传感器云：架构、应用与性能优化

### 传感器云：架构、应用与性能优化 #### 1. 传感器云的经济与应用分析 - **成本优势**：传感器云终端用户的现金流出相比无线传感器网络（WSN）用户减少了 14.72%，这得益于维护活动和其他开销的降低。 - **云服务提供商（CSP）的利润分析**：CSP 的现金流入来自终端用户购买传感器即服务（Se - aaS）的支出，而现金流出包括向传感器所有者支付的月租金，以及物理传感器节点的定期维护和重新部署费用。只有当对特定资源的需求增加（即请求此类资源的用户数量增多）时，CSP 才能实现盈利。例如，为一两个终端用户提供需求较低的资源时，CSP 可能会亏损。 | 终端用户数量 | 对 CSP 盈利影响 | | ---- | ---- | | 少（1 - 2 个） | 可能亏损 | | 多（数量增加） | 实现盈利 | - **传感器云的应用建议**：传感器云基础设施并非适用于所有类型的传感器服务。建议在请求的资源类型可用且可使用时使用该平台。例如，若终端用户请求不常见（或需求较低）的传感器类型的 Se - aaS，可能会在云端产生高额的开销和维护成本，这可能会超过 CSP 销售 Se - aaS 的利润。 #### 2. 虚拟传感器的组成 - **虚拟传感器的形成过程**：物理传感器根据应用需求进行分配，然后逻辑分组形成虚拟传感器（VS），多个 VS 进一步组成虚拟传感器组（VSG）。当终端用户请求 Se - aaS 时，通过从 VS 或 VSG 获取的数据来提供服务。 - **最大组成方法的局限性**：一种基本且简单的方法是为应用选择所有传感器并将它们全部分配以构成 VS，即最大组成方法。但由于节点资源受限，尤其是当所选节点数量非常多时，无法总是采用这种方法。因此，每个 VS 的组成应该是最优的。 - **最优组成算法**： - **CoV - I（同一区域内 VS 的组成）**：适用于由属于同一地理区域的同质节点组成的 VS。通过考虑节点的归一化剩余能量、预期接收信号强度和与基站的接近程度等因素，对每个物理节点的“优良度”进行评估，以优化 VS 的组成。 - **CoV - II（跨多个区域的 VS 和 VSG 组成）**：考虑分布在多个区域的几种类型的兼容传感器节点。使用拉格朗日乘数形成算法的原问题，以选择最优的物理传感器节点来组成 VSG，这些 VSG 包含在资源能力方面与应用优先级相匹配的 VS。 ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px A(应用需求):::process --> B(物理传感器分配):::process B --> C(逻辑分组形成 VS):::process C --> D(VS 组成 VSG):::process D --> E(提供 Se - aaS):::process ``` #### 3. 数据管理 - **数据缓存的重要性**：在传感器云架构中，终端用户根据应用需求直接通过传感器云访问物理传感器网络。对于环境变化不频繁的传感器，连续访问底层传感器网络会导致冗余的传感和数据传输，增加开销和能耗，降低网络寿命。因此，数据缓存至关重要。 - **数据缓存机制**： - **架构**：存在两种不同的缓存，即外部缓存（EC）和内部缓存（IC）。EC 位于传感器网络和云基础设施之间，捕捉物理环境的动态变化并更新其内容；IC