CN116233012A - 数据分流方法、装置及电子设备 - Google Patents

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CN116233012A CN202310326246.7A CN202310326246A CN116233012A CN 116233012 A CN116233012 A CN 116233012A CN 202310326246 A CN202310326246 A CN 202310326246A CN 116233012 A CN116233012 A CN 116233012A
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Abstract

本发明公开了一种数据分流方法、装置及电子设备，属于数据传输技术领域，该方法包括：获取多个M2M设备发送的M2M业务；针对M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，确定出业务分配结果；基于业务分配结果将M2M业务分为N个业务子流，通过网络组中N个子网络传输至MTC服务器，N为大于1的整数；其中，数据分流模型是基于网络组中每个子网络传输业务子流的多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建，多种影响因素包括时间消耗、成本消耗以及能量消耗；通过本发明实现了至少在一定程度上解决数据传输优化度较低的技术问题。

Description

数据分流方法、装置及电子设备
技术领域
本发明属于数据传输技术领域，尤其涉及一种数据分流方法、装置及电子设备。
背景技术
在物联网中，机械类通信有着不同的应用场景，比如：智能监测，智能数据采集等。市场中存在大量的M2M(Machine to Machine，机器对机器)设备，M2M通信本身的特点是：较低的移动性，较大的数量，较多的设备，单个设备上较小的数据量。
对于M2M通信的技术手段，首先会定义一个接入节点，这个节点具备接入多个网络的能力，当所有的M2M设备在接入节点数据汇聚后，再接入到网络中，由于传输方式过于简单化，导致了数据传输优化度较低的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种数据分流方法、装置及电子设备，实现了至少在一定程度上解决数据传输优化度较低的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种数据分流方法，包括：获取多个M2M设备发送的M2M业务；针对所述M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，确定出业务分配结果；基于业务分配结果将所述M2M业务分为N个业务子流，通过所述网络组中N个子网络传输至MTC服务器，N为大于1的整数；其中，所述数据分流模型是基于所述网络组中每个子网络传输业务子流的多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建，所述多种影响因素包括时间消耗、成本消耗以及能量消耗。
结合本发明的第一方面，在一些实施方式下，所述数据分流模型是基于多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建的效用函数：所述效用函数表示为所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述时间消耗以及对应的第一权重、所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述成本消耗以及对应的第二权重和所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述能量消耗以及对应的第三权重的加权和。
结合本发明的第一方面，在一些实施方式下，所述数据分流模型具体为：
Figure BDA0004153340240000021
其中，μi表示第i个子网络预设的最大子流阈值，λi表示第i个子网络传输的业务子流，N表示子网络个数，bi表示第i个子网络传输单位数据量消耗的成本，pi表示第i个子网络传输单位数据量消耗的能量，α1是第一权重，α2是第二权重，α3是第三权重。
结合本发明的第一方面，在一些实施方式下，所述针对所述M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，包括：针对所述M2M业务，基于所述限定条件对所述效用函数进行求解，得到在所述效用函数最小时，每个子网络所需传输的业务子流，作为所述业务分配结果。
结合本发明的第一方面，在一些实施方式下，所述限定条件包括：所述网络组中每个所述子网络传输的业务子流的传输时延小于预设的时延阈值；所述网络组中每个子网络传输的业务子流之和等于所述M2M业务；所述网络组中每个子网络传输的业务子流小于该子网络预设的最大子流阈值，且不小于零；所述网络组传输所述M2M业务的总能量消耗小于预设的能量消耗阈值。
结合本发明的第一方面，在一些实施方式下，所述获取多个M2M设备发送的M2M业务包括：在不同的时间，获取所述多个M2M设备不同组M2M设备发送的M2M业务，其中，所述多个M2M设备是根据预设分组规则分为多组M2M设备。
结合本发明的第一方面，在一些实施方式下，所述所述多个M2M设备是根据预设分组规则分为多组M2M设备包括：根据所述多个M2M设备中每个M2M设备的业务类型、当前信号强弱以及设备电量，将所述多个M2M设备进行分组，得到所述多组M2M设备。
第二方面，本发明实施例提供了一种数据分流装置，包括：业务获取单元，用于获取多个M2M设备发送的M2M业务；业务分配单元，用于针对所述M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，确定出业务分配结果；业务传输单元，用于基于业务分配结果将所述M2M业务分为N个业务子流，通过所述网络组中N个子网络传输至MTC服务器，N为大于1的整数；其中，所述数据分流模型是基于所述网络组中每个子网络传输业务子流的多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建，所述多种影响因素包括时间消耗、成本消耗以及能量消耗。
结合本发明的第二方面，在一些实施方式下，所述数据分流模型基于多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建：所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述时间消耗以及对应的第一权重、所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述成本消耗以及对应的第二权重和所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述能量消耗以及对应的第三权重的加权和。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，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计算机程序时实现第一方面中任一项所述方法。
本发明实施例提供的一个或者多个技术方案，至少实现了如下技术效果或者优点：
通过获取多个M2M设备发送的M2M业务；针对所述M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，确定出业务分配结果；基于业务分配结果将所述M2M业务分为N个业务子流，通过所述网络组中N个子网络传输至MTC服务器，N为大于1的整数；其中，所述数据分流模型是基于所述网络组中每个子网络传输业务子流的多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建，所述多种影响因素包括时间消耗、成本消耗以及能量消耗。由于考虑了时间消耗、成本消耗以及能量消耗来分配每个子网络的业务子流，所以，使得更加在乎时间效率的M2M业务在传输过程中有更短的传输时间，更加在乎成本消耗的M2M业务在传输过程中有更低的成本，更加在乎能量消耗的M2M业务在传输过程中有更低的能量消耗，因此，M2M业务的传输方式得到了优化，实现了至少在一定程度上解决数据传输优化度较低的技术问题，并且提高了数据传输的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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。
图1为本发明实施例中数据传输系统的系统架构示意图；
图2为本发明实施例中数据分流方法的流程图；
图3为本发明实施例中数据传输系统的具体示意图；
图4为本发明实施例中数据分流装置的功能模块图；
图5为本发明实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，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。
在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明实施例提供了一种数据分流方法，应用于数据传输系统。参考图1所示，该数据传输系统包括多个M2M设备、接入节点、网络组和MTC服务器，接入节点用于获取多个M2M设备各自发送的M2M业务，并通过网络组将M2M业务发送至MTC(Manage Thin Computer、小型瘦电脑)服务器。其中，网络组可以包括N个子网络，N为大于1的整数。
参考图2所示，本发明实施例提供的一种数据分流方法，可以由接入节点执行，该数据分流方法包括以下步骤S201～S203：
S201：获取多个M2M设备发送的M2M业务。
可以理解的是，所述多个M2M设备是根据预设分组规则分为多组M2M设备获取多个M2M设备发送的M2M业务包括：在不同的时间，分别获取不同组M2M设备发送的M2M业务。
可以理解的是，多个M2M设备是根据预设分组规则分为多组M2M设备包括：根据多个M2M设备中每个M2M设备的业务类型、当前信号强弱以及设备电量中的一种或者多种参考信息将所述多个M2M设备进行分组，得到所述多组M2M设备。
如果是根据业务类型对所述多个M2M设备进行分组，将属于同一业务类型的各个M2M设备划分至同一组。假设有观测业务和采集业务两种业务类型，那么，将属于观测业务的各个M2M设备分为一组，属于采集业务的各个M2M设备分为另一组。
如果是根据当前信号强弱对多个M2M设备进行分组，那么，可以将信号强弱分为多个等级，将信号强弱等级相同的各个M2M设备分为一组。
如果是根据设备电量对多个M2M设备进行分组，那么，可以将设备电量分为多个等级，将设备电量等级相同的各个M2M设备分为一组。
具体的，以预设分组规则为根据设备电量来分组进行举例说明，假设电量高于50％的M2M设备为第一组，电量不高于50％的M2M设备为第二组，M2M设备1的设备电量为30％，M2M设备2的设备电量为70％，M2M设备3的设备电量为49％，M2M设备4的设备电量为20％，M2M设备5的设备电量为55％，那么，第一组M2M设备就是M2M设备2和M2M设备5，第二组M2M设备就是M2M设备1、M2M设备3和M2M设备4，即第一组M2M设备的设备电量为电量高，第二组M2M设备的设备电量为电量低。
S202：针对M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，确定出业务分配结果。
需要说明的是，业务分配结果是指为网络组中每个子网络分配的业务子流，也就是网络组中每个子网络需要传输的业务子流。M2M业务是指单位时间内需要传输的总数据量，每个子网络需要传输的业务子流是指该子网络在单位时间内需要传输的数据量。
可以理解的是，数据分流模型基于多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建的效用函数。在一些实施方式下，影响因素可以包括如下三种：时间消耗、成本消耗以及能量消耗。在此基础上，效用函数表示为网络组中每个子网络传输业务子流的时间消耗以及对应的第一权重、网络组中每个子网络传输业务子流的成本消耗以及对应的第二权重和网络组中每个子网络传输业务子流的能量消耗以及对应的第三权重的加权和。
需要说明的是，网络组中每个子网络传输业务子流的时间消耗是指网络组中全部子网络传输对应的业务子流的时间之和，网络组中每个子网络传输业务子流的成本消耗是指全部子网络传输对应的业务子流的成本消耗之和，网络组中每个子网络传输业务子流的能量消耗是指全部子网络传输对应的业务子流的能量消耗之和。
需要说明的是，针对不同的M2M业务，第一权重、第二权重和第三权重相应不同。通过调节第一权重、第二权重和第三权重，可以使得对M2M业务分流达到最优化。具体来讲，对于更加在乎传输的时间效率的M2M业务，可以调大第一权重，使得业务分配结果满足网络组中每个子网络传输业务子流的时间最短；对于更加在乎传输的成本消耗的M2M业务，可以调大第二权重，使得业务分配结果满足网络组中每个子网络传输业务子流的成本消耗最小；对于更加在乎传输的能量消耗的M2M业务，可以调大第三权重，使得业务分配结果满足网络组中每个子网络传输业务子流的能量消耗最小。
其中，数据分流模型可以表示为：
Figure BDA0004153340240000071
其中，μi表示第i个子网络预设的最大子流阈值，λi表示第i个子网络传输的业务子流，N表示子网络个数，bi表示第i个子网络传输单位数据量消耗的成本，pi表示第i个子网络传输单位数据量消耗的能量，α1是第一权重，α2是第二权重，α3是第三权重。另外，可以得知，
Figure BDA0004153340240000072
表示第i个子网络传输的业务子流的传输时延，/>
Figure BDA0004153340240000073
表示第i个子网络传输的总数据量。
需要说明的是，最大子流阈值是指子网络在单位时间能够传输的最大数据量，因为不同子网络的硬件条件不同，所以不同的子网络有着不同的最大子流阈值。
可以理解的是，针对M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，包括：针对M2M业务，基于限定条件对效用函数进行求解，得到在效用函数最小时，每个子网络所需传输的业务子流，作为业务分配结果。
需要说明的是，针对M2M业务，基于限定条件对效用函数进行求解包括：基于M2M业务的不同类型，来调节第一权重、第二权重和第三权重，以优化效用函数，再基于限定条件对优化后的效用函数进行求解。
在本发明实施例中，限定条件可以包括：网络组中每个子网络传输的业务子流的传输时延小于预设的时延阈值；网络组中每个子网络传输的业务子流之和等于M2M业务；网络组中每个子网络传输的业务子流小于该子网络预设的最大子流阈值，且不小于零；网络组传输M2M业务的总能量消耗小于预设的能量消耗阈值。
需要说明的是，网络组中每个子网络传输的业务子流的传输时延小于预设的时延阈值，可以表示为：
Figure BDA0004153340240000081
其中，μi表示第i个子网络预设的最大子流阈值，λi表示第i个子网络传输的业务子流，
Figure BDA0004153340240000082
表示第i个子网络传输的业务子流的传输时延，Dk表示预设的时延阈值。
具体的，网络组中每个子网络传输的业务子流的传输时延是指该子网络传输对应的业务子流的情况下，业务子流从接入节点传输至MTC服务器所需的时间。
需要说明的是，网络组中每个子网络传输的业务子流之和等于M2M业务，可以表示为：
Figure BDA0004153340240000083
其中，λ表示M2M业务，λi表示第i个子网络传输的业务子流。
下面，以网络组有3个子网络，参考图3进行举例：假设接入节点在单位时间内需要发送的M2M业务λ的总数据量为6兆，并且得出的业务分配结果为λ1＝2，λ2＝3，λ3＝1，即子网络1在单位时间内需要传输的业务子流λ1为2兆，子网络2在单位时间内需要传输的业务子流λ2为3兆，子网络3在单位时间内需要传输的业务子流λ3为1兆。可以得知，子网络1、子网络2和子网络3所传输的业务子流之和λ1+λ2+λ3等于接入节点需要发送的M2M业务λ。
需要说明的是，网络组中每个子网络传输的业务子流小于该子网络预设的最大子流阈值，且不小于零，可以表示为：
0≤λi＜ui；
其中，μi表示第i个子网络预设的最大子流阈值，λi表示第i个子网络传输的业务子流。
具体的，网络组中每个子网络传输的业务子流小于该子网络预设的最大子流阈值，且不小于零是指网络组中每个子网络在单位时间内传输的业务子流存在最大数据量限制，并且每个子网络都需要分配一定量的数据。
需要说明的是，网络组传输M2M业务的总能量消耗小于预设的能量消耗阈值，公式可以表示为：
Figure BDA0004153340240000091
其中，μi表示第i个子网络预设的最大子流阈值，λi表示第i个子网络传输的业务子流，pi表示第i个子网络传输单位数据量消耗的能量，P表示预设的能量消耗阈值。
具体的，网络组传输M2M业务的总能量消耗小于预设的能量消耗阈值是指接入节点通过网络组向MTC服务器传输M2M业务的电量消耗有一定限制。参考图3所示，假设预设的能量消耗阈值为10度电。那么，接入节点通过网络组向MTC服务器传输M2M业务的电量消耗可以是9度电、8度电或者5度电，但是不能超过10度电。另外，不同的子网络传输单位数据量消耗的能量是不同的。
在步骤S202之后，还包括步骤S203：基于业务分配结果将所述M2M业务分为N个业务子流，通过所述网络组中N个子网络传输至MTC服务器，N为大于1的整数；其中，所述数据分流模型是基于所述网络组中每个子网络传输业务子流的多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建，所述多种影响因素包括时间消耗、成本消耗以及能量消耗。
本发明实施例提供的数据分流方法，由于考虑了时间消耗、成本消耗以及能量消耗来分配每个子网络的业务子流，所以，使得更加在乎时间效率的M2M业务在传输过程中有更短的传输时间，更加在乎成本消耗的M2M业务在传输过程中有更低的成本，更加在乎能量消耗的M2M业务在传输过程中有更低的能量消耗，因此，M2M业务的传输方式得到了优化，实现了至少在一定程度上解决数据传输优化度较低的技术问题，并且提高了数据传输的效率。
基于同一发明构思，本发明实施例提供一种数据分流装置10，参考图4所示，包括：业务获取单元110，用于获取多个M2M设备发送的M2M业务；业务分配单元120，用于针对M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，确定出业务分配结果；业务传输单元130，用于基于业务分配结果将M2M业务分为N个业务子流，通过网络组中N个子网络传输至MTC服务器，N为大于1的整数；其中，数据分流模型是基于网络组中每个子网络传输业务子流的多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建，多种影响因素包括时间消耗、成本消耗以及能量消耗。
需要说明的是，数据分流模型基于多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建：网络组中每个子网络传输业务子流的时间消耗以及对应的第一权重、网络组中每个子网络传输业务子流的成本消耗以及对应的第二权重和网络组中每个子网络传输业务子流的能量消耗以及对应的第三权重的加权和。
需要说明的是，数据分流模型是基于多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建的效用函数：效用函数表示为网络组中每个子网络传输业务子流的时间消耗以及对应的第一权重、网络组中每个子网络传输业务子流的成本消耗以及对应的第二权重和网络组中每个子网络传输业务子流的能量消耗以及对应的第三权重的加权和。
需要说明的是，数据分流模型具体为
Figure BDA0004153340240000101
其中，μi表示第i个子网络预设的最大子流阈值，λi表示第i个子网络传输的业务子流，N表示子网络个数，bi表示第i个子网络传输单位数据量消耗的成本，pi表示第i个子网络传输单位数据量消耗的能量，α1是第一权重，α2是第二权重，α3是第三权重。
可以理解的是，业务分配单元120，具体用于：针对M2M业务，基于限定条件对效用函数进行求解，得到在效用函数最小时，每个子网络所需传输的业务子流，作为业务分配结果。
需要说明的是，限定条件包括：网络组中每个子网络传输的业务子流的传输时延小于预设的时延阈值；网络组中每个子网络传输的业务子流之和等于M2M业务；网络组中每个子网络传输的业务子流小于该子网络预设的最大子流阈值，且不小于零；网络组传输M2M业务的总能量消耗小于预设的能量消耗阈值。
可以理解的是，业务获取单元110，具体用于：在不同的时间，获取多个M2M设备不同组M2M设备发送的M2M业务，其中，多个M2M设备是根据预设分组规则分为多组M2M设备。
需要说明的是，多个M2M设备是根据预设分组规则分为多组M2M设备包括：根据多个M2M设备中每个M2M设备的业务类型、当前信号强弱以及设备电量，将多个M2M设备进行分组，得到多组M2M设备。
应当理解的是，本发明实施例中数据分流装置10的更多实施细节参考前述数据分流方法所述，为了说明书的简洁，在此不再赘述。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图5所示，包括存储器504、处理器502及存储在存储器504上并可在处理器502上运行的计算机程序，处理器502执行程序实现数据分流方法实施例任一实施方式所述的步骤。
其中，在图5中，总线架构(用总线500来代表)，总线500可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线500将包括由处理器502代表的一个或多个处理器和存储器504代表的存储器的各种电路链接在一起。总线500还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口505在总线500和接收器501和发送器503之间提供接口。接收器501和发送器503可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器502负责管理总线500和通常的处理，而存储器504可以被用于存储处理器502在执行操作时所使用的数据。
本发明实施例提供的数据分流方法，由于考虑了时间消耗、成本消耗以及能量消耗来分配每个子网络的业务子流，所以，使得更加在乎时间效率的M2M业务在传输过程中有更短的传输时间，更加在乎成本消耗的M2M业务在传输过程中有更低的成本，更加在乎能量消耗的M2M业务在传输过程中有更低的能量消耗，因此，M2M业务的传输方式得到了优化，实现了至少在一定程度上解决数据传输优化度较低的技术问题，并且提高了数据传输的效率。
本文中所描述的功能可在硬件、由处理器执行的软件、固件或其任何组合中实施。如果在由处理器执行的软件中实施，那么可将功能作为一或多个指令或代码存储于计算机可读媒体上或经由计算机可读媒体予以传输。其它实例及实施方案在本发明及所附权利要求书的范围及精神内。举例来说，归因于软件的性质，上文所描述的功能可使用由处理器、硬件、固件、硬连线或这些中的任何者的组合执行的软件实施。此外，各功能单元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。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
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，作为控制装置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单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
所述集成的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全部或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(可为个人计算机、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、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围。

Claims (10)

1.一种数据分流方法，其特征在于，包括：
获取多个M2M设备发送的M2M业务；
针对所述M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，确定出业务分配结果；
基于业务分配结果将所述M2M业务分为N个业务子流，通过网络组中N个子网络传输至MTC服务器，N为大于1的整数；
其中，所述数据分流模型是基于所述网络组中每个子网络传输业务子流的多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建，所述多种影响因素包括时间消耗、成本消耗以及能量消耗。
2.根据权利要求1所述的数据分流方法，其特征在于，所述数据分流模型是基于多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建的效用函数：
所述效用函数表示为所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述时间消耗以及对应的第一权重、所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述成本消耗以及对应的第二权重和所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述能量消耗以及对应的第三权重的加权和。
3.根据权利要求2所述的数据分流方法，其特征在于，所述数据分流模型具体为：
Figure FDA0004153340220000011
其中，μi表示第i个子网络预设的最大子流阈值，λi表示第i个子网络传输的业务子流，N表示子网络个数，bi表示第i个子网络传输单位数据量消耗的成本，pi表示第i个子网络传输单位数据量消耗的能量，α1是第一权重，α2是第二权重，α3是第三权重。
4.根据权利要求2所述的数据分流方法，其特征在于，所述针对所述M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，包括：
针对所述M2M业务，基于所述限定条件对所述效用函数进行求解，得到在所述效用函数最小时，每个子网络所需传输的业务子流，作为所述业务分配结果。
5.根据权利要求1所述的数据分流方法，其特征在于，所述限定条件包括：
所述网络组中每个所述子网络传输的业务子流的传输时延小于预设的时延阈值；
所述网络组中每个子网络传输的业务子流之和等于所述M2M业务；
所述网络组中每个子网络传输的业务子流小于该子网络预设的最大子流阈值，且不小于零；
所述网络组传输所述M2M业务的总能量消耗小于预设的能量消耗阈值。
6.根据权利要求1所述的数据分流方法，其特征在于，所述获取多个M2M设备发送的M2M业务包括：
在不同的时间，获取所述多个M2M设备不同组M2M设备发送的M2M业务，其中，所述多个M2M设备是根据预设分组规则分为多组M2M设备。
7.根据权利要求6所述的数据分流方法，其特征在于，所述所述多个M2M设备是根据预设分组规则分为多组M2M设备包括：
根据所述多个M2M设备中每个M2M设备的业务类型、当前信号强弱以及设备电量，将所述多个M2M设备进行分组，得到所述多组M2M设备。
8.一种数据分流装置，其特征在于，包括：
业务获取单元，用于获取多个M2M设备发送的M2M业务；
业务分配单元，用于针对所述M2M业务，基于数据分流模型和预先设定的限定条件进行最优化求解，确定出业务分配结果；
业务传输单元，用于基于业务分配结果将所述M2M业务分为N个业务子流，通过网络组中N个子网络传输至MTC服务器，N为大于1的整数；
其中，所述数据分流模型是基于所述网络组中每个子网络传输业务子流的多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建，所述多种影响因素包括时间消耗、成本消耗以及能量消耗。
9.根据权利要求8所述的数据分流装置，其特征在于，所述数据分流模型基于多种影响因素以及针对每个影响因素分配的权重预先构建：
所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述时间消耗以及对应的第一权重、所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述成本消耗以及对应的第二权重和所述网络组中每个子网络传输业务子流的所述能量消耗以及对应的第三权重的加权和。
10.一种电子设备，其特征在于，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计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述方法。
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