Internet of
Things (IoT) is an interconnection of different types of information assets in
which data is continuously generated and transmitted over the Internet.
Technologies of the sensor, RFID, GPS, mobile devices, and Internet-enabled
actuators play a significant role in IoT systems. IoT brings out new challenges
in terms of data and information management because it is not easy to collect
and manage a large amount of heterogeneous data that is aggregated at very high
velocity as well as to retrieve and manage the information that is hidden
within this large volume of data. In this
paper, I discuss the main factors affecting the efficiency of data management
in IoT systems, specifically query processing and transaction management. There
are many lessons learned from traditional database systems, distributed
systems, and sensor networks, however, traditional solutions are often
inadequate to meet the needs of applications in such a complex ecosystem,
namely IoT. In traditional database systems, for instance, query operations are
usually local, and execution costs depend on the current processor power and
other resource constraints (i.e. memory). On the other hand, transaction
management mechanisms guarantee the ACID properties in order to provide overall
data integrity. It is apparent that different types of IOT applications that
operate on heterogeneous, streaming, real-time, and geographically distributed
large data will significantly change the well-known aspects of querying and
transaction management. Context-aware querying, distributed querying, MapReduce
computing model and flexible transaction models such as web-based transaction
handling are some of the current issues discussed in this paper. With the succinct yet comprehensive information
presented in this work, I intend to provide a guide for researchers in the IoT
systems, especially in the context of database systems.
Nesnelerin İnterneti (IoT), verilerin sürekli olarak
üretilip İnternet üzerinden iletildiği farklı tip bilgi kaynaklarından oluşan
bir ağdır. Sensörler, telsiz frekans tanıma (RFID) cihazları, küresel
konumlandırma sistemleri (GPS), mobil cihazlar ve Internet özellikli aktüatör
teknolojileri IoT sistemlerinde önemli bir rol oynamaktadır. IoT, veri ve bilgi
yönetimi açısından yeni zorluklar getiriyor, çünkü çok yüksek hızda üretilen
büyük miktarda heterojen veriyi toplamak ve işlemenin zorluğu yanında, bu büyük
veride gizlenen bilgileri almak ve yönetmek de kolay değildir. Bu makalede, IoT sistemlerinde veri işleme verimliliğini
etkileyen temel faktörleri, özellikle sorgulama ve hareket yönetimini ele
alıyorum. Geleneksel veri tabanı sistemlerinden, dağıtık sistemlerden ve sensör
ağlarından öğrenilen çok sayıda dersler vardır, ancak geleneksel çözümler, IoT
gibi karmaşık bir ekosistemdeki uygulamaların ihtiyaçlarını karşılamada
çoğunlukla yetersiz kalmaktadır. Geleneksel veri tabanı sistemlerinde, örneğin,
sorgulama işlemleri, genellikle yereldir ve yürütme maliyetleri mevcut işlemci
gücü ve bellek gibi kaynak kısıtlamalarına bağlıdır. Diğer taraftan geleneksel
hareket yönetimi mekanizmaları, genel veri bütünlüğünü sağlamak için ACID
özelliklerini garanti eder. Heterojen, sürekli, gerçek-zamanlı ve coğrafi
olarak dağınık büyük veri üzerinde çalışan farklı tip IoT uygulamalarının,
sorgulama işleminin ve hareket yönetiminin iyi bilinen yönlerini önemli ölçüde
değiştireceği açıktır. İçeriğe duyarlı sorgulama, dağıtılmış sorgulama,
MapReduce hesaplama modeli ve web tabanlı hareket yönetimi gibi esnek işlem
modelleri bu makalede ele alınan güncel konulardan bazılarıdır. Bu çalışmadaki kısa fakat kapsamlı bilgilerle,
IoT sistemlerinde, özellikle veri tabanı sistemleri üzerine, çalışan
araştırmacılar için bir kılavuz sağlamayı amaçladım.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Journals |
Authors | |
Publication Date | June 27, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 |