內存數據管理技術是RFID實時性的核心:存儲器的速度比光盤快1000倍——這是一條基本的物理學定律,也是麻省理工的Auto-ID Center將“實時內存事件數據庫”納入其首個RFID參考架構的原因。
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原則一:靠近源頭整理數據
如果用街道上的消防栓來澆灌草坪,你的速度肯定會快很多。但是,如果僅僅只是把花園里的水管直接接到消防栓上,你所得到的將是一根四分五裂的水管、一片汪洋的花園和一位怒氣沖天的消防警官。這就好比直接將RFID閱讀器連接到你的中央IT系統,其結果一樣的糟糕。
一種比較好的解決方法是將RFID搜集到的大量事件在初期,或者說整個系統運作的“邊緣”進行整理,只讓有價值的數據進入到中央IT系統。這種整理遠非簡單的篩選,它包括:數據清理、整合和匯總;處理各種機械或人工造成的異常;補救各種不穩定的技術結構如程序、硬件和網絡的錯誤;以及調整RFID標簽閱讀器不穩定的工作環境。在初期對數據進行整理讓這一系列繁復的程序得以實現,并可以及時解決各種異常情況,避免了大量數據涌入中央IT系統。
在RFID系統工作的初期進行數據整理將提高信息的可靠性和IT結構的安全性。
原則二:將簡單事件轉化成有價值的事件
復雜事件處理(CEP)是一個新興的技術領域,用于處理大量的簡單事件,并從其中整理出有價值的事件。舉幾個例子:教堂的鐘聲、穿禮服的男士,以及拋灑在空中的米粒,這些都是簡單事件。而從這些簡單事件中得出的推斷或結論—一場正在舉行的婚禮,即為復雜事件。CEP就是幫助人們通過分析諸如此類的簡單事件,并通過推斷得出復雜事件。
CEP 技術的先驅斯坦福大學教授David Luckman在其所著的《The Power of Events, an Introduction to Complex Event Processing in Distributed Enterprise Systems》一書中詳細介紹了一種復雜事件查詢語言。這種查詢語言可以對事件數據,包括時間和次序等進行基本的處理。Gartner公司曾預言,CEP將在5到10年的時間內成為一種通用計算模式。然而科技開發的速度一日千里——今天你就已經可以用Java或C++語言來建造CEP系統了。
無論你是使用CEP工具還是在建造自己的系統,請遵循原則2:把簡單事件轉化為有價值的事件,并從中獲取可操作的信息。
原則三:緩沖信息流
如果降低消防栓的水壓和流量,你就可以用消防栓里的水來澆草坪。同樣,處理RFID數據,你也可以建造一個RFID數據“集中器”來緩沖這些大量的信息流。
RFID數據集中器是一種在數據源頭進行原始事件收集和處理(見“原則1”)的軟件,由RFID中間件、事件處理器,和內存數據高速緩沖存儲器三大部件組成。
RFID 中間件是程序接收閱讀器信息的接口,目前市面上已經出現很多商用型號。目前無線電頻識別標準組織(由國際物品編碼協會和統一代碼委員會籌建,旨在推進全球無線電頻識別網絡的應用)正在制定RFID中間件和應用級別事件(ALE)的標準,以提供一個信息接收的標準化閱讀器中間接口。
事件處理程序通過管道技術來處理大量龐雜的原始事件流。管道處理首先將事件分類,然后中央處理器會通過一系列簡單的任務對每一類事件進行一段時間的處理。這種將大量的數據分成一個個小的區間來處理的方式,不僅提高了數據處理的總體能力,對個體事件的平均處理速度也得到了提高。管道技術在多種硬件和軟件系統里均有應用,如電腦中央處理器、股票市場實時供給應用軟件,以及信用卡公司的交易處理系統等。
最后就是內存數據庫或數據高速緩沖處理器。它們可以實現集中器的實時處理功能。內存數據管理技術是RFID實時性的核心:存儲器的速度比光盤快1000倍——這是一條基本的物理學定律,也是麻省理工的Auto-ID Center將“實時內存事件數據庫”納入其首個RFID參考架構的原因。而斯坦福大學的CEP研究中心也建立了一個“核心內存”數據庫。這種高速緩沖存儲器的可靠性、可用性和容錯性都與數據庫非常相近。命名為“高速緩沖存儲器”只是為了將它和其他的企業應用數據庫區分開來。
采用數據集中器,通過RFID中間件、事件處理器和內存數據緩沖處理器來對事件流進行緩沖,從而達到所需要的可靠速度。
原則四:存儲器語境
大多數的RFID數據都很簡單。如果不是使用很復雜昂貴的電子標簽,你所得到的信息一般就是商品的識別號、時間和存放地址。從簡單RFID事件數據當中得出復雜事件需要語境。而通常,語境都是由各種各樣的“參考”數據提供的。
比方說,語境可以來自于預先發貨通知(ASN)里的信息。根據制造廠商提供的ASN,相關人員可以對已發送的嵌有電子標簽的商品實際接收與否進行確認。語境也可以來自于EPC信息服務(EPC IS)目錄。EPCglobal現在正在制定EPC IS的標準,以期為貿易各方就產品詳細信息交流提供一個框架。通過EPC IS,Kellogg供應鏈中的每一個有相應權限的人都可以了解到EPC標簽01.0000A89.00016F.000169DC0究竟是一盒24盎司玉米片還是一盒吉列Mach3 渦輪式剃須刀。除此之外,你還可以通過EPC IS了解每件商品的來源、去向,以及生產時間等諸多信息。語境還可以來自于企業內部系統。舉個例子:通過調用乘客信息系統里的數據,RFID行李處理系統可以將貼有RFID電子標簽的行李準確無誤地運上其主人所在的航班。
前面我們曾肯定了內存數據高速緩沖存儲器在處理事件數據方面的優勢(見原則3),事實上,內存數據高速緩沖存儲器處理語境數據的性能也獨占鰲頭。EPCGlobal即將出臺的第二代(Gen2)RFID閱讀器標準對閱讀器的閱讀速率做出了規定:每秒鐘1 800個電子標簽。也就是說,一個擁有20臺閱讀器的配送中心在高峰期一秒鐘可以閱讀36 000個事件。但是這36 000個SQL請求并不能直接添加到現有的數據倉庫中,而是應當先將這些數據復制,然后再儲存到數據集中器里面,以供實時調用。
通過存儲參考數據,可以為數據集中器處理RFID事件數據提供所需的語境。
原則五:近實時聯合數據分送
原則一建議用戶在靠近信息來源處對龐雜的數據進行處理,以保護中央IT系統。但這些需要追蹤的商品不可能一直停留在一個地方。比方說,機場的RFID行李追蹤系統就必須在航班飛抵之前提前將行李數據發送到目的地機場。因為要進行大量的數據分送操作,所以用戶必須事先就制定好RFID數據分送計劃,以實現近實時分送。
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Merriam -Webster里對于“聯合”的定義是:“彼此聯合而成的結合體”。聯合數據并不是一個新鮮名詞:很多金融中心已經建立數據聯合,每天在彼此的貿易系統之間進行數據的近實時傳送。具體到RFID技術,則是將要分送的聯合數據與各個RFID數據集中器連接起來,在聯合成員之間實現有價值的RFID事件和語境數據的共享。
因篇幅所限,本文不一一詳述這種近實時分送系統的操作細節。其所遵循的原則與前文里提到的大體相同:在靠近信息來源處處理數據,使用數據集中器,將數據保存到集中器里,篩選并解決異常情況。最后,將篩選出來的有價值的事件提前發送到聯合各成員之間,以盡可能的實現聯合各系統的近實時資源共享。
建立聯合數據分送,RFID系統即能實現全球資源近實時共享。
原則六:合理調整RFID數據
即使是沃爾瑪也不可能每天都用7TB的磁盤容量來儲存RFID數據。通過逐步合理地調整RFID事件數據,用戶可以縮減工作集,適當補充事件數據,并同時減輕下游系統的負荷。
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機場的行李處理系統必須收集行李從進入機場入口大門一直到運上飛機的所有事件數據,但只會選擇必要的數據進行保存。當然,這些數據必須能夠讓操作人員了解行李處理的整個流程,包括行李的來源、傳送時間、處理地點,以及處理的時間。然后系統會對這些基本事件補充相關信息——比如行李的裝機時間和所放置的貨艙。最后,再對數據的存儲進行優化,以保證系統運行的性能和可量測性。在整個過程中,RFID集中器起到了關鍵的作用:刪除多余的信息(如行李的重復閱讀),對需要語境的事件加以補充(如將貨艙號碼添加到“行李裝載”事件),調送數據到其他系統(如將所有的行李事件保存并發送至安檢系統),并整理出要發送到其他機場的數據。而每一步驟,高速緩沖存儲器都必須時刻與數據集中器保持同步,以保證系統的可恢復性。
調整RFID數據,以維護數據工作集的性能、根據語境補充原始數據,并減輕下游系統的負荷。
原則七:異常自動處理
RFID 系統的一個基本任務就是異常處理。比如婚禮上新娘突然發怵,不肯露面;又比如,一個已經裝載完畢的行包現在必須得從飛機上拿下來。在當前,這些異常還是由人工來解決:伴娘去尋找新娘;行李處理人員親自去行李堆里翻查。而在未來,RFID系統軟件將會自動查找并解決這些運行中的異常。
雖然系統可以通過復雜的處理程序檢測出事件中的異常,但是要解決這些異常,系統還必須了解異常產生的原因,并通過計算來完成糾錯。而這一系列步驟由CEP結合事件回放即可完成。
事件的回放是對高速緩沖數據存儲器里的RFID事件進行回放,其操作方式與TiVo數碼錄像機類似。TiVo為人們提供了一種看電視的全新方式,而擁有優秀隨機檔案回放性能的RFID事件回放則幫人們實現了異常處理的自動化。一旦發生異常事件(如行包需要重新裝載),高速緩沖數據存儲器將對發生異常的物品的事件數據進行回放,從而確定它最后出現在什么地方,哪一位操作人員現在離它距離最近,然后通過發送尋呼機信息等方式通知該人。
如果沒有事件回放,RFID系統就無法及時回溯查找錯放行包的裝載時間、在機艙里的方位,當然也就無法對異常進行處理。
RFID數據管理的最后一條原則——采用異常自動處理,全面提高業務效率。
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