Distribuerad dataaggregation är en viktig uppgift, vilket gör det möjligt att decentralisera bestämningen av meningsfulla globala egenskaper, som sedan kan användas för att styra utförandet av andra applikationer. De resulterande värdena härleds genom distribuerad beräkning av funktioner som COUNT, SUM och AVERAGE. Vissa tillämpningsexempel handlar om fastställande av nätstorlek, total lagringskapacitet, genomsnittlig belastning, majoriteter och många andra. Under det senaste årtiondet har många olika tillvägagångssätt föreslagits, med olika avvägningar när det gäller noggrannhet, tillförlitlighet, budskap och tids komplexitet. På grund av den stora mängden och variationen av aggregeringsalgoritmer, kan det vara svårt och tidskrävande att avgöra vilka tekniker som kommer att vara lämpligare att använda i specifika miljöer, vilket motiverar förekomsten av en undersökning som stöd i denna uppgift. Detta arbete granskar den senaste tekniken om distribuerade data aggregering algoritmer, vilket ger tre huvudsakliga bidrag. För det första definierar den formellt begreppet aggregering, som karakteriserar de olika typerna av aggregeringsfunktioner. För det andra beskriver den kortfattat de viktigaste aggregeringsteknikerna och organiserar dem i en taxonomi. Slutligen ger det några riktlinjer för urval och användning av de mest relevanta tekniker, sammanfatta deras viktigaste egenskaper.
En bred och omfattande översikt över det aktuella läget på den senaste tekniken om distribuerade aggregeringsalgoritmer ges i REF.
A Survey of Distributed Data Aggregation Algorithms
{'venue': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'journal': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}