CN110418022B - 为多个用户标识调整流量套餐的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种为多个用户标识调整流量套餐的方法及装置，属于通信技术领域。所述多个用户标识共享运营商提供的套餐内流量数量，所述方法包括：获取计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识的流量套餐和流量消费记录；根据所述流量消费记录，预测所述多个用户标识在所述计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量；根据所述预测总消费流量及每个用户标识的流量套餐，向所述运营商的计费系统发送包含所述多个用户标识中的至少一个用户标识和相应的新流量套餐的流量套餐调整指示信息，以指示为所述至少一个用户标识调整流量套餐。如此，能够对当前计费周期的流量套餐自动进行调整，调整方式更及时、更精确。

Description

为多个用户标识调整流量套餐的方法及装置
技术领域
本申请涉及通信技术领域，特别涉及一种为多个用户标识调整流量套餐的方法及装置。
背景技术
在通信技术领域，许多设备需要基于运营商提供的用户标识，来执行通信或上网等流量业务。其中，该用户标识用于运营商识别用户的身份，实际应用中，该用户标识可以为订户身份识别模块(Subscriber Identification Module，SIM)卡、用户识别模块(UserIdentity Module，UIM)卡或物联网卡等网卡的标识，也可以为用户设备标识或用户账号等。而且，实际应用中，运营商可以根据每个用户标识订购的流量套餐为每个用户标识提供套餐流量，以供用户标识使用。其中，每个用户标识的流量套餐可以包括该用户标识在每个计费周期内所包含的套餐内流量数量、套餐内流量单价以及套餐外流量单价，计费周期是指运营商的账单结算周期，如可以以自然月为计费周期。
目前，在许多应用场景中，多个用户标识可以共享运营商提供的套餐内流量数量，也就是，可以将运营商为所述多个用户标识提供的套餐内流量数量汇总到一起共享使用，这样实际流量消耗较大的用户标识可以使用套餐内流量余额较多的用户标识的套餐内流量。在计费周期末进行结算时，可以根据所述多个用户标识在计费周期内的总实际消费流量，按照所述多个用户标识预先订购的流量套餐与运营商进行结算：未超出所述多个用户标识的总的套餐内流量数量的部分按照套餐内流量单价进行结算，超出所述总的套餐内流量数量的部分按照套餐外流量单价进行结算。由于超出套餐外流量单价往往要比套餐流量的单价高很多，因此需要根据费用情况调整用户标识的流量套餐。
相关技术中，通常是在一个计费周期的账单结算之后，人为根据该计费周期的结算结果确定下一个计费周期的流量套餐，以期下一个计费周期的结算费用最小化。这就可能存在套餐调整不及时(必须等到下一个计费周期才能调整)、不精确(调整后的套餐内流量数量与实际消费流量相比过多或过少)的问题。
发明内容
为了解决相关技术中存在的对流量套餐进行调整不及时、不精确的问题，本申请提供了一种为多个用户标识调整流量套餐的方法及装置。所述技术方案如下：
第一方面，提供了一种为多个用户标识调整流量套餐的方法，所述多个用户标识共享运营商提供的套餐内流量数量，所述方法包括：
获取计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐和流量消费记录；
根据所述流量消费记录，预测所述多个用户标识在所述计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量；
根据所述预测总消费流量及所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统为所述多个用户标识中至少一个用户标识调整流量套餐，以使所述多个用户标识在所述计费周期内按照调整后的流量套餐与所述运营商进行结算的结算资费小于按照调整前的流量套餐与所述运营商进行结算的结算资费，其中，所述流量套餐调整指示信息包含所述多个用户标识中至少一个用户标识和相应的新流量套餐。
本申请实施例中，可以在计费周期的任意时刻，获取计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐和流量消费记录，然后根据当前时间点之前多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录，预测所述多个用户标识在计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量，根据该预测总消费流量及每个用户标识对应的流量套餐，向运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，该流量套餐调整指示信息包含所述多个用户标识中至少一个用户标识和相应的新流量套餐，以指示该计费系统为所述至少一个用户标识调整流量套餐，以使所述多个用户标识与该运营商的结算资费减少。也即是，可以在计费周期内的任意时刻准确预测出所述多个用户标识在计费周期内的总消费流量，并根据预测总消费流量对所述多个用户标识的流量套餐自动进行调整，使得当前计费周期的结算资费最小化，相较于相关技术中的人为调整方法，调整方式更及时、更精确，能够进一步节省用户结算资费，灵活性较高。
在具体实现中，所述根据所述预测总消费流量及所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息包括：
累加所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐中的套餐内流量数量，得到总套餐流量；
确定所述预测总消费流量和所述总套餐流量之间的第一差值；
根据所述第一差值，向所述运营商的计费系统发送所述流量套餐调整指示信息。
也即是，可以将所述多个用户标识的预测总消费流量和总套餐流量进行比较，然后根据比较结果对所述多个用户标识的流量套餐进行调整，精确度较高。
在具体实现中，所述多个用户标识对应的流量套餐相同；
所述根据所述第一差值，向所述运营商的计费系统发送所述流量套餐调整指示信息，包括：
当所述第一差值大于或等于预设阈值且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时，确定所述预测总消费流量和所述至少一个用户标识的数量之间的第二比值；
对于所述多个用户标识中的任一用户标识A，根据所述第二比值，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述第二比值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述第二比值且与所述第二比值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述第二比值的情况下与所述运营商的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
本发明实施例中，可以在所述多个用户标识的流量套餐相同且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时，根据该预测总消费流量和所述至少一个用户标识的数量之间的第二比值调整所述至少一个用户标识的当前流量套餐。也即是，可以根据所述多个用户标识中每个用户标识在费周期内的平均消费流量，调整所述多个用户标识的流量套餐，从而可以实现根据所述多个用户标识中每个用户标识的平均流量消费情况，对每个用户标识的流量套餐统一进行调整，这种调整方式可以减小计算量，提高调整效率。在具体实现中，所述多个用户标识对应的流量套餐不同；
所述根据所述第一差值，向所述运营商的计费系统发送所述流量套餐调整指示信息，包括：
当所述第一差值大于或等于预设阈值且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时，确定所述预测总消费流量和所述总套餐流量之间的第一比值；
对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定所述用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量和所述第一比值的乘积；
根据所述乘积，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述乘积之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述乘积且与所述乘积之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述乘积的情况下与所述运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
本发明实施例中，可以在所述多个用户标识的流量套餐不同且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时时，根据预测总消费流量和总套餐流量之间的第一比值调整所述至少一个用户标识的当前流量套餐。也即是，可以根据预测总消费流量和总套餐流量之间的比例，等比例调整所述多个用户标识的流量套餐，从而可以实现根据所述多个用户标识的总体流量消费情况，对每个用户标识的流量套餐进行等比例调整，精确度较高。
在具体实现中，所述根据所述第一差值，向所述运营商的计费系统发送所述流量套餐调整指示信息，包括：
当所述第一差值大于或等于预设阈值时，确定所述第一差值与所述至少一个用户标识的数量之间的第三比值；
当所述预测总消费流量小于所述总套餐流量时，对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定所述用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量与所述第三比值之间的第二差值；
根据所述第二差值，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述第二差值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述第二差值且与所述第二差值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述第二差值的情况下与所述运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
在具体实现中，所述确定所述第一差值与所述至少一个用户标识的数量之间的第三比值之后，还包括：
当所述预测总消费流量大于所述总套餐流量时，对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定所述用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量与所述第三比值之间的和值；
根据所述和值，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述和值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述和值且与所述和之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述和值的情况下与所述运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
本发明实施例中，可以从所述多个用户标识中选择至少一个用户标识，根据该第一差值对所述至少一个用户标识的流量套餐平均进行调整。这种调整方式无需对每个用户标识的流量套餐均进行调整，减小了计算量，提高了调整效率。
本申请实施例中，提供了多种具体地流量套餐调整方式，可以满足用户的多样性需求，提高了用户体验。
在具体实现中，所述根据所述流量消费记录，预测所述多个用户标识在所述计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量，包括：
对所述流量消费记录进行统计，得到所述多个用户标识在至少一个第一时间区间内的实际消费流量，所述至少一个第一时间区间是指从所述计费周期的第一个时间区间到目标时间区间的至少一个时间区间；
其中，当当前时间点是所述计费周期内一个时间区间的结束时间时，所述目标时间区间为当前时间点所处的时间区间，当当前时间点不是所述计费周期内一个时间区间的结束时间时，所述目标时间区间为所述计费周期内当前时间点之前最近的时间区间；
根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，确定所述多个用户标识在至少一个第二时间区间内的预测消费流量，所述至少一个第二时间区间是指所述计费周期内所述目标时间区间之后的至少一个时间区间；
将所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量和在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量进行相加，得到所述预测总消费流量。
本申请实施例中，通过以计费周期的各个时间区间为单位，对当前时间点之前的实际消费流量进行统计，并对当前时间点之后的预测消费流量进行预测，可以提高统计和预测的处理效率，以及统计和预测的准确度。
在具体实现中，所述根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，确定所述多个用户标识在至少一个第二时间区间内的预测消费流量，包括：
根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，通过预设滑动平均模型法，确定所述多个用户标识在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量。
其中，滑动平均模型法是指用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内的数据值的方法，基本思想是根据时间序列资料逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势。本申请实施例中，通过预设滑动平均模型法，能够能对所述多个用户标识在未来时间区间的流量消耗趋势进行准确预测，且能够消除周期变动和随机波动的影响，预测准确度较高。
在具体实现中，所述根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，通过预设滑动平均模型法，确定所述多个用户标识在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量，包括：
对于所述至少一个第二时间区间中的任一第二时间区间B，当所述第二时间区间B为所述计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在所述计费周期的前一个计费周期内不具有数据流量消费记录时，将所述计费周期内位于所述第二时间区间B之前的所有时间区间的目标消费流量的平均值，确定为所述多个用户标识在所述第二时间区间B内的预测消费流量；
当所述第二时间区间B为所述计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在所述计费周期的前一个计费周期内具有数据流量消费记录时，或者当所述第二时间区间B为所述计费周期内第N个时间区间之后的任一时间区间时，将位于所述第二时间区间B之前的N个时间区间的目标消费流量的平均值，确定为所述多个用户标识在所述第二时间区间B内的预测消费流量：
其中，所述N为正整数，对于位于所述第二时间区间B之前的任一时间区间C，当所述多个用户标识在所述时间区间C内具有实际消费流量时，所述时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在所述时间区间C内的实际消费流量，当所述多个用户标识在所述时间区间C内不具有实际消费流量时，所述时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在所述时间区间C内的预测消费流量。
通过当第二时间区间B为计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在计费周期的前一个计费周期内不具有实际消费流量记录时，直接计算计费周期内位于该第二时间区间B之前的所有时间区间的目标消费流量的平均值，并将该平均值确定为所述多个用户标识在第二时间区间B内的预测消费流量，可以在第二时间区间B之前具有消费流量记录的时间区间不足N的情况下，也能够采用预设滑动平均模型法对第二时间区间B内的预测消费流量进行预测。
通过当第二时间区间B为计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在计费周期的前一个计费周期内具有实际消费流量记录时，将位于所述第二时间区间B之前的N个时间区间的目标消费流量的平均值，确定为所述多个用户标识在第二时间区间B内的预测消费流量，可以从计费周期的前一个计费周期的实际流量消耗记录中获取末尾M个时间区间的实际消费流量，作为该M个时间区间的目标消费流量，并将该M个区间对计费周期内第二时间区间B之前的时间区间进行补充，进而得到N个时间区间的目标消费流量，提高了预测的准确度。
在具体实现中，所述多个用户标识是指与目标流量池绑定的且在所述计费周期内激活的多个物联网卡的标识，所述目标流量池是指物联网管理的任一流量池。
也即是，本申请实施例提供的方法还可以应用于物联网中，且该物联网可以通过流量池对与该流量池绑定的多个物联网卡的流量套餐进行调整。
第二方面，提供了一种为多个用户标识调整流量套餐的装置，所述装置具有实现上述第一方面中为多个用户标识调整流量套餐的方法行为的功能。所述装置包括至少一个模块，所述至少一个模块用于实现上述第一方面所提供的为多个用户标识调整流量套餐的方法。
第三方面，提供了一种为多个用户标识调整流量套餐的装置，所述装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持流量套餐调整装置执行上述第一方面所提供的为多个用户标识调整流量套餐的方法的程序，以及存储用于实现上述第一方面所提供的为多个用户标识调整流量套餐的方法所涉及的数据。所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述存储设备的操作装置还可以包括通信总线，该通信总线用于该处理器与存储器之间建立连接。
第四方面，提供了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指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的为多个用户标识调整流量套餐的方法。
第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的为多个用户标识调整流量套餐的方法。
第六方面，提供了一种芯片，所述芯片包括可编程逻辑电路和/或程序指令，当所述芯片运行时用于实现上述第一方面所述的为多个用户标识调整流量套餐的方法。
上述第二方面、第三方面、第四方面、第五方面和第六方面所获得的技术效果与第一方面中对应的技术手段获得的技术效果近似，在这里不再赘述。
本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
本申请实施例中，可以在计费周期的任意时刻，获取计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐和流量消费记录，然后根据当前时间点之前多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录，预测所述多个用户标识在计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量，根据该预测总消费流量及每个用户标识对应的流量套餐，向运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，该流量套餐调整指示信息包含所述多个用户标识中至少一个用户标识和相应的新流量套餐，以指示该计费系统为所述至少一个用户标识调整流量套餐，以使所述多个用户标识与该运营商的结算资费减少。也即是，可以在计费周期内的任意时刻准确预测出所述多个用户标识在计费周期内的总消费流量，并根据预测总消费流量对所述多个用户标识的流量套餐自动进行调整，使得当前计费周期的结算资费最小化，相较于相关技术中的人为调整方法，调整方式更及时、更精确，能够进一步节省用户结算资费，灵活性较高。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种流量套餐调整系统的系统架构图；
图2是本申请实施例提供的一种物联网服务系统的系统架构图；
图3是本申请实施例提供的一种物联网服务商50与运营商10之间的运营方式示意图；
图4是本申请实施例提供的一种物联网应用的逻辑结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种为流量套餐调整装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种为多个用户标识调整流量套餐的方法流程图；
图7是本申请实施例提供的一种目标流量池的运营时序图；
图8是本申请实施例提供的一种为多个用户标识调整流量套餐的装置结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在对本申请进行详细的解释说明之前，先对本申请的应用场景进行介绍。
本申请实施例提供的为多个用户标识调整流量套餐调整的方法主要应用于所述多个用户标识共享运营商提供的套餐内流量数量的场景中。其中，本申请实施例所述的用户标识用于运营商识别用户的身份，以便运营商能够根据该用户标识为设备提供移动通信接入业务。实际应用中，所述的用户标识可以为SIM卡、UIM卡或物联网卡等网卡的标识，也可以为用户设备的标识或用户账号等。
其中，每个用户标识的流量套餐包括套餐内流量数量、套餐价格和套餐外流量单价等，套餐内流量数量是指运营商根据该流量套餐能够为该用户标识提供的总流量数量。实际应用中，该套餐内流量数量包括该用户标识通过该流量套餐向运营商购买的流量数量，进一步地，还可以包括运营商根据该用户标识实际消耗流量数量而向该用户标识额外赠送的流量数量。
例如，以所述多个用户标识为SIM卡的标识为例，企业可以从运营商统一购买多张SIM卡，根据实际需要为每张SIM卡订购流量套餐，并与运营商协议约定这多张SIM卡共享运营商提供的套餐内流量数量，然后将这多张SIM卡分发给企业员工使用，这样，每个企业员工就可以共享使用这多张SIM卡的套餐内流量数量，而且实际流量消耗较大的用户可以使用套餐内流量余额较多的用户的套餐内流量。
再例如，以所述多个用户标识为物联网卡为例，该方法可以应用于物联网中的多个物联网卡共享运营商提供的套餐内流量数量的场景中。
其中，物联网是指物物相连的物联网，实际应用中，该物联网可以为集中在交通、物流、医疗、电力等领域的物联网。实际应用中，集中在交通或物流等领域的物联网也可称为车联网。车联网是指利用先进传感器技术、网络技术、计算技术、控制技术、智能技术，对道路和交通进行全面感知，实现多个系统间大范围、大容量数据交互，对每一辆汽车进行交通全程控制，对每一条道路进行交通全时空控制，以提供交通效率和交通安全为主的网络与应用，能够为驾驶员的安全驾驶和辅助驾驶提供技术支持。
需要说明的是，大部分物联网的直接服务商并不是运营商，而是专门的物联网服务商，而且物联网服务商需要借助运营商的通信服务，来为物联网设备提供服务。实际应用中，物联网服务商需要从运营商获取物联网卡，并采用特定的流量套餐统一向运营商订购流量，然后将订购的流量提供给这些物联网卡使用，之后采用先使用后付款的方式，根据物联网卡实际使用的流量和预先订购的流量套餐与运营商进行结算。
进一步地，所述多个物联网卡可以为与物联网管理的任一流量池绑定且激活的物联网卡，从而通过绑定的流量池共享运营商赠送的业务流量。
实际应用中，物联网通常可以管理一个或多个流量池，并可以通过流量池与运营商进行运营和结算。其中，每个流量池与至少一个物联网卡绑定，流量池是指能够将绑定的至少一个物联网卡的套餐流量进行汇总，然后供绑定的物联网卡共享使用的虚拟空间。而且，对于其中的任一流量池即目标流量池来说，与该目标流量池绑定的至少一个物联网卡的流量套餐可以相同，也可以不同。
实际使用时，物联网可以将与目标流量池绑定且已激活的物联网卡的套餐流量都加入到该目标流量池中，每个激活的物联网卡则可以根据实际需要使用该目标流量池的套餐流量，当使用时间到达运营商的结算时间时，就可以根据目标流量池在计费周期内的实际流量消耗总值，按照预先订购的流量套餐与运营商进行结算。其中，结算包括两部分：未超出该目标流量池的总的套餐内流量数量的部分按照套餐内流量单价进行结算，超出所述总的套餐内流量数量的部分按照套餐外流量单价进行结算。
本申请实施例中，为了保证计费周期内这多个用户标识的流量套餐能够较大程度地满足这多个用户标识的实际消费流量情况，以最大程度地节省这多张用户标识在计费周期内的结算资费，提出了一种能够在计费周期内的任意时刻，根据计费周期内当前时间点之前这多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录，预测这多个用户标识在计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量，然后根据这多个用户标识在计费周期内的预测总消费流量和每个用户标识对应的流量套餐，向运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示为所述多个用户标识中至少一个用户标识调整流量套餐的方法。
接下来对本申请实施例涉及的流量套餐调整系统的系统架构进行介绍。
图1是本申请实施例提供的一种流量套餐调整系统的系统架构图，如图1所示，该系统包括运营商10、多个用户标识20、多个用户设备30和流量套餐调整装置40。
其中，运营商10用于根据每个用户标识20的流量套餐为每个用户标识20提供流量，具体可以为任一电信运营商。而且，运营商10包括计费系统，所述计费系统可以为用户标识20提供流量计费服务和流量套餐管理服务等。
其中，所述多个用户设备30与所述多个用户标识20一一对应，用于根据对应的用户标识20进行流量业务，且在进行流量业务的过程中会消耗对应的用户标识20的流量。需要说明的是，图1仅是以一个用户设备30对应一个用户标识20为例进行说明，而实际应用中，一个用户设备30还可以对应多个用户标识20，比如一个用户设备30可以安装多个网卡，本申请实施例对此不做限定。
其中，流量套餐调整装置40用于根据所述多个用户标识20的流量套餐和流量消费记录，判断所述多个用户标识20的流量套餐是否需要调整，当确定需要调整时，可以向运营商10的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统为该多个用户标识20中至少一个用户标识20调整流量套餐。其中，该流量套餐调整指示信息包括流量套餐调整装置40确定的所述多个用户标识中待调整的至少一个用户标识和相应的新流量套餐。具体地，流量套餐调整装置40可以通过与运营商10之间的接口，向运营商10的计费系统发送流量套餐调整指示信息。实际应用中，该流量套餐调整装置40可以为所述多个用户标识20的管理平台，如物联网管理平台。
其中，这多个用户标识20可以共享运营商提供的套餐流量。实际应用中，这多个用户标识20的流量套餐可以相同，也可以不同。例如，这多个用户标识20可以预先订购有相同的流量套餐：50元每月1G流量，超出1G部分1元/M。假设这多个用户标识20的数量为1000，且这多个用户标识20在当月使用的总流量为1100G，则所述多个用户标识20在当月的结算费用为1000*50+100*1024*1＝152400元。
由上可知，实际应用中，超出套餐外的流量单价往往要比套餐内的流量单价高很多，当预先为所述多个用户标识20订购的流量套餐不符合所述多个网卡的实际流量使用情况时，将可能会造成结算资费较高，因此为了节省结算资费，也就需要对目标流量池的流量套餐进行调整。相关技术中，需要人为对所述多个用户标识20的流量套餐进行调整，调整效率和精确度较低，而且只能根据当前计费周期的结算结果对下一个计费周期的流量套餐进行调整，调整不及时，不能最大程度地节省结算资费。
本申请实施例中，提出了一种可以在计费周期内的任意时刻对所述多个用户标识20在计费周期内的消费流量的总和进行预测，得到预测总消费流量，并根据预测总消费流量对所述多个用户标识20的流量套餐自动进行调整的方法，调整方式更加精确和及时。
进一步地，该流量套餐调整系统可以应用于物联网中，接下来对本申请实施例涉及的物联网服务系统的系统架构进行介绍。
图2是本申请实施例提供的一种物联网服务系统的系统架构图，如图2所示，该物联网服务系统包括运营商10、物联网服务商50和物联网设备60。
其中，运营商10用于为物联网服务商50提供通信服务，具体可以通过物联网卡为物联网服务商50提供通信服务，且运营商10具有计费系统，能够为物联网设备60提供流量计费服务和流量套餐管理服务。物联网服务商50用于借助运营商10提供的通信服务构建物联网，进而通过物联网为物联网设备60提供服务。物联网设备60是指物联网中的用户设备，比如当该物联网为车联网时，物联网设备60可以为车联网中的车辆。
实际应用中，物联网服务商50一方面可以对嵌入式系统、传感器、通信模块等基础硬件产品进行整合，另一方面可以对系统软件、数据库软件、应用软件及设备对设备(Machine to Machine，M2M)通信等基础服务进行整合，然后结合自有的行业知识形成最终的物联网应用服务和物联网终端，并通过各种销售渠道为物联网用户提供服务。
具体地，物联网服务商50可以将运营商10的M2M通信服务整合入物联网应用服务，形成企业对企业对企业(Business to Business to Business，B2B2B)或企业对企业对客户(Business to Business to Customer，B2B2C)的商业模式。其中，B2B2B的商业模式是指物联网服务商50为企业客户提供面向企业的商业模式，B2B2C的商业模式是指物联网服务商50为企业提供面向终端客户的商业模式。商业模式的变化对运营商10在物联网卡管理、资源管理、产品销售、售后支撑、计费模型等方面提出了新的要求，在新的商业模式下，运营商应不仅作为通信管道，更应弱化行业间壁垒，能够提供基于传统通信能力、物联网信息的水平、开放、共享式的服务，且在底层网络具备支撑能力的条件下，为客户提供形式多样的管控预警能力、自服务能力，在业务计费方面也支持更多种类的计费方式，比如在物联网中，与物联网服务商20之间通过流量池进行运营和结算的方式。
进一步地，物联网服务商50可以管理一个或多个流量池，并可以通过流量池的方式与运营商10进行运营和结算。例如，相关技术中，参见3，物联网服务商50与运营商10之间的运营方式可以如下述步骤101-103所示：
步骤101：物联网服务商50从运营商10获取一批物联网卡后，将这批物联网卡与目标流量池进行绑定，并将这批物联网卡插入到物联网设备60，以供物联网设备60使用。其中，与目标流量池绑定的这批物联网卡的流量套餐可以相同，也可以不同。例如，这批物联网卡可以具有相同的流量套餐：50元每月1G流量，超出1G部分1元/M。
步骤102：物联网服务商50与运营商10一般通过流量池的方式进行运营和结算，也即是，物联网服务商50可以将这批物联网卡中的每张物联网卡的套餐流量都加入到目标流量池中，以供这批物联网卡所在的物联网设备60共同使用，且超出目标流量池的套餐流量的部分将按照套餐外流量单价结算。
例如，假设有1000张物联网卡，并将这1000张物联网卡对应插入到1000张物联网设备60中使用，则物联网服务商50可以将这1000张物联网卡的套餐流量都加入到目标流量池中，以供这1000个物联网设备60共同使用。假设每张物联网卡的流量套餐均为50元每月1G流量，超出1G部分1元/M，则该目标流量池每月的套餐流量总值为1000*1G＝1000G，这1000G可以供这1000个物联网设备60共同使用，且使用超出1000G的部分将按照1元/M收取。
步骤103：物联网服务商50与运营商10之间采用先使用后付款的方式结算，且在每个计费周期的结算时间结算该计费周期内的所有费用。例如，基于上述举例，假设这1000个物联网设备60在当月使用的总流量为1100G，则当月的结算费用为1000*50+100*1024*1＝152400元。
进一步地，物联网服务商50可以向物联网用户提供物联网应用，并通过物联网应用对物联网卡和物联网设备进行运营和管理。例如，本申请实施例中，可以通过物联网应用对管理的任一流量池的消费流量进行预测，并根据预测结果向运营商10的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统为与该流量池绑定的物联网卡调整流量套餐。
例如，以物联网服务商50通过物联网应用为企业客户提供服务为例，企业客户还可以通过该物联网应用，对物联网卡或物联网设备进行管理、为物联网卡或流量池选择流量套餐、对物联网设备进行诊断以及查看账单和报表等，当然也可以为企业客户提供其他服务，本申请实施例对此不做限定。
图4是本申请实施例提供的一种物联网应用的逻辑结构示意图，如图4所示，该物联网应用包括应用(Usage)模块411、网卡管理模块412和流量池(Volume Pool)统计分析模块413。
应用(Usage)模块411负责物联网卡的流量计费和控制，可以从运营商10获取物联网卡的流量消费记录，例如通过安装的运营商接入集成从运营商10获取物联网卡的流量消费记录，该运营商接入集成是该物联网应用与运营商10之间的接口。本申请实施例中，应用模块411还可以将物联网卡的流量消费记录发送给流量池统计分析模块413。实际应用中，应用模块411可以通过Kafka消息，将物联网卡的流量消费记录发送给流量池统计分析模块413，当然也可以通过其他方式发送，本申请实施例对此不做限定。其中，Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。物联网卡的流量消费记录可以为物联网卡的话单文件。
网卡管理模块412负责对该物联网应用包括的流量池以及与各个流量池绑定的物联网卡进行管理，具体可以获取和存储各个流量池信息、与各个流量池绑定的物联网卡信息、各个流量池的流量套餐、与各个流量池绑定的物联网卡的状态变更信息等信息。本申请实施例中，网卡管理模块412还可以将各个流量池信息、与各个流量池绑定的物联网卡信息、各个流量池的流量套餐、与各个流量池绑定的物联网卡的状态变更信息等发送给流量池统计分析模块413。实际应用中，网卡管理模块412可以通过kafka消息，将上述信息发送给流量池统计分析模块413。
具体地，参见图4，该网卡管理模块412可以包括流量池导入单元和流量池管理单元，流量池导入单元用于确定物联网服务商获取的物联网卡，流量池管理单元用于确定该物联网应用包括的流量池以及与各个流量池绑定的物联网卡，并可以对各个流量池以及与各个流量池绑定的物联网卡进行管理。
流量池统计分析模块413用于根据从应用(Usage)模块411和网卡管理模块412获取的信息，确定目标流量池在计费周期内当前时间点之前激活的多个物联网卡，并统计所述多个物联网卡在当前周期内当前时间点之前的流量消费记录，然后根据统计结果预测所述多个物联网卡在计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量，以及累加所述多个物联网卡中每个物联网卡对应的流量套餐中的套餐内流量数量，得到总套餐流量，以便根据所述多个物联网卡在计费周期内的预测总消费流量和总套餐流量，确定所述多个物联网卡的流量套餐是否需要调整。
具体地，流量池统计分析模块413可以包括数据同步单元、卡激活数统计单元、赠送流量累计单元、消费流量累计单元、流量预测单元和自动调整单元。其中，数据同步单元用于从应用模块411或网卡管理模块412同步数据，即接收应用模块411或网卡管理模块412发送的数据。卡激活数统计单元用于根据网卡管理模块412发送的与目标流量池绑定的物联网卡的状态变更信息，对与目标流量池绑定的物联网卡的激活数量进行统计。消费流量累计单元用于根据应用模块411发送的物联网卡的流量消费记录，对目标流量池消费的流量进行累计。流量预测单元用于根据目标流量池的在计费周期内当前时间点之前的实际消费流量，预测目标流量池在计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量。赠送流量累计单元用于根据网卡管理模块412发送的目标流量池的流量套餐，对目标流量池的套餐流量进行累计。自动调整单元用于根据流量预测单元预测的流量和赠送流量累计单元累计的流量，确定与目标流量池绑定的物联网卡的流量套餐是否需要调整，当确定需要调整时，向运营商10的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示计费系统为与目标流量池绑定的至少一个物联网卡调整流量套餐。例如，可以通过运营商接入集成，向运营商10的计费系统发送流量套餐调整指示信息。
进一步地，参见图4，该物联网应用还可以包括应用入口(APP Gateway)414，外部浏览器还可以通过该应用入口414，从流量池统计分析模块413查询流量池统计信息，比如查询以计费周期内的每个时间区间为单位统计的目标流量池消费的流量或流量套餐提供的流量，或者以计费周期为单位统计的目标流量池消费的流量或流量套餐提供的流量等。
进一步地，参见图4，该物联网应用还可以包括面向用户的订购(ProductCataloge，PC)模块、批价(Rating)模块、账务和支付(Billing&Payment)模块、用户管理(SUM)模块和管理前台(Portal)等。其中，订购模块用于订购流量套餐，批价模块用于向运营商批发流量。
需要说明的是，图4仅是以物联网应用包括上述模块为例进行说明，而实际应用中，物联网应用还可以包括更多或更少的模块，或者对图4的模块进行替换，本申请实施例对此不做限定。
还需要说明的是，本申请实施例仅是以流量池统计分析模块413从应用模块411获取物联网卡的流量消费记录为例进行说明，在另一实施例中，流量池统计分析模块413还可以直接从运营商获取物联网卡的流量消费记录，比如直接通过运营商接入集成，从运营商获取物联网卡的流量消费记录，本申请实施例对此不做限定。
图5是本申请实施例提供的一种为流量套餐调整装置的结构示意图，该流量套餐调整装置用于实现本申请实施例提供的为多个用户标识调整流量套餐的方法。具体地，该流量套餐调整装置可以为上述图1中的流量套餐调整装置40，或者为物联网中的设备，比如为物联网应用的后台服务器等。参见图5，该流量套餐调整装置包括至少一个处理器501，通信总线502，存储器503以及至少一个通信接口504。
处理器501可以是一个通用中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，微处理器，特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制本申请实施例方案程序执行的集成电路。
通信总线502可包括一通路，在上述组件之间传送信息。
存储器503可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其它类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM))或者可存储信息和指令的其它类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其它光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其它磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其它介质，但不限于此。存储器503可以是独立存在，通过通信总线502与处理器501相连接。存储器503也可以和处理器501集成在一起。
通信接口504，使用任何收发器一类的装置，用于与其它设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(RAN)，无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)等。
在具体实现中，作为一种实施例，处理器501可以包括一个或多个CPU，例如图2中所示的CPU0和CPU1。
在具体实现中，作为一种实施例，流量套餐调整装置可以包括多个处理器，例如图2中所示的处理器501和处理器505。这些处理器中的每一个可以是一个单核(single-CPU)处理器，也可以是一个多核(multi-CPU)处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
在具体实现中，作为一种实施例，流量套餐调整装置还可以包括输出设备506和输入设备507。输出设备506和处理器501通信，可以以多种方式来显示信息。例如，输出设备506可以是液晶显示器(liquid crystal display，LCD),发光二级管(light emittingdiode，LED)显示设备，阴极射线管(cathode ray tube，CRT)显示设备，或投影仪(projector)等。输入设备507和处理器501通信，可以以多种方式接收用户的输入。例如，输入设备507可以是鼠标、键盘、触摸屏设备或传感设备等。
上述的流量套餐调整装置可以是一个通用流量套餐调整装置或者是一个专用流量套餐调整装置。在具体实现中，流量套餐调整装置可以是台式机、便携式电脑、网络计算机、掌上电脑(Personal Digital Assistant，PDA)、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备或者嵌入式设备等。本申请实施例不限定流量套餐调整装置的类型。
其中，存储器503用于存储执行本申请实施例方案的程序代码，并由处理器501来控制执行。处理器501用于执行存储器503中存储的程序代码508。程序代码508中可以包括一个或多个软件模块。该流量套餐调整装置可以通过处理器501以及存储器503中的程序代码508中的一个或多个软件模块，来实现本申请实施例所述的为多个用户标识调整流量套餐。
接下来对本申请实施例提供的为多个用户标识调整流量套餐的方法进行详细说明。
图6是本申请实施例提供的一种为多个用户标识调整流量套餐的方法流程图，其中，所述多个用户标识共享运营商提供的套餐内流量数量。参见图6，该方法包括：
步骤601：获取计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐和流量消费记录。
其中，用户标识用于运营商识别用户的身份，以便运营商能够根据该用户标识为设备提供移动通信接入业务。实际应用中，该用户标识可以为SIM卡、UIM卡或物联网卡等网卡的标识，也可以为用户设备的标识或用户账号等。
其中，每个用户标识的当前流量套餐是指预先为该用户标识订购的流量套餐，且每个用户标识的流量套餐可以包括该用户标识在每个计费周期内所包含的套餐内流量数量、套餐内流量单价以及套餐外流量单价等，套餐内流量数量是指运营商根据该流量套餐在计费周期内能够为该用户标识提供的总流量数量。实际应用中，该套餐内流量数量可以仅包含该用户标识通过该流量套餐向运营商购买的流量数量，或者，还可以既包含该用户标识通过该流量套餐向运营商购买的流量数量，也包含运营商根据该流量套餐向该用户标识额外赠送的流量数量。
本申请实施例中，所述多个用户标识能够共享运营商提供的套餐流量，共享运营商提供的套餐流量是指可以将运营商分别为所述多个用户标识中的每个用户标识提供的套餐流量汇总到一起，以供所述多个用户标识共享使用，且每个用户标识可以根据实际需要使用所述多个用户标识的套餐流量，比如流量消耗较大的用户标识可以使用套餐内流量余额较多的用户标识的套餐内流量。
其中，计费周期是指运营商的账单结算周期，且每个计费周期由多个时间区间组成。例如，若计费周期为自然月，则每个月由多个自然日组成。计费周期是指当前时间点所处的计费周期。例如，假设每个月的月末为运营商的账单结算时间，如果当前时间点为11月20日凌晨1点，则当前时间点所处的计费周期即为11月的计费周期。
需要说明的是，当前时间点为需要对所述多个用户标识的流量套餐进行调整的时间，本申请实施例中，可以在计费周期内实时对所述多个用户标识的流量套餐进行调整，也可以预先设置调整时间，当当前时间点到达预先设置的调整时间时，执行步骤301。其中，调整时间可以为一个计费周期内的任一时间，具体可以根据实际需要进行设置，而且，在一个计费周期内，可以设置一个调整时间，也可以设置多个调整时间，本申请实施例对此不做限定。例如，以计费周期为自然月，时间区间为自然日，计费周期的账单结算时间为月末为例，可以将调整时间设置为月初、月中或者月末的前一天等，当然也可以设置为其他时间，本申请实施例对此不做限定。
其中，每个用户标识的流量消费记录可以记录每个用户标识的流量消费情况，实际应用中，每个用户标识的流量消费记录可以为每个用户标识的话单文件。具体地，目标用户标识的话单文件的内容可以包括目标用户标识、业务流量使用开始时间(Start Time)、业务流量使用结束时间(End Time)和数据流量(DataVolume)。其中，目标用户标识为所述多个用户标识中的任一用户标识，以目标用户标识为目标网卡的用户标识为例，目标网卡标识可以为目标网卡的名称或目标网卡的身份识别号(Identity，ID)等。实际应用中，网卡还可以被称为集成电路卡(Integrate Circuit Card Identity，ICC)，因此网卡的ID的英文简称可以为ICCID。数据流量是指该目标用户标识在业务流量使用开始时间和业务流量使用结束时间的时间范围内消费的总流量。进一步地，目标用户标识的话单文件还可以包括运营商标识、会话标识和目标用户标识在计费周期内的累计消费流量(Total Volume)。其中，运营商标识可以为运营商的名称或运营商的ID(Carrier ID)，会话标识可以为会话名称或会话ID(Session ID)。
进一步地，当所述多个用户标识为物联网中的多个物联网卡的标识，且所述多个物联网卡所在的物联网可以通过出租的方式，让不同的物联网企业作为租户的方式来运营自己的流量业务时，目标用户标识的话单文件的内容还可以包括租户标识，租户标识是指所述多个物联网卡所属的租户的标识，具体可以为租户名称或租户ID(Tenant ID)等。进一步地，目标用户标识的话单文件的内容还可以包括业务类型，具体地，业务类型可以用接入点名称(Access Point Name，APN)或区域标识表示，当然也可以用其他方式表示，本申请实施例对此不做限定。其中，区域标识可以为区域名称(Zone_Name)或区域ID(Zone_ID)等。
示例的，以目标用户标识为目标物联网卡的标识为例，目标用户标识的话单文件的内容格式可以为：
tenant-id|carrier-id|SessionId|ICCID|StartTime|EndTime|DataVolume|APN|TotalVolume
其中，tenant-id为租户ID，carrier-id为运营商的ID，SessionId为会话ID，ICCID为目标物联网卡的ID，StartTime为业务流量使用开始时间，EndTime为业务流量使用结束时间，DataVolume为数据流量，APN用于指示业务类型，TotalVolume为累计消费流量。
例如，以所述多个用户标识为多个物联网卡的标识为例，假设计费周期为自然月，每个时间区间为自然日，从运营商获取的话单文件可以如下表1所示。表1包括3个话单文件，分别为话单文件1、话单文件2和话单文件3。其中，话单文件1为物联网卡ID为12345678的物联网卡在2017年11月01日19点14分15秒-2017年11月01日19点15分15秒的时间范围内的流量消费记录，且在该时间范围内消费的流量为4196Byte，当月的累计消费流量为4196Byte；话单文件2为物联网卡ID为12345678的物联网卡在2017年11月01日19点20分01秒-2017年11月01日19点25分15秒的时间范围内的流量消费记录，且在该时间范围内消费的流量为10240Byte，当月的累计消费流量为14436Byte；话单文件3为物联网卡ID为12345679的物联网卡在2017年11月02日8点22分15秒-2017年11月02日09点12分15秒的时间范围内的流量消费记录，且在该时间范围内消费的流量为2502Byte，当月的累计消费流量为16938Byte。
表1
字段名 话单文件1 话单文件2 话单文件3
tenant-id vdiscovery vdiscovery vdiscovery
carrier-id 100 100 100
SessionId 12345678 12345680 12356345
ICCID 12345678 12345678 12345679
StartTime 20171101191415 20171101192001 20171102082215
EndTime 20171101191515 20171101192515 20171102091215
DataVolume 4196 10240 2502
APN Publicapn(公网) publicapn publicapn
TotalVolume 4196 14436 16938
需要说明的是，本申请实施例仅是以表1为例对话单文件的内容进行说明，但表1并不构成对话单文件的限定。
其中，所述多个用户标识对应的流量套餐可以根据所述多个用户标识的流量套餐变更表确定得到，所述多个用户标识的流量套餐变更表用于记录所述多个用户标识的流量套餐变更情况。具体地，在计费周期内，可以实时对所述多个用户标识的流量套餐变更情况进行记录，得到所述多个用户标识的流量套餐变更表，之后可以从所述多个用户标识的流量套餐变更表中获取所述多个用户标识最近一次变更后的流量套餐，并将所述多个用户标识最近一次变更后的流量套餐确定为所述多个用户标识对应的流量套餐。
进一步地，当本申请实施例的方法应用于物联网中，且物联网中物联网卡与流量池绑定时，还可以在物联网卡使用的过程中，实时地对与目标流量池绑定的所有物联网卡的流量套餐变更情况进行记录，得到该目标流量池的流量套餐变更表，之后可以从该目标流量池的流量套餐变更表中获取与该目标流量池绑定的且在计费周期内激活的多个物联网卡最近一次变更后的流量套餐，并将所述多个物联网卡最近一次变更后的流量套餐确定为所述多个物联网卡对应的流量套餐。
例如，表2是本申请实施例提供的一种目标流量池的流量套餐变更表，假设与目标流量池绑定的每张物联网卡的流量套餐均相同，则由表2可知，与目标流量池绑定的每张物联网卡对应的流量套餐中的套餐内流量数量均为10M，由于与目标流量池绑定的物联网卡在计费周期内的激活数量为2，因此目标流量池在计费周期内的总套餐流量＝卡激活数量*每张卡的套餐内流量＝2*10M＝20M。
表2
字段名 流量套餐变更记录
RATE_PLAN_ID(流量套餐ID) 112
RATE_PLAN_NAME(流量套餐名称) 1234
RATE_PLAN_TYPE(流量套餐类型) 1(月付)
TOTAL_VOLUME(赠送流量) 10M
步骤602：根据计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量消费记录，预测所述多个用户标识在该计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量。
具体地，根据计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量消费记录，预测所述多个用户标识在该计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量可以包括以下两种实现方式：
第一种实现方式：对计费周期内当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录进行统计，得到所述多个用户标识在计费周期内当前时间点之前的实际消费流量；根据所述多个用户标识在计费周期内当前时间点之前的实际消费流量，确定所述多个用户标识在计费周期内当前时间点之后的预测消费流量；将所述多个用户标识在计费周期内当前时间点之前的实际消费流量和当前时间点之后的预测消费流量进行相加，得到所述多个用户标识在计费周期内的预测总消费流量。
具体地，根据所述多个用户标识在计费周期内当前时间点之前的实际消费流量，预测所述多个用户标识在计费周期内当前时间点之后的预测消费流量的操作可以包括：确定从计费周期的开始时间点到当前时间点之间的第一总时长，计算所述多个用户标识在计费周期内当前时间点之前的实际消费流量与该第一总时长之间的比值，将该比值确定为所述多个用户标识在该第一总时长内的平均消费流量，然后确定从当前时间点到计费周期的结束时间点之间的第二总时长，并将该平均消费流量与该第二总时长进行相乘，得到所述多个用户标识在计费周期内当前时间点之后的预测消费流量。当然，本申请实施例也可以采用其他方式，预测所述多个用户标识在计费周期内当前时间点之后的预测消费流量，本申请实施例对所使用的预测方式不做限定。
在第一种实现方式中，能够精确地以当前时间点为时间间隔，统计得到当前时间点之前的实际消费流量，并根据当前时间点之前的实际消费流量预测当前时间点之后的消费流量，之后将当前时间点之前的实际消费流量和当前时间点之后的预测消费流量进行相加，即可精确得到整个计费周期的预测总消费流量，准确度较高。
进一步地，本申请实施例提供的方法还可以应用于物联网中，所述多个用户标识还可以为物联网中共享运营商赠送的业务流量的多个物联网卡的标识。
进一步地，实际应用中，物联网还可以管理至少一个(一个或多个)流量池，并可以以流量池为单位对物联网卡的流量套餐进行调整。当到达调整时间时，可以先从与目标流量池绑定的所有物联网卡的标识中确定在计费周期内激活的多个物联卡的标识，然后按照本申请实施例提供的方法确定所述多个物联卡的户标识在计费周期内的预测总消费流量。也即是，所述多个用户标识还可以为物联网中与目标流量池绑定的且在计费周期内激活的多个物联网卡的标识。其中，目标流量池是指物联网管理的至少一个流量池中的任一流量池。
具体地，当采用上述第一种实现方式预测所述多个物联用户标识在计费周期内的预测总消费流量时，从与目标流量池绑定的所有物联网卡的标识中确定在计费周期内的激活的多个物联网卡的标识包括：将与目标流量池绑定且在计费周期内当前时间点之前的时间范围内激活的物联网卡的标识确定为所述多个物联网卡的标识。
其中，与目标流量池绑定且在计费周期内当前时间点之前的时间范围内激活的物联网卡是指与目标流量池绑定的且在计费周期内当前时间点之前的时间范围内处于过激活状态的物联网卡，所述处于过激活状态的物联网卡包括在计费周期内当前时间点之前的时间范围内一直处于激活状态且与目标流量池绑定的物联网卡，或者在计费周期内当前时间点之前的时间范围内的一段或多段时间或某个时刻处于过激活状态且与目标流量池绑定的物联网卡。
具体地，在计费周期内物联网卡使用的过程中，可以实时对与目标流量池绑定的物联网卡的状态变更情况进行记录，得到状态变更表，之后从该状态变更表中确定与目标流量池绑定且在计费周期内当前时间点之前的时间范围激活的多个物联网卡。其中，从该状态变更表中确定与目标流量池绑定且在计费周期内当前时间点之前的时间范围激活的多个物联网卡包括：从该状态变更表中确定原状态为激活状态且状态变更时间在计费周期内的与目标流量池绑定的第一物联网卡；从该状态变更表中确定目的状态为激活状态且状态变更时间在计费周期内的与目标流量池绑定的第二物联网卡；确定从计费周期的开始时间到当前时间点为止一直处于激活状态的与目标流量池绑定的第三物联网卡；将第一物联网卡、第二物联网卡和第三物联网卡确定为与目标流量池绑定且在计费周期内当前时间点之前的时间范围激活的多个物联网卡。
例如，表3是本申请实施例提供的一种与目标流量池绑定的物联网卡的状态变更表。由表3可知ICC ID为12345678的物联网卡在“2017-11-1 10:04:03”进行了一次状态变更，且变更后的状态为激活状态，ICCID为12345679的物联网卡在“2017-11-2 10:05:04”，进行了一次状态变更，且变更后的状态为激活状态。假如当前时间点为2017-11-2 23:59:59，则与目标流量池绑定的物联网卡在计费周期内的激活数量为2，在计费周期内激活的物联网卡即为这两张物联网卡。
表3
字段名 状态变更记录1 状态变更记录2
ICCID 12345678 12345679
CARRIER_ID 100 100
VP_ID 1001 1001
STATUS(状态) 3(激活状态) 3(激活状态)
STATUS_CHG_TIME(状态变更时间) 2017-10-29 10:04:03 2017-10-30 10:05:04
第二种实现方式：对计费周期内当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录进行统计，得到所述多个用户标识在至少一个第一时间区间内的实际消费流量，所述至少一个第一时间区间是指从计费周期的第一个时间区间到目标时间区间的至少一个时间区间；根据所述多个用户标识在至少一个第一时间区间内的实际消费流量，确定所述多个用户标识在至少一个第二时间区间内的预测消费流量，所述至少一个第二时间区间是指计费周期内目标时间区间之后的至少一个时间区间；将所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量和在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量进行相加，得到所述多个用户标识在该计费周期内的预测总消费流量。
其中，目标时间区间是指计费周期内需要统计消费流量和需要预测消费流量的分割时间区间，也即是，对于计费周期内的目标时间区间和位于目标时间区间之前的时间区间，需要对所述多个用户标识的实际消费流量进行统计，而对于计费周期内位于目标时间区间之后的时间区间，则需要对所述多个用户标识的消费流量进行预测。本申请实施例中，为了便于说明，将计费周期内的第一个时间区间到目标时间区间(包括目标时间区间)之间的每个时间区间称为第一时间区间，并将目标时间区间到计费周期内的最后一个时间区间(不包括目标时间区间)之间的每个实际区间称为第二时间区间。
具体地，当当前时间点是计费周期内一个时间区间的结束时间时，目标时间区间为当前时间点所处的时间区间即当前时间区间，当当前时间点不是该计费周期内一个时间区间的结束时间时，该目标时间区间为该计费周期内当前时间点之前最近的时间区间。
当当前时间点是计费周期内一个时间区间的结束时间时，考虑到从当前时间区间的开始时间到当前时间点为止是一个完整的时间区间，能够统计得到当前时间区间的实际消费流量，因此，可以将当前时间区间作为目标时间区间，进而作为第一时间区间；当当前时间点不是计费周期内一个时间区间的结束时间，即当前时间点是计费周期内任一时间区间包括的除结束时间之外的其他时间时，考虑到从当前时间区间的开始时间到当前时间点为止不是一个完整的时间区间，还不能完全统计得到当前时间区间的实际消费流量，因此，可以将当前时间点之前的最近的时间区间作为目标时间区间，从而将当前时间区间作为第二时间区间。
例如，以计费周期为11月，时间区间为日，计费周期的账单结算时间为11月末为例，如果当前时间点为11月20日的结束时间，即11月20日23点59分59秒，则目标时间区间为当前时间点所在的时间区间，即11月20日；如果当前时间点不是11月内任一天的结束时间，比如，如果当前时间点为11月20日的开始时间，即11月20日0点0分0秒，则目标时间区间为11月内当前时间点之前最近的时间区间，即11月19日。
具体地，对计费周期内当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录进行统计，得到所述多个用户标识在至少一个第一时间区间内的实际消费流量包括：对于所述至少一个第一时间区间内的任一第一时间区间D，获取所述多个用户标识中的每个用户标识在该第一时间区间D内的流量消费记录；对所述多个用户标识中的每个用户标识在该第一时间区间D内的流量消费记录进行统计，得到所述多个用户标识在该第一时间区间D内的实际消费流量。
其中，对所述多个用户标识中的每个用户标识在该第一时间区间D内的流量消费记录进行统计，得到所述多个用户标识在该第一时间区间D内的实际消费流量可以包括：根据所述多个用户标识中的每个用户标识在该第一时间区间D内的流量消费记录，确定所述多个用户标识中的每个用户标识在该第一时间区间D内使用的流量；将所述多个用户标识在该第一时间区间A内使用的流量进行累计，得到所述多个用户标识在该第一时间区间A内的实际消费流量。
进一步地，本申请实施例中，还可以在使用过程中，随着时间的推进依次以时间区间为单位对所述多个用户标识的实际消费流量进行统计，得到以时间区间为单位的流量统计信息表，并对流量统计信息表进行存储，当当前时间点到达需要对所述多个用户标识的流量套餐进行调整的调整时间时，直接从已存储的流量统计信息表中获取所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量。具体地，随着时间的推进依次以时间区间为单位对目标流量池的实际消费流量进行统计的实现方式可以为：实时地或者每隔一个时间区间，以时间区间为单位对所述多个用户标识的实际消费流量进行统计。
其中，以时间区间为单位的流量统计信息表包括使用过程中的每个时间区间的实际流量统计信息，且使用过程中的每个时间区间的实际流量统计信息包括但不限于：业务类型、当前时间区间标识、计费周期标识、当前时间区间的使用流量和当前时间区间的累计消费流量。其中，当前时间区间的使用流量是指所述多个用户标识在当前时间区间内的实际消费流量，即在当前时间区间内实际消费的总流量；当前时间区间的累计消费流量是指从计费周期的第一个时间区间到当前时间区间的时间范围内累计消费的总流量。
进一步地，当所述多个用户标识为物联网中与目标流程池绑定的多个物联网卡的标识时，每个时间区间的实际流量统计信息还可以包括目标流量池标识、当前时间区间的卡激活数和计费周期的卡激活数。其中，目标流量池标识可以为目标流量池名称(VolumePool Name，VP_Name)或目标流量池ID(Volume Pool ID，VP_ID)等。当前时间区间的卡激活数是指当前时间区间内与目标流量池绑定的物联网卡的激活数量；计费周期的卡激活数是指从计费周期的第一个时间区间到当前时间区间的时间范围内与目标流量池绑定的物联网卡的累计激活数量。
例如，假设计费周期为自然月，每个时间区间为自然日，所述多个用户标识为物联网中的物联网卡的标识，且该物联网以流量池为单位对物联网卡的流量套餐进行调整，则在物联网卡使用的过程中，随着时间的推进依次以自然日为单位对目标流量池的实际消费流量进行统计，得到使用的过程中目标流量池的流量日统计信息表，该流量日统计信息表包括使用过程中每日的日流量消耗统计信息。在一个具体实施例中，日流量消耗统计信息可以包括：目标流量池标识、区域标识、日期(Calendar_Date)、月份(Charge_cycle)、当日的使用流量(Used_Volume)、当日卡激活数(Daily_Actice_Card_Number)和当月卡激活数(Month_Active_Card_Number)。其中，当日的使用流量用于指示目标流量池在当日内的流量消耗值。其中，区域标识用于指示业务类型。
例如，假设计费周期为自然月，每个时间区间为自然日，通过对表1的话单文件进行统计，可以得到下述表4所示的日流量消耗统计信息表。其中，表4包括日流量消耗统计信息1和日流量消耗统计信息2，日流量消耗统计信息1为2017年11月01日的日流量消耗统计信息，日流量消耗统计信息2为2017年11月02日的日流量消耗统计信息。由下述表4可知，目标流量池在2017年11月01日内的流量消耗值为14436Byte，在2017年11月02日内的流量消耗值为2502Byte。
表4
Figure GDA0001790451920000191
Figure GDA0001790451920000201
需要说明的是，本申请实施例仅是以表4为例对日流量消耗统计信息表的内容进行说明，但表3并不构成对流量消耗统计信息表的限定。而且，表4实施例仅是用Zone_Name表示业务类型为例进行说明，而实际应用中，还可以用其他字母或名称表示业务类型，本申请实施例对此不做限定。
具体地，根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，确定所述多个用户标识在至少一个第二时间区间内的预测消费流量的操作包括：根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，通过预设滑动平均模型法，预测所述多个用户标识在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量。
预设滑动平均模型法是指预先设置的滑动平均模型法。滑动平均模型法是指用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内的数据值的方法，基本思想是根据时间序列资料逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势。本申请实施例中，采用预设滑动平均模型法能够对目标流量池在未来时间区间的流量消耗趋势进行准确预测，且能够消除周期变动和随机波动的影响，预测准确度较高。
具体地，根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，通过预设滑动平均模型法，确定所述多个用户标识在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量可以包括以下两种实现方式：
第一种实现方式：对于所述至少一个第二时间区间中的任一第二时间区间B，当第二时间区间B为计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在计费周期的前一个计费周期内不具有实际流量消耗记录时，将计费周期内位于第二时间区间B之前的所有时间区间的目标消费流量的平均值，确定为多个用户标识在第二时间区间B内的预测消费流量。
其中，N为预先根据预设滑动平均模型法设置的需要平滑的时间区间的数目，且N为正整数。对于位于第二时间区间B之前的任一时间区间C，当所述多个用户标识在时间区间C内具有实际消费流量时，时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在时间区间C内的实际消费流量，当所述多个用户标识在时间区间C内不具有实际消费流量时，时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在时间区间C内的预测消费流量。
通过当第二时间区间B为计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在计费周期的前一个计费周期内不具有实际流量消耗记录时，直接计算计费周期内位于该第二时间区间B之前的所有时间区间的目标消费流量的平均值，并将该平均值确定为所述多个用户标识在第二时间区间B内的预测消费流量，可以在第二时间区间B之前具有流量消耗记录的时间区间不足N的情况下，也能够采用预设滑动平均模型法对第二时间区间B内的预测消费流量进行预测。
例如，假设N为5，计费周期为月，时间区间为日，且计费周期的前一个计费周期不具有实际流量消耗记录，若第二时间区间B为计费周期的第二天，则可以将第一天的目标消费流量作为第二天的预测消费流量。若第二时间区间B为计费周期的第三天，则可以将第一天和第二天的目标消费流量的平均值，作为第三天的预测消费流量。若第二时间区间B为计费周期的第三天，则可以将第一天和第二天的目标消费流量的平均值，作为第三天的预测消费流量。若第二时间区间B为计费周期的第四天，则可以将第一天、第二天和第三天的目标消费流量的平均值，作为第四天的预测消费流量。若第二时间区间B为计费周期的第五天，则可以将第一天、第二天、第三天和第四天的目标消费流量的平均值，作为第五天的预测消费流量。
第二种实现方式：对于所述至少一个第二时间区间中的任一第二时间区间B，当第二时间区间B为计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在计费周期的前一个计费周期内具有实际流量消耗记录时，或者当第二时间区间B为计费周期内第N个时间区间之后的任一时间区间时，将位于第二时间区间B之前的N个时间区间的目标消费流量的平均值，确定为所述多个用户标识在第二时间区间B内的预测消费流量。
其中，N为正整数，对于位于第二时间区间B之前的任一时间区间C，当所述多个用户标识在时间区间C内具有实际消费流量时，时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在时间区间C内的实际消费流量，当所述多个用户标识在时间区间C内不具有实际消费流量时，时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在时间区间C内的预测消费流量。
具体地，在第二种实现方式中，可以采用如下公式确定所述多个用户标识在第二时间区间B内的预测消费流量：
Figure GDA0001790451920000211
其中，
Figure GDA0001790451920000212
为所述多个用户标识在第二时间区间B内的预测消费流量，y1、y2、…、yN分别为第二时间区间B的前1、2、…、N个时间区间内的目标消费流量，N为正整数。
也即是，当第二时间区间B为计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在计费周期的前一个计费周期内具有实际流量消耗记录时，说明计费周期内第二时间区间B之前的时间区间不足N，此时可以从计费周期的前一个计费周期的实际流量消耗记录中获取末尾M个时间区间的实际消费流量，作为该M个时间区间的目标消费流量，并将该M个区间对计费周期内第二时间区间B之前的时间区间进行补充，得到N个时间区间的目标量消耗值。其中，M为正整数，且M与计费周期内第二时间区间B之前的时间区间的数目之和等于N。另外，当第二时间区间B为计费周期内第N个时间区间之后的任一时间区间时，说明计费周期内第二时间区间B之前的时间区间大于或等于N，此时可以直接获取计费周期内位于第二时间区间B之前的N个时间区间的目标量消耗值。
例如，假设N为5，计费周期为自然月，时间区间为自然日，且计费周期的前一个计费周期具有实际流量消耗记录，若第二时间区间B为计费周期的第五天，则可以从计费周期的前一个计费周期的实际流量消耗记录中获取前一个计费周期的最后一天的实际消费流量，作为前一个计费周期的最后一天的目标消费流量，并计算前一个计费周期的最后一天的目标消费流量和计费周期的前4天的目标消费流量的平均值，作为多个用户标识在第二时间区间B内的预测消费流量。若第二时间区间B为计费周期的第六天，则可以直接获取计费周期的前5天的目标消费流量，并计算计费周期的前5天的目标消费流量的平均值，作为所述多个用户标识在第二时间区间B内的预测消费流量。
在一个实施例中，当本申请实施例的方法应用于物联网中，且该物联网以流量池为单位对物联网卡的流量套餐进行调整时，可以在计费周期内与目标流量池绑定的物联网卡使用的过程中，实时地以时间区间为单位对该目标流量池的实际消费流量进行累计，并对未来时间区间的预测消费流量进行预测。例如，图7是本申请实施例提供的一种目标流量池的运营时序图，假设运营商的计费周期为自然月，计费周期内的时间区间为自然日，则在计费周期内物联用户标识使用的过程中，可以实时获取与目标流量池绑定的物联网卡的话单文件，根据获取的话单文件，对目标流量池的实际消费流量进行累计，根据累计的实际消费流量得到多个用户标识的日流量消费统计信息，根据目标流量池的日流量消费统计信息对计费周期内未来几日的预测消费流量进行预测，得到目标流量池的日流量消费预测信息，以便后续将日流量消费统计信息和日流量消费预测信息进行汇总，得到目标流量池在计费周期内的预测总消费流量。其中，该目标流量池在计费周期内的预测总消费流量即为与该目标流量池绑定的且在计费周期内激活的多个物联网卡在计费周期内的预测总消费流量。
例如，基于上述表4可以得知目标流量池在2017年11月01日和2017年11月02日内的实际消费流量分别为14436Byte和2502Byte，若目标流量池在2017年10月不具有流量消费记录，则可以根据目标流量池在2017年11月01日和2017年11月02日内的实际消费流量，对目标流量池在2017年11月03日-2017年11月31日的预测消费流量进行预测。表5是目标流量池在2017年11月份的流量消费记录，其中，前两行为目标流量池分别在2017年11月01日和2017年11月02日内的实际消费流量，之后的29行为目标流量池分别在2017年11月03日-2017年11月31日的预测消费流量，流量单位为Byte。
表5
Figure GDA0001790451920000221
Figure GDA0001790451920000231
需要说明的是，本申请实施例仅是以表5为例对目标流量池在一个月内的消费流量进行说明，但表5并不构成对目标流量池消费流量的限定。
进一步地，若本申请实施例提供的方法应用于物联网中，且该物联网以流量池为单位对物联网卡的流量套餐进行调整，则当需要对目标流量池的流量套餐进行调整时，可以先从与目标流量池绑定的所有物联网卡中确定在计费周期内激活的多个物联网卡，然后按照本申请实施例提供的方法预测所述多个物联网卡的标识在计费周期内的总消费流量。也即是，所述多个用户标识还可以为物联网中与目标流量池绑定的且在计费周期内激活的多个物联网卡的标识。
具体地，当采用上述第二种实现方式确定所述多个物联网卡的标识在计费周期内的预测总消费流量时，从与该目标流量池绑定的所有物联网卡的标识中确定在计费周期内的激活的多个物联网卡的标识包括：将与该目标流量池绑定且在所述至少一个第一时间区间所在的时间范围内激活的物联网卡的标识确定为所述多个物联网卡的标识。
其中，与该目标流量池绑定且在所述至少一个第一时间区间所在的时间范围内激活的物联网卡是指与该目标流量池绑定的且在所述至少一个第一时间区间所在的时间范围内处于过激活状态的物联网卡，所述处于过激活状态的物联网卡包括在所述至少一个第一时间区间所在的时间范围内一直处于激活状态且与该目标流量池绑定的物联网卡，或者在所述至少一个第一时间区间所在的时间范围内的一段或多段时间或某个时刻处于激活状态且与该目标流量池绑定的物联网卡。
具体地，在计费周期内物联网卡使用的过程中，可以实时对与该标流量池的物联网卡的状态变更情况进行记录，得到状态变更表，之后从该状态变更表中确定与目标流量池绑定且在所述至少一个第一时间区间所在的时间范围内激活的物联网卡的总数量。其中，从该状态变更表中确定与目标流量池绑定且在所述至少一个第一时间区间所在的时间范围内激活的物联网卡包括：从该状态变更表中确定原状态为激活状态且状态变更时间在计费周期内的与目标流量池绑定的第四物联网卡；从该状态变更表中确定目的状态为激活状态且状态变更时间在计费周期内的与目标流量池绑定的第五物联网卡；确定从计费周期的开始时间到当前时间点为止一直处于激活状态的与目标流量池绑定的第六物联网卡；将第四物联网卡、第五物联网卡和第六物联网卡确定为与目标流量池绑定且在所述至少一个第一时间区间所在的时间范围内激活的物联网卡。
进一步地，所述多个用户标识的流量套餐包括不同业务类型的流量套餐时，并需要对所述多个用户标识的目标业务类型的流量套餐进行调整时，还可以根据计费周期内当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录，预测所述多个用户标识在计费周期内的目标业务类型的消费流量的总和，得到目标业务类型的预测总消费流量，进而根据所述多个用户标识在计费周期内的目标业务类型的预测总消费流量和每个用户标识对应的目标业务类型的流量套餐，对所述多个用户标识的目标业务类型的流量套餐进行调整。其中，目标业务类型可以为所述多个用户标识支持的多个业务类型中的任一业务类型。
在一个实施例中，所述多个用户标识支持的业务类型还可以根据具体的增值业务类型进行分类，例如，物联网支持的业务类型可以包括音乐类型、视频类型和短消息类型等。当然，该物联网支持的业务类型也可以按照其他类型进行分类，本申请实施例对此不做限定。
在另一实施例中，当所述多个用户标识为物联网中的多个物联网卡的标识时，所述多个用户标识支持的业务类型还可以包括定向业务类型和公网业务类型。其中，定向业务类型是指访问该物联网的业务，公网业务是指访问该物联网之外的业务。而且实际应用中，定向业务类型的业务通常由物联网服务商付费，对于物联网用户来说通常是免费的，而公网业务类型的业务则需要由物联网用户付费。
具体地，在根据计费周期内当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录，确定所述多个用户标识在计费周期内的目标业务类型的预测总消费流量时，仅需将上述实现过程中针对所述多个用户标识的全部业务类型的流量统计过程和流量预测过程，切换为针对所述多个用户标识的目标业务类型的流量统计过程和流量预测过程即可，本申请实施例在此不再赘述。
在一个具体实施例中，当所述多个用户标识为物联网中与目标流量池绑定的且在计费周期内激活的多个物联网卡的标识，且采用上述第二种实现方式确定所述多个物联网卡的标识在计费周期内的预测总消费流量时，参见图4，对于所述至少一个第一时间区间中的任一第一时间区间D，可以由物联网应用中的应用模块411获取与该目标流量池绑定的所述多个物联网卡在该第一时间区间D内的话单文件，并将与该目标流量池绑定的所述多个物联网卡在该第一时间区间D内的话单文件，通过kafka消息发送给流量池统计分析模块413，由流量池统计分析模块413根据所述多个物联网卡在该第一时间区间D内的话单文件，对所述多个物联网卡的标识在该第一时间区间D内的实际消费流量进行统计，得到该目标流量池在该第一时间区间D内的实际消费流量。之后，可以根据所述多个物联网卡的标识在至少一个第一时间区间内的实际消费流量，确定所述多个物联网卡的标识在至少一个第二时间区间内的预测消费流量，并将所述多个物联网卡的标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量和在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量进行相加，得到所述多个物联网网卡的标识在该计费周期内的总消费流量。
步骤603：根据该预测总消费流量及所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐，向该运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示该计费系统为所述多个用户标识中至少一个用户标识调整流量套餐，以使所述多个用户标识在所述计费周期内按照调整后的流量套餐与所述运营商进行结算的结算资费小于按照调整前的流量套餐与该运营商进行结算的结算资费。
其中，每个用户标识的流量套餐包括在计费周期内的套餐内流量数量、套餐外流量单价或套餐价格。该流量套餐调整指示信息包含所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐是根据该预测总消费流量及所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐确定得到，且所述至少一个用户标识对应的流量套餐所包含的套餐内流量数量不同于所述至少一个用户标识的新流量套餐所包含的套餐内流量数量。
其中，该流量套餐调整指示信息可以通过与运营商之间的接口，按照与运营商之间预先协商的通信协议向运营商的计费系统发送。例如，该流量套餐调整指示信息可以通过超文本传输协议(Hyper Text Transfer Protocol，HTTP)的简单对象访问协议(SimpleObject Access Protocol，SOAP)接口，按照HTTP的SOAP协议向运营商发送。调整指示信息可以形如：
Figure GDA0001790451920000251
具体地，根据该预测总消费流量及所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐，向该运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息包括：
步骤6031：累加所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐中的套餐内流量数量，得到总套餐流量。
具体地，累加所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐中的套餐内流量数量，得到总套餐流量包括：根据所述多个用户标识中每个用户标识的流量套餐，确定所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐中的套餐内流量数量，将所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐中的套餐内流量数量相加，得到该总套餐流量。
进一步地，当所述多个用户标识对应的流量套餐相同时，还可以确定所述多个用户标识中一个用户标识对应的流量套餐中的套餐内流量数量，然后将该用户标识对应的流量套餐中的套餐内流量数量与所述多个用户标识的数量进行相乘，得到该总套餐流量。
进一步地，当通过上述步骤301中的第一种实现方式确定所述多个用户标识在计费周期内的预测总消费流量时，在计费周期内，还可以实时地对当前时间区间的套餐流量和计费周期的套餐流量进行累计。其中，当前时间区间的套餐流量是所述多个用户标识在每个时间区间的平均套餐流量之和。例如，假设每个用户标识每月的套餐内流量为600M流量，且当月有30天，则每个用户标识平均每天的套餐流量为600M/30＝20M，若所述多个用户标识的数量为10，则所述多个用户标识每天的套餐流量为20M*10＝200M。其中，计费周期的套餐流量是指所述多个用户标识从计费周期的第一个时间区间到当前时间区间的时间范围内的套餐流量之和。例如，若当天是月中，每个用户标识每月的套餐内流量为200M，那么每个用户标识从第一天到当天的时间范围内的套餐流量值为200M/2＝100M，若所述多个用户标识的数量为10，则计费周期的套餐流量为100M*10＝1000M。通过累计当前时间区间的套餐流量和计费周期的套餐流量，能够及时反映所述多个用户标识的套餐流量随时间的变化情况。
进一步地，当本申请实施例的方法应用于物联网中，且物联网中的物联网卡与流量池绑定时，还可以实时累计目标流量池在当前时间区间的套餐流量和在计费周期的套餐流量，以及时反映目标流量池的套餐流量随时间的变化情况。其中，目标流量池在当前时间区间的套餐流量可以根据与目标流量池绑定的物联网卡在当前时间区间内的激活数量确定得到，目标流量池在计费周期的套餐流量可以根据与目标流量池绑定的物联网卡在计费周期内的激活数量确定得到。
在一个实施例中，参见图7，在计费周期内物联网卡使用的过程中，在对目标流量池消费的流量进行累计和预测的同时，还可以实时地获取与目标流量池绑定的物联网卡的状态变更数据，根据状态变更数据，对计费周期内与目标流量池绑定的物联网卡的卡激活数进行统计，得到激活数量，并根据激活数量对计费周期内的套餐流量进行累计。
进一步地，当所述多个用户标识包括不同业务类型的流量套餐，并需要对所述多个用户标识的目标业务类型的流量套餐进行调整时，还可以根据所述多个用户标识对应的目标业务类型的流量套餐，确定所述多个用户标识在计费周期内的目标业务类型的总套餐流量，然后根据所述多个用户标识在计费周期内的目标业务类型的预测总消费流量和总套餐流量，对所述多个用户标识的目标业务类型的流量套餐进行调整。
步骤6032：确定该预测总消费流量和该总套餐流量之间的第一差值。
步骤6033：根据该第一差值，向该运营商的计费系统发送该流量套餐调整指示信息。
通过确定该预测总消费流量和该总套餐流量之间的第一差值，可以将该预测总消费流量和该总套餐流量进行比较，然后根据比较结果对计费周期的流量套餐自动进行调整。
例如，参见图7，以物联网管理的目标流量池为例，在计费周期内物联网卡使用的过程中，可以一边对目标流量池的总消费流量进行累计和预测，得到目标流量池在计费周期内的预测总消费流量，一边对目标流量池的套餐流量进行累计，得到目标流量池在计费周期内的总套餐流量，当当前时间点为需要对目标流量池的流量套餐进行调整的时间时，可以将目标流量池在计费周期内的预测总消费流量和总套餐流量进行比较，然后根据比较结果对目标流量池的流量套餐进行调整。
进一步地，在向该运营商的计费系统发送该流量套餐调整指示信息之前，还可以先判断该第一差值是否大于或等于预设阈值，当该第一差值大于或等于该预设阈值时，再根据确定调整信息，并根据调整信息向该运营商的计费系统发送该流量套餐调整指示信息。其中，该调整信息可以包括所述多个用户标识中待调整的至少一个用户标识以及所述至少一个用户标识的新流量套餐。其中，该预设阈值可以预先设置，且可以根据实际需要进行设置。例如，该预设阈值可以设置为0KB、100KB或500KB等。
也即是，可以在该预测总消费流量和该总套餐流量之间的第一差值大于或等于该预设阈值时，才对计费周期的流量套餐进行调整，当小于该预设阈值时，说明两者差值较小，在当前流量套餐下的结算资费与总流量套餐的价格相差不大，这种情况下，可以无需对计费周期的流量套餐进行调整。
具体地，根据该第一差值，向该运营商的计费系统发送该流量套餐调整指示信息可以包括以下三种实现方式：
第一种实现方式：若多个用户标识对应的流量套餐不同，则可以在该第一差值大于或等于预设阈值且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时，确定该预测总消费流量和该总套餐流量之间的第一比值，然后根据该第一比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐，并根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向该运营商的计费系统发送该流量套餐调整指示信息，以指示该计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
其中，所述至少一个用户标识为所述多个用户标识表示可以对所述多个用户标识的流量套餐统一进行调整，而且，可以按照该预测总消费流量和该总套餐流量之间的比例，对所述多个用户标识中的每个用户标识的流量套餐进行等比例调整，从而实现了根据所述多个用户标识的总体流量消费情况，对每个用户标识的流量套餐进行适应性调整，这种调整方式能够对每个用户标识的流量套餐进行精确调整。
进一步地，根据该第一比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐之前，还可以先对该第一比值进行四舍五入处理，得到小数点后的位数为预设位数的数值，再根据处理后第一比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐。其中，该预设位数可以预先设置，例如，该预设位数可以为0、1或2等。
具体地，根据该第一比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐的操作可以包括：对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量和该第一比值的乘积，根据该乘积，从该运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与该乘积之间的差值最小的流量套餐作为用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于该乘积且与该乘积之间的差值最小的流量套餐作为用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得用户标识A在该计费周期内的总消费流量等于该乘积的情况下与该运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为用户标识A的流量套餐。
例如，如下表6所示，假设有3个用户标识，根据这3个用户标识的当前流量套餐确定得到：用户标识1的流量套餐为20元每月200M，用户标识2的流量套餐为20元每月500M，用户标识3的流量套餐为100元每月1G，则这3个用户标识在计费周期的总套餐流量为1.7G。另外，假设当前时间点预测结果为：用户标识1在计费周期内的预测总消费流量为150M，用户标识2在计费周期内的预测总消费流量为600M，用户标识3在计费周期内的预测总消费流量为800M，则这3个用户标识在计费周期的总消费流量为1.55G。由此可知，这3个用户标识在计费周期的总消费流量和总套餐流量的第一比值＝1.55G/1.7G＝0.91，相应地，需要将用户标识1的套餐流量调整为200M*0.91＝182M，将用户标识2的套餐流量调整为495M*0.91＝495M，将用户标识3的套餐流量调整为1G*0.91＝910M。
假设运营商为所述多个用户标识提供的多个流量套餐中包括套餐内流量数量分别等于182M、495M和910M的流量套餐，则即可将套餐内流量数量等于182M的流量套餐确定为用户标识1的新流量套餐，将将套餐内流量数量等于495M的流量套餐确定为用户标识2的新流量套餐，并将套餐内流量数量等于910M的流量套餐确定为用户标识3的新流量套餐。
表6
当前流量套餐 预测结果 新流量套餐
用户标识1 200M 150M 182M
用户标识2 500M 600M 495M
用户标识3 1G 800M 910M
总值 1.7G 1.55G
另外，对于上述用户标识3来说，当所述多个流量套餐中不包括套餐内流量数量等于910M的流量套餐，则可以将套餐内流量数量与910M之间的差值最小的流量套餐，比如套餐内流量数量等于900M的流量套餐，确定为用户标识3的新流量套餐。或者，可以将套餐内流量数量大于910M且与910M之间的差值最小的流量套餐，比如套餐内流量数量等于950M的流量套餐，确定为用户标识3的新流量套餐。或者，从所述多个流量套餐中选取能够使得用户标识3在计费周期内的总消费流量等于910M的情况下与运营商的结算资费最小的流量套餐确定为用户标识3的新流量套餐。
第二种实现方式：若所述多个用户标识对应的流量套餐相同，则可以在该第一差值大于或等于预设阈值且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时，确定该预测总消费流量和所述至少一个用户标识的数量之间的第二比值，然后根据该第二比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐，根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向该运营商的计费系统发送该流量套餐调整指示信息，以指示该计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
其中，所述至少一个用户标识为所述多个用户标识表示可以对所述多个用户标识的流量套餐统一进行调整，而且，可以根据所述多个用户标识中每个用户标识在前计费周期内的平均消费流量，调整所述多个用户标识的流量套餐，从而可以实现根据所述多个用户标识中每个用户标识的平均流量消费情况，对每个用户标识的流量套餐统一进行调整，这种调整方式可以减小计算量，提高调整效率。
进一步地，根据该第二比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐之前，还可以先对该第二比值进行四舍五入处理，得到小数点后的位数为预设位数的数值，再根据处理后第二比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐。其中，该预设位数可以预先设置，例如，该预设位数可以为0、1或2等。
具体地，根据该第二比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐的操作可以包括：对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，根据该第二比值，从该运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与该第二比值之间的差值最小的流量套餐作为该用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于该第二比值且与该第二比值之间的差值最小的流量套餐作为该用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得该用户标识A在该计费周期内的总消费流量等于该第二比值的情况下与该运营商的结算资费最小的流量套餐作为该用户标识A的新流量套餐。
例如，假设目标流量池在当月的总套餐流量为20M，预测总消费流量为244KB，与目标流量池绑定的物联网卡在当月的激活数量为2，则该第二比值为244KB/2＝122KB，当运营商为目标流量池提供的多个流量套餐中包括套餐内流量数量等于122KB的流量套餐时，则可以将套餐内流量数量等于122KB的流量套餐确定为这2个物联网卡的标识的新流量套餐，并根据这2个物联网卡的标识和2个物联网卡的标识的新流量套餐，向该运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示该计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。示例的，调整后的流量套餐变更表可以如下7所示：
表7
字段名 流量套餐变更记录
RATE_PLAN_ID 112
RATE_PLAN_NAME 1234
RATE_PLAN_TYPE 1(月付)
TOTAL_VOLUME 122KB
第三种实现方式：当该第一差值大于或等于预设阈值时，确定该第一差值与至少一个用户标识的数量之间的第三比值，根据该第三比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐，根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向该运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示该计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
在第三种实现方式中，所述至少一个用户标识可以为所述多个用户标识，也可以为所述多个用户标识中的部分用户标识，当所述至少一个用户标识为所述多个用户标识中的部分用户标识，可以实现仅对部分用户标识的流量套餐进行调整，而无需对全部用户标识的流量套餐均进行调整，从而可以简化调整操作，提高调整效率。其中，所述至少一个用户标识可以由用户配置，也可以由系统默认设置，或者由系统根据预设策略选择得到。
其中，该第三比值是指所述至少一个用户标识中每个用户标识需要调整的套餐内流量，也即是，本发明实施例中，可以根据该第一差值，对所述至少一个用户标识的套餐内流量平均进行调整，使得每个用户标识调整的套餐内流量均相同。
具体地，根据该第三比值，确定所述至少一个用户标识的新流量套餐的实现可以包括以下方式1)和方式2)：
方式1)：当该预测总消费流量小于该总套餐流量时，对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，可以确定用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量与该第三比值之间的第二差值，然后根据该第二差值，从该运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与该第二差值之间的差值最小的流量套餐作为用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于该第二差值且与该第二差值之间的差值最小的流量套餐作为用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得用户标识A在该计费周期内的总消费流量等于该第二差值的情况下与该运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为用户标识A的新流量套餐。
也即是，当该预测总消费流量小于该总套餐流量时，可以按照该第三比值减小每个用户标识的套餐内流量，以使所述多个用户标识的调整后的套餐流量所包含的总套餐流量趋近该预测总消费流量，即使得所述多个用户标识的调整后的套餐流量能够满足所述多个用户标识的实际流量消费需求，进而使得所述多个用户标识与运营商之间的结算资费减少。
方式2)：当该预测总消费流量大于该总套餐流量时，对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，可以确定用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量与该第三比值之间的和值，然后根据该和值，从该运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与该和值之间的差值最小的流量套餐作为用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于该和值且与该和之间的差值最小的流量套餐作为用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得用户标识A在该计费周期内的总消费流量等于该和值的情况下与该运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为用户标识A的新流量套餐。
也即是，当该预测总消费流量大于该总套餐流量时，可以按照该第三比值增加每个用户标识的套餐内流量，以使所述多个用户标识的调整后的套餐流量所包含的总套餐流量趋近该预测总消费流量，即使得所述多个用户标识的调整后的套餐流量能够满足所述多个用户标识的实际流量消费需求，进而使得所述多个用户标识与运营商之间的结算资费减少。
进一步地，当所述多个用户标识的流量套餐包括不同业务类型的流量套餐，并需要对所述多个用户标识的目标业务类型的流量套餐进行调整时，还可以根据所述多个用户标识在计费周期内的目标业务类型的预测总消费流量和总套餐流量，确定至少一个用户标识的目标业务类型的新流量套餐，并根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的目标业务类型的新流量套餐，向该运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，该流量套餐调整指示信息包含所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的目标业务类型的新流量套餐，以指示该计费系统将所述至少一个用户标识的目标业务类型的流量套餐调整为对应的新流量套餐。其中，每个用户标识的目标业务类型的流量套餐包括该用户标识在每个计费周期内的目标业务类型的套餐内流量数量、套餐价格以及套餐外流量单价。在具体实现过程中，仅需将上述实现过程中针对所述多个用户标识的全部业务类型的流量套餐调整过程，切换为针对所述多个用户标识的目标业务类型的流量套餐调整过程即可，本申请实施例在此不再赘述。
通过对所述多个用户标识的目标业务类型的流量进行统计和预测，并根据统计和预测结果，对所述多个用户标识中至少一个用户标识的目标业务类型的流量套餐进行调整，实现了对所述多个用户标识的流量套餐的精细调整，从而能够满足不同用户的需求，提高了用户体验。
本申请实施例中，可以在计费周期的任意时刻，获取计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐和流量消费记录，然后根据当前时间点之前多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录，预测所述多个用户标识在计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量，根据该预测总消费流量及每个用户标识对应的流量套餐，向运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，该流量套餐调整指示信息包含所述多个用户标识中至少一个用户标识和相应的新流量套餐，以指示该计费系统为所述至少一个用户标识调整流量套餐，以使所述多个用户标识与该运营商的结算资费减少。也即是，可以在计费周期内的任意时刻准确预测出所述多个用户标识在计费周期内的总消费流量，并根据预测总消费流量对所述多个用户标识的流量套餐自动进行调整，使得当前计费周期的结算资费最小化，相较于相关技术中的人为调整方法，调整方式更及时、更精确，能够进一步节省用户结算资费，灵活性较高。
图8是本申请实施例提供的一种为多个用户标识调整流量套餐的装置结构示意图，所述多个用户标识共享运营商提供的套餐内流量数量，参见图8，该装置可以包括：
获取模块801，用于执行上述图6实施例中的步骤601；
预测模块802，用于执行上述图6实施例中的步骤601；
发送模块803，用于执行上述图6实施例中的步骤601。
可选地，所述发送模块803包括：
累加单元，用于累加所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐中的套餐内流量数量，得到总套餐流量；
第一确定单元，用于确定所述预测总消费流量和所述总套餐流量之间的第一差值；
发送单元，用于根据所述第一差值，向所述运营商的计费系统发送所述流量套餐调整指示信息。
可选地，所述多个用户标识对应的流量套餐不同；
所述发送单元具体用于：
当所述第一差值大于或等于预设阈值且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时，确定所述预测总消费流量和所述总套餐流量之间的第一比值；
对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定所述用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量和所述第一比值的乘积；
根据所述乘积，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述乘积之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述乘积且与所述乘积之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述乘积的情况下与所述运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
可选地，所述多个用户标识对应的流量套餐相同；
所述发送单元具体用于：
当所述第一差值大于或等于预设阈值且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时，确定所述预测总消费流量和所述至少一个用户标识的数量之间的第二比值；
对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，根据所述第二比值，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述第二比值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述第二比值且与所述第二比值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述第二比值的情况下与所述运营商的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
可选地，所述发送单元具体用于：
当所述第一差值大于或等于预设阈值时，确定所述第一差值与所述至少一个用户标识的数量之间的第三比值；
当所述预测总消费流量小于所述总套餐流量时，对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定所述用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量与所述第三比值之间的第二差值；
根据所述第二差值，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述第二差值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述第二差值且与所述第二差值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述第二差值的情况下与所述运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
可选地，所述发送单元具体用于：
当所述预测总消费流量大于所述总套餐流量时，对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定所述用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量与所述第三比值之间的和值；
根据所述和值，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述和值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述和值且与所述和之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述和值的情况下与所述运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
可选地，预测模块802包括：
统计单元，用于对所述流量消费记录进行统计，得到所述多个用户标识在至少一个第一时间区间内的实际消费流量，所述至少一个第一时间区间是指从所述计费周期的第一个时间区间到目标时间区间的至少一个时间区间；
其中，当当前时间点是所述计费周期内一个时间区间的结束时间时，所述目标时间区间为当前时间点所处的时间区间，当当前时间点不是所述计费周期内一个时间区间的结束时间时，所述目标时间区间为所述计费周期内当前时间点之前最近的时间区间；
第二确定单元，用于根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，确定所述多个用户标识在至少一个第二时间区间内的预测消费流量，所述至少一个第二时间区间是指所述计费周期内所述目标时间区间之后的至少一个时间区间；
处理单元，用于将所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量和在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量进行相加，得到所述预测总消费流量。
可选地，所述第二确定单元具体用于：
根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，通过预设滑动平均模型法，确定所述多个用户标识在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量。
可选地，所述第二确定单元具体用于：
对于所述至少一个第二时间区间中的任一第二时间区间B，当所述第二时间区间B为所述计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在所述计费周期的前一个计费周期内不具有数据流量消费记录时，将所述计费周期内位于所述第二时间区间B之前的所有时间区间的目标消费流量的平均值，确定为所述多个用户标识在所述第二时间区间B内的预测消费流量；
当所述第二时间区间B为所述计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在所述计费周期的前一个计费周期内具有数据流量消费记录时，或者当所述第二时间区间B为所述计费周期内第N个时间区间之后的任一时间区间时，将位于所述第二时间区间B之前的N个时间区间的目标消费流量的平均值，确定为所述多个用户标识在所述第二时间区间B内的预测消费流量：
其中，所述N为正整数，对于位于所述第二时间区间B之前的任一时间区间C，当所述多个用户标识在所述时间区间C内具有实际消费流量时，所述时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在所述时间区间C内的实际消费流量，当所述多个用户标识在所述时间区间C内不具有实际消费流量时，所述时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在所述时间区间C内的预测消费流量。
可选地，所述多个用户标识是指与目标流量池绑定的且在所述计费周期内激活的多个物联网卡的标识，所述目标流量池是指物联网管理的任一流量池。
本申请实施例中，可以在计费周期的任意时刻，获取计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐和流量消费记录，然后根据当前时间点之前多个用户标识中每个用户标识的流量消费记录，预测所述多个用户标识在计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量，根据该预测总消费流量及每个用户标识对应的流量套餐，向运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，该流量套餐调整指示信息包含所述多个用户标识中至少一个用户标识和相应的新流量套餐，以指示该计费系统为所述至少一个用户标识调整流量套餐，以使所述多个用户标识与该运营商的结算资费减少。也即是，可以在计费周期内的任意时刻准确预测出所述多个用户标识在计费周期内的总消费流量，并根据预测总消费流量对所述多个用户标识的流量套餐自动进行调整，使得当前计费周期的结算资费最小化，相较于相关技术中的人为调整方法，调整方式更及时、更精确，能够进一步节省用户结算资费，灵活性较高。
需要说明的是：上述实施例提供的为多个用户标识调整流量套餐的装置在对多个用户标识的流量套餐进行调整时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的为多个用户标识调整流量套餐的装置与为多个用户标识调整流量套餐的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意结合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如：同轴电缆、光纤、数据用户线(Digital Subscriber Line，DSL))或无线(例如：红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如：软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如：数字通用光盘(Digital Versatile Disc，DVD))、或者半导体介质(例如：固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述为本申请实施例提供的实施例，并不用以限制本申请实施例，凡在本申请实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请实施例的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种为多个用户标识调整流量套餐的方法，所述多个用户标识共享运营商提供的套餐内流量数量，其特征在于，所述方法包括：
获取计费周期当前时间点之前所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐和流量消费记录，所述计费周期为所述运营商的账单结算周期；
根据所述流量消费记录，预测所述多个用户标识在所述计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量；
根据所述预测总消费流量及所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，所述流量套餐调整指示信息包含所述多个用户标识中至少一个用户标识和相应的新流量套餐，所述流量套餐调整指示信息用于指示所述计费系统为所述至少一个用户标识调整流量套餐，以使所述多个用户标识在所述计费周期内按照调整后的流量套餐与所述运营商进行结算的结算资费小于按照调整前的流量套餐与所述运营商进行结算的结算资费。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测总消费流量及所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息包括：
累加所述多个用户标识中每个用户标识对应的流量套餐中的套餐内流量数量，得到总套餐流量；
确定所述预测总消费流量和所述总套餐流量之间的第一差值；
根据所述第一差值，向所述运营商的计费系统发送所述流量套餐调整指示信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个用户标识对应的流量套餐不同；
所述根据所述第一差值，向所述运营商的计费系统发送所述流量套餐调整指示信息，包括：
当所述第一差值大于或等于预设阈值且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时，确定所述预测总消费流量和所述总套餐流量之间的第一比值；
对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定所述用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量和所述第一比值的乘积；
根据所述乘积，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述乘积之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述乘积且与所述乘积之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述乘积的情况下与所述运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个用户标识对应的流量套餐相同；
所述根据所述第一差值，向所述运营商的计费系统发送所述流量套餐调整指示信息，包括：
当所述第一差值大于或等于预设阈值且所述至少一个用户标识为所述多个用户标识时，确定所述预测总消费流量和所述至少一个用户标识的数量之间的第二比值；
对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，根据所述第二比值，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述第二比值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述第二比值且与所述第二比值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述第二比值的情况下与所述运营商的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一差值，向所述运营商的计费系统发送所述流量套餐调整指示信息，包括：
当所述第一差值大于或等于预设阈值时，确定所述第一差值与所述至少一个用户标识的数量之间的第三比值；
当所述预测总消费流量小于所述总套餐流量时，对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定所述用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量与所述第三比值之间的第二差值；
根据所述第二差值，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述第二差值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述第二差值且与所述第二差值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述第二差值的情况下与所述运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一差值与所述至少一个用户标识的数量之间的第三比值之后，还包括：
当所述预测总消费流量大于所述总套餐流量时，对于所述至少一个用户标识中的任一用户标识A，确定所述用户标识A对应的流量套餐中的套餐内流量数量与所述第三比值之间的和值；
根据所述和值，从所述运营商提供的多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量与所述和值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出套餐内流量数量大于或等于所述和值且与所述和值之间的差值最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐，或者从所述多个流量套餐中，确定出使得所述用户标识A在所述计费周期内的总消费流量等于所述和值的情况下与所述运营商之间的结算资费最小的流量套餐作为所述用户标识A的新流量套餐；
根据所述至少一个用户标识和所述至少一个用户标识的新流量套餐，向所述运营商的计费系统发送流量套餐调整指示信息，以指示所述计费系统将所述至少一个用户标识的流量套餐调整为对应的新流量套餐。
7.如权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述流量消费记录，预测所述多个用户标识在所述计费周期内的消费流量的总和，得到预测总消费流量，包括：
对所述流量消费记录进行统计，得到所述多个用户标识在至少一个第一时间区间内的实际消费流量，所述至少一个第一时间区间是指从所述计费周期的第一个时间区间到目标时间区间的至少一个时间区间；
其中，当当前时间点是所述计费周期内一个时间区间的结束时间时，所述目标时间区间为当前时间点所处的时间区间，当当前时间点不是所述计费周期内一个时间区间的结束时间时，所述目标时间区间为所述计费周期内当前时间点之前最近的时间区间；
根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，确定所述多个用户标识在至少一个第二时间区间内的预测消费流量，所述至少一个第二时间区间是指所述计费周期内所述目标时间区间之后的至少一个时间区间；
将所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量和在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量进行相加，得到所述预测总消费流量。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，确定所述多个用户标识在至少一个第二时间区间内的预测消费流量，包括：
根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，通过预设滑动平均模型法，确定所述多个用户标识在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个用户标识在所述至少一个第一时间区间内的实际消费流量，通过预设滑动平均模型法，确定所述多个用户标识在所述至少一个第二时间区间内的预测消费流量，包括：
对于所述至少一个第二时间区间中的任一第二时间区间B，当所述第二时间区间B为所述计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在所述计费周期的前一个计费周期内不具有数据流量消费记录时，将所述计费周期内位于所述第二时间区间B之前的所有时间区间的目标消费流量的平均值，确定为所述多个用户标识在所述第二时间区间B内的预测消费流量；
当所述第二时间区间B为所述计费周期内的前N个时间区间中的一个时间区间，且所述多个用户标识在所述计费周期的前一个计费周期内具有数据流量消费记录时，或者当所述第二时间区间B为所述计费周期内第N个时间区间之后的任一时间区间时，将位于所述第二时间区间B之前的N个时间区间的目标消费流量的平均值，确定为所述多个用户标识在所述第二时间区间B内的预测消费流量：
其中，所述N为正整数，对于位于所述第二时间区间B之前的任一时间区间C，当所述多个用户标识在所述时间区间C内具有实际消费流量时，所述时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在所述时间区间C内的实际消费流量，当所述多个用户标识在所述时间区间C内不具有实际消费流量时，所述时间区间C的目标消费流量是指所述多个用户标识在所述时间区间C内的预测消费流量。
10.如权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述多个用户标识是指与目标流量池绑定的且在所述计费周期内激活的多个物联网卡的标识，所述目标流量池是指物联网管理的任一流量池。
11.一种为多个用户标识调整流量套餐的装置，所述多个用户标识共享运营商赠送的业务流量，所述装置包括存储器、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，所述处理器被配置为执行权利要求1-10所述的任一项方法的步骤。
12.一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指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-10任一项所述的方法。
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