基于云计算和WSN的医疗系统架构及关键技术研究

王鹏 山西警官职业学院

1 概述

目前，随着信息和网络技术的不断发展，城市信息化建设的步伐越来越快，许多的现代应用，如电子医疗保健系统、智能家居和智慧城市都在其基础设施中使用了无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)。但是，WSN由于其通信的弱点而面临着几个问题，例如系统的可靠性、安全性和可扩展性，还面临许多资源挑战，如电池和存储数据容量有限，带宽可用性和数据处理能力。因此，使用云计算技术可以成为克服这些挑战和局限性的有效解决方案。

2 系统架构

为了解决这些挑战和局限性，本文将开发一个集成云计算和WSN的架构。该架构可以提供无限数据存储，高可扩展性、可用性和安全性。此外，该架构能够管理和分析大量的传感器数据，以便提取有用的信息。虽然云计算在存储容量，易于共享信息和获得快速处理能力方面具有很多优势，但云计算面临诸如安全性、可用性和性能等挑战。因此，本文还提出了应用于克服云计算挑战的现代技术。

2.1 数据采集

医疗传感器使用无线传感器来测量病人的物理参数。所有医疗传感器都连接到Raspberry Pi，以从患者身体读取数据，并通过无线网络信道将数据（患者ID和传感器数据）传输到云环境。要将传感器数据从客户端发送到云平台，可以使用套接字编程，这是通过TCP/IP协议发送或接收数据，代码用C++编程语言编写。从安全性的角度来看，数据将通过SSL安全通道传输到云端。这些传感器生成实时患者数据，Raspberry Pi负责将数据发送到云中连续运行的应用服务器。因为考虑到体温传感器需要时间来测量正确的体温，还应配置Raspberry Pi应用程序来应用延迟时间。

2.2 可扩展性和可用性

云计算的最大特征之一就是提供弹性服务。使用已创建的云服务来帮助开发人员构建高可扩展性和可用性的应用程序云环境。极大的可扩展性可以通过增加虚拟机数量来实现，并通过添加或从系统组件中删除资源来扩展系统。此外，一些云提供商提供了一些功能，如作为专门提供用于增强云应用的可扩展性缓存和负载均衡服务。自动扩展可帮助云端用户根据自己的喜好（如CPU平均值）应用一些可用的指标。在单个虚拟机中运行系统不是最佳解决方案，因为它可能由于任何原因而失效。将系统部署到不同的数据中心可用区域（Availability Zone，AZ）以实现高可用性。负载均衡技术将有助于在应用程序中实现最大容错能力，并提供分发应用程序工作量所需的负载均衡能力。

2.3 数据管理与分析

传感器数据的管理和分析至关重要，特别是当传感器产生大量数据时。因此，需要使用可以帮助从大量数据中提取有用模型的先进分析工具。当云应用从客户端应用程序接收到传感器数据时，云应用将根据系统中定义的策略检查传感器数据是否正常。每个传感器和用户都有一系列由系统管理员定义的策略，例如，有些患者患有慢性病，因此医务人员必须考虑患者心率变化、氧饱和度降低和体温增加等数据。因此，系统将根据这些异常数据做出决策。如果数据正常，应用程序会将数据存储在数据库中以提供历史数据。否则，应用程序将根据历史医疗数据和策略进行决策。如果用户没有相同条件的历史数据，系统将根据具有相似条件的历史统计数据作出决策。

2.4 数据安全和隐私

在设计系统架构时，数据的安全问题是非常重要的。为了确保传感器和云服务之间的安全通信，敏感数据必须以加密格式存储。尽管解决所有可能的数据安全问题是一个很大的挑战，但是尽可能考虑一些威胁模型仍然是必要的。默认情况下，数据以明文形式显示。因此，当敏感数据以纯文本方式通过网络传输时，易受到未经授权和潜在恶意访问的困扰。为了保护敏感数据免受恶意用户的侵害，在提出的框架中，会应用两种安全技术：加密和散列，以确保框架为在其基础设施中使用无线传感器的这些应用程序提供更多的安全性。

3 小结

本文提出的基于云计算和WSN的医疗系统架构，通过高可扩展性、可用性和高安全性来提供无线传感器技术，将传感器数据存储在云中，获得无限的存储空间，并能够基于传感器实时数据和历史数据作出决策，为现代医疗技术的改进提供了一种新的解决方案。

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