数据处理方法、装置、PaaS及存储介质与流程

数据处理方法、装置、paas及存储介质
技术领域
1.本技术涉及运营分析领域，特别涉及一种数据处理方法、装置、paas及存储介质。


背景技术：

2.随着新文创时代的到来，游戏类、阅读类等第三方应用成为文化产业内容的重要组成部分，为了提升这些应用的用户粘性，还需要开发能够为这些应用提供运营分析等数据处理能力的运营系统。
3.传统的运营系统一般建立在计算资源、存储资源、网络资源和系统资源等基础资源之上，是在这些基础资源上开发出的具有特定运营分析能力的应用系统。其中，计算资源和存储资源大都由硬件设备或者容器提供，网络资源由网络设备提供，系统资源一般是指linux或windows等系统服务器。而且，传统的运营系统大多采用烟囱式开发模式，即每个运营系统的数据、接口、监控都需要由不同人员对其进行需求开发，且每个运营系统的职能和功能都相对独立，每个运营系统都在各自的系统内实现业务部署和闭环，系统与系统之间不能共享基础服务能力，系统与系统之间的调用在空间上呈现星型结构。
4.由于传统的运营系统的数据、接口、监控都需要由不同人员对其进行需求开发，而且各个运营系统的职能和功能都相对独立，不能共享基础服务能力，因此如果新增一个运营系统或在运营系统中新增一个系统需求，都需要多方协调配合，开发过程较为复杂，开发和维护的人力成本都较高。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种数据处理方法、装置、paas及存储介质，可以用于解决相关技术中存在的运营系统开发过程较为复杂，开发和维护的人力成本较高的问题。所述技术方案如下：
6.一方面，提供了一种数据处理方法，应用于paas，所述paas包括数据平台和开发者平台，所述方法包括：
7.通过所述数据平台采集第三方应用的运营数据；
8.通过所述数据平台中创建的运营分析任务，对所述运营数据中所述运营分析任务对应的任务数据进行分析处理；
9.通过所述开发者平台中创建的服务应用，为所述第三方应用提供运营分析服务，所述运营分析服务用于从所述数据平台中获取所述运营分析任务对应的分析处理结果。
10.另一方面，提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
11.采集模块，用于通过paas的数据平台采集第三方应用的运营数据；
12.处理模块，用于通过所述数据平台中创建的运营分析任务，对所述运营数据中所述运营分析任务对应的任务数据进行分析处理；
13.服务模块，用于通过所述paas的开发者平台中创建的服务应用，为所述第三方应用提供运营分析服务，所述运营分析服务包括服务接口，所述服务接口用于从所述数据平
台中获取所述任务对应的处理结果。
14.另一方面，提供了一种paas，所述paas包括至少一个服务器，所述至少一个服务器中的每个服务器包括处理器和存储器，所述至少一个服务器的存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述至少一个服务器的处理器加载并执行以实现上述任一种数据处理方法。
15.另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由处理器加载并执行上述任一种数据处理方法。
16.另一方面，还提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品被执行时，用于实现上述任一种数据处理方法。
17.本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
18.本技术实施例中，可以在paas的数据平台采集第三方应用的运营数据，并通过在数据平台中创建的运营分析任务，对运营数据中该运营分析任务对应的任务数据进行分析处理，然后通过在开发者平台中创建的服务应用，为第三方应用提供运营分析服务，而且运营分析服务包括服务接口，第三方应用可以通过该服务接口从数据平台中获取运营分析任务对应的分析处理结果。也即是，本技术中，通过在paas的数据平台中创建满足运营分析需求的运营分析任务，并在开发者平台中创建服务应用，即可利用paas平台快速构建运营分析系统，并以接口的形式提供给第三方应用，来为第三方应用提供运营分析能力，开发过程较为简单，提高了开发效率，节省了开发和维护的人力成本，并且具有持续运营能力。
附图说明
19.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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技术的一些实施例，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。
20.图1是本技术实施例提供的一种paas开发平台的系统架构图；
21.图2是本技术实施例提供的另一种paas开发平台的系统架构图；
22.图3是本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程图；
23.图4是本技术实施例提供的一种运营分析任务的任务处理逻辑示意图；
24.图5是本技术实施例提供的一种在数据平台中创建的运营分析任务列表的示意图；
25.图6是本技术实施例提供的一种任务逻辑编排的示意图；
26.图7是本技术实施例提供的一种在开发者平台中创建服务应用的示意图；
27.图8是本技术实施例提供的一种多资源部署方式扩展服务资源的示意图；
28.图9为本技术实施例提供的一种告警策略示意图；
29.图10是本技术实施例提供的一种一周内服务接口的访问请求的请求个数的变化曲线图；
30.图11是本技术实施例提供的一种一周内服务接口的错误访问请求的请求个数的变化曲线图；
31.图12是本技术实施例提供的一种第三方应用接入paas运营系统之前的应用界面示意图；
32.图13是本技术实施例提供的一种第三方应用接入paas运营系统之后的应用界面示意图；
33.图14是本技术实施例提供的一种战绩总览展示效果示意图；
34.图15是本技术实施例提供的一种对局流水和对局详情的展示效果示意图；
35.图16是本技术实施例提供的一种排位分趋势的展示效果示意图；
36.图17是本技术实施例提供了一种数据处理装置的框图；
37.图18是本技术实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
38.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施方式作进一步地详细描述。
39.在对本技术实施例进行详细地解释说明之前，先对本技术实施例的应用场景予以说明。
40.随着新文创时代的到来，游戏类、阅读类等第三方应用作为文化产业内容的重要组成部分，精细化的持续运营越来越在提升用户粘性中发挥着更加重要的作用。进入云时代，本技术提出了一种基于paas(平台即服务，platform as a service)模式的持续运营解决方案，充分利用paas的数据平台，结合云、大数据技术，快速构建运营系统，为游戏类、阅读类等第三方应用提供运营分析能力，并最终以接口的方式提供给第三方应用。此方案具有低成本，免运维的特点，对于运营过程中的持续分析提供具有重要意义。
41.比如，以第三方应用为游戏应用、运营系统为战绩分析系统为例，可以将战绩分析系统的分析结果以接口的方式提供给游戏应用，玩家可以通过游戏应用对自己及好友的战绩进行全局的了解，从而进一步提升玩家的竞技属性。
42.接下来，对本技术实施例涉及的实施环境进行介绍。
43.图1是本技术实施例提供的一种paas开发平台的系统架构图，如图1所示，该开发平台包括iaas(基础设施即服务，infrastructure as a service)层10、paas层20和saas层(软件即服务，software as a service)30。
44.其中，iaas层10用于提供计算、网络和系统等基础资源。计算资源大都由硬件设备或者容器提供，网络资源由网络设备提供，系统资源一般是指linux或windows等系统服务器。
45.其中，paas层20在系统架构中位于中间层，其上层是saas层，其下层是iaas层。paas20层包括数据平台和开发者平台，本技术可以利用数据平台对运营数据进行采集、计算和存储，以及利用开发者平台为第三方应用创建服务应用，并为服务应用编写服务接口，以为第三方应用提供网络服务。
46.其中，saas层30用于通过网络为第三方应用提供软件服务，即提供网络服务。
47.作为一个示例，如图2所示，paas20层可以包括ipaas(integration platform as a service，集成平台即服务)层21和apaas(application platform as a service，应用平台即服务)层22。
48.其中，ipaas层21可以提供公共操作原子(如资源管理平台、数据平台、开发者平台等)，公共操作原子在水平方向是一个个独立的系统，统一以服务组件或者云api(application programming interface，应用程序接口)的方式向上层apaas层22提供服务。apaas层22可以通过ipaas层21提供的各类服务组件或云api进行组装式的开发来构建任何运营系统。
49.本技术中，数据层的核心职责是对基础的运营数据进行采集、计算和存储，这一层主要集中在ipaas层21，比如集中在ipaas层21的数据平台上完成。作为一个示例，ipaas层21包括数据平台、开发者平台、资源管理、代码托管、环境部署、日志查询、服务监控、数据管理、测试工具等功能平台。本技术可以利用数据平台对运营数据进行采集、计算和存储，以及利用开发者平台为第三方应用创建服务应用，并为服务应用编写服务接口，以为第三方应用提供运营分析服务。
50.图3是本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程图，该方法应用于上述图1或图2的paas中。参见图3，该方法包括如下步骤：
51.步骤301：paas通过数据平台采集第三方应用的运营数据。
52.其中，第三方应用的运营数据是指第三方应用在运行过程中产生的数据。比如，若第三方应用为游戏应用，则游戏应用的运营数据可以为玩家在使用游戏应用的过程中产生的游戏数据。
53.需要说明的是，第三方应用的运营数据可以由数据平台主动采集，也可以由第三方应用主动上报。也即是，paas的数据平台可以主动采集第三方应用的运营数据，也可以接收第三方应用上报的运营数据。
54.步骤302：paas通过数据平台中创建的运营分析任务，对运营数据中运营分析任务对应的任务数据进行分析处理。
55.作为一个示例，在通过数据平台中创建的运营分析任务，对运营数据中运营分析任务对应的任务数据进行分析处理之前，可以先根据第三方应用的运营分析需求，在数据平台中创建满足该运营分析需求的运营分析任务。也即是，运营分析任务的任务处理逻辑可以根据对应的运营分析需求进行设置。
56.而且，可以根据不同的运营分析需求，创建不同的运营分析任务。也即是，本技术中，数据的处理以任务为基础单元，每个运营分析任务可以根据运营分析需求处理不同种类的数据，以及根据运营分析需求设置不同的任务处理逻辑。
57.作为一个示例，可以根据运营分析需求，在数据平台中创建n个运营分析任务，n为大于或等于1的整数。其中，n个运营分析任务对应于n个运营分析需求。
58.示例的，以第三方应用为游戏应用为例，对应创建的运营分析任务可以为战绩分析相关的任务，如战绩总览分析任务、对局流水分析任务、对局详情分析任务、或者排位分趋势分析任务等。当然，运营分析任务也可以根据运营分析需求设置为其他任务，本技术实施例对此不作限定。
59.作为一个示例，运营分析任务的任务处理逻辑可以包括数据采集、数据落地、数据清洗、存储消息队列、消费消息队列和数据存储等。数据采集是指从运营数据中获取运营分析任务所需的任务数据。数据落地是指对数据进行格式转换等。数据清洗是指对任务数据进行纠错等处理。数据清洗是指发现并纠正数据中可识别的错误，包括检查数据一致性，处
理无效值和缺失值等。存储消息队列是指将待处理数据存储到消息队列中。消费消息队列是指按照对应的分析处理逻辑对消息队列中的数据进行分析处理。数据存储是指对数据的分析处理结果进行存储，可以将分析处理结果存储在数据平台的存储系统中，也可以存储在第三方存储系统中，本技术实施例对此不作限定。
60.请参考图4，以第三方应用为游戏应用，第三方应用的运营数据为游戏应用的游戏数据为例，可以在数据平台中创建多个运营分析任务，不同的运营分析任务用于处理不同的游戏数据，且每个运营分析任务的任务处理逻辑均包括数据落地、数据清洗、存储消息队列、消费消息队列和数据存储。
61.请参考图5，图5是本技术实施例提供的一种在数据平台中创建的运营分析任务列表的示意图。以第三方应用为竞技类的游戏应用为例，则如图5所示，可以在数据平台中为该游戏应用创建好友及好友排名/排位分、对局流水日志、每日排位分等运营分析任务。
62.作为一个示例，每个运营分析任务可以采用图形化拖拽的方式进行任务逻辑编排，提高任务逻辑编排效率。比如，请参考图6，图6是本技术实施例提供的一种任务逻辑编排的示意图，如图6所示，对于好友及好友排名/排位分这个任务，可以在任务逻辑编排区域，采用图形化拖拽的方式来编排这个任务的任务逻辑。
63.作为一个示例，运营分析任务可以分为实时计算任务和离线计算任务，为了提升数据服务的可靠性，针对实时计算任务，可以对实时计算任务进行备份，即对该任务进行克隆，并将任务处理结果存储为双份。针对离线计算任务，可以充分利用数据平台提供的数据补算功能进行处理。
64.步骤303：paas通过开发者平台中创建的服务应用，为第三方应用提供运营分析服务，该运营分析服务包括服务接口，服务接口用于从数据平台中获取运营分析任务对应的分析处理结果。
65.也即是，本技术可以通过数据平台对第三方应用的运营数据进行运营分析，并以接口的形式提供给第三方应用，以便第三方应用通过访问服务应用的服务接口，来获取运营数据的运营分析结果。
66.其中，开发者平台用于为开发者提供开发服务，也可以称为开发者中心。在通过开发者平台中创建的服务应用，为第三方应用提供运营分析服务之前，可以先通过开发者平台创建服务应用，以及为服务应用编写获取运营分析任务对应的分析处理结果的服务接口。
67.也即是，可以先在paas的开发者平台中创建一个服务应用，该服务应用用于为第三方应用提供运营分析服务。其中，该运营分析服务可以为网页(web)服务等。另外，还可以在开发者平台中为该服务应用编写服务接口，以便第三方应用能够通过该服务接口获取该运营分析任务对应的分析处理结果。
68.作为一个示例，可以在服务应用的应用层，采用模块化的方式来为服务应用编写服务接口。示例的，可以为服务应用编写不同的服务接口，不同的服务接口与不同的运营分析任务对应，用于获取不同运营分析任务的分析处理结果。
69.示例的，该服务接口可以为api接口。
70.请参考图7，图7是本技术实施例提供的一种在开发者平台中创建服务应用的示意图，以第三方应用为竞技类的游戏应用为例，可以在开发者平台中创建一个用于为该游戏
应用提供战绩分析和查询服务的战绩查询应用。
71.进一步地，为了提高服务应用的服务接口的高并发性，还可以采用异步部署方式部署服务应用提供的运营分析服务，示例的，可以利用gevent(一种第三方协程库)来对服务应用提供的运营分析服务进行异步部署。
72.另外，为了提高服务应用的服务接口的高并发性，还可以采用多资源部署方式扩展服务应用的服务资源。示例的，请参考图8，可以将服务应用的服务资源由1个增加到5个。
73.作为一个示例，为了保证数据的可靠性和稳定性，还可以在数据层进行布控，以监控第三方应用的运营数据的数据获取情况，若监控到数据获取异常，则进行数据异常告警。
74.由于数据平台对第三方应用的运营数据的数据获取方式包括两种：一种是由数据平台主动采集第三方应用的运营数据，另一种是由第三方应用将运营数据上报给数据平台。因此，对第三方应用的运营数据的数据获取情况进行监控也可以包括两种：一种对第三方应用的运营数据的数据采集情况进行监控，若监控到数据采集异常，则进行数据异常告警；另一种是对第三方应用的运营数据的数据上报情况进行监控，若监控到数据上报异常，则进行数据异常告警。
75.作为一个示例，还可以为运营分析任务对应的任务数据，配置相应的数据集告警策略，若根据相应的数据告警策略，监控到数据获取异常，则进行数据异常告警。进一步地，还可以为不同运营分析任务对应的任务数据，配置不同的数据告警策略。
76.作为一个示例，数据获取异常可以包括以下情况中的至少一种：持续第一预设时长没有获取到数据；获取数据中无效数据占比大于或等于第一预设比例；当前时刻的数据获取量相比第二预设时长之前同时刻的数据获取量减少第二预设比例；数据时间延迟大于或等于第三预设时长；处理时间延迟大于或等于第四预设时长；数据中断；获取数据对应的运营分析任务执行异常。
77.请参考图9，图9为本技术实施例提供的一种告警策略示意图，如图9所示，可以在数据平台中为战绩分析项目的数据源配置告警策略，告警策略如图9所示。该战绩分析项目对应的运营分析任务可以包括多个运营分析任务。
78.作为一个示例，为了保证接口的可靠性和稳定性，还可以在接口层进行布控，以对服务接口进行监控，比如对服务接口的访问情况和响应情况进行监控，若监控到接口访问异常，则进行接口异常告警。
79.其中，服务接口的监控数据可以包括服务接口的访问请求的请求个数、服务接口的错误访问请求的请求个数、服务接口的错误访问请求的占比和服务接口的访问请求的响应时延中的至少一种。
80.其中，接口异常包括以下情况中的至少一种：服务接口的访问请求的请求个数变化异常；服务接口的错误访问请求的请求个数变化异常；服务接口的错误访问请求的占比变化异常；服务接口的访问请求的响应时延变化异常。
81.作为一个示例，访问请求的请求个数变化可以为访问请求的请求个数的降低，错误访问请求的请求个数变化可以为错误访问请求的请求个数的增加，错误访问请求的占比变化可以为错误访问请求的百分比增加，访问请求的响应时延变化可以为响应时延的增加。
82.作为一个示例，可以根据服务接口的监控数据，统计服务接口的访问请求的请求
个数的变化情况、服务接口的错误访问请求的请求个数变化情况、以及服务接口的错误访问请求的占比及平均时延变化情况，根据这些变化情况，来确定是否出现接口异常。
83.在对运营数据和服务接口进行监控时，可以采用阈值监控方式或ai(人工智能，artificial intelligence)方式来实现。
84.比如，在采用ai监控方式时，可以先利用一些历史异常数据进行模型训练，得到用于检测异常数据的监控模型，在实际监控得到监控数据后，将监控数据作为该监控模型的输入，通过该监控模型检测监控数据是否异常，若异常，则进行异常告警。其中，监控数据可以包括对运营数据的数据获取情况进行监控得到的数据，以及对服务接口进行监控得到的接口数据。
85.请参考图10和图11，图10是本技术实施例提供的一种一周内服务接口的访问请求的请求个数的变化曲线图，图11是本技术实施例提供的一种一周内服务接口的错误访问请求的请求个数的变化曲线图。
86.请参考表1，表1是本技术实施例提供的一周内服务接口的错误访问请求的占比及平均时延变化情况列表。
87.表1
[0088][0089]
步骤304：终端通过第三方应用向paas发送对服务应用的服务接口的访问请求。
[0090]
作为一个示例，第三方应用可以在应用界面中显示该服务应用的接入入口，用户可以通过对第三方应用中显示的该服务应用的接入入口的触发操作，来触发对该服务应用的服务接口的访问请求。
[0091]
其中，服务应用的接入入口可以显示为图标、选项或菜单等形式，本技术实施例对此不作限定。
[0092]
请参考图12和图13，图12是本技术实施例提供的一种第三方应用接入paas运营系统之前的应用界面示意图，图13是本技术实施例提供的一种第三方应用接入paas运营系统之后的应用界面示意图，将图12和图13进行对比可知，图13中增加了战绩查询服务的接入入口：所有战绩菜单和枪王爆破菜单。
[0093]
步骤305：paas接收该访问请求，根据该访问请求调用服务接口，通过该服务接口
从数据平台中获取该服务接口对应的运营分析任务的分析处理结果。
[0094]
步骤306：paas将该分析处理结果发送给终端。
[0095]
作为一个示例，按照本技术实施例提供的方法，还可以通过paas为游戏应用开发对战绩总览、对局流水和对局详情、以及排位分趋势等维度的运营分析任务，并将对应的服务接口提供给第三方应用。
[0096]
请参考图14-图16，图14是本技术实施例提供的一种战绩总览展示效果示意图，图15是本技术实施例提供的一种对局流水和对局详情的展示效果示意图，图16是本技术实施例提供的一种排位分趋势的展示效果示意图。
[0097]
需要说明的是，本技术仅是以数据源的采集、运算及存储都统一在paas的数据平台上完成，而实际应用中，在其他具有类似功能的平台亦可实现。另外，本技术中，接口层的高并发采用解决方案基于异步部署和对资源部署方式来实现，当然，也可以采用纵向扩展、缓存、分库分表等其他的适用于高并发的场景的方案。
[0098]
本技术实施例中，可以在paas的数据平台采集第三方应用的运营数据，并通过在数据平台中创建的运营分析任务，对运营数据中该运营分析任务对应的任务数据进行分析处理，然后通过在开发者平台中创建的服务应用，为第三方应用提供运营分析服务，而且运营分析服务包括服务接口，第三方应用可以通过该服务接口从数据平台中获取运营分析任务对应的分析处理结果。也即是，本技术中，通过在paas的数据平台中创建满足运营分析需求的运营分析任务，并在开发者平台中服务应用，即可利用paas平台快速构建运营分析系统，并以接口的形式提供给第三方应用，来为第三方应用提供运营分析能力，开发过程较为简单，提高了开发效率，节省了开发和维护的人力成本，并且具有持续运营能力。
[0099]
图17是本技术实施例提供了一种数据处理装置的框图，该装置集成于paas，该装置包括：
[0100]
采集模块1701，用于通过paas的数据平台采集第三方应用的运营数据；
[0101]
处理模块1702，用于通过该数据平台中创建的运营分析任务，对该运营数据中该运营分析任务对应的任务数据进行分析处理；
[0102]
服务模块1703，用于通过该paas的开发者平台中创建的服务应用，为该第三方应用提供运营分析服务，该运营分析服务包括服务接口，该服务接口用于从该数据平台中获取该任务对应的处理结果。
[0103]
可选地，该处理模块1701用于执行如下步骤：
[0104]
对该任务数据进行数据清洗；
[0105]
将清洗后的任务数据存储在消息队列中；
[0106]
对该消息队列中的数据进行分析处理；
[0107]
对该消息队列中数据的分析处理结果进行存储。
[0108]
可选地，该装置还包括：
[0109]
第一开发模块，用于通过该开发者平台创建该服务应用；
[0110]
第二开发模块，用于通过该开发者平台，为该服务应用编写获取该运营分析任务对应的分析处理结果的服务接口。
[0111]
可选地，该装置还包括：
[0112]
第三开发模块，用于采用异步部署方式部署该服务应用提供的运营分析服务；
[0113]
第四开发模块，用于采用多资源部署方式扩展该服务应用的服务资源。
[0114]
可选地，该装置还包括：
[0115]
第一监控模块，用于对该第三方应用的运营数据的数据获取情况进行监控，若监控到数据获取异常，则进行数据异常告警；
[0116]
第二监控模块，用于对该服务接口进行监控，若监控到接口异常，则进行接口告警。
[0117]
可选地，该数据采集异常包括以下情况中的至少一种：
[0118]
持续第一预设时长没有获取到数据；
[0119]
获取数据中无效数据占比大于或等于第一预设比例；
[0120]
当前时刻的数据获取量相比第二预设时长之前同时刻的数据获取量减少第二预设比例；
[0121]
数据时间延迟大于或等于第三预设时长；
[0122]
处理时间延迟大于或等于第四预设时长；
[0123]
获取数据对应的运营分析任务执行异常。
[0124]
可选地，该接口访问异常包括以下情况中的至少一种：
[0125]
该服务接口的访问请求的请求个数变化异常；
[0126]
该服务接口的错误访问请求的请求个数变化异常；
[0127]
该服务接口的错误访问请求的占比变化异常；
[0128]
该服务接口的访问请求的响应时延变化异常。
[0129]
本技术实施例中，可以在paas的数据平台采集第三方应用的运营数据，并通过在数据平台中创建的运营分析任务，对运营数据中该运营分析任务对应的任务数据进行分析处理，然后通过在开发者平台中创建的服务应用，为第三方应用提供运营分析服务，而且运营分析服务包括服务接口，第三方应用可以通过该服务接口从数据平台中获取运营分析任务对应的分析处理结果。也即是，本技术中，通过在paas的数据平台中创建满足运营分析需求的运营分析任务，并在开发者平台中服务应用，即可利用paas平台快速构建运营分析系统，并以接口的形式提供给第三方应用，来为第三方应用提供运营分析能力，开发过程较为简单，提高了开发效率，节省了开发和维护的人力成本，并且具有持续运营能力。
[0130]
需要说明的是：上述实施例提供的数据处理装置在进行数据处理时，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。另外，上述实施例提供的数据处理装置与数据处理方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
[0131]
图18是本技术实施例提供的一种服务器1800的结构示意图，该服务器1800可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，cpu)1801和一个或一个以上的存储器1802，其中，所述存储器1802中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器1801加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的数据处理方法。当然，该服务器1800还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该服务器1800还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
[0132]
在示例性的实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述数据处理方法。
[0133]
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被执行时，其用于实现上述数据处理方法。
[0134]
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0135]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0136]
以上所述仅为本技术的可选实施例，并不用以限制本技术，凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。