伴随着传感器技术和无线通信技术的发展,物联网应用得到了广泛的推广,环境感知已经涉及到我们生活的方方面面,信息以高速数据流的形式到达企业应用。企业应用需要不间断获取数据,从而分析大流量的实时数据,迅速洞察数据的意义,自动化地响应不断变化的外部世界。同时因为数据不是无因果产生的,借助物联网中庞大的历史数据,通常可以从过去的数据中窥见正在发生的事情,甚至预测未来,在短时间内加深用户对正发生的事情的认识,避免决策过程中不必要的资源耗费。然而传统的上层应用直接面向拥有海量数据的物联网,其拉取式的响应方式不能满足现代应用高实时性的需求,更增加了上层应用的负担,造成了网络层与应用层的紧耦合。因此设计采用了事件驱动架构的数据融合模块,处理物联网中的海量数据,只将有意义的处理结果传输给上层应用,分离了数据的生产方和消费方,使数据消费者只需关注如何依据数据内容动态决定后续流程,更符合日益复杂灵活的商业逻辑架构。物联网中的传感器产生的海量数据蕴含着日益丰富的知识,也带来了极大的数据冗余,因而需要对多来源的传感器数据进行融合处理,以获得有明确语义的融合目标以及更精确的融合结果。本论文从三个方面对物联网资源接入与智能处理平台中的数据融合模块进行了研究。数据探针层实现了对平台中实时数据和历史数据的接入。资源配置层完成了融合模型建模所需的资源配备工作。融合模型管理层则实现了三种可配置的数据融合模型以及模型管理。最后,根据本论文所设计的数据融合模块,以金房供暖监测系统为业务场景,进行了系统的功能测试和性能测试。实验结果表明,本模块能够实现实时数据和历史数据的融合,并且保证处理的实时性。