CN112527616A - 数据处理方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种数据处理方法及其装置。所述数据处理方法包括以下步骤：从客户端接收针对机型画像测试配置的请求，其中，所述机型画像测试配置包括用于使客户端测试特定性能的信息；响应于所述请求，向客户端发送所述机型画像测试配置；从客户端接收针对所述特定性能的测试结果；根据接收的测试结果来生成机型画像数据。根据本公开的实施例，可使不同性能的机型运行相匹配的功能，提升了用户使用体验。

Description

数据处理方法及其装置

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及其装置。

背景技术

随着技术的发展，出现了各种各样的移动设备。移动设备的性能差异较大，经常存在某些高阶功能在高端设备上才能正常运行，而低端设备会存在严重的性能问题，需要将此类功能降级或者关闭。例如，在某一Android设备在某一应用中导入4K视频进行播放时，解码和内存性能较好的中高端设备可流畅播放；而低端设备如果直接导入4K视频，则可能出现播放卡顿、内存溢出崩溃等问题。此种情况下的性能问题一般是由于机型性能瓶颈造成的，单从技术层面优化难以有质的提升。

发明内容

本公开提供一种数据处理方法及其装置，以至少解决使不同性能的机型运行相匹配的功能的问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据处理方法，所述方法可包括：从客户端接收针对机型画像测试配置的请求，其中，所述机型画像测试配置包括用于使客户端测试特定性能的信息；响应于所述请求，向客户端发送所述机型画像测试配置；从客户端接收针对所述特定性能的测试结果；根据接收的测试结果来生成机型画像数据。

可选地，所述特定性能可包括客户端机型的硬解性能、硬编性能、CPU性能、GPU性能、磁盘读写性能、内存性能和CPU编解码性能中的至少一个。

可选地，向客户端发送所述机型画像测试配置的步骤可包括：根据包括用于测试所述特定性能的功能的特定应用的采样信息来确定是否向客户端发送所述机型画像测试配置，其中，在所述机型画像数据不包括关于所述特定性能的测试数据的情况下，向客户端发送所述机型画像测试配置。

可选地，根据接收的测试结果来生成机型画像数据的步骤可包括：定期地对测试结果进行统计和归一化处理以生成所述机型画像数据，其中，所述机型画像数据包括所述特定性能的分数和机型基本信息。

可选地，所述方法还包括：向应用服务端提供所述可机型画像数据，其中，所述机型画像数据在应用服务端被用于与机型分级策略结合来向客户端提供应用功能的启动配置或者档位配置。

可选地，所述机型分级策略可提供用于确定功能启动和功能档位的性能分数分界点，并且根据客户端的运行数据和/或用户反馈被更新。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种数据处理方法，所述方法可包括：向机型画像服务端请求机型画像测试配置，其中，所述机型画像测试配置包括用于客户端测试特定性能的信息；从机型画像服务端接收所述机型画像测试配置；根据所述机型画像测试配置执行对所述特定性能的测试；将针对所述特定性能的测试结果发送到机型画像服务端，使得机型画像服务端根据测试结果生成机型画像数据。

可选地，所述特定性能可包括客户端机型的硬解性能、硬编性能、CPU性能、GPU性能、磁盘读写性能、内存性能和CPU编解码性中的至少一个。

可选地，执行对所述特定性能的测试的步骤可包括：在用于测试所述特定性能的特定应用被冷启动后并且客户端系统处于空闲状态下，根据所述机型画像测试配置启动对所述特定性能的测试。

可选地，启动对所述特定性能的测试的步骤可包括：读取客户端本地先前执行的测试结果缓存；在客户端本地不存在关于所述特定性能的测试结果缓存的情况下，开始执行对所述特定性能的测试。

可选地，执行对所述特定性能的测试的步骤可包括：在本次测试被打断的情况下，当所述特定应用被再次冷启动后，继续执行剩余的性能测试。

可选地，所述方法还可包括：从应用服务端接收目标功能的启动配置或者档位配置，其中，所述目标功能的启动配置或者档位配置由应用服务端根据所述机型画像数据和机型分级策略被提供。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种数据处理装置，所述装置可包括：接收模块，被配置为从客户端接收针对机型画像测试配置的请求，其中，所述机型画像测试配置包括用于使客户端测试特定性能的信息，并且从客户端接收针对所述特定性能的测试结果；发送模块，被配置为响应于所述请求，向客户端发送所述机型画像测试配置；以及处理模块，被配置为根据接收的测试结果来生成机型画像数据。

可选地，所述特定性能可包括客户端机型的硬解性能、硬编性能、CPU性能、GPU性能、磁盘读写性能、内存性能和CPU编解码性能中的至少一个。

可选地，发送模块可被配置为：根据包括用于测试所述特定性能的功能的特定应用的采样信息来确定是否向客户端发送所述机型画像测试配置，其中，在所述机型画像数据不包括关于所述特定性能的测试数据的情况下，发送模块向客户端发送所述机型画像测试配置。

可选地，处理模块可被配置为：定期地对测试结果进行统计和归一化处理以生成所述机型画像数据，其中，所述机型画像数据包括所述特定性能的分数和机型基本信息。

可选地，发送模块可被配置为：向应用服务端提供所述机型画像数据，其中，所述机型画像数据在应用服务端被用于与机型分级策略结合来向客户端提供应用功能的启动配置或者档位配置。

可选地，所述机型分级策略可提供用于确定功能启动和功能档位的性能分数分界点，并且根据客户端的运行数据和/或用户反馈被更新。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种数据处理装置，所述装置可包括：发送模块，被配置为向机型画像服务端请求机型画像测试配置，其中，所述机型画像测试配置包括用于客户端测试特定性能的信息，并且将针对所述特定性能的测试结果发送到机型画像服务端，使得机型画像服务端根据测试结果生成机型画像数据；接收模块，被配置为从机型画像服务端接收所述机型画像测试配置；以及测试模块，被配置为根据所述机型画像测试配置执行对所述特定性能的测试。

可选地，所述特定性能可包括客户端机型的硬解性能、硬编性能、CPU性能、GPU性能、磁盘读写性能、内存性能和CPU编解码性中的至少一个。

可选地，测试模块可被配置为：在用于测试所述特定性能的特定应用被冷启动后并且客户端系统处于空闲状态下，根据所述机型画像测试配置启动对所述特定性能的测试。

可选地，测试模块可被配置为：读取客户端本地先前执行的测试结果缓存；在客户端本地不存在关于所述特定性能的测试结果缓存的情况下，开始执行对所述特定性能的测试。

可选地，测试模块可被配置为：在本次测试被打断的情况下，当所述特定应用被再次冷启动后，继续执行剩余的性能测试。

可选地，接收模块可被配置为：从应用服务端接收目标功能的启动配置或者档位配置，其中，所述目标功能的启动配置或者档位配置由应用服务端根据所述机型画像数据和机型分级策略被提供。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种电子设备，所述电子设备可包括：至少一个处理器；至少一个存储计算机可执行指令的存储器，其中，所述计算机可执行指令在被所述至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如上所述的数据处理方法。

根据本公开实施例的第六方面，提供一种存储指令的计算机可读存储介质，当所述指令被至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如上所述的数据处理方法。

根据本公开实施例的第七方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中的指令被电子装置中的至少一个处理器运行以执行如上所述的数据处理方法。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

可使不同性能的机型运行相匹配的功能，在高端机上运行更强大的高阶应用功能使得机器性能更好地发挥，在低端机上运行更流畅的应用功能保证不出现卡顿、崩溃等性能问题，从而在总体上提升用户体验。此外，根据本公开生成的机型画像数据具有通用性、复用性以及灵活性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。

图1是根据本公开的实施例的使不同性能的机型运行相匹配的功能的应用场景的示意图；

图2是根据本公开的实施例的数据处理方法的流程图；

图3是根据本公开的另一实施例的数据处理方法的流程图；

图4是根据本公开的实施例的使不同性能的机型运行相匹配的流程示意图；

图5是根据本公开的实施例的数据处理装置的框图；

图6是根据本公开的另一实施例的数据处理装置的框图；

图7是根据本公开的实施例的使不同性能的机型运行相匹配的系统的框图；

图8是根据本公开的实施例的电子装置的框图。

在整个附图中，应注意，相同的参考标号用于表示相同或相似的元件、特征和结构。

具体实施方式

提供参照附图的以下描述以帮助对由权利要求及其等同物限定的本公开的实施例的全面理解。包括各种特定细节以帮助理解，但这些细节仅被视为是示例性的。因此，本领域的普通技术人员将认识到在不脱离本公开的范围和精神的情况下，可对描述于此的实施例进行各种改变和修改。此外，为了清楚和简洁，省略对公知的功能和结构的描述。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在此需要说明的是，在本公开中出现的“若干项之中的至少一项”均表示包含“该若干项中的任意一项”、“该若干项中的任意多项的组合”、“该若干项的全体”这三类并列的情况。例如“包括A和B之中的至少一个”即包括如下三种并列的情况：(1)包括A；(2)包括B；(3)包括A和B。又例如“执行步骤一和步骤二之中的至少一个”，即表示如下三种并列的情况：(1)执行步骤一；(2)执行步骤二；(3)执行步骤一和步骤二。

在相关技术中，为了不同性能的机型运行相匹配的功能，可利用机型的黑名单，将性能不足以运行特定功能的机型加入到黑名单中，对黑名单内的机型关闭相关功能。但是该方案需要手动形成黑名单，一般是通过线下测试，或者线上用户反馈，比较被动，并且比较随机，覆盖不了所有的场景。

此外，在相关技术中，可利用机型的白名单或者芯片白名单，将性能足以正常运行特定功能的机型或者芯片加入到白名单中，对机型白名单内的机型或搭载芯片白名单中芯片的机型开启相关功能。但是该方案仍然需要测试人员进行手动测试，因此白名单的形成时间较长，并且手动测试难以覆盖所有机型，而且存在机型采购的成本。另外，利用机型的白名单，新的机型无法快速的使用相关功能。

另外，为了确认机型运行特定功能需要的性能，目前可利用如下方式：在应用冷启动后主动进行机型性能的Benchmark测试，在测试后将测试结果保存到本地，在使用到相关功能时使用之前保存的测试结果。但是由于该方案运行应用的每台机器都需要机型测试，如果线上有1万台相同的设备，就需要进行1万次测试，这样浪费机器性能。

此外，相关技术还可对机型的硬编硬解能力进行benchmark自动化测试，以一定采样率在线上设备进行硬编硬解测试，将测试结果上报服务端，在服务端自动生成机型的白名单后下发给客户端使用。但是该方案只局限于Android机型的编解码能力的获取和使用，对设备的其他能力(例如CPU、GPU等能力)以及其他平台的移动设备(例如iOS设备)无法得到相关的信息，进而也仅能为Android机型的编解码相关功能提供参考，而无法为多种多样的应用功能提供全面的机型性能的参考。

为了克服上述技术问题，根据本公开的实施例，提供一种通用的智能机型分级方案，可自动化生成全面的机型性能数据画像，在不同的机型上，根据性能数据画像对各种应用功能进行开关或分档位运行，以提升用户体验。通过使用本公开的技术方案，不需要采购大量机型，不需要线下测试人员对机型性能进行手动测试，相同机型的不同设备可共享测试结果，并且可在短时间(诸如一小时)内使新机型快速地使用与机型性能相匹配的应用功能，从而为不同平台的移动设备提供更全面的机型性能数据画像并且为各种各样的应用功能提供参考。

在下文中，根据本公开的各种实施例，将参照附图对本公开的方法、装置以及系统进行详细描述。

图1是根据本公开的实施例的使不同性能的机型运行相匹配的功能的应用场景的示意图。

参照图1，该应用环境100包括终端110(在下文中可被称为客户端)、机型画像服务器120(在下文中可被称为机型画像服务端)和应用服务器130(在下文中可被称为应用服务端)。

终端110为用户所在终端，终端110可以是智能手机、平板电脑、便携式计算机和台式计算机等中的至少一种。虽然本实施例仅示出一个终端110进行说明，但是本领域技术人员可知晓，上述终端的数量可以为一个或两个以上。本公开实施例不对终端的数量和设备类型进行任何限定。

终端110可安装有目标应用，用于向服务器120提供各种信息，该目标应用可以是视频播放应用等。终端110可收集自身的各种信息，例如，包括机型的硬解性能、硬编性能、CPU性能、GPU性能、磁盘读写性能、内存性能和CPU编解码性能的装置信息以及终端自身的基本信息等。上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。

终端110、机型画像服务器120和应用服务器130可通过无线网络相互连接，使得终端110、机型画像服务器120和应用服务器130之间可进行数据交互。例如，网络可包含局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线链路、内联网、互联网或其组合等。此外，终端110、机型画像服务器120和应用服务器130也可通过有线网络相互连接，以进行数据交互。

机型画像服务器120可以是用于对接收到的信息进行解析处理的服务器。应用服务器130可以是用于为终端110下发应用功能配置的服务器。例如，机型画像服务器120可包括接口、数据库、显示器以及处理器等。上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。机型画像服务器120可从终端110接收各种数据，对接收的数据进行聚类分析并且建立机型画像数据。来自终端110的各种信息可被实时地发送至机型画像服务器120，也可在终端110上保存一段时间后再被发送至机型画像服务器120。应用服务器130上可部署机型分级策略，以用于为终端110提供相应的应用功能配置信息。

根据本公开的实施例，终端110可向机型画像服务器120请求机型画像测试配置，响应于该请求，机型画像服务器120向终端110下发相应的机型画像测试配置，通过机型画像服务器120的性能测试内容配置，触发终端110进行机型性能测试，并将测试结果上报到机型画像服务器120，机型画像服务器120获得性能数据后通过定时任务根据规则生成不同机型的各项性能的分数数据，即机型画像数据。需要使用机型画像数据的应用服务器130可通过访问机型画像服务器120，得到相关的机型画像数据，并部署相关的机型分级策略，根据机型画像数据决定终端110的相应功能的开关或分档配置并最终下发给终端110使配置生效。

以Android设备在应用App中导入4K视频进行播放编辑的场景为例，4K视频对于解码性能和内存性能较好的高端设备可直接导入进行流畅的播放编辑，而低端设备如果直接导入4K视频则可能出现播放卡顿、内存溢出崩溃等问题。因此，需要了解哪些设备可直接导入4K视频，哪些设备需要转码成低分辨率视频后才能导入。应用服务器130可通过参考由机型画像服务器120生成的机型画像数据，结合机型分级策略，向终端110下发与目标机型相匹配的配置信息。例如，对于低端设备，需要损失一些清晰度，先将4K视频转码成1080P或更低分辨率的视频后再导入。

通过本公开的实施例，可使不同性能的机型运行相匹配的功能，在高端机上运行更强大的高阶应用功能使得机器性能更好地发挥，在低端机上运行更流畅的应用功能保证不出现卡顿、崩溃等性能问题，从而在总体上提升用户体验。

图2是根据本公开的实施例的数据处理方法的流程图。图2的数据处理方法可由服务端执行。例如，可由上述机型画像服务器来执行图2所示的数据处理方法。

参照图2，在步骤S201，从客户端接收针对机型画像测试配置的请求，其中，机型画像测试配置可包括用于使客户端测试特定性能的信息。这里，将被测试的特定性能可包括但不限于机型的硬解性能、硬编性能、CPU性能、GPU性能、磁盘读写性能、内存性能和CPU编解码性能中的至少一个。在机型具备某种性能的情况下，该机型可实现相应的功能。

作为示例，客户端可向机型画像服务端请求机型画像测试配置，在该机型画像测试配置中包含指示是否需要测试以及需要进行测试的具体性能等信息。机型画像测试配置用于控制不同机型或设备的测试内容。机型画像测试配置可使客户端在采样测试、数据收集充足后自动关闭测试，以降低对用户的影响范围。例如，对于4K视频播放功能，机型画像测试配置可中包含与该功能相关的解码性能测试、内存性能测试的测试项。然而，上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。

在步骤S202，响应于所述请求，向客户端发送机型画像测试配置。机型画像服务端可根据包括用于测试特定性能的功能的特定应用的采样信息来确定是否向客户端发送相应的机型画像测试配置。例如，机型画像服务端可根据包含机型画像测试功能的特定App的日活采样来确定是否对该机型下发机型画像测试配置。例如，如果机型画像服务端不存在关于特定性能的测试数据，则机型画像服务端可向客户端发送相应的机型画像测试配置。如果机型画像服务端不存在关于特定性能的测试数据，则表示不需要客户端重复测试相应的性能，机型画像服务端可不向客户端发送机型画像测试配置。这样，可避免客户端重复测试相同的相同机型的相同性能，从而减少客户端的损耗。

在步骤S203，从客户端接收针对特定性能的测试结果。在客户端完成相应的性能测试之后，客户端可实时地将测试结果发生到机型画像服务端。或者，客户端可暂时将测试结果存储在本地，机型画像服务端可定期地从客户端收集测试结果。

在步骤S204，根据接收的测试结果来生成机型画像数据。机型画像服务端可定期地对测试结果进行统计和归一化处理以生成机型画像数据，其中，机型画像数据可包括特定性能的分数和机型基本信息。根据本公开的实施例，机型画像数据可以以表格的形式存储。

作为示例，机型画像服务端可首先将客户端的测试结果存储在机型画像测试结果表中，然后机型画像服务端启动定时任务，定期地从机型画像测试结果表中读取信息并进行数据统计和归一化处理以生成机型画像信息总表(即机型画像数据)。例如，对于解码性能的处理，解码性能的测试结果为设备对标的视频的解码帧率(即视频帧数/解码耗时)，首先统计每个机型设备间的平均解码帧率，然后将平均解码帧率最大的机型的分数设置为10分，将平均解码帧率最小的机型的分数设置为0分，将所有机型的解码帧率线性映射到0～10分的区间，从而得到各个机型的解码性能分数。可按照上述解码性能的处理来对其他机型性能进行类似的统计和归一化处理。然而，上述解码性能的处理仅是示例性的，本公开不限于此。

上述机型画像数据可在应用服务端被用于与机型分级策略结合来向客户端提供应用功能的启动配置或者档位配置。在机型画像服务端生成机型画像数据(诸如机型画像信息总表)后，可为应用服务端提供该机型画像数据。应用服务端可部署机型分级策略。这里，机型分级策略可提供用于确定功能启动和功能档位的性能分数分界点。例如，应用服务端可通过访问机型画像服务端的机型画像信息总表，得到机型画像的性能信息数据，根据机型分级策略转化为应用功能的开关或分档配置，然后将应用功能的开关或分档配置下发到客户端使其生效，最终实现不同性能的机型运行相匹配的功能的目标。

根据本公开的实施例，可根据具体的应用功能制定相应的机型分级策略，将与功能相关的机型单一性能数据或多项性能数据的组合作为参考，线下测试出合理的性能分数分界点，作为应用功能的开关或分档的依据。例如，对于4K视频导入功能，与该功能相关的机型性能为解码性能和内存性能，解码性能决定是否能流畅播放，内存性能决定是否会出现崩溃。首先，制定播放流畅的评判依据，例如，播放帧率至少为20fps认为播放流畅，然后根据机型的解码性能分数和内存性能分数，选取不同机型不同性能分数的测试设备进行线下二分法测试，找到一个解码性能的临界分数和内存性能的临界分数，即表示解码性能分数低于临界分数的机型的播放帧率无法达到20fps，解码性能分数高于临界分数的机型的播放帧率可达到20fps；内存性能分数低于临界分数的机型会有内存崩溃的情况发生，内存性能分数高于临界分数的机型不会发生崩溃。对解码和内存性能均高于各自临界分数的机型，可开启4K视频的不转码直接导入功能，而解码和内存性能达不到各自临界分数的机型可能需要转码成低分辨率视频导入或者直接关闭该功能。

由于机型画像服务端可服务不同的应用，因此一个机型画像服务端可对应于多个应用服务端。特定的机型分级策略针对的是特定的应用功能，不同功能关联的设备性能不同，临界分数也不同。同一个应用也可有多个功能使用机型画像平台，相应地，也就有多个对应的机型分级策略。

在机型分级策略上线后，可通过线上AB实验或者用户反馈，对不同的机型分级策略或分数分界点进行不断调优。

根据本公开的实施例，实现了全面的机型性能测试。由于根据本公开的实施例的机型画像数据具有通用性和完善性，覆盖了市场上大部分机型的各方面的性能，因此，不管新应用，还是先前应用的新功能，可直接利用机型画像数据，然后根据具体的功能指定和部署具体的机型分级策略即可。

图3是根据本公开的另一实施例的数据处理方法的流程图。图3的数据处理方法可由客户端执行。例如，可由上述终端110来执行图3的数据处理方法。

参照图3，在步骤S301，向机型画像服务端请求机型画像测试配置，其中，机型画像测试配置包括用于客户端测试特定性能的信息。这里，将被测试的特定性能可包括但不限于机型的硬解性能、硬编性能、CPU性能、GPU性能、磁盘读写性能、内存性能和CPU编解码性能中的至少一个。在机型具备某种性能的情况下，该机型可实现相应的功能。

在步骤S302，从机型画像服务端接收机型画像测试配置。

在步骤S303，根据机型画像测试配置执行对特定性能的测试。在获得机型画像测试配置后，可在用于测试特定性能的特定应用被冷启动后并且客户端系统处于空闲状态下，根据所述机型画像测试配置启动对特定性能的测试。

作为示例，客户端可首先读取本地先前执行的测试结果缓存，在客户端本地不存在关于特定性能的测试结果缓存的情况下，开始执行对特定性能的测试。例如，客户端在包含机型画像测试功能的特定应用冷启动后，系统空闲(例如用户停留在某一页面没有对机器性能消耗较大的操作)时，根据机型画像服务端下发的机型画像测试配置，启动本地测试服务。客户端可尝试读取本地之前进行过的测试结果缓存，若本地没有相应的测试结果缓存，则开始进行相应的机型画像测试操作。

在客户端执行机型画像测试过程中，机型画像测试可分为以下几个阶段进行：机型基本信息测试、硬解测试、硬编测试、CPU性能测试、GPU性能测试、磁盘读写测试、内存测试和CPU编解码测试等，然而上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。每个测试阶段都可以被打断，如果本次测试被打断，则在下次包含机型画像测试功能的和上次测试相同的特定应用被冷启动后，再开始剩余的测试过程。例如，用户进行了一些页面跳转或者消耗性能的操作，可能会打断当前测试，客户端此时可不继续执行性能测试，当与上次测试相同的特定应用被再次冷启动后，可继续执行剩余的性能测试。

在步骤S304，将针对特定性能的测试结果发送到机型画像服务端，使得机型画像服务端根据测试结果生成机型画像数据。例如，客户端可将当前测试结果上报到机型画像服务端，存储于机型画像测试结果表中，以为机型画像服务端生成机型画像数据做准备。

此外，客户端可从应用服务端接收目标功能的启动配置或者档位配置。目标功能的启动配置或者档位配置可由应用服务端根据机型画像数据和机型分级策略被提供。应用服务端可参考机型画像数据，结合机型分级策略来下发应用功能的开关或分档配置。应用服务端将应用功能的开关或分档配置下发到客户端使其生效，最终实现不同性能的机型运行相匹配的功能的目标。

图4是根据本公开的实施例的使不同性能的机型运行相匹配的流程示意图。

参照图4，客户端向机型画像服务端请求机型画像测试配置。机型画像测试配置可包含指示是否需要测试的信息以及指示需要进行测试的具体性能的信息等。机型画像测试配置可用于控制不同机型或设备的测试内容，实现在采样测试、数据收集充足后关闭测试的自动化策略，从而尽量降低对用户的影响范围。例如，对于播放4K视频的功能，机型画像测试配置可包含与该功能相关的解码性能测试、内存性能测试的测试项。然而，上述示例仅是示例性的，本公开不限于此。

机型画像服务端可根据包含机型画像测试功能的特定应用的日活采样来确定是否对客户端下发机型画像测试配置。例如，在机型画像服务端不存在关于请求测试的性能的测试数据的情况下，可向客户端发送相应的机型画像测试配置。在机型画像服务端存在关于请求测试的性能的测试数据的情况下，可不向客户端发送相应的机型画像测试配置。因此，可减少客户端设备的性能损耗。

客户端可在包含机型画像测试功能的特定应用冷启动后，在客户端系统空闲(例如，用户停留在某一页面没有对设备性能消耗较大的操作)时，根据机型画像服务端下发相应的机型画像测试配置，启动客户端本地测试服务。客户端可尝试读取本地先前进行过的测试结果缓存。如果客户端本地没有相应的测试结果缓存，则客户端可开始进行机型性能测试。

对于每种机型，机型画像测试可分为多个阶段进行，每个阶段都可被打断，如果本次测试被打断，则在下次相应应用被冷启动后，再开始执行剩余的测试。例如，每种机型的机型画像测试可分为机型基本信息测试、硬解测试、硬编测试、CPU性能测试、GPU性能测试、磁盘读写测试、内存测试、CPU编解码测试等。每个测试阶段可同时执行或者在不时间段执行。例如，当用户执行了一些页面跳转或者消耗性能的操作时，可暂时停止当前的性能测试，在下次相应应用被冷启动后，系统处于空闲状态下，可继续执行上述未被执行外的性能测试。

客户端可将当前测试结果上报到机型画像服务端，然后机型画像服务端可存储将测试结果存储在机型画像测试结果表中。

机型画像服务端可启动定时任务，定期地从机型画像测试结果表中读取信息并进行数据统计和归一化处理以生成机型画像信息总表。这里，机型画像总表可包含各个机型的各项性能的分数数据。

作为示例，解码性能的测试结果为与客户端设备对标的视频的解码帧率(即视频帧数/解码耗时)，首先统计每个机型设备间的平均解码帧率，然后将平均解码帧率最大的机型的分数设置为10分，将平均解码帧率最小的机型的分数设置为0分，将所有机型的解码帧率线性映射到0～10分的区间，从而得到各个机型的解码性能分数。

可根据具体的应用功能来制定相应的机型分级策略，将与功能相关的机型单一性能数据或多项性能数据的组合作为参考，线下测试出合理的性能分数分界点，作为应用功能的开关或分档的依据。例如，对于4K视频导入功能，与该功能相关的机型性能为解码性能和内存性能，解码性能决定是否能流畅播放，内存性能决定是否会出现崩溃问题。首先，制定播放流畅的评判依据，例如，将播放帧率至少为20fps评定为播放流畅的标准，然后根据机型的解码性能分数和内存性能分数，选取不同机型的不同性能分数的测试设备进行线下二分法测试，找到一个解码性能的临界分数和内存性能的临界分数，即解码性能分数低于临界分数的机型的播放帧率无法达到20fps，解码性能分数高于临界分数的机型的播放帧率可达到20fps；内存性能分数低于临界分数的机型可能有崩溃的情况发生，内存性能分数高于临界分数的机型不会发生崩溃。因此，可对于线上解码和内存性能均高于各自临界分数的机型，开启4K视频的不转码直接导入功能，而对于解码性能和内存性能中的至少一个低于各自的临界分数的其他机型，需要将4K视频转码成低分辨率视频再导入客户端。

可在应用服务端(App服务端)部署上述机型分级策略。应用服务端可通过访问机型画像服务端的机型画像信息总表，得到机型性能数据，根据机型分级策略转化为应用功能的开关或分档配置。

应用服务端可将应用功能的开关或档位配置下发到客户端使其生效，最终实现不同性能的机型运行相匹配的功能的目标。

此外，在机型分级策略上线后，可通过线上AB实验，对不同的机型分级策略或分数分界点进行不断调优。例如，从埋汰数据后台和/或反馈后台来获得实验结果和/或用户反馈。

根据本公开的实施例，提供了一套通用的智能机型分级方案，可自动化生成全面的机型能力数据画像，在不同的机型上，根据机型性能数据画像对各种应用功能进行开关或分档位运行，以提升用户体验。

图5是根据本公开的实施例的数据处理装置的框图。图5所示的数据处理装置可以是服务器的一部分，或者作为独立的服务器。

参照图5，数据处理装置500可包括接收模块501、发送模块502和处理模块503。数据处理装置500中的每个模块可由一个或多个模块来实现，并且对应模块的名称可根据模块的类型而变化。在各种实施例中，可省略数据处理装置500中的一些模块，或者还可包括另外的模块。此外，根据本公开的各种实施例的模块/元件可被组合以形成单个实体，并且因此可等效地执行相应模块/元件在组合之前的功能。

接收模块501可从客户端接收针对机型画像测试配置的请求，其中，所述机型画像测试配置包括用于使客户端测试特定性能的信息。这里，特定性能可包括客户端机型的硬解性能、硬编性能、CPU性能、GPU性能、磁盘读写性能、内存性能和CPU编解码性能中的至少一个。

响应于客户端的请求，发送模块502可向客户端发送所请求的机型画像测试配置。

接收模块501可从客户端接收针对特定性能的测试结果。

处理模块503可根据接收的测试结果来生成机型画像数据。例如，处理模块503可定期地对测试结果进行统计和归一化处理以生成机型画像数据，其中，机型画像数据包括所述特定性能的分数和机型基本信息。机型画像数据可以是例如图4所示的机型画像信息总表。

作为一种实施方式，发送模块502可根据包括用于测试所请求的特定性能的功能的特定应用的采样信息来确定是否向客户端发送相应的机型画像测试配置。如果，在数据处理装置500中不包括关于该特定性能的测试数据的情况下，发送模块502可向客户端发送相应的机型画像测试配置。

发送模块502可向应用服务端提供机型画像数据，其中，机型画像数据在应用服务端被用于与机型分级策略结合来向客户端提供应用功能的启动配置或者档位配置。这里，机型分级策略可提供用于确定功能启动和功能档位的性能分数分界点，并且根据客户端的运行数据和/或用户反馈被更新。

图6是根据本公开的另一实施例的数据处理装置的框图。图6所示的数据处理装置可以是电子设备(诸如移动电话)的一部分，或者作为独立的电子设备。

参照图6，数据处理装置600可包括发送模块601、接收模块602和测试模块603。数据处理装置600中的每个模块可由一个或多个模块来实现，并且对应模块的名称可根据模块的类型而变化。在各种实施例中，可省略数据处理装置600中的一些模块，或者还可包括另外的模块。此外，根据本公开的各种实施例的模块/元件可被组合以形成单个实体，并且因此可等效地执行相应模块/元件在组合之前的功能。

发送模块601可向机型画像服务端请求机型画像测试配置，其中，机型画像测试配置可包括用于客户端测试特定性能的信息。这里，特定性能可包括客户端机型的硬解性能、硬编性能、CPU性能、GPU性能、磁盘读写性能、内存性能和CPU编解码性中的至少一个。

接收模块602可从机型画像服务端接收所请求的机型画像测试配置。

测试模块603可根据接收的机型画像测试配置来执行对特定性能的测试。

发送模块601可将针对特定性能的测试结果发送到机型画像服务端，使得机型画像服务端根据测试结果生成机型画像数据。

在用于测试特定性能的特定应用被冷启动后并且客户端系统处于空闲状态下，测试模块603可根据接收的机型画像测试配置启动对特定性能的测试。

作为一种实施方式，测试模块603可读取客户端本地先前执行的测试结果缓存。在客户端本地不存在关于所请求的特定性能的测试结果缓存的情况下，测试模块603可开始执行对特定性能的测试。

在客户端本次测试被打断的情况下，当相应的特定应用被再次冷启动后，测试模块603可继续执行剩余的性能测试。

接收模块602可从应用服务端接收目标功能的启动配置或者档位配置，使得客户端执行与其自身相匹配的功能。其中，目标功能的启动配置或者档位配置可由应用服务端根据机型画像数据和机型分级策略被提供。

图7是根据本公开的实施例的使不同性能的机型运行相匹配的系统的框图。

参照图7，系统700包括客户端701、机型画像服务端702以及应用服务端703。客户端701可由终端110实现，机型画像服务端702和应用服务端703可由不同的服务器实现。

客户端701可向机型画像服务端702请求机型画像测试配置，响应于该请求，机型画像服务端702向客户端701下发相应的机型画像测试配置，通过机型画像服务端702的性能测试内容配置，触发客户端701进行机型性能测试，并将测试结果上报到机型画像服务端702，机型画像服务端702获得性能数据后通过定时任务根据规则生成不同机型的各项性能的分数数据，即机型画像数据。需要使用机型画像数据的应用服务端703可通过访问机型画像服务端702，得到相关的机型画像数据，并部署相关的机型分级策略，根据机型画像数据决定客户端701的相应功能的开关或分档配置并最终下发给客户端701使配置生效。

客户端701可利用请求的机型画像测试配置来执行对机型画像测试配置中包括的特定性能的测试。

机型画像服务端702可通过统计各种机型的各种性能的测试数据来生成机型画像数据(例如机型画像信息总表)，该机型画像数据具有通用性、扩展性以及复用性和灵活性。

应用服务端703可部署相应的机型分级策略。由于机型画像服务端可服务不同的应用，因此一个机型画像服务端可对应于多个应用服务端。特定的机型分级策略针对的是特定的应用功能，不同功能关联的设备性能不同，临界分数也不同。同一个应用也可有多个功能使用机型画像平台，相应地，也就有多个对应的机型分级策略。

通过上述系统，可实现使不同性能的机型运行相匹配的功能，在高端机上运行更强大的高阶应用功能使得机器性能更好地发挥，在低端机上运行更流畅的应用功能保证不出现卡顿、崩溃等性能问题，从而在总体上提升用户体验。

根据本公开的实施例，可提供一种电子设备。图8是根据本公开实施例的电子设备的框图，该电子设备800可包括至少一个存储器802和至少一个处理器801，所述至少一个存储器802存储有计算机可执行指令集合，当计算机可执行指令集合被至少一个处理器801执行时，执行根据本公开实施例的数据处理方法。

处理器801可包括中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、可编程逻辑装置、专用处理器系统、微控制器或微处理器。作为示例而非限制，处理器801还可包括模拟处理器、数字处理器、微处理器、多核处理器、处理器阵列、网络处理器等。

作为一种存储介质的存储器802可包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块、数据处理方法程序以及数据库。

存储器802可与处理器801集成为一体，例如，可将RAM或闪存布置在集成电路微处理器等之内。此外，存储器802可包括独立的装置，诸如，外部盘驱动、存储阵列或任何数据库系统可使用的其他存储装置。存储器和处理器可在操作上进行耦合，或者可例如通过I/O端口、网络连接等互相通信，使得处理器能够读取存储在存储器中的文件。

此外，电子设备800还可包括视频显示器(诸如，液晶显示器)和用户交互接口(诸如，键盘、鼠标、触摸输入装置等)。电子设备800的所有组件可经由总线和/或网络而彼此连接。

作为示例，电子设备800可以是PC计算机、平板装置、个人数字助理、智能手机、或其他能够执行上述指令集合的装置。这里，电子设备800并非必须是单个的电子设备，还可以是任何能够单独或联合执行上述指令(或指令集)的装置或电路的集合体。电子设备800还可以是集成控制系统或系统管理器的一部分，或者可被配置为与本地或远程(例如，经由无线传输)以接口互联的便携式电子设备。

本领域技术人员可理解，图8中示出的结构并不构成对的限定，可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。

根据本公开的实施例，还可提供一种存储指令的计算机可读存储介质，其中，当指令被至少一个处理器运行时，促使至少一个处理器执行根据本公开的数据处理方法。这里的计算机可读存储介质的示例包括：只读存储器(ROM)、随机存取可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、闪存、非易失性存储器、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-R LTH、BD-RE、蓝光或光盘存储器、硬盘驱动器(HDD)、固态硬盘(SSD)、卡式存储器(诸如，多媒体卡、安全数字(SD)卡或极速数字(XD)卡)、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘以及任何其他装置，所述任何其他装置被配置为以非暂时性方式存储计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构并将所述计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构提供给处理器或计算机使得处理器或计算机能执行所述计算机程序。上述计算机可读存储介质中的计算机程序可在诸如客户端、主机、代理装置、服务器等计算机设备中部署的环境中运行，此外，在一个示例中，计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构分布在联网的计算机系统上，使得计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构通过一个或多个处理器或计算机以分布式方式存储、访问和执行。

根据本公开的实施例中，还可提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品中的指令可由计算机设备的处理器执行以完成上述数据处理方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

从客户端接收针对机型画像测试配置的请求，其中，所述机型画像测试配置包括用于使客户端测试特定性能的信息；

响应于所述请求，向客户端发送所述机型画像测试配置；

从客户端接收针对所述特定性能的测试结果；

根据接收的测试结果来生成机型画像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向客户端发送所述机型画像测试配置的步骤包括：

根据包括用于测试所述特定性能的功能的特定应用的采样信息来确定是否向客户端发送所述机型画像测试配置，

其中，在所述机型画像数据不包括关于所述特定性能的测试数据的情况下，向客户端发送所述机型画像测试配置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据接收的测试结果来生成机型画像数据的步骤包括：

定期地对测试结果进行统计和归一化处理以生成所述机型画像数据，

其中，所述机型画像数据包括所述特定性能的分数和机型基本信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向应用服务端提供所述机型画像数据，

其中，所述机型画像数据在应用服务端被用于与机型分级策略结合来向客户端提供应用功能的启动配置或者档位配置，

其中，所述机型分级策略提供用于确定功能启动和功能档位的性能分数分界点，并且根据客户端的运行数据和/或用户反馈被更新。

5.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

向机型画像服务端请求机型画像测试配置，其中，所述机型画像测试配置包括用于客户端测试特定性能的信息；

从机型画像服务端接收所述机型画像测试配置；

根据所述机型画像测试配置执行对所述特定性能的测试；

将针对所述特定性能的测试结果发送到机型画像服务端，使得机型画像服务端根据测试结果生成机型画像数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，执行对所述特定性能的测试的步骤包括：

在用于测试所述特定性能的特定应用被冷启动后并且客户端系统处于空闲状态下，根据所述机型画像测试配置启动对所述特定性能的测试，

其中，启动对所述特定性能的测试的步骤包括：

读取客户端本地先前执行的测试结果缓存；

在客户端本地不存在关于所述特定性能的测试结果缓存的情况下，开始执行对所述特定性能的测试，

其中，执行对所述特定性能的测试的步骤包括：在本次测试被打断的情况下，当所述特定应用被再次冷启动后，继续执行剩余的性能测试。

7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，被配置为从客户端接收针对机型画像测试配置的请求，其中，所述机型画像测试配置包括用于使客户端测试特定性能的信息，并且从客户端接收针对所述特定性能的测试结果；

发送模块，被配置为响应于所述请求，向客户端发送所述机型画像测试配置；以及

处理模块，被配置为根据接收的测试结果来生成机型画像数据。

8.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

发送模块，被配置为向机型画像服务端请求机型画像测试配置，其中，所述机型画像测试配置包括用于客户端测试特定性能的信息，并且将针对所述特定性能的测试结果发送到机型画像服务端，使得机型画像服务端根据测试结果生成机型画像数据；

接收模块，被配置为从机型画像服务端接收所述机型画像测试配置；

测试模块，被配置为根据所述机型画像测试配置执行对所述特定性能的测试。

9.一种电子设备，其特征在于，包括:

至少一个处理器；

至少一个存储计算机可执行指令的存储器，

其中，所述计算机可执行指令在被所述至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如权利要求1至4或者5至6中的任一项权利要求所述的数据处理方法。

10.一种存储指令的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述指令被至少一个处理器运行时，促使所述至少一个处理器执行如权利要求1至4或者5至6中的任一项权利要求所述的数据处理方法。

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