【摘 要】
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随着物联网的发展,接入的感知设备无论在种类还是数量上,都在日益增长,导致物联网环境中的数据量日益激增。如何从海量的数据中高效、智能地发现我们感兴趣的数据成为了我们
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随着物联网的发展,接入的感知设备无论在种类还是数量上,都在日益增长,导致物联网环境中的数据量日益激增。如何从海量的数据中高效、智能地发现我们感兴趣的数据成为了我们的关注点。规则引擎是由基于规则的专家系统逐步演化而来的,可以通过源源不断的接收数据,将其作为事实与事先设定好的规则做匹配,从而可以在简单的数据中发现复杂事件。然而目前的主流规则引擎都只能在单机的环境下运行,缺少能够分布、并行的实现机制,这样使得当系统的数据量较大时,单个计算机的处理能力会成为系统的瓶颈。本文通过对国内外工业界和学术界的优秀规则引擎的研究,提出了一种适用于物联网EDSOA架构环境的分布式规则引擎的实现方法。本文首先从系统的总体需求开始分析,对传统的分布式框架做出改进,并在其基础上提出了分布式规则引擎的总体架构,将通过分解规则的方式,拆分规则集合,并将子规则集部署于不同的工作节点上,每个工作节点都将作为独立的规则引擎,进行规则匹配,再由主节点归并各个工作节点产生的中间结果,以达到并行的匹配规则的目的。由于需要对单个规则进行分解操作,本文对规引擎中的规则进行了研究。通过对知识的研究,对规则做出了定义并根据特性对规则进行了分类,不同的规则将会使用不同的方法进行分解。同时发现不同的规则集合分解策略会影响到系统的匹配效率,本文又对如何“合理”地分解规则来提高系统的效率做出了研究。本文使用了 Apriori算法对规则之间的关联做了分析。最后本文给出了原型系统的实现类图,以及对系统进行了性能测试来验证系统,测试结果基本达到了预期效果
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