物联网解决方案

物联网解决方案

物联网（IOT，Internet of Things），又称“传感网”，即把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理；是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮，是一个全新的技术领域。

具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制。

在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。

物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品（商品）能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别（RFID）技术，通过计算机互联网实现物品（商品）的自动识别和信息的互联与共享。

而RFID，正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中，RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息，通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统，实现物品（商品）的识别，

进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享，实现对物品的“透明”管理。

“物联网”概念的问世,打破了之前的传统思维。过去的思路一直是将物理基础设施和IT基础设施分开：一方面是机场、公路、建筑物,而另一方面是数据中心，个人电脑、宽带等。而在“物联网”时代，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施，在此意义上，基础设施更像是一块新的地球工地，世界

的运转就在它上面进行，其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至个人生活。

Ipedo XMLDB在EPC物联网中应用

EPC物联网需要XML数据存储

可扩展标示语言XML是一种简单的数据存储语言，它仅仅展示数据且极其简单，任何应用程序都可对其进行读写，这使得它很快成为了计算机网络中数据交换的唯一公共语言。XML描述网络上的数据内容及结构的标准，对数据赋予上下文相关功能。它的这些特点非常适合于物联网中的信息传输。

如上章所述，基于XML的PML语言成为了EPC物联网中交换信息的共同语言。PML作为数据交换

的主要格式，如果将PML数据直接存储到XML数据库中，就减少了其他格式数据到PML的转换时间，

处理性能将大大提高，同时还减少了系统的开发工作量。

利用Ipedo XMLDB存储XML信息的优势Ipedo XML数据库，提供对XML数据的“纯”（native）存储模式和管理。它将系统架构师和开发人员

从处理XML数据的繁重工作中解脱出来，使他们将精力放在应用逻辑上。

Ipedo XMLDB主要功能

Ipedo XML数据库支持事务的全部4个特性（ACID），强大的XML检索引擎，集中的模式（XML Schema）管理，智能化索引等特性，对应用程序有良好的支持。XML数据库帮助你对Integration Manager集成来

的信息进行加工、丰化、重组，以提供更有效的检索。下面我们就这些特性详细讨论。

XML查询引擎

查询引擎是数据库中最重要的组件，根据查询条件，帮助你从一堆繁杂的原始信息中，得到自己需要的、最相关的数据。XML数据库高度优化的查询引擎不仅支持XQuery和XPath标准（W3C制定），而

且提供扩展函数库支持更新和全文检索等功能。这使得Ipedo相对于传统系统，能够更有效地控制信息，

具备更大的优势。同时还支持“查询方案缓存”（通过存储过程实现）来提高常用查询的性能。这些查询一

般具有相同的代码逻辑，但可能拥有不同的约束条件。

图表Ipedo XML 数据库查询引擎

这幅图展现了XML检索引擎执行一个查询的工作流程及相关部件。查询语句用字符串的形式输入到检索引擎中，解析（parse）生成语法树，进行静态类型检查以发现非法数据类型。如果目标文档关联模式（Schema），还需要访问模式管理器。同时分析阶段还会对查询表达式静态优化，生成优化方案。表达式优化器是整个引擎中最重要、复杂的部分，包括谓词重组（对条件表达式中的各种条件谓词的顺序进行重新组合，尽可能的在执行时缩小检索范围）、选择最优的索引，甚至重写整个查询语句来获得最优方案。XQuery引擎同时提供一个易读的查询方案纪录，以方便在需要的时候开发者自己修改。

查询执行之前，需要界定事务（transaction）和获得相应的锁（只有更新动作需要）。一个事务被定义为必须在一个请求中完成的一系列连续动作，以保证请求的合法性。如果一系列动作中的某一个失败，那么整个动作序列需要滚回（rollback），而不是提交（commit）。申请锁是为了防止对数据操作的冲突，

包括对同一数据的同时修改，或者企图读取正在被其他人修改的数据。Ipedo XML 数据库通过为一个事务中被修改的数据加锁来防止可能的冲突操作，例如正在被修改的数据不允许其他人访问。这些锁在事务结束后会自动释放。

如果一个XQuery语句用到了XML 视图，那么Integration Manager也会参与进来，负责将查询语句派发到各个外部数据源并收集结果。将各个数据源返回的结果汇总成最终结果，提供给应用程序。

Virtual Document（虚拟文档）

虚拟文档提供一个简单、基于链接的方法来集成和聚集信息，形成应用需要的XML文档。XML数据库对待虚拟文档如同实际存在的文档一样。只有当一个针对该文档的操作实际发生的时候，虚拟文档的内容才被实例化。虚拟文档彻底分离了实际存储模型和应用需求，使应用能够根据需要动态建立自己的文档。

一个虚拟文档可由多个虚拟文档链接组成。这种链接语法由Ipedo定义，基于URL，对习惯于标准超链接的Web开发人员来说非常熟悉。这些链接可以连到Ipedo XML 数据库能够访问的数据源，包括：

1. Internet上的可通过http或ftp访问的任何XML文档

2. 存储在本地或远程Ipedo XML 数据库中的任何XML文档或文档片断

3. 通过XML 视图可以访问的任何XML信息

因为只有当需要的时候，虚拟文档才会被实例化，因此它总是能保持最新的状态。对其链接文档的任何修改，都会自动反映到最终实例化后的文档中。这使得开发特定的应用文档变得非常灵活，即使那些文档的结构或者模型经常改变。下图就是一个虚拟文档的例子。

图表Ipedo XMLDB中的虚文档

这个文档有两个链接，一个指向copyright.xml，另一个指向arch.xml的一部分。当这个文档被察看、检索、转化时，这些链接就会被解析，被相应的实际内容代替。任何对原文档的修改都会立即反映到该文档中。

Schema Manager（模式管理器）

XML数据库还提供了对XML文档模式（XML Schema，由W3C定义的一种用来规范XML文档格式的标准语言）的管理和演化（Evolving）。文档模式用来保证用户XML文档模型的一致性和完整性。用户可以对XML数据库管理的任何XML文档和文档集合（Collection）关联模式。它同时还支持文档类型模型（DTD，一种旧的模式标准）。DTD一旦被装载到数据库中，就会自动转换成XML文档模式。

将一个文档集合关联XML文档模式时，集合内所有文档都会被验证其合法性。关联之后，对文档或集合的修改都会引起增量验证，这样就保证即使数据发生变化，也会保证其一致性和合法性。

同时XML数据库还支持模式的演化。一旦应用逻辑变了，XML文档模式也要相应改变。模式管理器能使你方便地完成新老文档模式的替换。同时它还支持对模式改变历史的跟踪，以便需要的时候，用户能够返回到前面的模式。这种技术使用户用最小的代价就可完成信息模型的演化，使得建立在Ipedo XML数据库上的应用能够有效地应对不断变化的需求。

Granular Indexing（细粒度索引）

XML数据库支持节点（node）级别的细粒度索引以提高性能。索引给予数据库操作一定的“前瞻性”，避免获取不需要的信息。同时还支持内存索引——Active Edge TM（Ipedo专利索引技术），将频繁访问的索引和数据加载到内存中，提高系统性能。索引类型支持W3C模式定义的数据类型（如Date, Number, String等）。

与很多传统数据库不同，XML数据库索引是自适应的：当数据或模式改变了，建立在上面的索引也会自动更新，而无需人工重建。这大大简化了索引的维护和管理，并保证了数据变化前后查询性能的一致高效。

转化引擎

转化引擎采用XSLT标准技术，将XML文档转化成其他各种格式，如HTML，PDF，WML，纯文本以及其他XML文档格式。XSLT样式模板定义了怎样将源文档转化成目标文档的规则。这些规则包括XML 查询和内置的处理指令（用来遍历整个文档或查询结果，完成转换工作）。转化引擎还会利用数据库索引来提高模板中查询语句的性能，并把经常使用的模板缓存到内存中来加速频繁使用的转化指令。它还支持真正的多渠道集成和发布信息。

Pipeline

Pipeline提供对XML文档的流水线处理，通过将一个大的处理工序分解成若干个子工序，来提高样式的重用率，简化那些复杂的工序。将这一系列处理步骤存成一个Pipeline并冠以全局命名，以后开发者就可以引用它，而无需知道这些处理细节。

一个Pipeline由3部分组成：XML数据源，转换过程和目标接受者。XML数据源可以是任何XML文档的提供者，如存储在XML数据库中的一个XML文档、XQuery查询（包括对XML视图和虚拟文档的查询）和其他产生XML文档的Pipeline。在一个Pipeline中，XML数据源生成的XML文档将被一系列可重用组件处理。每一个组件接受上个组件的处理结果，进行转化，生成供下一个组件使用的XML文档。最后一个组件的结果提供给目标接受者，作为最终结果发布。目标接受者可以是email（可将输出结果发送给预定义好的接收者），各种文档（PDF,Word等），第三方应用程序，Web网站等。下图展现了Pipeline的处理机制。

Ipedo XML 数据库中的Pipeline

Pipeline可以由已存在的组件组成。通过实现相应的接口，可以构造组件并将其注册在平台上。一旦组件注册好后，Pipeline就可以通过图形化界面选择组件构建。Pipeline也支持参数，用户可以设置参数值来改变其行为。参数化的特性使得Pipeline可以根据应用或用户需要，来动态整合信息。

应用前景

EPC物联网中除了PML数据，还有很多数据交换标准基于XML，如药品行业的Pedigree标准等。很多专家提议，EPC物联网的未来是和互联网相结合，建立一体的语义网，建立物体与人、互联网数据的关系。这些关系都由W3C RDF/XML标准描述，所以使用XML数据库来建立物联网，具有很高的前瞻性，避免了重复投资。Ipedo作为XML数据库的领跑者，将致力于推广XML数据库在物联网中的应用，推动物联网在中国的发展。