1.一种云计算环境下面向REST架构风格的服务数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
第一步：构建服务数据可视化建模与匹配方法的架构，包括三个模块：数据建模、图形建模和匹配引擎；
1.1、数据建模：从Internet获取的REST服务经解析器解析后进行注册，存储于缓存cache或数据库Database中，自动调用后所获取的基于JSON的REST服务数据，通过服务数据建模将服务数据转变为标准化模型，并抽取出主要数据结构生成元数据树MDT；
1.2、图形建模：对多种配置型可视化工具所支持的图形进行数据结构分析与归纳，整理出主要图形的通用数据结构及数据映射关系，再根据上述信息进行可视化图形建模，创建描述性可视模型VT；
1.3、匹配引擎：调取数据建模所生成的MDT，从MDT中搜索与VT中的图形结构模型匹配的数据结构片段，来查询源数据可生成的图形种类，并根据映射关系信息自动化生成可视化图形；
第二步：定义元数据树MDT,包括根节点TRoot、索引节点INode、数据节点DNode，同时用深度level来表示节点在树结构中的层数，根节点默认为第一层，即level＝1，步骤如下：
2.1、根节点：MDT的根节点，即MDT的起始节点；
2.2、索引节点：代表JSON数据中每一个关键字KEY，但不包括JSON数据中最内层的“键-值”对的关键字，索引节点为非根节点、非叶子节点；
2.3、数据节点：代表JSON数据中最内层的“键-值”对，存储为叶子节点；
第三步：读取调用的REST API所返回的JSON数据，将JSON数据集ds作为建模算法的输入，对ds进行树形结构建模，步骤如下：
3.1、创建一棵根节点为TRoot的MDT，TRoot是起始节点，根节点的深度level默认为1；
3.2、读取JSON数据集ds，如果是首次读取ds，设置ds的第一个元素为当前元素，元素包括关键字KEY及其值VALUE；否则设置ds的下一个元素为当前元素；若JSON数据最外层就是ARRAY，则TRoot的isMark＝1，元素数量arrayNum为ARRAY元素个数；
第四步：通过剪枝的方法，保留基本的数据结构信息，剪除相同的重复数据结构，缩小模型的体量，但仍然保留基础的数据结构，降低JSON数据结构所带来的查询开销；
第五步：对可视化图形进行分类，归纳总结各类图形的属性及结构特征，通过建模创建一种可视模型树VT，来形式化地表述各类图形信息；
第六步：将可视模型树VT与MDT进行匹配查询，查找MDT中与VT的各个StructModel匹配的片段，并根据Mapping信息进行数据映射，生成可视化图形。
2.如权利要求1所述的云计算环境下面向REST架构风格的服务数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，所述第四步的处理过程包括以下步骤；
4.1、从level＝1的TRoot开始，按广度优先策略，按层遍历MDT的根节点与索引节点；广度优先策略将按level逐层遍历MDT，从level＝1的第一层开始遍历，当level层的节点遍历完成后，再继续遍历level+1层的节点；
4.2、将MDT的TRoot存入遍历队列；
4.3、按遍历队列顺序，读取每个节点的isMark属性；
4.4、当遍历队列中全部为数据节点时或遍历队列为空时，停止遍历，结束方法；
4.5、输出剪枝后的MDT。
3.如权利要求2所述的云计算环境下面向REST架构风格的服务数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，所述步骤4.3的处理过程为：
4.3.1、若遍历到的节点的isMark属性值为1，则保留当前节点的第一个子节点，剪除其余的子节点及其子节点的子树结构，跳转至步骤4.3.4；
4.3.2、若遍历到的节点的isMark属性值为0，则不进行任何操作，跳转至步骤4.3.4；
4.3.3、若遍历到的节点为数据节点，将当前节点从遍历队列中删除，跳转至步骤4.3；
4.3.4、将当前遍历到的节点的子节点加入遍历队列，并将当前节点从遍历队列中删除，再跳转至步骤4.3。
4.如权利要求1～3之一所述的云计算环境下面向REST架构风格的服务数据可视化建模与匹配方法，其特征在于，所述第五步包括以下步骤：
5.1、定义VT包括基础属性BASICATTRIBUTE和可视结构DVSCHEMA两个部分，形式化定义如(11)，其中BASICATTRIBUTE保存了图形标题、副标题及其他文本样式的通用信息；
(11)、VisualModel::＝
5.2、BASICATTRIBUTE包括三个属性：标题title、子标题subtitle、属性attributes，形式化定义如(12)，title用于保存最终生成的可视化图形的标题，subtitle用于保存最终生成的可视化图形的子标题，attributes用于保存最终生成的可视化图形的位置、颜色组合、字体、字号设置参数；
(12)、BASICATTRIBUTE::＝