出国如何使用流量网络
详细内容
篇一:《如何正确看待出国WiFi》
如何正确看待出国WiFi
随着生活水平的提高，出国旅游人数的不断增加，出国WiFi的出现可以说是一件必然事件。
网络科技的发达程度已经远超我们的想象。从当初的新颖发展到如今的人手一部连着网络的手机。没事儿拍个自拍、晒个美食美景等等全部分享到朋友圈。可是当人们遇到出国旅游的时候，就不得不抑制自己上网的欲望，毕竟营业厅那昂贵的漫游费，并不是一般人所能接受的。
在过去的2014年里，游伴伴有对众多的网友进行相关的调查。数据显示，绝大多数的人是离不开网络的，就算是在境外旅游时也同样离不开网络。而面对天价的国际漫游费，他们会选择通过酒店、餐厅、商场的场所的免费wifi来上网。但是这种上网方式有着很大的限制，并不能完全的满足游客们上网的欲望。上网的欲望还在继续，而国际漫游费依旧消费不起，久而久之各式各样的境外上网设备也就随之而出现。出国WiFi也就属当中的一种，更可说是首当其冲。
出国WiFi能够在众多境外上网设备中脱颖而出，肯定有着一定
的优势。
费用低廉、高速上网
从图中可以看出，运营商的国际漫游费都是高于1元/MB的，也就是说如果你在国外随便在网上晒个几张照片，就有可能花费几十甚至上百的费用。
反观出国WiFi，它的收费方式于运营商的收费方式并不一样。它是按天收取相应的租金，游伴伴为例，一般情况下每天的租金大概在25元-65元左右，根据国家不同，具体的收费也是不一样的。但是它很少会有流量的限制，众多国家都是无限流量使用。体积小、便于携带
出国WiFi其实就是一种小型的无线路由器。为了方便租客们随身携带，它的外观设置可以说是mini型的，可以随身揣在自己的口袋里、握在手里、或者放到包里。
多人共享
出国旅游一般情况下是不会孤身前往，这也是出国WiFi完胜的原因。众多的境外上网设备都必须是人手一份，几人通行集必须办上几份。但是出国WiFi却突破了这种思维。
它的功能与家用路由器可以说是一样的。正常情况下一台设备可供三到五人同时共享。非常适合多人游使用。
出国WiFi的竞争
一项新事物的产生势必会引起众多商家的注意。如今出国WiFi势头正旺，越来越多的商家看到了其中带来的商机，纷纷投入此业。
竞争势必带来相对价格的调整。以游伴伴出国wifi为首的众多的商家选择与各大网站合作，低价促销的形式，争取更大的市场。想相信在不就的将来竞争会越来越激烈，如何才能在众多品牌中脱颖而出，是当前各个商家最需做到的。
篇二:《为什么iPhone手机在出国时会产生大量流量费》为什么iPhone手机在出国时会产生大量流量费在境外时若手机中的蜂窝数据及数据漫游为开启状态，在接收电子邮件、彩信、网页浏览和其他数据服务都会产生昂贵的漫游费用，为避免产生数据漫游费，可关闭手机的蜂窝数据及数据漫游功能，iPhone手机的操作方式为：选择“设置→通用→网络”先关闭“数据漫游”再关闭“蜂窝数据”即可。
篇三:《欧洲旅游手机上网全攻略(免费)》境外旅游成为新兴热门的休闲方式，出国旅游，不少游客习惯发微信、刷微博，可要玩得尽兴，前提是得拥有足够便宜的数据流量。境外出行如何解决手机上网问题，提供一些参考给大家。
一、开通运营商国际漫游服务。
2015年五一期间的“天价漫游费”事件（出国三天，漫游费达1.6万），引发国务院总理李克强提出“提网速和降资费”的要求，2015年8月，运营商在各种压力下下调了国际漫游费用，以中国联通为例，新推出的资费包以地域划分：以热门旅行地为主的一区，资费为5元包含每天5MB；以欧美为主的二区，流量5元包含每天3MB。同时针对一些热门地区开放了26/56/86的包天套餐，如新马泰86元/天不限流量。
相对于其他的手机上网方式，运营商的流量费还是很高。而且常常爆发出的运营商流量陷阱问题，也让很多人在开通国际漫游时产生警惕。
二、当地买电话卡。{出国如何使用流量网络}.
当地买电话卡也可以解决移动上网问题。但是需要注意的是，某些国家的电话卡和你手机不匹配的问题，购买电话卡之前一定要详细咨询清楚，包括卡片的大小、运营商制式、APN还有有没有流量限制。这里就涉及一个沟通的问题，国内某宝的国外当地电话卡一般都是走私入境的，并不会有专门客服和你沟通。万一到了境外，发现电话卡用不了，投诉无门，还不能上网。真是赔了夫人又折兵。如果在国外直接购买，那请你准备好流利的英语吧（某些热门旅行国家的人，英语也沟通不了的）
三、租赁支持出境上网Wi-Fi的设备。
高价漫游费滋生出了一个新的行业，跨境移动上网服务。此类设备根据全球热门旅游国家设定了不同档次的流量资费，大多按天收费，不限流量。且在机场就有取还柜台，比较方便。但需要支付押金，且一般满电情况下可以使用4-5小时而已。流量虽不限，电量且有限。万一在自由游玩的时候，不小心损坏甚至丢失了，还得赔付几百块的押金。马大哈慎用啊。
四、境外上网电话卡
众多境外上网的不足之处，促使一些更方便快捷、省心实惠的产品出现。例如柚子出境{出国如何使用流量网络}.
游通讯卡，它就是一张sim卡，国内购买激活后，到境外插卡即用。资费和当地运营商差不多，优选最佳的运营商网络。让你享受实惠的网络服务的同时，不用担心有流量陷阱和语音不通的问题。如果担心在境外收不到重要来电，可以在柚子出境游服务平台绑定，漏接的来电会通过威信通知到你。
五、蹭免费Wi-Fi。
在国外很多地方都有免费Wi-Fi覆盖，对手机上网依赖性不强的用户可以选择到一些热点去蹭Wi-Fi，但一定要注意安全性。有人做过一个实验将一名黑客带到一家咖啡馆，20分钟内，他获得了所有人的出生地、就读学校以及他们最近Google过的5件事等信息。还有些用户因为链接一些钓鱼网站，造成严重经济损失。
篇四:《网络流量分类国内外研究现状》网络流量分类国内外研究现状
摘要近年来，随着互联网的迅猛发展，大数据（TheBigData）时代已经到来，越来越多的新型网络应用逐渐兴起，网络规模不断扩大，网络组成也越来越复杂。网络流量分类技术作为增强网络可控性的基础技术之一，不仅可以帮助网络运营商提供更好的服务质量，而且能够对网络进行有效的监督管理，确保网络安全。本文介绍了国内外关于网络流量分类方法以及算法的研究现状，据此以望给相关领域的人提供一定的参考和帮助。
关键词大数据TheBigData网络流量分类国内外研究现状
随着TheBigData的概念的提出，网络流量分类研究的关注程度也水涨船高。在复杂的网络计算机环境中，尤其是云计算环境中，网络流量分类技术对于确保网络和系统的安全性有着极为重要的作用。
网络流量分类技术在现代网络安全和管理体系中扮演着极为重要的角色。它能有效地处理很多网络安全问题包括合法截取和入侵检测等问题。比如，网络流量分类可以用作检测服务攻击，蠕虫病毒传播，网站入侵，垃圾邮件传播。此外，网络流量分类在现代网络管理体系中同样扮演着极为重要的作用，如服务质量控制（QoS）。鉴于网络流量分类在网络系统中发挥如此至关重要的作用，网络流量分类技术的需求也越来越大。
网络流量分类是指按照网络的应用类型（比如、TFTP、P2P等），将基于TCP/IP协议的网络通信产生的双向UDP流或TCP流进行分类。网络流量分类技术虽然在很久以前就已经被提出，而且相关的分类技术也已经大量被提出，但是随着网络的复杂性越来越大，尤其是云计算的提出，使得网络分类技术面临新的机遇和挑战。因此，分析网络流量分类的国内外研究现状就显得极为必要了。
一、网络流量分类国内研究现状
国内学者对于网络流量分类的算法以及技术研究虽然历时不长，起步较晚并缺乏一定的系统性，但仍以方兴未艾之势不断完善和深入，尤其是近几年，在相关领域也取得了一些突破性的进展。
（1）基于决策树的网络流量分类
传统的基于端口和基于深度包检测的网络流量分类方法因为p2p及载荷加密等技术的流行而变得失效。基于“网络流”统计特征和机器学习的方法因为能够有效地解决这些问题而成为了流量分类领域的新方向。于孝美，陈贞翔，彭立志
[1]提出基于C4.5决策树算法，根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型，按属性对检测数据进行预测，通过查找分类模型实现对网络流量的分类。
吴耿[2]首次将C4.5_cs决策树算法应用到网络流量的分类当中，并根据流量分类这一实际背景给出了一种计算C4.5_cs代价矩阵的方法。相比其他方法，采用C4.5_cs算法的流量分类器具有更高的“字节分类准确率”，适合于不平衡流量的分类。
朱欣、赵雷、杨季文[3]针对网络流量数据大、动态变化性高的问题，提出一种基于数据挖掘技术——概念自适应快速决策树（CVFDT）的网络流量识别方法。CVFDT适合于处理流动数据，随数据样本分布的变化更新模型，并能处理概念漂移。
赵小欢，夏靖波，李明辉[18]针对传统的单一分类算法需要构建基于特定假设的某种模型，算法对于待分类数据的分布要求高，不能满足复杂多变的网络流量的分类要求。他们采用多决策树组合的随机森林算法实现网络流量分类。
（2）基于机器学习的网络流量分类
关于基于机器学习的网络流量分类算法主要分为三个方面：贝叶斯方法、神经网络、支持向量机（SupportVectorMachineSVM）三种。对于这三种方法，国内一些学者根据不同的一些网络提出一些新的见解和改进方法。
1.贝叶斯方法
邓职洁，王勇，陶晓玲[4]三人针对传统网络流量方法不能很好地满足高速网络流量分类的实时性和准确性要求，提出了一种基于FPGA二次加权朴素贝叶斯
网络流量分类方法。提高分类精度的同时具有更好的实时性。
张立仿，张喜平，柴旭清等人[5]针对传统的基于传输层端口和基于特征码的流量分类技术准确率低、应用范围有限等缺点，提出了使用树扩展的贝叶斯分类器的方法，该方法利用网络流量的统计属性和基于统计理论的贝叶斯方法构建分类模型，并利用该模型对未知流量进行分类。
佘锋，王小玲[14]提出了基于半监督学习的网络流量分类方法，传统的基于NB分类的监督学习方法用少量已标记的例子产生的分类器，往往不能归纳以前没出现的流类型，因此提出了一个不用于传统半监督学习应用的结合监督和非监督的方法。
2.神经网络
胡婷[6]在基于神经网络的网络流量分类方法中引入了检测精度高的有监督的误差方向传播算法（Back-PropagationAlgorithm，BP算法）改进了自组织、自适应性强的无监督的自组织映射（Self-anizingMapping，SOM）方法。
胡婷，王勇，陶晓玲[12]提出了基于SSOM的网络流量分类方法，自组织映射网络SSOM（Supervisedself-anizingMaps）是一种人工神经网络方法能使输出层中获取神经元的选择更容易，各类别之间划分更清晰，从而提高分类性能。
3.支持向量机
王涛，程良伦[7]提出了基于快速SVM的大规模网络流量分类方法，利用比压缩算法对初始训练样本集进行聚合与压缩，建立具有权重信息的新样本集，在损失尽量少原始样本信息的前提下缩减样本集规模，进一步利用基于权重的SVM算法训练流量分类器。
欧阳广，李倩倩，满君丰[9]提出了基于DDAG-SVM（DecisionDirectedAcyclicGraph）的网络流量分类方法
顾成杰，张顺颐[15]针对网络环境中存在大量噪声和网络流量中存在过多的冗余特征属性，提出了一种具有特征有效度的模糊支持向量机（FW-FSVM），并将FW-FSVM应用于网络流量分类领域。
基于单一的算法或者某个理论有时候无法满足复杂的网络流量分类要求因此，也有些学者根据两个或者多个算法或者理论结合起来提出不同的网络流量分类方法如李国平，王勇，陶晓玲[10]提出了基于DPI（deeppacketinspection）和机器学习的网络流量分类方法。邱婧，夏靖波，柏骏[13]提出了基于SVM决策树的网络流量分类方法
除了上述网络流量分类方法的研究与发现，还有一些其他学者通过不同的视角提出新的网络流量分类方法。如胡婷，王勇，陶晓玲[8]提出了基于BP算法的网络流量分类方法（GA-LM）
剌婷婷，师军[11]出了基于GA-CFS（geicalgoriyhm）和AdaBoost（adaptivebossting）算法的网络流量分类方法。{出国如何使用流量网络}.
丁要军，蔡皖东[16]针对互联网流量标注困难以及单个聚类器的泛化能力比较弱提出一种基于互信息（MI）理论的选择聚类集成方法，以提高流量分类的精度。
顾成杰，张顺颐，高飞，王晓军[17]提出了一种混沌粒子群优化算法（CPSO-BP），并将该算法应用于认知网络环境中对于网络流量进行精确分类，以实现对以业务为中心的认知网络的可管控性。
渠文龙[19]首次将模式识别算法应用在网络流量分类领域中，并综合的比较了各种模式识别算法在不同情形下网络流量分类中的效率及准确性。
二、网络流量分类国外研究现状
国外的网络流量分类方法的相关研究由于起步的比较早，因此也形成了一定地系统方法和理论体系，传统的网络流量分类技术主要依靠于检测不同应用所依靠的特定端口号，或者侦测有效载荷中的IP数据包的签名字符串。而如今，面对现代化网络中动态端口、数据加密以及隐私保护措施的出现，这些技术将面临巨大的问题。国外的一些学者和专家根据当前的网络环境复杂性提出了一些新的网络流量分类研究方法。
（1）基于端口号的流量分类方法
传统的流分类方法依赖于对TCP或UDP数据包中端口号的分析，将熟知的端口号（IANA[20])进行映射来识别不同的应用类型。
2004年，Sen[21]等人对KazaaP2P协议进行实验,测得默认的P2P端口号只占测试总流量的30%左右。
2005年，Moore和Papagiannaki[22]通过实验测得：使用官方的IANA列表进行基于端口号的分类，其准确率不超过70%。Madhukar和Williamson[23]证实了使用端口号分类的方法，对于他们实验时30%-70%的流量都无法识别。
（2）基于有效负载的流量分类方法
为了避免对端口号的过分依赖，提出了基于有效分类方法。该方法通过分析包的有效负载是否包含已知应用的特殊签名进行流分类，具有较高的准确性。虽然该方法具有很高的分类准确率，但分析代价太大。为了降低计算代价，可将其与一些分析代价较低的分类方法结合使用，先过滤出一些很容易分析出的流量，以减少计算开销。Moore和Papagiannaki[22]使用了一种端口号和有效负载相结合的技术来识别网络应用，实验测得69%的流可以通过端口号映射的方式被正确分类，在分析端口号的基础上分析流的前1kByte信息可将分类准确率提高到79%，对于上述两种方式都无法分类的流，分析其负载的全部内容可将其正确分类，分类的准确率接近100%。
基于有效负载的分类方法虽然避免了过分依赖端口号所带来的问题，但其自身也存在一定的限制：它只能识别那些已知的非加密流量，而无法分类其他未知流量；此外，这种方法无法应用于私有协议或加密流量，而且直接分析应用层的内容会带来隐私侵犯和安全性等问题。
（3）基于主机行为的流量分类方法
2004年，Karagiannis[23]等人提出了基于P2P流量的连接模式来识别P2P应用类型的方法。实验采用了两个主要的启发式来检测不同流的行为特征。第一个启发式检测同时使用TCP和UDP两种传输层协议进行数据传输的{源IP，目的IP}对，第二个启发式用于监控IP，port}对的连接模式。该方法不仅可以有效识别99%的P2P流和超过95%的P2P字节，而且还可以识别基于有效负载方法未能识别出的P2P流。
2005年Karagiannis[24]等人又提出了一个新的基于主机传输层行为模式进行流分类的方法，并称之为BLINC。该方法在社会层、功能层及应用层对主机行为进行分析。其中，社会层主要分析某一台主机在一定时间内与哪些其他主机进行通信，以及与某些特定主机进行通信的一批主机的集合；功能层主要分析一台特机在网络中是提供服务的一方、请求服务的一方，还是二者兼有；应用层将前两层分析后得到的信息和传输层端口信息结合起来推断原始应用的类型。使用该
方法进行流量分类，可以识别出所有实验数据中80%-90%的流量，并且准确率超过95%。
（4）基于机器学习的流量分类方法
1.无监督机器学习方法
2004年，McGregor[25]等人以包长、包间隔时间、流持续时间等作为统计特征，利用EM（期望最大化）算法[26]，通过无监督学习的方式将流量按其类型（如批量传输、小规模传输等）进行了分类。
2005年，Zander[27]等人采用了一种AutoClass[28]方法，AutoClass是一个无监督的贝叶斯分类器，使用EM算法决定数据对象应该属于最优簇。该方法使用Mate[29]工具计算流的特征值，并采用SFS（sequentialforwardselection）方法选择较优的属性集。实验将获取的流统计数据传给分类器进行学习，学习和分类的结果再作为下一次分类的评估标准。机器学习的时间越长，则分类准确性越高，一旦达到某个标准，就可以对后续的输入数据流自动分类。
2007年，Erman[30]等人提出了针对网络核心流量分类的解决方案，在网络核心的入口点和出口点按照流量类别（如Web,P2P,FTP等）来识别和区分网络流量。实验采用了K-Means算法，以平均包长、流持续时间、平均包间隔时间等作为特征值，并取得了较好的实验效果，对服务器到客户端的单向流量识别的流准确率达到了95%。
目前比较常用的聚类算法有很多，它们在聚类速度、聚类效果等方面具有各自的特点。2006年，Erman[31]等人比较了K-Means、DBSCAN[32]（density-basedspatialclusteringofapplicationswithnoise）和AutoClass这三种聚类算法。K-Means算法是一个划分算法，DBSCAN算法是一个基于密度的方法，而AutoClass则是一个基于概率模型的算法。实验结果显示，K-Means和DBSCAN比AutoClass的聚类速度更快，但AutoClass算法的准确率最高，DBSCAN算法在一个聚类的小的子集中包含了大多数的连接，具有最好的聚类效果，而K-Means虽然在准确率方面不及AutoClass，但其聚类速度却相当快。
2.有监督机器学习方法
1998年，Murthy[33]为机器学习领域的研究人员提供了关于决策树的一个概述。决策树是一个预测模型，它代表了对象属性与对象之间的一种映射关系。树中的每个节点表示对象的某个特征，每个分叉路径则代表某种可能的属性值，每个叶节点代表所属类别。每个实体从根节点开始，根据其特征值分类。决策树的代表方法有ID3[34]、C4.5[35]等。
目前研究较多的贝叶斯分类器主要有NaïveBayes、TAN、BAN和GBN。Moore[36]等人使用简单的朴素贝叶斯技术进行流量分类的准确率约为65%，而使用基于核密度估计的朴素贝叶斯(NBKE)和基于快速相关过滤器的朴素贝叶斯(FCBF)降低了特征空间维度，大大提高了分类准确率，使准确率超过了95%。支持向量机（supportvectormachine，SVM）是CorinnaCortes[37]等人于1995年首先提出的，该方法利用非线性变换和结构风险最小化原则将流量分类问题转化为二次寻优问题，具有良好的分类准确率和稳定性，其网络流属性不必满足条件独立假设，无需进行属性过滤，并能够在先验知识相对不足的情况下，仍保持较高的分类准确率，不依赖于样本空间的分布，具有较好的分类稳定性。
神经网络（neuralworks）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理算法的数学模型。Auld[38]等人通过246个统计特征，利用贝叶斯神经网络的技术进行流分类，获得了比朴素贝叶斯方法更高的准确率。
篇五:《国外运营商流量经营经验借鉴》国外运营商流量经营经验借鉴
GSA统计数据显示，截至2014年2月5号，在全球100个国家已经有268个LTE商用网络被推出，相比2012年LTE商用网络国家的数量增长了56%，其中，有28张使用的是TDD技术。预计2014年全球将有350张LTE网络正式商用。LTE网络带给运营商最直接的影响是流量的爆发，爱立信发布的《流量与市场数据报告》显示，移动数据流量在未来几年将继续大幅增长，且主要由视频业务带动。到2018年，总体数据流量有望比目前增长12倍之多。内容持续增长、HSPA和LTE带来的更快网速是移动网络使用量猛增的两大动力源。美日韩的先进运营商的话音收入正逐渐衰退，弥补这一损失的正是流量收入的增长，对国际标杆运营商流量经营策略的分析或将为中国运营商开展流量经营提供一些借鉴。截至2013年底，全球LTE前十大运营商分别为Verizon、AT&T、NTTDoo、SKT、Sprint、Softbank、KDDI、T-mobieUS、KT和韩国的后起之秀LGU+。这些运营商在4G网络的运营方面都有可圈可点之处，本文将选取这些运营商中的一些作为研究对象，找出其在流量经营方面的经验。
统一的4G品牌成为运营商首选的宣传手段。NTTDoo在2010年12月开始商用LTE网络服务品牌“Xi”。“X”意味着“人、物、信息的交融”或“无限可能”，“i”则代表“变革”以及“我”的服务用户的主体；而Verizon除统一4G品牌外，还推出了明星业务子品牌，如视频品牌Viewdini、音乐品牌Rhapsody、导航品牌VZNavigator等。中国移动推出了“和”品牌寓意中国移动将与社会、与用户建立友好、亲密、互信、和谐的关系；联通4G将沿用“沃”品牌；中国电信正式推出4G业务品牌“天翼4G”。除了中国移动，其他两家运营商均沿用了3G时代已经被用户周知的品牌，“和”品牌想要在用户群中打开知名度并形成口碑，还需在提升用户体验方面下足功夫。
流量共享套餐或成未来趋势。Verizon、AT&T、Softbank、NTTDoo等国际主流运营商均推出了流量共享业务。最早推出流量共享业务的运营商是Verizon。Verizon新版共享计划“MOREEverythingPlan”的收费方式为，终端接入费加流量费。不同的终端收费方式不同，智能手机每月40美元，功能机每月30美元，平板电脑每月10美元，终端的接入费用为所有参与流量共享计划的终
端费用之和，每一个账户最多可以选取10款终端参与共享计划。流量档位有250M15美元、500M30美元、1G40美元、2G50美元、3G60美元、4G70美元、6G80美元、8G90美元、10G100美元、12G110美元、14G120美元、16G130美元、18G140美元、20G150美元、30G225美元、40G300美元、50G375美元，共计17个分档。以两款智能终端的2G共享套餐为例，用户共需支付130美元/月的套餐费。Verizon的新的流量分享计划截至2013年第三季度末，已有42%的后付费账户签约了ShareEverything计划，共有3500万账户，而同期Verizon用户中已有38%是LTE用户。从中可以看出LTE用户使用流量共享业务正成为趋势。AT&T在Verizon推出分享计划后不久也推出了自己的分享计划。Verizon推出1G、4G、6G、10G、15G、20G等多个档位的分享计划，不同的档位随着分享线路的数量又有不同的收费方式，如10G档，2条线路每月资费130美元，3条线路每月资费145美元，4条线路每月资费160美元。Verizon和AT&T分享套餐共同点为话音和短信无限量，流量收费有多个档位。从其收费计划可以看出，多终端共享计划对通话多、流量需求大、终端数量多的用户更加经济实惠，对于小流量用户则相对不太划算。例如Verizon两智能终端2G流量的分享计划资费为130美元，人均65美元，而单个用户包1G流量的月资费则为60美元。美国的另外一家运营商美国运营商Sprint在2014年1月10日也推出一款名为“Framily”的新资费共享计划，打破以往资费共享套餐只允许家人共享的限制，将朋友纳入共享成员之列。同时，与以往共享套餐多个设备一个账单不同的是，Sprint的新共享计划允许套餐内每位用户单独结算。中国移动也推出了5终端流量共享计划，未来随着以“户”为单位的流量使用量的提升，用户或将享受更加实惠的流量共享计划。
以客户需求为导向关注流量资费，结合自身能力提出“封顶”策略。每秒钟100Mbps（理论）的下载速度，使流量在不知不觉间就达到了套餐限额，为了防止对用户的过度扣费，提升用户感知，国外部分运营商对套餐超出后有封顶的限制，主要有限速、限速或选择可选包、关闭上网功能或选择可选包、费用封顶、流量费用双封顶等五种封顶设置方式。T-mobileUS在用户超出流量后流量免费，但网络速率降为2G网速；Softbank超出3G后用户可选择限速为128kbps，或者叠加包2625日元包2GB。有一些运营商则完全没有任何封顶限制，超出后按照
标准资费收取。以美国、韩国的运营商为代表，主要包括：AT&T、Verizon、SKT、KT、LGU+韩国。LGU+根据超出流量使用情况阶梯定价，超出越多，费用越贵，套餐外流量分阶梯定价情况为，1.9G以下12.8韩元/1M，1.9G~6G25，000韩元，6G以上25，000韩元+12.8韩元/1秒；其他四家运营商按照统一的标准资费收费，计费单位为“G”。日前，中国移动和中国电信分别公布了流量封顶方式。中国电信4G套餐采用双封顶方式，套餐外费用达到1000元/月，套餐外数据流量达到20GB/月封顶，封顶后不可申请打开功能。而中国移动套餐外费用达到500元/月，套餐外数据流量达到15GB/月封顶，封顶后可申请打开功能，总流量封顶值50GB。未来随着4G网络投资的收回，4G流量资费或许会有大幅度降低，届时，用户或许可以体验到更加人性化的流量资费设计方案。结合4G网络特点进行业务创新和布局。在4G尚未在中国商用之前，4G时代的杀手锏应用的争论就已如火如荼，从国外4G业务的创新性来看，主要体现在对个人、家庭、集客市场业务的创新性布局。Verizon4G商用后在个人市场主推娱乐类业务，包括游戏与应用、音乐与铃音等，其中最重要的是视频业务，并发布了Viewdini视频业务品牌；在集客市场，Verizon选择了16个行业如建筑、电力、金融等，为这些行业提供定制化的解决方案，另外向政府单独提供解决方案，以此抢夺被竞争对手垄断的集客市场。相比于Verizon的全面出击，LGU+更加关注个人市场的业务布局，LGU+利用LTE网络高速率的性能，重点推出实时地图、智能车载系统、在线游戏、高清视频、音乐、个人云、多线程处理服务和RCS共享服务等业务，推动其数据收入的快速增长。视频、游戏、音乐等娱乐性应用将会随着LTE网络的升级和完善成为运营商最赚钱的业务。4G时代，运营商与内容提供厂商之间的合作将会在竞争中变得十分重要。与网络建设同步进行的终端推广策略。国外运营商终端发展经验表明，终端发展需与网络建设节奏相匹配，有针对性的终端补贴策略可以有效扩大终端销量，提升用户规模。SKT与网络建设协同进行的终端推广策略为我国运营商发展提供了很好的借鉴。2011年7月SKT推出单频段LTE网络，同年9月份推出1款终端，之后，随着网络的不断升级，SKT推出的终端款数也在不断增多。LUU+可谓是直接从2G过度到了4G，在终端推广方面更是克服种种困难，LGU+的LTE网络于2011年7月商用，当年年底就推出了多款智能手机，最终使终端不至于制约其发展速度。可以支持各种网络制式的终端将会
使终端发展的未来趋势，未来，随着终端之间的区隔逐渐缩小，如何结合用户增长、网络建设、业务创新等多方面因素制定终端推广计划将成为运营商需要考虑的问题之一。为4G网络发展助力的支撑体系建设。2011年9月，SKT将旗下移动应用、移动软件及移动商务等平台业务剥离，成立一家名为SKPla的非上市全资子公司，推动4G时代的移动互联网业务发展；Verizon成立LTE应用创新中心，旨在帮助应用程序开发商，通过使用Verizon的应用程序编程接口，将产品整合到LTE网络。为了促进业务的创新，为了支撑前台业务的发展，AT&T也采取了一系列举措，成立了多个专业化机构，例如2012年5月成立专门的领先移动商务解决方案部门，面向商业客户迅速增长的移动服务需求提供解决方案；同年，AT&T对固话、移动和互联网业务进行了基于客户体验的全面整合，并锁定消费者中的年轻一族提供整合服务，以缓解固话业务的收缩和刺激新整合业务的增长；AT&T成立创新业务基地，专门负责筛选可投放的新产品及进行商业化运作，将创意加速商业化或者退出，并为新产品设计业务流程和服务标准。
经营产品的变化势必会带来考核体系、组织管理、资源配置、运作流程等多方面的变化，运营商应在理顺原有流程的基础上，有针对性的做出调整。例如，建立终端和业务联动的考核机制，使终端的销售可以直接带动4G用户的增长和流量的使用；建立市场部、网络部、业务部之间的协调机制，使各个部门可以针对当前竞争态势制定出协同一致的应对计划等。2G时代的话音主导，3G时代的话音向流量的“交棒”，4G时代，话音将沦为流量的附赠产品，这或许是不可逆转的趋势，虽然中国运营商的话音收入仍有增长，但对于流量经营的未雨绸缪，在业务、资费设计、终端、业务、服务以及营销策略等方面提前布局，将会对新时期的竞争格局产生一定影响。
篇六:《境外旅行你需要知道的9个APP》境外旅行你需要知道的9个APP{出国如何使用流量网络}.
1换钱-iMoney
算汇率是不是很头疼？又是乘上又是除以的，上学时学的算术都忘得一干二净了，真有点玩不转，逛商场购物往往要死一大片脑细胞。自从有了iMoney就省事多了，32种常用货币换算，操作简单到了令人发指。
2语言-GoogleTranslate
GoogleTranslate可以翻译60多种语言的字词和短语。对于大多数语言，你可以直接读出短语，然后便可听到相应的语音翻译。把手机横过来，就能够全屏显示翻译结果，方便你找人帮忙时他人的阅读。把你要去的国家的翻译结果加上星标，这样即使在离线状态下也能查询历史翻译结果。在国外，google的服务非常稳定快速。
3地图-LonelyPla
孤独星球LonelyPla是世界上最受欢迎的旅游指南哦，不管是印刷版还是电子版，在国外，很多游客就是靠着LP走遍天下的。把你想去城市的内容购买下载到手机上，即使没有网络也能让你对所去的城市了如指掌。使用GPS功能搭配离线地图，让你哪怕是在最混乱的城市也不会迷路。
4租车-Uber
来到陌生的城市，你是否经常为选择出行方式而头疼？Uber可以在你打车无望的时候拯救你！它为用户提供各种豪华轿车车型及专属司机服务，目前覆盖全球26个国家的五十多个城市。你可以通过预约和即时两种方式享受专业、专属司机的服务。和土豪朋友会面时，Uber一定会让你倍儿有面子！（iOS6.0或更高版本，Android2.1或更高版本，免费！）
5户外就餐-OutdoorEating
当我们选择回归大自然，需要面对的第一大问题便是吃。这款APP可谓个人终端的“户外就餐学科”速成指南，它涵盖了80种适合在户外烹制的美味食谱，贴心的设计能够确保你在出门前准备好所需的一切，在旅途中也能吃得愉快又健康。
6免费上网-WIFIFINDER
我们早就养成了有免费Wi-Fi绝不用自己流量的好习惯。那么装上Wi-FiFinder就可以在全球144个国家和地区找到超过650,000个Wi-Fi热点了。配合GPS功能，不管你在哪个国家哪个城市，都可以迅速找到附近的无线热点，方便你随时上传朋友圈，是不是很酷？
7住宿-Airbnb
不想住进冷冰冰的酒店，想住当地人的「民宿」能更好地感受当地人的生活，那就试试Airbnb预订住宿吧。订房主要通过Web端完成，而AirbnbApp的主要用处是：1)到了目的城市后，随时能查询到房东的联系方式、地图等信息；2)或者提前将相关信息添加到Passbook。
8记账-Toshl
旅行回来总会有很多朋友会问你「花了多少钱」，这款记账App必须五星推荐，简单的界面，每次记账只需要输入一个Tag就可以，多平台云端保存，然后可导出为PDF等多种格式的文档。支持人民币、欧元、卢比等基本你能想到的所有货币，汇率自动换算。对于旅行这样的「事件」，你也可以提前设置一个预算，然后设定时间范围、特定的标签，就能轻松地汇总最后的开销了。
9人文旅行圣经-ACROSS穿越
《ACROSS穿越》杂志官方Pad版。挑选杂志优质内容精心设计，倡导“让精神跟上你的脚步”，让读者有穿越时间、空间的阅读感受，是你掌心上的旅行圣经。目前已发行16本电子杂志，包括日本、土耳其、伊朗、爪哇、迪拜、不丹等目的地和旅行从娃娃抓起、为爱走天涯等专题。
篇七:《流量常见问题》目录
使用iPhone手机产生大流量的原因及解决方法
原因一：iPhone后台软件自主运行....................................................................................2
原因二：iPhone启用网络共享............................................................................................4
原因三：邮件推送................................................................................................................5
原因四：使用3G网络直接下载软件或游戏......................................................................6
原因五：网络游戏的使用....................................................................................................7
原因六：iPhone自带导航功能............................................................................................8
原因七：在网络上观看图片，视频....................................................................................9
原因八：iPhone升级到ios4.0后支持多任务处理功能..................................................10
原因九：推送软件会定时推送信息..................................................................................11
原因十：流量用完都没有提醒..........................................................................................13用户要求提供具体上网记录的解释口径
参考解释口径1...............................................