面向O2O模式的物聯(lián)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng).pdf

1、O2O模式（Online To Offline，簡稱O2O）指結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)和線下商務(wù)，讓互聯(lián)網(wǎng)成為線下交易前臺(tái)的新模式；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)則通過采集線下用戶數(shù)據(jù)，為消費(fèi)者提供更精準(zhǔn)的多維度服務(wù)。然而，O2O應(yīng)用往往具有地理位置相關(guān)的復(fù)雜上下文需求，而物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)則具有多源異質(zhì)、高動(dòng)態(tài)性、弱語義性的特點(diǎn)，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案無法應(yīng)對(duì)這些大量復(fù)雜的信息。因此，如何將弱語義的物聯(lián)信息合成復(fù)雜上下文相關(guān)的應(yīng)用信息，是當(dāng)前的重要問題。本文旨在解決面向 O2O

2、模式的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題，提出清晰高效的模型、快速的查詢方法和合理的存儲(chǔ)方案，以較好地發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)的作用。
　　本文以 O2O模式下的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為背景展開，將相關(guān)的信息分為地理、應(yīng)用、存儲(chǔ)相關(guān)信息，通過信息聚合實(shí)現(xiàn)復(fù)雜信息的柔性組合，進(jìn)行統(tǒng)一的收集、處理和分析，充分考慮物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，由數(shù)據(jù)到信息、知識(shí)和決策，使物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用達(dá)到一個(gè)理想狀態(tài)。
　　本文的研究工作主要有以下幾點(diǎn)：
　　(1)提

3、出了多層物聯(lián)數(shù)據(jù)模型
　　本文針對(duì)物聯(lián)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，提出了一個(gè)多層物聯(lián)數(shù)據(jù)模型。該模型將應(yīng)用中的各類信息解耦合，采用不同的節(jié)點(diǎn)分別組織。并且從地理信息處理、應(yīng)用內(nèi)容聚合、應(yīng)用語義理解等方面提供較好的靈活性，以應(yīng)對(duì)多樣的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。
　　(2)實(shí)現(xiàn)了基于信息聚合的地理數(shù)據(jù)查詢處理機(jī)制
　　基于多層物聯(lián)數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)同時(shí)包含地理位置信息和內(nèi)容信息的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)查詢處理。該模型以邏輯節(jié)點(diǎn)為空間索引，提取區(qū)域總結(jié)數(shù)據(jù)快速鎖定

4、目標(biāo)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)包含地理位置信息的應(yīng)用內(nèi)容查詢。該模型可支持多種查詢方式。
　　(3)提出了融合非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和分布式文件系統(tǒng)的物聯(lián)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略
　　本文采用NoSQL+DFS存儲(chǔ)應(yīng)用相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，對(duì)不同特點(diǎn)的數(shù)據(jù)采用不同的數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)存儲(chǔ)，以達(dá)到較好的存儲(chǔ)效果。
　　(4)原型平臺(tái)構(gòu)建和應(yīng)用驗(yàn)證
　　構(gòu)建基于多層物聯(lián)數(shù)據(jù)模型的原型平臺(tái)，給出物理實(shí)現(xiàn)方案以及架構(gòu)優(yōu)化策略。原型平臺(tái)采用MongoDB和HDFS

5、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，借助百度地圖API實(shí)現(xiàn)地理位置運(yùn)算，運(yùn)用快速索引表等策略優(yōu)化查詢。為驗(yàn)證方法有效性，本文將該架構(gòu)應(yīng)用到電動(dòng)汽車智能充電樁系統(tǒng)，給出應(yīng)用配置方案，并進(jìn)行測試和分析。
　　本文圍繞多層物聯(lián)數(shù)據(jù)模型，從設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用驗(yàn)證幾部分展開，解決物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中復(fù)雜數(shù)據(jù)帶來的問題。本研究通過將各類信息深度解耦、清晰組織并充分利用，解決了含有地理信息的數(shù)據(jù)查詢、多源物聯(lián)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略等幾個(gè)核心問題，得到清晰、高效、可用性高的物聯(lián)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。