[发明专利]用于认知应用的边缘缓存

说明书

为了通信网络中的认知应用的缓存，由具有与之关联的高速缓存的代理检测来自传感器设备的第一输入信号。计算第一输入信号的表示并将其发送到服务器。将句柄函数应用于第一输入信号的表示，以计算与第一输入信号相对应的第一句柄值。使用应答函数的认知处理模型来变换第一输入信号的表示，以计算第一应答值。代理通过将第一应答值与第一句柄值相关联地存储在高速缓存中来修改高速缓存的内容。

技术领域

本发明总体上涉及用于在通信网络内进行缓存的方法、系统和计算机程序产品。更具体地，本发明涉及一种用于认知应用在通信网络中的边缘缓存的方法、系统和计算机程序产品。

背景技术

在网络带宽受限的环境中，网络高速缓存(cache)可用于改善客户端与服务器之间的有效响应时间。网络高速缓存是一种数据存储，其位置比原始包含被请求数据的服务器更靠近请求者。缓存(caching)已被有效地用于Web应用、数据库和计算机处理等应用。Web缓存利用临时存储来存储Web文档(例如HTML页面和图像)，以减少带宽使用、服务器负载和/或感知到的迟滞。

认知应用是接受来自客户端的请求(其可以包括来自传感器设备的信号、来自麦克风的语音样本、来自计算机软件的请求或来自其他类型的设备的信号)并应用机器学习技术以产生输出的应用。在特定实施方式中，输出是将从传感器装置接收的信号作为输入馈送到认知引擎(例如，神经网络、决策树、规则引擎等)的结果。输入信号的示例包括机器音频信号、视频信号或其他传感器输出信号。典型的机器学习应用是分类系统，在该系统中，通过机器学习技术将输入信号(例如测量的音频信号)分类为不同的类别，例如，正常的声音、玻璃破裂、齿轮损坏等。

在用于认知应用的典型系统中，传感器生成信号并将该信号通过网络发送到服务器。当服务器接收到该信号作为输入信号时，服务器会将输入信号与由模型在本地存储的模型进行比较。在一些应用中，该模型可能先前已经使用训练数据被学习过，并且可能采取神经网络、决策表或规则集或其他建模实现的形式。在典型的实现中，服务器将输入信号x与该模型进行比较，并计算函数f(x)。然后，服务器将f(x)的计算结果用于后续操作，例如发送通知，打开故障单等。在某些其他情况下，服务器可能依次使用许多认知应用。

然而，在某些情况下，传感器与服务器之间的网络具有高度的延迟或有限的带宽。在其他情况下，隐私或法规可能会阻止通过网络发送输入。说明性实施例认识到，在这些和许多其他情况下，通过使用更本地的数据源—例如通过使用代理服务器—来避免使用网络访问远程数据源的方法是可取的。另外，可能期望将代理配置为对输入信号执行其他处理。但是在许多情况下，代理可能无法使用网络模型。网络模型可能太大，或者可能需要服务器上的一些其他数据。

发明内容

根据一个方面，提供了一种用于通信网络中认知应用的缓存的方法，该方法包括：通过具有与之相关联的缓存的代理来检测来自传感器设备的第一输入信号；计算第一输入信号的表示，该表示被发送到服务器；将句柄函数应用于第一输入信号的表示以计算与第一输入信号相对应的第一句柄值；使用应答函数的认知处理模型变换第一输入信号的表示以计算第一应答值；以及由代理通过将第一应答值与第一句柄值相关联地存储在高速缓存中来修改高速缓存的内容。

根据另一方面，提供了一种用于在通信网络中缓存认知应用的计算机程序产品，该计算机程序产品包括一个或多个计算机可读存储介质以及存储在所述一个或多个存储介质中的至少一个上的程序指令，所存储的程序指令包括：用于由具有与之关联的高速缓存的代理检测来自传感器设备的第一输入信号的程序指令；用于计算第一输入信号的表示的程序指令，所述表示被发送到服务器；用于将句柄函数应用于第一输入信号的表示以计算与第一输入信号相对应的第一句柄值的程序指令；用于用应答函数的认知处理模型变换第一输入信号的表示以计算出第一应答值的程序指令；以及用于由所述代理通过将第一应答值与第一句柄值相关联地存储在高速缓存中来修改高速缓存的内容的程序指令。