本公开至少涉及网络运维，尤其涉及一种网络智能运维方法、网络智能运维装置以及计算机可读存储介质。
背景技术：
1、目前使用的网络运维手段中，在进行网络运维信息查询时通常只具备简单的文字查询功能，而根据网络运维请求命令直接获得的网络运维文字结果，通常仅能反映查询到的网络设备的状态信息，不能直接地反映运维员想要知晓的网络运维结果，且由于不具备语音播报功能，导致运维员操作不便，降低了运维操作效率。
技术实现思路
1、本公开所要解决的技术问题是针对上述不足，提供一种网络智能运维方法、网络智能运维装置以及计算机可读存储介质，以解决如何根据网络运维请求命令将网络运维文字结果转化为运维员想要知晓的网络运维结果并进行语音播报的问题。
2、第一方面，本公开提供一种网络智能运维方法，应用于网络管理系统，包括：
3、根据网络运维请求命令获取网络运维文字结果；
4、根据所述网络运维请求命令生成或适配文本到语音的包含tts功能的ai能力；
5、根据所述包含tts功能的ai能力将所述网络运维文字结果转化为网络运维语音结果。
6、进一步地，根据网络运维请求命令获取网络运维文字结果，具体包括：
7、响应于网络管理系统缓存有所述网络运维请求命令所对应的文字结果，从所述网络管理系统本地获取所述文字结果；或者，
8、响应于网络管理系统没有缓存所述网络运维请求命令所对应的文字结果，根据所述网络运维请求命令生成指令并发送给网络设备，以从网络设备获取所述网络运维请求命令所对应的文字结果。
9、进一步地，根据所述网络运维请求命令生成文本到语音的包含tts功能的ai能力，具体包括：
10、将通过功能测试、性能测试和安全测试的初始模型纳入模型库；
11、根据网络运维请求命令从所述模型库中选择初始模型；
12、利用预先收集的数据对所选择的初始模型进行训练和测试，以使训练后模型满足预设条件；
13、将训练后模型进行组合连接，形成一个编排管道；
14、将所述编排管道注册为对应所述网络运维请求命令的包含tts功能的ai能力。
15、进一步地，根据所述网络运维请求命令适配文本到语音的包含tts功能的ai能力，具体包括：
16、响应于根据所述网络运维请求命令查询到包含tts功能的ai能力，获取输入数据对应所述网络运维请求命令将要获得的网络运维文字结果、和输出数据对应所述网络运维请求命令需要获得的网络运维语音结果的包含tts功能的ai能力。
17、进一步地，根据网络运维请求命令从所述模型库中选择初始模型，具体包括：
18、根据所述网络运维请求命令对应的网络运维文字结果到所述网络运维请求命令对应的网络运维语音结果，从所述模型库中选择初始模型，将所述网络运维请求命令和所选择的初始模型对应存储。
19、进一步地，将训练后模型进行组合连接，形成一个编排管道，具体包括：
20、组合连接多个训练后模型以形成所述编排管道，所述编排管道中：多个模型按先后顺序连接和/或按并行顺序连接，排在第一位的模型的输入数据对应所述网络运维请求命令的网络运维文字结果、排在第二位的模型的输入数据对应排在第一位的模型的输出数据、如此直至排在最后一位的模型的输出数据对应所述网络运维请求命令的网络运维语音结果。
21、进一步地，将所述编排管道注册为对应所述网络运维请求命令的包含tts功能的ai能力，具体包括：
22、获取同一类网络运维请求命令使用不同编排管道的性能表现，对应所述网络运维请求命令记录所述编排管道以及所述编排管道的输入数据信息、输出数据信息和性能表现信息。
23、进一步地，根据所述网络运维请求命令适配文本到语音的包含tts功能的ai能力，具体还包括：
24、响应于所述网络运维请求命令携带有性能要求，根据所述性能要求选择具有相应性能表现信息的包含tts功能的ai能力。
25、进一步地，根据所述包含tts功能的ai能力将所述网络运维文字结果转化为网络运维语音结果，具体包括：
26、将第一数据属性的所述网络运维文字结果输入所述包含tts功能的ai能力的编排管道的排在第一位的模型，并按照模型编排顺序依次经过所述编排管道的全部模型，以完成所述网络运维文字结果的文字消化和文本转语音，直至从所述编排管道的排在最后一位的模型输出第二数据属性的语音的所述网络运维语音结果，其中，第二数据属性是基于第一数据属性进行文字消化的结果。
27、第二方面，本公开提供一种网络智能运维装置，包括：
28、获取模块，用于根据网络运维请求命令获取网络运维文字结果；
29、生成模块，用于根据所述网络运维请求命令生成文本到语音的tts能力；和/或适配模块，用于根据所述网络运维请求命令适配文本到语音的tts能力；
30、ai模块，与所述获取模块和所述生成模块和/或所述适配模块连接，用于根据所述包含tts功能的ai能力将所述网络运维文字结果转化为网络运维语音结果。
31、进一步地，所述获取模块具体包括：
32、本地获取单元，用于响应于网络管理系统缓存有所述网络运维请求命令所对应的文字结果，从所述网络管理系统本地获取所述文字结果；
33、网络获取单元，用于响应于网络管理系统没有缓存所述网络运维请求命令所对应的文字结果，根据所述网络运维请求命令生成指令并发送给网络设备，以从网络设备获取所述网络运维请求命令所对应的文字结果。
34、进一步地，所述生成模块具体包括：
35、构建模型库单元，用于将通过功能测试、性能测试和安全测试的初始模型纳入模型库；
36、选择模型单元，与构建模型库单元连接，用于根据网络运维请求命令从所述模型库中选择初始模型；
37、训练模型单元，与选择模型单元连接，用于利用预先收集的数据对所选择的初始模型进行训练和测试，以使训练后模型满足预设条件；
38、模型编排单元，与训练模型单元连接，用于将训练后模型进行组合连接，形成一个编排管道；
39、能力生成单元，与模型编排单元连接，用于将所述编排管道注册为对应所述网络运维请求命令的包含tts功能的ai能力。
40、进一步地，所述适配模块与所述生成模块连接，具体用于：
41、响应于根据所述网络运维请求命令查询到包含tts功能的ai能力，获取输入数据对应所述网络运维请求命令将要获得的网络运维文字结果、和输出数据对应所述网络运维请求命令需要获得的网络运维语音结果的包含tts功能的ai能力。
42、进一步地，所述选择模型单元具体用于：
43、根据所述网络运维请求命令对应的网络运维文字结果到所述网络运维请求命令对应的网络运维语音结果，从所述模型库中选择初始模型，将所述网络运维请求命令和所选择的初始模型对应存储。
44、进一步地，所述模型编排单元具体用于：
45、组合连接多个训练后模型以形成所述编排管道，所述编排管道中：多个模型按先后顺序连接和/或按并行顺序连接，排在第一位的模型的输入数据对应所述网络运维请求命令的网络运维文字结果、排在第二位的模型的输入数据对应排在第一位的模型的输出数据、如此直至排在最后一位的模型的输出数据对应所述网络运维请求命令的网络运维语音结果。
46、进一步地，所述能力生成单元具体用于：
47、获取同一类网络运维请求命令使用不同编排管道的性能表现，对应所述网络运维请求命令记录所述编排管道以及所述编排管道的输入数据信息、输出数据信息和性能表现信息。
48、进一步地，所述适配模块具体还用于：
49、响应于所述网络运维请求命令携带有性能要求，根据所述性能要求选择具有相应性能表现信息的包含tts功能的ai能力。
50、进一步地，所述ai模块具体用于：
51、将第一数据属性的所述网络运维文字结果输入所述包含tts功能的ai能力的编排管道的排在第一位的模型，并按照模型编排顺序依次经过所述编排管道的全部模型，以完成所述网络运维文字结果的文字消化和文本转语音，直至从所述编排管道的排在最后一位的模型输出第二数据属性的语音的所述网络运维语音结果，其中，第二数据属性是基于第一数据属性进行文字消化的结果。
52、第三方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器运行时，实现如上所述的网络智能运维方法，或实现如上所述的网络智能运维装置。
53、本公开提供一种网络智能运维方法、网络智能运维装置以及计算机可读存储介质，根据网络运维请求命令获得网络运维文字结果，根据网络运维请求命令获得适配的包含tts功能的ai能力，通过包含tts功能的ai能力将网络运维文字结果转化为所述网络运维请求命令需要的网络运维语音结果，以获得运维员想要知晓的网络运维结果并进行语音播报，提高了网络运维结果的准确性，并解放了运维员的双手和双眼，从而提高了运维操作效率。
1.一种网络智能运维方法，其特征在于，应用于网络管理系统，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据网络运维请求命令获取网络运维文字结果，具体包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述网络运维请求命令生成文本到语音的包含tts功能的ai能力，具体包括：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述网络运维请求命令适配文本到语音的包含tts功能的ai能力，具体包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据网络运维请求命令从所述模型库中选择初始模型，具体包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将训练后模型进行组合连接，形成一个编排管道，具体包括：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述编排管道注册为对应所述网络运维请求命令的包含tts功能的ai能力，具体包括：
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述网络运维请求命令适配文本到语音的包含tts功能的ai能力，具体还包括：
9.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述包含tts功能的ai能力将所述网络运维文字结果转化为网络运维语音结果，具体包括：
10.一种网络智能运维装置，其特征在于，包括：
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述获取模块具体包括：
12.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述生成模块具体包括：
13.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述适配模块与所述生成模块连接，具体用于：
14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述选择模型单元具体用于：
15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述模型编排单元具体用于：
16.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述能力生成单元具体用于：
17.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述适配模块具体还用于：
18.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述ai模块具体用于：
19.一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中存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器运行时，实现如权利要求1-9任一项所述的网络智能运维方法，或实现如权利要求10-18任一项所述的网络智能运维装置。
