The Semantic Web technologies have been used in the Internet of Things (IoT) to facilitate data interoperability and address data heterogeneity issues. The Resource Description Framework (RDF) model is employed in the integration of IoT data, with RDF engines serving as gateways for semantic integration. However, storing and querying RDF data obtained from distributed sources across a dynamic network of edge devices presents a challenging task. The distributed nature of the edge shares similarities with Peer-to-Peer (P2P) systems. These similarities include attributes like node heterogeneity, limited availability, and resources. The nodes primarily undertake tasks related to data storage and processing. Therefore, the P2P models appear to present an attractive approach for constructing distributed RDF stores. Based on P-Grid, a data indexing mechanism for load balancing and range query processing in P2P systems, this paper proposes a design for storing and sharing RDF data on P2P networks of low-cost edge devices. Our design aims to integrate both P-Grid and an edge-based RDF storage solution, RDF4Led for building an P2P RDF engine. This integration can maintain RDF data access and query processing while scaling with increasing data and network size. We demonstrated the scaling behavior of our implementation on a P2P network, involving up to 16 nodes of Raspberry Pi 4 devices.


翻译:语义网技术已被应用于物联网(IoT)中,以促进数据互操作性并解决数据异构性问题。资源描述框架(RDF)模型被用于物联网数据的集成,其中RDF引擎充当语义集成的网关。然而,在动态边缘设备网络中对从分布式来源获取的RDF数据进行存储和查询是一项具有挑战性的任务。边缘的分布式特性与点对点(P2P)系统具有相似之处,包括节点异构性、有限可用性和资源限制等属性。这些节点主要承担数据存储和处理相关的任务。因此,P2P模型为构建分布式RDF存储提供了一种颇具吸引力的方案。本文基于P-Grid(一种用于P2P系统中负载均衡和范围查询处理的数据索引机制),提出了一种在低成本边缘设备P2P网络上存储和共享RDF数据的设计方案。我们的设计旨在将P-Grid与基于边缘的RDF存储解决方案RDF4Led进行集成,以构建一个P2P RDF引擎。该集成能够维持RDF数据访问和查询处理能力,同时随着数据和网络规模的扩大而进行扩展。我们通过在一个包含多达16个树莓派4设备节点的P2P网络上进行实验,展示了实现方案的扩展行为。

0
下载
关闭预览

相关内容

资源描述框架(英语:Resource Description Framework,缩写为RDF),是万维网联盟(W3C)提出的一组标记语言的技术规范,以便更为丰富地描述和表达网络资源的内容与结构。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
EyeO: Autocalibrating Gaze Output with Gaze Input
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月31日
VIP会员
最新内容
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
5+阅读 · 今天10:12
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
5+阅读 · 今天9:53
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
9+阅读 · 6月14日
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
13+阅读 · 6月13日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员