Med utvecklingen av sensornätverk och framväxt av olika sensorer, sensornätverk kan förvärva massdata för att uppnå mycket mer komplexa övervakningsuppgifter än någonsin. Till exempel tar bildsensorn noder bilder med hjälp av kameror, och bilder samlas in och bearbetas eller lagras för vidare bearbetning. Så, massdatabehandling krävs för dessa sensornätverk. Lågeffektsensorn är dock normalt utrustad med kilobyte RAM-minne, vilket kanske inte räcker för att lagra stora data för behandling. I detta dokument föreslår vi en optimerad virtuell minnesmekanism för stor databehandling på lågeffektsensornoder. Vi pekar på de stora omkostnaderna av virtuellt minne för stora databehandling på sensornoder och introducerar effektiva lösningar för att ta itu med dessa problem. Utvärderingen visar att omkostnaderna för det föreslagna virtuella minnet reduceras till ett överkomligt utbud. Vi jämför vidare energiförbrukningen av databehandlingsprogram med hjälp av virtuellt minne med andra metoder som behandlar eller överför data. Databehandling med hjälp av virtuellt minne kan vara betydligt mer energieffektiv än databehandling med hjälp av sensornoder med rika resurser eller överföring av data till kraftfulla gateways för central bearbetning.
Till exempel är motorna utrustade med kilobyte RAM som lätt kan vara otillräckliga för att lagra eller bearbeta bilder REF.
Providing Virtual Memory Support for Sensor Networks with Mass Data Processing
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}