36、流传感器数据服务与云环境容器性能研究

流传感器数据服务与云环境容器性能研究

1. 流传感器数据服务的事件匹配机制

在流传感器数据服务中，事件匹配算法是保障服务性能的关键之一。为了对比不同事件匹配算法的效率，进行了如下实验：
- 实验设置 ：设置流数据源速率为 10000 HZ。首先，设置订阅数量分别为 100、200、400、600、800 和 1000，评估订阅数量对事件匹配算法的影响；然后，设置订阅数量为 100，设置订阅的谓词数量分别为 2、4、6、8 和 10，评估不同谓词数量的影响。
- 实验对象 ：将改进的匹配树算法与普通匹配树、谓词索引和暴力算法进行比较。

实验结果表明，当订阅和谓词数量较大时，暴力方法效率最低，普通匹配树在大量订阅时效率较低，谓词索引算法在大量谓词时性能较差。而改进的匹配树算法采用多级索引结构，基于谓词之间的关系减少了不必要的验证，因此在订阅和谓词数量都较大的情况下具有更高的效率。

2. 流传感器数据服务的实现与优势

为了实现传感器数据在多个应用之间的共享和重用，采用了一种面向服务的大规模流传感器数据封装方法，并通过发布/订阅（Pub/Sub）系统实现按需分发。具体实现步骤如下：
1. 基于 Spark Streaming 包实现多个流数据处理操作。
2. 通过改进传统的事件匹配算法，实现高效的基于内容的数据流分发。

经过验证，该数据流服务能够在毫秒级高效地转换和分发原始数据流。

3. 云环境中容器技术的背景与分类

3.1 容器技术的发展与特点

容器技术作为一种