数据源关系及可计算性：基于多数据源的监控场景进行探究.ppt

数据源关系及可计算性分析:,基于多数据源的监控场景进行探究,数据源之间的关系,很少被关注，前人更多地研究数据本身的关系挖掘及数据流的合并利用 数据的关系 v. 数据源的关系 同质 v. 异质 本次设计，1)通过探讨数据源间的关系，2)形成一种对数据源之间的合作进行定义、编排以及操纵的方法，以3)便利数据源间的合作，达到某特定目的,数据源的可计算性,如何让数据源（设备、服务）本身可计算？可操纵？ 意义：一旦数据源可计算，计算机对数据源间关系的分析和智能利用将成为可能,设计场景,我们在实验室里安装了若干个工作原理不同的网络镜头 进行实时数据采集，并对室内活动进行监控 解决的问题：为了达到某个目标（如某重要物品的防盗），何时打开哪些镜头，以获取所需数据？不同事件条件下各个镜头的行为如何编排？ 初步解决思路：在充分认识数据源间关系的基础上，定义业务脚本，组织各数据源（参考BPEL,BPEL4People） 实例阐释（图）,成果利用,为了确认成果，将实际搭建一个监控系统 利用数据源传回的数据支持监控工作 事件报告、实时商议、实时决策 系统特色：用户用多种终端接入，十分灵活,主要挑战与对策,数据服务的设置与可计算处理有难度 在网上和中关村进行过调研，对设备的选择和可用性比较有把握 摄像机、探头和智能终端的工作原理不同，要提出统一的数据源描述方法，并统一各数据服务产生的数据。 XML, Database Approach,主要挑战与对策,事务引擎、脚本系统方面的设计没经验 选择较容易实现的场景来验证 借鉴、利用前人的工作 不同终端的开发工作量大 选择容易实现的场景来实现 有一定iPhone/iPad开发经验 若工作量实在太大，考虑Web实现,1. Sandy Liu et al., “Towards an Open Collaboration Service Framework” 2. Arvind Arasu, Brian Babcock, Shivnath Babu, John Cieslewicz, Mayur Datar, Keith Ito, Rajeev Motwani, Utkarsh Srivastava, and Jennifer Widom, “STREAM: the Stanford Data Stream Management System” 3. OASIS WS-BPEL Extension for People (BPEL4People) 4. Md.Atiqur Rahman, “Middleware for wireless sensor networks :Challenges and Approaches“ 5. Giuseppe Campobello et al.,“Energy Saving and Reliability in Wireless Sensor Networks Using a CRT-based Packet Splitting Algorithm 6. “最经济的网络视频解决方案”