网络优化的维度是多维的；
仅仅重视流量是不够的，流量只是网络优化的一个维度；
网络流量的消耗量统计，要全面、精确； 【注意整体均值（一段时间内APP消耗的流量）掩盖单点问题（某个功能消耗的流量）】 很多时候在做网络流量统计上， 我们只是获取一个具体消耗多少的值， 但是这个值只能显示用户用了多少流量， 对于我们发现以及解决问题其实没有丝毫的帮助；【整体均值掩盖单点问题】 比如线上用户反馈一个APP消耗流量比较多,但是如果我们不知道 这个用户对这个APP的使用总时间，其实是不好断定的； 如果使用时间久，那消耗流量多，很可能是正常的；
例如监控网络请求的成功率，但仅限于此值，我们只能知道在线用户的大致网络使用情况；
例如，网上用户已经使用某个功能1000次了，有一次出现了异常。而用户点击重试后，又恢复正常了。
这样，单就数量而言，网络请求的成功率相对较高。 用户可能反馈一个APP在后台消耗流量比较多， 如果只有一个值，其实也是无法断定APP是在后台消耗流量比较多；网络优化应该建设全面、完善的网络监控体系； 【粗粒度监控不能帮助我们发现、解决深层次问题】
这种粗粒度监控不能帮助我们发现、解决深层次问题；但是仅仅通过网络请求成功率这一个值， 要去知道这一次异常出现的原因 以及想来寻找相关的解决办法， 其实也是不可能的； 【数据粗糙，反映程度有限】
必须做到能够知道用户在一段时间内流量消耗的精准度量， 在不同的网络类型的流量消耗、前后台的流量消耗； 【即用户消耗的流量是在前台还是后台，是用的流量还是WiFi】 只有累积多维度的数据，
才能更敏锐地发现问题，更快捷地断定和解决问题；监控要点：用户流量消耗均值、异常率（异常即一定时间内流量消耗过多，网络请求次数过多， 下载过的文件过大）
网络优化维度最理想情况：
对所有的网络请求，本地都有一个完整的监控；
每一个请求的Request、Response相关的所有信息，都能全部记录下来，服务端可以下发指令 控制本地上传；客户端也可以在超过阈值之后，主动上报；
影响用户体验：请求速度快慢、成功率高低
@ 流量消耗维度监控要点：请求时长、请求业务成功率与失败率、Top失败接口
流量大影响公司成本：影响带宽、服务器数、
