一种升级程序的推送方法及装置与流程

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种升级程序的推送方法及装置。

背景技术：

随着互联网技术的快速发展，应用程序(application，app)的数量以指数形式日益增多。在实际应用中，由于已发布的应用程序可能存在漏洞、功能不全或者页面布局不够优化等问题，因此，应用程序的开发者会对这些应用程序进行升级，以修复漏洞、丰富功能或者调整布局。

而当应用程序的新版本被开发者开发出来之后，如果直接推送给所有用户进行升级，则有可能会因为存在潜在的漏洞造成重大损失。为了避免出现这种情况，往往可以将应用程序的升级过程分为两个阶段：一部分用户升级试用和所有用户升级使用，即可以先让一部分用户群体进行升级试用，当得到这部分用户的反馈之后，再对应用程序的新版本进行优化，直到没有问题后再让所有用户进行升级使用。这种软件升级方式可以称为“灰度升级”，通过“灰度升级”的升级方式，可以先在一部分用户使用应用程序的新版本时，检验新版本的稳定性，避免潜在的漏洞对应用程序的新版本造成不可控的不良影响。

目前，当应用程序需要进行“灰度升级”时，主要通过以下两种方案来确定一部分用户的数量和所属群体：第一种方案，往往是指定某一类用户，对应用程序的新版本进行试用，以收集这类用户反馈和暴露应用程序的新版本可能存在的缺陷等问题；第二种方案，则是以随机选择的方式来选择用户的数量和所属群体。

在上述场景中，若以第一种方案选择用户数量和所属用户群体，则使得选择的用户群体属性单一、使用行为固定，无法达到“灰度升级”的效果，导致反馈的数据较为片面，从而可能会误导的应用程序的进一步优化。而以上述第二种方案来选择用户数量和所属用户群体时，由于选择方式是随机的，则难以确定用户数量，进而影响数据反馈。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种升级程序的推送方法，以解决现有技术中确定的进行“灰度升级”的试用用户不够全面的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：第一方面，本发明实施例提供了一种升级程序的推送方法，包括：

获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标；

根据所述至少一个用户指标，确定试用用户数量；

根据所述试用用户数量，从所述全量用户中，确定试用用户；

将所述应用程序的升级程序推送至所述试用用户；

其中，所述全量用户为安装所述应用程序的所有用户。

第二方面，本发明实施例还提供一种升级程序的推送装置，包括：

指标获取单元，用于获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标；

第一确定单元，用于根据所述至少一个用户指标，确定试用用户数量；

第二确定单元，用于根据所述试用用户数量，从所述全量用户中，确定试用用户；

程序推送单元，用于将所述应用程序的升级程序推送至所述试用用户；

其中，所述全量用户为安装所述应用程序的所有用户。

第三方面，本发明实施例还提供一种服务器，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如升级程序的推送方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如升级程序的推送方法的步骤。

在本发明实施例中，通过获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标，然后根据该用户指标，确定试用用户数量，再根据确定的试用用户数量从全量用户中，确定试用用户，最后便可以将应用程序的升级程序推送给确定的试用用户，这样在某一种应用程序需要进行“灰度升级”时，便可以根据实际需求，比如实际的测试需求，来根据与该测试需求对应的用户指标，有目的地确定所要进行“灰度升级”的试用用户，能够解决现有技术中确定的进行“灰度升级”的试用用户不够全面的问题，从而优化确定试用用户数量和所属群体的算法。

附图说明

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。

图1为本发明实施例提供的一种升级程序的推送方法的具体实施流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一个升级程序的推送装置的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

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。

以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。

为解决现有技术中确定的进行“灰度升级”的试用用户不够全面的问题，本发明提供一种升级程序的推送方法，该方法的执行主体，可以但不限于服务器、个人电脑等能够被配置为执行本发明实施例提供的该方法的计算机中的至少一种。

为便于描述，下文以该方法的执行主体为能够执行该方法的服务器为例，对该方法的实施方式进行介绍。可以理解，该方法的执行主体为服务器只是一种示例性的说明，并不应理解为对该方法的限定。

具体地，本发明提供的升级程序的推送方法包括：首先，获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标；然后，根据获取的用户指标，确定试用用户数量；再根据试用用户数量，从全量用户中，确定试用用户；最后将应用程序的升级程序推送至试用用户；其中，全量用户为安装应用程序的所有用户。

在本发明实施例中，通过获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标，然后根据该用户指标，确定试用用户数量，再根据确定的试用用户数量从全量用户中，确定试用用户，最后便可以将应用程序的升级程序推送给确定的试用用户，这样在某一种应用程序需要进行“灰度升级”时，便可以根据实际需求，比如实际的测试需求，来根据与该测试需求对应的用户指标，有目的地确定所要进行“灰度升级”的试用用户，能够解决现有技术中确定的进行“灰度升级”的试用用户不够全面的问题，从而优化确定试用用户数量和所属群体的算法。

下面结合图1所示的实施流程示意图，详细介绍本发明，包括下述步骤：

步骤101，获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标；

其中，全量用户为安装该应用程序的所有用户。如背景技术中所述，现有技术中确定“灰度升级”的应用程序的试用用户的方式不够优化，所确定的试用用户数量和所属群体往往不够全面，不能很好地对应用程序进行反馈，本发明实施例为了进一步优化现有技术中确定试用用户的算法，引入了用户指标这一概念，该用户指标用于表征应用程序的某些关键特征。

具体地，用户指标包括数值类用户指标，数值类用户指标包括以下至少一项：启动次数、使用时长、下载次数和点击次数。用户指标还可包括占比类用户指标，占比类用户指标包括以下至少一项：活跃率、留存率和漏洞上传率。

优选地，本发明实施例中的用户指标可以包括数值类用户指标和占比类用户指标，其中数值类用户指标包括启动次数、使用时长、下载次数、点击次数等数值指标，而占比类用户指标则可以包括日或月活跃率、次日或周或月留存率以及漏洞上传率等占比类用户指标。

具体而言，启动次数可以包括每日启动次数(各用户每日启动应用程序的次数)、以及每月启动次数(各用户每月启动应用程序的次数)；使用时长则可以包括人均日均使用时长(各用户每日使用应用程序的时长)、以及每月使用时长(各用户每月使用应用程序的时长)；下载次数则可以包括每日下载次数(各用户每日在应用程序某个页面下载次数)、每月下载次数(各用户每月在应用程序某个页面下载次数)；点击次数可以包括每日点击次数(各用户每日在应用程序某个页面点击次数)、每月点击次数(各用户每月在应用程序某个页面点击次数)。

活跃率可以包括日活跃率(日活跃用户数与全量用户数的比值)、月活跃率(月活跃用户数与全量用户数的比值)；留存率可以包括次日留存率(第一天启动应用程序且第二天启动应用程序的用户数与第一天启动应用程序的用户数的比值)、周留存率(第一周启动应用程序且第二周启动应用程序的用户数与第一周启动应用程序的用户数的比值)、月留存率(第一个月启动应用程序且第二个月启动应用程序的用户数与第一个月启动应用程序的用户数的比值)；漏洞上传率(上传漏洞的用户数与全量用户数的比值)。

上述列举的用户指标只是一种示例性的说明，本发明实施例还可根据应用程序的特点和实际需要新增其他用户指标，本发明对此不做具体限定。

步骤102，根据至少一个用户指标，确定试用用户数量；

由于用户指标包括数值类用户指标和占比类用户指标，下面将以用户指标包括数值类用户指标，以及用户指标包括占比类用户指标为例，对如何根据至少一个用户指标，来确定试用用户数量的过程进行详细说明。

(1)针对某些应用程序的特征(比如视频类应用程序，这些应用程序的开发者往往更关心这类应用程序的使用时长、下载次数等数值类用户指标)，为了便于确定试用用户数量，本发明实施例可以以全量用户中的部分用户为样本用户的用户指标为基准，来确定试用用户数量，当用户指标包括数值类用户指标，则根据至少一个用户指标，确定试用用户数量，具体则可以首先计算每个用户指标的均值u和方差σ²；然后根据均值u、方差σ²和第一预设误差值δ，确定试用用户数量n。

可选地，根据均值u、方差σ²和第一预设误差值δ，确定试用用户数量n，则可以首先计算试用用户的用户指标的均值u与全量用户的用户指标的均值u的差值的绝对值|u-u|；若差值的绝对值|u-u|在置信度为1-α时不大于第一预设误差值δ，则通过公式确定试用用户数量n；其中为标准正态分布中，概率对应的临界值。

以某一视频类应用程序的全量用户数为n，至少一个用户指标包括指标1(每月使用时长)、指标2(每月下载次数)、指标3(每月启动次数)对应的均值分别为u1、u2、u3，对应的方差分别为为例，显然这三个指标能够反应出用户每月使用该应用程序的活跃度。当从全量用户中随机抽取n个试用用户作为样本用户，则根据中心极限定理可知，这n个试用用户的指标1、指标2、指标3对应的均值u1、u2、u3分别为服从的随机变量。若保证这n个试用用户的指标1、指标2、指标3对应的均值u1、u2、u3与全量用户的指标1、指标2、指标3对应的均值差值在置信度为1-α(0<α<1)时分别不超过δ1、δ2、δ3(即|u1-u1|≤δ1、|u2-u2|≤δ2、|u3-u3|≤δ3)，则在置信度为1-α时，则有从而有从而可以确定其中为标准正态分布中，概率对应的临界值。

现假设全量用户数为1亿，全量用户的每月使用时长的平均值为5、方差为83，每月下载次数的平均值为13、方差为114，每月启动次数的均值为30、方差为181，则要保证有99％的把握保证确定的n个试用用户每月使用时长的平均值与全量用户的每月使用时长的平均值误差小于等于0.1，n个试用用户每月下载次数的平均值与全量用户每月下载次数的平均值误差小于等于0.1，n个试用用户每月启动次数的平均值与全量用户每月启动次数的平均值误差小于等于0.2，则样本用户数n应大于等于其中2.575为标准正态分布中概率对应的临界值，也就是n≥75589，即至少从全量用户中确定75589个用户作为试用用户。

可选地，在某些情况下，比如对计算过程中一些数据的格式要求，根据均值u、方差σ²和第一预设误差值δ，确定试用用户数量n，具体还可以首先计算试用用户的用户指标的均值u与全量用户的用户指标的均值u的差值的绝对值|u-u|和全量用户的用户指标的均值u的比值若比值在置信度为1-α时不大于第一预设误差值δ，则可以通过公式确定试用用户数量n；其中为标准正态分布中，概率对应的临界值。

延用上述以全量用户数为n，至少一个用户指标包括指标1(每月使用时长)、指标2(每月下载次数)、指标3(每月启动次数)对应的均值分别为u1、u2、u3，对应的方差分别为为例。n个试用用户与全量用户的第一预设误差值可以用相对值来表示，即将其代入上述公式则有

具体地，以n个试用用户与全量用户的指标1的相对误差为0.1，以n个试用用户与全量用户的指标2的相对误差为0.01，以n个试用用户与全量用户的指标3的相对误差0.01，则试用用户数n应大于等于即n≥220137，也就是至少从全量用户中确定220137个用户作为试用用户。

(2)针对某些应用程序的特征(比如社交类应用程序，这些应用程序的开发者往往更关心这类应用程序的活跃率、留存率等占比类用户指标)，为了使得确定的试用用户数量更加全面，本发明实施例还可以以全量用户为基准，即可以以占比类用户指标为例，来确定试用用户数量。当用户指标包括占比类用户指标，则根据至少一个用户指标，确定试用用户数量，具体可以首先计算每个用户指标p对应的方差p(1-p)；然后根据用户指标p、用户指标对应的方差p(1-p)和第二预设误差值e，确定试用用户数量n。

可选地，根据用户指标p、用户指标对应的方差p(1-p)和第二预设误差值e，确定试用用户数量n，具体则可以首先计算试用用户的所述用户指标p与全量用户的用户指标p的差值的绝对值|p-p|；若确定差值的绝对值|p-p|，在置信度为1-α时不大于第二预设误差值e，则通过公式确定试用用户数量n；其中为标准正态分布中，概率对应的临界值。

以社交类应用程序的至少一个用户指标包括指标1(日活跃率)、指标2(次日留存率)、指标3(漏洞上传率)为例，显然这三个指标能够反应出用户每日使用该应用程序的活跃度以及应用程序本身的漏洞问题。假设全量用户的指标1、指标2、指标3数值分别为p1、p2和p3，则全量用户指标1、指标2、指标3对应的方差为p1(1-p1)、p2(1-p2)、p3(1-p3)，则根据上述公式则可以确定试用用户数n大于等于

现以指标1为80％、指标2为15％、指标3为10％为例，则根据上述公式可以确定试用用户数n大于等于即n≥10609，也就是至少从全量用户中确定10609个用户作为试用用户。

可选地，在某些情况下，比如对计算过程中一些数据的格式要求，根据用户指标p、用户指标对应的方差p(1-p)和第二预设误差值e，确定试用用户数量n，具体还可以首先计算试用用户的用户指标p与全量用户的用户指标p的差值的绝对值|p-p|和全量用户的用户指标p的比值若确定比值在置信度为1-α时不大于第二预设误差值e，则通过公式确定试用用户数量n；其中为标准正态分布中，概率对应的临界值。

延用上述以社交类应用程序的至少一个用户指标包括指标1(日活跃率)为p1、指标2(次日留存率)为p2、指标3(漏洞上传率)为p3为例，这里除了有能够反应用户活跃度的用户指标，还包括了反应应用程序本身的漏洞的指标。假设试用用户的指标1为p1与全量用户的指标1的差值和全量用户的指标1的比值，试用用户的指标2为p2与全量用户的指标2的差值和全量用户的指标2的比值，试用用户的指标3为p3与全量用户的指标3的差值和全量用户的指标3的比值，在置信度为1-α时不大于第二预设误差值f1、f2和f3，即则根据上述公式可以确定试用用户数n大于等于由于结合了用户使用应用程序的活跃率、留存率和漏洞上传率，根据这三个指标确定的试用用户数量则能够对应用程序的升级版本产生更好的反馈效果。

现假设试用用户的指标1为p1与全量用户的指标1的差值和全量用户的指标1的比值，试用用户的指标2为p2与全量用户的指标2的差值和全量用户的指标2的比值，试用用户的指标3为p3与全量用户的指标3的差值和全量用户的指标3的比值，在置信度为1-α时不大于第二预设误差值0.01、0.01和0.01，则样本用户量n应大于等于即n≥596756，也就是至少从全量用户中确定596756个用户作为试用用户。

需要说明的是，上述数值类用户指标和占比类用户指标可以相互结合，也可以单独使用来确定试用用户的数量，至于在实际应用场景中如何选取哪些用户指标则可以根据测试应用程序的实际需求和应用程序本身的特征来确定。

步骤103，根据试用用户数量，从全量用户中，确定试用用户；

具体来说，根据试用用户数量，从全量用户中，确定试用用户，首先则可以将全量用户划分为至少一个用户组；然后确定每个用户组中的用户数量在全量用户的用户数量中的占比；最后根据每个用户组中的用户数量在全量用户的用户数量中的占比和试用用户数量，确定试用用户。

首先，将应用程序的全量用户划分为至少一个用户组；

由于某一应用程序的用户的活跃度和付费金额往往可以作为反映该应用程序的特征的两个核心维度，因此，一方面可以根据用户使用该应用程序的启动次数和使用时长将用户划分为高活跃用户、中等活跃用户和低活跃用户；另一方面还可以根据用户使用该应用程序时的付费金额将用户分为高价值用户、中等价值用户和低价值用户。而将活跃度和付费金额交叉则可以将用户分为高活跃高价值、高活跃中等价值、高活跃低价值、中活跃高价值、中活跃中价值、中活跃低价值、低活跃高价值、低活跃中价值、低活跃低价值共9个用户组。

然后，确定各用户组中的用户数量在全量用户的用户数量中的占比；

在实际场景中，针对一种应用程序的用户而言，每个用户对于该应用程序的后台服务器均对应于一个唯一的标识符，该标识符可以根据用户的活跃度和付费金额等用户的特征来唯一确定，通过分析全量用户的标识符，后台服务器便可以确定分别计算这9个用户组的用户数量在全量用户的用户数量中的占比，记为a1、a2、…、a9。

最后，根据各用户组中的用户数量在全量用户的用户数量中的占比和试用用户数量，确定试用用户。

延用上述根据活跃度和商业价值对全量用户分为9个用户组的例子，在分别确定了这9个用户组在全量用户中的占比a1、a2、…、a9之后，便可以根据这9个用户组在在全量用户中的占比a1、a2、…、a9和上述确定的试用用户数量n，来分别确定这9个用户组的试用用户数量，即为n×a1、n×a2、…、n×a9。最后分别针对这9个用户组，从这9个用户组中依次通过随机算法抽取n×a1、n×a2、…、n×a9个用户进行“灰度升级”。

由于能够根据用户的活跃度和付费金额对应用程序的全量用户进行分组，并能确定各组用户的用户数量在全量用户的用户数量中的占比，结合前述确定的试用用户的数量，便可以分别确定各组用户的试用用户，这样确定的试用用户数量，则更加有目的性，所得到的对应用程序的升级程序的反馈数据也就更有代表性，这对于后续改善应用程序的升级程序则更有利。

步骤104，将应用程序的升级程序推送至试用用户。

在通过上述方法，确定了试用用户之后，服务器便可以将应用程序的升级程序推送给这些试用用户，以便这些试用用户接收到应用程序的升级程序后，能够对该应用程序的升级程序进行反馈。

在本发明实施例中，通过获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标，然后根据该用户指标，确定试用用户数量，再根据确定的试用用户数量从全量用户中，确定试用用户，最后便可以将应用程序的升级程序推送给确定的试用用户，这样在某一种应用程序需要进行“灰度升级”时，便可以根据实际需求，比如实际的测试需求，来根据与该测试需求对应的用户指标，有目的地确定所要进行“灰度升级”的试用用户，能够解决现有技术中确定的进行“灰度升级”的试用用户不够全面的问题，从而优化确定试用用户数量和所属群体的算法。

本发明实施例还提供一种升级程序的推送装置，如图2所示，包括：

指标获取单元201，用于获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标；

第一确定单元202，用于根据所述至少一个用户指标，确定试用用户数量；

第二确定单元203，用于根据所述试用用户数量，从所述全量用户中，确定试用用户；

程序推送单元204，用于将所述应用程序的升级程序推送至所述试用用户；

其中，所述全量用户为安装所述应用程序的所有用户。

在一种实施方式中，所述用户指标包括数值类用户指标，所述数值类用户指标包括以下至少一项：启动次数、使用时长、下载次数和点击次数。

在一种实施方式中，所述用户指标包括占比类用户指标，所述占比类用户指标包括以下至少一项：活跃率、留存率和漏洞上传率。

在一种实施方式中，所述第一确定单元202，用于：

计算每个用户指标的均值u和方差σ²；

根据所述均值u、所述方差σ²和第一预设误差值δ，确定所述试用用户数量n。

在一种实施方式中，所述第一确定单元202，用于：

计算所述试用用户的所述用户指标的均值u与所述全量用户的所述用户指标的均值u的差值的绝对值|u-u|；

若所述差值的绝对值|u-u|在置信度为1-α时不大于第一预设误差值δ，则通过公式确定所述试用用户数量n；

其中，为标准正态分布中，概率对应的临界值。

在一种实施方式中，所述第一确定单元202，用于：

计算所述试用用户的所述用户指标的均值u与所述全量用户的所述用户指标的均值u的差值的绝对值|u-u|和所述全量用户的所述用户指标的均值u的比值

若所述比值在置信度为1-α时不大于第一预设误差值δ，则通过公式确定所述试用用户数量n；

其中，为标准正态分布中，概率对应的临界值。

在一种实施方式中，所述第一确定单元202，具体用于：

计算每个用户指标p对应的方差p(1-p)；

根据所述用户指标p、所述用户指标对应的方差p(1-p)和第二预设误差值e，确定所述试用用户数量n。

在一种实施方式中，所述第一确定单元202，用于：

计算所述试用用户的所述用户指标p与所述全量用户的所述用户指标p的差值的绝对值|p-p|；

若确定所述差值的绝对值|p-p|，在置信度为1-α时不大于第二预设误差值e，则通过公式确定所述试用用户数量n；

其中，为标准正态分布中，概率对应的临界值。

在一种实施方式中，所述第一确定单元202，用于：

计算所述试用用户的所述用户指标p与所述全量用户的所述用户指标p的差值的绝对值|p-p|和所述全量用户的所述用户指标p的比值

若确定所述比值在置信度为1-α时不大于第二预设误差值e，则通过公式确定所述试用用户数量n；

其中，为标准正态分布中，概率对应的临界值。

在一种实施方式中，所述第二确定单元203，用于：

将所述全量用户划分为至少一个用户组；

确定每个用户组中的用户数量在所述全量用户的用户数量中的占比；

根据所述每个用户组中的用户数量在所述全量用户的用户数量中的占比和所述试用用户数量，确定试用用户。

本发明实施例提供的升级程序的推送装置能够实现图1的方法实施例中升级程序的推送方法实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

图3为实现本发明各个实施例的一种服务器的硬件结构示意图，

该服务器300包括但不限于：接收单元301、网络模块302、发送单元303、接口单元305、处理器306、存储器307、以及电源304等部件。本领域技术人员可以理解，图3中示出的服务器结构并不构成对服务器的限定，服务器可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

其中，接收单元301，用于获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标；

处理器306，用于根据所述至少一个用户指标，确定试用用户数量；根据所述试用用户数量，从所述全量用户中，确定试用用户；

发送单元303，用于将所述应用程序的升级程序推送至所述试用用户；其中，所述全量用户为安装所述应用程序的所有用户。

在本发明实施例中，通过获取应用程序的全量用户和至少一个用户指标，然后根据该用户指标，确定试用用户数量，再根据确定的试用用户数量从全量用户中，确定试用用户，最后便可以将应用程序的升级程序推送给确定的试用用户，这样在某一种应用程序需要进行“灰度升级”时，便可以根据实际需求，比如实际的测试需求，来根据与该测试需求对应的用户指标，有目的地确定所要进行“灰度升级”的试用用户，能够解决现有技术中确定的进行“灰度升级”的试用用户不够全面的问题，从而优化确定试用用户数量和所属群体的算法。

应理解的是，本发明实施例中，接收单元301可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器306处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，接收单元301包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，接收单元301还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。

服务器通过网络模块302与其他设备进行数据传输。

接口单元305为外部装置与服务器300连接的接口。接口单元304可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到服务器300内的一个或多个元件或者可以用于在服务器300和外部装置之间传输数据。

存储器307可用于存储软件程序以及各种数据。存储器307可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器307可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器306是服务器的控制中心，利用各种接口和线路连接整个服务器的各个部分，通过运行或执行存储在存储器307内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器307内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据，从而对服务器进行整体监控。处理器306可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器306可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器306中。

服务器300还可以包括给各个部件供电的电源304，优选的，电源304可以通过电源管理系统与处理器306逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

另外，服务器300包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。

优选的，本发明实施例还提供一种服务器，包括处理器306，存储器307，存储在存储器上并可在所述处理器306上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器306执行时实现上述升级程序的推送方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述升级程序的推送方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、磁碟或者光盘等。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。