【IT168 信息化】

    原则一：靠近源头整理数据

    如果用街道上的消防栓来浇灌草坪，你的速度肯定会快很多。但是，如果仅仅只是把花园里的水管直接接到消防栓上，你所得到的将是一根四分五裂的水管、一片汪洋的花园和一位怒气冲天的消防警官。这就好比直接将RFID阅读器连接到你的中央IT系统，其结果一样的糟糕。

    一种比较好的解决方法是将RFID搜集到的大量事件在初期，或者说整个系统运作的“边缘”进行整理，只让有价值的数据进入到中央IT系统。这种整理远非简单的筛选，它包括：数据清理、整合和汇总；处理各种机械或人工造成的异常；补救各种不稳定的技术结构如程序、硬件和网络的错误；以及调整RFID标签阅读器不稳定的工作环境。在初期对数据进行整理让这一系列繁复的程序得以实现，并可以及时解决各种异常情况，避免了大量数据涌入中央IT系统。

    在RFID系统工作的初期进行数据整理将提高信息的可靠性和IT结构的安全性。

    

    原则二：将简单事件转化成有价值的事件

    复杂事件处理（CEP）是一个新兴的技术领域，用于处理大量的简单事件，并从其中整理出有价值的事件。举几个例子：教堂的钟声、穿礼服的男士，以及抛洒在空中的米粒，这些都是简单事件。而从这些简单事件中得出的推断或结论——一场正在举行的婚礼，即为复杂事件。CEP就是帮助人们通过分析诸如此类的简单事件，并通过推断得出复杂事件。

    

    CEP技术的先驱斯坦福大学教授David Luckman在其所著的《The Power of Events, an Introduction to Complex Event Processing in Distributed Enterprise Systems》一书中详细介绍了一种复杂事件查询语言。这种查询语言可以对事件数据，包括时间和次序等进行基本的处理。Gartner公司曾预言，CEP将在5到10年的时间内成为一种通用计算模式。然而科技开发的速度一日千里——今天你就已经可以用Java或C++语言来建造CEP系统了。

    无论你是使用CEP工具还是在建造自己的系统，请遵循原则2：把简单事件转化为有价值的事件，并从中获取可操作的信息。

    原则三：缓冲信息流

    如果降低消防栓的水压和流量，你就可以用消防栓里的水来浇草坪。同样，处理RFID数据，你也可以建造一个RFID数据“集中器”来缓冲这些大量的信息流。

    RFID数据集中器是一种在数据源头进行原始事件收集和处理（见“原则1”）的软件，由RFID中间件、事件处理器，和内存数据高速缓冲存储器三大部件组成。
    
    

    RFID中间件是程序接收阅读器信息的接口，目前市面上已经出现很多商用型号。目前无线电频识别标准组织（由国际物品编码协会和统一代码委员会筹建，旨在推进全球无线电频识别网络的应用）正在制定RFID中间件和应用级别事件（ALE）的标准，以提供一个信息接收的标准化阅读器中间接口。

    事件处理程序通过管道技术来处理大量庞杂的原始事件流。管道处理首先将事件分类，然后中央处理器会通过一系列简单的任务对每一类事件进行一段时间的处理。这种将大量的数据分成一个个小的区间来处理的方式，不仅提高了数据处理的总体能力，对个体事件的平均处理速度也得到了提高。管道技术在多种硬件和软件系统里均有应用，如电脑中央处理器、股票市场实时供给应用软件，以及信用卡公司的交易处理系统等。

    最后就是内存数据库或数据高速缓冲处理器。它们可以实现集中器的实时处理功能。内存数据管理技术是RFID实时性的核心：存储器的速度比光盘快1 000倍——这是一条基本的物理学定律，也是麻省理工的Auto-ID Center将“实时内存事件数据库”纳入其首个RFID参考架构的原因。而斯坦福大学的CEP研究中心也建立了一个“核心内存”数据库。这种高速缓冲存储器的可靠性、可用性和容错性都与数据库非常相近。命名为“高速缓冲存储器”只是为了将它和其他的企业应用数据库区分开来。

    采用数据集中器，通过RFID中间件、事件处理器和内存数据缓冲处理器来对事件流进行缓冲，从而达到所需要的可靠速度。

对异常进行处理。