数据访问装置、方法及设备与流程

1.本发明涉及数据缓存和流媒体技术领域等，尤其涉及一种数据访问装置、方法及设备。


背景技术：

2.目前，可以在车辆中设置移动多媒体设备，在车辆所在的区域中设置服务器，服务器中可以存储流行数据，移动多媒体设备可以访问服务器中的流行数据。
3.在相关技术中，车辆在当前时刻所在区域对应的服务器中存储的流行数据，会被均匀的备份至上述所在区域的各相邻区域对应的服务器中。当车辆在下一时刻移动至某个相邻区域时，移动多媒体设备可以访问该相邻区域对应的服务器中存储的流行数据。
4.在上述相关技术中，若相邻区域对应的服务器中存储的流行数据中不存在移动多媒体设备所需要的流行数据，移动多媒体设备需要从其他相邻区域获取其所需要的流行数据，从而导致移动多媒体设备的数据访问效率较低。


技术实现要素：

5.本发明提供一种数据访问装置、方法及设备，用以解决现有技术中移动多媒体设备的数据访问效率较低的缺陷，实现提高移动多媒体设备的数据访问效率。
6.第一方面，本发明提供一种数据访问装置，应用于第一网络设备，所述第一网络设备为目标移动设备当前时刻所在区域的网络设备，包括：
7.获取模块，用于获取所述当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，所述设备移动信息包括从所述当前时刻所在区域移动至所述当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息；
8.确定模块，用于基于所述设备移动信息，从所述多个相邻区域中确定所述目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；
9.处理模块，用于将所述第一网络设备中的高频访问数据存储至所述目标区域对应的第二网络设备中；其中，所述第二网络设备存储的所述高频访问数据用于所述目标移动设备处于所述目标区域时进行访问。
10.根据本发明提供的一种数据访问装置，所述确定模块具体用于：
11.基于所述各相邻区域的设备信息，构造所述多个相邻区域对应的观测序列；
12.基于所述观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵，确定所述目标移动设备对应的状态序列，所述状态序列中包括所述目标移动设备在多个未来时刻所处的相邻区域；
13.将所述状态序列中的首个相邻区域，确定为所述目标移动设备在下一时刻所处的所述目标区域。
14.根据本发明提供的一种数据访问装置，所述确定模块具体用于：
15.将所述观测序列、所述状态概率向量、所述状态转移概率矩阵和所述预设观测概
率矩阵，输入至隐马尔可夫模型中，得到所述目标移动设备对应的状态序列。
16.根据本发明提供的一种数据访问装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：
17.基于所述历史时段内所述第一网络设备中的多个第一流行数据、所述第二网络设备中的多个第二流行数据、以及所述第二网络设备的可用存储容量，从所述多个第一流行数据中确定所述高频访问数据；
18.将所述高频访问数据存储至所述第二网络设备中，并删除所述第一网络设备中的所述高频访问数据。
19.根据本发明提供的一种数据访问装置，所述处理模块具体用于：
20.将所述多个第一流行数据中流行度最大的前n个第一流行数据，确定为第一数据集合；其中，所述第一流行数据的流行度等于所述第一流行数据在所述历史时段内的总访问次数和所述多个第一流行数据在所述历史时段内的总访问次数的比值，n为大于或等于1的整数；
21.将所述多个第二流行数据中流行度最大的前m个第二流行数据，确定为第二数据集合；m为大于或等于1的整数；
22.基于所述第一数据集合、所述第二数据集合和所述可用存储容量，确定数据分配量；
23.将所述前n个第一流行数据中数据量小于或等于所述数据分配量的第一流行数据，确定为所述高频访问数据。
24.根据本发明提供的一种数据访问装置，所述处理模块具体用于：
25.基于所述前m个第二流行数据的数据量和所述可用存储容量，确定多个初始分配量；
26.基于所述第一数据集合和所述第二数据集合，确定各初始分配量对应的数据传输平均时延；
27.将最小数据传输平均时延对应的分配量，确定为所述数据分配量。
28.根据本发明提供的一种数据访问装置，所述处理模块具体用于：
29.将所述第一数据集合中数据量小于或等于所述初始分配量的第一目标数据，存储至所述第二数据集合，得到第三数据集合；
30.针对所述历史时段内所述当前时刻所在区域的各参考移动设备，基于所述第三数据集合和所述参考移动设备访问到的各流行数据，确定所述参考移动设备访问到各流行数据的时长，所述多个第一流行数据包括所述各流行数据；
31.将所述各参考移动设备访问到各流行数据的时长之和，与所述各参考移动设备访问到的各流行数据的数据量之和的比值，确定为所述初始分配量对应的数据传输平均时延。
32.根据本发明提供的一种数据访问装置，所述确定模块具体用于：
33.从所述多个第一流行数据中确定未包括在所述多个第二流行数据中的第三流行数据；
34.基于所述可用存储容量，从所述第三流行数据中确定所述高频访问数据。
35.第二方面，本发明还提供一种数据访问方法，应用于第一网络设备，所述第一网络设备为目标移动设备当前时刻所在区域的网络设备，包括：
36.获取所述当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，所述设备移动信息包括从所述当前时刻所在区域移动至所述当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息；
37.基于所述设备移动信息，从所述多个相邻区域中确定所述目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；
38.将所述第一网络设备中的高频访问数据存储至所述目标区域对应的第二网络设备中；其中，所述第二网络设备中存储的所述高频访问数据用于目标移动设备处于所述目标区域时进行访问。
39.根据本发明提供的一种数据访问方法，所述基于所述设备移动信息，从所述多个相邻区域中确定所述目标移动设备在下一时刻所处的目标区域，包括：
40.基于所述各相邻区域的设备信息，构造所述多个相邻区域对应的观测序列；
41.基于所述观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵，确定所述目标移动设备对应的状态序列，所述状态序列中包括所述目标移动设备在多个未来时刻所处的相邻区域；
42.将所述状态序列中的首个相邻区域，确定为所述目标移动设备在下一时刻所处的所述目标区域。
43.根据本发明提供的一种数据访问方法，所述基于所述观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵，确定所述目标移动设备对应的状态序列，包括：
44.将所述观测序列、所述状态概率向量、所述状态转移概率矩阵和所述预设观测概率矩阵，输入至隐马尔可夫模型中，得到所述目标移动设备对应的状态序列。
45.根据本发明提供的一种数据访问方法，所述将所述第一网络设备中的高频访问数据存储至所述目标区域对应的第二网络设备中，包括：
46.基于所述历史时段内所述第一网络设备中的多个第一流行数据、所述第二网络设备中的多个第二流行数据、以及所述第二网络设备的可用存储容量，从所述多个第一流行数据中确定所述高频访问数据；
47.将所述高频访问数据存储至所述第二网络设备中，并删除所述第一网络设备中的所述高频访问数据。
48.根据本发明提供的一种数据访问方法，所述基于所述历史时段内所述第一网络设备中的多个第一流行数据、所述第二网络设备中的多个第二流行数据、以及所述第二网络设备的可用存储容量，从所述多个第一流行数据中确定所述高频访问数据，包括：
49.将所述多个第一流行数据中流行度最大的前n个第一流行数据，确定为第一数据集合；其中，所述第一流行数据的流行度等于所述第一流行数据在所述历史时段内的总访问次数和所述多个第一流行数据在所述历史时段内的总访问次数的比值，n为大于或等于1的整数；
50.将所述多个第二流行数据中流行度最大的前m个第二流行数据，确定为第二数据集合；m为大于或等于1的整数；
51.基于所述第一数据集合、所述第二数据集合和所述可用存储容量，确定数据分配量；
52.将所述前n个第一流行数据中数据量小于或等于所述数据分配量的第一流行数
据，确定为所述高频访问数据。
53.根据本发明提供的一种数据访问方法，所述基于所述第一数据集合、所述第二数据集合和所述可用存储容量，确定数据分配量，包括：
54.基于所述前m个第二流行数据的数据量和所述可用存储容量，确定多个初始分配量；
55.基于所述第一数据集合和所述第二数据集合，确定各初始分配量对应的数据传输平均时延；
56.将最小数据传输平均时延对应的分配量，确定为所述数据分配量。
57.根据本发明提供的一种数据访问方法，所述基于所述第一数据集合和所述第二数据集合，确定初始分配量对应的数据传输平均时延，包括：
58.将所述第一数据集合中数据量小于或等于所述初始分配量的第一目标数据，存储至所述第二数据集合，得到第三数据集合；
59.针对所述历史时段内所述当前时刻所在区域的各参考移动设备，基于所述第三数据集合和所述参考移动设备访问到的各流行数据，确定所述参考移动设备访问到各流行数据的时长，所述多个第一流行数据包括所述各流行数据；
60.将所述各参考移动设备访问到各流行数据的时长之和，与所述各参考移动设备访问到的各流行数据的数据量之和的比值，确定为所述初始分配量对应的数据传输平均时延。
61.根据本发明提供的一种数据访问方法，所述基于所述历史时段内所述第一网络设备中的多个第一流行数据、所述第二网络设备中的多个第二流行数据、以及所述第二网络设备的可用存储容量，从所述多个第一流行数据中确定所述高频访问数据，包括：
62.从所述多个第一流行数据中确定未包括在所述多个第二流行数据中的第三流行数据；
63.基于所述可用存储容量，从所述第三流行数据中确定所述高频访问数据。
64.第三方面，本发明还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述第二方面任一项中的所述数据访问方法。
65.第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第二方面任一种所述数据访问方法。
66.在本发明提供的一种数据访问装置、方法及设备中，通过获取模块，获取所述当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息；通过确定模块，基于设备移动信息，从多个相邻区域中确定所述目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；通过处理模块，将第一网络设备中的高频访问数据存储至所述目标区域对应的第二网络设备中。在上述数据访问装置、方法及设备中，第二网络设备为目标移动设备在下一时刻所处的目标区域对应的网络设备，因此在第二网络设备中存储高频访问数据，可以避免目标移动设备因第二网络设备中未存储其所需的高频访问数据而访问其他网络设备的问题，保障目标移动设备可以及时高效地从第二网络设备访问到其所需的高频访问数据，提高目标移动设备的数据访问效率。
附图说明
67.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
68.图1是本发明提供的一种应用场景示意图；
69.图2是本发明提供的数据访问方法的流程示意图；
70.图3是本发明提供的确定目标区域的方法流程示意图；
71.图4是本发明提供的确定高频访问数据的方法流程示意图；
72.图5是本发明提供的确定数据分配量的方法流程示意图；
73.图6是本发明提供的确定数据传输平均时延的方法流程示意图；
74.图7是本发明提供的数据访问装置的结构示意图；
75.图8是本发明提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
76.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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。
77.在本发明中，术语“包括”及其变形可以指非限制性的包括；术语“或”及其变形可以指“和/或”。本发明中术语“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。本发明中，“至少一个”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。
78.下面，结合图1，对本发明提供的数据访问方法的一种应用场景进行说明。
79.图1是本发明提供的一种应用场景示意图。如图1所示，该应用场景中包括：多个区域、目标移动设备和多个网络设备。
80.多个区域包括目标移动设备当前时刻所在区域和当前时刻所在区域的多个相邻区域(例如图1所示的相邻区域a、b、c、d、e、f)。
81.每个区域具有各自对应的网络设备，网络设备用于存储该区域对应的高频访问数据。当目标移动设备位于某个区域时，目标移动设备能够访问该区域对应的网络设备中存储的高频访问数据。
82.在相关技术中，目标移动设备在当前时刻所在区域对应的网络设备中存储的高频访问数据，会被均匀的备份至上述所在区域的各相邻区域的网络设备。例如，当目标移动设备在下一时刻移动至相邻区域a，可以访问相邻区域a的网络设备中存储的高频访问数据。若相邻区域a的网络设备中存储的高频访问数据中未包括目标移动设备所需的高频访问数据，则需要访问其他相邻区域(例如相邻区域b、c、d、e或f)的网络设备中存储的高频访问数据，从而导致目标移动设备的数据访问效率较低。
83.为了提高目标移动设备的数据访问效率，在本发明中，基于目标移动设备的当前
时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，预测目标移动设备在下一时刻所处的目标区域，将高频访问数据存储至目标区域对应的网络设备，可以避免目标移动设备因目标区域对应的网络设备中未存储其所需的高频访问数据而访问其他网络设备的问题，保障目标移动设备可以及时高效地从目标区域对应的网络设备中访问到其所需的高频访问数据，提高目标移动设备的数据访问效率。
84.下面，结合具体实施例，对本发明提供的数据访问方法进行说明。
85.图2是本发明提供的数据访问方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括：
86.步骤201、获取当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，设备移动信息包括从当前时刻所在区域移动至当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息。
87.可选地，本发明提供的数据访问方法，其执行主体可以为第一网络设备，也可以为设置在第一网络设备中的数据访问装置。数据访问装置可以通过软件和/或硬件的结合来实现。
88.第一网络设备为目标移动设备当前时刻所在区域的网络设备。
89.当前时刻所在区域为目标移动设备在当前时刻所处的区域。
90.可选地，目标移动设备可以为设置有多媒体设备的车辆。多媒体设备能够访问网络设备(例如第一网络设备和第二网络设备)，并访问网络设备中存储的高频访问数据。
91.可选地，多个相邻区域的数量可以为4、6或8等。
92.可选地，历史时段可以为一天、一周或一个月等。
93.可选地，相邻区域的设备信息包括在历史时段内从上述当前时刻所在区域移动至该相邻区域的移动设备的数量。
94.例如，在当前时刻所在区域中的移动设备的数量为100、相邻区域的数量为6、历史时段为一周的情况下，统计100个移动设备在一周内从当前时刻所在区域移动至6个相邻区域的移动设备的数量，从而得到当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息。
95.例如，6个相邻区域的区域标识为a、b、c、d、e和f的情况下，100个移动设备移动至相邻区域a的移动设备的数量为10，移动至相邻区域b的移动设备的数量为10，移动至相邻区域c的移动设备的数量为10，移动至相邻区域d的移动设备的数量为10，移动至相邻区域e的移动设备的数量为20，移动至相邻区域f的移动设备的数量为40，则设备移动信息可以包括如下表1所示的信息。
96.表1
97.[0098][0099]
步骤202、基于设备移动信息，从多个相邻区域中确定目标移动设备在下一时刻所处的目标区域。
[0100]
下一时刻为当前时刻的下一时刻。
[0101]
步骤203、将第一网络设备中的高频访问数据存储至目标区域对应的第二网络设备中；其中，第二网络设备存储的高频访问数据用于目标移动设备处于目标区域时进行访问。
[0102]
第二网络设备为目标区域的网络设备。
[0103]
可选地，将第一网络设备中的高频访问数据存储至目标区域对应的第二网络设备中，包括：向第二网络设备发送第一网络设备中的高频访问数据，以实现在第二网络设备中存储高频访问数据。
[0104]
在图2实施例中，基于设备移动信息，从多个相邻区域中确定目标移动设备在下一时刻所处的目标区域，将第一网络设备中的高频访问数据存储至目标区域对应的第二网络设备中，保障目标移动设备在下一个时刻位于目标区域时，可以及时高效地访问第二网络设备中存储的高频访问数据，避免目标移动设备因第二网络设备中未存储其所需的高频访问数据而访问其他网络设备的问题，提高目标移动设备的数据访问效率。
[0105]
在上述实施例的基础上，下面结合图3实施例，对确定目标区域的方法进行说明。
[0106]
图3是本发明提供的确定目标区域的方法流程示意图。如图3所示，该方法包括：
[0107]
步骤301、基于各相邻区域的设备信息，构造多个相邻区域对应的观测序列。
[0108]
可选地，可以从设备移动信息中获取相邻区域的设备信息。
[0109]
相邻区域的设备信息包括在历史时段内从当前时刻所在区域移动至该相邻区域的移动设备的数量。
[0110]
可选地，按照各相邻区域的排列顺序，对各相邻区域的移动设备的数量进行排列，得到多个相邻区域对应的观测序列。
[0111]
例如，在各相邻区域的排列顺序为f、d、e、b、a、c的情况下，在当前时刻所在区域中的移动设备数量为100的情况下，若移动至相邻区域a的移动设备数量为10、移动至相邻区域b的移动设备数量为20、移动至相邻区域c的移动设备数量为40、移动至相邻区域d的移动设备数量为5、移动至相邻区域e的移动设备数量为10，移动至相邻区域f的移动设备数量为15，则观测序列为[15，5，10，20，10，40]。
[0112]
步骤302、基于观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵，确定目标移动设备对应的状态序列，状态序列中包括目标移动设备在多个未来时刻所处的相邻区域。
[0113]
可选地，可以通过如下方法确定状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵。
[0114]
获得目标移动设备的历史数据集，其中，历史数据集包括多项数据，多个数据项包括运动方向、运动速度、剩余里程和行驶时间中的至少两种；
[0115]
针对各项数据，对该项数据进行特征化处理，从而得到特征数据；
[0116]
将各特征数据与预设的相应权重进行相乘后累加，得到用户当前移动特征；
[0117]
根据各特征数据和用户当前移动特征，确定状态概率向量、状态转移概率矩阵和观测概率矩阵。
[0118]
例如，状态序列为[a，r，t，y]，其中，a为时刻t1所处的目标区域，r为时刻t2所处的目标区域，t为时刻t3所处的目标区域，y时刻t4所处的目标区域，t1、t2、t3、t4为多个未来时刻，r为a的相邻区域，t为r的相邻区域，y为t的相邻区域。
[0119]
步骤303、将状态序列中的首个相邻区域，确定为目标移动设备在下一时刻所处的目标区域。
[0120]
例如在状态序列为[a，r，t，y]的情况下，将相邻区域a确定为目标移动设备在下一时刻所处的目标区域。
[0121]
在图3实施例中，基于观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵，确定目标移动设备对应的状态序列，将状态序列中的首个相邻区域，确定为目标移动设备在下一时刻所处的目标区域，提升了确定目标区域的准确性。
[0122]
进一步地，在得到准确的目标区域之后，将第一网络设备中的高频访问数据存储至目标区域对应的第二网络设备中，可以保障目标移动设备在下一个时刻位于目标区域时，能够及时高效地访问第二网络设备中存储的高频访问数据，避免目标移动设备因第二网络设备中未存储其所需的高频访问数据而访问其他网络设备的问题，提高目标移动设备的数据访问效率。
[0123]
在一些实施例中，确定目标移动设备对应的状态序列：包括：
[0124]
将观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵，输入至隐马尔可夫模型中，得到目标移动设备对应的状态序列。
[0125]
可选地，基于维特比(viterbi)算法，求解输入有观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵的隐马尔可夫模型，得到目标移动设备对应的状态序列。
[0126]
下面结合图4实施例，对确定高频访问数据的方法进行说明。
[0127]
图4是本发明提供的确定高频访问数据的方法流程示意图。如图4所示，该方法包括：
[0128]
步骤401、基于历史时段内第一网络设备中的多个第一流行数据、第二网络设备中的多个第二流行数据、以及第二网络设备的可用存储容量，从多个第一流行数据中确定高频访问数据。
[0129]
可选地，通过如下方式11和方式12从多个第一流行数据中确定高频访问数据。
[0130]
方式11，将多个第一流行数据中流行度最大的前n个第一流行数据，确定为第一数据集合；其中，第一流行数据的流行度等于第一流行数据在历史时段内的总访问次数和多个第一流行数据在历史时段内的总访问次数的比值，n为大于或等于1的整数；
[0131]
将多个第二流行数据中流行度最大的前m个第二流行数据，确定为第二数据集合；m为大于或等于1的整数；
[0132]
基于第一数据集合、第二数据集合和可用存储容量，确定数据分配量；
[0133]
将前n个第一流行数据中数据量小于或等于数据分配量的第一流行数据，确定为高频访问数据。
[0134]
例如，在n为5、数据分配量为10mb的情况下，第一数据集合包括5个第一流行数据，5个第一流行数据(d11、d12、d13、d14、d15)的数据量依次为5mb、10mb、8mb、2mb和20mb，则将d11确定为高频访问数据，或者将d11和d14确定为高频访问数据，或者将d12确定为高频访问数据，或者将d13和d14确定为高频访问数据。
[0135]
具体的，对确定数据分配量的详细说明请参见图5实施例。
[0136]
方式12，从多个第一流行数据中确定未包括在多个第二流行数据中的第三流行数据；
[0137]
基于可用存储容量，从第三流行数据中确定高频访问数据。
[0138]
例如，多个第一流行数据包括d11、d12、d13、d14、d15、d16，多个第二流行数据包括d11、d12、d13，多个第一流行数据中未包括在多个第二流行数据中的第三流行数据为d14、d15和d16，将第三流行数据按照流行度进行排序，得到排序后的第三流行数据为：d14，d16，d15，若d14的数据量为20mb，d16的数据量为10mb，d15的数据量为10mb，可用存储容量为30mb，则将d14、d16确定为高频数据。
[0139]
步骤402、将高频访问数据存储至第二网络设备中，并删除第一网络设备中的高频访问数据。
[0140]
与现有技术不同，在现有技术中，由于车辆在下一时刻仅会位于其中的一个相邻区域，因此若将车辆在当前时刻所在区域对应的服务器中存储的流行数据、被均匀的备份至上述所在区域的各相邻区域对应的服务器中，则浪费其他相邻区域对应的服务器的存储资源。而在本技术提供的图4实施例中，高频访问数据仅存储至第二网络设备，节省了其他相邻区域对应的网络设备的存储资源。而且删除第一网络设备中的高频访问数据，还可以节省当前时刻所在区域对应的网络设备的存储资源。
[0141]
图5是本发明提供的确定数据分配量的方法流程示意图。如图5所示，该方法包括：
[0142]
步骤501、基于前m个第二流行数据的数据量和可用存储容量，确定多个初始分配量。
[0143]
多个初始分配量均小于或等于可用存储容量。
[0144]
例如，在前5(m＝5)个第二流行数据(分别为d21、d22、d23、d24、d25)、可用存储容量为100mb的情况下，若d21的数据量为5mb、d22的数据量为5mb、d23的数据量为10mb、d24的数据量为20mb、d25的数据量为30mb，则多个初始分配量为5mb(d21)、10mb(d21+d22)、20mb(d21+d22+d23)、40mb(d21+d22+d23+d24)、70mb(d21+d22+d23+d24+d25)。
[0145]
步骤502、基于第一数据集合和第二数据集合，确定各初始分配量对应的数据传输平均时延。
[0146]
具体的，针对每个初始分配量，对确定该初始分配量对应的数据传输平均时延的详细说明，请参见图6实施例。
[0147]
步骤503、将最小数据传输平均时延对应的初始分配量，确定为数据分配量。
[0148]
例如，在多个初始分配量为5mb、10mb、20mb、40mb和70mb，多个初始分配量对应的数据传输平均时延依次为：1毫秒(ms)、1.2ms、1.1ms、0.7ms、0.9ms的情况下，最小数据传输平均时延为0.7ms，将最小数据传输平均时延0.7ms对应的初始分配量40mb，确定为数据分
配量。
[0149]
图6是本发明提供的确定数据传输平均时延的方法流程示意图。如图6所示，该方法包括：
[0150]
步骤601、将第一数据集合中数据量小于或等于初始分配量的第一目标数据，存储至第二数据集合，得到第三数据集合。
[0151]
第一目标数据的数量可以为一个或多个。
[0152]
在第一目标数据的数量为多个的情况下，多个第一目标数据的数据量之和需小于或等于初始分配量。
[0153]
例如，第一数据集合为[d11，d12，d13，d14，d15]，d11的数据量为20mb、d12的数据量为5mb、d13的数据量为50mb、d14的数据量为60mb、d15的数据量为100mb，第二数据集合中的数据为[d21，d22，d23，d24，d25]，在初始分配量为40mb的情况下，可以确定d11和d12为第一目标数据，进而将d11和d12存储至第二数据集合，得到第三数据集合[d21，d22，d23，d24，d25，d11，d12]。
[0154]
步骤602、针对历史时段内当前时刻所在区域的各参考移动设备，基于第三数据集合和参考移动设备访问到的各流行数据，确定参考移动设备访问到各流行数据的时长，多个第一流行数据包括各流行数据。
[0155]
可选地，每个参考移动设备执行如下操作：
[0156]
针对参考移动设备访问到各流行数据，判断第三数据集合中是否存在与所述流行数据具有相同类型的流行数据；
[0157]
若是，则将所述当前时刻所在区域中所述流行数据的访问次数与多个第一流行数据的总访问次数的比值，确定为目标流行度；
[0158]
否则，将所述当前时刻所在区域中所述流行数据的访问次数与多个第二流行数据的总访问次数的比值，确定为目标流行度；
[0159]
判断所述流行数据是否存在于第三数据集合中；
[0160]
若是，则将第一预设时长确定为目标时长；
[0161]
否则，将第二预设时长确定为目标时长；
[0162]
将参考移动设备访问到各流行数据的数据量之和、目标流行度和目标时长乘积，确定为参考移动设备访问到各流行数据的时长。
[0163]
第一预设时长为直接获取(第一网络设备)流行数据的时长。
[0164]
第二预设时长为远程(除第一网络设备之外的其他网络设备)获取流行数据的时长。
[0165]
步骤603、将各参考移动设备访问到各流行数据的时长之和，与各参考移动设备访问到的各流行数据的数据量之和的比值，确定为初始分配量对应的数据传输平均时延。
[0166]
可选地，通过如下公式1，确定初始分配量对应的数据传输平均时延：
[0167][0168]
其中，l表示初始分配量对应的数据传输平均时延，k表示历史时段内当前时刻所在区域的各参考移动设备的集合，k表示参考移动设备，n表示第一流行数据，n表示第一数据集合，i表示当前时刻所在区域，表示当前时刻所在区域i的参考移动设备k访问到第
一流行数据n的时长，λk表示参考移动设备k访问到的各流行数据的数据量。
[0169]
图7是本发明提供的数据访问装置的结构示意图。如图7所示，数据访问装置70应用于第一网络设备，第一网络设备为目标移动设备当前时刻所在区域的网络设备。数据访问装置70包括：获取模块710、确定模块720和处理模块730。
[0170]
获取模块710，用于获取当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，设备移动信息包括从当前时刻所在区域移动至当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息；
[0171]
确定模块720，用于基于设备移动信息，从多个相邻区域中确定目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；
[0172]
处理模块730，用于将第一网络设备中的高频访问数据存储至目标区域对应的第二网络设备中；其中，第二网络设备中存储的高频访问数据用于目标移动设备处于所述目标区域时进行访问。
[0173]
本发明提供的数据访问装置可以执行上述任意实施例提供的数据访问方法，数据访问装置实现的有益效果与数据访问方法的实现的有益效果相同，此处不再赘述。
[0174]
在一些实施例中，确定模块720具体用于：
[0175]
基于各相邻区域的设备信息，构造多个相邻区域对应的观测序列；
[0176]
基于观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵，确定目标移动设备对应的状态序列，状态序列中包括目标移动设备在多个未来时刻所处的相邻区域；
[0177]
将状态序列中的首个相邻区域，确定为目标移动设备在下一时刻所处的目标区域。
[0178]
在一些实施例中，确定模块720具体用于：
[0179]
将观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵，输入至隐马尔可夫模型中，得到目标移动设备对应的状态序列。
[0180]
在一些实施例中，处理模块730具体用于：
[0181]
基于历史时段内第一网络设备中的多个第一流行数据、第二网络设备中的多个第二流行数据、以及第二网络设备的可用存储容量，从多个第一流行数据中确定高频访问数据；
[0182]
将高频访问数据存储至第二网络设备中，并删除所述第一网络设备中的所述高频访问数据。
[0183]
在一些实施例中，处理模块730具体用于：
[0184]
将多个第一流行数据中流行度最大的前n个第一流行数据，确定为第一数据集合；其中，第一流行数据的流行度等于第一流行数据在历史时段内的总访问次数和多个第一流行数据在历史时段内的总访问次数的比值，n为大于或等于1的整数；
[0185]
将多个第二流行数据中流行度最大的前m个第二流行数据，确定为第二数据集合；m为大于或等于1的整数；
[0186]
基于第一数据集合、第二数据集合和可用存储容量，确定数据分配量；
[0187]
将前n个第一流行数据中数据量小于或等于数据分配量的第一流行数据，确定为高频访问数据。
[0188]
在一些实施例中，处理模块730具体用于：
[0189]
基于前m个第二流行数据的数据量和可用存储容量，确定多个初始分配量；
[0190]
基于第一数据集合和第二数据集合，确定各初始分配量对应的数据传输平均时延；
[0191]
将最小数据传输平均时延对应的分配量，确定为数据分配量。
[0192]
在一些实施例中，处理模块730具体用于：
[0193]
将第一数据集合中数据量小于或等于初始分配量的第一目标数据，存储至第二数据集合，得到第三数据集合；
[0194]
针对历史时段内当前时刻所在区域的各参考移动设备，基于第三数据集合和参考移动设备访问到的各流行数据，确定参考移动设备访问到各流行数据的时长，多个第一流行数据包括各流行数据；
[0195]
将各参考移动设备访问到各流行数据的时长之和，与各参考移动设备访问到的各流行数据的数据量之和的比值，确定为初始分配量对应的数据传输平均时延。
[0196]
在一些实施例中，处理模块730具体用于：
[0197]
从多个第一流行数据中确定未包括在多个第二流行数据中的第三流行数据；
[0198]
基于可用存储容量，从第三流行数据中确定高频访问数据。
[0199]
图8是本发明提供的电子设备的实体结构示意图。如图8所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(communications interface)820、存储器(memory)830和通信总线840。其中，处理器810、通信接口820和存储器830之间通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行数据访问方法，该方法包括：获取当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，设备移动信息包括从当前时刻所在区域移动至当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息；基于设备移动信息，从多个相邻区域中确定目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；将第一网络设备中的高频访问数据存储至目标区域对应的第二网络设备中，其中，第二网络设备存储的高频访问数据用于目标移动设备处于目标区域时进行访问。
[0200]
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各自可以存储程序代码的介质。
[0201]
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的数据访问方法，该方法包括：获取当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，设备移动信息包括从当前时刻所在区域移动至当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息；基于设备移动信息，从多个相邻区域中确定目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；将第一网络设备中的高频访问数据存储
至目标区域对应的第二网络设备中，其中，第二网络设备存储的高频访问数据用于目标移动设备处于目标区域时进行访问。
[0202]
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的数据访问方法，该方法包括：获取当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，设备移动信息包括从当前时刻所在区域移动至当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息；基于设备移动信息，从多个相邻区域中确定目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；将第一网络设备中的高频访问数据存储至目标区域对应的第二网络设备中，其中，第二网络设备存储的高频访问数据用于目标移动设备处于目标区域时进行访问。
[0203]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0204]
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各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0205]
最后应说明的是：以上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。

技术特征：
1.一种数据访问装置，其特征在于，应用于第一网络设备，所述第一网络设备为目标移动设备在当前时刻所在区域的网络设备，所述装置包括：获取模块，用于获取所述当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，所述设备移动信息包括从所述当前时刻所在区域移动至所述当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息；确定模块，用于基于所述设备移动信息，从所述多个相邻区域中确定所述目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；处理模块，用于将所述第一网络设备中的高频访问数据存储至所述目标区域对应的第二网络设备中；其中，所述第二网络设备存储的所述高频访问数据用于所述目标移动设备处于所述目标区域时进行访问。2.根据权利要求1所述的数据访问装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：基于所述各相邻区域的设备信息，构造所述多个相邻区域对应的观测序列；基于所述观测序列、状态概率向量、状态转移概率矩阵和预设观测概率矩阵，确定所述目标移动设备对应的状态序列，所述状态序列中包括所述目标移动设备在多个未来时刻所处的相邻区域；将所述状态序列中的首个相邻区域，确定为所述目标移动设备在下一时刻所处的所述目标区域。3.根据权利要求2所述的数据访问装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：将所述观测序列、所述状态概率向量、所述状态转移概率矩阵和所述预设观测概率矩阵，输入至隐马尔可夫模型中，得到所述目标移动设备对应的状态序列。4.根据权利要求1-3任一项所述的数据访问装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：基于所述历史时段内所述第一网络设备中的多个第一流行数据、所述第二网络设备中的多个第二流行数据、以及所述第二网络设备的可用存储容量，从所述多个第一流行数据中确定所述高频访问数据；将所述高频访问数据存储至所述第二网络设备中，并删除所述第一网络设备中的所述高频访问数据。5.根据权利要求4所述的数据访问装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：将所述多个第一流行数据中流行度最大的前n个第一流行数据，确定为第一数据集合；其中，所述第一流行数据的流行度等于所述第一流行数据在所述历史时段内的总访问次数和所述多个第一流行数据在所述历史时段内的总访问次数的比值，n为大于或等于1的整数；将所述多个第二流行数据中流行度最大的前m个第二流行数据，确定为第二数据集合；m为大于或等于1的整数；基于所述第一数据集合、所述第二数据集合和所述可用存储容量，确定数据分配量；将所述前n个第一流行数据中数据量小于或等于所述数据分配量的第一流行数据，确定为所述高频访问数据。6.根据权利要求5所述的数据访问装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：基于所述前m个第二流行数据的数据量和所述可用存储容量，确定多个初始分配量；
基于所述第一数据集合和所述第二数据集合，确定各初始分配量对应的数据传输平均时延；将最小数据传输平均时延对应的分配量，确定为所述数据分配量。7.根据权利要求6所述的数据访问装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：将所述第一数据集合中数据量小于或等于所述初始分配量的第一目标数据，存储至所述第二数据集合，得到第三数据集合；针对所述历史时段内所述当前时刻所在区域的各参考移动设备，基于所述第三数据集合和所述参考移动设备访问到的各流行数据，确定所述参考移动设备访问到各流行数据的时长，所述多个第一流行数据包括所述各流行数据；将所述各参考移动设备访问到各流行数据的时长之和，与所述各参考移动设备访问到的各流行数据的数据量之和的比值，确定为所述初始分配量对应的数据传输平均时延。8.根据权利要求1-3任一项所述的数据访问装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：从所述多个第一流行数据中确定未包括在所述多个第二流行数据中的第三流行数据；基于所述可用存储容量，从所述第三流行数据中确定所述高频访问数据。9.一种数据访问方法，其特征在于，应用于第一网络设备，所述第一网络设备为目标移动设备当前时刻所在区域的网络设备，所述方法包括：获取所述当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，所述设备移动信息包括从所述当前时刻所在区域移动至所述当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息；基于所述设备移动信息，从所述多个相邻区域中确定所述目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；将所述第一网络设备中的高频访问数据存储至所述目标区域对应的第二网络设备中；其中，所述第二网络设备中存储的所述高频访问数据用于目标移动设备处于所述目标区域时进行访问。10.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求9所述的数据访问方法。

技术总结
本发明提供一种数据访问装置、方法及设备，该装置包括：获取模块、确定模块和处理模块；其中，获取模块，用于获取当前时刻所在区域在历史时段内的设备移动信息，设备移动信息包括从当前时刻所在区域移动至当前时刻所在区域的多个相邻区域中各相邻区域的设备信息；确定模块，用于基于设备移动信息，从多个相邻区域中确定目标移动设备在下一时刻所处的目标区域；处理模块，用于将第一网络设备中的高频访问数据存储至目标区域对应的第二网络设备中，其中，第二网络设备中存储的高频访问数据用于目标移动设备处于所述目标区域时进行访问。本发明提供的一种数据访问装置、方法及设备用于提高目标移动设备的数据访问效率。备用于提高目标移动设备的数据访问效率。备用于提高目标移动设备的数据访问效率。


技术研发人员：陈昌 刘振杰
受保护的技术使用者：北京奕斯伟计算技术股份有限公司
技术研发日：2023.05.31
技术公布日：2023/8/14