[发明专利]面向家庭物联网的云计算架构

权利要求书

1.面向家庭物联网的云计算架构，其核心模块主要有：(1)家庭物联网海量数据存储模块；(2)家庭物联网智能终端与云后台的通信管理及消息处理模块；(3)环境参数分析预警及用户习惯分析等数据分析与挖掘模块；(4)业务控制模块。 

2.根据权利要求1所述的家庭物联网的云计算架构，其特征在于，在数据存储技术上，采用适应实时存取、高响应、存储海量基于Google开源、分布式BigTable技术的HBase数据库为依托，开发出适合家庭物联网环境的数据存储模型，每一个数据模型都是稀疏的、列可扩展的，并按照主键建立索引同时将主键以字典序进行排序，其中时间戳采用64位整数表示，方便后台对用户数据的时段分析；而对于主键的设计要求则是尽量使得相同用户或者相同设备的相关信息尽量存储在一段连续的空间上，实现信息的分区存放，提高数据的访问效率，而基于列组的可扩展性则保证了数据模型的伸缩特性，能够满足家庭物联网环境中设备属性不一的特性。例如表1是家庭物联网数据存储模型 

表1家庭物联网数据存储模型 

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3.根据权利要求1所述的家庭物联网的云计算架构，其特征在于，在消息管理模块上，采用异步消息与实时通信相结合的同步消息处理机制。即将家庭物联网智能终端的非控制指令消息和非异常性信息全部采用异步消息发送到云端服务器进行接收处理；而对于家庭物联网智能终端发来的控制指令消息和异常性消息，则采用使云端与客户端先建立有效会话链接，随后进行消息通信的实时同步通信技术，同时对于云端产生的分析指令或者更新内容也将采用实时通信进行传送。 

4.根据权利要求1所述的家庭物联网的云计算架构，其特征在于，为物联网设备建立了入网数据库，用来存储所有当前(或者历史)具有接入家庭物联网权限的物联网设备。 

5.根据权利要求3所述的家庭物联网的云计算架构，其特征在于，对于用户的智能终端发往云端的所有敏感消息将会使用用户的密码进行加密，从而保证传输过程中不受篡改，保证系统安全性。 

6.根据权利要求1所述的家庭物联网的云计算架构，其特征在于，采用适应海量数据分析及数据挖掘的MapReduce技术将家庭物联网产生的海量数据分担负载之后调用适应机器学习的数据分析挖掘方法，主要是可以和MapReduce技术相结合使用的并行计算算法，用来实现对用户终端发来的数据参数的实时分析反应以及对用户历史数据的分析挖掘可以实现为用户定制设备工作模式的服务。