物联网的能效管理和智能控制技术课件

1、物联网技术导论第七章 物联网的能效管理和智能控制技术第七章 物联网的能效管理和智能控制技术 7.17.2物联网能效管理技术 物联网智能控制和调度技术 物联网中的数据管理与数据库 7.37.1 物联网能效管理技术 7.1.17.1.2物联网低能耗管理技术 物联网硬件设备开发中的节能技术 物联网中的新型能源供给方式 7.1.3使用物联网技术进行能效管理是由ZigBee的特点决定的：(1)工作周期短、收发信息功耗较低，并且简化功能器件采用了休眠模式，不工作时都可以进入睡眠模式。(2)低成本。通过大幅简化协议(不到蓝牙的1/10)，降低了对通信控制器的要求(3)低速率、短延时。Zigbee的最大通信速

2、率达到250 kbs(工作在24 GHz时)，满足低速率传输数据的应用需求。(4)近距离，高容量。传输范围一般介于10100 m，在增加RF发射功率后，亦可增加到13 km。由一个主节点管理若干子节点，最多一个主节点可管理254个子节点。(5)高可靠性和高安全性。Zigbee还提供了3级安全模式，包括无安全设定、使用接入控制清单防止非法获取数据以及采用高级加密标准的对称密码。(6)免执照频段。采用直接序列扩频在工业科学医疗频段。7.1.1物联网低能耗管理技术 根据网络类型的不同，物联网的低能耗设计技术可以分为有线网络的低功耗设计和无线网络的低功耗设计。在实际网络设计过程中，主要是从设备的选型上

3、，对物联网的功耗进行改善。 1从物联网的软件方面考虑，我们可以采用虚拟化技术来有效地整合网络资源，并实现资源共享。因此，对服务器、存储设备等物联网设备进行虚拟化，可以有效降低这些物理设备的使用，从而大大降低网络中不必要的电路能量损耗。例如，利用VMware虚拟技术可提升单个服务器的平均利用率，进而减少对设备数量及设备占地面积的要求，将人力、建筑面积、制冷设备等方面的开支降到最低，达到节能的目的。27.1.1物联网低能耗管理技术 7.1 物联网能效管理技术 7.1.17.1.2物联网低能耗管理技术 物联网硬件设备开发中的节能技术 物联网中的新型能源供给方式 7.1.37.1.2物联网硬件设备开发

4、中的节能技术 在物联网中，降低硬件设备本身的能耗是节能的主要手段。对于物联网硬件设备而言，主要是考虑降低电路内部的冗余能量消耗。其具体实施手段包括选择适当的晶体管大小，选择低功耗的器件、采用多阈值电压、采用动态电压缩放技术和冗余部件关闭技术等。17.1.2.1 物联网设备的功耗组成7.1.2物联网硬件设备开发中的节能技术 物联网设备中的硬件功耗主要包括以下三个部分： （1）动态功耗，用Pd来表示； （2）静态功耗，用Ps来表示； （3）短路功耗，用Psc来表示。短路功耗一般都很小，是可以忽略的。 P=Pd+Ps+Psc=Pd+Ps=CNV2f+VIleak27.1.2.1 物联网设备的功耗组成

5、7.1.2物联网硬件设备开发中的节能技术 处理器的功耗是任何一个嵌入式设备在设计过程中都必须重点考虑的，对于由传感器节点、射频标签读写器、移动通信装置等嵌入式设备组成的物联网，其处理器模块的功耗至关重要。37.1.2.2 物联网设备中处理器模块的低功耗设计7.1.2物联网硬件设备开发中的节能技术 按照工作模式划分，目前嵌入式设备的处理器主要包括工作模式、空闲模式、监听模式和睡眠模式等几种，它们的功耗情况如图7.1。为了降低处理器模块的能耗，我们总是希望物联网设备能够尽可能进入睡眠模式，以节约能量。 47.1.2.2 物联网设备中处理器模块的低功耗设计7.1.2物联网硬件设备开发中的节能技术 5

6、7.1.2.2 物联网设备中处理器模块的低功耗设计图7.1 不同状态下的处理器功耗示意图7.1.2物联网硬件设备开发中的节能技术 我们可以通过两种方式来降低物联网处理器设备的功耗，即降低处理器的工作电压以及降低处理器的时钟频率。这里最为典型的就是动态电压调节技术（Dynamic Voltage Scaling，DVS）。 67.1.2.2 物联网设备中处理器模块的低功耗设计7.1.2物联网硬件设备开发中的节能技术 77.1.2.2 物联网设备中处理器模块的低功耗设计图7.2 动态电压调度策略DVS的工作原理：当计算负载较低时，通过降低微处理器的工作电压和频率从而降低其处理能力，可以节约微处理器

7、的功耗。物联网设备中的嵌入式软件低功耗设计在软件设计层面，一般从编译器、操作系统和应用程序三个方面展开DPM（Dynamic Power Management,动态功率管理）技术。工作原理:当物联网感知设备周围没有感兴趣的事件发生时，对相关度较小的模块置空闲状态，根据管理功耗管理策略关闭这部分模块或强制进入休眠模式。根据任务队列中的资源需求情况，管理策略动态调整资源分配顺序，适当适时唤醒相关模块，根据需求动态调整运算部件的功耗模式等。7.1 物联网能效管理技术 7.1.17.1.2物联网低能耗管理技术 物联网硬件设备开发中的节能技术 物联网中的新型能源供给方式 7.1.37.1.3物联网中的新

8、型能源供给方式 太阳能供电技术是利用光生伏特效应（简称光伏效应，也可以称为光生电动势效应），将太阳光的辐射能直接转变为电能的一种供电技术。在物联网中，其主要应用是太阳能电池。17.1.3.1 太阳能供电技术7.1.3物联网中的新型能源供给方式 物联网设备可以使用的太阳能电池主要包括：硅太阳能电池、无机盐多元化合物电池、纳米晶太阳能电池等。由于诸如传感器网络节点、射频标签读写器、移动通信装置等物联网设备的能耗往往十分巨大，因此，在这些设备上使用太阳能电池时，通常还需要配置相应的蓄电池，将太阳能电池中的能量存储在蓄电池中，用蓄电池对这些物联网设备进行持续供电。一个典型的利用太阳能方式供电的物联网设

9、备结构如图7.5。27.1.3.1 太阳能供电技术7.1.2物联网硬件设备开发中的节能技术 37.1.3.1 太阳能供电技术图7.5 利用太阳能供电的物联网设备7.1.3物联网中的新型能源供给方式 温差供能技术是将热能转化为电能的技术，温差供能技术也可应用在外界温差非常微小的情况下，在全球气候变暖的下，某些区域在特定时段具有较大的温差变化，而且单位时间温差梯度较大。因此，我们完全可以利用这些特性，为物联网设备实现温差供能。这里重点介绍最为典型的一种温差供能技术半导体温差供电技术。17.1.3.2 温差供电技术7.1.3物联网中的新型能源供给方式 半导体温差供电器主要由半导体温差发电模块和控制器

10、两部分组成。半导体温差发电模块将热能转化为电能，并通过充电电路将电能储存在蓄电池中，利用蓄电池对外部模块供电。7.1.3.2 温差供电技术27.1.3物联网中的新型能源供给方式 声能供电技术主要分为压电式声能发电技术和电磁式声能发电技术两种，前者采用压电材料作为换能元件，后者应用电磁感应方法来实现声能向电能的转换。7.1.3.3 声能供电技术17.1.3物联网中的新型能源供给方式 此外，科学家发现人造铌酸锂具有在高频高温下将声能转化成电能的特殊功能，当声波遇到这类材料构成的屏障时，声能会转化为电能。英国的学者就是根据这一原理设计制造了鼓膜式声波接收器，将接收器与能够增大声能、集聚能量的共鸣器连

11、接，以增强声的聚集能力。当来自共鸣器的声能作用于声能转换器时，将产生电能。有研究发现，当喷气飞机的噪声达到160分贝时，其发电功率可达10千瓦；在一些钢铁厂的车间中，可利用炼钢车间里巨大的噪音为设备进行供能。同样，生活中的噪声源是非常丰富的，如果能够使得物联网设备将这些噪声充分利用，变废为宝，将使生活更加美好14。27.1.3.3 声能供电技术第七章 物联网的能效管理和智能控制技术 7.17.2物联网能效管理技术 物联网智能控制和调度技术 物联网中的数据管理与数据库 7.37.2 物联网智能控制和调度技术 7.2.17.2.2多类型媒体信息处理技术 物联网环境下的智能人机交互技术 物联网环境下

12、的智能控制技术与系统 7.2.37.2.1多类型媒体信息处理技术 物联网中的媒体信息处理技术将发挥重要作用，具体表现在：1 降低了物联网的整体能量消耗2 提高了信息采集的准确性3 提高了数据采集的效率17.2.1多类型媒体信息处理技术 物联网内的数据传输一般采取网内协作的方式来实现，以各种成熟的接入技术为基础，自MAC层以上，通过多模式接入、自组织的路由寻址方式、传输控制、拥塞避免等技术实现物联网设备间的协作数据传输。在传输数据的同时对数据进行处理，使得传输与融合并行执行。数据在由采集终端到用户终端的传输过程中，完成了复杂的信息处理流程，而具体的信息处理方法则会根据物联网下的不同应用需求进行设

13、计和实现。27.2.1多类型媒体信息处理技术 物联网内协作模式下的信息处理以网内设备的协作互助为基本方式，解决物联网的数据传输问题，通过协作模式补偿物联网设备能力和能量受限的问题。目前，对于信息处理技术的研究从技术手段上来看可分为两个阵营，即空间策略的信息处理和时间策略的信息处理。37.2.1多类型媒体信息处理技术 1 基于空间策略的信息处理技术在复杂多变的物联网环境中，如何选择适合信息处理的最佳传输路径，数据流相遇时是否应该进行融合处理，不同的拓扑结构中如何选择最优处理点等问题，是物联网数据处理的空间策略所需要解决的主要问题。 47.2.1多类型媒体信息处理技术 2. 基于时间策略的信息处理

14、技术数据处理的时机决定了物联网中的中下游节点传来数据的最优时机，以及对本地数据、转发数据、合并数据的发送需要等待时间的长短等。关于处理时机的选择，有很多种方案。研究人员提出最多的是周期性处理时机控制方法，即物联网设备等待一个规定的固定长度的时间，对已经接收到的数据执行数据处理，然后向下一跳发送处理后的数据包。包括：周期性简单数据处理时机模型、周期性逐跳数据处理时机模型及周期性逐跳调整数据处理时机模型。57.2.1多类型媒体信息处理技术 1） 周期性简单数据处理时机模型一段时间后处理。2） 周期性逐跳数据处理时机模型所有子设备收到后处理，一个周期。3） 周期性逐跳调整数据处理时机模型根据物联网设

15、备在网络中的位置确定数据处理的时机。与前两种模型相比，该模型在保证数据准确性及时延的情况下，可以使所有设备采集的数据在沿着指定的路径回传时，最大程度地完成处理任务，有效节省传感器网络的能量。 67.2 物联网智能控制和调度技术 7.2.17.2.2多类型媒体信息处理技术 物联网环境下的智能人机交互技术 物联网环境下的智能控制技术与系统 7.2.37.2.2物联网环境下的智能人机交互技术 物联网环境下的人机交互是通过网络将人和物连接起来以及研究它们相互影响的技术。人机界面是人和物之间通信和对话的接口，是人机交互的重要组成部分。计算机技术的发展，推动了人机接口技术和人机界面的发展。人机界面经历了手

16、工操作、命令行界面和图形用户界面三个阶段。图形用户界面是当前广泛注重的人机界面，它的发展和应用是计算机技术重大成就之一。人机交互不仅影响到最终用户，还将影响到计算机的推广应用，甚至影响到人们的工作和生活。实现人机高效合作将是物联网环境下人机交互的主要目的。从目前的研究现状来看，多通道用户界面、计算机支持的协同工作、三维人机交互等是实现物联网环境下高效自然的人机交互的主要关键技术。17.2.2物联网环境下的智能人机交互技术 1 多通道人机界面技术多通道人机界面技术是基于视线跟踪、语音识别、手势输入、感觉反馈等技术的一种新的交互技术，具体包括了以下内容：1） 多通道整合2） 多通道界面描述方法3）

17、 多通道用户界面的评估27.2.2物联网环境下的智能人机交互技术 2 计算机支持的协同工作技术虽然目前通过计算机网络可以把成千上万的用户连在一起，共享部分信息，但数据存取、信息处理、编程等方面工作仍各自独立。随着物联网技术的产生与发展以及计算机网络、多媒体技术及虚拟现实技术的不断成熟，计算机支持下的协同工作技术在人机交互中正发挥着越来越大的作用。37.2.2物联网环境下的智能人机交互技术 1） 物联网环境下的协同工作技术必须具有以下的功能和特性（1）协同工作技术一般需要依托于分布式的计算机系统；（2）物联网络具有较高的实时性，并能够以多媒体等方式进行通信与交互；（3）物联网络具有并发处理和控制

18、功能，可实现共享媒体的互斥互访；（4）应具有良好的人机界面。47.2.2物联网环境下的智能人机交互技术 2） 协作的多用户界面许多传统的计算机系统可以支持多用户同时交互，如多用户数据库、多用户分时操作系统，以及多用户信息系统等。但这些系统往往通过禁止协作以支持多用户间的交互，系统向用户说明只有他自己在使用系统，而将其他用户隐藏起来。然而，物联网是一个物物相连、人物相连的泛在普适网络，因此，在协作系统中，其多用户界面必须允许用户知道其他用户的活动。 57.2.2物联网环境下的智能人机交互技术 3 三维人机交互技术三维人机交互技术与传统的图形交互技术不同。它采用三维立体输入，X，Y，Z轴平移和绕X

19、，Y，Z轴旋转。目前流行的用于桌面型图形界面的交互设备，如鼠标、触摸屏等只有沿平面X，Y轴平移。三维交互使得物联网环境下人机交互的复杂性大大提高。早期的三维交互环境大多采用传统界面，这主要是由于传统界面比三维用户界面要容易实现得多。随着三维交互图形学和虚拟现实技术研究的深入，三维人机交互技术日益得到重视。人们在三维交互设备、三维交互方式、三维交互环境的软件结构等方面，进行了很多有益的研究。67.2 物联网智能控制和调度技术 7.2.17.2.2多类型媒体信息处理技术 物联网环境下的智能人机交互技术 物联网环境下的智能控制技术与系统 7.2.37.2.3物联网环境下的智能控制技术与系统 目前，物

20、联网下的智能控制技术是与具体的相关领域相结合进行研究的，如专家系统、机器学习、模式识别、理解自然语言、机器人学、智能决策、人工神经网络等。物联网环境中的智能控制系统主要包括组织层、协调层和执行层等三个智能层次。智能控制既是当今国内外自动化学科中一个十分活跃和具有挑战性的领域，又是一门新兴的交叉学科，它与人工智能、自动控制、运筹学、计算机科学、模糊数学、神经网络理论、进化论、模式识别、信息论、仿生学和认识心理学等有着密切的联系。目前，物联网中的智能控制系统主要包括自适应控制系统、模糊控制系统、神经网络控制系统、自学习控制和专家控制系统等。17.2.3物联网环境下的智能控制技术与系统 1 自适应控

21、制系统所谓“自适应”是指在新的环境或新的运行条件下，适当地改变原系统的结构或参数，以保持系统的良好运行特征。于是，我们可以将自适应控制系统定义为：一种特殊形式的非线性控制系统，该系统在运行中能自动地获取改善系统品质的有关信息并能修正控制系统的结构或参数，使得系统达到所要求的状态。27.2.3物联网环境下的智能控制技术与系统 2 模糊控制系统模糊控制是采用模糊语言控制律把基于专家知识的控制策略转换为自动控制的具体策略的控制，其基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列的“IF（条件）THEN（作用）”形式表示的控制规律，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程，如图

22、7.6所示。37.2.3物联网环境下的智能控制技术与系统 4图7.6 模糊控制的一般结构7.2.3物联网环境下的智能控制技术与系统 3 神经网络神经网络是以对信息的分布式存贮和并行处理为基础，它具有自组织、自学习功能，在很多方面更接近人对信息的处理方法，它具有模拟人的形象思维的能力，反映了人脑功的若干基本特性，但它并不是人脑的逼真描述，而只是它的某种抽象、简化和模拟。57.2.3物联网环境下的智能控制技术与系统 4 自学习控制系统自学习控制系统是指通过在线实时学习，自动获取知识，并能将所学的知识用来不断改善系统性能的智能控制系统，它具有较高的类似人类的自学习能力。自学习控制系统能够很好地利用历

23、史经验，很好地适应于模型不精确的非线性的动态行为的控制。67.2.3物联网环境下的智能控制技术与系统 5 专家控制系统专家控制系统是指相当于专家处理知识和解决问题能力的计算机智能软件系统。通常，专家系统由知识库、数据库、推理机、解释器及知识获取五个部分组成。专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。 7第七章 物联网的能效管理和智能控制技术 7.17.2物联网能效管理技术 物联网智能控制和调度技术 物联网中的数据管理与数据库 7.3本节略讲7.3 物

24、联网中的数据管理与数据库 7.3.17.3.2数据管理的基本概念 数据库技术的基本概念 主流数据库产品介绍 7.3.3物联网数据管理技术 7.3.4物联网数据库优化技术 7.3.57.3.1数据管理的基本概念 数据管理就是利用计算机硬件和软件技术对各种形式的数据进行收集、存储、加工和应用的过程。作为当前计算机应用领域中重要的技术和研究课题，数据管理的目的是为了充分有效的发挥数据的作用，准确高效地处理数据。 17.3 物联网中的数据管理与数据库 7.3.17.3.2数据管理的基本概念 数据库技术的基本概念 主流数据库产品介绍 7.3.3物联网数据管理技术 7.3.4物联网数据库优化技术 7.3.

25、57.3.2数据库技术的基本概念 1数据库的发展过程数据库技术是应数据管理任务的需要而产生的，在计算机硬件和软件不断发展的基础上，数据库管理技术不断更新和完善，主要经历了以下三个阶段16：1）人工管理阶段（20世纪50年代中期以前）2） 文件系统阶段（20世纪50年代到60年代中期）3） 数据库系统阶段（20世纪60年代后期以来）17.3.2数据库技术的基本概念 2数据模型数据模型是一种抽象模型，是现实世界在数据库中的模拟和抽象，也是数据库系统的核心和基础。由于计算机只能存储和处理数据而不能直接存储和处理现实世界中的客观事物，我们也就无法直接用计算机来管理一个商场的员工、设备、商品等。所以必须

26、先把商场的员工、设备、商品等客观事物的某些特征抽象成计算机能够存储和处理的数据，这样才可以用计算机对其进行管理。数据模型就是我们用来抽象表示客观事物数据特征的数据格式。 27.3.2数据库技术的基本概念 数据模型通常包括下面三个基本要素：1）数据结构数据结构是计算机数据组织方式和数据之间联系的框架描述。2）数据操作数据操作就是指能够对存储在数据库中的数据进行查询，修改，删除，添加等数据操作方式。 3）数据的完整性约束完整性约束是指对数据的一组完整性规则的集合。比如在一个大学的数据库中我们规定学生的姓名不能为空， 选修某门课合格所得学分不能为负数。37.3.2数据库技术的基本概念 3结构化查询语

27、言结构化查询语言（SQL，Structured Query Language）不仅指令简单，而且功能齐全，现在主流的数据库大多数都支持SQL语言。一般而言，SQL语言可以分成三类：47.3.2数据库技术的基本概念 1）数据定义指令（DDL，Data Definition Language）：主要包括Create、Drop、Alter指令。（1）Create指令用来创建数据库、数据表和索引等。下面是一条创建数据库的语句：Create Database Path Path：数据库文件目录的路径。Database Name：数据库的名称。（2）Drop指令用来删除数据库，数据表和索引等，下面是一条删

28、除数据库的语句：Drop Database （3）Alter指令用来修改数据表，下面是一条在数据表增加一个字段来记录出生日期的语句：Alter Table Add Student_Birthday Datetime；57.3.2数据库技术的基本概念 2）数据处理指令（DML，Data Manipulation Language）：主要包括Select、Insert、Update、Delete指令。（1）Select指令用来查询数据表中的数据，下面是一条查询数据表Student中所有数据的语句。 Select * From Student；（2）Insert指令用来向数据表中添加数据，下面是一条

29、向表Student中增加数据的语句。Insert Into Student(Name,Sex,Student_Birthday) Values(Rose, Girl, 1984.9.15)；67.3.2数据库技术的基本概念 （3）Update指令用来更新表格中的数据，下面是一条更新数据表的语句。 Update Student Set Student_Birthday=1984.11.12” Where Name=Rose；（4）Delete指令用来删除数据表内的数据，下面是一条删除数据表Student中数据的语句。 Delete From Student Where Name=Rose；77.

30、3.2数据库技术的基本概念 3）数据控制指令（DCL，Data Control Language）：主要包括Grant、Rollback等指令。（1）Grant语句用于向用户、角色和组授予使用数据库对象以及运行某些存储过程和函数的权限。（2）Rollback语句用于操作异常后的回复。87.3 物联网中的数据管理与数据库 7.3.17.3.2数据管理的基本概念 数据库技术的基本概念 主流数据库产品介绍 7.3.3物联网数据管理技术 7.3.4物联网数据库优化技术 7.3.57.3.3主流数据库产品介绍 目前主流的数据库系统包括微软公司的ACCESS数据库和SQL SERVER数据库、甲骨文的OR

31、ACLE数据库和IBM的DB2数据库等。17.3.3主流数据库产品介绍 1 ACCESS 数据库ACCESS是由微软发布的关联式数据库管理系统，从1992年11月发布第一个ACCESS版本ACCESS 1.0，到现在最新的ACCESS 2007。ACCESS数据库在很多地方都得到了广泛使用。例如小型公司，和专业的开发人员会专门利用ACCESS来制作处理数据的桌面系统。还可以和ASP技术相结合来开发简单的WEB应用程序。27.3.3主流数据库产品介绍 ACCESS数据库的优点如下：1） 界面友好，使用方便作为一个可视化工具，ACCESS继承了WINDOWS的风格，用户可以直接使用鼠标进行基本的操

32、作。系统还包括了查询生成器，表生成器，报表设计器等工具，使得操作简单，易于上手。2） 面向对象作为一个面向对象的开发工具，ACCESS数据库系统中的各种功能都封装在各类对象中。通过对象的方法和属性来完成数据库的操作和管理，这就极大简化用户的开发工作。37.3.3主流数据库产品介绍 3） 开放数据库互连ACCESS数据库支持开放数据库互连（ODBC，Open Database Connectivity），利用对象的联接和嵌入，动态数据交换等特性可以在一个数据表中嵌入声音、表格、文档等。还可以与网络上的动态数据相联接，将程序应用于网络。虽然ACCESS有很多优点，但是作为一个小型数据库，就必然有其

33、局限性。当数据库过大，记录数过多，网站访问频繁时，ACCESS数据库的性能就会急剧下降。一般而言，物联网系统一般规模都比较庞大，拥有海量的数据，如果用ACCESS数据库来存储数据，肯定会对存储的效率和处理的高效性造成影响。所以一般的物联网系统中将很少采用ACCESS数据库来存储数据。47.3.3主流数据库产品介绍 2. SQL SERVER数据库SQL SERVER是一个关系数据库管理系统。1988年Microsoft联合 Sybase 和Ashton-Tate一起推出了第一个版本。但是在WINDOWS NT推出之后，Microsoft成为这个项目的主导者，专注于开发SQL SERVER的WI

34、NDOWS NT版本，而Sybase则专注于开发SQL SERVER的UNIX版本。57.3.3主流数据库产品介绍 SQL SERVER数据库的主要特点如下：1） 客户/服务器体系结构可以多台计算机共同工作，客户机是请求服务的计算机，而服务器则是处理数据库的计算机。2） 数据仓库当同一个数据同时用于完成多个任务时，将会大大影响数据库的功能，我们可以将数据拷贝到单独的数据库中，称为数据仓库。数据仓库中的数据按照一定的方式组织，从而使得信息容易存取并且有使用价值。67.3.3主流数据库产品介绍 3） 支持WEB技术用户可以通过一个普通的浏览器来查询存储在SQL SERVER中的信息，也可以用数据库

35、中的数据来动态的创建网页。4） 多种编程接口工具 SQL SERVER提供了丰富的应用程序接口来访问服务器的数据，主要包括：OLE DB、ODBC API、Transact-SQL等。SQL数据库的数据仓库技术和WEB访问技术可以非常好的应用在物联网系统当中，我们可以将海量的数据方便快捷的存储在数据仓库之中，并且非常高效的进行调用，这对物联网系统性能的提升是有着很大帮助的。77.3.3主流数据库产品介绍 3 ORACLE数据库ORACLE在英语中是“神谕”的意思，也是殷墟出土的甲骨文（oracle bone inscriptions）的英文翻译的第一个单词。作为数据库行业的旗帜，ORACEL数

36、据库现在牢牢占据着市场第一的份额。ORACLE数据库是第一个支持SQL语言的关系数据库，作为一种大型数据库系统，一般都应用于商业，政府部门。它的功能很强大，能够处理大批量的数据，在网络应用方面也用的比较多，使用ORACLE数据库的也基本上都是高端工作站以及作为服务器的小型服务器。87.3.3主流数据库产品介绍 ORACLE数据库的主要优点如下：1） 可移植性ORACLE数据库可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台之上，可以在DOS、UNIX、WINDOWS等多种操作系统下工作，可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上。2） 数据安全性高ORACLE的安全认证获得了最高认证级别的ISO标准认证，

37、可靠性还是相当高的。ORACLE数据库的高安全性对物联网系统而言是十分必要的。因为如何保障物联网系统海量数据的安全性，保证系统不被入侵，数据不被泄露，是物联网数据库需要解决的重点问题。97.3.3主流数据库产品介绍 3） 开放性ORACLE数据库采用开放的策略目标，它使得客户可以选择一种最适合其需要的解决方案。客户可以在ORACLE数据库中使用第三方的应用程序，而没有任何的限制，这对开发商来说是很大的支持。4） 支持多用户，大事务量的事务处理ORACLE作为一个多用户系统，能自动从在线环境或批处理的系统故障中恢复运行。在处理大事务量的时候，ORACLE数据系统更稳定，更精确。虽然ORACLE数

38、据库系统功能强大，但是价格也比较昂贵。如果在实际中要考虑到节约成本，物联网系统一般还是会采用SQL SERVER数据库。97.3.3主流数据库产品介绍 4 DB2数据库基于SQL的DB2关系数据库产品是IBM公司的主要数据库产品。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/2,WINDOWS等平台下。107.3.3主流数据库产品介绍 DB2数据库的主要优点如下：1） 数据分级技术使用数据分级技术能使本地数据库服务器、客户机/服务器用户和基于本地的应用程序很方便的下载大型机数据，并使得数据库本地化及远程连接透明化。2） 很好的网络支持能力每个DB2子

39、系统可以连接十几万个分布式用户，并可同时激活上千个活动线程，对于大型分布式应用系统来说尤其有用。3） 完备的查询优化器DB2拥有一个非常完备的查询优化器，其外部连接改善了查询技能，并支持多任务并行查询。117.3.3主流数据库产品介绍 与其他主流数据库管理系统比起来，DB2有其优势也有自己的不足。DB2数据库系统的高可用性对于普通用户来说可能过于复杂，另外DB2在关闭机制上也有一定的不足，这与DB2的设计框架相关。127.3 物联网中的数据管理与数据库 7.3.17.3.2数据管理的基本概念 数据库技术的基本概念 主流数据库产品介绍 7.3.3物联网数据管理技术 7.3.4物联网数据库优化技术

40、 7.3.57.3.4物联网数据管理技术 物联网作为一种将物物相连的互联网，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯，这就意味着需要数据库来存储海量的存储。下面我们就以物联网中三种主流的网络来介绍一下物联网中的数据管理技术。 17.3.4物联网数据管理技术 1 无线传感器网络数据管理技术无线传感器网络数据管理系统的作用是将传感器网络中的采集信息进行有效的存储并建立良好的查询处理机制，减轻传感器网络用户的负担，使得用户只需要提出自己的查询需求而不要关心传感器网络具体的物理细节17。无线传感器网络中两种最主要的数据管理技术是：查询处理技术，数据存储技术。 27.3.4物联网数据管理技术 1）查询处理技术查询处理方法可以分成两类：一类是集中式查询处理方法，另一个类是分布式查询处理方法。37.3.4物联网数据管理技术 2）数据存储技术根据数据存储节点在传感器网络中所处的位置，可以把数据存储方法分为三类：外部存储、本地存储和以数据为中心的存储。47.3.4物联网数据管理技术 外部存储：如果节点都使用外部存储方式，则所有的感知数据均发送到连接至传感器网络的外部计算机上。这样会使得靠近外部计算机