2.2.3数据层面 在物联网应用环境下，物联网源源不断地产生海量的多模态感知数据，这些数据大都是 包含有一定噪声的不确定数据，具有异构性、时空敏感性等特性，如果不能对其很好地描述 和处理，则很难有效利用这些数据，因此，在物联网的数据层面，如何在分布式环境下对海 量的数据进行存储、分析与挖掘，并且提供安全与隐私保障，成为当前研究者们高度关注的 问题。 分布式存储 高效数据存储 集中式存情 预测、寻证分析 数 层面 教据挖掘与融合 集中式数据挖掘 分布式教据挖揭 基于数据的隐私保护 安全与隐私保障 基于位置的隐私保护 图4物联网的数据层面研究内容 (1) 高效数据存储 对于物联网而言，现有的大规模数据存储系统并不能很好地满足物联网的存储需求。现 有的系统一般都采用通用型的关系型数据库管理系统来索引元数据，但其在峰值性能、伸缩 性、容错性、可扩展性等方面有很大局限性，不能有效地支持物联网上大规模的多模态感知 数据的存储和查询。 当前针对物联网的现有存储模式分为分布式和集中式两类。分布式存储方法2830是指将 采样数据直接存储在各传感器结点，查询处理时再通过远程访问获取数据。分布式存储的好 处是能减少不必要的数据传输。然而分布式存储方式有很多局限，比如传感器的内存以及外 部存储容量都很有限，不适应长期部署任务：如果传感器发生故障或重启，数据都会丢失： 查询数据会带来大量的通信开销等。 事实上，随着数据中心和云存储技术的发展，集中式的存储方案受到很大的关注。在工 业界，Google、微软、中国腾讯、阿里巴巴等国内外知名网络服务企业已经建立了大规模的 数据中心网络，用于存储海量数据，并利用分布式存储和强大的处理功能处理数据。云存储 是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，目前己经有很多成熟的云存储服务，如 244244 2.2.3 数据层面 在物联网应用环境下，物联网源源不断地产生海量的多模态感知数据，这些数据大都是 包含有一定噪声的不确定数据，具有异构性、时空敏感性等特性，如果不能对其很好地描述 和处理，则很难有效利用这些数据，因此，在物联网的数据层面，如何在分布式环境下对海 量的数据进行存储、分析与挖掘，并且提供安全与隐私保障，成为当前研究者们高度关注的 问题。 数据 层面 数据 层面 高高效效数数据据存存储储 数数据据挖挖掘掘与与融融合合 安安全全与与隐隐私私保保障障 分分布布式式存存储储 集集中中式式存存储储 预预测测、、寻寻证证分分析析 集集中中式式数数据据挖挖掘掘 分分布布式式数数据据挖挖掘掘 基基于于数数据据的的隐隐私私保保护护 基基于于位位置置的的隐隐私私保保护护 图 4 物联网的数据层面研究内容 （1） 高效数据存储 对于物联网而言，现有的大规模数据存储系统并不能很好地满足物联网的存储需求。现 有的系统一般都采用通用型的关系型数据库管理系统来索引元数据，但其在峰值性能、伸缩 性、容错性、可扩展性等方面有很大局限性，不能有效地支持物联网上大规模的多模态感知 数据的存储和查询。 当前针对物联网的现有存储模式分为分布式和集中式两类。分布式存储方法[28-30]是指将 采样数据直接存储在各传感器结点，查询处理时再通过远程访问获取数据。分布式存储的好 处是能减少不必要的数据传输。然而分布式存储方式有很多局限，比如传感器的内存以及外 部存储容量都很有限，不适应长期部署任务；如果传感器发生故障或重启，数据都会丢失； 查询数据会带来大量的通信开销等。 事实上，随着数据中心和云存储技术的发展，集中式的存储方案受到很大的关注。在工 业界，Google、微软、中国腾讯、阿里巴巴等国内外知名网络服务企业已经建立了大规模的 数据中心网络，用于存储海量数据，并利用分布式存储和强大的处理功能处理数据。云存储 是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，目前已经有很多成熟的云存储服务，如