机器人|物联网的数据分析需要适其固有的分布式特性,数据在每一层都进行处理

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未来物联网的数据分析需要适应物联网固有的分布式特性 。 因此 , 数据在物联网的每一层进行处理 。 这不仅是出于可扩展性的原因 , 而且还考虑到物联网基础设施拓扑的高度动态性 , 例如 , 加入物联网系统的新设备 , 移动设备改变其物理位置 , 电池供电的设备由于充电暂时不可用 , 与设备的通信通道间歇性 。 此外 , 隐私要求指导有关处理任务分配的决策 , 因为执行尽可能接近数据生成的隐私保护数据处理总是更明智的 。



具有异构需求的物联网服务利用所需的分析 , 例如数据分析的地理范围或服务质量 。 未来物联网的数据分析框架将数据分析请求转换为多个原子任务 , 以根据服务需求在边缘和云层之间进行实例化和编排 。 作为服务定义数据分析的一个例子 , 我们考虑人群流动分析 , 它估计一个区域内的人群水平和区域之间移动的人流 。 数据源 , 例如 , Wi-Fi嗅探器、蓝牙信标、温度传感器等环境传感器 , 生成对现实世界的观察 。



边缘节点充当网关 , 收集观察结果 , 然后将它们发送到云节点 。 借助服务定义数据分析的概念 , 处理被分解为多个任务 。 因此 , 所需的分析可以分为两类 , 一类是可以在边缘节点上运行的轻量级任务 , 另一类是要在云节点上执行的耗电任务 。 在第一类中 , 对于我们的示例 , 我们可以包括流处理部分 , 它包含过滤冗余或不必要数据的过滤任务 , 以及匿名化观察的隐私保护任务 。



在第二类中 , 继续该示例 , 我们可以包括批处理部分 , 其中汇总了历史数据并检测了模式 。 透明交换的能力是未来超连接物联网系统的基础 。 这种能力包括语义互操作性和语义中介 。 语义互操作性可确保交互系统之间数据的一致性 , 而不管它们各自的数据格式如何 , 因为这些系统将相同的含义赋予交换的数据 。 数据的语义可以通过不同数据格式使用共享词汇表的方式来定义 , 并且词汇表在本体中指定 。



语义互操作性的概念适用于未来物联网框架的所有元素 , 从数据源到云和应用程序 。 语义中介是转换来自一个系统的数据以使其对另一个系统有用的能力 。 为了实现互操作性 , 云需要有一定的标准 , 以便它可以提供对应用程序的上下文访问 。 可以在边缘和云上将具有某些标准的数据转换为其他标准 。 考虑到现有的标准和通信协议很多 , 语义中介对于实现不同物联网元素和具有异构通信协议的设备之间的通信互操作性是必要的 。



物联网互操作性的语义方法的一个例子是将开放标准与本体的语义概念相结合 。 本体被设想为处理资源描述和观察 。 在本体中 , 丰富而复杂的知识被表示为节点图 , 表示事物 , 节点之间的链接表示两个事物之间的关系 。 事物按类分类 , 每件事都是类的实例 。 一个类可以有子类 , 一个类的实例也是该类所有超类的一个实例 。 类和关系被指定到分类法中 , 并且本体可以使用来自一个或多个分类法的类和关系 。



【机器人|物联网的数据分析需要适其固有的分布式特性,数据在每一层都进行处理】