专利名称：一种基于费率时段的业务数据流量统计的方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种基于费率时段的业务数据流量统计的方法，以及，一种基于费率时段的业务数据流量统计的装置。
背景技术：
随着无线接入技术的融合，对分组数据业务进行准确计费，已经成为用户和各大移动运营商普遍关注的课题。3GPP (The3rd Generation Partnership Project,在第三代合作伙伴计划)TS32. 251协议中对于分组数据业务计费的描述如下在基于承载计费时，如果费率时段区间改变，则该承载的当前费率时段区间的流量统计值需要上报并重 新开始统计；在基于流的承载计费时，如果费率时段区间改变，则基于该承载的所有业务流的当前费率时段区间的流量统计值需要上报并重新开始统计。一般依据费率时段改变点设置定时器来统计费率时段区间的流量，在定时器到时时表示费率时段改变点到达，就需要上报费率时段的流量信息并重新开始统计。然而，由于费率时段是依据计费特征分别配置的，采用相同计费特征的承载的费率时段都是相同的，这样采用相同计费特征的承载的费率时段改变点也是相同的，因此，在费率时段改变点到达时，会有数量庞大(上百万个)的承载同时上报流量信息，导致设备瞬间的CPU占用率很高，还可能会导致应用间消息量大，缓存不够等问题，严重时会导致设备故障。因此，本领域技术人员所要解决的技术问题是提供一种业务数据流量统计机制，用以解决设备在同一费率时段内的统计处理量太大的问题，保障设备的正常运作。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于费率时段的业务数据流量统计的方法，用于统计经过承载的业务数据的数据流量，保证设备的正常运作。相应的，本发明还提供了一种基于费率时段的业务数据流量统计的装置，用以保证上述方法的实现及应用。为了解决上述问题，本发明公开了一种基于费率时段的业务数据流量统计的方法，包括获取费率时段信息，所述费率时段信息包括承载的费率时段区间、将所述承载划分为多个费率时段区间的特征点以及所述特征点的状态，其中，所述特征点的状态包括初始态；接收业务数据，并获取所述业务数据经过承载的时间；当所述业务数据经过承载的时间匹配到某一特征点，并且所述特征点的状态为初始态时，统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量。优选地，所述特征点的状态还包括处理态；所述当所述业务数据经过承载的时间匹配到某一特征点，并且所述特征点的状态为初始态时，统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量的步骤之后，还包括记录所述统计的数据流量对应的费率时段区间的数据流量统计值，在费率时段区间改变时，开始下一个费率时段区间的统计；将所述已经统计数据流量的费率时段区间对应的特征点的状态设置为处理态，其余特征点的状态设置为初始态。优选地，所述统计的数据流量对应的费率时段区间的数据流量统计值记录在预置的容器中，所述的方法还包括当费率时段区间改变时，关闭当前记录了数据流量统计值的容器。
优选地，所述特征点为时间的小时整点，所述接收业务数据，并获取所述业务数据经过承载的时间的步骤包括接收业务数据；获取所述业务数据经过承载的时间的小时部分；所述当业务数据经过承载的时间匹配到某一特征点，并且所述特征点的状态为初始态时，统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量的步骤包括将所述业务数据经过承载的时间的小时部分与所述每个特征点进行匹配；当业务数据经过承载的时间的小时部分匹配到某一特征点，并且所述特征点的状态为初始态时，统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量。优选地，所述方法还包括当所述业务数据经过承载的时间不能匹配到某一特征点，和/或，所述特征点的状态为处理态时，将所述业务数据的数据流量累加到与所述业务数据经过承载的时间相应的费率时段区间中。本发明还公开了一种基于费率时段的业务数据流量统计的装置，其特征在于，包括费率时段信息获取模块，用于获取费率时段信息，所述费率时段信息包括承载的费率时段区间、将所述承载划分为多个费率时段区间的特征点以及所述特征点的状态，其中，所述特征点的状态包括初始态；业务数据接收模块，用于接收业务数据，并获取所述业务数据经过承载的时间；判断模块，用于判断所述业务数据经过承载的时间是否匹配到某一特征点，以及判断所述特征点的状态是否为初始态，若是，则调用数据流量统计模块；否则，则调用累加模块；数据流量统计模块，用于统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量。优选地,所述特征点的状态还包括处理态，所述装置还包括数据流量统计值记录模块，与数据流量统计模块相连，用于记录所述统计的数据流量对应的费率时段区间的数据流量统计值，在费率时段区间改变时，开始下一个费率时段区间的统计；状态设置模块，与数据流量统计模块相连，用于将所述已经统计数据流量的费率时段区间对应的特征点的状态设置为处理态，其余特征点的状态设置为初始态。优选地，所述统计的数据流量对应的费率时段区间的数据流量统计值记录在预置的容器中，所述的装置还包括
容器关闭模块，用于当费率时段区间改变时，关闭当前记录了数据流量统计值的容器。优选地，所述特征点为时间的小时整点，所述费率时段信息获取模块包括以下子模块业务数据子模块，用于接收业务数据；时间获取子模块，用于获取所述业务数据经过承载的时间的小时部分；所述判断模块包括如下子模块匹配子模块，用于判断所述业务数据经过承载的时间的小时部分是否匹配到某一特征点，以及判断所述特征点的状态是否为初始态，若是，则调用数据流量统计模块；否则，则调用累加模块； 优选地，所述装置还包括累加模块，用于将所述业务数据的数据流量累加到与所述业务数据经过承载的时间相应的费率时段区间中。与现有技术相比，本发明包括以下优点首先，本发明以承载为单位，承载中的业务数据流量的统计依据业务数据经过承载的时间为触发点，而不是以费率时段改变点的时间为触发点，这样在同一时刻统计业务数据流量的承载就不会过分集中，避免了同一时刻数量庞大的承载集中统计业务数据流量造成的设备CPU占用率高的问题；其次，本发明因为以获取业务数据经过承载的时间为业务数据统计的触发点，这样就不需要设置定时器来提醒费率时段改变点的到达，降低了设备CPU的占用率。
图1是本发明一种业务数据流量统计的方法实施例1步骤流程图；图2是本发明一种业务数据流量统计的方法实施例2步骤流程图；图3是本发明的费率时段改变点状态变换流程图；图4是本发明一种业务数据流量统计的方法实施例结构框图。
具体实施例方式为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细的说明。本发明实施例的核心构思在于，以承载为单位，承载中的业务数据流量的统计依据业务数据经过承载的时间为触发点，通过比较业务数据经过承载的时间与费率时段改变点的时间，以及获取费率时段改变点的状态来确定统计承载的业务数据流量的时机，降低了设备CPU的占用率。参照图1，示出了本发明一种基于费率时段的业务数据流量统计的方法实施例1的步骤流程图，具体包括以下步骤步骤101 :获取费率时段区间信息，所述费率时段信息包括承载的费率时段区间、将所述承载划分为多个费率时段区间的特征点以及所述特征点的状态，其中，所述特征点的状态包括初始态；
费率时段区间是指一个时间区间，在这个时间区间内计费费率是相同的，在具体实现中，费率时段区间可以依据计费特征(计费特征是计费使用的一个参数，一般由运营商统一分配)为单位分别配置，所以采用相同计费特征的承载的费率时段区间都是相同的。作为本实施例的一种优选示例，将所述承载划分为多个费率时段区间的特征点也可以称为费率时段改变点，也就是说，费率时段区间就是两个费率时段改变点之间的时间区间，例如，某一天有3个费率时段改变点，那么一天就有4个费率时段区间。承载，是指传输业务数据的一个逻辑通道，对于一个业务数据来说，用户使用该项业务所消耗的数据量称为业务流量，一个业务数据可以由多个业务数据流组成的，一个承载上可能会有多个业务数据，如果对承载之上的业务数据流能够识别，就可以认为是基于流的承载，在对业务数据进行计费时，可以具体到基于业务数据流的计费，也就是以业务数据为单位统计该业务数据所有数据流的流量信息。3GPP (The3rd Generation Partnership Pro ject,在第三代合作伙伴计划)TS32. 251协议中，对于业务数据计费有明确表述如下
权利要求
1.一种基于费率时段的业务数据流量统计的方法，其特征在于，包括 获取费率时段信息，所述费率时段信息包括承载的费率时段区间、将所述承载划分为多个费率时段区间的特征点以及所述特征点的状态，其中，所述特征点的状态包括初始态； 接收业务数据，并获取所述业务数据经过承载的时间； 当所述业务数据经过承载的时间匹配到某一特征点，并且所述特征点的状态为初始态时，统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征点的状态还包括处理态；所述当所述业务数据经过承载的时间匹配到某一特征点，并且所述特征点的状态为初始态时，统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量的步骤之后，还包括 记录所述统计的数据流量对应的费率时段区间的数据流量统计值，在费率时段区间改变时，开始下一个费率时段区间的统计； 将所述已经统计数据流量的费率时段区间对应的特征点的状态设置为处理态，其余特征点的状态设置为初始态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述统计的数据流量对应的费率时段区间的数据流量统计值记录在预置的容器中，所述的方法还包括 当费率时段区间改变时，关闭当前记录了数据流量统计值的容器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征点为时间的小时整点，所述接收业务数据，并获取所述业务数据经过承载的时间的步骤包括 接收业务数据； 获取所述业务数据经过承载的时间的小时部分； 所述当业务数据经过承载的时间匹配到某一特征点，并且所述特征点的状态为初始态时，统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量的步骤包括 将所述业务数据经过承载的时间的小时部分与所述每个特征点进行匹配； 当业务数据经过承载的时间的小时部分匹配到某一特征点，并且所述特征点的状态为初始态时，统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括 当所述业务数据经过承载的时间不能匹配到某一特征点，和/或，所述特征点的状态为处理态时，将所述业务数据的数据流量累加到与所述业务数据经过承载的时间相应的费率时段区间中。
6.一种基于费率时段的业务数据流量统计的装置，其特征在于，包括 费率时段信息获取模块，用于获取费率时段信息，所述费率时段信息包括承载的费率时段区间、将所述承载划分为多个费率时段区间的特征点以及所述特征点的状态，其中，所述特征点的状态包括初始态； 业务数据接收模块，用于接收业务数据，并获取所述业务数据经过承载的时间； 判断模块，用于判断所述业务数据经过承载的时间是否匹配到某一特征点，以及判断所述特征点的状态是否为初始态，若是，则调用数据流量统计模块；否则，则调用累加模块； 数据流量统计模块，用于统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征点的状态还包括处理态，所述装置还包括 数据流量统计值记录模块，与数据流量统计模块相连，用于记录所述统计的数据流量对应的费率时段区间的数据流量统计值，在费率时段区间改变时，开始下一个费率时段区间的统计； 状态设置模块，与数据流量统计模块相连，用于将所述已经统计数据流量的费率时段区间对应的特征点的状态设置为处理态，其余特征点的状态设置为初始态。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述统计的数据流量对应的费率时段区间的数据流量统计值记录在预置的容器中，所述的装置还包括 容器关闭模块，用于当费率时段区间改变时，关闭当前记录了数据流量统计值的容器。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征点为时间的小时整点，所述费率时段信息获取模块包括以下子模块 业务数据子模块，用于接收业务数据； 时间获取子模块，用于获取所述业务数据经过承载的时间的小时部分； 所述判断模块包括如下子模块 匹配子模块，用于判断所述业务数据经过承载的时间的小时部分是否匹配到某一特征点，以及判断所述特征点的状态是否为初始态，若是，则调用数据流量统计模块；否则，则调用累加模块。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括 累加模块，用于将所述业务数据的数据流量累加到与所述业务数据经过承载的时间相应的费率时段区间中。
全文摘要
本发明提供了一种基于费率时段的业务数据流量统计的方法及装置，其中所述方法包括获取费率时段信息，所述费率时段信息包括承载的费率时段区间、将所述承载划分为多个费率时段区间的特征点以及所述特征点的状态，其中，所述特征点的状态包括初始态；接收业务数据，并获取所述业务数据经过承载的时间；当所述业务数据经过承载的时间匹配到某一特征点，并且所述特征点的状态为初始态时，统计所述特征点对应的费率时段区间的数据流量。本发明可以解决设备在同一费率时段内的统计处理量太大的问题，保障设备的正常运作。
文档编号H04W4/24GK103024715SQ201210506639
公开日2013年4月3日 申请日期2012年11月30日 优先权日2012年11月30日
发明者徐怀志, 赵琮 申请人:大唐移动通信设备有限公司