無線傳感器網絡的具體表現
發布時間:2012/4/8 15:03:10 訪問次數:508
無線傳感器網絡的數據管理系統MP1542DK-LF-Z與分布式數據庫系統存在明顯的差異，具體表現在以下幾個方面。
1．兩者需要提供的服務方式存在差異
在支撐傳感器網絡數據管理系統的傳感器網絡環境中，傳感器節點隨時都有可能失效，網絡層只能提供非常有限的服務質量保證，每個傳感器節點在存儲容量、計算能力和電池能量方面存在有限性。因此，在傳感器網絡數據管理系統中，感知數據的查詢處理必須與傳感器網絡緊密結合，進行有效的資源管理，尤其是節能管理，以提高傳感器網絡的生命周期和運作效率。在普通的分布式數據庫系統中，數據的管理和查詢處理只是計算機網絡系統的應用，不必關心網絡的細節。
2．兩者管理的數據具有不同的特征
傳統的分布式數據庫系統管理的數據通常是確定、間斷有限的，且數據分布的統計特征已知；傳感器網絡數據管理泵統管理的數據是大量的分布式無限數據流。無限的數據無法使用傳統的數據庫技術來管理和處理。傳感器網絡數據管理系統需要新的數據查詢和分析處理技術，利用具有有限存儲、計算、能量資源的大量傳感器節點，協作完成大量分布式無限數據流上的查詢和分析處理。
3．兩者管理的數據具有不同的誤差特點
傳感器節點產生的測量值多數具有誤差，這種誤差通常可以用一定的連續概率分布函數來描述，如高斯分布等州。目前傳感器網絡中描述數據的誤差所采用的都是離散概率分布函數。傳感器網絡數據管理系統必須具有處理感知數據誤差的機制，為用戶提供盡量可靠的觀測數據。
4．兩者數據管理的目標不同
傳感器網絡數據管理系統需要盡量減少能量消耗，以延長傳感器網絡的生命周期。由于通信的能量消耗遠遠大于計算的能量消耗，所以應該盡可能減少傳輸的數據量。例如，用來測量汽車流量的傳感器可以通過測量壓力值來計算通過汽車的數量，這樣每個傳感器首先將測量到的壓力值轉換為流量值，然后再傳送，在傳送過程中還可以進行聚集計算。該方法比直接傳送測量到的壓力值通信量要小得多。傳感器網絡數據的查詢會隨著時間、地點和用戶需求的變化而變化。例如，在一個交通高峰時期關心交通情況的路沉監督管理人員可能會對于某一段街道的查詢比較集中，而對于其他地區的關注比較少。因此，另一種減少通信代價的方法是智能控制傳感器節點的采樣率和傳輸率。
5．兩者數據管理處理查詢方式存在差異
傳感器網絡數據管理主要處理兩類查詢。第一類查詢是持續查詢，這種查詢在用戶指 定的時間范圍內持續不斷地檢測傳感器網絡的狀況。而傳統數據庫系統不具有處理持續查詢的能力。第二類查詢稱為快照( snapshot)查詢，主要用于查詢傳感器網絡當前的狀態。由于傳感器網絡資源的有限性，系統需要在查詢結果的精度和查詢所消耗的資源這兩方面做出權衡。例如，假設在一個地區配置Ⅳ個測量溫度的傳感器，為了精確地計算該地區的平均溫度，需要獲得Ⅳ個傳感器的數據并進行聚集運算，這將消耗大量的資源。可以通過隨機抽樣的辦法，在滿足用戶精度要求的前提下，只計算M(M<Ⅳ)個傳感器的數據的平
均值。這樣，可以大大減少對資源的消耗。這種方法類似于傳統數據庫系統中的隨機抽樣算法。
1．兩者需要提供的服務方式存在差異
在支撐傳感器網絡數據管理系統的傳感器網絡環境中，傳感器節點隨時都有可能失效，網絡層只能提供非常有限的服務質量保證，每個傳感器節點在存儲容量、計算能力和電池能量方面存在有限性。因此，在傳感器網絡數據管理系統中，感知數據的查詢處理必須與傳感器網絡緊密結合，進行有效的資源管理，尤其是節能管理，以提高傳感器網絡的生命周期和運作效率。在普通的分布式數據庫系統中，數據的管理和查詢處理只是計算機網絡系統的應用，不必關心網絡的細節。
2．兩者管理的數據具有不同的特征
傳統的分布式數據庫系統管理的數據通常是確定、間斷有限的，且數據分布的統計特征已知；傳感器網絡數據管理泵統管理的數據是大量的分布式無限數據流。無限的數據無法使用傳統的數據庫技術來管理和處理。傳感器網絡數據管理系統需要新的數據查詢和分析處理技術，利用具有有限存儲、計算、能量資源的大量傳感器節點，協作完成大量分布式無限數據流上的查詢和分析處理。
3．兩者管理的數據具有不同的誤差特點
傳感器節點產生的測量值多數具有誤差，這種誤差通常可以用一定的連續概率分布函數來描述，如高斯分布等州。目前傳感器網絡中描述數據的誤差所采用的都是離散概率分布函數。傳感器網絡數據管理系統必須具有處理感知數據誤差的機制，為用戶提供盡量可靠的觀測數據。
4．兩者數據管理的目標不同
傳感器網絡數據管理系統需要盡量減少能量消耗，以延長傳感器網絡的生命周期。由于通信的能量消耗遠遠大于計算的能量消耗，所以應該盡可能減少傳輸的數據量。例如，用來測量汽車流量的傳感器可以通過測量壓力值來計算通過汽車的數量，這樣每個傳感器首先將測量到的壓力值轉換為流量值，然后再傳送，在傳送過程中還可以進行聚集計算。該方法比直接傳送測量到的壓力值通信量要小得多。傳感器網絡數據的查詢會隨著時間、地點和用戶需求的變化而變化。例如，在一個交通高峰時期關心交通情況的路沉監督管理人員可能會對于某一段街道的查詢比較集中，而對于其他地區的關注比較少。因此，另一種減少通信代價的方法是智能控制傳感器節點的采樣率和傳輸率。
5．兩者數據管理處理查詢方式存在差異
傳感器網絡數據管理主要處理兩類查詢。第一類查詢是持續查詢，這種查詢在用戶指 定的時間范圍內持續不斷地檢測傳感器網絡的狀況。而傳統數據庫系統不具有處理持續查詢的能力。第二類查詢稱為快照( snapshot)查詢，主要用于查詢傳感器網絡當前的狀態。由于傳感器網絡資源的有限性，系統需要在查詢結果的精度和查詢所消耗的資源這兩方面做出權衡。例如，假設在一個地區配置Ⅳ個測量溫度的傳感器，為了精確地計算該地區的平均溫度，需要獲得Ⅳ個傳感器的數據并進行聚集運算，這將消耗大量的資源。可以通過隨機抽樣的辦法，在滿足用戶精度要求的前提下，只計算M(M<Ⅳ)個傳感器的數據的平
均值。這樣，可以大大減少對資源的消耗。這種方法類似于傳統數據庫系統中的隨機抽樣算法。
無線傳感器網絡的數據管理系統MP1542DK-LF-Z與分布式數據庫系統存在明顯的差異，具體表現在以下幾個方面。
1．兩者需要提供的服務方式存在差異
在支撐傳感器網絡數據管理系統的傳感器網絡環境中，傳感器節點隨時都有可能失效，網絡層只能提供非常有限的服務質量保證，每個傳感器節點在存儲容量、計算能力和電池能量方面存在有限性。因此，在傳感器網絡數據管理系統中，感知數據的查詢處理必須與傳感器網絡緊密結合，進行有效的資源管理，尤其是節能管理，以提高傳感器網絡的生命周期和運作效率。在普通的分布式數據庫系統中，數據的管理和查詢處理只是計算機網絡系統的應用，不必關心網絡的細節。
2．兩者管理的數據具有不同的特征
傳統的分布式數據庫系統管理的數據通常是確定、間斷有限的，且數據分布的統計特征已知；傳感器網絡數據管理泵統管理的數據是大量的分布式無限數據流。無限的數據無法使用傳統的數據庫技術來管理和處理。傳感器網絡數據管理系統需要新的數據查詢和分析處理技術，利用具有有限存儲、計算、能量資源的大量傳感器節點，協作完成大量分布式無限數據流上的查詢和分析處理。
3．兩者管理的數據具有不同的誤差特點
傳感器節點產生的測量值多數具有誤差，這種誤差通常可以用一定的連續概率分布函數來描述，如高斯分布等州。目前傳感器網絡中描述數據的誤差所采用的都是離散概率分布函數。傳感器網絡數據管理系統必須具有處理感知數據誤差的機制，為用戶提供盡量可靠的觀測數據。
4．兩者數據管理的目標不同
傳感器網絡數據管理系統需要盡量減少能量消耗，以延長傳感器網絡的生命周期。由于通信的能量消耗遠遠大于計算的能量消耗，所以應該盡可能減少傳輸的數據量。例如，用來測量汽車流量的傳感器可以通過測量壓力值來計算通過汽車的數量，這樣每個傳感器首先將測量到的壓力值轉換為流量值，然后再傳送，在傳送過程中還可以進行聚集計算。該方法比直接傳送測量到的壓力值通信量要小得多。傳感器網絡數據的查詢會隨著時間、地點和用戶需求的變化而變化。例如，在一個交通高峰時期關心交通情況的路沉監督管理人員可能會對于某一段街道的查詢比較集中，而對于其他地區的關注比較少。因此，另一種減少通信代價的方法是智能控制傳感器節點的采樣率和傳輸率。
5．兩者數據管理處理查詢方式存在差異
傳感器網絡數據管理主要處理兩類查詢。第一類查詢是持續查詢，這種查詢在用戶指 定的時間范圍內持續不斷地檢測傳感器網絡的狀況。而傳統數據庫系統不具有處理持續查詢的能力。第二類查詢稱為快照( snapshot)查詢，主要用于查詢傳感器網絡當前的狀態。由于傳感器網絡資源的有限性，系統需要在查詢結果的精度和查詢所消耗的資源這兩方面做出權衡。例如，假設在一個地區配置Ⅳ個測量溫度的傳感器，為了精確地計算該地區的平均溫度，需要獲得Ⅳ個傳感器的數據并進行聚集運算，這將消耗大量的資源。可以通過隨機抽樣的辦法，在滿足用戶精度要求的前提下，只計算M(M<Ⅳ)個傳感器的數據的平
均值。這樣，可以大大減少對資源的消耗。這種方法類似于傳統數據庫系統中的隨機抽樣算法。
1．兩者需要提供的服務方式存在差異
在支撐傳感器網絡數據管理系統的傳感器網絡環境中，傳感器節點隨時都有可能失效，網絡層只能提供非常有限的服務質量保證，每個傳感器節點在存儲容量、計算能力和電池能量方面存在有限性。因此，在傳感器網絡數據管理系統中，感知數據的查詢處理必須與傳感器網絡緊密結合，進行有效的資源管理，尤其是節能管理，以提高傳感器網絡的生命周期和運作效率。在普通的分布式數據庫系統中，數據的管理和查詢處理只是計算機網絡系統的應用，不必關心網絡的細節。
2．兩者管理的數據具有不同的特征
傳統的分布式數據庫系統管理的數據通常是確定、間斷有限的，且數據分布的統計特征已知；傳感器網絡數據管理泵統管理的數據是大量的分布式無限數據流。無限的數據無法使用傳統的數據庫技術來管理和處理。傳感器網絡數據管理系統需要新的數據查詢和分析處理技術，利用具有有限存儲、計算、能量資源的大量傳感器節點，協作完成大量分布式無限數據流上的查詢和分析處理。
3．兩者管理的數據具有不同的誤差特點
傳感器節點產生的測量值多數具有誤差，這種誤差通常可以用一定的連續概率分布函數來描述，如高斯分布等州。目前傳感器網絡中描述數據的誤差所采用的都是離散概率分布函數。傳感器網絡數據管理系統必須具有處理感知數據誤差的機制，為用戶提供盡量可靠的觀測數據。
4．兩者數據管理的目標不同
傳感器網絡數據管理系統需要盡量減少能量消耗，以延長傳感器網絡的生命周期。由于通信的能量消耗遠遠大于計算的能量消耗，所以應該盡可能減少傳輸的數據量。例如，用來測量汽車流量的傳感器可以通過測量壓力值來計算通過汽車的數量，這樣每個傳感器首先將測量到的壓力值轉換為流量值，然后再傳送，在傳送過程中還可以進行聚集計算。該方法比直接傳送測量到的壓力值通信量要小得多。傳感器網絡數據的查詢會隨著時間、地點和用戶需求的變化而變化。例如，在一個交通高峰時期關心交通情況的路沉監督管理人員可能會對于某一段街道的查詢比較集中，而對于其他地區的關注比較少。因此，另一種減少通信代價的方法是智能控制傳感器節點的采樣率和傳輸率。
5．兩者數據管理處理查詢方式存在差異
傳感器網絡數據管理主要處理兩類查詢。第一類查詢是持續查詢，這種查詢在用戶指 定的時間范圍內持續不斷地檢測傳感器網絡的狀況。而傳統數據庫系統不具有處理持續查詢的能力。第二類查詢稱為快照( snapshot)查詢，主要用于查詢傳感器網絡當前的狀態。由于傳感器網絡資源的有限性，系統需要在查詢結果的精度和查詢所消耗的資源這兩方面做出權衡。例如，假設在一個地區配置Ⅳ個測量溫度的傳感器，為了精確地計算該地區的平均溫度，需要獲得Ⅳ個傳感器的數據并進行聚集運算，這將消耗大量的資源。可以通過隨機抽樣的辦法，在滿足用戶精度要求的前提下，只計算M(M<Ⅳ)個傳感器的數據的平
均值。這樣，可以大大減少對資源的消耗。這種方法類似于傳統數據庫系統中的隨機抽樣算法。
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