Các nút cảm biến trong mạng đang gặp phải những vấn đề như năng lượng hạn chế, bộ nhớ hạn chế, khả năng xử lý. Gần đây, bộ nhớ flash đang trở thành phương tiện lưu trữ phổ biến nhất được tìm thấy trên các thiết bị cảm biến không dây [Math 2006]. Điều này dẫn đến các vấn đề về thiết kế mở rộng như lập chỉ mục, lưu trữ và hệ thống xử lý dữ liệu cảm biến lịch sử lâu dài. Tuy nhiên, nghiên cứu thích hợp lại không được tiến hành trên các cấu trúc lưu trữ và truy hồi phù hợp cho các ứng dụng mạng cảm biến.
StonesDB [Diao 2007] là một mạng cảm biến lưu trữ trung tâm, các nút cảm biến được trang bị với công suất cao và lưu trữ cục bộ flash tiết kiệm năng lượng. Trọng tâm của StonesDB là thiết kế một cơ sở dữ liệu cảm biến phân tán để quản lý dữ liệu lưu trữ có hỗ trợ tiết kiệm năng lượng lưu trữ dữ liệu cảm biến, lập chỉ mục và tuổi thọ của dữ liệu bằng cách tối ưu hóa cho bộ nhớ flash. Tập trung vào xử lý tiết kiệm năng lượng của truy vấn kiểu SQL như giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, đếm, trung bìnhcũng như truy vấn khai thác dữ liệu và tìm kiếm. Theo giả thiết của StonesDB đã tìm cách khai thác một kiến trúc hai tầng bao gồm: Tầng dưới là các nút cảm biến có năng lượng pin hạn chế và tầng cao hơn là tầng giàu tài nguyên proxy. Trong StonesDB, dữ liệu cảm biến được lưu trữ cục bộ và tổng hợp độ phân giải được gửi đến proxy. Truy vấn đến các proxy phải được phản hồi bằng cách sử dụng sự kết hợp của dữ liệu hoặc chỉ mục tại các proxy và tại những nơi có nút dữ liệu cảm biến. Ví dụ như trong hình 2.8.
Hình 2.8 Kiến trúc mạng cảm biến hai lớp StonesDB
Cơ sở dữ liệu cục bộ trong StonesDB có ba thành phần chính:
Công cụ truy vấn tạo ra kế hoạch truy vấn tiết kiệm năng lượng để thực hiện các truy vấn và hiển thị kết quả truy vấn với các giá trị tin cậy.
Tổng hợp dữ liệu và các thuật toán quản lý tuổi thọ dữ liệu cho phép tổng hợp đa độ phân giải dữ liệu để xử lý truy vấn hiệu quả và tiết kiệm không gian lưu trữ dữ liệu được ràng buộc bởi bộ nhớ flash.
Lưu trữ năng lượng có hiệu quả dựa vào việc phân đoạn và lập chỉ mục để đơn giản xử lý truy vấn và quản lý tuổi thọ dữ liệu.
MauveDB [Desh 2006] giới thiệu trừu tượng hóa là quan điểm dựa trên mô hình đã thực hiện trong một hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Mô hình dựa trên quan điểm trừu tượng.
Hình 2.9 Mô hình cơ bản trong MauveDB
Hình 2.9 cho thấy quan điểm dựa trên mô hình của MauveDB, quan điểm được xác định trong bảng dữ liệu cảm biến raw-temp-readings. Người dùng luôn chỉ nhìn thấy nhiệt độ tại các điểm lưới, không phân biệt nơi phép đo thực tế đã được thực hiện. Quan điểm dựa trên mô hình của MauveDB hoạt động như một lớp “độc lập” giữa lớp dữ liệu cảm biến thô và quan điểm người dùng hoặc trạng thái ứng dụng. Điều này giúp cách ly người dùng hoặc các ứng dụng từ các chi tiết lộn xộn của các cơ sở hạ tầng đo lường cơ bản. MauveDB cung cấp các cấu trúc ngôn ngữ khai báo xác định quan điểm dựa trên một loạt các mô hình thường được sử dụng như truy vấn khai báo nguyên bản SQL.
Chương 3
KHÁI NIỆM VÀ ĐỊNH NGHĨA
Dữ liệu cảm biến thu được dưới dạng dòng dữ liệu biến đổi theo thời gian. Mạng cảm biến với nguồn tài nguyên khan hiếm không thể lưu trữ tất cả dữ liệu thu thập được từ môi trường xung quanh vào bộ nhớ cục bộ như là cách lưu trữ của cơ sở dữ liệu truyền thống (do năng lượng pin thấp, dung lượng lưu trữ nhỏ, khả năng tính toán kém,..). Chương này sẽ trình bày một số nhược điểm tồn tại trong môi trường mạng cảm biến hiện có. Chính những nhược điểm này trở thành động lực để thực hiện nghiên cứu này. Giả thiết về môi trường mạng cảm biến được triển khai trong phạm vi nghiên cứu của luận văn cũng sẽ được trình bày. Định nghĩa và các khái niệm liên quan đến lưu trữ dữ liệu trên cảm biến, truy vấn dữ liệu và phân tích vấn đề cũng như các giải pháp liên quan cũng sẽ được trình bày.