基于Savant中間件的物聯(lián)網(wǎng)底層數(shù)據(jù)緩沖區(qū)管理策略的研究.pdf

1、隨著物聯(lián)網(wǎng)概念的普及和系統(tǒng)的不斷發(fā)展擴大，物聯(lián)網(wǎng)越來越呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)量大、實時性高和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜的特點，然而，物聯(lián)網(wǎng)中的中間件屬于數(shù)據(jù)處理能力有限的弱計算環(huán)境平臺，當系統(tǒng)中的底層數(shù)據(jù)得不到有效處理時，整個系統(tǒng)的性能和可用性就會受到影響，在這個前提下，對中間件緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)進行研究和設(shè)計就顯得十分必要。
　　 本文以物聯(lián)網(wǎng)Savant平臺為背景，研究了基于Savant體系結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)篩選和緩沖區(qū)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，

2、所取得的成果包括以下幾個方面：
　　 (1)針對數(shù)據(jù)獲取模塊中訂閱反饋方式無法處理“數(shù)據(jù)風暴”的問題，同時詢問回答方式存在管理復(fù)雜的問題，借鑒RED隨機早期檢測算法的思想，提出一種基于動態(tài)策略的數(shù)據(jù)獲取模型，該算法在緩解數(shù)據(jù)獲取過程中網(wǎng)絡(luò)擁塞的同時，結(jié)合了兩種數(shù)據(jù)獲取方式的優(yōu)點，具有良好的性能。
　　 (2)中間件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力是有限的，而待處理數(shù)據(jù)量的海量增長會導(dǎo)致各閱讀器對數(shù)據(jù)資源的爭用，針對絕對優(yōu)先級策略中，低

3、優(yōu)先級數(shù)據(jù)的“饑餓”現(xiàn)象和傳統(tǒng)分層調(diào)度算法中數(shù)據(jù)的優(yōu)先級無法動態(tài)調(diào)整的問題，提出了基于動態(tài)優(yōu)先級的數(shù)據(jù)調(diào)度算法，該算法除了解決上述問題，還兼顧了有硬實時處理要求數(shù)據(jù)的情況。
　　 (3)中間件系統(tǒng)中不可避免的存在冗余數(shù)據(jù)和處于異常狀態(tài)的數(shù)據(jù)，此外用戶有時需要選擇符合指定條件的數(shù)據(jù)，針對上述情況，本文設(shè)計了冗余篩選器模塊、特征篩選器模塊和異常篩選器模塊，通過配置篩選規(guī)則設(shè)計了一個流水線式的可控數(shù)據(jù)篩選模型。
　　 在上述研