数据监控处理方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种数据监控处理方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，在一个企业运维的过程中，大大小小的项目每天都在运行，必然在运行过程中产生海量的项目文本数据，就需要对海量的项目文本数据进行监控及录入云服务器或者企业共享服务器中，对于海量的项目文本数据处理，传统的方案为直接录入项目文本数据，不进行对项目文本数据的监控，就会存在不正确或者不合规的项目文本数据的直接录入情况出现，导致项目的真实性不准确，因此，传统的方案对项目文本数据的录入准确率低。。


技术实现要素：

3.本发明提供一种数据监控处理方法、装置、计算机设备及存储介质，实现了通过风控模块能够做到高并发的事前风控检查，本发明适用于人工智能领域，可进一步推动智慧城市的建设，提高了风控准确性，提升了客户体验满意度。
4.一种数据监控处理方法，包括：
5.通过监控接口实时接收来自若干个终端的多条请求数据；
6.对所有所述请求数据进行并发解析，得到与各所述请求数据一一对应的解析数据包；
7.对各所述解析数据包进行父层项目识别，获得各所述解析数据的父层数据；
8.基于风控规则集和各所述父层数据，对各所述解析数据包进行关联性风控规则的监控，得到与各所述解析数据包对应的监控结果；其中，所述监控结果包括合规的监控结果以及不合规的监控结果；
9.对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行封装，得到上报数据；
10.通过预设接口将所有所述上报数据同步上传至预设目标库中。
11.一种数据监控处理装置，包括：
12.接收模块，用于通过监控接口实时接收来自若干个终端的多条请求数据；
13.解析模块，用于对所有所述请求数据进行并发解析，得到与各所述请求数据一一对应的解析数据包；
14.识别模块，用于对各所述解析数据包进行父层项目识别，获得各所述解析数据的父层数据；
15.监控模块，用于基于风控规则集和各所述父层数据，对各所述解析数据包进行关联性风控规则的监控，得到与各所述解析数据包对应的监控结果；其中，所述监控结果包括合规的监控结果以及不合规的监控结果；
16.封装模块，用于对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行封装，得到上报数据；
17.上传模块，用于通过预设接口将所有所述上报数据同步上传至预设目标库中。
18.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述数据监控处理方法的步骤。
19.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述数据监控处理方法的步骤。
20.本发明提供的数据监控处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过监控接口实时接收来自若干个终端的多条请求数据；对所有所述请求数据进行并发解析，得到与各所述请求数据一一对应的解析数据包；对各所述解析数据包进行父层项目识别，获得各所述解析数据的父层数据；基于风控规则集和各所述父层数据，对各所述解析数据包进行关联性风控规则的监控，得到与各所述解析数据包对应的监控结果；对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行封装，得到上报数据；通过预设接口将所有所述上报数据同步上传至预设目标库中，如此，实现了对海量的请求数据进行并发解析，自动识别出父层数据，以及基于父层数据进行关联性风控规则的监控，自动将合规的请求数据所对应的解析包进行封装获得上报数据，并通过预设接口同步上传上报数据至预设目标库，保证了合规的数据上传至目标库，提高了风控质量，并大大减少了处理时长，提高了风控数据的处理速度，而且提供了接口的多样性，便于后续扩展，因此，通过风控模块能够做到高并发的事前风控检查，提高了风控准确性，以及加快了数据监控处理的速度，提升了客户体验满意度。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1是本发明一实施例中数据监控处理方法的应用环境示意图；
23.图2是本发明一实施例中数据监控处理方法的流程图；
24.图3是本发明一实施例中数据监控处理方法的步骤s40的流程图；
25.图4是本发明一实施例中数据监控处理方法的步骤s50的流程图；
26.图5是本发明一实施例中数据监控处理方法的步骤s60的流程图；
27.图6是本发明一实施例中数据监控处理装置的原理框图；
28.图7是本发明一实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
29.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作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。
30.本发明提供的数据监控处理方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端(计算机设备或终端)通过网络与服务器进行通信。其中，客户端(计算机设备或终端)包括但不
限于为各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(contentdelivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
31.在一实施例中，如图2所示，提供一种数据监控处理方法，其技术方案主要包括以下步骤s10
‑
s60：
32.s10，通过监控接口实时接收来自若干个终端的多条请求数据。
33.可理解地，所述监控接口为兼容多种外围接口类型的接口，因此，所述监控接口便于扩展，提高了风控监控的可扩展性和体验满意度，例如：监控接口为兼容udp/ip协议和tcp/ip协议的api接口，所述终端通过所述监控接口连接并传输所述请求数据，用户可以在终端上操作生成所述请求数据，所述请求数据为请求对数据库中的数据进行处理的数据。
34.s20，对所有所述请求数据进行并发解析，得到与各所述请求数据一一对应的解析数据包。
35.可理解地，可以通过风控模块能够实现所述对所有所述请求数据进行并发解析，得到与各所述请求数据一一对应的解析数据包的功能，其中，所述风控模块可以为基于fpga配置的模块，也可以为基于cpu配置的模块等等，fpga是现场可编程门阵列(field programmable gate array)的简称，通过设计门阵列的线路以加速计算，cpu(central processing unit，中央处理器)作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，优先地，所述风控模块为基于fpga硬件设计的用于解析和监控的模块，所述并发解析过程为同时对输入的多条所述请求数据进行解析请求数据中的主体、操作动作、数量及申请用户等信息的过程，所述并发解析的高并发操作能够大大减少硬件处理速度的延时。
36.s30，对各所述解析数据包进行父层项目识别，获得各所述解析数据的父层数据。
37.可理解地，所述父层项目识别为对所述解析数据包中的内容进行主体和操作动作的拆分，对拆分出的主体进行查询，即从所述预设目标库查询与各所述解析数据中的主体对应的上一级项目或者上一级主体的查询，以及对拆分出的操作动作进行操作识别，识别出操作方式所对应的操作父类，将所述操作父类和查询到的上一级项目或者上一级主体记录为相应的所述父层数据的识别过程，所述操作父类为操作方式所属的操作类别，所述预设目标库存储各主体和与各主体对应的上一级主体或上一级项目的对应关系，比如数据库中的父子表关系的两个属性，其中，所述主体包括源主体和目标主体，所述源主体为解析数据中来源的主体，所述目标主体为解析数据经过操作动作后落入的目标的主体。
38.s40，基于风控规则集和各所述父层数据，对各所述解析数据包进行关联性风控规则的监控，得到与各所述解析数据包对应的监控结果；其中，所述监控结果包括合规的监控结果以及不合规的监控结果。
39.可理解地，所述风控规则集为记录了所有预设的合规规则的集合，通过实时对所述风控规则的构建可以满足合规要求的灵活多变性，所述风控规则集的构建过程可以为获取用户通过可视化界面软件中设置的项目关联图谱，对获取的项目关联图谱进行最优与非解码处理，再通过udp/ip协议将最优与非解码处理后的代码烧录至所述风控模块中构建与项目关联图谱相应的合规规则的过程，所述关联性风控规则的监控为对解析数据包涉及的
父层数据以及解析数据包中的项目之间的关联性进行合规评估，以及对解析数据包进行风险检查和异常数据侦查的处理过程，从而能够得到与各解析数据包一一对应的所述监控结果，通过所述关联性风控规则的监控能够做到事前合规风控检查，避免录入目标库中的数据出现错误，导致无法弥补的后果。
40.其中，所述监控结果表明了与其对应的所述解析数据包是否符合合规要求的结果，所述监控结果包括合规的监控结果以及不合规的监控结果，所述合规的监控结果表明所述解析数据包为符合合规要求的结果，所述不合规的监控结果表明所述解析数据包为不符合合规要求的结果。
41.在一实施例中，如图3所示，所述步骤s40中，即所述基于风控规则集和各所述父层数据，对各所述解析数据包进行关联性风控规则的监控，得到与各所述解析数据包对应的监控结果，包括：
42.s401，根据所有所述父层数据，对所有所述解析数据包进行跨项目的关联性合规评估，评估出与各所述解析数据包对应的评估结果。
43.可理解地，所述关联性合规评估为对解析数据包涉及的父层数据以及解析数据包中的项目或主体之间的关联性以及风险的关联关系进行评估的过程，例如：评估父层数据中的操作父类是否允许在解析数据包中的项目或主体之间进行操作，或者评估源主体与解析数据包中的项目或主体之间的数据流的流向可行性，或者解析数据包中的项目或主体与目标主体之间的数据流的流向可行性等等，所述评估结果为针对关联性合规评估后得到的结果。
44.s402，对各所述解析数据包进行风险检查，得到与各所述解析数据包对应的检查结果。
45.可理解地，所述风险检查为对解析数据包中的主体、操作动作、数量及申请用户是否存在执行后出现不合规的风险，以及判断是否在风控规则集中的黑名单中的检查过程，所述检查结果为经过所述风险检查处理之后输出的结果，
46.s403，基于所述风控规则集，对各所述解析数据包进行异常数据侦查，得到与各所述解析数据包对应的侦查结果。
47.可理解地，所述异常数据侦查为对各所述解析数据包进行主体识别，获取识别的主体的日志数据，对具有相同主体所对应的解析数据包和日志数据进行数据校验的过程，从而得到与各所述解析数据包对应的所述侦查结果，所述侦查结果体现了所述解析数据包是否存在异常的结果。
48.在一实施例中，所述步骤s403中，即所述基于所述风控规则集，对各所述解析数据包进行异常数据侦查，得到与各所述解析数据包对应的侦查结果，包括：
49.对各所述解析数据包进行主体识别，得到与各个所述解析数据包一一对应的主体。
50.可理解地，所述主题识别为通过人工智能的主体识别模型对输入的所述解析数据包中的数据进行主体特征的提取，根据提取的主体特征进行分类，从而确定出该解析数据的主体的识别过程，例如：通过提取出解析数据包中的具有主体特征的字段或者属性，从而将具有主体特征的字段或者属性确定为该解析数据包的主体。
51.获取与各所述主体对应的日志数据。
52.可理解地，所有所述日志数据存储在所述数据管理中心中，可以从所述数据管理中心中获取与各个所述主体对应的所述日志数据。
53.对与相同的主体对应的所述解析数据包及所述日志数据进行数据校验，得到与各所述解析数据包对应的所述侦查结果。
54.可理解地，所述数据校验的与同一主体所对应的所述解析数据包以及所述日志数据进行数量上的校验过程，从而得到所述侦查结果，所述侦查结果表征了解析数据包中的数据是否存在异常数据的结果。
55.本发明实现了通过对各所述解析数据包进行主体识别，得到与各个所述解析数据包一一对应的主体；获取与各所述主体对应的日志数据；对与相同的主体对应的所述解析数据包及所述日志数据进行数据校验，得到与各所述解析数据包对应的所述侦查结果，如此，通过结合日志数据进行数据校验，能够自动识别出解析数据包中的异常数据的侦查，提高了侦查结果输出的准确率。
56.s404，根据与各所述解析数据包对应的所述评估结果、所述检查结果和所述侦查结果，确定与各所述解析数据包对应的所述监控结果。
57.本发明实现了通过对各所述解析数据包进行父层项目识别，得到与各个所述解析数据包对应的父层数据；根据所有所述父层数据，对所有所述解析数据包进行跨项目的关联性合规评估，评估出与各所述解析数据包对应的评估结果；对各所述解析数据包进行风险检查，得到与各所述解析数据包对应的检查结果；基于所述风控规则集，对各所述解析数据包进行异常数据侦查，得到与各所述解析数据包对应的侦查结果；根据与各所述解析数据包对应的所述评估结果、所述检查结果和所述侦查结果，确定与各所述解析数据包对应的所述监控结果，如此，能够自动进行父层项目识别，查询出父层数据，结合父层数据对各解析数据进行关联性合规评估，输出各解析数据包的评估结果，并且运用风险检查和异常数据侦查，自动输出各解析数据包的检查结果和侦查结果，最后结合评估结果、检查结果和侦查结果综合确定出各解析数据包的监控结果，因此，能够客观地、准确地和快速地输出各解析数据包的监控结果，提高了监控结果输出的准确性，保证了数据监控处理的时效性和质量。
58.在一实施例中，所述步骤s40之前，即所述基于风控规则集和各所述父层数据，对各所述解析数据包进行关联性风控规则的监控之前，包括：
59.获取项目关联图谱，对所述项目关联图谱进行最优与非解码处理，得到待导入代码；所述项目关联图谱为通过可视化界面设置项目之间的关联关系以及异常规则之后获得。
60.可理解地，所述项目关联图谱为用户设计的各个项目之间的关联性形成一个的图谱，所述项目关联图谱为用户通过可视化界面设置项目之间的关联关系以及异常规则之后获得，所述最优与非解码处理的过程为根据项目之间的关联性设置风控模块中的fpga硬件中与非门的通断即连接处理，规划出最优路径的处理过程，将最优与非解码处理后的所述项目关联图谱进行代码生成，得到所述待导入代码。
61.运用udp/ip协议，通过监控接口烧写所述待代入代码。
62.可理解地，所述udp(user data protocol，用户数据报协议)/ip协议是面向非连接的协议，它不与对方建立连接，而是直接就把数据包发送，udp适用于一次只传送少量数
据、对可靠性要求不高的应用环境，通过udp/ip协议能够快速地传输待导入代码，通过所述监控接口能够将所述待代入代码烧录至所述风控模块中的fpga硬件中。
63.根据烧写后的所述待导入代码构建所述风控规则集。
64.可理解地，所述构建过程为将所述待导入代码烧写后的fpga硬件中的各种路径进行汇总的过程。
65.本发明实现了通过获取项目关联图谱，对所述项目关联图谱进行最优与非解码处理，得到待导入代码；运用udp/ip协议，通过监控接口将所述待导入代码烧写入所述风控模块中；根据烧写后的所述待导入代码构建所述风控规则集，如此，运用最优与非解码处理和udp/ip协议，能够基于项目关联图谱生成待导入代码以及烧写至风控模块，从而构建风控规则集，快速地将项目关联图谱转换成风控规则集，提供了风控规则集构建的便捷方式，无需开发人员的介入开发，降低了构建风控规则集的开发或者设计门槛，满足用户的便携性和多样性需求。
66.s50，对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行封装，得到上报数据。
67.可理解地，所述封装的过程为运用加密算法，对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行加密，并通过tcp/ip协议要求，对加密后的所述解析数据进行tcp协议封装，得到封装包，再对所有所述封装包进行万兆以太网转换的过程，所述上报数据为经过封装后的符合合规要求的解析数据包，且可以上报的数据。
68.在一实施例中，如图4所示，所述步骤s50中，即所述对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行封装，得到上报数据，包括：
69.s501，运用加密算法，对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行加密，得到待传输数据。
70.可理解地，所述加密算法为具有密钥的双向加密算法，所述双向加密算法包括对称性加密算法和非对称性加密算法，优选地，所述加密算法为对称性加密算法，所述对称性加密算法为信息接收双方都需事先知道密匙和加解密算法且其密匙是否相同之后才对数据进行加解密的算法，对所述解析数据包进行对称性加密算法，从而得到待传输数据，所述待传输数据为加密后需要传输的数据。
71.s502，根据tcp/ip协议，对所述待传输数据进行tcp协议封装，得到封装包。
72.可理解地，所述tcp/ip(transmission control protocol，传输控制协议)是基于连接的协议，也就是说，在正式收发数据前，必须和对方建立可靠的连接，从而需要将所述待传输数据进行tcp协议封装才能增加ip信息，已达到连接的基础。
73.s503，对所有所述封装包进行万兆以太网转换，得到所述上报数据。
74.可理解地，所述万兆以太网转换为进行由普通传输的接口适用的数据转换成适用于光纤传输介质的传输接口适用的数据过程。
75.本发明实现了通过运用加密算法，对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行加密，得到待传输数据；根据tcp/ip协议，对所述待传输数据进行tcp协议封装，得到封装包；对所有所述封装包进行万兆以太网转换，得到所述上报数据，如此，能够通过万兆以太网转换，提高了传输速度。
76.s60，通过预设接口将所有所述上报数据同步上传至预设目标库中。
77.可理解地，所述预设接口为符合百兆以太网传输数据的接口，通过所述预设接口
可以传输百兆以太网的数据传输，所述同步上传为高并发的以百兆以太网的速度传输至目标的数据库的方式，所述预设目标库为预设地址的数据库，所述预设目标库可以为云数据库或者共享数据库等等，如此，能够快速地对海量的请求数据进行风控监控、封装及同步上传至目标库，保证了合规的数据上传至目标库，提高了风控质量，并大大减少了处理时长，提高了风控数据的处理速度，而且满足了接口的多样性，便于扩展。
78.本发明实现了通过监控接口实时接收来自若干个终端的多条请求数据；通过监控接口实时接收来自若干个终端的多条请求数据；对所有所述请求数据进行并发解析，得到与各所述请求数据一一对应的解析数据包；对各所述解析数据包进行父层项目识别，获得各所述解析数据的父层数据；基于风控规则集和各所述父层数据，对各所述解析数据包进行关联性风控规则的监控，得到与各所述解析数据包对应的监控结果；对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行封装，得到上报数据；通过预设接口将所有所述上报数据同步上传至预设目标库中，如此，实现了对海量的请求数据进行并发解析，自动识别出父层数据，以及基于父层数据进行关联性风控规则的监控，自动将合规的请求数据所对应的解析包进行封装获得上报数据，并通过预设接口同步上传上报数据至预设目标库，保证了合规的数据上传至目标库，提高了风控质量，并大大减少了处理时长，提高了风控数据的处理速度，而且提供了接口的多样性，便于后续扩展，因此，通过风控模块能够做到高并发的事前风控检查，提高了风控准确性，以及加快了数据监控处理的速度，提升了客户体验满意度。
79.在一实施例中，如图5所示，所述步骤s60之后，即所述得到与各所述解析数据包对应的监控结果之后，还包括：
80.s70，对与不合规的监控结果对应的所述解析数据包进行预警分析，得到预警数据。
81.可理解地，对于不合规的所述监控结果所对应的所述解析数据包标识为预警标识，对预警标识的所述解析数据进行预警分析，所述预警分析的过程为对预警标识的所述解析数据中的不符合合规要求的主体、操作动作、数量及申请用户等信息进行提取，并将提取的信息进行错误分析，分析出风险类型的分析过程，从而得到所述预警数据。
82.s80，通过所述监控接口，将所述预警数据返回至与所述预警数据对应的所述请求数据所对应的终端，以及将所述预警数据上报至与所述监控接口对应的数据管理中心。
83.可理解地，将所述预警数据返回至相应的终端，以反馈给相应的终端的用户，做相应的更改，并且将所述预警数据上报至所述数据管理中心，通过所述数据管理中心记录该预警数据，为了对该预警数据提高警惕，并监控后续与该预警数据相应的请求数据，加强对后续与该预警数据相应的请求数据的风控细粒度，以及还能将预警数据作为后续风控检查的样本，所述数据管理中心为对所有预警数据进行统一管理和监控的中心。
84.本发明实现了通过对与不合规的监控结果对应的所述解析数据包进行预警分析，得到预警数据；通过所述监控接口，将所述预警数据返回至与所述预警数据对应的所述请求数据所对应的终端，以及将所述预警数据上报至与所述监控接口对应的数据管理中心，如此，能够对不合规的解析数据包自动进行预警分析，以及通过监控接口反馈给相应终端，并上报给数据管理中心，做到快速地将预警数据反馈至用户，无需延时等待，以及对所有预警数据进行统一管理和监控，提升了风控质量。
85.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程
的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
86.在一实施例中，提供一种数据监控处理装置，该数据监控处理装置与上述实施例中数据监控处理方法一一对应。如图6所示，该数据监控处理装置包括接收模块11、解析模块12、识别模块13、监控模块14、封装模块15和上传模块16。各功能模块详细说明如下：
87.接收模块11，用于通过监控接口实时接收来自若干个终端的多条请求数据；
88.解析模块12，用于对所有所述请求数据进行并发解析，得到与各所述请求数据一一对应的解析数据包；
89.识别模块13，用于对各所述解析数据包进行父层项目识别，获得各所述解析数据的父层数据；
90.监控模块14，用于基于风控规则集和各所述父层数据，对各所述解析数据包进行关联性风控规则的监控，得到与各所述解析数据包对应的监控结果；其中，所述监控结果包括合规的监控结果以及不合规的监控结果；
91.封装模块15，用于对与合规的监控结果对应的所述解析数据包进行封装，得到上报数据；
92.上传模块16，用于通过预设接口将所有所述上报数据同步上传至预设目标库中。
93.关于数据监控处理装置的具体限定可以参见上文中对于数据监控处理方法的限定，在此不再赘述。上述数据监控处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
94.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是客户端或者服务端，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括可读存储介质、内存储器。该可读存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为可读存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据监控处理方法。
95.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中数据监控处理方法。
96.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中数据监控处理方法。
97.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括
随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
98.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、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单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
99.以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。