一种数据处理方法、装置和服务器与流程

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置和服务器。

背景技术：

目前，银行系统在为每一个批量业务分配执行时间窗口时，通常按照运维人员的经验分配每个批量业务的执行时间窗口，当运维人员对银行系统的系统资源等各项资源状态不熟悉时，易出现执行时间窗口分配不合理的问题；当执行时间窗口分配不合理时，会增高由于系统资源等各项资源不足而导致批量作业执行失败或批量作业的执行时间过长的风险。

技术实现要素：

本发明提供一种数据处理方法、装置和服务器，解决了银行系统在为每一个批量业务分配执行时间窗口时，通常按照运维人员的经验分配每个批量业务的执行时间窗口，当运维人员对银行系统的系统资源等各项资源状态不熟悉时，易出现执行时间窗口分配不合理的问题。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种数据处理方法，包括：获取目标批量业务的至少一条历史运行数据；其中，历史运行数据至少包括历史开始时间和历史结束时间；根据历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口；其中，执行时间窗口至少包括目标开始时间和目标结束时间；在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务。

由上述可知，本发明提供的数据处理方法，通过获取目标批量业务的至少一条历史运行数据，从而可以得到该目标批量业务的历史开始时间和历史结束时间；进一步地，根据历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口，从而避免了运维人员对银行系统的系统资源等各项资源状态不熟悉时，易出现执行时间窗口分配不合理的问题。最后，可以在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务。

在一种可实施的方式中，本发明实施例提供的数据处理方法，还包括：获取目标批量业务在当前周期内的实际开始时间和实际结束时间；在目标开始时间早于实际开始时间，或者，目标结束时间早于实际结束时间，或者，目标开始时间早于实际开始时间，并且目标结束时间早于实际结束时间，或者，目标开始时间与目标结束时间的差值小于实际开始时间与实际结束时间的差值的情况下，生成报警信息；其中，报警信息用于指示目标批量业务在当前周期内存在异常。

在一种可实施的方式中，本发明实施例提供的数据处理方法，还包括：向目标终端发送报警信息。

在一种可实施的方式中，上述“根据历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口”，具体可以通过下述方式实现：对历史运行数据按照预设算法进行训练，得到预警模型；其中，预警模型满足目标批量业务、目标开始时间和目标结束时间三者之间的对应关系；根据预警模型，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口。

第二方面，本发明提供一种数据处理装置，包括：收发单元和处理单元。

收发单元，用于获取目标批量业务的至少一条历史运行数据。其中，历史运行数据至少包括历史开始时间和历史结束时间。处理单元，用于根据收发单元获取的历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口。其中，执行时间窗口至少包括目标开始时间和目标结束时间。处理单元，还用于在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务。

在一种可实施的方式中，收发单元，还用于获取目标批量业务在当前周期内的实际开始时间和实际结束时间；处理单元，还用于在目标开始时间早于收发单元获取的实际开始时间，或者，目标结束时间早于收发单元获取的实际结束时间，或者，目标开始时间早于收发单元获取的实际开始时间，并且目标结束时间早于收发单元获取的实际结束时间，或者，目标开始时间与目标结束时间的差值小于收发单元获取的实际开始时间与收发单元获取的实际结束时间的差值的情况下，生成报警信息；其中，报警信息用于指示目标批量业务在当前周期内存在异常。

在一种可实施的方式中，收发单元，还用于向目标终端发送报警信息。

在一种可实施的方式中，处理单元，具体用于对历史运行数据按照预设算法进行训练，得到预警模型；其中，预警模型满足目标批量业务、目标开始时间和目标结束时间三者之间的对应关系；处理单元，具体用于根据预警模型，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口。

第三方面，本发明提供一种数据处理装置，包括：通信接口、处理器、存储器、总线；存储器用于存储计算机执行指令，处理器与存储器通过总线连接。当数据处理装置运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使数据处理装置执行如上述第一方面提供的数据处理方法。

第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，包括指令。当指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述第一方面提供的数据处理方法。

第五方面，本发明提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面的设计方式的数据处理方法。

需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在第一计算机可读存储介质上。其中，第一计算机可读存储介质可以与数据处理装置的处理器封装在一起的，也可以与数据处理装置的处理器单独封装，本发明对此不作限定。

本发明中第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。

在本发明中，上述数据处理装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本发明类似，属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内。

本发明的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。

附图说明

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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的实施例提供了一种数据处理方法应用的系统架构的简化示意图；

图2为本发明的实施例提供了一种数据处理方法的流程示意图之一；

图3为本发明的实施例提供了一种数据处理方法的流程示意图之二；

图4为本发明的实施例提供了一种数据处理方法的中k-mean聚类算法的示意图；

图5为本发明的实施例提供了一种数据处理装置的结构示意图之一；

图6为本发明的实施例提供了一种数据处理装置的结构示意图之二；

图7为本发明实施例提供的数据处理方法的计算机程序产品的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的实施例进行描述。

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。

为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定。

图1为本发明实施例提供的一种可以应用本发明实施例的系统架构的简化示意图，如图1所示，该系统架构可以包括：至少一个前端系统01和服务器02。其中，前端系统01用于处理银行系统的日间业务(如：存款、取款、信用卡等)，服务器02用于在前端系统01结束日间业务后，对至少一个前端系统01上报的日间业务的业务数据批量进行的账务核对、业务结算等数据分析或处理操作。

本发明的实施例中的数据处理装置可以是图1中示出的服务器02，也可以是服务器02中的一部分装置。例如服务器02中的芯片系统。该芯片系统用于支持服务器02实现第一方面及其任意一种可能的实现方式中所涉及的功能。例如，获取目标批量业务的至少一条历史运行数据；根据历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务。该芯片系统包括芯片，也可以包括其他分立器件或电路结构。

在本公开中所用的一些术语具有其在业界普通和习惯的意义。另外，对一些术语在本说明书中出现时会加以解释。但理解在本文中特别使用的几个术语会有所帮助。

银行系统的批量作业，指的是在银行系统在结束日间业务后，批量进行的账务核对、业务结算等数据分析或处理操作。其中，每个批量作业由至少一个子作业组成，各个子作业之间的顺序表示一定的业务逻辑。

示例性的，如批量作业为更新身份证业务，第一步为获取银行各渠道的身份证更新数据文本将其加载到数据库当中，第二步对多渠道的数据进行去重合并，第三步依次遍历待更新的数据，根据客户唯一标识，匹配并更新现有数据库当中的身份证信息(如有效期，地址，发证机关等)，第四步，将所有涉及身份证信息的业务分析统计结果进行更新处理并展示。其中，每一步对应一个子作业。

现有技术中，由于执行时间窗口分配不合理，导致银行系统的系统资源没有合理利用，从而造成银行系统的批量作业存在执行失败的问题。现有解决方案为：人工处理已失败的批量作业或执行时间过长的批量作业，若已失败的批量作业或执行时间过长的批量作业的原因是无可用系统资源导致，则手动调整批量作业的执行时间窗口。进而再观察批量的执行状态，并再调整。为此，本发明实施例提供的数据处理方法通过获取目标批量业务的至少一条历史运行数据，从而可以得到该目标批量业务的历史开始时间和历史结束时间；进一步地，根据历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口，无需根据运维人员的经验分配执行时间窗口。最后，可以在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务，具体的实现方式如下：

以下结合图1示出的通信系统，以数据处理装置为服务器02为例，对本发明实施例所提供的数据处理方法进行介绍。

如图2所示，数据处理方法包括以下步骤s11-s13的内容：

s11、服务器02获取目标批量业务的至少一条历史运行数据。其中，历史运行数据至少包括历史开始时间和历史结束时间。

在一种可实现的方式中，由于该至少一条历史运行数据中存在无效数据和异常数据，因此需要对该至少一条历史运行数据进行数据清洗，以保证实际处理的历史运行数据均为有效数据。

示例性的，某一天的批量运行严重超时或者因为其他原因报错导致运行时间窗口不合理，那么这一天的运行数据其实对后续预测是没有参考意义的，因此类似的数据都应该归结于无效数据。

具体的，可以将数据清洗后的至少一条历史运行数据进行分类，并将每一类的历史运行数据存储至对应的服务器。当然，也可以将数据清洗后的至少一条历史运行数据存储至分布式文件系统中，方便后续的数据提取。

s12、服务器02根据历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口。其中，执行时间窗口至少包括目标开始时间和目标结束时间。

在一种可实现的方式中，服务器02通过将至少一条历史运行数据中的历史开始时间求取平均值，并将该平均值作为目标开始时间；服务器02通过将至少一条历史运行数据中的历史结束时间求取平均值，并将该平均值作为目标结束时间，从而保证目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口分布更加均衡。

在另一种可实现的方式中，通过对该目标批量业务的历史运行数据进行聚类，从而确定聚类中心，并将该聚类的中心作为该目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口。

示例性的，以服务器02按照k均值聚类算法(k-meansclusteringalgorithm，k-means)对目标批量业务的至少一条历史运行数据进行聚类，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口为例进行说明，具体的实现过程如下：

需要说明的是，在实际的应用中，k-means是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

具体的实现过程如下：

1、如图4所示，从目标批量业务的至少一条历史运行数据中随机选取k个历史运行数据作为中心值。

2、对剩余的每个历史运行数据测量其到每个中心值的距离v，并把它归到最近的中心值的类别。

3、重新计算已经得到的各个类别的中心值。

4、迭代2～3步直至新的中心值与原中心值相等或小于指定阈值，算法结束。

在又一种可实现的方式中，本发明实施例提供的数据处理方法，通过历史开始时间可以确定目标开始时间对应的第一时间段，以及通过历史结束时间可以确定目标结束时间对应的第二时间段；并将该第一时间段和第二时间段作为该目标批量业务的执行时间窗口，从而通过预留过渡期保证每个目标批量业务均可以正常的运行。

s13、服务器02在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务。

在一种可实现的方式中，由于每个目标批量业务均对应一个执行时间窗口。因此，服务器02在每个当前周期均可以根据每个目标批量业务均对应的执行时间窗口，执行目标批量业务保证银行系统的正常运行。

示例性的，以当前周期为1天，目标开始时间为20:00，目标结束时间为21:00为例，服务器02在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务包括：服务器在每一天的20:00运行该目标批量业务，并在每一天的21：00结束该目标批量业务。

由上述可知，本发明实施例提供的数据处理方法，服务器02通过获取目标批量业务的至少一条历史运行数据，从而可以得到该目标批量业务的历史开始时间和历史结束时间；进一步地，服务器02根据历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口，无需根据运维人员的经验分配执行时间窗口。最后，服务器02可以在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务。

如此，本发明实施例提供的处理方法应用于银行系统时，可以根据目标批量业务的至少一条历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口，从而避免了运维人员对银行系统的系统资源等各项资源状态不熟悉时，易出现执行时间窗口分配不合理的问题。

在一种可实施的方式中，结合图2，如图3所示，本发明实施例提供的数据处理方法，还包括：s14和s15。

s14、服务器02获取目标批量业务在当前周期内的实际开始时间和实际结束时间。

在一种可实现的方式中，由于银行系统的原因导致部分目标批量业务并不能准确地在当前周期内按照实际开始时间，和/或实际结束时间运行。因此，通过获取目标批量业务在当前周期内的实际开始时间和实际结束时间，从而可以确定当前周期内是否存在未能按时执行的目标批量业务，从而可以及时地发现并解决问题。

s15、服务器02在目标开始时间早于实际开始时间，或者，目标结束时间早于实际结束时间，或者，目标开始时间早于实际开始时间，并且目标结束时间早于实际结束时间，或者，目标开始时间与目标结束时间的差值小于实际开始时间与实际结束时间的差值的情况下，生成报警信息。其中，报警信息用于指示目标批量业务在当前周期内存在异常。

在一种可实现的方式中，当实际开始时间晚于目标开始时间时，此时说明之前存在未能及时处理的目标批量业务，因此可能会导致后续的目标批量业务无法及时完成的风险，此时需要生成报警信息从而避免出现无法及时完成目标批量业务的问题。当实际结束时间晚于目标结束时间时，此时虽然保证了当前的目标批量业务可以正常运行，但是后续其他的目标批量业务存在无法及时完成的风险，此时需要生成报警信息从而避免出现无法及时完成目标批量业务的问题。当目标开始时间与目标结束时间的差值小于实际开始时间与实际结束时间的差值，说明在处理当前的目标批量业务时，存在处理时长过长的问题，导致后续其他的目标批量业务存在无法及时完成的风险，此时需要生成报警信息从而避免出现无法及时完成目标批量业务的问题。

在又一种可实现的方式中，报警信息包括是否正常开始、是否正常结束和是否运行时间过长。

示例性的，当实际结束时间晚于目标结束时间时，此时生成的报警信息为未正常开始；当实际结束时间晚于目标结束时间时，此时生成的报警信息为未正常结束；当目标开始时间与目标结束时间的差值小于实际开始时间与实际结束时间的差值时，此时生成的报警信息为运行时间过长。

在另一种可实现的方式中，该预测模型还可用于预测当前周期内是否存在未及时处理的目标批量业务。如：通过获取目标批量业务在当前周期内的实际开始时间和实际结束时间，并将该目标批量业务在当前周期内的实际开始时间和实际结束时间输入至预测模型，预测模型根据实际开始时间和实际结束时间与目标开始时间和目标结束时间之间的关系，从而确定当前周期内是否存在未及时处理的目标批量业务。

具体的，实际开始时间和实际结束时间与目标开始时间和目标结束时间之间的关系包括：目标开始时间早于实际开始时间，或者，目标结束时间早于实际结束时间，或者，目标开始时间早于实际开始时间，并且目标结束时间早于实际结束时间，或者，目标开始时间早于实际开始时间，并且目标结束时间早于实际结束时间，或者，目标开始时间早于实际开始时间，并且目标结束时间晚于实际结束时间，或者目标开始时间与目标结束时间的差值小于实际开始时间与实际结束时间的差值。

当预测模型确定目标开始时间早于实际开始时间，或者，目标结束时间早于实际结束时间，或者，目标开始时间早于实际开始时间，并且目标结束时间早于实际结束时间，或者，目标开始时间与目标结束时间的差值小于实际开始时间与实际结束时间的差值的情况下，生成报警信息。当预测模型确定目标开始时间早于实际开始时间，并且目标结束时间晚于实际结束时间的情况下，则不生成报警信息。

在一种可实施的方式中，结合图2，如图3所示，本发明实施例提供的数据处理方法，还包括：s16。

s16、服务器02向目标终端发送报警信息。

在一种可实现的方式中，目标终端为运维人员的终端设备：如手机。

示例性的，服务器02通过发送携带该报警信息的短信值目标终端，从而运维人员在查看该短信后，可以及时地处理并消除异常，保证银行系统的正常运行。

又或者，服务器02通过发送携带该报警信息的指令至目标终端，从而该目标终端在接收到携带该报警信息的指令后，显示该报警信息，以便引起运维人员的注意，方便运维人员及时地处理并消除异常，保证银行系统的正常运行。

在一种可实施的方式中，结合图2，如图3所示，上述s12具体可以通过下述s120和s121实现。

s120、服务器02对历史运行数据按照预设算法进行训练，得到预警模型。其中，预警模型满足目标批量业务、目标开始时间和目标结束时间三者之间的对应关系。

在一种可实现的方式中，预警模型的训练过程包括如下步骤：

获取历史运行数据和对历史运行数据的标注结果；其中，标注结果包括每一次目标批量业务的历史开始时间和历史结束时间。

将历史运行数据输入至深度学习模型中。

基于目标损失函数，确定深度学习模型输出的对所述历史运行数据的预测比对结果与标注结果是否匹配。

当预测比对结果与标注结果不匹配时，反复循环地迭代更新所述深度学习模型的网络参数，直至模型收敛，得到预测模型。

s121、服务器02根据预警模型，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口。

在一种可实现的方式中，由于批量作业在不同的日期运行具有明显的差异，为了更加的精准预测，针对批量作业的历史运行数据，我们利用模型的迭代计算自动识别其敏感模式，例如作业的周一运行时长显著区别于其他日期运行时长，则认为周敏感作业，其中显著区别初始设定为平均运行时长的一倍标准差之外；例如作业法定节假日期间作业开始时间显著晚于其他日期时间，这种显著可以理解为节假日开始时间超过了平均历史结束时间。

敏感模式识别后，预测过程中，首先根据运行日期和系统日历对比，判断是否命中敏感模式，如命中周一敏感，则将历史数据中周一的数据输入到预警模型中，得到目标批量业务的预期运行结果。

示例性的，比如命中了两种敏感日，周一敏感和节假日敏感，初始预设敏感权重是系统初始设定的，比如一个作业在周一运行时长是三个小时，节假日运行时长是四个小时。

那若同时命中这两中敏感，则表明预期运行时间则受这两个敏感周期的影响，为3a+4b个小时，其中a为受周一敏感的影响程度，b为受节假日的敏感程度，从此初始参数a＝0.25，b＝0.75开始，我们在训练模型中不断调整a，b的值，计算模型的损失函数达到最低时，a，b为命中两种敏感周期时的最终参数为a＝0.33，b＝0.67。因此当实际运行中命中此两种敏感，则我们引入最终a，b权重来确定预警时间。

其他命中多种敏感日，都依次类推。

上述主要从方法的角度对本发明实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，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，本发明能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，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发明的范围。

本发明实施例可以根据上述方法示例对数据处理装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本发明实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

如图5所示，为本发明实施例提供的一种数据处理装置10的结构示意图。数据处理装置10用于获取目标批量业务的至少一条历史运行数据；其中，历史运行数据至少包括历史开始时间和历史结束时间；根据历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口；其中，执行时间窗口至少包括目标开始时间和目标结束时间；在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务。数据处理装置10可以包括收发单元101和处理单元102。

收发单元101，用于获取目标批量业务的至少一条历史运行数据。其中，历史运行数据至少包括历史开始时间和历史结束时间。例如，结合图2，收发单元101可以用于执行s11。例如，结合图3，收发单元101可以用于执行s14。

处理单元102，用于根据收发单元101获取的历史运行数据，确定目标批量业务在当前周期内的执行时间窗口。处理单元102，还用于在当前周期内按照确定出的执行时间窗口执行目标批量业务。例如，结合图2，处理单元102可以用于执行s12和s13。结合图3，处理单元102可以用于执行s120、s121、s15和s16。

其中，上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，其作用在此不再赘述。

当然，本发明实施例提供的数据处理装置10包括但不限于上述模块，例如数据处理装置10还可以包括存储单元103。存储单元103可以用于存储该写数据处理装置10的程序代码，还可以用于存储写数据处理装置10在运行过程中生成的数据，如写请求中的数据等。

图6为本发明实施例提供的一种数据处理装置10的结构示意图，如图6所示，该数据处理装置10可以包括：至少一个处理器51、存储器52、通信接口53和通信总线54。

下面结合图6对数据处理装置的各个构成部件进行具体的介绍：

其中，处理器51是数据处理装置的控制中心，可以是一个处理器，也可以是多个处理元件的统称。例如，处理器51是一个中央处理器(centralprocessingunit，cpu)，也可以是特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路，例如：一个或多个dsp，或，一个或者多个现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga)。

在具体的实现中，作为一种实施例，处理器51可以包括一个或多个cpu，例如图6中所示的cpu0和cpu1。且，作为一种实施例，数据处理装置可以包括多个处理器，例如图6中所示的处理器51和处理器55。这些处理器中的每一个可以是一个单核处理器(single-cpu)，也可以是一个多核处理器(multi-cpu)。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。

存储器52可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器52可以是独立存在，通过通信总线54与处理器51相连接。存储器52也可以和处理器51集成在一起。

在具体的实现中，存储器52，用于存储本发明中的数据和执行本发明的软件程序。处理器51可以通过运行或执行存储在存储器52内的软件程序，以及调用存储在存储器52内的数据，执行空调器的各种功能。

通信接口53，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如无线接入网(radioaccessnetwork，ran)，无线局域网(wirelesslocalareanetworks，wlan)、终端、云端等。通信接口53可以包括收发单元实现接收功能和发送功能。

通信总线54，可以是工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线、外部设备互连(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

作为一个示例，结合图5，数据处理装置10中的收发单元101实现的功能与图6中的通信接口53的功能相同，处理单元102实现的功能与图6中的处理器51的功能相同，存储单元103实现的功能与图6中的存储器52的功能相同。

本发明另一实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例所示的方法。

在一些实施例中，所公开的方法可以实施为以机器可读格式被编码在计算机可读存储介质上的或者被编码在其它非瞬时性介质或者制品上的计算机程序指令。

图7示意性地示出本发明实施例提供的计算机程序产品的概念性局部视图，所述计算机程序产品包括用于在计算设备上执行计算机进程的计算机程序。

在一个实施例中，计算机程序产品是使用信号承载介质410来提供的。所述信号承载介质410可以包括一个或多个程序指令，其当被一个或多个处理器运行时可以提供以上针对图2描述的功能或者部分功能。因此，例如，参考图2中所示的实施例，s11-s13的一个或多个特征可以由与信号承载介质410相关联的一个或多个指令来承担。此外，图7中的程序指令也描述示例指令。

在一些示例中，信号承载介质410可以包含计算机可读介质411，诸如但不限于，硬盘驱动器、紧密盘(cd)、数字视频光盘(dvd)、数字磁带、存储器、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等等。

在一些实施方式中，信号承载介质410可以包含计算机可记录介质412，诸如但不限于，存储器、读/写(r/w)cd、r/wdvd、等等。

在一些实施方式中，信号承载介质410可以包含通信介质413，诸如但不限于，数字和/或模拟通信介质(例如，光纤电缆、波导、有线通信链路、无线通信链路、等等)。

信号承载介质410可以由无线形式的通信介质413(例如，遵守ieee802.41标准或者其它传输协议的无线通信介质)来传达。一个或多个程序指令可以是，例如，计算机可执行指令或者逻辑实施指令。

在一些示例中，诸如针对图2描述的写数据装置可以被配置为，响应于通过计算机可读介质411、计算机可记录介质412、和/或通信介质413中的一个或多个程序指令，提供各种操作、功能、或者动作。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元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，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例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全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该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个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本发明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、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何在本发明揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。