物聯(lián)網(wǎng)(Internet of things，loT)涉及到人類生活的各個方面，對于提高國民生活質(zhì)量、推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有十分重要的意義。現(xiàn)已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注焦點(diǎn)，甚至升級為很多國家的發(fā)展戰(zhàn)略，如歐洲的“e-Europe”、美國的“智慧地球”以及我國的“感知中國”戰(zhàn)略。

　　從數(shù)據(jù)處理角度，物聯(lián)網(wǎng)自下而上可以分為感知層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)層以及應(yīng)用層，如圖l所示。可以看到，數(shù)據(jù)層在整個物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)中起到了承上啟下的作用，向下服務(wù)于感知網(wǎng)絡(luò)，向上為各類應(yīng)用作有力支撐，其核心功能之一是存儲物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)以一定的形式記錄于存儲介質(zhì)中。感知數(shù)據(jù)反映了物理世界特定條件下的真實(shí)狀態(tài)，因而蘊(yùn)涵了大量直接的或不為人們所知的潛在的有價值信息，借助于信息處理技術(shù)可實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能化應(yīng)用；而作為記錄感知數(shù)據(jù)的手段，數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)可以保證感知數(shù)據(jù)的持續(xù)累積，為物聯(lián)網(wǎng)提取信息、挖掘知識提供實(shí)時的或大量的歷史數(shù)據(jù)，是實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能化應(yīng)用的關(guān)鍵角色。因此，設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)存儲方案對于推動物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)價值的最大化具有不可替代的作用。

圖1 物聯(lián)網(wǎng)層次

　　本文開展了物聯(lián)網(wǎng)存儲模式與方案研究，首先分析了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特征為存儲帶來韻挑戰(zhàn)，并基于此提出物聯(lián)網(wǎng)存儲的需求，根據(jù)需求給出物聯(lián)網(wǎng)存儲方案定性評價指標(biāo)；其次，對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲模式進(jìn)行分類，并根據(jù)這些分類介紹物聯(lián)網(wǎng)存儲的研究現(xiàn)狀與進(jìn)展，同時對典型的物聯(lián)網(wǎng)存儲技術(shù)及方案進(jìn)行了比較分析；之后根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分類指出適合相應(yīng)應(yīng)用特性的存儲模式；最后對物聯(lián)網(wǎng)存儲進(jìn)一步工作進(jìn)行了總結(jié)。

　　1.物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)與需求

　　1.1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特征與挑戰(zhàn)

　　物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來源于大規(guī)模異構(gòu)感知設(shè)備，描述著數(shù)以十億計(jì)的物理世界對象，總體而言其呈現(xiàn)以下主要特征：

　　a)多源異構(gòu)。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來源于不同的感知設(shè)備，如RFID識讀器、視頻設(shè)備、溫度傳感器、濕度傳感器等，源自這些設(shè)備的數(shù)據(jù)有著不同的語義及結(jié)構(gòu)。

　　b)超大規(guī)模。物聯(lián)網(wǎng)部署了數(shù)量巨大的感知設(shè)備，這些設(shè)備的持續(xù)感知將以前所未有的速度產(chǎn)生數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇膨脹，形成了海量數(shù)據(jù)。

　　c)時空關(guān)聯(lián)。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中每一個采樣數(shù)據(jù)都具備時間和空間屬性，用于描述物體狀態(tài)在時間和空間上的動態(tài)變化。

　　d)多維標(biāo)量。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用通常集成了多個不同種類的感知設(shè)備，可同時感知多個指標(biāo)量(即多維事件)，因而物聯(lián)網(wǎng)采樣數(shù)據(jù)通常是多維甚至是高維的。

　　e)冗余度高。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中存在采樣頻率過高以及不同的感知設(shè)備對同一個物體同時感知等情況，這類情況導(dǎo)致了大量的冗余數(shù)據(jù)。

　　上述特征為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲實(shí)現(xiàn)帶來了巨大挑戰(zhàn)：a)物聯(lián)網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)給存儲與共享形成了不少難題，需要對數(shù)據(jù)的表達(dá)進(jìn)行細(xì)致的考慮．b)數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，對海量存儲空間有強(qiáng)烈需求；c)感知信息具有時空關(guān)聯(lián)的特性，蘊(yùn)藏了海量有價值的信息，存儲系統(tǒng)需要支持從不同空間區(qū)域上的多粒度分級存儲和檢索，以改善資源利用率并提高信息獲取效率；d)(實(shí)時的、歷史的)多維事件的檢測不僅需要考慮效率，還需要在具有不確定性(缺失、噪聲等)的情況下保證較高的準(zhǔn)確率；e)冗余數(shù)據(jù)占據(jù)了過多的存儲空間與網(wǎng)絡(luò)流量，需要適當(dāng)?shù)貕嚎s、去重以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。因而物聯(lián)網(wǎng)存儲系統(tǒng)相對于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)存儲面臨著更多更新的難題，需要專門研究以支持物聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用。

　　1.2 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲需求

　　為應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)，應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)的存儲系統(tǒng)須滿足以下需求：

　　a)開放兼容，即物聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)系統(tǒng)具備良好的開放性。接口與交互協(xié)議須便于物聯(lián)網(wǎng)信息的發(fā)現(xiàn)、定位和獲取，使得物聯(lián)網(wǎng)信息的共享成為可能；兼容多種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，屏蔽多種數(shù)據(jù)接口帶來的復(fù)雜性，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可用于數(shù)據(jù)挖掘、狀態(tài)跟蹤等各類應(yīng)用，兼容多源、異構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)有助于縮減應(yīng)用開發(fā)成本，降低使用代價。

　　b)動態(tài)擴(kuò)展。它包括兩方面：(a)存儲能力動態(tài)可擴(kuò)展，具備伴隨數(shù)據(jù)規(guī)模增大可無限橫向擴(kuò)展的能力，同時也具備需求完成后釋放資源的能力，良好的彈性是應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)存儲的基本前提；(b)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)動態(tài)可擴(kuò)展，即數(shù)據(jù)不要固定結(jié)構(gòu)，可根據(jù)需求靈活定制數(shù)據(jù)格式。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有多源、異構(gòu)的特點(diǎn)，固定結(jié)構(gòu)難以應(yīng)對此類數(shù)據(jù)的管理，靈活結(jié)構(gòu)可解決此難題。

　　c)可靠高效，即支持高并發(fā)及高可用性。物聯(lián)網(wǎng)存在大量網(wǎng)關(guān)同時向信息服務(wù)系統(tǒng)寫數(shù)據(jù)以及大量用戶同時查詢數(shù)據(jù)的情景，信息服務(wù)系統(tǒng)需對這類高并發(fā)場景提供良好支持；另一方面，還應(yīng)在部分節(jié)點(diǎn)失效的情況下，整個系統(tǒng)依然可提供正常信息服務(wù)，即具備高容錯能力，這是信息服務(wù)系統(tǒng)可用的關(guān)鍵。

　　d)安全可信。物聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)系統(tǒng)健康地運(yùn)維需要健全的安全體系支持，系統(tǒng)的開放性對維護(hù)數(shù)據(jù)安全、提高隱私保護(hù)帶來了更大的挑戰(zhàn)。構(gòu)建于安全可信框架下的物聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)是推動用戶廣泛接受必須滿足的條件，也是物聯(lián)網(wǎng)普及應(yīng)用的前提。

　　2.物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲評價指標(biāo)

　　根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲需求，可以從以下幾個方面展開對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲方案的評價：

　　a)開放性(openness)，指系統(tǒng)具有開放性質(zhì)的措施和形式，其他系統(tǒng)能夠方便地接人，可以通過約定的規(guī)則或協(xié)議交換數(shù)據(jù)、協(xié)同工作、共享資源。

　　b)擴(kuò)展性(scalability)，指在通過增加設(shè)備等手段提升存儲能力的同時，系統(tǒng)整體性能不會受到顯著的消極影響。

　　c)靈活性(flexibility)，在此指存儲系統(tǒng)可應(yīng)對異構(gòu)的數(shù)據(jù)，靈活調(diào)整數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

　　d)可靠性(reliability)，指系統(tǒng)在一定時間內(nèi)無故障地完成指定任務(wù)的可能性，通常可以用平均無故障時衡量。

　　e)高效性(efficiency)，指系統(tǒng)在完成特定任務(wù)時占用較少的時間和資源。

　　f)安全性(security)，指系統(tǒng)可以通過如訪問控制、加密等安全手段確保數(shù)據(jù)的私密性。

　　g)可用性(usability)，指系統(tǒng)易用程度，是否可輕松高效地完成特定范圍的任務(wù)。

　　h)實(shí)時性(real-time)，指系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到獲取經(jīng)歷的時延小于限定時間。

　　其中，評價指標(biāo)a)對應(yīng)于開放兼容的需求；評價指標(biāo)b)c)對應(yīng)于動態(tài)擴(kuò)展的需求；評價指標(biāo)d)e)對應(yīng)于可靠高效的需求；評價指標(biāo)f)對應(yīng)于安全可信的需求；評價指標(biāo)g)對應(yīng)于系統(tǒng)普適需求；評價指標(biāo)h)對應(yīng)于部分應(yīng)用特別需求。

　　3.物聯(lián)網(wǎng)存儲研究進(jìn)展與比較分析

　　3.1 存儲模式分類

　　物聯(lián)網(wǎng)整體是由若干局域感知網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，感知網(wǎng)絡(luò)之間基于互聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星等手段實(shí)現(xiàn)互連互通。從網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成角度劃分，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲模式主要分為兩大類：

　　a)網(wǎng)內(nèi)存儲模式。利用感知網(wǎng)絡(luò)自身的存儲能力記錄感知數(shù)據(jù)；通常感知設(shè)備都具備一定的存儲空間，以WSN為例，除電源、傳感單元、處理器等部件外，也配備了存儲單元，可以保存一定量的數(shù)據(jù)。網(wǎng)內(nèi)存儲還可細(xì)分為兩類：(a)本地存儲，感知數(shù)據(jù)生成后就地存儲于產(chǎn)生它的感知節(jié)點(diǎn)中；(b)分布存儲，感知數(shù)據(jù)分布存儲于感知網(wǎng)絡(luò)的某些或全部節(jié)點(diǎn)中，通過分布式機(jī)制實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的訪問。

　　b)網(wǎng)外存儲模式。感知數(shù)據(jù)由各個節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生后，由專門的節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集成，并借助網(wǎng)絡(luò)、無人機(jī)等設(shè)施與感知網(wǎng)絡(luò)外部建立通信，最終以人工收集、自動推送或定期詢問等方式將感知數(shù)據(jù)發(fā)送至網(wǎng)絡(luò)外的存儲系統(tǒng)集中存儲，查詢處理可以在網(wǎng)外存儲系統(tǒng)中直接完成，無須與感知網(wǎng)絡(luò)建立通信。

　　不同存儲模式的工作重點(diǎn)有所差別，對于網(wǎng)內(nèi)存儲模式，既需要關(guān)注于對感知數(shù)據(jù)的網(wǎng)內(nèi)處理與存儲以實(shí)現(xiàn)高效節(jié)能，也需要實(shí)現(xiàn)快速、可靠的信息收集與統(tǒng)計(jì)，有效減少掃描時延并確保魯棒性，并在具有不確定性的實(shí)時數(shù)據(jù)流基礎(chǔ)上提供可靠的事件查詢結(jié)果；對于網(wǎng)外存儲模式，需要關(guān)注大規(guī)模數(shù)據(jù)下的分片存儲與查詢優(yōu)化處理，兼容多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲與表達(dá)，提供多級時間、空間粒度下對于復(fù)雜事件的查詢支持，并在多用戶、多任務(wù)、高并發(fā)情況下保持較高的性能。

　　圖2是對本節(jié)所介紹的物聯(lián)網(wǎng)存儲分類及總結(jié)。從圖中可以看到，這兩類模式從技術(shù)上來講最基本的存儲手段有四種：8)文件系統(tǒng)，將感知數(shù)據(jù)以文件的形式(如XML文件或純文本)存儲于文件系統(tǒng)中，文件系統(tǒng)包括了本地文件系統(tǒng)，以及建立于本地文件系統(tǒng)之上的分布式文件系統(tǒng)；b)數(shù)據(jù)庫，將感知數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化等形式存儲于數(shù)據(jù)庫中；c)混合式，將文件系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫結(jié)合，在數(shù)據(jù)庫中存儲的不是原始感知數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)的索引，原始數(shù)據(jù)以文件形式存儲于文件系統(tǒng)中，可充分利用兩者存儲不同類型數(shù)據(jù)特有的優(yōu)勢；d)云平臺，其技術(shù)基礎(chǔ)實(shí)質(zhì)上仍是分布式文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫，作為一項(xiàng)新興技術(shù)和新的服務(wù)模式，具有(計(jì)算資源與存儲空間)彈性、開放、高性能等優(yōu)勢，但其內(nèi)部環(huán)境復(fù)雜也引發(fā)了更多的數(shù)據(jù)安全等問題，與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合需要專門的研究。

圖2 物聯(lián)網(wǎng)存儲分類及技術(shù)
 

　　3.2 典型存儲技術(shù)及方案

　　3.2.1 基于文件系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)存儲

　　文件系統(tǒng)包括本地文件系統(tǒng)以及建立于本地文件系統(tǒng)之上的分布式文件系統(tǒng)。

　　本地文件系統(tǒng)是指文件系統(tǒng)管理的物理存儲資源直接連接在本地節(jié)點(diǎn)上，處理器通過系統(tǒng)總線可以直接訪問。建立于本地文件系統(tǒng)上的方案如在TinyOS上使用XML存儲數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)嵌入式設(shè)備提供Web服；將所有數(shù)據(jù)都存儲于PML文件中，實(shí)現(xiàn)了一個物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)服務(wù)器；為優(yōu)化PML存儲，提出了一個PML壓縮算法"J。但基于本地文件系統(tǒng)的方案整體較少，僅在一些早期方案或小規(guī)模、簡單應(yīng)用中被采用，究其原因：a)本地文件系統(tǒng)功能有限，僅提供基本的存儲與文件索引功能，無法很好地支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理；b)橫向擴(kuò)展困難也是限制本地文件系統(tǒng)應(yīng)用的一個重要原因；C)將不同設(shè)備上的本地文件系統(tǒng)連接協(xié)同工作需要大量額外工作，增加了使用成本；d)本地文件系統(tǒng)通常運(yùn)行于獨(dú)立的設(shè)備之上，當(dāng)設(shè)備失效時容易造成數(shù)據(jù)丟失，可靠性不強(qiáng)。

　　鑒于本地文件系統(tǒng)的上述局限，一些研究關(guān)注于使用分布式文件系統(tǒng)存儲物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。這類文件系統(tǒng)建立于本地文件系統(tǒng)之上，通過網(wǎng)絡(luò)將若干存儲節(jié)點(diǎn)相連，邏輯上將獨(dú)立的存儲節(jié)點(diǎn)聚合為一個文件系統(tǒng)整體，統(tǒng)一管理這些節(jié)點(diǎn)的物理資源，同時提供并發(fā)控制以實(shí)現(xiàn)多用戶文件訪問，可以解決I/O瓶頸、空間動態(tài)擴(kuò)展等問題。分布式文件系統(tǒng)是近年來的一個研究熱點(diǎn)。典型的分布式文件系統(tǒng)為Xyratex的Lustre、谷歌的GFS以及Apache項(xiàng)目中的HDFS等。圖3展示了分布式文件系統(tǒng)一般架構(gòu)。該類系統(tǒng)主要由兩類角色構(gòu)成：a)元數(shù)據(jù)服務(wù)器，用于保存元數(shù)據(jù)(文件名、文件路徑、數(shù)據(jù)塊索引等)，并監(jiān)測其他服務(wù)器狀態(tài)，扮演整個集群的管理角色；b)用戶數(shù)據(jù)服務(wù)器，用于存儲用戶數(shù)據(jù)，一般情況下數(shù)據(jù)會將數(shù)據(jù)備份到不同機(jī)架的若干服務(wù)器上，以防止數(shù)據(jù)因部分節(jié)點(diǎn)失效而丟失，同時提供機(jī)架感知功能，客戶端訪問數(shù)據(jù)時確保從最近的機(jī)架以最快的速度獲取數(shù)據(jù)。

圖3 分布式文件系統(tǒng)架構(gòu) 

　　對于存儲物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，分布式文件系統(tǒng)較本地文件系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是顯而易見的：a)只需簡單地配置即可輕松地將集群擴(kuò)展到數(shù)萬節(jié)點(diǎn)，適用于存儲物聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)；b)提供并發(fā)訪問控制，并可以根據(jù)數(shù)據(jù)分布優(yōu)化訪問，提高多任務(wù)環(huán)境下物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用效率；c)將節(jié)點(diǎn)失效視為常態(tài)，容錯性高，提供了健全的數(shù)據(jù)備份及恢復(fù)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的可靠性；d)吞量大，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)應(yīng)用；e)一次寫，多次讀，與物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)讀寫模式一致；f)一些分布式文件系統(tǒng)還支持上層海量數(shù)據(jù)處理工具，如Hadoop中的MapReduce，有助于挖掘物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)潛在信息。

　　然而，無論是本地文件系統(tǒng)還是分布式文件系統(tǒng)，都存在一些不可避免的問題：a)文件結(jié)構(gòu)定制化程度高，與實(shí)際應(yīng)用部分耦合，不利于不同應(yīng)用共享數(shù)據(jù)；b)數(shù)據(jù)冗余度大，清理困難，浪費(fèi)存儲空間，容易造成數(shù)據(jù)的不一致；c)文件大小不一，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的不確定性容易產(chǎn)生大量小文件，對這類文件的處理需要根據(jù)不同的文件系統(tǒng)作專門的研究；d)以文件為單位管理數(shù)據(jù)，通常僅針對少量關(guān)鍵字進(jìn)行索引，檢索困難，對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，特別是海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的多維度、多粒度的分級檢索支持度差；e)文件系統(tǒng)不能很好地支持在線數(shù)據(jù)流處理，無法滿足部分物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的實(shí)時性要求。因此，基于文件系統(tǒng)的方案并不適用于存儲物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

　　3.2.2 基于數(shù)據(jù)庫的物聯(lián)網(wǎng)存儲

　　主流的數(shù)據(jù)庫技術(shù)分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(relational database management system，RDBMS)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(not only SQL，NoSQL)兩類。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以結(jié)構(gòu)化的方式存儲數(shù)據(jù)，提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL語言，具有強(qiáng)大的查詢功能；非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是目前一個新的數(shù)據(jù)庫研究熱點(diǎn)，通常以鍵值對的形式存儲數(shù)據(jù)，已成功應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理。

　　感知網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部使用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與網(wǎng)外存儲模式使用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)由于設(shè)備不同，兩者設(shè)計(jì)上有較大差異，本節(jié)將分別從網(wǎng)內(nèi)和網(wǎng)外兩個方面闡述基于數(shù)據(jù)庫的物聯(lián)網(wǎng)存儲。

　　1)網(wǎng)內(nèi)存儲模式中數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用

　　感知網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部可通過某種策略確定數(shù)據(jù)在節(jié)點(diǎn)中的分布，這類存儲系統(tǒng)典型的代表有TinyDB、Cougar等。TinyDB是用于存儲WSN感知數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫原型系統(tǒng)，它將整個感知網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的數(shù)據(jù)都散列到指定的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲和管理，提供類SQL接口，用戶無須了解WSN具體結(jié)構(gòu)，可以相同的語言查詢數(shù)據(jù)。關(guān)于TinyDB已有較多的研究。Cougar功能與TinyDB類似，如圖4所示，在理念上與TinyDB最大的不同是將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)劃分為若干簇，客戶前端可與任意簇頭交互，簇頭同時負(fù)責(zé)與簇內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)的通信；相對于Ti-nyDB側(cè)重為數(shù)據(jù)管理提供底層系統(tǒng)框架，并對查詢引擎進(jìn)行優(yōu)化，Cougar更側(cè)重于有效通信機(jī)制的建立，并盡可能減少查詢引起的通信能量消耗。

圖4 Cougar系統(tǒng)架構(gòu)

　　TinyDB與Cougar都是基于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型．部分研究將目光轉(zhuǎn)移到了新數(shù)據(jù)庫存儲技術(shù)，如文獻(xiàn)嘗試基于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Redis 22實(shí)現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的查詢系統(tǒng)，用于取代TinyDB。

　　但上述這些工作實(shí)質(zhì)上都是數(shù)據(jù)庫技術(shù)向感知網(wǎng)絡(luò)的簡單擴(kuò)展，需要針對感知網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)特點(diǎn)開展更有針對性的工作，因而部分研究為上述工作進(jìn)行了優(yōu)化，提出了一些改進(jìn)的存儲方案及策略。多數(shù)感知網(wǎng)絡(luò)能量有限，節(jié)能極為重要，文獻(xiàn)關(guān)注到了感知網(wǎng)絡(luò)能量問題，提出了無線傳感網(wǎng)絡(luò)中一種能量有效的存儲方法，采用動態(tài)規(guī)劃方法確保所有存儲節(jié)點(diǎn)能量均衡且所有節(jié)點(diǎn)能耗最小由于多數(shù)存儲策略只以節(jié)能為目的，很少顧及節(jié)點(diǎn)有限的存儲容量，文獻(xiàn)在優(yōu)化存儲的過程中，重點(diǎn)關(guān)注如何節(jié)省空間，設(shè)計(jì)的一種小波漸近數(shù)據(jù)壓縮算法在耗能相當(dāng)?shù)那闆r下節(jié)省了節(jié)點(diǎn)存儲容量。感知設(shè)備還存在多維甚至高維的情況，文獻(xiàn)指出支持多維查詢的數(shù)據(jù)存儲方法DIM(distributed index for multi—dimensional data)和Pool算法存在熱點(diǎn)、規(guī)模擴(kuò)展性差、平均查找代價過大、可操作性不足等問題，并基于K-D樹提出了一種支持多維查詢的數(shù)據(jù)存儲策略，在一定程度上解決了DIM以及Pool算法存在的問題。此外，由于傳感器自身或環(huán)境的原因可能產(chǎn)生不精確或缺失的數(shù)據(jù)，感知數(shù)據(jù)具有一定的不確定性，文獻(xiàn)針對這種不確定數(shù)據(jù)流提出了基于滑動窗口的概率閾值頻繁項(xiàng)查詢算法，但該算法僅考慮了數(shù)據(jù)集中的情況．在分布式環(huán)境下并不適用；文獻(xiàn)提出了基于過濾策略的分布式聚類算法，并設(shè)計(jì)了分布式環(huán)境下不確定數(shù)據(jù)的表示和存儲方法。上述研究都是從數(shù)據(jù)特征角度分析并解決問題，而文獻(xiàn)則從用戶的角度出發(fā)，指出不同查詢用戶所關(guān)心事件的粒度不同，并提出了一套基于環(huán)結(jié)構(gòu)的傳感器網(wǎng)絡(luò)多分辨率數(shù)據(jù)存儲機(jī)制，提供了多分辨率層次結(jié)構(gòu)的存儲查詢機(jī)制來有效地支持不同粒度由粗到細(xì)的查詢請求。

　　以上這些方案一定程度上解決了能耗、感知數(shù)據(jù)流的不確定性以及多維數(shù)據(jù)的優(yōu)化查詢等問題，但目前對于傳感數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性以及感知數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性研究仍顯不足另外，由于多數(shù)方案的查詢都需要在整個感知網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部廣播，因此網(wǎng)內(nèi)存儲模式隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大，能量的消耗將隨之加快，限制了應(yīng)用規(guī)模，擴(kuò)展性不強(qiáng)。

　　2)網(wǎng)外存儲模式中數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用

　　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)成熟，其中一些典型的產(chǎn)品如MySQL、SQL server以及DB2等已經(jīng)廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、企業(yè)以及教育等行業(yè)，其功能與性能得到了長時間驗(yàn)證，因此，當(dāng)前網(wǎng)外模式多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)存儲方案都選擇這種技術(shù)為基礎(chǔ)”。數(shù)據(jù)庫的使用一定程度上減少了數(shù)據(jù)管理的難度，使得具體應(yīng)用與數(shù)據(jù)得以分離，但簡單地推廣至物聯(lián)網(wǎng)很難滿足其需求。因此一些研究針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特性提出了相應(yīng)的解決方案。文獻(xiàn)在分析物品移動路徑特征與采樣數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用狀況的基礎(chǔ)上，針對物流倉儲提出了一個面向RFID海量數(shù)據(jù)的新數(shù)據(jù)模型RFID—Cuboids，該模型在完整保存了物品狀態(tài)變化的同時還顯著地進(jìn)行了數(shù)據(jù)壓縮，由于多數(shù)存儲方案如文獻(xiàn)一樣，僅針對物聯(lián)網(wǎng)某一個方面、某一種技術(shù)或某一個業(yè)務(wù)領(lǐng)域，應(yīng)用場景具有較大的局限性。文獻(xiàn)面向整個物聯(lián)網(wǎng)，特別針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時空關(guān)聯(lián)特性，在改良RDBMS基礎(chǔ)上提出了兼容鍵值(key—value)查詢方式的數(shù)據(jù)庫模型RDB—KV、該方案將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分為數(shù)值型和多媒體型。并最終將所有物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換為數(shù)值型進(jìn)行存儲，對于一些較大的或重復(fù)程度較高的數(shù)據(jù)，僅提取一些關(guān)鍵幀，在保證數(shù)據(jù)正確性的同時，有效減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；然而該方案核心技術(shù)為RDBMS，盡管RDB—KV將所有數(shù)據(jù)都存人一張表中，避免了join(連接)操作帶來的性能損耗。但由于RDBMS采用r鎖機(jī)制，該方案擴(kuò)展性較差，在性能及并發(fā)性方面表現(xiàn)并不理想：文獻(xiàn)分析了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)，指出傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的SQL已不適合時間序列數(shù)據(jù)的查詢一文獻(xiàn)也指出RDBMS在應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)時具有以下不足：a)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)難以存儲管理海量的感知數(shù)據(jù)；b)多數(shù)情況下，為滿足實(shí)時性，只需得到一定誤差范圍內(nèi)的近似結(jié)果，傳統(tǒng)的RDBMS很難支持任何近似查詢操作。對于一些聚集查詢請求，RDBMS需要掃描外存中的關(guān)系表數(shù)據(jù)來得到查詢結(jié)果，這個過程會產(chǎn)生許多I/O操作，不滿足數(shù)據(jù)流系統(tǒng)中的實(shí)時查詢要求。

　　因此，一些新興的數(shù)據(jù)庫技術(shù)得到了不少關(guān)注，尤其是NoSQL，該技術(shù)由于性能、擴(kuò)展性方面的優(yōu)勢已在互聯(lián)網(wǎng)中處理大數(shù)據(jù)方面有較成功的應(yīng)用。NoSQL與RDBMS在設(shè)計(jì)理念上有較大差異，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)格式固定，每一行數(shù)據(jù)都具有相同的字段．這方便了不同表之間連接查詢操作，但也是性能瓶頸的主因而NoSQL具備以下特點(diǎn)：a)擴(kuò)展簡單，能方便地水平擴(kuò)展集群，輕松應(yīng)對海量數(shù)據(jù)存儲；b)性能高，NoSQL遵循BASE(basically available(基本可用)、soft state(軟狀態(tài))、eventually consistency(最終一致性))模型，犧牲高一致性以獲得高性能；c)結(jié)構(gòu)靈活，NoSQL允許每一行有不同字段，并可隨意增刪，操作靈活且減少了時間和空間開銷，適用于高效存取異構(gòu)數(shù)據(jù)。當(dāng)前，較為流行的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫有MongoDB、CouchDB-8、HBase、Redis以及Cassandra、”等；應(yīng)用較廣的非開源數(shù)據(jù)庫有谷歌的Bigtable。以及亞馬遜的Dynamo等。

　　已有少量工作將NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，文獻(xiàn)將NoSQL應(yīng)用構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)多媒體數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，但這項(xiàng)工作較為初步；NoSQL技術(shù)種類眾多，陔方案并未給出合理的選擇依據(jù)。文獻(xiàn)在對比了不同NoSQL特性的基礎(chǔ)上，針對感知數(shù)據(jù)的海量異構(gòu)性基于NoSQL提出了一套存儲方案，該方案對異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)提出統(tǒng)一的表達(dá)形式，并通過預(yù)處理、數(shù)據(jù)分布等策略減少冗余數(shù)據(jù)量，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量但這些方案對物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)的時空關(guān)聯(lián)性以及數(shù)據(jù)不確定性方面并沒有展開有效的工作，對于如何使用NoSQL應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的種類特性研究還不夠全面。

    3.2.3 合式

    部分應(yīng)用出于自身的考慮設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)庫與文件系統(tǒng)結(jié)合使用的方式。由于感知節(jié)點(diǎn)資源有限，混合式對于感知網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)起來較為困難，這種方式多出現(xiàn)于網(wǎng)外存儲模式中。

    文獻(xiàn)針對智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲，設(shè)計(jì)了BDBMS與本地文件系統(tǒng)結(jié)合的存儲架構(gòu)，將數(shù)據(jù)存儲于文件系統(tǒng)中，而文件路徑及時間信息則存儲于數(shù)據(jù)庫中。該方案實(shí)際上是對本地文件系統(tǒng)方案的改進(jìn)，提高了文件的檢索效率，使得存儲空間的擴(kuò)展變得簡單，是一種輕量化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)容易，開發(fā)工程量小。但這種改進(jìn)收益并不大，對該方案進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，其執(zhí)行時間較長，性能差；進(jìn)一步地，通過分析可得，這類方案使得數(shù)據(jù)與應(yīng)用的禍合度更高，若有其他需求須重新設(shè)計(jì)；另外，由于數(shù)據(jù)庫中的索引信息定制程度高，開放性并不理想，難以實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)的互操作，且由于實(shí)現(xiàn)機(jī)制簡單，不能很好地保證數(shù)據(jù)的完整性和可靠性。

    文獻(xiàn)使用分布式文件系統(tǒng)HDFS與數(shù)據(jù)庫HUADINGS構(gòu)建了智慧醫(yī)療應(yīng)用，較文獻(xiàn)工作更為合理，對不同格式數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類存儲，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲于文件系統(tǒng)中，而結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則存儲于數(shù)據(jù)庫中，用于借助數(shù)據(jù)庫的強(qiáng)大查詢功能支持語義規(guī)則分析。

    混合式可以利用數(shù)據(jù)庫與文件系統(tǒng)各自的優(yōu)點(diǎn)，但由于涉及了兩類存儲系統(tǒng)，在訪問數(shù)據(jù)時較單一的系統(tǒng)而言增加了額外的開銷，系統(tǒng)性能也會受到消極影響。可以看到，如果應(yīng)用中涉及了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化等多種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)庫與文件系統(tǒng)結(jié)合是一個不錯的選擇，也有利于針對不同類型的數(shù)據(jù)存儲上進(jìn)行優(yōu)化；但如果數(shù)據(jù)類型單一，如文獻(xiàn)展示的應(yīng)用，則無須采取這種方式。

    3.2.4 基于云平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲

    云計(jì)算是一種大規(guī)模的分布式計(jì)算模式，帶動了一種將應(yīng)用作為服務(wù)的新趨勢，使得硬件與軟件通過互聯(lián)網(wǎng)可以被充分地使用。物聯(lián)網(wǎng)存在大量數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用，這些應(yīng)用需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，云平臺有助于解決物聯(lián)網(wǎng)自身平臺存儲空間有限、計(jì)算性能差等問題，提高環(huán)境感知能力以及數(shù)據(jù)的收集和存儲效率，并提供高效的在線處理感知數(shù)據(jù)的能力。鑒于云平臺的這些優(yōu)勢，已有大量工作開展了基于云平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲研究，如文獻(xiàn)設(shè)計(jì)了一個基于云平臺的高效海量數(shù)據(jù)處理模型，可以同時處理物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；文獻(xiàn)不僅考慮了數(shù)據(jù)格式問題，更關(guān)注了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)間的互操作性、系統(tǒng)安全、數(shù)據(jù)服務(wù)質(zhì)量以及存儲空間的動態(tài)擴(kuò)展，基于云計(jì)算為物聯(lián)網(wǎng)智慧醫(yī)療提出了一個開放、安全以及靈活的平臺，探索了彈性的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)；大量的應(yīng)用與異構(gòu)感知節(jié)點(diǎn)的接人使得大規(guī)模數(shù)據(jù)處理變得十分困難，文獻(xiàn)考慮到了不斷增長的物聯(lián)網(wǎng)實(shí)體及多種多樣的信息帶來的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理失控問題，并在開放性上較文獻(xiàn)做了更多實(shí)踐，融合了物聯(lián)網(wǎng)一些先進(jìn)的技術(shù)和新的標(biāo)準(zhǔn)，如鏈接傳感數(shù)據(jù)(linked sensor data)、語義傳感網(wǎng)本體以及CoAP協(xié)議，使得整個數(shù)據(jù)管理框架面向底層感知網(wǎng)絡(luò)以及上層智能應(yīng)用都具備很好的開放性。實(shí)時性是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的另一個重要需求，與應(yīng)用交互的設(shè)備如傳感器等對海量存儲、高性能計(jì)算能力有非常高的要求。文獻(xiàn)研究了物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的結(jié)合以解決大數(shù)據(jù)面臨的問題，提高了數(shù)據(jù)實(shí)時性，以實(shí)現(xiàn)用戶可以在任何時間、任何地點(diǎn)對任何物體的訪問。除去數(shù)據(jù)的實(shí)時性，大量冗余數(shù)據(jù)也為云平臺與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合帶來了挑戰(zhàn)。文獻(xiàn)在保證數(shù)據(jù)實(shí)時性的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一個空間有界(space-bounded)的數(shù)據(jù)摘要結(jié)構(gòu)，極大地減少了數(shù)據(jù)量，并基于時間滑動窗口(time sliding window)的聚合算法確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

    云平臺為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲提供了彈性的、開放的、實(shí)時的、高效的服務(wù)，卻加重了數(shù)據(jù)隱私和安全問題。文獻(xiàn)對結(jié)合云平臺的智能電網(wǎng)風(fēng)險進(jìn)行了分析，指出了云平臺下數(shù)據(jù)面臨的七個安全風(fēng)險，雖然部分研究[”一川提出了一些方法保證云平臺環(huán)境下數(shù)據(jù)的安全，但目前還沒有一個系統(tǒng)的框架應(yīng)對上述所有風(fēng)險。

　　3.3 物聯(lián)網(wǎng)存儲模式比較分析

    3.2節(jié)詳細(xì)闡述了各類存儲模式所使用的技術(shù)及基于這些技術(shù)的方案。可以看到最基本的存儲技術(shù)雖然只有數(shù)據(jù)庫與文件系統(tǒng)兩類，但這些技術(shù)內(nèi)部又有更細(xì)的劃分，基于這些技術(shù)衍生出的具體方案及改進(jìn)方案更為多樣，難以枚舉出所有的方案，因此，在對比不同的存儲模式時僅選取了其中的一些典型方案作為代表。表1是根據(jù)3.2節(jié)中的分析得到的結(jié)果，其中符號“V”表明該類物聯(lián)網(wǎng)存儲方案在對應(yīng)的指標(biāo)上具有較好的表現(xiàn)，下面根據(jù)這些指標(biāo)進(jìn)行詳細(xì)的闡述。

表1 物聯(lián)網(wǎng)存儲模式比較

    a)在開放性方面。網(wǎng)內(nèi)的存儲模式通常較為封閉，與其他系統(tǒng)通信困難、協(xié)同性較差，通常兩個感知網(wǎng)絡(luò)之間的數(shù)據(jù)交換需要借助翻譯模塊，洲實(shí)現(xiàn)。但翻譯模塊通常是定制的，難以兼容所有種類的感知網(wǎng)絡(luò)，即便是同一種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)內(nèi)部也存在標(biāo)準(zhǔn)不一的情況，要為所有感知技術(shù)都建立通信橋梁將更加困難。網(wǎng)外模式中由于本地文件系統(tǒng)缺乏對外的標(biāo)準(zhǔn)接口，不利于外部系統(tǒng)從中獲取數(shù)據(jù)，因而開放性相比其他幾類較差。

    b)在擴(kuò)展性方面。網(wǎng)內(nèi)模式的存儲空間通常是由感知網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的存儲容量所決定的，部分類型感知設(shè)備，如RFID的手持識讀器可以通過更換存儲卡獲取更大的容量，但對于廣泛應(yīng)用的WSN，一旦部署完成(如通過無人機(jī)拋灑至一個廣大區(qū)域進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測)，則幾乎不能更換設(shè)備，因此這類模式的存儲空間受到了感知網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)物理空間的限制。在網(wǎng)外模式中，本地文件系統(tǒng)缺乏協(xié)同機(jī)制以利用不同機(jī)器上的存儲空間，通常只能縱向擴(kuò)展，即增加機(jī)器本身的存儲空間，但獨(dú)立的機(jī)器所能管理的空間是有限的，因此本地文件系統(tǒng)的擴(kuò)展性并不理想，而其他幾類則可以通過橫向擴(kuò)展輕松獲得更大的空間。

    c)在靈活性方面。網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)庫模式大多采用的是關(guān)系型模型，這類模型數(shù)據(jù)格式固定，難以靈活增刪字段，雖有一些初步的工作將NoSQL引人這類模式應(yīng)對異構(gòu)數(shù)據(jù)，但還未得到廣泛應(yīng)用。因此整體上來講，網(wǎng)內(nèi)模式的數(shù)據(jù)靈活性是較差的。在網(wǎng)外模式中，由于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與云平臺的應(yīng)用，數(shù)據(jù)格式上能支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型上也可應(yīng)對復(fù)雜的多媒體數(shù)據(jù)，因而基于這幾類技術(shù)的方案都具備較好的靈活性。

    d)在可靠性方面。網(wǎng)內(nèi)存儲模式由于感知節(jié)點(diǎn)存儲空間與計(jì)算資源的限制，難以提供數(shù)據(jù)冗余備份，一點(diǎn)感知節(jié)點(diǎn)失效，將可能導(dǎo)致部分或全部的數(shù)據(jù)丟失，系統(tǒng)魯棒性較差。網(wǎng)外存儲模式中，基于本地文件系統(tǒng)的存儲方案通常存儲于單臺機(jī)器上，備份困難，容易存在單點(diǎn)失效的問題，而其他幾類技術(shù)的方案通常都能夠通過網(wǎng)絡(luò)利用本地甚至異地的多臺機(jī)器存儲空間，并提供完善的備份與同步機(jī)制，因而數(shù)據(jù)的可靠性能得到良好的保證。

    e)在高效性方面。網(wǎng)內(nèi)存儲模式的查詢通常需要洪泛，這種工作模式下即便是單次查詢，也會引發(fā)大量不必要的開銷，因而完成數(shù)據(jù)訪問的效率較低。網(wǎng)外存儲模式中將數(shù)據(jù)庫與文件系統(tǒng)混合應(yīng)用的方案。需要部署兩類系統(tǒng)，而這兩類系統(tǒng)間需要額外的通信開銷完成任務(wù)，文獻(xiàn)實(shí)驗(yàn)表明其性能較其他幾類使用單一系統(tǒng)的方案有較大的劣勢。

    f)在安全性方面。由于物聯(lián)網(wǎng)的日益普及，而感知數(shù)據(jù)多涉及敏感、隱私信息，其安全問題得到了特別的關(guān)注。在網(wǎng)內(nèi)存儲模式方面，針對如何保護(hù)網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)安全已有較多的研究，一些典型的方案如WSN中的TinySec和SenSec安全操作系統(tǒng)、RFID網(wǎng)絡(luò)中的Hash-lock協(xié)議、公鑰密碼機(jī)制等，這些方案能一定程度地保護(hù)感知網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)安全，但這些方案整體還并不完善。由于感知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的特殊性易被攻破，部分方案由于算法復(fù)雜度較高，在實(shí)際中難以部署到資源受限的感知設(shè)備中。在網(wǎng)外存儲模式中，應(yīng)用防火墻、訪問控制以及認(rèn)證機(jī)制等設(shè)置便可較好地保護(hù)數(shù)據(jù)安全；然而由于云平臺環(huán)境復(fù)雜，面臨的安全風(fēng)險更高，目前還未有系統(tǒng)的方案能夠較好地應(yīng)對云平臺下數(shù)據(jù)安全問題。

    g)在可用性方面。無論網(wǎng)內(nèi)還是網(wǎng)外存儲模式，采用RD-BMS的方案都可以提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢語言，接口單一，查詢語言對用戶友好程度高、易于理解，因而基于RDBMS的方案可用性較高。而基于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的方案，由于NoSQL種類眾多，并沒有統(tǒng)一的查詢語言，雖然部分系統(tǒng)能提供功能強(qiáng)大的查詢語法(如MongoDB查詢語法幾乎可以與SQL一一對應(yīng)，并支持空間數(shù)據(jù)的查詢)，但因?yàn)楦黝愊到y(tǒng)使用的語言不一致，導(dǎo)致了使用成本的增加，可用性較基于RDBMS的方案差。基于文件系統(tǒng)的方案，雖然部分分布式文件系統(tǒng)提供了一定功能的數(shù)據(jù)處理工具，但整體上定制程度高，用戶端工作量較大，難以輕松利用一些簡單SQL語言便可實(shí)現(xiàn)的功能，因此基于文件系統(tǒng)的方案可用性是最差的。

    h)在實(shí)時性方面。網(wǎng)內(nèi)存儲模式由于可以直接與感知網(wǎng)絡(luò)交互，數(shù)據(jù)的實(shí)時性得到了最大化的保證。而網(wǎng)絡(luò)外部存儲模式由于需要將數(shù)據(jù)通過通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)酵獠看鎯ο到y(tǒng)集中存儲，因此增加了通信時延；此外，由于網(wǎng)絡(luò)造成的能量消耗較高，無法一有數(shù)據(jù)產(chǎn)生便傳送至外部存儲，需要累積一定量一次性傳輸，以減少頻繁網(wǎng)絡(luò)交互帶來的能量消耗，因而網(wǎng)外存儲模式的實(shí)時性要遠(yuǎn)低于網(wǎng)內(nèi)存儲模式。

    3.4 不同存儲模式應(yīng)用范圍

    根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對數(shù)據(jù)量的需求可以將應(yīng)用分為數(shù)據(jù)稀疏型和數(shù)據(jù)密集型兩大類。前者一般應(yīng)用簡單，多為數(shù)據(jù)的直接獲取和展示，用戶通過查詢所得到的結(jié)果一般是最初輸人數(shù)據(jù)的實(shí)例，最多再加上一些簡單處理如求和、平均、極大、極小等；而后者一般應(yīng)用較為復(fù)雜，需要大量數(shù)據(jù)支持，并運(yùn)用多種數(shù)據(jù)處理手段從數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)之間蘊(yùn)涵的關(guān)系以及感興趣的知識。另一方面，從數(shù)據(jù)的實(shí)時性要求角度可以將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用劃分為實(shí)時性應(yīng)用、半實(shí)時性應(yīng)用以及歷史數(shù)據(jù)應(yīng)用、實(shí)時性應(yīng)用要求數(shù)據(jù)產(chǎn)生與獲得之間的時延很小，一旦生成便盡可能快地獲得；半實(shí)時性應(yīng)用對時延的要求稍有放寬(如獲取智能交通應(yīng)用關(guān)于某時段交通路況的信息)，幾分鐘甚至上小時的時延是可以容忍的；歷史數(shù)據(jù)應(yīng)用則通常需要較大的數(shù)據(jù)量的累積，因而并不關(guān)心數(shù)據(jù)的實(shí)時性，新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)處理結(jié)果幾乎沒有影響。

    根據(jù)上述分析，可以界定不同存儲模式的適用范圍，進(jìn)而得到圖5展示的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與存儲模式的對應(yīng)關(guān)系。網(wǎng)內(nèi)存儲模式由于數(shù)據(jù)量小、數(shù)據(jù)簡單、實(shí)時性高，因而用于實(shí)時性或半實(shí)時性應(yīng)用；網(wǎng)外存儲模式往往具備良好的硬件、完善的數(shù)據(jù)接口以及強(qiáng)大的功能，能夠很好地支撐數(shù)據(jù)處理，從海量感知數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息，因此適用于數(shù)據(jù)密集型的應(yīng)用。同時，部分方案能夠支持在線對歷史數(shù)據(jù)流的處理，因而也適用于如文獻(xiàn)所示的高速公路車速監(jiān)控、股票趨勢預(yù)測等半實(shí)時性應(yīng)用。

圖5 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分類與存儲分類對應(yīng)關(guān)系

    4.物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲趨勢與下一步工作

    根據(jù)上述分析可以得出，物聯(lián)網(wǎng)由于本身的技術(shù)多樣性、應(yīng)用廣泛性等特點(diǎn)，多種存儲方案并存是其發(fā)展的必然結(jié)果，沒有一種模式或一種方案能解決所有問題。另一方面，可以根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)存儲的發(fā)展總結(jié)出一個明顯的趨勢:從最早的一維數(shù)據(jù)到現(xiàn)在的多維數(shù)據(jù)，從早期數(shù)據(jù)的簡單呈現(xiàn)到目前的基于海量數(shù)據(jù)的信息處理，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用越來越復(fù)雜，智能化程度也日益增加，對存儲系統(tǒng)的要求也隨之增高，不同的存儲模式(網(wǎng)內(nèi)存儲模式、網(wǎng)外存儲模式)在不同類型(實(shí)時性、半實(shí)時性、歷史數(shù)據(jù))的應(yīng)用中將會朝著更為安全、開放、兼容、高效等方向發(fā)展，以應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的各類特性，滿足智能化應(yīng)用需求。但要達(dá)到這些目標(biāo)，下一步工作還需要在以下幾個方面完善。

    對于網(wǎng)內(nèi)存儲模式:8)開放性方面，還缺乏標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)交換機(jī)制，感知網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部現(xiàn)存了多種數(shù)據(jù)交換協(xié)議，如PML、M2MXML以及NGTP等，不同的協(xié)議定義的數(shù)據(jù)格式各異，且限制在特定領(lǐng)域內(nèi)有效，僅靠翻譯模塊實(shí)現(xiàn)不同感知網(wǎng)絡(luò)之間的數(shù)據(jù)交換具有較大的局限性；b)可靠性方面，內(nèi)部存儲模式易受網(wǎng)絡(luò)內(nèi)分組丟失和節(jié)點(diǎn)失效的情況影響而丟失數(shù)據(jù)，雖有一些工作關(guān)注到這樣的問題，但效果并不明顯；c)安全性方面，現(xiàn)有的解決方案在理論上都能一定程度地確保數(shù)據(jù)安全，但網(wǎng)內(nèi)存儲模式中節(jié)點(diǎn)資源有限，現(xiàn)有的方法往往能耗較高，實(shí)際部署較為困難；d)實(shí)時性方面，雖然網(wǎng)內(nèi)存儲模式具備天然的實(shí)時性優(yōu)勢，但目前的應(yīng)用已并非簡單的數(shù)據(jù)獲取與展示，在線實(shí)時的復(fù)雜事件檢測仍然是一個難點(diǎn)。由于復(fù)雜事件檢測的應(yīng)用場景一般為分布式環(huán)境，數(shù)據(jù)在匯集到中心節(jié)點(diǎn)時，由于網(wǎng)絡(luò)延遲或其他不確定因素，在數(shù)據(jù)流中可能存在數(shù)據(jù)亂序的情況，如何在保證在線復(fù)雜事件檢測完整性和一致性的前提下去除亂序數(shù)據(jù)的影響，也是需要考慮的問題。

    對于網(wǎng)外存儲模式:a)在高效性方面，絕大部分方案都基于RDBMS，由于其本身的局限性，在海量數(shù)據(jù)背景下很難提供高性能查詢，對于并發(fā)的支持度也很低，雖然有部分方案嘗試使用了NoSQL提高性能，但存儲策略還較為初步；b)可用性方面，服務(wù)功能還相當(dāng)局限，SQL已不再適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)時空相關(guān)性及動態(tài)流式等特征，而NoSQL大多數(shù)情況下也僅能支持功能有限的鍵值查詢，雖然有工作將RDBMS與鍵值結(jié)合，但其方案還并不成熟，缺乏復(fù)雜、靈活的查詢服務(wù)；c)靈活性方面，異構(gòu)感知數(shù)據(jù)的存儲管理已超越了以往的時空數(shù)據(jù)管理的范疇，現(xiàn)實(shí)世界的物理對象還具備多種屬性，雖然文獻(xiàn)提出了統(tǒng)一的表達(dá)方式，但其數(shù)據(jù)類型僅限于數(shù)值型，未能概括物聯(lián)網(wǎng)所有數(shù)據(jù)類型，因而物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲的面對異構(gòu)數(shù)據(jù)的靈活度還有待加強(qiáng)；d)安全性方面，基于云平臺的方案問題尤為突出，已有的方法能一定程度地解決云平臺數(shù)據(jù)的安全性和私密問題，但各個方法之間相對獨(dú)立，缺乏系統(tǒng)性工作；e)其他方面，對感知數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性研究當(dāng)前還相對空白，如何支持不同應(yīng)用數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)挖掘，以達(dá)到協(xié)同工作的目的將需要專門的研究工作。

    此外，部分應(yīng)用需要將網(wǎng)內(nèi)存儲模式與網(wǎng)外存儲模式相結(jié)合，如在網(wǎng)內(nèi)存儲模式的實(shí)時數(shù)據(jù)流中捕獲即時發(fā)生的事件，同時利用網(wǎng)外存儲模式中的海量歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘與事件相關(guān)的信息，這是未來物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的一個趨勢，兩種模式之間的協(xié)同需要考慮效率、帶寬占用、能量消耗等方面之間的平衡，同時如何確定最佳的服務(wù)方式(如API調(diào)用、訂單服務(wù)、實(shí)時推送等)也需要細(xì)致的考量。

    5.結(jié)束語

    本文從感知網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成方式角度將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲分為網(wǎng)內(nèi)存儲模式和網(wǎng)外存儲模式，并根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特征得出物聯(lián)網(wǎng)存儲需求，依據(jù)這些需求導(dǎo)出開放性、擴(kuò)展性、靈活性、高效性、可靠性、可用性、安全性、實(shí)時性八個指標(biāo)，對比評價了不同存儲模式下的存儲方案。本文將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分為實(shí)時性、半實(shí)時性以及歷史數(shù)據(jù)應(yīng)用，根據(jù)應(yīng)用特征界定了不同的存儲模式及方案應(yīng)用范圍，并在最后分析了物聯(lián)網(wǎng)存儲發(fā)展趨勢，同時基于當(dāng)前工作的不足，介紹了下一步不同模式的物聯(lián)網(wǎng)存儲研究工作的重點(diǎn)。

核心關(guān)注：拓步ERP系統(tǒng)平臺是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用，蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念，功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理，全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域，是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。

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本文標(biāo)題：物聯(lián)網(wǎng)存儲模式與方案研究

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