38、物联网数据存储：技术与挑战

物联网数据存储：技术与挑战

1. 物联网数据存储的背景与重要性

随着物联网（WoT）技术的广泛应用，大量分布式传感器和不同应用程序产生了海量数据。物联网应用已成为工程师和研究人员关注的重要领域，如何获取、整合、存储、处理和使用这些数据，对于企业实施智能交通、智能家居、智能制造和智慧医疗等业务应用至关重要。

物联网数据具有以下特点：
- 高度异构性 ：数据来自不同类型的分布式传感器和应用程序，包括结构化数据（如表格数据）、半结构化数据（如XML或RDF）和非结构化数据（如图像和视频）。
- 海量动态性 ：物联网应用通常连接大量传感器或设备，不同对象之间的通信会产生大量实时、高速、不间断的数据流，且数据变化迅速。
- 弱语义性 ：物联网数据是事件驱动的低级数据，语义含义较少，需要进行整合和处理才能发现商业价值。

由于物联网数据具有分布式、非结构化、基于事件和时间相关的特点，异构物联网对象产生的海量数据之间的互操作性带来了新的挑战，特别是在云环境中。对于这些海量数据的处理，在数据表示、存储、分析和利用等不同层面都有不同的要求。传统的数据存储主要关注基于Web环境的资源测量、管理和提供，而物联网数据存储需要考虑性能、可扩展性、可用性、管理和价格等服务级别协议（SLA）因素。

2. 物联网数据存储框架

基于物联网数据处理过程，提出了一个基于云的物联网数据存储系统框架，该框架包含多个模块，涵盖数据存储、数据表示、数据管理、内部或外部数据处理以及基于云平台的优化模块。