智能終端性能優化方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明涉及一種智能終端性能優化方法，該方法包括以下步驟：偵測智能終端的性能參數；根據該性能參數，分析該智能終端的性能問題，在智能終端的本地策略數據庫中找出與智能終端的性能問題相對應的智能終端的性能優化策略，并執行該性能優化策略；將該性能參數發送至云端服務平臺的云端智能分析系統，接收云端智能分析系統發送的性能優化策略，并執行該性能優化策略；將該性能參數發送至云端服務平臺的云端專家分析系統，接收由云端專家分析系統發送的由專家根據智能終端的性能參數作出的性能優化策略，并執行該性能優化策略。本發明還提供一種智能終端性能優化系統。利用本發明可以為智能終端提供恰當的性能優化策略，改善用戶的使用體驗。
【專利說明】智能終端性能優化方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及智能終端性能優化技術，尤其涉及一種智能終端性能優化方法及系統。
【背景技術】
[0002]在智能終端的使用過程中，用戶通常會在智能終端里安裝一些安全軟件，例如殺毒軟件、智能終端管理軟件來保護和優化智能終端的性能。這些安全軟件一般都具有殺毒、查殺木馬的安全保護功能。然而，在智能終端性能優化方面，這些安全軟件則只依賴于一些簡單的清理系統垃圾、清理上網痕跡、清理插件等方式實現。由于智能終端的硬件性能在不斷提升，這些安全軟件的智能終端性能優化方式可能無法實時滿足用戶的需求，使智能終端性能的優化效果不佳，例如無法解決系統資源占有率高，系統響應速度慢等問題，給用戶帶來不好的使用體驗。
[0003]另外，隨著智能終端的普及，大量智能終端的用戶都并不專業于智能終端領域，因此對智能終端性能優化的知識比較匱乏。如果僅僅依賴所安裝的安全軟件，則智能終端性能的優化效果難以讓人滿意。
【發明內容】
[0004]有鑒于此，有必要提供一種智能終端性能優化方法及系統，其可以偵測和分析智能終端的性能參數，通過在智能終端上預先配置的本地策略數據庫，以及在云端服務平臺的云端智能分析系統和云端專家分析系統來對智能終端性能進行詳盡的分析，并為智能終端提供恰當的性能優化策略，從而優化智能終端性能，改善用戶的使用體驗。
[0005]所述智能終端性能優化方法，包括以下步驟:偵測步驟:偵測并匯總智能終端的性能參數；第一優化步驟:根據所偵測到的智能終端的性能參數，分析該智能終端的性能問題，在智能終端的本地策略數據庫中找出與智能終端的性能問題相對應的智能終端的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略；第二優化步驟:將所偵測到的智能終端的性能參數通過網絡發送至云端服務平臺的云端智能分析系統，接收云端智能分析系統發送來的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略；第三優化步驟:將所偵測到的智能終端的性能參數通過網絡發送至云端服務平臺的云端專家分析系統，接收由云端專家分析系統發送的由專家根據智能終端的性能參數作出的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略。
[0006]所述智能終端性能優化系統，包括:偵測模塊，用于偵測并匯總智能終端的性能參數；第一優化模塊，用于根據所偵測到的智能終端的性能參數，分析該智能終端的性能問題，在智能終端的本地策略數據庫中找出與智能終端的性能問題相對應的智能終端的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略；第二優化模塊，用于將所偵測到的智能終端的性能參數通過網絡發送至云端服務平臺的云端智能分析系統，接收云端智能分析系統發送來的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略；第三優化模塊，用于將所偵測到的智能終端的性能參數通過網絡發送至云端服務平臺的云端專家分析系統，接收由云端專家分析系統發送的由專家根據智能終端的性能參數作出的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略。
[0007]為讓本發明的上述和其他目的、特征和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附圖式，作詳細說明如下。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0008]圖1為本發明智能終端性能優化系統較佳實施例的運行環境圖。
[0009]圖2為本發明智能終端性能優化系統較佳實施例的功能模塊圖。
[0010]圖3為本發明智能終端性能優化系統較佳實施例的流程圖。
【具體實施方式】
[0011]為更進一步闡述本發明為實現預定發明目的所采取的技術手段及功效，以下結合附圖及較佳實施例，對依據本發明的【具體實施方式】、結構、特征及其功效，詳細說明如后。
[0012]參閱圖1所示，是本發明智能終端性能優化系統較佳實施例的運行環境圖。在本實施例中，該智能終端性能優化系統10運行于智能終端I中，該智能終端I還包括本地策略數據庫11和智能終端可讀存儲介質。該本地策略數據庫11和智能終端性能優化系統10可以存儲在該智能終端可讀存儲介質中，由智能終端I的處理器執行。
[0013]智能終端性能優化系統10用于對智能終端I的性能問題進行評估分析，獲取對智能終端I的性能進行優化的策略，以及根據該策略對智能終端I的性能進行優化操作。在本實施例中，所述本地策略數據庫11中包括一些預先設置的對智能終端I的性能優化策略，例如殺掉進程、降低特殊進程的動態優先級等，供智能終端性能優化系統10采用。
[0014]智能終端I通過網絡3，例如無線網際網絡或有線網際網絡與云端服務平臺2通信連接。該云端服務平臺2配置有云端智能分析系統20和云端專家分析系統21。該云端智能分析系統20包括云端策略數據庫200，該云端策略數據庫200中包括若干通過各種途徑，例如由智能終端領域的專家針對智能終端I的各種性能問題預先設定的對智能終端I的各種性能優化策略。該云端專家分析系統21可以將智能終端I的性能問題提供給智能終端領域的專家查看以及進行更加深入的分析，并接收智能終端領域的專家針對智能終端I的性能問題作出的性能優化策略。
[0015]參閱圖2所示，是本發明智能終端性能優化系統較佳實施例的功能模塊圖。該智能終端性能優化系統10包括偵測模塊101、第一優化模塊102、第二優化模塊103和第三優化模塊104。本發明所稱的模塊是完成一特定功能的智能終端程序段，比程序更適合于描述軟件在智能終端I中的執行過程，因此在本發明以下對軟件的描述都以模塊描述。
[0016]偵測模塊101用于偵測并匯總智能終端I的各種性能參數，這些性能參數包括但不限于進程個數、進程名、內存使用率、CPU使用率、系統窗口響應時間等。
[0017]第一優化模塊102用于根據所偵測到的智能終端I的性能參數，分析智能終端I的性能問題，在所述本地策略數據庫11中找出與智能終端I的性能問題相對應的智能終端I的性能優化策略，并自動或者根據用戶的確認操作對智能終端I執行該性能優化策略，例如殺掉進程、降低特殊進程的動態優先級等。[0018]第二優化模塊103用于當用戶進行請求云端智能分析系統20服務的操作時，將所偵測到的智能終端1的性能參數通過網絡3發送至云端服務平臺2的云端智能分析系統
20。云端智能分析系統20將根據該智能終端1的性能參數，分析智能終端1的性能問題，在所述云端策略數據庫200中找出與智能終端1的性能問題相對應的智能終端1的性能優化策略，并將從云端策略數據庫200中找出的該性能優化策略發送至智能終端1。該第二優化模塊103還用于接收該從云端策略數據庫200中找出的性能優化策略，并自動或根據用戶的確認操作對智能終端1執行該性能優化策略。
[0019]第三優化模塊104用于當用戶進行請求云端專家分析系統21服務的操作時，將所偵測到的智能終端1的性能參數通過網絡3發送至云端服務平臺2的云端專家分析系統
21。云端專家分析系統21將該智能終端1的性能參數提供給智能終端領域的專家查看，獲取智能終端領域專家根據智能終端1的性能參數分析得到的智能終端1的性能問題，以及針對該智能終端1的性能問題所作出的性能優化策略，并將該智能終端領域專家作出的性能優化策略發送至智能終端1。第三優化模塊104還用于接收由云端專家分析系統21發送來的對智能終端1的性能優化策略，并自動或根據用戶的確認操作對智能終端1執行性能優化策略。此外，云端智能分析系統20還將獲取該由智能終端領域專家針對該智能終端1的性能問題所作出的性能優化策略，將將該性能優化策略存入云端策略數據庫200。
[0020]參閱圖3所示，是本發明智能終端性能優化系統較佳實施例的流程圖。
[0021 ] 步驟S1，偵測模塊101偵測并匯總智能終端1的各種性能參數，這些性能參數包括但不限于進程個數、進程名、內存使用率、CPU使用率、系統窗口響應時間等。
[0022]步驟S2，第一優化模塊102根據所偵測到的智能終端1的性能參數，分析智能終端1的性能問題，在所述本地策略數據庫11中找出與智能終端1的性能問題相對應的智能終端1的性能優化策略，并自動或者根據用戶的確認操作對智能終端1執行該性能優化策略。
[0023]步驟S3，當用戶進行請求云端智能分析系統20服務的操作時，第二優化模塊103將所偵測到的智能終端1的性能參數通過網絡3發送至云端服務平臺2的云端智能分析系統20。云端智能分析系統20將根據該智能終端1的性能參數，分析智能終端1的性能問題，在所述云端策略數據庫200中找出與智能終端1的性能問題相對應的智能終端1的性能優化策略，并將從云端策略數據庫200中找出的該性能優化策略發送至智能終端1。該第二優化模塊103將接收該從云端策略數據庫200中找出的性能優化策略，并自動或根據用戶的確認操作對智能終端1執行該性能優化策略。
[0024]步驟S4，當用戶進行請求云端專家分析系統21服務的操作時，第三優化模塊104將所偵測到的智能終端1的性能參數通過網絡3發送至云端服務平臺2的云端專家分析系統21。云端專家分析系統21將該智能終端1的性能參數提供給智能終端領域的專家查看，獲取智能終端領域專家根據智能終端1的性能參數分析得到的智能終端1的性能問題，以及針對該智能終端1的性能問題所作出的性能優化策略，并將該智能終端領域專家作出的性能優化策略發送至智能終端1。第三優化模塊104還接收由云端專家分析系統21發送來的對智能終端1的性能優化策略，并自動或根據用戶的確認操作對智能終端1執行該性能優化策略。
[0025]綜上所述，本發明智能終端性能優化方法及系統，不但可以使用智能終端1的本地策略數據庫11對智能終端1的性能問題進行優化，還可以結合云端服務平臺2強大的運算處理能力，通過云端策略數據庫200中豐富的智能終端1的性能優化策略對智能終端1的性能問題進行優化。此外，若智能終端1的性能問題較復雜，無法通過本地策略數據庫11和云端策略數據庫200得出恰當的性能優化策略，本發明智能終端性能優化方法及系統還可以使用智能終端領域的專家針對該智能終端1的性能問題作出的性能優化策略對智能終端1的性能進行優化。因此，本發明相較于現有技術可以對智能終端1的性能問題作更加詳細的分析，并通過更加完善和準確的性能優化策略對智能終端1的性能進行優化，實現更佳的優化效果。
[0026]此外，本發明實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，其內存儲有計算機可執行指令，上述的計算機可讀存儲介質例如為非易失性存儲器例如光盤、硬盤、或者閃存。上述的計算機可執行指令用于讓計算機或者類似的智能終端完成上述的智能終端性能優化方法中各種操作。
[0027]以上所述，僅是本發明的較佳實施例而已，并非對本發明作任何形式上的限制，雖然本發明已以較佳實施例揭示如上，然而并非用以限定本發明，任何本領域技術人員，在不脫離本發明技術方案范圍內，當可利用上述揭示的技術內容做出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發明技術方案內容，依據本發明的技術實質對以上實施例所作的任何簡介修改、等同變化與修飾，均仍屬于本發明技術方案的范圍內。
【權利要求】
1.一種智能終端性能優化方法，其特征在于，該方法包括以下步驟: 偵測步驟:偵測并匯總智能終端的性能參數； 第一優化步驟:根據所偵測到的智能終端的性能參數，分析該智能終端的性能問題，在智能終端的本地策略數據庫中找出與智能終端的性能問題相對應的智能終端的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略； 第二優化步驟:將所偵測到的智能終端的性能參數通過網絡發送至云端服務平臺的云端智能分析系統，接收云端智能分析系統發送來的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略； 第三優化步驟:將所偵測到的智能終端的性能參數通過網絡發送至云端服務平臺的云端專家分析系統，接收由云端專家分析系統發送的由專家根據智能終端的性能參數作出的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略。
2.如權利要求1所述的智能終端性能優化方法，其特征在于，所述本地策略數據庫包括預先設置的智能終端的性能優化策略。
3.如權利要求1所述的智能終端性能優化方法，其特征在于，該云端智能分析系統還包括云端策略數據庫，該云端策略數據庫中包括由專家針對智能終端的各種性能問題預先設定的對智能終端性能優化策略。
4.如權利要求3所述的智能終端性能優化方法，其特征在于，所述云端智能分析系統將根據該智能終端的性能參數，分析智能終端的性能問題，在所述云端策略數據庫中找出與智能終端的性能問題相對應的智能終端的性能優化策略，并將該性能優化策略發送至智能終端。
5.如權利要求3所述的`智能終端性能優化方法，其特征在于，所述云端智能分析系統還將專家根據智能終端的性能參數作出的性能優化策略存入所述云端策略數據庫。
6.一種智能終端性能優化系統，其特征在于，該系統包括: 偵測模塊，用于偵測并匯總智能終端的性能參數； 第一優化模塊，用于根據所偵測到的智能終端的性能參數，分析該智能終端的性能問題，在智能終端的本地策略數據庫中找出與智能終端的性能問題相對應的智能終端的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略； 第二優化模塊，用于將所偵測到的智能終端的性能參數通過網絡發送至云端服務平臺的云端智能分析系統，接收云端智能分析系統發送來的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略； 第三優化模塊，用于將所偵測到的智能終端的性能參數通過網絡發送至云端服務平臺的云端專家分析系統，接收由云端專家分析系統發送的由專家根據智能終端的性能參數作出的性能優化策略，并對智能終端執行該性能優化策略。
7.如權利要求6所述的智能終端性能優化系統，其特征在于，所述本地策略數據庫包括預先設置的智能終端的性能優化策略。
8.如權利要求6所述的智能終端性能優化系統，其特征在于，該云端智能分析系統還包括云端策略數據庫，該云端策略數據庫中包括由專家針對智能終端的各種性能問題預先設定的對智能終端性能優化策略。
9.如權利要求8所述的智能終端性能優化系統，其特征在于，所述云端智能分析系統將根據該智能終端的性能參數，分析智能終端的性能問題，在所述云端策略數據庫中找出與智能終端 的性能問題相對應的智能終端的性能優化策略，并將該性能優化策略發送至智能終端。
10.如權利要求8所述的智能終端性能優化系統，其特征在于，所述云端智能分析系統還將專家根據智能終端的性能參數作出的性能優化策略存入所述云端策略數據庫。
【文檔編號】H04L29/08GK103685412SQ201210349122
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2012年9月19日 優先權日:2012年9月19日
【發明者】鄒泉, 趙衛國 申請人:騰訊科技（深圳）有限公司