缓存数据的传输方法、装置、电子设备及介质

1.本技术中涉及数据处理技术，尤其是一种缓存数据的传输方法、装置、电子设备及介质。


背景技术：

2.工业物联网(industrial internet of things,ilot)，结合了无线传感器网络和工业通信系统，已广泛应用于工业领域，以提高生产力并降低生产成本。
3.相关技术中，在ilot中，大量传感器被部署以感知内部状态或外部环境(如：温度、设备运行状态等)。为了保证数据的及时传输，业务平台通常是在工业无线接入点(access point,ap)部署边缘缓从而实现借助ap与传感器通信，从而缓存传感器感知的动态内容。另一方面可以及时响应工业应用请求，将应用所需数据经过有线回传链路传输至工业应用侧，实现工业应用对感知内容的获取。
4.然而，相关技术中的边缘缓存技术受限于网络资源，从而导致频繁的缓存更新数据会导致传感器能耗大幅提高。因此，如何设计一种高效的缓存更新与传输方案，是工业互联网边缘缓存系统亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种缓存数据的传输方法、装置、电子设备及介质。用以解决相关技术中存在的，边缘缓存技术受限于网络资源从而导致的频繁缓存更新数据会导致传感器能耗大幅提高的问题。
6.其中，根据本技术实施例的一个方面，提供的一种缓存数据的传输方法，应用于无线接入模块,包括：
7.在获取到工业应用的缓存调取请求时，获取各个传感器对应的预设aoi参数；
8.计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所对应的各个预设奖励值；
9.将位于目标范围的所述预设奖励值对应的缓存数据发送给所述工业应用。
10.可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所对应的各个预设奖励值，包括：
11.计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所耗费的能耗值；以及，
12.计算将各个传感器中的缓存数据传输到所述工业应用处时，所述工业应用所达到的预设aoi下降值；
13.基于所述能耗值以及预设aoi下降值，计算各个传感器对应的预设奖励值。
14.可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所耗费的能耗值，包括：
15.基于各个传感器在预设时隙的传输功率，以及，所述传感器与所述无线接入模块
之间的无线信道状态，计算各个传感器对应的能耗值。
16.可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述基于所述能耗值以及预设aoi下降值，计算各个传感器对应的预设奖励值，包括：
17.将每个工业应用对应的所有传感器按照预设排序策略进行排序，得到传感器序列集合，所述预设排序策略为基于传感器对应的预设aoi参数进行排序的策略；
18.基于所述能耗值以及预设aoi下降值，依序计算所述预设排序策略中的各个传感器的预设奖励值；
19.将各个预设奖励值代入到预设动态规划算法公式，得到预设最大奖励值，并接收所述预设最大奖励值对应的传感器发送的缓存数据。
20.可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，在所述获取到工业应用的缓存调取请求之前，还包括：
21.将各个所述传感器以及所述工业应用进行初始化设置。
22.其中，根据本技术实施例的又一个方面，提供的一种缓存数据的传输装置，应用于无线接入模块,包括：
23.获取模块，被配置为在获取到工业应用的缓存调取请求时，获取各个传感器对应的预设aoi参数；
24.计算模块，被配置为计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所对应的各个预设奖励值；
25.发送模块，被配置为将位于目标范围的所述预设奖励值对应的缓存数据发送给所述工业应用。
26.根据本技术实施例的又一个方面，提供的一种电子设备，包括：
27.存储器，用于存储可执行指令；以及
28.显示器，用于与所述存储器以执行所述可执行指令从而完成上述任一所述缓存数据的传输方法的操作。
29.根据本技术实施例的还一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，所述指令被执行时执行上述任一所述缓存数据的传输方法的操作。
30.本技术中，可以利用无线接入模块在获取到工业应用的缓存调取请求时，获取各个传感器对应的预设aoi参数；计算将各个传感器中的缓存数据更新到无线接入模块处所对应的各个预设奖励值；将位于目标范围的预设奖励值对应的缓存数据发送给工业应用。通过应用本技术的技术方案，可以实现将传感器和无线接入模块之间缓存内容的更新,与,无线接入模块和工业应用之间的缓存数据的传输相耦合。也即在系统中的每一时隙，无线接入模块都需要综合考虑工业应用的缓存调取请求、传感器缓存内容的aoi以及信道状态来制定缓存决策，以实现数据传输最大化的奖励。从而不仅可以避免相关技术中存在的，边缘缓存技术受限于网络资源从而导致的频繁缓存更新数据会导致传感器能耗大幅提高的问题。还可以减少因为没有及时更新应用请求的缓存内容而出现的工业应用获取的信息时效性差的弊端。
31.下面通过附图和实施例，对本技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
32.构成说明书的一部分的附图描述了本技术的实施例，并且连同描述一起用于解释本技术的原理。
33.参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本技术，其中：
34.图1示出了本技术一实施例所提供的一种缓存数据的传输方法示意图；
35.图2示出了本技术一实施例所提供的一种缓存数据的传输方法的系统架构示意图；
36.图3示出了本技术一实施例所提供的一种缓存数据的传输方法的流程示意图；
37.图4示出了本技术一实施例所提供的一种电子装置的结构示意图；
38.图5示出了本技术一实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；
39.图6示出了本技术一实施例所提供的一种存储介质的示意图。
具体实施方式
40.现在将参照附图来详细描述本技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本技术的范围。
41.同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
42.以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，不作为对本技术及其应用或使用的任何限制。
43.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
44.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
45.另外，本技术各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本技术要求的保护范围之内。
46.需要说明的是，本技术实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应的随之改变。
47.下面结合图1-图3来描述根据本技术示例性实施方式的用于进行缓存数据的传输方法。需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本技术的精神和原理而示出，本技术的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本技术的实施方式可以应用于适用的任何场景。
48.本技术还提出一种缓存数据的传输方法、装置、电子设备及介质。
49.图1示意性地示出了根据本技术实施方式的一种缓存数据的传输方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
50.s101,在获取到工业应用的缓存调取请求时，获取各个传感器对应的预设aoi参数。
51.s102,计算将各个传感器中的缓存数据更新到无线接入模块处所对应的各个预设
奖励值。
52.s103,将位于目标范围的预设奖励值对应的缓存数据发送给工业应用。
53.其中，工业物联网(industrial internet of things,ilot)，结合了无线传感器网络和工业通信系统，已广泛应用于工业领域，以提高生产力并降低生产成本。在ilot中，大量传感器被部署以感知内部状态或外部环境(如：温度、设备运行状态等)。根据ibm的一份文件，每条生产线可能有100-2000个传感器来持续收集数据，每月产生2200tb的数据。工业应用将汇总和处理来自这些传感器的信息，以实时做出决策。
54.然而，受限于通信资源，如此海量的数据传输会导致网络拥塞，极大影响工业应用所获取信息的时效性，使工业应用表现大幅降低。为应对挑战，在工业无线接入点(access point,ap)部署边缘缓存成为一种极具前景的解决方案。边缘缓存一方面可以借助ap与传感器通信，缓存传感器感知的动态内容；另一方面可以及时响应工业应用请求，将应用所需数据经过有线回传链路传输至工业应用侧，实现工业应用对感知内容的获取。
55.相比于传统的工业应用直接从传感器处获取数据信息，边缘缓存技术的上述功能使得大规模感知内容的传输更加平滑，可以极大减轻系统流量负载、降低传感器能耗。然而，边缘缓存的引入也会带来下述问题：
56.1)由于感知内容被存放在缓存中会逐渐过时，从而导致工业应用获取的信息时效性变差，因此及时更新缓存中的传感器内容至关重要。
57.2)缓存更新受限于网络资源，另外频繁的缓存更新会导致传感器能耗大幅提高，这对于能量受限的工业传感器而言是不可取的。因此，在系统的资源限制下，如何设计高效的缓存更新与传输方案，在提升工业应用信息时效性的同时尽可能减小传感器能耗，是工业互联网边缘缓存系统亟待解决的问题。
58.针对上述存在的问题，本技术提出一种缓存数据的传输方法。其思想为将传感器和无线接入模块之间缓存内容的更新,与,无线接入模块和工业应用之间的缓存数据的传输相耦合。也即在系统中的每一时隙，无线接入模块都需要综合考虑工业应用的缓存调取请求、传感器缓存内容的aoi以及信道状态来制定缓存决策，以实现数据传输最大化的奖励。从而不仅可以避免相关技术中存在的，边缘缓存技术受限于网络资源从而导致的频繁缓存更新数据会导致传感器能耗大幅提高的问题。还可以减少因为没有及时更新应用请求的缓存内容而出现的工业应用获取的信息时效性差的弊端。
59.一种方式中，对于aoi参数来说，其为信息年龄(age of information,ao i)。用于衡量信息的时效性。作为示例的，ao i参数指对应的传感器设备的缓存数据自传感器生成到被工业应用获取所经历的这一段时间。ao i从接收端的角度衡量了信息的时效性。可以理解的，ao i越大，代表缓存数据从传感器产生到最终接收的时间越长，信息时效性越差。
60.一种方式中，本技术中可以用缓存中传感器内容的ao i表示传感器的ao i参数。另外，由于一个工业应用往往需要聚合来自多个传感器的信息以做出决策，因此本技术将某个工业应用相关的所有传感器的ao i的最大值作为该应用的ao i参数。
61.需要说明的是，对于工业应用而言，其ao i越小，获取到的信息越及时，越有利于制定准确的决策，性能越好。
62.然而，ao i的减小意味着频繁的信息更新，这不仅受到系统资源的限制，还会极大地消耗传感器的能量。由于传感器往往是自带电源能量有限，频繁的信息更新会极大地影
响系统的整体寿命。
63.因此，如何在随机的信道状态与应用请求状态下，制定合理的无线边缘缓存更新与传输方案，高效利用有限的系统资源，提高工业应用的ao i并尽可能减小传感器能耗至关重要。一种方式中，本技术通过优化更新端的缓存策略(即缓存内容更新)与传输端的缓存策略。从而达到最小化所有工业应用ao i与传感器能耗的加权和的目的。从而有效解决了实际工业无线边缘缓存系统的缓存更新与传输问题，进而在提升工业应用表现的同时，尽可能减小传感器的能量消耗。
64.一种方式中，本技术方案应用的无线边缘缓存系统的架构如图2所示。以无线接入模块为ap举例：
65.其中，无线边缘缓存系统，包括k个传感器，1个ap和j个工业应用，缓存单元部署在ap附近。在该系统中，工业传感器表示为工业应用表示为时隙表示为在每个时隙，传感器以ofdma的方式接入ap，并将感知内容储存在边缘缓存单元中。无线信道带宽为b，正交信道个数为w。对于传感器k，其感知内容的大小记为lk，在时隙n的传输功率记为p
k,n
。工业应用部署在云端，通过前向有线链路与ap连接并获取缓存单元中的数据。有线信道容量为v。假设缓存内容在ap和工业应用之间的传输可以短时间内完成，与每个时隙的持续时间相比忽略不计。
66.进一步的，对于本技术提出的缓存数据的传输方法来说，如图3所示，其缓存模式为缓存内容的更新与传输相互影响。也即ap控制器根据当前应用请求和缓存状态决定缓存内容的更新与传输。可以理解的，本技术实施例需要等待缓存更新后再传输数据，从而实现缓存更新及时的目的。
67.以下对本技术方案进行具体说明：
68.为表示每一时隙的缓存策略，本技术定义了0-1变量α和β来分别表示缓存内容的更新和传输。如果传感器k的缓存内容在时隙n被更新，α
k,n
＝1。否则，α
k,n
＝0。
69.作为示例的，如果传感器k的缓存内容在时隙n被传输到应用侧，β
k,n
＝1。否则，β
k,n
＝1。同时，用变量x来表示应用的请求。如果工业应用j在时隙n发送请求，x
j,n
＝1。否则，x
j,n
＝0。
70.一种方式中，本技术假设工业应用的请求到达符合独立同分布的伯努利过程，即xj～bernoulli(pj)。pj为工业应用j在每一时隙发送请求的概率。
71.考虑到系统的无线信道数量与有线信道容量，变量α和β需要满足下列条件：
[0072][0073][0074]
一种方式中，本技术中传感器能耗值的计算方式为：
[0075]
对于传感器通信模型，本技术考虑一个基于时隙的无线通信模型，其中无线信道部分采用瑞利衰落信道模型。本技术假设在每一时隙开始时，所有信道的完美信道状态信息对于ap都是已知的。信道状态在单时隙内保持不变，在不同的时隙间独立变化。变量h
k,n
表示传感器k在时隙n的信道增益，
[0076][0077]
其中，c表示光速，fc为载波中心频率。τ为独立随机的信道衰落因子，服从参数为σ的瑞利分布，τ～rayleigh(σ)。
[0078]
不失一般性的，以传感器k为例。其在时隙n的信噪比为，
[0079][0080]
其中，n0为单边噪声功率谱密度。由于传感器的感知内容数据量一般较小，本技术假设感知内容的传输可以在一个时隙内完成，因此为保证感知内容的完整传输，
[0081][0082]
另外，为了避免信道质量较差导致传输失败，需要保证信道的信噪比大于门限值，
[0083][0084]
综上，为保证感知内容的成功传输，传感器k在时隙n的传输功率为
[0085][0086]
传感器k在时隙n的能耗为
[0087]ek,n
＝α
k,n
·
p
k,n
.
ꢀꢀꢀ
(12).
[0088]
进一步，由于本技术的目标是提高工业应用的时效性，同时降低传感器的能耗。因此，本技术将优化的目标(即缓存成本)定义为：系统运行期间工业应用的ao i与传感器能耗的加权和，
[0089][0090]
其中，本技术的目标是在无线资源和前传容量的约束下，通过联合优化边缘缓存系统的缓存数据更新和传输来最小化平均缓存成本。该问题可以表示为：
[0091][0092]
其中上述公式b为无线资源限制，任一时隙传感器的接入量不超过子信道个数。上述公式c为前向链路容量限制。
[0093]
一种方式中，由于问题p为长期随机优化问题，其离线的最优解需要系统在所有时
隙的准确的状态信息，包括应用请求状态、信道状态等。
[0094]
进一步的，为了能够获得问题p的解，本技术首先将问题p进行转化。具体地，根据ao i与传感器能耗模型，在每个时隙，缓存数据的更新与传输会导致工业应用ao i的降低和传感器能耗的增加，前者有利于优化目标的降低，后者会使优化目标增加。本技术将ao i降低值与能耗增加值的差值定义为当前时隙系统缓存决策的奖励，系统在时隙n的奖励表示为
[0095][0096]
其中，表示应用j在时隙n的ao i下降值。
[0097]
值得注意的是，如果系统不更新并且传输缓存中的内容，应用的ao i将线性增加，系统能耗为0。因此，平均缓存成本最小化问题p可以转化为平均奖励最大化问题p1
[0098][0099]
与问题p相似，由于系统状态的先验信息不可知，无法获取p1的离线最优解。因此，本技术提出一种在线方法得到p1的解。
[0100]
具体的，本技术利用系统在每个时隙当前状态下的奖励期望来近似系统平均奖励，这样将长期随机优化问题p1解耦为确定性的逐时隙奖励期望最大化问题p2，以进行下一步求解。
[0101][0102]
p2是一个整数非线性规划问题。由于属于同一工业应用的多个传感器之间的相关性以及缓存数据更新与传输的耦合，p2无法直接求解。
[0103]
进一步的，对于本技术提出的缓存数据的传输方法来说，由于缓存内容的更新和传输相互耦合。在每一时隙，系统都需要综合考虑应用请求、缓存内容的ao i以及信道状态来制定缓存决策，以最大化系统的奖励。
[0104]
需要注意的是，本技术在每一时隙将应用的传感器集合中的传感器按照a
s,k
(n)大小排序，得到排序后的集合这样，变量α
k,n
可以被重写为
[0105]
进一步地，本技术引入变量来解耦传感器的相关性。同时，本技术基于应用的请求引入变量来代替变量β
k,n
。因此，以应用j为例，当且时，奖励的期望可以表示为
[0106][0107]
因此，对于本技术方案来说，问题p2可以写为
[0108][0109]
其中，p4是一个整数非线性规划问题，一种方式中，问题p4的最优解满足以下条件：1)当x
j,n
＝0时，则当x
j,n
＝1时，
[0110]
因此，预设动态规划算法公式可以为：
[0111][0112]
该问题为0-1整数线性规划问题，可以利用上述预设动态规划算法公式来进行动态规划算法求解。
[0113]
本技术中，可以利用无线接入模块在获取到工业应用的缓存调取请求时，获取各个传感器对应的预设aoi参数；计算将各个传感器中的缓存数据更新到无线接入模块处所对应的各个预设奖励值；将位于目标范围的预设奖励值对应的缓存数据发送给工业应用。通过应用本技术的技术方案，可以实现将传感器和无线接入模块之间缓存内容的更新,与,无线接入模块和工业应用之间的缓存数据的传输相耦合。也即在系统中的每一时隙，无线接入模块都需要综合考虑工业应用的缓存调取请求、传感器缓存内容的aoi以及信道状态来制定缓存决策，以实现数据传输最大化的奖励。从而不仅可以避免相关技术中存在的，边缘缓存技术受限于网络资源从而导致的频繁缓存更新数据会导致传感器能耗大幅提高的问题。还可以减少因为没有及时更新应用请求的缓存内容而出现的工业应用获取的信息时
效性差的弊端。
[0114]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所对应的各个预设奖励值，包括：
[0115]
计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所耗费的能耗值；以及，
[0116]
计算将各个传感器中的缓存数据传输到所述工业应用处时，所述工业应用所达到的预设aoi下降值；
[0117]
基于所述能耗值以及预设aoi下降值，计算各个传感器对应的预设奖励值。
[0118]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所耗费的能耗值，包括：
[0119]
基于各个传感器在预设时隙的传输功率，以及，所述传感器与所述无线接入模块之间的无线信道状态，计算各个传感器对应的能耗值。
[0120]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述基于所述能耗值以及预设aoi下降值，计算各个传感器对应的预设奖励值，包括：
[0121]
将每个工业应用对应的所有传感器按照预设排序策略进行排序，得到传感器序列集合，所述预设排序策略为基于传感器对应的预设aoi参数进行排序的策略；
[0122]
基于所述能耗值以及预设aoi下降值，依序计算所述预设排序策略中的各个传感器的预设奖励值；
[0123]
将各个预设奖励值代入到预设动态规划算法公式，得到预设最大奖励值，并接收所述预设最大奖励值对应的传感器发送的缓存数据。
[0124]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，在所述获取到工业应用的缓存调取请求之前，还包括：
[0125]
将各个所述传感器以及所述工业应用进行初始化设置。
[0126]
通过应用本技术的技术方案，可以实现将传感器和无线接入模块之间缓存内容的更新,与,无线接入模块和工业应用之间的缓存数据的传输相耦合。也即在系统中的每一时隙，无线接入模块都需要综合考虑工业应用的缓存调取请求、传感器缓存内容的aoi以及信道状态来制定缓存决策，以实现数据传输最大化的奖励。从而不仅可以避免相关技术中存在的，边缘缓存技术受限于网络资源从而导致的频繁缓存更新数据会导致传感器能耗大幅提高的问题。还可以减少因为没有及时更新应用请求的缓存内容而出现的工业应用获取的信息时效性差的弊端。
[0127]
可选的，在本技术的另外一种实施方式中，如图4所示，本技术还提供一种缓存数据的传输装置。其中包括：
[0128]
获取模块201，被配置为在获取到工业应用的缓存调取请求时，获取各个传感器对应的预设aoi参数；
[0129]
计算模块202，被配置为计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所对应的各个预设奖励值；
[0130]
发送模块203，被配置为将位于目标范围的所述预设奖励值对应的缓存数据发送给所述工业应用。
[0131]
本技术中，可以利用无线接入模块在获取到工业应用的缓存调取请求时，获取各
个传感器对应的预设aoi参数；计算将各个传感器中的缓存数据更新到无线接入模块处所对应的各个预设奖励值；将位于目标范围的预设奖励值对应的缓存数据发送给工业应用。通过应用本技术的技术方案，可以实现将传感器和无线接入模块之间缓存内容的更新,与,无线接入模块和工业应用之间的缓存数据的传输相耦合。也即在系统中的每一时隙，无线接入模块都需要综合考虑工业应用的缓存调取请求、传感器缓存内容的aoi以及信道状态来制定缓存决策，以实现数据传输最大化的奖励。
[0132]
在本技术的另外一种实施方式中，计算模块202，被配置执行的步骤包括：
[0133]
计算将各个传感器中的缓存数据更新到所述无线接入模块处所耗费的能耗值；以及，
[0134]
计算将各个传感器中的缓存数据传输到所述工业应用处时，所述工业应用所达到的预设aoi下降值；
[0135]
基于所述能耗值以及预设aoi下降值，计算各个传感器对应的预设奖励值。
[0136]
在本技术的另外一种实施方式中，计算模块202，被配置执行的步骤包括：
[0137]
基于各个传感器在预设时隙的传输功率，以及，所述传感器与所述无线接入模块之间的无线信道状态，计算各个传感器对应的能耗值。
[0138]
在本技术的另外一种实施方式中，计算模块202，被配置执行的步骤包括：
[0139]
将每个工业应用对应的所有传感器按照预设排序策略进行排序，得到传感器序列集合，所述预设排序策略为基于传感器对应的预设aoi参数进行排序的策略；
[0140]
基于所述能耗值以及预设aoi下降值，依序计算所述预设排序策略中的各个传感器的预设奖励值；
[0141]
将各个预设奖励值代入到预设动态规划算法公式，得到预设最大奖励值，并接收所述预设最大奖励值对应的传感器发送的缓存数据。
[0142]
在本技术的另外一种实施方式中，计算模块202，被配置执行的步骤包括：
[0143]
将各个所述传感器以及所述工业应用进行初始化设置。
[0144]
本技术实施方式还提供一种电子设备，以执行上述缓存数据的传输方法。请参考图5，其示出了本技术的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图5所示，电子设备3包括：处理器300，存储器301，总线302和通信接口303，所述处理器300、通信接口303和存储器301通过总线302连接；所述存储器301中存储有可在所述处理器300上运行的计算机程序，所述处理器300运行所述计算机程序时执行本技术前述任一实施方式所提供的缓存数据的传输方法。
[0145]
其中，存储器301可能包含高速随机存取存储器(ram：random access memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口303(可以是有线或者无线)实现该装置网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
[0146]
总线302可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器301用于存储程序，所述处理器300在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本技术实施例任一实施方式揭示的所述数据识别的方法可以应用于处理器300中，或者由处理器300实现。
[0147]
处理器300可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述
方法的各步骤可以通过处理器300中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器300可以是通用处理器，包括处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器301，处理器300读取存储器301中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
[0148]
本技术实施例提供的电子设备与本技术实施例提供的数据识别的方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
[0149]
本技术实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的数据识别的方法对应的计算机可读存储介质，请参考图6，其示出的计算机可读存储介质为光盘40，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的缓存数据的传输方法。
[0150]
需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。
[0151]
本技术的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本技术实施例提供的数据识别的方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
[0152]
需要说明的是：
[0153]
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本技术的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
[0154]
类似地，应当理解，为了精简本技术并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本技术的示例性实施例的描述中，本技术的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下示意图：即所要求保护的本技术要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本技术的单独实施例。
[0155]
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本技术的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
[0156]
以上所述，仅为本技术较佳的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，
任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。