CN115442310B - 基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法及装置 - Google Patents

基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法及装置 Download PDF

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CN115442310B CN202211402186.4A CN202211402186A CN115442310B CN 115442310 B CN115442310 B CN 115442310B CN 202211402186 A CN202211402186 A CN 202211402186A CN 115442310 B CN115442310 B CN 115442310B
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Abstract

本发明涉及网络监控技术领域，揭露了一种基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法及装置，包括：确定物联网卡的起点应用程序及流量使用链，计算每条流量使用链的通信距离，剔除通信距离不属于流量供给区域内的下游应用程序得到流量优化链，其中剔除的下游应用程序被确定为实时监控程序，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中剔除的下游应用程序被确定为安全应用程序，将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别、中级别及低级别流量消耗监控程序。本发明主要目的在于提高基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分智能性。

Description

基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法及装置
技术领域
本发明涉及一种基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法及装置，属于网络监控技术领域。
背景技术
物联网卡是一种根据用户上网需求而面向用户提供移动可用流量的网络设备。每张物联网卡初始都设置有固定的总流量，因此有必要合理划分、分配、使用物联网卡流量，防止应用程序因所供给流量浪费或不足等情况导致资源浪费或应用程序异常。现有的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分的方法主要通过根据应用的类型设置对应的级别来划分。
然而，每个使用物联网卡作为流量供给的应用程序简称为起点应用程序，上述方法虽然可实现起点应用程序的流量消耗级别划分，但并深入与起点应用程序直接执行数据交互的下游应用程序，及下游应用程序和起点应用程序所构建的流量使用链，因为下游应用程序及流量使用链的流量消耗变大时，极大可能会造成起点应用程序过高的流量消耗，但此时可能是因为起点应用程序具有更高强度的业务需求或工作需求导致，若采用传统的设置最大流量使用值，则极容易影响起点应用程序的工作，因此，传统物联网卡的应用程序流量消耗级别划分的智能性较低。
发明内容
本发明提供一种基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高对基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分的智能性。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，包括：
接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序；
接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序；
同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n；
将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，其中s<=m<=n；
依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离；
确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序被确定为实时监控程序；
计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序；
将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序。
可选地，所述直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，包括：
当遍历出与第二层下游应用程序时，判断是否有所述第二层下游应用程序直接执行数据交互的第三层下游应用程序，若没有与第二层下游应用程序直接执行数据交互的第三层下游应用程序，则直接终止遍历；
若有与第二层下游应用程序直接执行数据交互的第三层下游应用程序，则遍历出与每个第二层下游应用程序直接执行数据交互的所有第三层下游应用程序，并判断遍历次数与最大链数n的大小关系；
若遍历次数等于最大链数n，则直接终止遍历，得到包括起点应用程序、第一层下游应用程序、第二层下游应用程序及第三层下游应用程序；
若遍历次数小于最大链数n，继续遍历出与第三层下游应用程序直接执行数据交互的第四层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n，或没有直接执行数据交互的下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m即表示遍历次数又表示下游应用程序的层数，且m<=n。
可选地，所述通信距离的计算方法为：
确定应用程序和物联网卡的位置信息，其中应用程序包括起点应用程序及第i层下游应用程序，i的取值范围为[1,s]；
根据位置信息分别计算每组应用程序与物联网卡的位置距离；
以每组应用程序与物联网卡的位置距离为标准距离，对应计算起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离。
可选地，所述根据位置信息分别计算每组应用程序与物联网卡的位置距离，包括：
采用如下公式计算每组应用程序与物联网卡的位置距离
Figure 628795DEST_PATH_IMAGE001
其中，Pi表示第i层下游应用程序或起点应用程序的位置信息，Pc表示物联网卡的 位置信息，
Figure 920099DEST_PATH_IMAGE002
表示第i层下游应用程序或起点应用程序与物联网卡的位置距离，(xi，yi， zi)表示第i层下游应用程序或起点应用程序的三维位置坐标，(xc，yc，zc)表示物联网卡的三 维位置坐标。
可选地，所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离的计算方法包括：
计算第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离，其中位置距离的计算方法与应用程序与物联网卡的位置距离的计算方法相同；
获取第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的历史交互数据，从历史交互数据中计算出第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的平均交互时间；
获取物联网卡供给起点应用程序的流量供给速率；
根据所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离、平均交互时间及流量供给速率，计算得到第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离。
可选地，所述从历史交互数据中计算出第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的平均交互时间，包括：
从所述历史交互数据中提取第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的数据交互次数及每次数据交互的交互时间；
将所有数据交互的交互时间相加后除以数据交互次数，得到所述平均交互时间。
可选地，所述根据所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离、平均交互时间及流量供给速率，计算得到第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离，包括：
根据确定第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序执行数据交互的数据交互区域，其中数据交互区域为二维平面区域，边长由所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离、第i-1层下游应用程序与物联网卡的位置距离及第i层下游应用程序与物联网卡的位置距离组成；
获取在所述二维平面区域内所有应用程序的总数，其中应用程序包括下游应用程序和起点应用程序；
根据二维平面区域内所有应用程序的总数调整流量供给速率，得到调整供给速率；
根据下式计算得到第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离：
Figure 390395DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 792557DEST_PATH_IMAGE004
表示第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离，
Figure 664698DEST_PATH_IMAGE005
表示第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离，
Figure 126904DEST_PATH_IMAGE006
表示第i-1层下 游应用程序与物联网卡的位置距离，
Figure 84495DEST_PATH_IMAGE007
表示第i层下游应用程序与物联网卡的位置距离，
Figure 21840DEST_PATH_IMAGE008
表示调整供给速率，
Figure 748487DEST_PATH_IMAGE009
表示第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的平均交互时 间。
可选地，所述根据二维平面区域内所有应用程序的总数调整流量供给速率，得到调整供给速率，包括：
采用如下公式调整流量供给速率：
Figure 647173DEST_PATH_IMAGE010
其中，M表示二维平面区域内所有应用程序的总数，
Figure 826482DEST_PATH_IMAGE011
表示起点应用程序，
Figure 304868DEST_PATH_IMAGE012
表示在二维平面区域内所有起点应用程序的总和，
Figure 417180DEST_PATH_IMAGE013
为第一层下游应用程序，
Figure 690030DEST_PATH_IMAGE014
表示 在二维平面区域内所有第一层下游应用程序的总和，
Figure 356634DEST_PATH_IMAGE015
表示第s层下游应用程序，
Figure 373132DEST_PATH_IMAGE016
表示在二维平面区域内所有第s层下游应用程序的总和，α、β及σ分别表示起点应用程序、第 一层下游应用程序及第s层下游应用程序的权重，且α>β>σ，
Figure 339951DEST_PATH_IMAGE017
表示流量供给速率。
可选地，所述流量使用链的最大链数n的设定范围为[2,12]。
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分装置，所述装置包括：
下游应用程序索引模块，用于接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序，接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序，同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n；
通信距离计算模块，用于将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，其中s<=m<=n，依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离；
实时监控程序确定模块，用于确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序被确定为实时监控程序；
监控级别确定模块，用于计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序，将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以实现上述所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法。
相比于背景技术所述问题，本发明实施例先接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序，接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序，进一步地，同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n，可见本发明实施例为了提高应用程序流量消耗级别划分的智能性，先索引出与起点应用程序所有具有数据交互的第一层下游应用程序、第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序，通过所有的应用程序确定流量消耗级别，因此先构建出流量使用链，流量使用链的构建过程包括：将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，其中s<=m<=n，然后，依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离，通信距离可有效测量每个应用程序与物联网卡的传输效率，确定出流量消耗级别，因此确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序被确定为实时监控程序，实时监控程序即为本发明实施例的第一次流量消耗级别阶段，然后，计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序，其中安全应用程序即为本发明实施例的第二次流量消耗级别阶段，最后，将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序，其中待监控流量链的下游应用程序确定为中级别流量消耗监控程序，即为本发明实施例的第三次流量消耗级别阶段。因此本发明提出的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高对基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分的智能性。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分装置的功能模块图；
图3为本发明一实施例提供的实现所述基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法。所述基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
实施例1：
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法包括：
S1、接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序。
可解释的是，物联网卡主要向用户提供移动可用流量，从而满足用户随时随地的上网需求。严格意义来说，每张物联网卡的可用总流量是固定的，如物联网卡A的可用总流量为2000G、物联网卡B的可用总流量为5000G等，由于每张物联网卡的流量固定性，因此对于物联网卡的流量使用需要格外注意，防止流量意外流失而导致资源浪费。进一步地，物联网卡的流量消耗具有多种形式，但突发情况的高流量消耗最值得关心，因为若不确定突发情况的高流量消耗的安全性，则会导致灾难级别的流量浪费问题。
因此，本发明实施例先接收高流量消耗监控指令，根据高流量消耗监控指令可索引出将物联网卡作为流量供给的起点应用程序。示例性的，某厂由于涉及到安全级别高的技术，因此全厂均使用内网执行工作交流，而物联网卡A作为该厂的流量供给卡，其主要作用是方便与外网程序实现数据交互功能，由此，直接使用物联网卡A作为流量供给的起点应用程序包括各厂员的工作电脑（用于和外网直接发生数据交互），即各厂员的工作电脑均称为起点应用程序，平时主要用于内部工作交流，但需要对接外部程序（如供应商网站、外部采购***等），则需要使用物联网卡A作为流量供给。
S2、接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序。
示例性的，小张作为该厂员工，其主要负责该厂芯片生产的原材料采购问题，故其工作电脑一方面需要对接内部其他员工，同时更加需要对接外部的原材料供应商、采购网等，因此确定小张工作电脑与其他所有原材料供应商、采购网等的历史交互数据，从而遍历出原材料供应程序a、原材料供应程序b、采购网c等第一层下游应用程序。
需解释的是，流量使用链表示以起点应用程序为起点，并与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序、与第一层下游应用程序直接执行数据交互的第二层下游应用程序等所组成的具有数据交互顺序的所有程序组成的链状结构。
为了防止流量使用链过长导致影响高流量突发消耗的异常分析准确率，因此本发明实施例需先设定好流量使用链的最大链数n，且本发明实施例规定，流量使用链的最大链数n的设定范围为[2,12]。
S3、同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n。
详细地，所述直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，包括：
当遍历出与第二层下游应用程序时，判断是否有所述第二层下游应用程序直接执行数据交互的第三层下游应用程序，若没有与第二层下游应用程序直接执行数据交互的第三层下游应用程序，则直接终止遍历；
若有与第二层下游应用程序直接执行数据交互的第三层下游应用程序，则遍历出与每个第二层下游应用程序直接执行数据交互的所有第三层下游应用程序，并判断遍历次数与最大链数n的大小关系；
若遍历次数等于最大链数n，则直接终止遍历，得到包括起点应用程序、第一层下游应用程序、第二层下游应用程序及第三层下游应用程序；
若遍历次数小于最大链数n，继续遍历出与第三层下游应用程序直接执行数据交互的第四层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n，或没有直接执行数据交互的下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m即表示遍历次数又表示下游应用程序的层数，且m<=n。
示例性的，以此类推，可进一步遍历出与原材料供应程序a直接执行数据交互的第二层下游应用程序、与原材料供应程序b执行数据交互的第二层下游应用程序、及与采购网c执行数据交互的第二层下游应用程序等。同理的，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到一组或多组第二层下游应用程序、一组或多组第三层下游应用程序、…、一组或多组第m层下游应用程序。
S4、将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，s<=m<=n。
示例性的，小张的工作电脑->原材料供应程序a->采购网t->采购网f->采购网e->原材料供应程序i为一条流量使用链；小张的工作电脑->原材料供应程序b->采购网f->采购网g->采购网t->原材料供应程序u->原材料供应程序o->采购网p为另一条流量使用链。以此类推，可得到基于小张的工作电脑作为起点应用程序的多条流量使用链。
需理解的是，多条流量使用链的链数可能不同，如第一条流量使用链的链数为s=6、第二条流量使用链的链数为s=8、第三条流量使用链的链数为s=4等，但可理解的是，每条流量使用链实际的最长链数不大于m，且m<=n，即实际的最长链数不大于设定的最大链数n。
S5、依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离。
详细地，所述通信距离的计算方法为：
确定应用程序和物联网卡的位置信息，其中应用程序包括起点应用程序及第i层下游应用程序，i的取值范围为[1,s]；
根据位置信息分别计算每组应用程序与物联网卡的位置距离；
以每组应用程序与物联网卡的位置距离为标准距离，对应计算起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离。
可理解的是，起点应用程序与第一层下游应用程序、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序等通信距离均采用上述计算方法，进一步地，所述根据位置信息分别计算每组应用程序与物联网卡的位置距离，包括：
采用如下公式计算每组应用程序与物联网卡的位置距离
Figure 780772DEST_PATH_IMAGE018
其中，Pi表示第i层下游应用程序或起点应用程序的位置信息，Pc表示物联网卡的 位置信息，
Figure 465831DEST_PATH_IMAGE019
表示第i层下游应用程序或起点应用程序与物联网卡的位置距离，(xi，yi， zi)表示第i层下游应用程序或起点应用程序的三维位置坐标，(xc，yc，zc)表示物联网卡的三 维位置坐标。
需解释的是，位置信息可通过下游应用程序或起点应用程序的内部定位***确定，且一般情况下，下游应用程序或起点应用程序的位置信息均通过三维坐标展示。
详细地，所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离的计算方法包括：
计算第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离，其中位置距离的计算方法与应用程序与物联网卡的位置距离的计算方法相同；
获取第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的历史交互数据，从历史交互数据中计算出第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的平均交互时间；
获取物联网卡供给起点应用程序的流量供给速率；
根据所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离、平均交互时间及流量供给速率，计算得到第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离。
需强调的是，第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离与应用程序与物联网卡的位置距离的计算方法相同，即均采用三维位置坐标的平方差计算方法。
此外，可理解的是，第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序之间会经常发生数据交互，称为历史交互数据，如采购网t->原材料供应程序u之间会多次发生数据交互，本发明统计出所有的历史交互数据，进而计算出平均交互时间，详细地，所述从历史交互数据中计算出第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的平均交互时间，包括：
从所述历史交互数据中提取第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的数据交互次数及每次数据交互的交互时间；
将所有数据交互的交互时间相加后除以数据交互次数，得到所述平均交互时间。
此外，受到起点应用程序与物联网卡的位置距离的影响、起点应用程序的网络设备及起点应用程序所在地的信号等影响，不同起点应用程序所接收到的物联网卡供给的流量供给速率也不尽相同。本发明实施例将物联网卡供给的流量供给速率作为通信距离计算的其中一个因子，详细地，所述根据所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离、平均交互时间及流量供给速率，计算得到第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离，包括：
根据确定第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序执行数据交互的数据交互区域，其中数据交互区域为二维平面区域，边长由所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离、第i-1层下游应用程序与物联网卡的位置距离及第i层下游应用程序与物联网卡的位置距离组成；
获取在所述二维平面区域内所有应用程序的总数，其中应用程序包括下游应用程序和起点应用程序；
根据二维平面区域内所有应用程序的总数调整流量供给速率，得到调整供给速率；
根据下式计算得到第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离：
Figure 551599DEST_PATH_IMAGE020
其中，
Figure 841766DEST_PATH_IMAGE004
表示第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离，
Figure 331784DEST_PATH_IMAGE005
表示第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离，
Figure 972981DEST_PATH_IMAGE006
表示第i-1层下 游应用程序与物联网卡的位置距离，
Figure 596861DEST_PATH_IMAGE007
表示第i层下游应用程序与物联网卡的位置距离，
Figure 269763DEST_PATH_IMAGE008
表示调整供给速率，
Figure 320896DEST_PATH_IMAGE009
表示第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的平均交互时 间。
进一步地，所述根据二维平面区域内所有应用程序的总数调整流量供给速率，得到调整供给速率，包括：
采用如下公式调整流量供给速率：
Figure 449389DEST_PATH_IMAGE010
其中，M表示二维平面区域内所有应用程序的总数，
Figure 876959DEST_PATH_IMAGE021
表示起点应用程序，
Figure 141718DEST_PATH_IMAGE022
表示在二维平面区域内所有起点应用程序的总和，
Figure 363752DEST_PATH_IMAGE013
为第一层下游应用程序，
Figure 979541DEST_PATH_IMAGE014
表示 在二维平面区域内所有第一层下游应用程序的总和，
Figure 945223DEST_PATH_IMAGE015
表示第s层下游应用程序，
Figure 330068DEST_PATH_IMAGE016
表示在二维平面区域内所有第s层下游应用程序的总和，α、β及σ分别表示起点应用程序、第 一层下游应用程序及第s层下游应用程序的权重，且α>β>σ，
Figure 254162DEST_PATH_IMAGE023
表示流量供给速率。
根据上述可知，可依次计算出每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，共得到s组通信距离。通信距离的主要作用在于可确定出每队具有直接数据交互的下游应用程序或起点应用程序与物联网卡的关系，通过通信距离的大小可反映出整条流量使用链的健康情况。
S6、确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序被确定为实时监控程序。
本发明实施例中，先确定出物联网卡的流量供给区域，示例性的，物联网卡A作为小张所在厂的流量供给卡，其流量供给区域主要范围是以小张所在厂为圆心的100公里范围内，即其流量供给区域为不大于100公里，通过剔除通信距离大于100公里的下游应用程序，即可得到流量优化链。
S7、计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序。
下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序，是因为下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序的出现频率非常高，属于起点应用程序的核心下游程序，对于核心下游程序应提供足够的流量支持，以保证起点应用程序的正常运行。
示例性的，小张的工作电脑作为起点应用程序，前期所得到的流量使用链包括第一流量使用链：工作电脑->原材料供应程序a->采购网t->采购网f->采购网e->原材料供应程序i为一条流量使用链、第二流量使用链：小张的工作电脑->原材料供应程序b->采购网f->采购网g->采购网t->原材料供应程序u->原材料供应程序o->采购网p、第三流量使用链、第四流量使用链；
进一步地，当剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序时，得到第一流量优化链、第二流量优化链、第三流量优化链及第四流量优化链，进一步地，发现每条流量优化链中均出现有原材料供应程序a，即原材料供应程序a的下游程序交互数大于阈值交互数，则将原材料供应程序a从第一流量优化链、第二流量优化链、第三流量优化链及第四流量优化链中剔除，剩下的起点应用程序及下游应用程序所组成的链状称为待监控流量链。
S8、将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序。
可理解的是，通信距离超过流量网卡的流量供给区域，表示与流量网卡所对应的起点应用程序的数据交互记录可能存在安全隐患，特别是流量过度浪费的安全隐患，因此将实时监控程序确定为高级别流量消耗监控程序，即一旦实时监控程序与起点应用程序发生直接数据交互时，则启动预先构建的流量消耗监控***，以最高级别的流量监管策略对实时监控程序与起点应用程序的数据交互实施流量监管。此外，中级别流量消耗监控程序表示隶属于待监控流量链，即在待监控流量链中不断产生流量消耗时，一般流量消耗值不大于指定阈值时，则运行待监控流量链继续稳定运行。最后低级别流量消耗监控程序即为上述下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序，一般这类下游应用程序与起点应用程序的数据交互频率非常高，属于核心下游程序，对于核心下游程序应提供足够的流量支持，其指定阈值的设置更高，以保证起点应用程序的正常运行。
相比于背景技术所述问题，本发明实施例先接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序，接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序，进一步地，同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n，可见本发明实施例为了提高应用程序流量消耗级别划分的智能性，先索引出与起点应用程序所有具有数据交互的第一层下游应用程序、第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序，通过所有的应用程序确定流量消耗级别，因此先构建出流量使用链，流量使用链的构建过程包括：将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，其中s<=m<=n，然后，依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离，通信距离可有效测量每个应用程序与物联网卡的传输效率，确定出流量消耗级别，因此确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序被确定为实时监控程序，实时监控程序即为本发明实施例的第一次流量消耗级别阶段，然后，计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序，其中安全应用程序即为本发明实施例的第二次流量消耗级别阶段，最后，将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序，其中待监控流量链的下游应用程序确定为中级别流量消耗监控程序，即为本发明实施例的第三次流量消耗级别阶段。因此本发明提出的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高对基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分的智能性。
实施例2：
如图2所示，是本发明一实施例提供的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分装置的功能模块图。
本发明所述基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分装置100可以包括下游应用程序索引模块101、通信距离计算模块102、实时监控程序确定模块103及监控级别确定模块104。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
所述下游应用程序索引模块101，用于接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序，接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序，同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n；
所述通信距离计算模块102，用于将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，其中s<=m<=n，依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离；
所述实时监控程序确定模块103，用于确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序被确定为实时监控程序；
所述监控级别确定模块104，用于计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序，将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序。
详细地，本发明实施例中所述基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分装置100中的所述各模块在使用时采用与上述的图1中所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
实施例3：
如图3所示，是本发明一实施例提供的实现基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、总线12和通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分程序。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card， SMC）、安全数字（SecureDigital， SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（Control Unit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称EISA）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序；
接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序；
同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n；
将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，其中s<=m<=n；
依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离；
确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序被确定为实时监控程序；
计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序；
将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1至图2对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以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存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序；
接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序；
同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n；
将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，其中s<=m<=n；
依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离；
确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序被确定为实时监控程序；
计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序；
将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。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限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，其特征在于，所述方法包括：
接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序；
接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序；
同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n；
将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，其中s<=m<=n；
依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离；
确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内的下游应用程序被确定为实时监控程序；
计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序；
将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序。
2.如权利要求1所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，其特征在于，所述直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，包括：
当遍历出第二层下游应用程序时，判断是否有与所述第二层下游应用程序直接执行数据交互的第三层下游应用程序，若没有与第二层下游应用程序直接执行数据交互的第三层下游应用程序，则直接终止遍历；
若有与第二层下游应用程序直接执行数据交互的第三层下游应用程序，则遍历出与每个第二层下游应用程序直接执行数据交互的所有第三层下游应用程序，并判断遍历次数与最大链数n的大小关系；
若遍历次数等于最大链数n，则直接终止遍历，得到包括起点应用程序、第一层下游应用程序、第二层下游应用程序及第三层下游应用程序；
若遍历次数小于最大链数n，继续遍历出与第三层下游应用程序直接执行数据交互的第四层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n，或没有直接执行数据交互的下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m即表示遍历次数又表示下游应用程序的层数， 且m<=n。
3.如权利要求2所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，其特征在于，所述通信距离的计算方法为：
确定应用程序和物联网卡的位置信息，其中应用程序包括起点应用程序及第i层下游应用程序，i的取值范围为[1,s]；
根据位置信息分别计算每组应用程序与物联网卡的位置距离；
以每组应用程序与物联网卡的位置距离为标准距离，对应计算起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离。
4.如权利要求3所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，其特征在于，所述根据位置信息分别计算每组应用程序与物联网卡的位置距离，包括：
采用如下公式计算每组应用程序与物联网卡的位置距离
Figure 69587DEST_PATH_IMAGE001
其中，Pi表示第i层下游应用程序或起点应用程序的位置信息，Pc表示物联网卡的位置 信息，
Figure 666266DEST_PATH_IMAGE002
表示第i层下游应用程序或起点应用程序与物联网卡的位置距离，(xi，yi，zi)表 示第i层下游应用程序或起点应用程序的三维位置坐标，(xc，yc，zc)表示物联网卡的三维位 置坐标。
5.如权利要求4所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，其特征在于，所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离的计算方法包括：
计算第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离，其中位置距离的计算方法与应用程序与物联网卡的位置距离的计算方法相同；
获取第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的历史交互数据，从历史交互数据中计算出第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的平均交互时间；
获取物联网卡供给起点应用程序的流量供给速率；
根据所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离、平均交互时间及流量供给速率，计算得到第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离。
6.如权利要求5所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，其特征在于，所述从历史交互数据中计算出第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的平均交互时间，包括：
从所述历史交互数据中提取第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的数据交互次数及每次数据交互的交互时间；
将所有数据交互的交互时间相加后除以数据交互次数，得到所述平均交互时间。
7.如权利要求6所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，其特征在于，所述根据所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离、平均交互时间及流量供给速率，计算得到第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离，包括：
根据确定第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序执行数据交互的数据交互区域，其中数据交互区域为二维平面区域，边长由所述第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离、第i-1层下游应用程序与物联网卡的位置距离及第i层下游应用程序与物联网卡的位置距离组成；
获取在所述二维平面区域内所有应用程序的总数，其中应用程序包括下游应用程序和起点应用程序；
根据二维平面区域内所有应用程序的总数调整流量供给速率，得到调整供给速率；
根据下式计算得到第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离：
Figure 273965DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 529497DEST_PATH_IMAGE004
表示第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离，
Figure 513633DEST_PATH_IMAGE005
表示 第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的位置距离，
Figure 171011DEST_PATH_IMAGE006
表示第i-1层下游应用程序 与物联网卡的位置距离，
Figure 949611DEST_PATH_IMAGE007
表示第i层下游应用程序与物联网卡的位置距离，
Figure 754756DEST_PATH_IMAGE008
表示调整 供给速率，
Figure 745846DEST_PATH_IMAGE009
表示第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的平均交互时间。
8.如权利要求7所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，其特征在于，所述根据二维平面区域内所有应用程序的总数调整流量供给速率，得到调整供给速率，包括：
采用如下公式调整流量供给速率：
Figure 54467DEST_PATH_IMAGE010
其中，M表示二维平面区域内所有应用程序的总数，
Figure 207231DEST_PATH_IMAGE011
表示起点应用程序，
Figure 968514DEST_PATH_IMAGE012
表示在 二维平面区域内所有起点应用程序的总和，
Figure 560032DEST_PATH_IMAGE013
为第一层下游应用程序，
Figure 923493DEST_PATH_IMAGE014
表示在二维 平面区域内所有第一层下游应用程序的总和，
Figure 43895DEST_PATH_IMAGE015
表示第s层下游应用程序，
Figure 823633DEST_PATH_IMAGE016
表示在 二维平面区域内所有第s层下游应用程序的总和，α、β及σ分别表示起点应用程序、第一层下 游应用程序及第s层下游应用程序的权重，且α>β>σ，
Figure 890946DEST_PATH_IMAGE017
表示流量供给速率。
9.如权利要求8所述的基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分方法，其特征在于，所述流量使用链的最大链数n的设定范围为[2,12]。
10.一种基于物联网卡的应用程序流量消耗级别划分装置，其特征在于，所述装置包括：
下游应用程序索引模块，用于接收高流量消耗监控指令，根据所述高流量消耗监控指令确定将物联网卡作为流量供给的起点应用程序，接收设定的流量使用链的最大链数n，其中，最大链数n至少为2，根据所述起点应用程序的历史交互数据，遍历出与起点应用程序直接执行数据交互的所有第一层下游应用程序，同时遍历出与每个第一层下游应用程序直接执行数据交互的所有第二层下游应用程序，直至遍历次数等于最大链数n或无法遍历出下一层下游应用程序，得到第m层下游应用程序，其中m<=n；
通信距离计算模块，用于将起点应用程序与每组第一层下游应用程序及每组第一层下游应用程序对应的第二层下游应用程序、…、第m层下游应用程序确定为流量使用链，得到多条流量使用链，其中每条流量使用链均对应有使用链数s，其中s<=m<=n，依次计算每条流量使用链的起点应用程序与第一层下游应用程序集的通信距离、第一层下游应用程序与第二层下游应用程序的通信距离、…第i-1层下游应用程序与第i层下游应用程序的通信距离…、及第s-1层下游应用程序与第s层下游应用程序的通信距离，得到s组通信距离；
实时监控程序确定模块，用于确定所述物联网卡的流量供给区域，剔除通信距离不属于流量供给区域内的下游应用程序，得到流量优化链，其中通信距离不属于流量供给区域内下游应用程序被确定为实时监控程序；
监控级别确定模块，用于计算每条流量优化链中每个下游应用程序在其他流量优化链中重复出现的次数，得到下游程序交互数，将下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序从对应的流量优化链中剔除，得到待监控流量链，其中，下游程序交互数大于阈值交互数的下游应用程序被确定为安全应用程序，将实时监控程序、待监控流量链的下游应用程序及安全应用程序分别确定为高级别流量消耗监控程序、中级别流量消耗监控程序及低级别流量消耗监控程序。
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