标计算操作的触发时间。由此可见，本技术通过获取实时的目标saas业务数据字段并对目标saas业务数据字段进行计算以获得对应的目标saas业务数据指标，然后将目标saas业务数据指标更新至预设数据指标缓存系统，实现了预设数据指标缓存系统中的saas业务数据指标缓存的实时更新以提供给用户准确的saas业务数据指标，提高用户使用体验满意度，并且利用数据指标定时计算器根据获取到的数据指标计算频率进一步预测并确定下一次的数据指标计算操作的触发时间，并提前调用预设指标计算程序准备计算下一次的数据指标，减少计算耗时。
52.参照图2所示，本发明实施例公开了一种具体的saas业务场景下数据指标获取方法，相对于上一实施例，本实施例对技术方案作了进一步的说明和优化。具体的：
53.步骤s21：获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求。
54.步骤s22：若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上不存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则提取所述指标获取请求中的与saas业务相关的目标saas业务数据字段并保存在本地数据库。
55.其中，关于上述步骤s21、s22中更加具体的处理过程可以参考前述实施例公开的相应内容，再此不再赘述。
56.步骤s23：构建saas业务数据字段与saas业务数据指标之间的引用关系，以得到所述目标saas业务数据字段与所述目标saas业务数据指标之间的对应关系。
57.本实施例中，在构建saas业务数据字段与saas业务数据指标之间的引用关系，以得到所述目标saas业务数据字段与所述目标saas业务数据指标之间的对应关系之前，还包括：确定所述本地数据库中的待更新saas业务数据字段；对所述待更新saas业务数据字段
进行更新以得到已更新字段；基于所述saas业务数据字段与所述saas业务数据指标之间的引用关系从位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统中确定出与所述已更新字段对应的原saas业务数据指标，并且将所述原saas业务数据指标从所述预设数据指标缓存系统删除，并触发用于计算目标saas业务数据指标的消息，以将所述用于启动计算目标saas业务数据指标的消息发送至指标计算消息队列进行保存。可以理解的是，首先根据从用户终端发送的指标获取请求中提取出的目标saas业务数据字段来确定所述待更新saas业务数据字段，然后对所述待更新saas业务数据字段进行更新以得到目标saas业务数据字段，也就是说所述待更新saas业务数据字段已失效，相应的，保存在所述预设数据指标缓存系统中的对应的原saas业务数据指标处于失效状态，需要将其从所述预设数据指标缓存系统删除，并重新计算目标saas业务数据指标。
58.步骤s24：基于所述目标saas业务数据字段与所述目标saas业务数据指标之间的对应关系，构建计算所述数据指标的计算规则，以得到预设数据指标计算规则。
59.本实施例中，基于所述目标saas业务数据字段与所述目标saas业务数据指标之间的对应关系和盐值构建计算所述数据指标的计算规则，其中，在计算所述目标saas业务数据字段时添加盐值可以保护计算得到的所述目标saas业务数据指标的安全。
60.步骤s25：通过预设指标计算程序并基于所述预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，并更新当前的数据指标计算频率。
61.本实施例中，首先获取所述指标计算消息队列中的用于启动计算所述目标saas业务数据指标的消息；通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标。可以理解的是，所述指标计算消息队列中的计算所述目标saas业务数据指标的消息触发所述预设指标计算程序的对所述目标saas业务数据指标的计算操作，并且所述预设指标计算程序向所述本地数据库请求所述目标saas业务数据字段，并对所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标。
62.步骤s26：将所述目标saas业务数据指标更新至所述预设数据指标缓存系统中，并将当前的所述数据指标计算频率保存至位于所述saas客户关系管理系统中的数据指标定时计算器，以便所述数据指标定时计算器根据所述数据指标计算频率，确定下一次的所述数据指标计算操作的触发时间。
63.本实施例中，参照图3的saas客户关系管理系统所示，当外部系统向所述saas客户关系管理系统请求客户保有量数据时，对所述saas客户关系管理系统中的指标缓存系统进行查询指令，若查询到所述客户保有量请求数据，则直接将所述客户保有量请求数据返回至外部系统，若查询不到所述请求数据，本系统则执行以下操作得到所述请求数据：首先当所述saas客户关系管理系统中内置的数据库中会保存客户保有量的字段信息，所以当获取到外部系统发送的客户保有量数据指标获取请求时，将从所述客户保有量数据指标请求中取提取出已更新的客户保有量数据字段，并将所述已更新的客户保有量数据字段更新到所
述数据库中，然后所述saas客户关系管理系统中的字段与指标引用关系系统通过订阅的所述数据库中表字段更新动作，接收到数据库表字段更新的消息，然后通过指标引用关系系统保存的客户保有量数据指标与客户保有量数据字段的预先定义的引用关系进一步确定出原客户保有量数据指标，并将所述原客户保有量数据指标从指标缓存系统中删除，例如：预先定义数据指标index引用了数据字段a，当数据字段a外部做了修改并存到数据库中。字段及指标引用关系系统订阅了数据库表字段更新的消息，发现数据字段a被修改了，然后通过字段及指标引用关系系统内部查询到了数据指标index引用了字段a，将指标缓存系统中的数据指标index的缓存删除，并同时将要计算数据指标index 1的消息发送到指标计算消息队列。数据指标计算系统预先定义客户保有量数据指标计算公式，例如：[客户保有量数据指标index]＝[数据字段a] 1 [各种复杂的耗时计算]。然后，所述数据指标计算系统中订阅指标计算消息队列的消息，从数据库中获取数据字段a进行指标计算，以得到数据指标index 1并将数据指标index 1更新到指标缓存系统中，并将数据指标计算的频率反馈到指标定时计算器中，以便指标定时计算器根据频率智能推算出下次数据指标更新时间，并提前调用数据指标计算系统进行指标计算，更新数据指标缓存，其中，指标定时计算器内置了客户保有量指标定时计算的时间，并根据数据指标计算的频率实时更新，数据指标计算系统会对客户保有量指标进行计算并更新到指标缓存系统中。
[0064]
由此可见，本技术针对从预设数据指标缓存系统中查不到saas业务数据指标的情况，直接对指标获取请求中的saas业务数据字段进行计算，避免了由于查不到对应的saas业务数据指标而对所述数据指标缓存系统造成的压力，使缓存穿透的概率很低，并提高saas业务数据指标获取速度。并且通过所述saas业务数据字段的不断更新，也提高了预设数据指标缓存系统的更新速度和准确度，使saas业务数据指标的正确率得到了提升。并且本技术能够根据客户体量的大小对系统中各个节点进行动态扩容，提高了在saas场景下数据量增大时的响应速度。
[0065]
参照图4所示，本技术实施例公开了一种saas业务场景下数据指标获取装置，包括：
[0066]
请求获取模块11，用于获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求；
[0067]
字段提取模块12，用于若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据指标缓存系统上不存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则提取所述指标获取请求中的与saas业务相关的目标saas业务数据字段并保存在本地数据库；
[0068]
指标计算模块13，用于通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，并更新当前的数据指标计算频率；
[0069]
指标更新模块14，用于将所述目标saas业务数据指标更新至所述预设数据指标缓存系统中，并将当前的所述数据指标计算频率保存至位于所述saas客户关系管理系统中的数据指标定时计算器，以便所述数据指标定时计算器根据所述数据指标计算频率，确定下一次的所述数据指标计算操作的触发时间。
[0070]
可见，本技术公开了一种saas业务场景下数据指标获取方法，包括：获取saas业务场景中用户终端触发的指标获取请求；若检测到位于saas客户关系管理系统中的预设数据
指标缓存系统上不存在与所述指标获取请求对应的saas业务数据指标，则提取所述指标获取请求中的与saas业务相关的目标saas业务数据字段并保存在本地数据库；通过预设指标计算程序并基于预设数据指标计算规则，对所述本地数据库中保存的所述目标saas业务数据字段进行相应的数据指标计算操作，以得到saas业务场景中与所述目标saas业务数据字段对应的目标saas业务数据指标，并更新当前的数据指标计算频率；将所述目标saas业务数据指标更新至所述预设数据指标缓存系统中，并将当前的所述数据指标计算频率保存至位于所述saas客户关系管理系统中的数据指标定时计算器，以便所述数据指标定时计算器根据所述数据指标计算频率，确定下一次的所述数据指标计算操作的触发时间。由此可见，本技术通过获取实时的目标saas业务数据字段并对目标saas业务数据字段进行计算以获得对应的目标saas业务数据指标，然后将目标saas业务数据指标更新至预设数据指标缓存系统，实现了预设数据指标缓存系统中的saas业务数据指标缓存的实时更新以提供给用户准确的saas业务数据指标，提高用户使用体验满意度，并且利用数据指标定时计算器根据获取到的数据指标计算频率进一步预测并确定下一次的数据指标计算操作的触发时间，并提前调用预设指标计算程序准备计算下一次的数据指标，减少计算耗时。
[0071]
进一步的，本技术实施例还公开了一种电子设备，图5是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本技术的使用范围的任何限制。
[0072]
图5为本技术实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的saas业务场景下数据指标获取方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。
[0073]
本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本技术技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
[0074]
另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括操作系统221、计算机程序222等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
[0075]
其中，操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，其可以是windows server、netware、unix、linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的saas业务场景下数据指标获取方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
[0076]
进一步的，本技术还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的saas业务场景下数据指标获取方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
[0077]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分
说明即可。
[0078]
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0079]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0080]
以上对本发明所提供的一种saas业务场景下数据指标获取方法、装置、设备、介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。