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更有效的基于云的環(huán)境傳感器數據自動(dòng)分析
更有效的基于云的環(huán)境傳感器數據自動(dòng)分析
物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 現在開(kāi)始得到重要實(shí)施，預計未來(lái)幾年將有數百億個(gè)節點(diǎn)投入運行。隨著(zhù)廣泛部署的開(kāi)始，這項技術(shù)的主要用途之一將是監測不同的關(guān)鍵環(huán)境參數——例如溫度、空氣濕度、一氧化碳水平等。通過(guò)這些捕獲的數據，可以做出決策并確定要采取的適當行動(dòng)。例如，讓我們考慮一個(gè)化學(xué)加工廠(chǎng)。如果煙囪輸出的氣體含量超過(guò)預定閾值，則可能有必要降低當時(shí)的處理活動(dòng)水平?；蛘?，這可能是需要解決的長(cháng)期趨勢的標志——也許涉及的加工設備需要維護，
找到一種有效的方法對通過(guò)并入龐大的物聯(lián)網(wǎng)節點(diǎn)網(wǎng)絡(luò )的傳感器設備不斷獲取的海量數據進(jìn)行深入分析，然后啟動(dòng)適當的反應并不是那么簡(jiǎn)單。雖然當數據來(lái)自少量節點(diǎn)時(shí)可能不會(huì )帶來(lái)挑戰，但應對工業(yè)控制或環(huán)境監控系統將擁有的數字權重是完全不同的事情。這同樣適用于廣泛的潛在環(huán)境，例如智能家居/建筑、工廠(chǎng)自動(dòng)化、農業(yè)、智能城市等。
為了最大限度地提高效率并保持盡可能短的響應時(shí)間，有必要建立一個(gè)自動(dòng)化的決策過(guò)程——這將需要采用先進(jìn)的算法。當您考慮可能涉及的物聯(lián)網(wǎng)節點(diǎn)的絕對數量時(shí)，僅在數據庫中存儲一組規則然后將它們與收到的數據交叉引用是無(wú)效的。這樣的安排很快就會(huì )雪上加霜。因此，需要一種更復雜但更精簡(jiǎn)的方法。
一些人得出結論認為，Rete 算法是實(shí)現這一目標的關(guān)鍵。Rete 算法最早于 1970 年代后期開(kāi)發(fā)，已應用于大量商業(yè)案例。該算法的核心目標是提供一種模式匹配機制，通過(guò)該機制可以將大量模式數據（例如 IoT 網(wǎng)絡(luò )現在開(kāi)始生成的數據）與包含許多不同對象的數據庫進(jìn)行快速比較。避免了數據迭代的需要，特定模式的狀態(tài)在整個(gè)過(guò)程中都保存在內存儲備中。這樣做的結果是，無(wú)需恢復到以前應用的規則，從而加快整個(gè)過(guò)程并使其比其他方法更省時(shí)。
采用的基于樹(shù)的方法意味著(zhù)該系統是完全可擴展的，能夠處理網(wǎng)絡(luò )中任何預期數量的連接物聯(lián)網(wǎng)節點(diǎn)，而不是僅限于一定數量。因此，每秒有可能處理數十萬(wàn)個(gè)事件/警報。即使使用中型服務(wù)器，系統每秒也可以處理 500,000 條消息，而使用大容量服務(wù)器可以將其推至 100 萬(wàn)至 200 萬(wàn)條。
圖 1： UrsaLeo 物聯(lián)網(wǎng)硬件——包括一個(gè) Thunderboard 2 模塊和 Raspberry Pi 3B+
通過(guò)高度優(yōu)化的支持云的硬件和卓越的算法相結合，物聯(lián)網(wǎng)數據的處理方式可以比現在更加省時(shí)。這將有助于將物聯(lián)網(wǎng)部署擴大到涉及數十萬(wàn)個(gè)連接節點(diǎn)的程度，從而使該技術(shù)的真正優(yōu)勢能夠在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域實(shí)現。