物联网关键技术-应用服务技术

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1、第四章物联网关键技术——应用服务技术学习任务Clicktoaddtitleinhere感知技术标识技术通信技术网络技术网络定位技术应用服务技术安全与隐私技术硬件技术电源和能量存储技术4.6应用服务技术物联网海量数据存储与查询123环境感知型中间件物联网数据融合45嵌入式软件云计算技术4.6.1物联网海量数据存储与查询计算机网络的飞速发展导致全球信息总量迅猛增长，据统计2010年全球产生的达到1.2ZB（12亿TB），世界进入ZB时代。IDC预测全球数据量从2010年到2015年5年将增长10倍。而物联网

2、中对象的数量将庞大到以百亿为单位。4.6.1物联网海量数据存储与查询由于物联网中的对象积极参与业务流程的需求、高强度计算需求和数据的持续在线可获取的特性，导致了网络化存储和大型数据中心的诞生。物联网对海量信息存储的需求促进了物联网网络存储技术、海量数据查询技术以及面向物联网的关系型数据库技术的发展。4.6.1海量数据存储及查询现在的网络世界是海量数据的时代，物联网数据存储将使用数据中心的模式。数据中心是一整套复杂的设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备（例如通信和存储系统），还包含冗余的数据通

3、信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。以一个典型数据中心（Google数据中心）加以说明。案例：Google数据中心（1）GFS（GoogleFileSystem）：一个可扩展的分布式文件系统（2）MapReduce：一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算（3）BigTable：一个大型的分布式数据存储系统（1）GFS（GoogleFileSystem）一个分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，并提供容错功能。一个GFS系统包括一个主服务器

4、（master）和多个块服务器（server），这样一个GFS可以同时为多个客户端应用程序提供文件服务。文件被分为固定的块，由主服务器存放到块服务器的本地硬盘上。案例：Google数据中心一个GFS集群由一个主服务器（master）和大量的块服务器(chunkserver)构成，并被许多客户（Client）访问。主服务器存储文件系统所有的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。GFS中的文件被切分为64MB的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存3个以上备份。它运行于廉价的普

5、通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。案例：Google数据中心Google数据中心谷歌文件系统（GoogleFileSystem，GFS）GFS的设计架构Google数据中心（2）MapReduce（映射、归约）大多数分布式运算可以抽象为MapReduce操作。Map是把输入Input分解成中间的Key/Value对，Reduce把Key/Value合成最终输出Output。这两个函数由程序员提供给系统，下层设施把Map和Reduce操作分布在集群上运行，并把结果存储

6、在GFS上。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果再通过Reduce程序将结果汇整输出。Google数据中心Google数据中心MapReduce编程模型系统MapReduce程序的执行过程Google数据中心（3）BigTable一种非关系型数据库，是一个稀疏的、分布的、持久化存储的多维度排序Map。目的是快速可靠地处理PB级别的数据，并且能够部署到上千台机

7、器上。适用性强、可扩展、高性能、高可用性。Google数据中心BigTable分布式存储系统BigTable分布式存储系统4.6.2物联网数据融合数据融合一词最早出现在20世纪70年代，它是人类模仿自身信息处理能力的结果，类似人类和其它动物对复杂问题的综合处理。数据融合技术最早用于军事，目前，工业控制、机器人、空中交通管制、海洋监视和管理等领域也向着多传感器数据融合方向发展。4.6.2数据融合的基本概念1.数据融合的定义数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合

8、，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。4.6.2数据融合的基本概念2.数据融合研究的主要内容1）数据对准;2）数据相关;3）数据识别，即估计目标的类别和类型;4）感知数据的不确定性;5）不完整、不一致和虚假数据;6）数据库;7）性能评估。3.数据融合技术的产生背景数据融合技术的产生背景来自于数据融合的几个重要作用:（1）节省能量（2）获取更准确的信息（3）提高数据收集效率4.6.2数据融合的基本概念4.6.2数据融合的基本概念描