本文以物联网Savant平台为背景，研究了基于Savant体系结构的数据获取、数据整合、数据筛选和缓冲区数据处理技术，所取得的成果包括以下几个方面：
（1）针对数据获取模块中订阅反馈方式无法处理“数据风暴”的问题，同时询问回答方式存在管理复杂的问题，借鉴RED随机早期检测算法的思想，提出一种基于动态策略的数据获取模型，该算法在缓解数据获取过程中网络拥塞的同时，结合了两种数据获取方式的优点，具有良好的性能
（2）中间件系统的数据处理能力是有限的，而待处理数据量的海量增长会导致各阅读器对数据资源的争用，针对绝对优先级策略中，低优先级数据的“饥饿”现象和传统分层调度算法中数据的优先级无法动态调整的问题，提出了基于动态优先级的数据调度算法，该算法除了解决上述问题，还兼顾了有硬实时处理要求数据的情况。
（3）中间件系统中不可避免的存在冗余数据和处于异常状态的数据，此外用户有时需要选择符合指定条件的数据，针对上述情况，本文设计了冗余筛选器模块、特征筛选器模块和异常筛选器模块，通过配置筛选规则设计了一个流水线式的可控数据筛选模型.
在上述研究的基础上，结合Savant系统，搭建了系统测试的仿真平台，并对上述研究成果进行验证，系统测试结果表明，数据处理模块可以有效的获取并调度数据进入缓冲区，可以有效对标签数据进行筛选过滤，提高了Savant系统的性能和效率，达到了数据处理的目的。
关键词：Savant：缓冲区数据处理；数据调度；数据筛选；
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