20、可扩展交互中间件组件与服务导向计算模型

可扩展交互中间件组件与服务导向计算模型

可扩展交互中间件组件

在大规模环境下，可扩展的交互中间件组件对于高效的服务至关重要。目标选择的计算开销涉及多个环节，查询处理包括将查询分解为最小边界矩形（MBRs）、B + -树区间查询以及筛选扇形对象。大部分延迟来自B + -树区间查询。随着节点密度增加，筛选过程会花费更多时间，因为候选对象增多。在高节点密度情况下，Z -曲线在区间查询中会出现误命中问题，使用DRU算法的Z -曲线在区间查询的高节点分布中虽有一定区间跳过优势，但在扇形查询过程中需要大量计算时间。

以下是一些相关工作的对比：
| 相关工作 | 特点 | 与本文方法对比 |
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| 虚拟信息塔（VIT） | 移动用户可与广告栏上的可见项目交互，通过服务器 - 客户端模型提供信息访问隐喻，专注于可穿戴设备浏览器界面的信息管理框架 | 与本文系统在服务器 - 客户端模型上相似，但VIT侧重于信息管理框架，本文更关注索引方案和查询处理 |
| Juha等人的手势交互中间件 | 目标空间小且在室内，无用户间交互，专注于灵活手势集扩展VCR和照明控制直觉 | 应用场景和关注点与本文不同，本文主要针对大规模环境下的目标选择查询 |
| Round Eye | 通过NS查询跟踪连续最近环绕对象，NS查询在角度和距离查询方面与扇形搜索类似，但NS为给定角度提供一个可能对象，而扇形搜索可提供多个对象，NS查询通过MBR管理优化移动对象查询区域 | Round Eye通过查询索引方案实现低计算开销，本文的扇形搜索通过C -曲线和路径栈及数据感知区间跳过优化 |
| SCUBA | 用Z地址的正方形之和近似任意多边形